Smart Software viert 40 jaar

40 jaar innovatie voor vraagvoorspelling, voorraadplanning en supply chain-analyse

 

Belmont, MA, 1 juni 2021 – Vandaag markeert het 40-jarig jubileum van Smart Software, een toonaangevende innovator van software voor vraagplanning, statistische prognoses, voorraadbeheer en supply chain-analyse.

De CEO van het bedrijf, Greg Hartunian, merkte op: "Ons succes is gebaseerd op voortdurende innovatie. Onze missie volgt het pad dat onze oprichters 40 jaar geleden hebben ingezet; we bieden geavanceerde analytische oplossingen die onze klanten helpen de verkoop te maximaliseren en verspilling te minimaliseren. We zijn onze klanten enorm dankbaar die ons hun steun, vertrouwen en vertrouwen hebben gegeven. Dank aan onze partnergemeenschap van wederverkopers en consultants die onze groei hebben gestimuleerd en hun expertise met ons hebben gedeeld. We zijn ook veel dank verschuldigd aan onze vele medewerkers, vroeger en nu, in binnen- en buitenland, wier creativiteit en toewijding systemen hebben voortgebracht waarvan zoveel geweldige bedrijven wereldwijd profiteren.”

Smart, Hartunian en Willemain werd in juni 1981 opgericht door Charles Smart, Nelson Hartunian en Thomas Willemain, onze visionaire oprichters. Het bedrijf werd later in 1984 opgericht als Smart Software, Inc. Dit weerspiegelt hun verschuiving van boutique consultancy naar software. In de loop der jaren hebben hun pionierswerk geleid tot het allereerste automatische statistische voorspellingssysteem voor de personal computer, een gepatenteerde APICS-bekroonde methode voor intermitterende vraagplanning en meest recentelijk een cloud-native probabilistisch voorspellingsplatform. Ze hebben allemaal geleid tot grote besparingen op de voorraadkosten en verbeteringen van het serviceniveau voor onze klanten. Klik hier voor meer informatie over de wortels en reis van Smart Software:

 

  Bedrijfsgeschiedenis van slimme software 

 

Smart Software-logo 40 jaar

 

“Smart geeft ons goede informatie om mee te werken. De service level planning methode heeft geleid tot productieve gesprekken tussen sales en supply chain en heeft ons een gemeenschappelijke basis gegeven van waaruit we onze discussies baseren. Mensen voelen zich op hun gemak bij cijfers en door ons S&OP-proces hebben we een buy-in in het hele bedrijf kunnen creëren.”
Rod Cardenas – Inkoopmanager, Forum Energy

 

“Het werd ingezet als onderdeel van onze implementatie van een nieuw gecentraliseerd distributiemodel en benadrukte belangrijke blinde vlekken in het oorspronkelijke projectplan. De nauwkeurige voorspellingen van de voorraadniveaus en het aantal SKU's leverden op feiten gebaseerde gegevens die ons in staat stelden de consolidatie-inspanningen strategisch te faseren waar magazijnruimte schaars was.”
Eric Nelson – CPA, CMA. Manager onderdelenvoorziening en logistiek. BC-transit

 

“Het is gemakkelijk voor ons om leveranciers informatie te geven die ze nooit eerder hadden. Onze leveranciers kunnen hun productie plannen en samenwerken met hun leveranciers. Die zichtbaarheid is van onschatbare waarde geweest. Dat is waar de echte uitbetaling zal komen. Niet alleen de voorraad verminderen of tijd besparen op mensen die de voorraad beheren, maar ook beter inspelen op de behoeften van klanten. Dat is voor mij het overkoepelende voordeel van deze software.”
Bud Schultz – Vice-president Financiën NKK Switches

 

 

 

 


 

SmartForecasts en Smart IP&O hebben gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectieve eigenaren.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

 

 

Profeet 21 User Group Webinar: Voorraadplanningsprocessen

Smart Software introduceert met genoegen ons nieuwe webinar, exclusief aangeboden voor Prophet 21-gebruikers. In dit webinar zal Greg Hartunian, CEO van Smart Software, een webinar van 45 minuten leiden dat zich richt op specifieke benaderingen van vraagvoorspelling en voorraadplanning, waarmee u het vastleggen van inkomsten kunt verhogen, serviceniveaus kunt verbeteren en voorraadkosten kunt verlagen. Het minimaliseren van overtollige voorraad, uitvaltijd van apparatuur en verloren verkopen vereist de juiste planningsbasis. De meeste voorraadplanningsteams vertrouwen op traditionele prognosebenaderingen, vuistregels en verkoopfeedback. Veel bedrijven hebben moeite om bij te blijven, waardoor bedrijven gevaar lopen wanneer de isolatie van een groeiende omzet afneemt. Onze webinar bij EUG bespreekt deze benaderingen, waarom ze vaak mislukken en hoe nieuwe probabilistische prognose- en optimalisatiemethoden een groot verschil kunnen maken voor uw bedrijfsresultaten.

 

Alstublieft neem contact met ons op om toegang tot het webinar aan te vragen. Tijdens het webinar schetsen we de uitdagingen die gepaard gaan met traditionele voorraadplanningsprocessen en laten we zien hoe Smart Software kan helpen. U ziet een live demo van het Epicor Smart IP&O-platform inclusief de bidirectionele P21-integratie.

 

Smart Inventory Planning and Optimization is een geïntegreerde set van native webapplicaties die een enkele, gebruiksvriendelijke, schaalbare omgeving biedt met in de praktijk bewezen voorraad- en prognosemodellering die het voorraadvoorraadbeleid optimaliseert en de nauwkeurigheid van prognoses verbetert. We hopen dat je erbij kunt zijn!

 

 


SmartForecasts en Smart IP&O zijn gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn eigendom van hun respectieve eigenaren.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); E-mail: info@smartcorp.com

 

Vier handige manieren om prognosefouten te meten

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Verbeter de forecasting nauwkeurigheid, elimineer overtollige voorraad en maximaliseer service levels

In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over het verbeteren van de nauwkeurigheid van prognoses door prognosefouten te meten. We beginnen met een overzicht van de verschillende soorten foutstatistieken: schaalafhankelijke fout, procentuele fout, relatieve fout en schaalvrije foutstatistieken. Hoewel sommige fouten onvermijdelijk zijn, zijn er manieren om deze te verminderen, en prognosestatistieken zijn noodzakelijke hulpmiddelen voor het bewaken en verbeteren van de prognosenauwkeurigheid. Vervolgens zullen we het speciale probleem van de intermitterende vraag en de deel-door-nul-problemen uitleggen. Tom besluit door uit te leggen hoe je prognoses van meerdere items kunt beoordelen en hoe het vaak zinvol is om gewogen gemiddelden te gebruiken, waarbij items verschillend worden gewogen op basis van volume of omzet.

 

Vier algemene typen foutstatistieken 

1. Schaalafhankelijke fout
2. Percentage fout
3. Relatieve fout
4. Schaalvrije fout

Opmerking: Schaalafhankelijke metrieken worden uitgedrukt in de eenheden van de voorspelde variabele. De andere drie worden uitgedrukt als percentages.

 

1. Schaalafhankelijke foutstatistieken

  • Mean Absolute Error (MAE) ook wel Mean Absolute Deviation (MAD) genoemd
  • Mediane absolute fout (MdAE)
  • Root Mean Square-fout (RMSE)
  • Deze statistieken drukken de fout uit in de oorspronkelijke eenheden van de gegevens.
    • Bijv: eenheden, kisten, vaten, kilogrammen, dollars, liters, enz.
  • Aangezien prognoses te hoog of te laag kunnen zijn, zullen de tekenen van de fouten zowel positief als negatief zijn, waardoor ongewenste annuleringen mogelijk zijn.
    • Bijv.: u wilt niet dat fouten van +50 en -50 worden geannuleerd en "geen fout" weergeven.
  • Om het annuleringsprobleem aan te pakken, nemen deze statistieken negatieve tekens weg door kwadratuur of absolute waarde te gebruiken.

 

2. Percentage foutmetriek

  • Gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE)
  • Deze metriek drukt de grootte van de fout uit als een percentage van de werkelijke waarde van de voorspelde variabele.
  • Het voordeel van deze aanpak is dat het meteen duidelijk maakt of de fout een groot probleem is of niet.
  • Bijv.: stel dat de MAE 100 eenheden is. Is een typische fout van 100 eenheden verschrikkelijk? OK? groot?
  • Het antwoord hangt af van de grootte van de variabele die wordt voorspeld. Als de werkelijke waarde 100 is, dan is een MAE = 100 zo groot als het ding dat wordt voorspeld. Maar als de werkelijke waarde 10.000 is, dan toont een MAE = 100 een grote nauwkeurigheid, aangezien de MAPE slechts 1% is van de werkelijke waarde.

 

3. Relatieve foutmetriek

  • Mediane relatieve absolute fout (MdRAE)
  • Ten opzichte van wat? Naar een benchmarkprognose.
  • Welke maatstaf? Meestal de "naïeve" voorspelling.
  • Wat is de naïeve voorspelling? Volgende prognosewaarde = laatste werkelijke waarde.
  • Waarom de naïeve voorspelling gebruiken? Want als je daar niet tegen kunt, zit je in een zware vorm.

 

4. Schaalvrije foutmetriek

  • Mediane relatief geschaalde fout (MdRSE)
  • Deze statistiek drukt de absolute voorspellingsfout uit als een percentage van het natuurlijke niveau van willekeur (volatiliteit) in de gegevens.
  • De volatiliteit wordt gemeten door de gemiddelde grootte van de verandering in de voorspelde variabele van de ene tijdsperiode naar de volgende.
    • (Dit is dezelfde als de fout gemaakt door de naïeve voorspelling.)
  • Hoe verschilt deze statistiek van de bovenstaande MdRAE?
    • Ze gebruiken allebei de naïeve prognose, maar deze statistiek gebruikt fouten bij het voorspellen van de vraaggeschiedenis, terwijl de MdRAE fouten gebruikt bij het voorspellen van toekomstige waarden.
    • Dit is van belang omdat er meestal veel meer historische waarden zijn dan er voorspellingen zijn.
    • Dat is op zijn beurt weer van belang omdat deze statistiek zou "ontploffen" als alle gegevens nul waren, wat minder waarschijnlijk is bij gebruik van de vraaggeschiedenis.

 

Intermittent Demand Planning en Parts Forecasting

 

Het speciale probleem van intermitterende vraag

  • "Intermitterende" vraag heeft veel nul-eisen vermengd met willekeurige niet-nul-eisen.
  • MAPE wordt geruïneerd wanneer fouten worden gedeeld door nul.
  • MdRAE kan ook kapot gaan.
  • MdSAE zal minder snel kapot gaan.

 

Samenvatting en opmerkingen

  • Prognosestatistieken zijn noodzakelijke hulpmiddelen voor het bewaken en verbeteren van de prognosenauwkeurigheid.
  • Er zijn twee hoofdklassen van statistieken: absoluut en relatief.
  • Absolute metingen (MAE, MdAE, RMSE) zijn natuurlijke keuzes bij het beoordelen van prognoses van één item.
  • Relatieve metingen (MAPE, MdRAE, MdSAE) zijn nuttig bij het vergelijken van de nauwkeurigheid tussen items of tussen alternatieve prognoses van hetzelfde item of bij het beoordelen van de nauwkeurigheid ten opzichte van de natuurlijke variabiliteit van een item.
  • Intermitterende vraag levert problemen met delen door nul op die MdSAE verkiezen boven MAPE.
  • Bij het beoordelen van prognoses van meerdere items is het vaak zinvol om gewogen gemiddelden te gebruiken, waarbij items anders worden gewogen op basis van volume of omzet.
Laat een reactie achter

RECENTE BERICHTEN

Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie

Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie

De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten.

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, of MRP-logica (Material Needs Planning), is een methode voor vooruitplanning die bedrijven helpt aan de vraag te voldoen zonder dat er sprake is van over- of ondervoorraad. Door te anticiperen op de vraag en de voorraadniveaus aan te passen, wordt een evenwicht behouden tussen het voldoen aan de behoeften van de klant en het minimaliseren van overtollige voorraadkosten. Deze aanpak optimaliseert de bedrijfsvoering, vermindert verspilling en verbetert de klanttevredenheid.

Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie

Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie

In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken.

recente berichten

  • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
    In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
  • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
    De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
  • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
    Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
  • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
    Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
  • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
    Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
      In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
    • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
      De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
    • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
      Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

      Herdefinieer uitzonderingen en verfijn de planning om onzekerheid aan te pakken

      De slimme voorspeller

       Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

      prognoses en voorraadoptimalisatie

      Voorraadplanning vanuit het perspectief van een natuurkundige

      In een perfecte wereld zou Just In Time (JIT) de geschikte oplossing zijn voor voorraadbeheer. Als je precies kunt voorspellen wat je nodig hebt en waar je het nodig hebt en je leveranciers kunnen krijgen wat je nodig hebt zonder vertraging, dan hoef je lokaal niet veel voorraad aan te houden. Maar zoals het gezegde luidt van de beroemde bokser Mike Tyson: "iedereen heeft een plan totdat ze in de mond worden geslagen." En de laatste klap in de mond voor de wereldwijde toeleveringsketen was de blokkade van het Suezkanaal van vorige week die $9.6B in de handel tegenhield en naar schatting $6.7M per minuut kostte[1]. Verstoringen als gevolg van deze en soortgelijke gebeurtenissen moeten worden gemodelleerd en in uw planning worden verantwoord.

      De veronderstelling dat je precies kunt toekomst voorspellen bleek uit de wetten van Isaac Newton. Sinds de jaren 1920, met de introductie van de kwantumfysica, werd onzekerheid fundamenteel voor ons begrip van de natuur. Onzekerheid is ingebouwd in de fundamentele realiteit. Zo moet het ook worden ingebouwd in processen voor vraag- en aanbodplanning. Maar al te vaak worden Black Swan-evenementen, zoals de blokkade van het Suezkanaal, vaak gezien als anomalieën en als gevolg daarvan worden ze buiten beschouwing gelaten bij de planning. Het is niet genoeg om achteraf terug te kijken en te verkondigen dat het had kunnen worden verwacht. Er moet iets worden gedaan om het optreden van andere dergelijke gebeurtenissen in de toekomst aan te pakken en de voorraadniveaus dienovereenkomstig te plannen.

      We moeten verder gaan dan het denken van "dunne staartverdeling", waarbij extreme uitkomsten worden verdisconteerd, en plannen maken voor "dikke staarten". Dus hoe voeren we een real-world JIT-plan uit als het gaat om het plannen van inventaris? Om dit te doen, is de eerste stap het inschatten van de realistische doorlooptijd om een artikel te verkrijgen. Schatting is echter moeilijk vanwege de onzekerheid over de doorlooptijd. Met behulp van actuele doorlooptijden van leveranciers in uw bedrijfsdatabase en externe gegevens, kunt u een verdeling van mogelijke toekomstige doorlooptijden en eisen binnen die doorlooptijden ontwikkelen. Probabilistische prognoses stelt u in staat om rekening te houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen door uw schattingen niet te beperken tot wat uitsluitend is waargenomen op basis van uw eigen kortetermijngegevens over vraag en doorlooptijd. U kunt voor elke gebeurtenis mogelijke uitkomsten met bijbehorende kansen genereren.

      Zodra u een schatting heeft van de doorlooptijd en vraagverdeling, kunt u dat doen specificeer het serviceniveau je moet hebben voor dat onderdeel. Het gebruik van oplossingen zoals Slimme voorraadoptimalisatie (SIO), kunt u vol vertrouwen bevoorraden op basis van het beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus de kosten van voorraaduitval te beoordelen.

      Tot slot moeten we, zoals ik al heb opgemerkt, accepteren dat we nooit alle onzekerheid kunnen wegnemen. Als natuurkundige ben ik altijd geïntrigeerd geweest door het feit dat er, zelfs op de meest basale niveaus van de werkelijkheid zoals we die vandaag kennen, nog steeds onzekerheid bestaat. Albert Einstein geloofde in zekerheid (determinisme) in de natuurkundige wet. Als hij voorraadbeheerder was geweest, had hij misschien voor JIT gepleit omdat hij vond dat natuurkundige wetten perfecte voorspelbaarheid mogelijk zouden moeten maken. Hij zei beroemd: "God speelt niet met dobbelstenen." Of zou het mogelijk kunnen zijn dat het universum waarin we bestaan een "zwarte zwaan" -gebeurtenis was in een eerder "multiversum" dat een bepaald soort universum voortbracht waardoor we konden bestaan.

      Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen.

       

      [1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

      Laat een reactie achter

      gerelateerde berichten

      Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

      Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

      In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

      Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

      Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

      Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.

      Verward over AI en Machine Learning?

      Verward over AI en Machine Learning?

      Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

      recente berichten

      • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
        In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
      • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
        De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
      • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
        Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
      • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
        Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
      • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
        Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

        Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

        • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
          In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
        • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
          De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
        • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
          Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
        • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
          In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

          Omgaan met de stijgende vraag tijdens de rebound

          De slimme voorspeller

           Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

          prognoses en voorraadoptimalisatie

          Veel van onze klanten die tijdens de pandemie de vraag zagen opdrogen, zien nu de vraag terugkeren. Sommigen zien een aanzienlijke stijging van de vraag. Andere klanten in kritieke sectoren zoals kunststoffen, biotechnologie, halfgeleiders en elektronica zagen de vraag al in april stijgen. Lees verder voor suggesties over hoe u met deze situaties om kunt gaan.

          Een stijgende vraag veroorzaakt meestal twee problemen: onvermogen om bestellingen uit te voeren en onvermogen om aanvulling te krijgen vanwege overbelasting van leveranciers. Deze situatie vereist veranderingen in de manier waarop u uw geavanceerde planningssoftware gebruikt. Hier zijn drie tips om u te helpen het hoofd te bieden.

           

          Tip #1: Beperk uw temporele focus

           

          In normale tijden (weet je nog?), impliceerden meer gegevens betere resultaten. Tegenwoordig vergiftigen oude gegevens uw berekeningen, omdat ze voorwaarden vertegenwoordigen die niet meer van toepassing zijn. Voorspellingen en andere berekeningen dient u te baseren op gegevens uit de huidige situatie. Waar gegevens uit het verleden moeten worden afgesneden, kan duidelijk zijn uit een grafiek van de gegevens, of u kunt besluiten een "redelijke" afkapdatum vast te stellen op basis van een consensus van collega's. Smart Software heeft machine learning-algoritmen ontwikkeld die automatisch identificeren hoeveel historische data optimaal aan het voorspellingsmodel moet worden ingevoerd. Let op deze verbeteringen aan de software die binnenkort wordt uitgerold. Voer in de tussentijd nauwkeurigheidstests uit met behulp van uitgestelde werkelijke waarden met verschillende historische startdatums. Smart's prognose versus werkelijke functie ondersteunt dit automatisch.

          Smart Demand Planner-prognoses vs. actueel rapport

           

          Tip #2: Verhoog je planningstempo

           

          Wanneer de activiteiten stabiel zijn, kunt u uw voorraadbeleid instellen en erop vertrouwen dat dit voor een lange tijd geschikt is. In turbulente tijden is het belangrijk om de frequentie van uw planningscycli te verhogen om te voorkomen dat oude beleidsinstellingen te ver wegdrijven van de optimale situatie.  Frequentere herijking van uw voorraadbeleid en prognoses betekent dat u sneller trends opmerkt die uw concurrentie zullen verrassen en u altijd een stap voor blijven. Met software die in staat is om automatisch optimale waarden te selecteren, kan al dat werk in één keer door de software worden gedaan. U moet die wijzigingen bekijken en mogelijk aanpassen, maar het is logisch om de software het grootste deel van het werk te laten doen.

           

          Tip #3: Doe meer wat-als-planning

           

          In turbulente tijden verwacht je misschien nog meer turbulentie in de toekomst. Door uw software te gebruiken voor wat-als-planning kunt u zich voorbereiden op veranderingen die mogelijk komen. Stel dat u contact heeft gehad met een belangrijke leverancier die erop wijst dat ze mogelijk de prijzen verhogen of hun leveringsschema's moeten verschuiven. Door de software verschillende inputs te geven, kunt u noodplannen maken. Als de prijzen stijgen, kunt u zien hoe reageren door het wijzigen van bestelhoeveelheden van invloed zou zijn op uw voorraadkosten en voorraadinvesteringen. Als de doorlooptijden oplopen, kunt u zien wat de impact zou zijn op de artikelbeschikbaarheid. Deze voorkennis helpt u erachter te komen wat uw tegenbewegingen zouden zijn voordat de crisis toeslaat.

          Als er ooit een tijd is geweest dat we op de automatische piloot konden cruisen, dan is het wel in de achteruitkijkspiegel. Uw organisatie, die een explosieve groei doormaakt, heeft veel uitdagingen. Oude antwoorden zijn achterhaald; nieuwe antwoorden moeten ergens vandaan komen, snel. Geavanceerde software die gebruikmaakt van probabilistische voorspelling kan helpen, samen met veranderingen in planningsprocessen.

           

          Laat een reactie achter

          gerelateerde berichten

          Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

          Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

          In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

          Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

          Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

          Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.

          Verward over AI en Machine Learning?

          Verward over AI en Machine Learning?

          Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

          recente berichten

          • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
            In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
          • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
            De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
          • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
            Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
          • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
            Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
          • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
            Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

            Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

            • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
              In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
            • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
              De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
            • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
              Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
            • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
              In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]