Wat is er anders aan voorraadplanning voor onderhoud, reparatie en bewerkingen (MRO) vergeleken met voorraadplanning in productie- en distributieomgevingen? Kortom, het is de aard van de vraagpatronen in combinatie met het gebrek aan bruikbare bedrijfskennis.

Vraagpatronen

Fabrikanten en distributeurs hebben de neiging zich te concentreren op de topverkopers die het grootste deel van hun omzet genereren. Er is doorgaans een grote vraag naar deze artikelen, die relatief eenvoudig te voorspellen zijn met traditionele tijdreeksmodellen die inspelen op voorspelbare trends en/of seizoensinvloeden. Daarentegen hebben MRO-planners bijna altijd te maken met een intermitterende vraag, die schaarser, willekeuriger en moeilijker te voorspellen is. Bovendien zijn de fundamentele hoeveelheden van belang verschillend. MRO-planners geven uiteindelijk het meeste om de ‘wanneer’-vraag: wanneer gaat er iets kapot? Terwijl de anderen zich concentreren op de “hoeveel” vraag van verkochte eenheden.

Zakelijke kennis

Productie- en distributieplanners kunnen vaak rekenen op het verzamelen van klant- en verkoopfeedback, die kan worden gecombineerd met statistische methoden om de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren. Aan de andere kant zijn lagers, tandwielen, verbruiksartikelen en repareerbare onderdelen zelden bereid hun mening te delen. Met MRO is bedrijfskennis over welke onderdelen nodig zijn en wanneer niet betrouwbaar (behalve gepland onderhoud wanneer verbruiksartikelen in grotere volumes worden vervangen). Het succes van de MRO-voorraadplanning gaat dus slechts zo ver als het vermogen van hun waarschijnlijkheidsmodellen om toekomstig gebruik te voorspellen. En omdat de vraag zo wisselend is, kunnen ze met traditionele benaderingen niet voorbij Go komen.

Methoden voor MRO

In de praktijk is het gebruikelijk dat MRO- en activa-intensieve bedrijven hun voorraden beheren door hun toevlucht te nemen tot statische Min/Max-niveaus op basis van subjectieve veelvouden van gemiddeld gebruik, aangevuld met incidentele handmatige aanpassingen op basis van onderbuikgevoelens. Het proces wordt een slechte mix van statisch en reactief, met als resultaat dat er veel tijd en geld wordt verspild aan het versnellen.

Er zijn alternatieve planningsmethoden die meer op wiskunde en data zijn gebaseerd, hoewel deze stijl van plannen bij MRO minder gebruikelijk is dan in de andere domeinen. Er zijn twee toonaangevende benaderingen voor het modelleren van defecten aan onderdelen en machines: modellen gebaseerd op de betrouwbaarheidstheorie en modellen voor ‘conditiegebaseerd onderhoud’ gebaseerd op realtime monitoring.

Betrouwbaarheidsmodellen

Betrouwbaarheidsmodellen zijn de eenvoudigste van de twee en vereisen minder gegevens. Ze gaan ervan uit dat alle artikelen van hetzelfde type, bijvoorbeeld een bepaald reserveonderdeel, statistisch gelijkwaardig zijn. Hun belangrijkste onderdeel is een ‘gevarenfunctie’, die het risico op falen in het volgende korte tijdsinterval beschrijft. De gevarenfunctie kan worden vertaald in iets dat beter geschikt is voor besluitvorming: de ‘overlevingsfunctie’, wat de waarschijnlijkheid is dat het item nog steeds werkt na X gebruiksduur (waarbij X kan worden uitgedrukt in dagen, maanden, kilometers, gebruik, enz.). Figuur 1 toont een constante gevaarfunctie en de bijbehorende overlevingsfunctie.

Figuur 1: Constante gevarenfunctie en zijn overlevingsfunctie

Een gevarenfunctie die niet verandert, houdt in dat alleen willekeurige ongelukken een storing veroorzaken. Een gevaarfunctie die in de loop van de tijd toeneemt, impliceert daarentegen dat het artikel versleten is. En een afnemende gevaarfunctie impliceert dat een item zich vestigt. Figuur 2 toont een toenemende gevaarfunctie en de bijbehorende overlevingsfunctie.

Figuur 2: Toenemende gevarenfunctie en zijn overlevingsfunctie

Betrouwbaarheidsmodellen worden vaak gebruikt voor goedkope onderdelen, zoals mechanische bevestigingsmiddelen, waarvan de vervanging misschien niet moeilijk of duur is (maar toch essentieel kan zijn).

Conditiegebaseerd onderhoud

Modellen gebaseerd op real-time monitoring worden gebruikt ter ondersteuning van condition-based onderhoud (CBM) voor dure zaken als straalmotoren. Deze modellen gebruiken gegevens van sensoren die in de items zelf zijn ingebed. Dergelijke gegevens zijn doorgaans complex en bedrijfseigen, evenals de waarschijnlijkheidsmodellen die door de gegevens worden ondersteund. Het voordeel van real-time monitoring is dat je problemen kunt zien aankomen, dat wil zeggen dat de verslechtering zichtbaar wordt gemaakt en dat voorspellingen kunnen voorspellen wanneer het item de rode lijn zal bereiken en daarom uit het speelveld moet worden gehaald. Dit maakt geïndividualiseerd, proactief onderhoud of vervanging van het artikel mogelijk.

Figuur 3 illustreert het soort gegevens dat in CBM wordt gebruikt. Elke keer dat het systeem wordt gebruikt, is er een bijdrage aan de cumulatieve slijtage ervan. (Houd er echter rekening mee dat gebruik soms de staat van het apparaat kan verbeteren, bijvoorbeeld wanneer regen een machine koel houdt). U kunt de algemene trend naar boven zien richting een rode lijn, waarna het apparaat onderhoud nodig heeft. U kunt de cumulatieve slijtage extrapoleren om in te schatten wanneer deze de rode lijn zal bereiken en dienovereenkomstig plannen.

Figuur 3: Ter illustratie van real-time monitoring voor conditiegebaseerd onderhoud

Voor zover ik weet, maakt niemand zulke modellen van klanten met eindproducten om te voorspellen wanneer en hoeveel ze de volgende keer zullen bestellen, misschien omdat de klanten er bezwaar tegen zouden hebben om voortdurend hersenmonitors te dragen. Maar CBM, met zijn complexe monitoring en modellering, wint aan populariteit voor systemen die niet kunnen falen, zoals straalmotoren. Ondertussen hebben klassieke betrouwbaarheidsmodellen nog steeds veel waarde voor het beheer van grote vloten met goedkopere maar nog steeds essentiële artikelen.

Smart's aanpak
De bovengenoemde op condities gebaseerde onderhouds- en betrouwbaarheidsbenaderingen vereisen een buitensporige last voor het verzamelen en opschonen van gegevens die veel MRO-bedrijven niet aankunnen. Voor die bedrijven biedt Smart een aanpak waarbij geen betrouwbaarheidsmodellen hoeven te worden ontwikkeld. In plaats daarvan exploiteert het gebruiksgegevens op een andere manier. Het maakt gebruik van op waarschijnlijkheid gebaseerde modellen van zowel gebruik als doorlooptijden van leveranciers om duizenden mogelijke scenario's voor doorlooptijden van bevoorrading en vraag te simuleren. Het resultaat is een nauwkeurige verdeling van de vraag en de doorlooptijden voor elk verbruiksonderdeel, die kan worden benut om de optimale voorraadparameters te bepalen. Figuur 4 toont een simulatie die begint met een scenario voor de vraag naar reserveonderdelen (bovenste grafiek) en vervolgens een scenario oplevert van voorhanden aanbod voor bepaalde keuzes van Min/Max-waarden (onderste lijn). Key Performance Indicators (KPI's) kunnen worden geschat door de resultaten van veel van dergelijke simulaties te middelen.

Figuur 4: Een voorbeeld van een simulatie van de vraag naar reserveonderdelen en de voorhanden voorraad

U kunt hier lezen over de aanpak van Smart bij het voorspellen van reserveonderdelen: https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2019/10/Probabilistic-Forecasting-for-Intermittent-Demand.pdf

Probabilistische scenario's zijn reeksen gegevenspunten die worden gegenereerd om potentiële situaties uit de echte wereld weer te geven. In tegenstelling tot scenario's in oorlogsspellen of andere simulaties zijn dit synthetische tijdreeksen die worden gebruikt als input voor systeemmodellen of als intuïtiebouwers voor besluitvormers.

Scenario's van de toekomstige vraag naar artikelen kunnen bijvoorbeeld worden ingevoerd in Monte Carlo-simulatiemodellen van voorraadbeheersystemen, waardoor een virtueel laboratorium ontstaat waarin de gevolgen van managementbeslissingen kunnen worden onderzocht, zoals het wijzigen van bestelpunten en/of bestelhoeveelheden. Bovendien kunnen grafieken van meetgegevens, zoals voorhanden voorraad of stockouts, voorraadplanners helpen hun ‘gevoel’ voor de willekeur die inherent is aan hun activiteiten te verdiepen.

Figuur 1 toont dagelijkse vraagscenario's die zijn gegenereerd op basis van een enkele waargenomen vraagreeks die gedurende één jaar is geregistreerd. Merk op dat hetzelfde proces voor het genereren van gegevens er in detail “heel anders uit kan zien” van monster tot monster. Dit bootst het echte leven na.

Figuur 1: Een waargenomen vraagvolgorde en daarvan afgeleide vraagscenario’s.

Figuur 2 toont twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorraad in een bepaald voorraadbeheersysteem. Het verschil tussen de twee voorraadgrafieken illustreert de mate waarin de willekeur in de vraag het probleem domineert. Het bovenste plot toont twee afleveringen van stockout, terwijl het onderste plot negen toont. Door het gemiddelde te nemen over vele scenario's zullen de typische waarden van Key Performance Metrics (KPI's) worden verduidelijkt, zoals het gemiddelde aantal stockouts dat is gekoppeld aan elke keuze van het bestelpunt en de bestelhoeveelheid (die respectievelijk 10 en 25 zijn in figuur 2).

Figuur 2: Twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorhanden voorraad

In deze notitie beschrijven we technieken voor het maken van scenario's en geven we criteria op voor het evalueren van scenariogeneratoren.

Criteria voor scenario's

Zoals we hieronder zullen zien, zijn er verschillende manieren om scenario's te maken. Ongeacht de bron, welke criteria definiëren een ‘goed’ scenario? Er zijn vier hoofdcriteria: trouw, variëteit, hoeveelheid en kosten. Trouw vat samen hoe nauwkeurig een scenario situaties uit de echte wereld imiteert. High-fidelity betekent dat de scenario's de werkelijke gebeurtenissen nauwkeurig weerspiegelen en een solide basis vormen voor analyse en besluitvorming. Verscheidenheid beschrijft de diversiteit aan scenario's die een generator kan creëren. Een veelzijdige generator kan een breed scala aan potentiële situaties simuleren, waardoor mogelijkheden en risico's grondig kunnen worden verkend. Hoeveelheid verwijst naar het aantal scenario's dat een generator kan produceren. Een generator die een groot aantal scenario's kan creëren, levert voldoende gegevens voor analyse. Kosten houdt rekening met zowel de computer- als de menselijke hulpbronnen die nodig zijn om de scenario's te produceren. Een efficiënte scenariogenerator brengt kwaliteit in evenwicht met het gebruik van hulpbronnen, zodat de inspanning wordt gerechtvaardigd door de waarde en nauwkeurigheid van de resultaten.

Scenariogeneratie

Denk opnieuw aan een scenario als een tijdreeks. Hoe komen scenario's tot stand?

1. Gepetto's werkplaats: Deze aanpak omvat het handmatig vervaardigen van scenario's door experts. Hoewel het high-fidelity (realisme) kan opleveren, vergt het zeer veel middelen en kan het niet gemakkelijk variatie genereren, wat een groot aantal scenario's vereist.
2. Groundhog-dag: Bij deze methode wordt herhaaldelijk één enkele praktijksituatie als input gebruikt. Hoewel het per definitie realistisch en kosteneffectief is (er worden geen andere middelen gebruikt dan het vastleggen van de gegevens), mist deze aanpak variatie en kan daarom de diversiteit van scenario's uit de echte wereld niet accuraat weerspiegelen.
3. Parametrische modellen: Voorbeelden van parametrische modellen zijn de klassiekers die in de klassen van de Statistiek worden bestudeerd: Normaal, exponentieel, Poisson, enz. De vraagdiagrammen in Figuur 2 worden parametrisch gegenereerd, zijnde de kwadraten van willekeurige Poisson-variabelen. Deze modellen genereren een onbeperkt aantal goedkope scenario's met een goede variëteit, maar ze geven niet altijd de complexiteit van gegevens uit de echte wereld weer, waardoor de betrouwbaarheid mogelijk in gevaar komt. Wanneer de werkelijkheid ingewikkelder is, genereren deze modellen te vereenvoudigde scenario's.
4. Niet-parametrische tijdreeksbootstraps: Deze aanpak kan goed scoren op alle criteria: trouw, variëteit, kwantiteit en kosten. Het is een veelzijdige methode die uitblinkt in het creëren van enorme aantallen realistische scenario's. De synthetische vraaggeschiedenissen in Figuur 1 zijn eenvoudige bootstrap-voorbeelden, gebaseerd op de waargenomen waarden in de bovenste grafiek. (Zie de onderstaande links voor enkele details over het genereren van scenario's.)

Scenario's exploiteren

Scenario's bewijzen hun waarde op twee manieren: als input voor besluitvorming en als intuïtiebouwers. Wanneer vraagscenario's bijvoorbeeld worden gebruikt als input voor simulatiemodellen, maken ze stresstests en prestatieschattingen voor systeemontwerp mogelijk. Scenario's kunnen ook dienen als intuïtiebouwers voor besluitvormers of systeembeheerders. Hun visuele weergave helpt bij het ontwikkelen van inzicht in en waardering voor de risico's die gepaard gaan met het nemen van operationele beslissingen, of het nu gaat om vraagvoorspelling of voorraadbeheer.

Scenario-gebaseerde analyse is zeer computerintensief, vooral wanneer de scenario's worden gegenereerd door middel van bootstrapping. Bij Smart Software gebeurt het rekenen in de cloud. Stel je de rekenlast voor die gepaard gaat met het bepalen van bestelpunten en bestelhoeveelheden voor elk van de tienduizenden voorraadartikelen met behulp van honderden of duizenden vraagsimulaties voor elk artikel. Stel je verder voor dat de software niet alleen een specifiek voorgesteld paar van bestelpunten en bestelhoeveelheid evalueert, maar door de hele “ontwerpruimte” van paren dwaalt om het beste paar controleparameters voor elk item te vinden. Om dit praktisch te maken, profiteren we van de parallelle verwerkingskracht van de cloud. In wezen krijgt elk inventarisitem een eigen computer toegewezen die bij de berekeningen kan worden gebruikt, zodat al dat computerwerk tegelijkertijd kan plaatsvinden in plaats van opeenvolgend. Nu kunnen we losgaan en u echt de resultaten bezorgen die u nodig heeft.

Meer leren

Wie geïnteresseerd is in verdere technische details en referenties, kan hier meer informatie vinden.

Wat maakt een probabilistische voorspelling?

Probabilistische prognoses voor intermitterende vraag

Mensen die nieuw zijn in de functie van “vraagplanner” of “aanbodplanner” zullen waarschijnlijk vragen hebben over de verschillende prognosetermen en -methoden die in hun baan worden gebruikt. Deze notitie kan helpen door deze termen uit te leggen en te laten zien hoe ze verband houden.

Demand Planning

Vraagplanning gaat over hoeveel van wat u te verkopen heeft in de toekomst de deur uit zal gaan, bijvoorbeeld hoeveel wat niet u het volgende kwartaal zult verkopen. Hier volgen zes methodologieën die vaak worden gebruikt bij vraagplanning.

• Statistical Forecasting
  • Deze methoden gebruiken de vraaggeschiedenis om toekomstige waarden te voorspellen. De twee meest gebruikelijke methoden zijn curve-fitting en data-afvlakking.
  • Curve-aanpassing komt overeen met een eenvoudige wiskundige functie, zoals de vergelijking voor een rechte lijn (y= a +b∙t) of een rentecurve (y=a∙b^T), naar de vraaggeschiedenis. Vervolgens breidt het die lijn of curve voorwaarts in de tijd uit als de voorspelling.
  • Het gladmaken van gegevens resulteert daarentegen niet in een vergelijking. In plaats daarvan doorloopt het de geschiedenis van de vraag, waarbij gaandeweg de waarden worden gemiddeld, om een vloeiendere versie van de geschiedenis te creëren. Deze methoden worden exponentiële afvlakking en voortschrijdend gemiddelde genoemd. In het eenvoudigste geval (dat wil zeggen, bij afwezigheid van trends of seizoensinvloeden, waarvoor varianten bestaan), is het doel om het huidige gemiddelde vraagniveau te schatten en dat als voorspelling te gebruiken.
  • Deze methoden produceren “puntvoorspellingen”, dit zijn schattingen op één getal voor elke toekomstige tijdsperiode (bijvoorbeeld: “De verkoop in maart zal 218 eenheden bedragen”). Soms komen ze met schattingen van potentiële voorspellingsfouten, die zijn gebaseerd op afzonderlijke modellen voor de variabiliteit van de vraag (“De verkoop in maart zal 218 ± 120 eenheden bedragen”).

• Probabilistic Forecasting
  • Deze benadering maakt gebruik van de willekeur van de vraag en werkt hard om de prognoseonzekerheid in te schatten. Het beschouwt prognoses minder als een oefening in het verzamelen van specifieke cijfers en meer als een oefening in risicobeheer.
  • Het modelleert expliciet de variabiliteit in de vraag en gebruikt die om resultaten te presenteren in de vorm van grote aantallen scenario's die zijn geconstrueerd om het volledige scala aan mogelijke vraagsequenties weer te geven. Deze zijn vooral handig bij taken op het gebied van tactische leveringsplanning, zoals het instellen van bestelpunten en bestelhoeveelheden.

• Causale voorspellingen
  • Statistische voorspellingsmodellen gebruiken als input alleen de vraaggeschiedenis van het betreffende artikel in het verleden. Ze beschouwen de op en neer gaande bewegingen in het vraagdiagram als het eindresultaat van talloze niet nader genoemde factoren (rentetarieven, de prijs van thee in China, fasen van de maan, wat dan ook). Causale voorspellingen identificeren expliciet één of meer invloeden (rentetarieven, advertentie-uitgaven, prijzen van concurrenten, …) die op plausibele wijze de verkoop kunnen beïnvloeden. Vervolgens wordt een vergelijking opgesteld die de numerieke waarden van deze ‘drivers’ of ‘causale factoren’ relateert aan de verkoop van artikelen. De coëfficiënten van de vergelijking worden geschat door middel van “regressieanalyse”.

• Oordelende voorspellingen
  • Gouden Darm. Ondanks de algemene beschikbaarheid van klodders data, besteden sommige bedrijven weinig aandacht aan de cijfers en hechten ze meer gewicht aan de subjectieve oordelen van een leidinggevende die wordt geacht een ‘Gouden Buik’ te hebben, waardoor hij of zij ‘onderbuikgevoel’ kan gebruiken om te voorspellen wat de toekomstige vraag zal zijn. Als die persoon veel ervaring heeft, een carrière lang naar de cijfers heeft gekeken en niet vatbaar is voor wensdenken of andere vormen van cognitieve vooringenomenheid, kan de Gouden Darm een goedkope, snelle manier van plannen zijn. Maar er zijn goede aanwijzingen uit studies van bedrijven die op deze manier worden uitgevoerd, dat vertrouwen op de Gouden Gut riskant is.
  • Groepsconsensus. Vaker is een proces waarbij gebruik wordt gemaakt van een periodieke bijeenkomst om tot een groepsconsensusvoorspelling te komen. De groep zal toegang hebben tot gedeelde objectieve gegevens en voorspellingen, maar de leden zullen ook kennis hebben van factoren die mogelijk niet goed of helemaal niet worden gemeten, zoals het consumentenvertrouwen of de verhalen van verkopers. Het is nuttig om voor deze discussies een gedeeld, objectief uitgangspunt te hebben dat bestaat uit een soort objectieve statistische analyse. Vervolgens kan de groep overwegen om de statistische voorspelling aan te passen. Dit proces verankert de voorspelling in de objectieve realiteit, maar maakt gebruik van alle andere informatie die beschikbaar is buiten de voorspellingsdatabase.
  • Scenariogeneratie. Soms ontmoeten meerdere mensen elkaar en bespreken ze ‘strategische wat-als’-vragen. “Wat als we onze Australische klanten verliezen?” “Wat als de uitrol van onze nieuwe producten met zes maanden wordt uitgesteld?” "Wat als onze verkoopmanager voor het Midden-Westen naar een concurrent springt?" Deze vragen over het grotere geheel kunnen implicaties hebben voor itemspecifieke prognoses en kunnen worden toegevoegd aan elke bijeenkomst over prognoses voor groepsconsensus.

• Prognose van nieuwe producten
  • Nieuwe producten hebben per definitie geen verkoopgeschiedenis die statistische, waarschijnlijkheids- of causale voorspellingen ondersteunt. Hier kunnen altijd subjectieve voorspellingsmethoden worden gebruikt, maar deze berusten vaak op een gevaarlijke verhouding tussen hoop en feiten. Gelukkig bestaat er op zijn minst gedeeltelijke steun voor objectieve voorspellingen in de vorm van curve-fitting.
  • Een grafiek van de cumulatieve verkoop van een artikel beschrijft vaak een soort “S-curve”, dat wil zeggen een grafiek die begint bij nul, zich opbouwt en vervolgens afvlakt tot de totale totale verkoop gedurende de uiteindelijke levensduur. De curve dankt zijn naam aan het feit dat hij lijkt op een letter S die op de een of andere manier naar rechts is uitgesmeerd en uitgerekt. Nu zijn er een oneindig aantal S-curves, dus voorspellers kiezen doorgaans een vergelijking en specificeren subjectief enkele belangrijke parameterwaarden, zoals wanneer de omzet 25%, 50% en 75% van de totale levenslange omzet zal bereiken en wat dat uiteindelijke niveau zal zijn. Dit is ook openlijk subjectief, maar het levert gedetailleerde voorspellingen per periode op die kunnen worden bijgewerkt naarmate de ervaring toeneemt. Ten slotte worden S-curven soms gevormd om overeen te komen met de bekende geschiedenis van een soortgelijk voorgangerproduct ("De verkoop voor onze laatste gizmo zag er zo uit, dus laten we dat als sjabloon gebruiken.").

Supply Planning

Vraagplanning wordt meegenomen in de aanbodplanning door toekomstige verkopen (bijvoorbeeld voor eindproducten) of gebruik (bijvoorbeeld voor reserveonderdelen) te voorspellen. Vervolgens is het aan de leveringsplanning om ervoor te zorgen dat de betreffende artikelen beschikbaar zijn voor verkoop of gebruik.

• Afhankelijke vraag
  • Afhankelijke vraag is de vraag die kan worden bepaald door de relatie ervan met de vraag naar een ander artikel. Uit een stuklijst kan bijvoorbeeld blijken dat een rood wagentje bestaat uit een carrosserie, een trekstang, vier wielen, twee assen en diverse bevestigingsmiddelen om de wielen op de assen te houden en de trekstang met de carrosserie te verbinden. Dus als je 10 kleine rode wagons hoopt te verkopen, kun je er beter 10 maken, wat betekent dat je 10×2 = 20 assen, 10×4 = 40 wielen, enz. nodig hebt. De afhankelijke vraag regelt de aankoop van grondstoffen, de aankoop van componenten en subsystemen, zelfs personeel inhuren (voor 10 wagons is één middelbare scholier nodig om ze in een dienst van een uur in elkaar te zetten).
  • Als u meerdere producten heeft met gedeeltelijk overlappende stuklijsten, heeft u de keuze uit twee prognosebenaderingen. Stel dat u niet alleen kleine rode wagentjes verkoopt, maar ook kleine blauwe kinderwagens, die allebei dezelfde assen gebruiken. Om het aantal assen te voorspellen dat u nodig heeft, kunt u (1) de afhankelijke vraag naar assen van elk product voorspellen en de prognoses toevoegen, of (2) de totale vraaggeschiedenis naar assen als zijn eigen tijdreeks bekijken en die afzonderlijk voorspellen. Wat beter werkt, is een empirische vraag die kan worden getest.

• Voorraadbeheer
  • Voorraadbeheer omvat veel verschillende taken. Deze omvatten het instellen van parameters voor voorraadbeheer, zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden, het reageren op onvoorziene omstandigheden zoals voorraadtekorten en het versnellen van bestellingen, het instellen van personeelsbezetting en het selecteren van leveranciers.

• Bij de eerste drie speelt forecasting een rol. Het aantal aanvulbestellingen dat in een jaar voor elk product wordt gedaan, bepaalt hoeveel mensen er nodig zijn om inkooporders te verlagen. Het aantal en de ernst van stockouts in een jaar bepalen het aantal onvoorziene gebeurtenissen dat moet worden afgehandeld. Het aantal inkooporders en stockouts in een jaar zal willekeurig zijn, maar wordt bepaald door de keuze van de parameters voor voorraadbeheer. De implicaties van dergelijke keuzes kunnen worden gemodelleerd door inventarissimulaties. Deze simulaties zullen worden aangestuurd door gedetailleerde vraagscenario's die worden gegenereerd door probabilistische voorspellingen.

​

Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Er is het gebruikelijke ritme van bestellen, ontvangen, voorspellen en plannen, en dingen verplaatsen in het magazijn. Dan zijn er de hectische tijden – tekorten, spoedgevallen, last-minute telefoontjes om nieuwe leveranciers te vinden.

Al deze activiteiten werken tegen dat je even de tijd neemt om te kijken hoe het met je gaat. 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.

Meerdere statistieken

Afhankelijk van uw rol in uw organisatie zullen verschillende statistieken een verschillende saillantie hebben. Als u zich bezighoudt met de financiële kant van het huis, kan het investeren in inventaris van cruciaal belang zijn: hoeveel geld zit er vast in de inventaris? Als u aan de verkoopkant werkt, kan de beschikbaarheid van artikelen een prioriteit zijn: hoe groot is de kans dat ik 'ja' kan zeggen tegen een bestelling? Als u verantwoordelijk bent voor de bevoorrading, hoeveel inkooporders moeten uw mensen dan het volgende kwartaal schrappen?

Beschikbaarheidsstatistieken

Laten we teruggaan naar de beschikbaarheid van artikelen. Hoe plak je daar een getal op? De twee meest gebruikte beschikbaarheidsstatistieken zijn ‘serviceniveau’ en ‘opvullingspercentage’. Wat is het verschil? Het is het verschil tussen zeggen: “We hebben gisteren een aardbeving gehad” en zeggen: “We hebben gisteren een aardbeving gehad, en die had een kracht van 6,4 op de schaal van Richter.” Serviceniveau registreert de frequentie van stockouts, ongeacht de omvang ervan; het opvullingspercentage weerspiegelt de ernst ervan. De twee kunnen in tegengestelde richtingen lijken te wijzen, wat voor enige verwarring zorgt. U kunt een goed serviceniveau hebben, bijvoorbeeld 90%, maar een gênant opvullingspercentage, bijvoorbeeld 50%. Of vice versa. Wat hen anders maakt, is de verdeling van de vraaggroottes. Als de verdeling bijvoorbeeld erg scheef is, dus de meeste eisen zijn klein, maar sommige zijn enorm, dan kun je de hierboven genoemde 90%/50%-verdeling krijgen. Als uw focus ligt op hoe vaak u moet nabestellen, is het serviceniveau relevanter. Als u zich zorgen maakt over hoe groot een nachtelijke expedite kan worden, is het opvullingspercentage relevanter.

Eén grafiek om ze allemaal te regeren

Een grafiek van de voorhanden voorraad kan de basis vormen voor het berekenen van meerdere KPI's. Kijk eens naar Figuur 1, waarin de grafieken een jaar lang elke dag bij de hand zijn. Dit diagram bevat informatie die nodig is om meerdere statistieken te berekenen: voorraadinvestering, serviceniveau, opvullingspercentage, bestelpercentage en andere statistieken.

Voorraadinvestering: de gemiddelde hoogte van de grafiek boven nul, vermenigvuldigd met de eenheidskosten van het voorraaditem, geeft een kwartaalwaarde in dollar.

Serviceniveau: Het deel van de voorraadcycli dat boven nul eindigt, is het serviceniveau. Voorraadcycli worden gekenmerkt door de opwaartse bewegingen die worden veroorzaakt door de komst van aanvullingsorders.

Opvullingspercentage: De hoeveelheid waarmee de voorraad onder nul daalt en hoe lang de voorraad daar blijft, bepalen samen het opvullingspercentage.

In dit geval was het gemiddelde aantal beschikbare eenheden 10,74, het serviceniveau 54% en het opvullingspercentage 91%.

KPI's en KPP's

In de ruim veertig jaar sinds we Smart Software hebben opgericht, heb ik nog nooit een klant een plot als figuur 1 zien maken. Degenen die verder in hun ontwikkeling zijn, produceren en besteden aandacht aan rapporten waarin hun KPI's in tabelvorm worden vermeld, maar dat doen ze niet' Kijk niet naar zo'n grafiek. Niettemin heeft die grafiek waarde voor het ontwikkelen van inzicht in de willekeurige ritmes van de voorraad terwijl deze stijgt en daalt.

Waar het vooral nuttig is, is prospectief. Gezien de marktvolatiliteit verschuiven belangrijke variabelen zoals de doorlooptijden van leveranciers, de gemiddelde vraag en de variabiliteit van de vraag allemaal in de loop van de tijd. Dit impliceert dat belangrijke controleparameters zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden zich aan deze verschuivingen moeten aanpassen. Als een leverancier bijvoorbeeld zegt dat hij zijn gemiddelde doorlooptijd met twee dagen moet verlengen, heeft dit een negatieve invloed op uw statistieken en moet u mogelijk uw bestelpunt verhogen om dit te compenseren. Maar met hoeveel verhogen?

Hier komt moderne inventarisatiesoftware om de hoek kijken. Hiermee kunt u een aanpassing voorstellen en vervolgens zien hoe de zaken zullen verlopen. Percelen zoals Figuur 1 laten je het nieuwe regime zien en er een gevoel voor krijgen. En de grafieken kunnen worden geanalyseerd om KPP's te berekenen: Key Performance Predictions.

De hulp van KPP maakt het giswerk bij aanpassingen overbodig. U kunt simuleren wat er met uw KPI's zal gebeuren als u deze wijzigt als reactie op veranderingen in uw werkomgeving – en hoe slecht de situatie zal zijn als u geen wijzigingen aanbrengt.