Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal extreem intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. Intermittentie, gecombineerd met het ontbreken van significante trend- of seizoenspatronen, maken traditionele tijdreeksvoorspellingsmethoden onnauwkeurig. Het grote aantal combinaties per locatie maakt het onmogelijk om handmatig prognoses voor afzonderlijke onderdelen te maken of zelfs maar te bekijken. Gezien al deze uitdagingen leek het ons nuttig om een aantal do's (en de bijbehorende don'ts) op een rij te zetten.

1. Gebruik probabilistische methoden om herbestelpunten en min/max-niveaus te berekenen
   Beslagbeslissingen baseren op gemiddeld dagelijks gebruik is niet het juiste antwoord. Evenmin is vertrouwen op traditionele prognosemethoden zoals exponentiële afvlakkingsmodellen. Geen van beide benaderingen werkt wanneer de vraag intermitterend is, omdat ze niet goed rekening houden met de volatiliteit van de vraag. Probabilistische methoden die duizenden mogelijke vraagscenario's simuleren, werken het best. Ze geven een realistische schatting van de vraagverdeling en kunnen alle nullen en willekeurige niet-nullen aan. Dit zorgt ervoor dat het voorraadniveau de juiste maat heeft om het gewenste serviceniveau te bereiken.
    
2. Gebruik serviceniveaus in plaats van vuistregels om de voorraadniveaus te bepalen
   Veel onderdelenplanningsorganisaties vertrouwen op veelvouden van de dagelijkse vraag en andere vuistregels om het voorraadbeleid te bepalen. Bestelpunten zijn bijvoorbeeld vaak gebaseerd op het verdubbelen van de gemiddelde vraag over de doorlooptijd of het toepassen van een ander veelvoud, afhankelijk van het belang van het artikel. Gemiddelden houden echter geen rekening met hoe vluchtig (of luidruchtig) een onderdeel is en zullen leiden tot overbevoorrading van minder luidruchtige onderdelen en onderbevoorrading van meer luidruchtige onderdelen.
    
3. Bereken het voorraadbeleid regelmatig opnieuw
   Alleen omdat de vraag met tussenpozen is, wil nog niet zeggen dat er in de loop van de tijd niets verandert. Maar na interviews met honderden bedrijven die de inventaris van reserveonderdelen beheren, ontdekken we dat minder dan 10% het voorraadbeleid maandelijks herberekent. Velen herberekenen het voorraadbeleid pas als er een 'probleem' is. Op duizenden onderdelen zal het gebruik gegarandeerd stijgen of dalen op ten minste enkele van de onderdelen. Doorlooptijden van leveranciers kunnen ook veranderen. Het gebruik van een verouderd bestelpunt zorgt ervoor dat bestellingen te vroeg of te laat worden geactiveerd, waardoor er veel problemen ontstaan. Elke planningscyclus opnieuw berekenen van beleid zorgt ervoor dat de voorraad de juiste maat heeft. Wees niet reactief en wacht tot er zich een probleem voordoet alvorens te overwegen of de Min of Max moet worden aangepast. Tegen die tijd is het te laat - het is alsof u wacht tot uw remmen het begeven voordat u een reparatie uitvoert. Maak je geen zorgen over de moeite die het kost om min/max-waarden voor grote aantallen SKU's opnieuw te berekenen: moderne software doet dit automatisch. Herinneren: Herijking van uw voorraadbeleid is preventief onderhoud tegen voorraaduitval!
    
4. Krijg buy-in op gerichte serviceniveaus
   Voorraad is duur en moet de juiste omvang hebben op basis van het vinden van een balans tussen de bereidheid van de organisatie om voorraden aan te leggen en haar bereidheid om budget te reserveren voor reserveonderdelen. Te vaak nemen planners geïsoleerde beslissingen op basis van pijnvermijding of verzoeken van onderhoudstechnici, zonder na te denken over hoe uitgaven aan het ene onderdeel van invloed zijn op het vermogen van de organisatie om aan een ander onderdeel uit te geven. Overtollige voorraad aan de ene kant schaadt de serviceniveaus aan andere onderdelen door het voorraadbudget onevenredig op te slokken. Zorg ervoor dat de doelstellingen op het gebied van serviceniveau en de bijbehorende voorraad worden nageleefd kosten om de serviceniveaus te bereiken worden begrepen en overeengekomen.
    
5. Voer een apart planningsproces uit voor repareerbare onderdelen
   Sommige onderdelen zijn erg duur om te vervangen, dus het verdient de voorkeur om ze voor reparatie naar reparatiefaciliteiten of terug naar de OEM te sturen. Rekening houden met de willekeur aan de aanbodzijde van wanneer repareerbare onderdelen worden geretourneerd, en weten of u moet wachten op een reparatie of een extra reserve moet kopen, zijn van cruciaal belang om de beschikbaarheid van artikelen te garanderen zonder een te grote voorraad. Dit vereist gespecialiseerde berichtgeving en het gebruik van probabilistische modellen. Behandel repareerbare onderdelen bij het plannen niet als verbruiksonderdelen.
    
6. Tel wat er wordt gekocht tegen het budget, niet alleen wat er wordt verbruikt
   Veel organisaties zullen de totale aankoop van onderdelen toewijzen aan een afzonderlijk bedrijfsbudget en het budget van het mechanische of onderhoudsteam dekken voor onderdelen die worden gebruikt. In de meeste MRO-organisaties, vooral in het openbaar vervoer en nutsbedrijven, bepalen de reparatieteams wat er wordt gekocht. Als wat wordt gekocht niet meetelt voor hun budget, zullen ze te veel kopen om ervoor te zorgen dat er nooit een kans op voorraad is. Ze hebben letterlijk geen stimulans om het goed te doen, dus er zullen tientallen miljoenen overtollige voorraad worden gekocht. Als wat wordt ingekocht in de begroting wordt weerspiegeld, zal er veel meer aandacht worden besteed aan het inkopen van alleen dat wat echt nodig is. Dat erkennen overtollige voorraad schaadt de service door de organisatie te beroven van geld dat anders zou kunnen worden gebruikt voor onderdelen die niet op voorraad zijn, is een belangrijke stap op weg naar een verantwoorde voorraadinkoop.

​

 Wat is het wiggle-effect? 

Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die in uw vraaggeschiedenis zijn waargenomen, onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is.

Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken:

Klant: “De prognose volgt niet de patronen die ik in de historie zie. Waarom niet?" 

Smart: “Als je goed kijkt, zijn de ups en downs die je ziet geen patronen. Het is echt lawaai.”  

Klant: "Maar als we de hoogtepunten niet voorspellen, slaan we de voorraad op."

Smart: “Als de voorspelling zou 'wiebelen', zou die veel minder nauwkeurig zijn. Het systeem voorspelt welk patroon dan ook, in dit geval een zeer lichte opwaartse trend. We bufferen het lawaai met veiligheidsvoorraden. De wiggles worden gebruikt om de veiligheidsvoorraden in te stellen.”

Klant: “Oké. Logisch nu.” 

De wiggle ziet er geruststellend uit, maar in dit geval resulteert het in een onjuiste vraagprognose. De ups en downs vinden niet echt elke maand op hetzelfde tijdstip plaats. Een betere statistische voorspelling wordt weergegeven in lichtgroen.

Microsoft Dynamics 365 F&SC en AX kunnen aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Een uitdaging waarmee klanten worden geconfronteerd, is dat inspanningen om deze niveaus te handhaven zeer gedetailleerd zijn georiënteerd en dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten en/of prognoses handmatig specificeert. Als alternatief genereren veel organisaties handmatig voorraadbeleid met behulp van Excel-spreadsheets of andere ad-hocbenaderingen.

Deze methoden zijn tijdrovend en beide resulteren waarschijnlijk in een zekere mate van onnauwkeurigheid. Als gevolg hiervan zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen in hun softwaresystemen. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in AX / D365 F&SC bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe slimme voorraadplanning en -optimalisatie kan helpen de kaspositie van een bedrijf te verbeteren. Dit wordt bereikt door verminderde voorraad, geminimaliseerde en gecontroleerde stockouts. Gebruik van Smart Software levert voorspellende functionaliteit die ontbreekt in Dynamics 365.

Microsoft Dynamics 365 F&SC en AX-aanvullingsbeleid

In de voorraadbeheermodule van AX en F&SC kunnen gebruikers voor elk voorraadartikel handmatig planningsparameters invoeren. Deze parameters omvatten bestelpunten, doorlooptijden veiligheidsvoorraad, hoeveelheden veiligheidsvoorraad, bestelcycli en bestelmodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Eenmaal ingevoerd, zal het ERP-systeem de inkomende voorraad, de actuele voorraad, de uitgaande vraag en de door de gebruiker gedefinieerde prognoses en voorraadbeleid afstemmen om het leveringsplan of orderschema (dwz wat te bestellen en wanneer) te berekenen.

Er zijn 4 keuzes voor het aanvullingsbeleid in F&SC en AX: vaste bestelhoeveelheid, maximale hoeveelheid, lot-voor-lot en klantordergestuurd.

• Vaste bestelhoeveelheid en Max zijn op bestelpunten gebaseerde aanvullingsmethoden. Beide suggereren bestellingen wanneer de beschikbare voorraad het bestelpunt bereikt. Bij een vaste ROQ is de ordergrootte gespecificeerd en zal deze niet variëren totdat deze wordt gewijzigd. Bij Max variëren de bestelgroottes op basis van de voorraadpositie op het moment van bestelling, waarbij bestellingen tot aan de Max worden geplaatst.
• Lot-voor-lot is een op prognoses gebaseerde aanvullingsmethode die de totale voorspelde vraag bundelt over een door de gebruiker gedefinieerd tijdsbestek (de "lotaccumulatieperiode") en een bestelsuggestie genereert voor de totale voorspelde hoeveelheid. Dus als uw totale voorspelde vraag 100 eenheden per maand is en de accumulatieperiode van de partij 3 maanden is, dan is uw bestelsuggestie gelijk aan 300 eenheden.
• Orde gedreven is een op bestelling gebaseerde aanvullingsmethode. Het maakt geen gebruik van bestelpunten of prognoses. Zie het als een "sell one, buy one"-logica die alleen bestellingen plaatst nadat de vraag is ingevoerd.

Beperkingen

Alle F&SC / AX-aanvulinstellingen moeten handmatig worden ingevoerd of geïmporteerd via aangepaste uploads die door klanten zijn gemaakt. Er is gewoon geen manier voor gebruikers om native invoer te genereren (vooral niet optimale). Het gebrek aan geloofwaardige functionaliteit voor prognoses op eenheidsniveau en voorraadoptimalisatie binnen het ERP-systeem is de reden waarom zoveel AX- en F&SC-gebruikers gedwongen zijn te vertrouwen op spreadsheets voor planning en vervolgens handmatig de parameters in te stellen die het ERP nodig heeft. In werkelijkheid stellen de meeste planners handmatig vraagprognoses in en herbestellen.

En wanneer ze spreadsheets kunnen gebruiken, vertrouwen ze vaak op brede vuistregelmethoden die resulteren in het gebruik van vereenvoudigde statistische modellen. Eenmaal berekend in de spreadsheet moeten deze in F&SC/AX worden geladen. Ze worden vaak geladen via omslachtige bestandsimporten of handmatig ingevoerd. Vanwege de tijd en moeite die het kost om deze op te bouwen, werken bedrijven deze cijfers niet vaak bij.

Als deze eenmaal zijn ingevoerd, hebben organisaties de neiging om een reactieve benadering van veranderingen te gebruiken. De enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is jaarlijks of op het moment van aankopen of productie. Sommige bedrijven zullen ook reageren nadat ze problemen hebben ondervonden met te lage (of te hoge) voorraden. Om dit in AX en F&AS te beheren, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren.

Microsoft erkent deze beperkingen in hun kern-ERP's en begrijpt de aanzienlijke uitdagingen voor klanten. Als reactie hierop heeft Microsoft prognoses gepositioneerd onder hun AI Azure-stack. Deze methode valt buiten de kern-ERP's. Het wordt aangeboden als een toolset voor datawetenschappers om te gebruiken bij het definiëren van aangepaste complexe statistieken en berekeningen zoals een bedrijf wenst. Dit komt bovenop enkele eenvoudige basisberekeningen, aangezien het uitgangspunt zich momenteel in de opstartfase van ontwikkeling bevindt. Hoewel dit op de lange termijn winst kan opleveren, betekent deze methode momenteel dat klanten helemaal opnieuw beginnen en definiëren wat Microsoft momenteel 'experimenten' noemt om de vraagplanning te meten.

Het komt erop neer dat klanten voor grote uitdagingen staan om de Dynamics-stack zelf te krijgen om deze problemen op te lossen. Het resultaat is dat CFO's minder geld beschikbaar hebben voor wat ze nodig hebben en dat Sales Execs verkoopkansen onvervuld hebben en mogelijk omzet mislopen omdat het bedrijf de goederen die de klant wil niet kan verzenden.

Word slimmer

Zou het niet beter zijn om gewoon een best-of-breed add-on te gebruiken voor vraagplanning; en een best-of-breed oplossing voor voorraadoptimalisatie om kosten en uitvoeringsniveaus te beheren en in evenwicht te houden? Zou het niet beter zijn om dit dagelijks of wekelijks te kunnen doen om uw beslissingen zo dicht mogelijk bij de behoefte te kunnen nemen, geld te besparen en tegelijkertijd aan de verkoopvraag te voldoen?

Stel je voor dat je een bidirectionele integratie hebt met AX en F&AS, zodat dit allemaal gemakkelijk en snel werkt. Een waar:

• u kunt beleid automatisch opnieuw kalibreren in frequente planningscycli met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische modellen,
• u zou vraagprognoses kunnen berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen,
• U zou automatisch optimalisatiemethoden gebruiken die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer en voorraadonderbrekingen, waardoor u een volledig economisch beeld krijgt,
• U kunt contant geld vrijmaken voor gebruik binnen het bedrijf en uw voorraadniveaus beheren om de orderafhandeling te verbeteren terwijl u dit geld vrijmaakt.
• u zou veiligheidsvoorraden en voorraadniveaus hebben die rekening houden met de variabiliteit van vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten,
• u zou specifieke serviceniveaus kunnen targeten op productgroepen, klanten, magazijnen of een andere dimensie die u hebt geselecteerd,
• u verhoogt de algehele bedrijfswinst en balansgezondheid.

Breid Microsoft 365 F&SC en AX uit met Smart IP&O

Registreer u hier om een opname te zien van het Microsoft Dynamics Communities-webinar over Smart IP&O:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/

Een statistische voorspelling van nul kan voor veel verwarring zorgen bij voorspellers, vooral wanneer de historische vraag niet nul is. Natuurlijk, het is duidelijk dat de vraag naar beneden neigt, maar moet deze naar nul evolueren? Wanneer de oudere vraag veel groter is dan de meer recente vraag en de meer recente vraag een zeer laag volume is (dwz 1,2,3 gevraagde eenheden), is het antwoord, statistisch gezien, ja. Dit komt echter mogelijk niet overeen met de zakelijke kennis van de planner en het verwachte minimale vraagniveau. Dus, wat moet een voorspeller doen om dit te corrigeren? Hier zijn drie suggesties:

1. Beperk de historische gegevens die aan het model worden ingevoerd. In een neerwaartse trendsituatie zijn de oudere gegevens dat vaak veel groter dan de recente gegevens. Wanneer de oudere, veel hogere volumevraag wordt genegeerd, zal de neerwaartse trend lang niet zo significant zijn. U voorspelt nog steeds een neerwaartse trend, maar de resultaten zullen eerder in lijn zijn met de zakelijke verwachtingen.

2. Probeer trenddemping. Smart Demand Planner heeft een functie genaamd "trendhedging" waarmee gebruikers kunnen definiëren hoe een trend in de loop van de tijd moet verdwijnen. Hoe hoger het percentage trendhedge (0-100%), hoe sterker de trenddemping. Dit betekent dat een voorspelde trend zich niet gedurende de hele prognosehorizon zal voortzetten. Dit betekent dat de vraagprognose begint af te vlakken voordat deze nul bereikt bij een neerwaartse trend.

3. Wijzig het prognosemodel. Schakel over van een trendingmethode zoals Double Exponential Smoothing of Linear Moving Average naar een niet-trendingmethode zoals Single Exponential Smoothing of Simple Moving Average. U voorspelt geen neerwaartse trend, maar uw voorspelling zal in ieder geval niet nul zijn en dus waarschijnlijker door het bedrijf worden geaccepteerd.

5 Stappen naar Consensus Vraagplanning

Het hele punt van vraagvoorspelling is het vaststellen van de best mogelijke zicht op de toekomstige vraag. Dit vereist dat we gebruikmaken van de beste gegevens en input die we kunnen krijgen, maak gebruik van statistieken om onderliggende patronen vast te leggen, de koppen bij elkaar te steken om overrides toe te passen op basis van zakelijke kennis, en overeenstemming te bereiken over een consensusvraagplan dat als hoeksteen dient voor het algemene vraagplan van het bedrijf.

Stap 1: Ontwikkel een nauwkeurig vraagsignaal.   Wat is vraag? Overweeg hoe uw organisatie de vraag definieert – bijvoorbeeld bevestigde verkooporders exclusief annuleringen of verzendgegevens die zijn aangepast om de impact van historische stockouts weg te nemen – en gebruik dit consequent. Dit is uw maatstaf voor wat de markt u vraagt te leveren. Verwar dit niet met uw vermogen om te leveren - dat moet worden weerspiegeld in het inkomstenplan.

Stap 2: Genereer een statistische prognose. Plan voor duizenden artikelen met behulp van een beproefde prognosetoepassing die automatisch uw gegevens binnenhaalt en op betrouwbare wijze nauwkeurige prognoses produceert voor allemaal van uw artikelen. Bekijk de eerste passage van uw prognose en breng vervolgens aanpassingen aan. Een staking of treinwrak kan de scheepvaart vorige maand hebben onderbroken - laat dat uw voorspelling niet beïnvloeden. Pas hiervoor aan en maak een nieuwe voorspelling. Doe je best en nodig dan anderen uit om mee te wegen.

Stap 3: Schakel de experts in. Productlijnmanagers, verkoopleiders, belangrijke distributiepartners kennen hun markten.  Deel uw voorspelling met hen. Smart gebruikt het concept van een "Snapshot" om een facsimile van uw voorspelling - op elk niveau, voor elke productlijn - te delen met mensen die misschien beter weten. Er kan een enorme order zijn die niet in de pijplijn zit, of een channel partner staat op het punt hun jaarlijkse promotie te houden. Geef ze een gemakkelijke manier om hun deel van de prognose te nemen en te wijzigen. Sleep deze maand omhoog, die omlaag…

Stap 4: Meet nauwkeurigheid en voorspelde toegevoegde waarde. Sommige van uw bijdragers hebben misschien gelijk met het geld, andere hebben de neiging hoog of laag bevooroordeeld te zijn. Gebruik prognose versus actuals-rapportage en meet prognosewaardetoevoegende analyse om prognosefouten te meten en of wijzigingen in de prognose pijn doen of helpen. Door het proces met deze informatie te informeren, verbetert uw bedrijf het vermogen om nauwkeuriger prognoses te maken.

Stap 5: ga akkoord met de consensusprognose.  U kunt deze productlijn of geografie per keer doen, of bedrijf per bedrijf. Roep het team bijeen, stapel hun invoer grafisch op elkaar, bekijk eerdere nauwkeurigheidsprestaties, bespreek hun redenen voor het verhogen of verlagen van de prognose en spreek af wiens input moet worden gebruikt. Dit wordt uw consensusplan. Voltooi het plan en verzend het - upload prognoses naar MRP, stuur het naar financiën en productie.  U bent net begonnen met uw verkoop-, voorraad- en operationele planningsproces.

Je kan dit doen. En wij kunnen helpen.  Als u vragen heeft over gezamenlijke vraagplanning, kunt u deze blog beantwoorden, dan nemen we contact met u op.