Waarom dagen van bevoorradingsdoelen niet werken bij het berekenen van veiligheidsvoorraden

CFO's vertellen ons dat ze minder aan voorraad moeten uitgeven zonder de verkoop te beïnvloeden. Een manier om dat te doen is om af te stappen van het gebruik van een gerichte leveringsdag om bestelpunten en veiligheidsvoorraadbuffers te bepalen. Hier is hoe een bevoorradingsdagenmodel werkt:

1. Bereken de gemiddelde vraag per dag en vermenigvuldig de vraag per dag met de doorlooptijd van de leverancier in dagen om de doorlooptijdvraag te krijgen
2. Kies een dagen voorraadbuffer (dwz 15, 30, 45 dagen, enz.). Gebruik grotere buffers voor belangrijkere items en kleinere buffers voor minder belangrijke items.
3. Voeg de gewenste dagen aan voorraadbuffer toe aan de vraag over de doorlooptijd om het bestelpunt te krijgen. Bestel meer als de voorhanden voorraad onder het bestelpunt daalt

Dit is wat er mis is met deze benadering:

1. Het gemiddelde houdt geen rekening met seizoensinvloeden en trends – u zult duidelijke patronen missen, tenzij u er veel tijd aan besteedt om deze handmatig aan te passen.
2. Het gemiddelde houdt geen rekening met hoe voorspelbaar een artikel is - u zult voorspelbare artikelen te veel in voorraad hebben en minder voorspelbare artikelen. Dit komt omdat dezelfde leveringsdagen voor verschillende artikelen een heel ander voorraadrisico opleveren.
3. Het gemiddelde vertelt een planner niet hoe het voorraadrisico wordt beïnvloed door het voorraadniveau - u hebt geen idee of u ondervoorraad, overbevoorrading of net genoeg hebt. Je plant in wezen met oogkleppen op.

Er zijn veel andere "vuistregel"-benaderingen die even problematisch zijn. Hierin kunt u meer over hen te weten komen na. 

Een betere manier om de juiste hoeveelheid veiligheidsvoorraad te plannen, is gebruik te maken van waarschijnlijkheidsmodellen die precies aangeven hoeveel voorraad nodig is gezien het risico van voorraad die u bereid bent te accepteren. Hieronder ziet u een screenshot van Smart Inventory Optimization die precies dat doet. Ten eerste beschrijft het de voorspelde serviceniveaus (waarschijnlijkheid van niet bevoorraden) in verband met de huidige dagen van leveringslogica. De planner kan nu de onderdelen zien waar het voorspelde serviceniveau te laag of te duur is. Ze kunnen dan onmiddellijke correcties aanbrengen door zich te richten op de gewenste serviceniveaus en het niveau van voorraadinvesteringen. Zonder deze informatie zal een planner niet weten of de beoogde dagen veiligheidsvoorraad te veel, te weinig of precies goed zijn, wat resulteert in overvoorraden en tekorten die marktaandeel en inkomsten kosten. 

In de ruim veertig jaar dat Smart Software voorspellingssoftware levert, hebben we veel mensen ontmoet die, misschien verrassend, vraagvoorspellers worden. Deze blog is in de eerste plaats bedoeld voor die gelukkige individuen die op het punt staan om aan dit avontuur te beginnen (hoewel doorgewinterde pro's de opfriscursus misschien leuk vinden).

Welkom op het veld! Goede prognoses kunnen een groot verschil maken voor de prestaties van uw bedrijf, of u nu prognoses maakt ter ondersteuning van verkoop, marketing, productie, voorraad of financiën.

Er is veel wiskunde en statistiek die aan de vraag ten grondslag liggen voorspellingsmethoden, dus je opdracht suggereert dat je niet een van die wiskunde-fobische mensen bent die liever dichters zouden zijn. Gelukkig, als je je een beetje wankel voelt en nog niet genezen bent van je meetkundeles op de middelbare school, is veel van de wiskunde ingebouwd in voorspellingssoftware, dus je eerste taak is om de wiskunde voor later te laten terwijl je een zicht krijgt op de grote afbeelding. Het is inderdaad een grote afbeelding, maar laten we een paar van de ideeën isoleren die u het meest zullen helpen slagen.

1. Vraagvoorspelling is een teamsport. Zelfs in een klein bedrijf maakt de vraagplanner deel uit van een team, waarbij sommige mensen de gegevens brengen, sommigen de technologie en sommigen het zakelijke oordeel. In een goed geleide onderneming zal het nooit uw taak zijn om simpelweg wat gegevens in een programma in te voeren en een prognoserapport te verzenden. Veel bedrijven hebben een proces aangenomen dat Sales and Operations Planning (S&OP) wordt genoemd, waarbij uw prognose wordt gebruikt om een vergadering te starten om bepaalde beoordelingen te maken (bijvoorbeeld: moeten we ervan uitgaan dat deze trend zich zal voortzetten? overprognose?) en om extra informatie in de uiteindelijke prognose op te nemen (bijv. input van het verkooppersoneel, business intelligence over bewegingen van concurrenten, promoties). De implicatie voor u is dat uw vaardigheden op het gebied van luisteren en communiceren belangrijk zullen zijn voor uw succes.

2. Motoren voor statistische prognoses hebben goede brandstof nodig. Historische gegevens zijn de brandstof die wordt gebruikt door statistische prognoseprogramma's, dus slechte of ontbrekende of vertraagde gegevens kunnen uw werkproduct degraderen. Bij je functie hoort impliciet een aspect van kwaliteitscontrole en je moet de gegevens die je aangeleverd worden scherp in de gaten houden. Onderweg is het een goed idee om de IT-mensen tot je vrienden te maken.

3. Uw naam staat op uw prognoses. Of ik het nu leuk vind of niet, als ik voorspellingen naar de commandostructuur stuur, worden ze bestempeld als 'Tom's voorspellingen'. Ik moet bereid zijn die nummers te bezitten. Om mijn plaats aan tafel te verdienen, moet ik kunnen uitleggen op welke gegevens mijn voorspellingen waren gebaseerd, hoe ze werden berekend, waarom ik methode A in plaats van methode B gebruikte om de berekeningen uit te voeren, en vooral hoe stevig of zacht ze zijn. Hier is eerlijkheid belangrijk. Van geen enkele voorspelling kan redelijkerwijs worden verwacht dat deze perfect nauwkeurig is, maar niet van alle managers kan worden verwacht dat ze volkomen redelijk zijn. Als u pech heeft, denkt uw management dat uw meldingen van onzekerheid voorspellen wijzen op onwetendheid of incompetentie. In werkelijkheid duiden ze op professionaliteit. Ik heb geen bruikbaar advies over hoe je zulke managers het beste kunt managen, maar ik kan je er wel voor waarschuwen. Het is aan jou om degenen die je prognoses gebruiken op te leiden. De beste managers zullen dat waarderen.

4. Laat uw spreadsheets achter. Het is niet ongebruikelijk dat iemand wordt gepromoveerd tot voorspeller omdat ze geweldig waren met Excel. Tenzij u bij een ongewoon klein bedrijf werkt, overstijgt de schaal van moderne bedrijfsprognoses wat u met spreadsheets aankunt. De toenemende snelheid van zakendoen verergert het probleem: het slaperige tempo van jaarlijkse en driemaandelijkse planningsvergaderingen maakt snel plaats voor wekelijkse of zelfs dagelijkse herprognoses naarmate de omstandigheden veranderen. Wees dus voorbereid op een professionele leverancier van moderne, schaalbare cloudgebaseerde software voor vraagplanning en statistische prognose voor training en ondersteuning.

5. Denk visueel. Het zal zeer nuttig zijn, zowel bij het beslissen hoe u vraagprognoses genereert als bij het presenteren ervan aan het management, dus profiteer van de visualisatiemogelijkheden die in de prognosesoftware zijn ingebouwd. Zoals ik hierboven al opmerkte, kunnen de gegevens waarmee u werkt in de huidige hoogfrequente zakenwereld snel veranderen, dus wat u vorige maand deed, is deze maand misschien niet de juiste keuze. Houd uw gegevens letterlijk in de gaten door eenvoudige grafieken te maken, zoals "timeplots" die zaken als trend of seizoensinvloeden of (vooral) veranderingen in trend of seizoensinvloeden of anomalieën laten zien die moeten worden aangepakt. Evenzo kan het zeer nuttig zijn in een S&OP-proces om tabellen met prognoses aan te vullen met grafieken waarin huidige prognoses worden vergeleken met eerdere prognoses met werkelijke cijfers. Tijdplots met waarden uit het verleden, voorspelde waarden en 'prognose-intervallen' die de objectieve onzekerheid in de prognoses aangeven, bieden bijvoorbeeld een solide basis voor uw team om de boodschap in uw prognoses ten volle te waarderen.

Dat is genoeg voor nu. Als iemand die al een halve eeuw lesgeeft aan universiteiten, ben ik geneigd om met de statistische kant van voorspellingen te beginnen, maar dat bewaar ik voor een andere keer. De vijf bovenstaande tips zouden u kunnen helpen als u uitgroeit tot een belangrijk onderdeel van uw bedrijfsplanningsteam. Welkom bij het spel!

Of je het nu zelf tot in detail begrijpt of vertrouwt op betrouwbare software, wiskunde is voor iedereen een feit voorraadbeheer en eis voorspelling die hoopt concurrerend te blijven in de moderne wereld.

Op een conferentie onlangs verkondigde de hoofdpresentator in een workshop voorraadbeheer trots dat hij geen behoefte had aan 'hooguitziende wiskunde', waarvan werd uitgelegd dat het iets betekende dat verder ging dan wiskunde van de zesde klas.

Wiskunde is niet ieders eerste liefde. Maar als je er echt om geeft je werk goed te doen, kun je het werk niet benaderen met een basisschoolmentaliteit. Supply chain-taken zoals vraagprognoses en voorraadbeheer zijn dat wel inherent wiskundig. De blog die is gekoppeld aan edX, een vooraanstaande site voor online cursusmateriaal voor hogescholen, heeft een geweldig bericht over dit onderwerp, op https://www.mooc.org/blog/how-is-math-used-in-supply-chain. Ik citeer het eerste stukje:

Wiskunde en de bevoorradingsketen gaan hand in hand. Naarmate toeleveringsketens groeien, zal de toenemende complexiteit bedrijven ertoe aanzetten om manieren te zoeken om grootschalige besluitvorming te beheren. Ze kunnen niet teruggaan naar hoe toeleveringsketens 100 jaar geleden waren – of zelfs twee jaar geleden vóór de pandemie. In plaats daarvan zullen nieuwe technologieën helpen bij het stroomlijnen en beheren van de vele bewegende delen. De logistieke vaardigheden, optimalisatietechnologieën en organisatorische vaardigheden die in de toeleveringsketen worden gebruikt, vereisen allemaal wiskunde.

Onze klanten hoeven geen experts te zijn in supply chain-wiskunde, ze moeten alleen de software kunnen gebruiken die de wiskunde bevat. Software combineert de ervaring van gebruikers en inhoudelijke expertise om resultaten te produceren die het verschil maken tussen succes en falen. Om zijn werk te doen, kan de software niet stoppen bij wiskunde in de zesde klas; het heeft waarschijnlijkheid, statistiek en optimalisatietheorie nodig.

Het is aan ons, softwareleveranciers, om de wiskunde zo te verpakken dat wat er in de berekeningen komt, het enige is dat relevant is, zelfs als het ingewikkeld is; en dat wat eruit komt duidelijk, besluitrelevant en verdedigbaar is wanneer u uw aanbevelingen aan het hoger management moet rechtvaardigen.

Wiskunde van de zesde klas kan u niet waarschuwen wanneer de manier waarop u voorstelt een kritiek reserveonderdeel te beheren, een 70%-kans betekent dat u uw doel voor artikelbeschikbaarheid niet haalt. Het kan u niet vertellen hoe u uw bestelpunten het beste kunt aanpassen wanneer een leverancier belt en zegt: "We hebben een leveringsprobleem." Het kan je huid niet redden als er een verrassend grote bestelling is en je snel moet uitzoeken wat de beste manier is om een aantal versnelde speciale bestellingen op te zetten zonder het operationele budget te vernietigen.

Respecteer dus de volkswijsheid en neem geen mes mee naar een vuurgevecht.

Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserveonderdelen en serviceonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruiksartikelen en repareerbare serviceonderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door service software voor onderdelenplanning en kan onjuist zijn schattingen van wat er moet worden opgeslagen. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus repareerbare reserveonderdelen.

Laten we eerst deze twee soorten reserveonderdelen definiëren.

• Verbruiksartikelen zijn reserveonderdelen in de apparatuur die worden vervangen in plaats van gerepareerd wanneer ze defect raken. Voorbeelden van verbruiksartikelen zijn batterijen, oliefilters, schroeven en remblokken. Verbruiksbare reserveonderdelen zijn doorgaans goedkopere onderdelen waarvoor vervanging goedkoper is dan reparatie of reparatie is misschien niet mogelijk.
• Herstelbare onderdelen zijn onderdelen die kunnen worden gerepareerd en weer in gebruik kunnen worden genomen nadat ze defect zijn geraakt door oorzaken zoals slijtage, schade of corrosie. Repareerbare serviceonderdelen zijn meestal duurder dan verbruiksonderdelen, dus reparatie heeft meestal de voorkeur boven vervanging. Voorbeelden van repareerbare onderdelen zijn tractiemotoren in treinwagons, straalmotoren en kopieermachines.

Traditionele software voor het plannen van reserveonderdelen voldoet niet

Traditionele software voor het plannen van onderdelen is niet goed aangepast om met de willekeur aan zowel de vraagzijde als de aanbodzijde van MRO-activiteiten om te gaan.

Willekeurigheid aan de vraagzijde
Planning voor verbruikbare reserveonderdelen vereist berekening van parameters voor voorraadbeheer (zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden, min- en max-niveaus en veiligheidsvoorraden). Het plannen van het beheer van repareerbare serviceonderdelen vereist berekening van het juiste aantal reserveonderdelen. In beide gevallen moet de analyse gebaseerd zijn op waarschijnlijkheidsmodellen van het willekeurig gebruik van verbruiksgoederen of het willekeurig uitvallen van herstelbare onderdelen. Voor meer dan 90% van deze onderdelen is dit willekeurig de vraag is "met tussenpozen" (soms "klonterig" of "alles behalve normaal verdeeld" genoemd). Traditionele prognosemethoden voor reserveonderdelen zijn niet ontwikkeld om met een wisselende vraag om te gaan. Vertrouwen op traditionele methoden leidt tot kostbare planningsfouten. Voor verbruiksgoederen betekent dit vermijdbare voorraden, buitensporige transportkosten en meer verouderde voorraden. Voor repareerbare onderdelen betekent dit buitensporige uitvaltijd van apparatuur en de daarmee gepaard gaande kosten van onbetrouwbare prestaties en verstoring van de bedrijfsvoering.

Willekeurigheid aan de aanbodzijde
Bij het plannen van verbruikbare reserveonderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur bij het aanvullen doorlooptijden van leveranciers. Bij het plannen van repareerbare onderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur in reparatie- en retourprocessen, of deze nu intern worden uitgevoerd of worden uitbesteed. Planners die deze items beheren, negeren vaak bruikbare bedrijfsgegevens. In plaats daarvan kunnen ze hun vingers kruisen en hopen dat alles goed komt, of ze kunnen een beroep doen op hun instinct om "hoorbare geluiden te roepen" en dan hopen dat alles goed komt. Hopen en raden kunnen niet op tegen goede kansmodellering. Het verspilt jaarlijks miljoenen aan onnodige kapitaalinvesteringen en vermijdbare uitvaltijd van apparatuur.

Of u nu 'Min/Max' of 'bestelpunt' en 'bestelhoeveelheid' gebruikt om te bepalen wanneer en hoeveel u moet bijvullen, uw aanpak kan enorme efficiëntie opleveren of juist niet. Belangrijkste fouten om te vermijden:

1. Niet regelmatig opnieuw kalibreren
2. Min/Max alleen bekijken als er een probleem is
3. Het gebruik van prognosemethoden voldoet niet aan de taak
4. Ervan uitgaande dat gegevens te traag of onvoorspelbaar zijn om er toe te doen

“We hebben meer dan 150.000 combinaties van SKU x locatie. Onze vraag is intermitterend. Omdat het langzaam gaat, hoeven we onze bestelpunten niet vaak opnieuw te berekenen. We doen dit misschien één keer per jaar, maar we bekijken de bestelpunten wanneer er een probleem is.” - Materiaalbeheerder.

Deze reactieve benadering zal leiden tot miljoenen overtollige voorraden, voorraadtekorten en veel tijdverspilling bij het beoordelen van gegevens wanneer 'er iets misgaat'. Toch heb ik in de loop der jaren van zoveel voorraadprofessionals ditzelfde afzien gehoord. Het is duidelijk dat we meer moeten doen om te delen waarom dit denken zo problematisch is.

Het is waar dat voor veel onderdelen een herberekening van de bestelpunten met up-to-date historische gegevens en doorlooptijden niet veel zal veranderen, vooral als patronen zoals trend of seizoensinvloeden niet aanwezig zijn. Veel onderdelen hebben echter baat bij een herberekening, vooral als de doorlooptijden of de recente vraag zijn veranderd. Bovendien neemt de kans op een significante wijziging die een herberekening noodzakelijk maakt, toe naarmate u langer wacht. Ten slotte hebben die maanden zonder eisen ook invloed op de kansen en mogen niet ronduit worden genegeerd. Het belangrijkste punt is echter dat het onmogelijk is om te weten wat er wel of niet zal veranderen in uw prognose, dus het is beter om regelmatig opnieuw te kalibreren.

Deze opvallende casus uit gegevens uit de echte wereld illustreert een scenario waarin regelmatige en geautomatiseerde herkalibratie uitblinkt: de voordelen van snelle reacties op veranderende vraagpatronen zoals deze tellen snel op. In het bovenstaande voorbeeld vertegenwoordigt de X-as dagen en vertegenwoordigt de Y-as de vraag. Als u enkele maanden zou moeten wachten tussen het opnieuw kalibreren van uw bestelpunten, zou u ongetwijfeld veel te vroeg bestellen. Door uw bestelpunt veel vaker opnieuw te kalibreren, vangt u de verandering in de vraag op, waardoor u veel nauwkeuriger kunt bestellen.

In plaats van te wachten tot u een probleem hebt, kunt u alle onderdelen elke planningscyclus minstens één keer per maand opnieuw kalibreren. Hierdoor wordt gebruik gemaakt van de nieuwste gegevens en wordt het voorraadbeleid proactief aangepast, waardoor problemen worden vermeden die handmatige controles en voorraadtekorten of -overschotten zouden veroorzaken.

De aard van uw (potentieel gevarieerde) gegevens moet ook worden gekoppeld aan de juiste prognosetools. Als records voor sommige onderdelen trend- of seizoenspatronen laten zien, kan het gebruik van targetingprognosemethoden om deze patronen te accommoderen een groot verschil maken. Evenzo, als de gegevens frequente nulwaarden laten zien (intermitterende vraag), kunnen voorspellingsmethoden die niet rond dit speciale geval zijn gebouwd, gemakkelijk onbetrouwbare resultaten opleveren.

Automatiseer, herkalibreer en bekijk uitzonderingen. Speciaal gebouwde software doet dit automatisch. Zie het op een andere manier: is het beter om eenmaal per jaar een hoop geld in uw 401K te storten of "dollarkostengemiddelde" door het hele jaar door kleinere, even grote bedragen te storten. Het regelmatig opnieuw kalibreren van beleid zal in de loop van de tijd een maximaal rendement opleveren, net zoals dollar cost avering dat zal doen voor uw beleggingsportefeuille.

Hoe vaak herijkt u uw voorraadbeleid opnieuw? Waarom?