Voorraadplanning wordt interessanter

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Taiichi Ohno van Toyota wordt gecrediteerd voor het uitvinden van Just-In-Time (JIT) -productie in de jaren vijftig. JIT zorgt ervoor dat een fabrikant alleen produceert wat nodig is, alleen wanneer nodig en alleen in de benodigde hoeveelheid. Die innovatie heeft sindsdien grote gevolgen gehad, sommige goed, sommige minder.

Een recent artikel in de New York Times "How the World Ran out of Everything" beschrijft enkele van de "mindere" effecten. JIT heeft bijvoorbeeld de voorraadkosten zeer laag gehouden, waardoor het rendement op activa is verbeterd. Dit wordt op zijn beurt beloond door Wall Street, dus veel bedrijven hebben de afgelopen decennia hun voorraden drastisch verminderd. Gefocust als ze waren op financiën, negeerden veel bedrijven de risico's die inherent zijn aan het verminderen van voorraden tot het punt dat 'mager' begon te grenzen aan 'uitgemergeld'. Gecombineerd met de toegenomen globalisering en nieuwe risico's van leveringsonderbrekingen, zijn de voorraden in overvloed toegenomen.

Sommige industrieën zijn te ver gegaan, waardoor ze blootstaan aan disruptie. In een competitie om de laagste kosten te krijgen, hebben bedrijven onbedoeld hun risico geconcentreerd, onderbroken door tekorten aan grondstoffen of componenten en soms gedwongen om assemblagelijnen stop te zetten. Wall Street kijkt niet goed naar productiestops.

We weten allemaal dat willekeurige gebeurtenissen het probleem hebben vergroot. De eerste daarvan was de Covid-pandemie. Aangezien de pandemie de fabrieksactiviteiten heeft belemmerd en wanorde heeft veroorzaakt in de wereldwijde scheepvaart, worden veel economieën over de hele wereld gekweld door tekorten aan een enorm scala aan goederen – van computerchips tot hout tot kleding.

De schade wordt nog groter als er meer onverwachte dingen fout gaan. De blokkade van het Suezkanaal is een goed voorbeeld, het blokkeren van de belangrijkste handelsroute tussen Europa en Azië. Onlangs hebben cyberaanvallen een nieuwe laag van verstoring toegevoegd.

De reactie creëert zijn eigen problemen, net zoals de cyberaanval op de koloniale pijpleiding gastekorten veroorzaakte door paniekaankopen. Leveranciers beginnen langzamer dan normaal met het uitvoeren van bestellingen. Fabrikanten en distributeurs keren de koers om en vergroten hun voorraden en diversifiëren hun leveranciers om toekomstige voorraden te voorkomen. Het simpelweg uitbreiden van magazijnen biedt misschien niet de oplossing, en de noodzaak om te bepalen hoeveel voorraad moet worden aangehouden, wordt elke dag urgenter.

Dus hoe kun je een real-world plan voor JIT-inventarisatie uitvoeren te midden van al deze risico's en onzekerheden? De basis van uw reactie zijn uw bedrijfsgegevens. Onzekerheid heeft twee bronnen: vraag en aanbod. Voor beide heb je de feiten nodig.

Maak aan de aanbodzijde gebruik van de gegevens die u heeft over recente doorlooptijden van leveranciers, die de huidige turbulentie weerspiegelen. Gebruik geen gemiddelde waarden als u kansverdelingen kunt gebruiken die het volledige bereik van onvoorziene gebeurtenissen weergeven. Overweeg deze vergelijking. Leverancier A voert nu op betrouwbare wijze bestellingen uit in precies 10 dagen. Leverancier B is ook gemiddeld 10 dagen maar doet het met een 78%/22% mix van 7 en 21 dagen. Zowel A als B hebben een gemiddelde aanvullingsvertraging van 10 dagen, maar de operationele resultaten die ze opleveren zullen heel verschillend zijn. U kunt dit alleen herkennen als u waarschijnlijkheidsmodellen van voorraadprestaties gebruikt.

Aan de vraagzijde gelden soortgelijke overwegingen. Ten eerste, erken dat er mogelijk een grote verschuiving heeft plaatsgevonden in de aard van de vraag naar artikelen (statistici noemen dit een "regimeverandering"), dus verwijder uit uw analyse alle gegevens die de "goede oude tijd" vertegenwoordigen. Stop dan weer met denken in termen van gemiddelden. Hoewel de gemiddelde vraag belangrijk is, is deze geen voldoende beschrijving van het probleem waarmee u wordt geconfronteerd. Even belangrijk is de volatiliteit van de vraag. Volatiliteit is de reden dat u in de eerste plaats voorraad aanhoudt. Als de vraag volledig voorspelbaar zou zijn, zou u geen stockouts of overtollige voorraad hebben. Net zoals u de volledige waarschijnlijkheidsverdeling van doorlooptijden voor bevoorrading moet schatten, hebt u de volledige verdeling van vraagwaarden nodig.

Zodra u het bereik van variabiliteit in zowel vraag als aanbod begrijpt, kunt u met probabilistische prognoses rekening houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen. Software zet uw gegevens on demand en doorlooptijden om in een groot aantal scenario's die aangeven hoe uw volgende planningsperiode eruit zou kunnen zien. Op basis van die scenario's kan de software bepalen hoe uw doelen het beste kunnen worden bereikt voor statistieken als voorraadkosten en voorraadpercentages. Met behulp van oplossingen zoals Smart Inventory Optimization plant u vol vertrouwen op basis van uw beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus voorraadkosten te beoordelen.

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: met software voor voorraadoptimalisatie kunt u het serviceniveau met de laagste kosten bepalen. Dit creëert een coherente, bedrijfsbrede inspanning die inzicht in de huidige activiteiten combineert met wiskundig correcte beoordelingen van toekomstige risico's en omstandigheden.

Voorraadplanning is "interessanter" geworden en vereist een grotere mate van risicobewustzijn en wendbaarheid. De juiste software kan daarbij helpen.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Ten Tips that Avoid Data Problems in Software Implementation

Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

Zodra een klant klaar is om software voor vraagplanning en/of voorraadoptimalisatie te implementeren, moet hij de analysesoftware verbinden met zijn bedrijfsgegevensstroom. Dit geeft onder meer informatie over de vraag naar artikelen en levertijden van leveranciers. De rest van de gegevens halen we uit het ERP-systeem zelf, dat metadata levert, zoals de locatie van elk artikel, de kosten per eenheid en de productgroep.

De afwegingscurve berijden

In de wereld van supply chain-planning is de meest fundamentele beslissing hoe de beschikbaarheid van artikelen wordt afgewogen tegen de kosten van het handhaven van die beschikbaarheid (serviceniveaus en opvulpercentages). Aan het ene uiterste kun je schromelijk overstocks hebben en nooit opraken totdat je failliet gaat en de winkel moet sluiten om al je geld in voorraad te stoppen die niet verkoopt.

Stop Leaking Money with Manual Inventory Controls

Stop met het lekken van geld met handmatige voorraadcontroles

Een voorraadprofessional die verantwoordelijk is voor 10.000 artikelen, heeft elke dag 10.000 dingen om zich druk over te maken. Verdubbel dat voor iemand die verantwoordelijk is voor 20.000 items. In de drukte van het bedrijfsleven komen routinematige beslissingen vaak op de tweede plaats na brandbestrijding: het oplossen van problemen met leveranciers, het rechtzetten van papierwerkfouten, herstellen van die botsing tussen een vrachtwagen en het laadperron.

recente berichten

Het 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 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. […]
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 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 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 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-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 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. […]
Centreringswet: 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. […]

Blog Categorieën

Probabilistische versus deterministische orderplanning

De slimme voorspeller

Man with a computer in a warehouse best practices in demand planning, forecasting and inventory optimization

Denk aan het probleem van het aanvullen van de voorraad. Stel dat het betreffende voorraadartikel een reserveonderdeel is, om precies te zijn. Zowel u als uw leverancier zullen een idee willen hebben van hoeveel u gaat bestellen en wanneer. En uw ERP-systeem dringt er misschien op aan dat u ook het geheim prijsgeeft.

Deterministisch model van aanvulling

De eenvoudigste manier om een fatsoenlijk antwoord op deze vraag te krijgen, is aan te nemen dat de wereld, nou ja, eenvoudig is. In dit geval betekent eenvoudig 'niet willekeurig' of, in nerdtaal, 'deterministisch'. In het bijzonder doe je alsof de willekeurige grootte en timing van de vraag in werkelijkheid een continue druppel-druppel-druppel is van een vaste grootte die met een vast interval komt, bijvoorbeeld 2, 2, 2, 2, 2, 2... Als dit onrealistisch lijkt , het is. De echte vraag ziet er misschien meer zo uit: 0, 1, 10, 0, 1, 0, 0, 0 met veel nullen, af en toe maar willekeurige pieken.

Maar eenvoud heeft zijn deugden. Als je net doet alsof de gemiddelde vraag elke dag op rolletjes loopt, is het gemakkelijk om uit te rekenen wanneer je je volgende bestelling moet plaatsen en hoeveel eenheden je nodig hebt. Stel dat uw voorraadbeleid van het type (Q,R) is, waarbij Q een vaste bestelhoeveelheid is en R een vast bestelpunt. Wanneer de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt R, bestelt u Q-eenheden meer. Om de fantasie compleet te maken, gaan we ervan uit dat de doorlooptijd voor aanvulling ook vast is: na L dagen zullen die Q nieuwe eenheden op de plank liggen, klaar om aan de vraag te voldoen.

Alles wat u nu nodig heeft om uw vragen te beantwoorden, is de gemiddelde vraag per dag D naar het artikel. De logica gaat als volgt:

U begint elke aanvullingscyclus met Q-eenheden bij de hand.
Je put die voorraad uit met D eenheden per dag.
U bereikt dus het bestelpunt R na (QR)/D dagen.
Je bestelt dus elke (QR)/D dagen.
Elke aanvullingscyclus duurt (QR)/D + L dagen, dus u maakt in totaal 365D/(Q-R+LD) bestellingen per jaar.
Zolang de doorlooptijd L < R/D is, zult u nooit een voorraad hebben en zal uw voorraad zo klein mogelijk zijn.

Afbeelding 1 toont de grafiek van voorhanden voorraad versus tijd voor het deterministische model. Rond Smart Software verwijzen we naar deze plot als de "Deterministische zaagtand". De voorraad begint op het niveau van de laatste bestelhoeveelheid Q. Na gestaag afnemen gedurende de uitvaltijd (QR)/D, bereikt het niveau het bestelpunt R en activeert een bestelling voor nog een Q-eenheden. Gedurende de doorlooptijd L daalt de voorraad tot precies nul, dan komt de nieuwe bestelling op magische wijze aan en begint de volgende cyclus.

Figure 1 Deterministic model of on-hand inventory

Afbeelding 1: deterministisch model van voorhanden voorraad

Dit model heeft twee voordelen. Het vereist niet meer dan algebra van de middelbare school en het combineert (bijna) alle relevante factoren om de twee gerelateerde vragen te beantwoorden: wanneer moeten we de volgende bestelling plaatsen? Hoeveel bestellingen plaatsen we in een jaar?

Probabilistisch model van aanvulling

Het is niet verrassend dat als we een deel van de fantasie uit het deterministische model halen, we meer bruikbare informatie krijgen. Het probabilistische model omvat alle rommelige willekeur in het echte probleem: de onzekerheid in zowel de timing als de omvang van de vraag, de variatie in de doorlooptijd van de aanvulling en de gevolgen van die twee factoren: de kans dat de beschikbare voorraad de nabestelling onderschrijdt punt, de kans dat er een stockout zal zijn, de variabiliteit in de tijd tot de volgende bestelling, en het variabele aantal uitgevoerde bestellingen in een jaar.

Het probabilistische model werkt door de gevolgen van onzekere vraag en variabele doorlooptijd te simuleren. Door de historische vraagpatronen van het item te analyseren (en waarnemingen uit te sluiten die zijn geregistreerd in een tijd waarin de vraag mogelijk fundamenteel anders was), creëren geavanceerde statistische methoden een onbeperkt aantal realistische vraagscenario's. Vergelijkbare analyse wordt toegepast op records van doorlooptijden van leveranciers. Door deze vraag- en aanbodscenario's te combineren met de operationele regels van een bepaald voorraadbeheerbeleid, ontstaan scenario's van het aantal beschikbare onderdelen. Uit deze scenario's kunnen we samenvattingen halen van de variërende intervallen tussen bestellingen.

Figuur 2 toont een voorbeeld van een probabilistisch scenario; de vraag is willekeurig en het artikel wordt beheerd met bestelpunt R = 10 en bestelhoeveelheid Q=20. Voorbij is de deterministische zaagtand; in plaats daarvan is er iets complexer en realistischer (de probabilistische trap). Tijdens de 90 gesimuleerde werkingsdagen werden er 9 bestellingen geplaatst en de tijd tussen de bestellingen varieerde duidelijk.

Met behulp van het probabilistische model worden de antwoorden op de twee vragen (hoe lang tussen orders en hoeveel in een jaar) uitgedrukt als kansverdelingen die de relatieve waarschijnlijkheid van verschillende scenario's weerspiegelen. Figuur 3 toont de verdeling van het aantal dagen tussen orders na tien jaar gesimuleerde werking. Hoewel het gemiddelde ongeveer 8 dagen is, varieert het werkelijke aantal sterk, van 2 tot 17.

In plaats van uw leverancier te vertellen dat u volgend jaar X bestellingen zult plaatsen, kunt u nu X ± Y bestellingen projecteren, en uw leverancier kent de opwaartse en neerwaartse risico's beter. Beter nog, u kunt de volledige distributie als het meest uitgebreide antwoord geven.

Figure 2 A probabilistic scenario of on-hand inventory

Figuur 2 Een probabilistisch scenario van voorhanden voorraad

Figure 3 Distribution of days between orders

Figuur 3: Verdeling van dagen tussen bestellingen

De willekeurige trap beklimmen naar grotere efficiëntie

Door verder te gaan dan het deterministische inventarismodel, ontstaan nieuwe mogelijkheden voor het optimaliseren van de bedrijfsvoering. Ten eerste maakt het probabilistische model een realistische beoordeling van het voorraadrisico mogelijk. Het eenvoudige model in afbeelding 1 houdt in dat er nooit een stockout is, terwijl probabilistische scenario's de mogelijkheid toestaan (hoewel er in afbeelding 2 slechts één close call was rond dag 70). Zodra het risico bekend is, kan software optimaliseren door de "ontwerpruimte" (dwz alle mogelijke waarden van R en Q) te doorzoeken om een ontwerp te vinden dat voldoet aan een doelniveau van voorraadrisico tegen minimale kosten. De waarde van het deterministische model in deze meer realistische analyse is dat het een goed startpunt biedt voor de zoektocht door de ontwerpruimte.

Overzicht

Moderne software geeft antwoord op operationele vragen met verschillende gradaties van detail. Aan de hand van het voorbeeld van de tijd tussen aanvullingsorders hebben we laten zien dat het antwoord bij benadering maar snel kan worden berekend met een eenvoudig deterministisch model. Maar het kan ook veel gedetailleerder worden weergegeven, waarbij alle variabiliteit wordt blootgelegd door een probabilistisch model. Wij beschouwen deze alternatieven als complementair. Het deterministische model bundelt alle sleutelvariabelen in een gemakkelijk te begrijpen vorm. Het probabilistische model biedt extra realisme dat professionals verwachten en ondersteunt effectief zoeken naar optimale keuzes van bestelpunt en bestelhoeveelheid.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Why MRO Businesses Need Add-on Service Parts Planning & Inventory Software

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen.

Head to Head: Which Service Parts Inventory Policy is Best?

Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

Onze klanten hebben doorgaans gekozen voor één manier om hun voorraad serviceonderdelen te beheren. De professor in mij zou graag willen denken dat het gekozen voorraadbeleid een beredeneerde keuze was uit de weloverwogen alternatieven, maar het is waarschijnlijker dat het gewoon zo is gebeurd. Misschien had de inventarishoncho van lang geleden een favoriet en bleef die keuze hangen. Misschien gebruikte iemand een EAM- of ERP-systeem dat maar één keuze bood. Misschien zijn er enkele gissingen gedaan, gebaseerd op de toenmalige omstandigheden.

Leveraging ERP Planning BOMs with Smart IP&O to Forecast the Unforecastable

Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten zal enorm stijgen als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk afzonderlijk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende ERP-oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in ERP, en hoe u hiervan kunt profiteren met Smart Inventory Planning en Optimization (Smart IP&O) om in het licht van deze complexiteit uw vraag voor te blijven.

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

Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

De afwegingscurve berijden

Stop met het lekken van geld met handmatige voorraadcontroles

recente berichten

Het 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 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. […]
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 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 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 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-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 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. […]
Centreringswet: 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. […]

Blog Categorieën

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 forecasts vs. actual report

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

Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

De afwegingscurve berijden

Stop met het lekken van geld met handmatige voorraadcontroles

recente berichten

Het 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 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. […]
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 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 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 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-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 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. […]
Centreringswet: 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. […]

Blog Categorieën

Wat is het verschil tussen vraagplanning en voorraadoptimalisatie?

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Wat is het verschil tussen vraagplanning en voorraadoptimalisatie?

De Smart Demand Planning-app (SDP) geeft vraagprognoses. De SDP-prognose-engine is ook de kern van de Smart Inventory Optimization-app (SIO), die verschillende voorraadbeleidsregels aan een stresstest toedient met behulp van een aantal vraagscenario's om optimale instellingen voor het voorraadbeleid te vinden.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

recente berichten

Het 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 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. […]
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 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 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 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-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 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. […]
Centreringswet: 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. […]