We stuiten regelmatig op verwarring over het proces van het instellen van veiligheidsvoorraden. Deze blog hoopt duidelijkheid te scheppen over het probleem.

Veiligheidsvoorraad is een cruciaal onderdeel in elk systeem van voorraadbeheer. Inderdaad, sommigen inventaris software behandelt veiligheidsvoorraad als de belangrijkste beslissingsvariabele in de zoektocht om de voorraadkosten af te wegen tegen de beschikbaarheid van artikelen. Helaas is die aanpak niet de beste manier om de balans te vinden.

Realiseer u eerst dat veiligheidsvoorraad deel uitmaakt van een algemene vergelijking:

Voorraaddoel = gemiddelde doorlooptijdvraag + veiligheidsvoorraad.

De gemiddelde doorlooptijdvraag wordt gedefinieerd als de gemiddelde gevraagde eenheden vermenigvuldigd met de gemiddelde doorlooptijd voor aanvulling. Voorbeeld: Als de dagelijkse vraag gemiddeld 2 eenheden bedraagt en de gemiddelde doorlooptijd 7 dagen is, dan is de gemiddelde doorlooptijdvraag 2 x 7= 14 eenheden. Het is voldoende om 14 eenheden bij de hand te houden om aan de typische vraag te voldoen.

Maar we weten allemaal dat de vraag willekeurig is, dus voldoende voorraad aanhouden om de gemiddelde doorlooptijdvraag te dekken, nodigt uit tot stockouts. Zoals we graag zeggen, "Het gemiddelde is niet het antwoord." Het slimme antwoord is om wat toe te voegen Safety stock om willekeurige pieken in de vraag op te vangen. Maar hoeveel?

Daar zit het probleem. Als je een getal voor de veiligheidsvoorraad probeert te raden, bevind je je op glad ijs. Hoe weet je wat het "juiste" nummer is? Je denkt misschien dat je je daar geen zorgen over hoeft te maken omdat je nu een goed genoeg antwoord hebt, maar dat antwoord heeft een houdbaarheidsdatum. Doorlooptijden veranderen. Dat geldt ook voor vraagpatronen. Dat geldt ook voor de prioriteiten van het bedrijf. Dat betekent dat het goede antwoord van vandaag de blunder van morgen kan worden.

Sommige bedrijven proberen het te omzeilen met een ruwe olie vuistregel aanpak. Ze kunnen bijvoorbeeld iets zeggen als "Veiligheidsvoorraad instellen op twee weken extra gemiddelde vraag." Deze benadering is verleidelijk: er is alleen eenvoudige wiskunde voor nodig en het is duidelijk. Maar om de redenen die in de vorige paragraaf zijn genoemd, is het dwaas. Liever een goed antwoord dan een handig antwoord.

Je hebt een principiële, objectieve manier nodig om de vraag te beantwoorden die rekening houdt met de wiskunde van willekeur. Meer dan dat, je hebt een antwoord nodig dat gekoppeld is aan de key performance indicators (KPI's) van het systeem: voorraadkosten en artikelbeschikbaarheid.

Simpele logica geeft je een idee van het antwoord, maar het geeft niet het aantal dat je nodig hebt. U weet dat een grotere veiligheidsvoorraad zowel de kosten als de beschikbaarheid verhoogt, terwijl een kleinere veiligheidsvoorraad beide verlaagt. Maar zonder te weten hoeveel die statistieken zullen veranderen als u de veiligheidsvoorraad verandert, kunt u de beslissing over de veiligheidsvoorraad niet afstemmen op de intentie van het management om de balans te vinden tussen kosten en beschikbaarheid.

In plaats van blind te vliegen, kunt u teruggaan naar de keuze van veiligheidsvoorraad door eerst de juiste keuze voor voorraaddoel te vinden. Als je dat eenmaal hebt gedaan, springt de veiligheidsvoorraad tevoorschijn door een simpele aftrekking:

 Veiligheidsvoorraad = voorraaddoel - gemiddelde doorlooptijdvraag.

Vaak zullen bedrijven aangeven dat ze geen veiligheidsvoorraad hebben omdat het veld voor de veiligheidsvoorraad in hun ERP-systeem leeg is. Bijna altijd wordt een veiligheidsvoorraad ingebouwd in het beoogde voorraadniveau dat ze hebben vastgesteld. Het is dus heel nuttig om de bovenstaande formule te gebruiken om "terug te halen" hoeveel veiligheidsvoorraad u in het plan aan het inbouwen bent. De sleutel is niet alleen om te weten hoeveel veiligheidsvoorraad u bij u heeft, maar ook om de link tussen uw voorraaddoel, veiligheidsvoorraden en de bijbehorende KPI's.

Stel bijvoorbeeld dat u slechts een kans van 5% kunt tolereren dat uw voorraad wordt aangevuld terwijl u wacht op aanvulling (voorraadteksten noemen dit interval de 'risicoperiode'). Software kan de vraaggeschiedenis van elk item onderzoeken en de kansen op voorraad berekenen op basis van de duizenden verschillende vraagscenario's die kunnen optreden tijdens de doorlooptijd. Dan is het juiste antwoord voor het voorraaddoel de keuze die leidt tot niet meer dan een voorraadrisico van 5%. Gegeven dat doel en de gemiddelde doorlooptijd kennende, valt de juiste waarde van de veiligheidsvoorraad er direct uit door af te trekken. Ook maak je kennis met de gemiddelde houd-, bestel- en tekortkosten.

Dat is wat we bedoelen met "terug in de veiligheidsvoorraad". Begin met de bedrijfsdoelstellingen, bepaal het juiste voorraaddoel en leid als laatste stap de veiligheidsvoorraad af. Begin niet met een gok over veiligheidsvoorraad en hoop op het beste.

​Terwijl de wereld zijn adem inhoudt om te zien hoe het nieuwe coronavirus (2019-nCOV) zich zal ontwikkelen, kruisen we onze vingers voor al diegenen die momenteel in quarantaine of onder behandeling zijn en bidden dat gezondheidsautoriteiten over de hele wereld binnenkort de overhand zullen krijgen .

Deze korte opmerking gaat over een manier waarop uw bedrijf een plan kan ontwikkelen om zich aan te passen aan een van de mogelijke gevolgen van het virus: plotselinge toename van de tijd die nodig is om voorraadaanvulling van leveranciers te krijgen. Toeleveringsketens over de hele wereld worden verstoord. Als dit jou overkomt, hoe kun je dan systematisch reageren?

Reageren op langere doorlooptijden

Dit is een probleem dat kan worden opgelost met behulp van geavanceerde supply chain-analyses. Waarschijnlijk hebt u deze technologie al gebruikt om goede keuzes te maken voor de controleparameters die worden gebruikt bij het beheer van al uw voorraaditems, bijvoorbeeld waarden voor Min en Max of bestelpunt en bestelhoeveelheid. De specifieke technische vraag die hier aan de orde komt, is hoe een toename van de doorlooptijd van aanvullingen kan worden omgezet in veranderingen in die controleparameters.

Over het algemeen vereisen langere doorlooptijden dikkere voorraden als u een hoog niveau van klantenservice wilt behouden. Deze algemene regel vertaalt zich in grotere waarden van Min en/of Max. Hoeveel groter hangt kritisch af van welke nieuwe, langere doorlooptijdwaarden zullen verschijnen en hun waarschijnlijkheid van voorkomen.

Hoewel veel planningssoftwaresystemen uitgaan van een vaste doorlooptijd, is de realiteit dat bijna alle doorlooptijden een zekere mate van willekeur hebben. Door te negeren dat willekeur het risico op stockout vergroot, is het belangrijk om een goede schatting te hebben van de waarschijnlijkheidsverdeling van doorlooptijden. In normale tijden kunnen uw transactiegegevens worden gebruikt om die relatie in te schatten. Maar plotselinge verstoringen zoals 2019-nCOV creëren ongekende situaties waarin u weloverwogen moet raden welke nieuwe vertragingen u zult zien en hoe waarschijnlijk die zijn. We gaan er hier van uit dat u zich een aantal van dergelijke scenario's kunt voorstellen en wilt uitzoeken hoe u er het beste op kunt reageren.

Een voorbeeld met behulp van geavanceerde software

Overweeg een hypothetisch voorbeeld om dit soort prospectieve planning te illustreren. Eén item, een reserveonderdeel, heeft een vast patroon van doorlooptijden voor aanvulling, met vertragingen van 5, 10 en 15 dagen met respectievelijk 15%-, 70%- en 15%-kansen. Gezien deze verdeling en een willekeurige vraag van gemiddeld één eenheid per 5 dagen, doen waarden van Min = 5 en Max = 10 het goed. Figuur 1 toont een simulatie van 10 jaar dagelijks gebruik onder dit scenario. Het opvullingspercentage en het serviceniveau zijn hoog, en stockouts komen niet vaak voor.

Stel nu dat verstoringen in de supply chain zorgen voor een minder gunstige verdeling van de doorlooptijd, met een 50:50 mix van 15 en 30 dagen. Figuur 2 laat zien hoe slecht de huidige waarden van Min en Max presteren in dit nieuwe scenario. Het vulpercentage en het serviceniveau kelderen als gevolg van frequente stockouts. Bedrijfskosten meer dan verdrievoudigd door boetes voor backorders. Alleen voorraadinvesteringen (de gemiddelde dollarwaarde van de voorraad in het schap) lijken beter te worden, maar dit gebeurt alleen omdat er zo vaak backorders zijn met niets meer op het schap. De verschuiving naar langere doorlooptijden vraagt duidelijk om nieuwe hogere waarden van Min en Max.

Afbeelding 3 laat zien hoe het systeem presteert wanneer de Min wordt verhoogd van 5 naar 10 en de Max van 10 naar 15. Deze wijziging compenseert de langere doorlooptijden en herstelt de eerdere hoge niveaus van opvullingspercentage en serviceniveau. Voorraadinvesteringen zijn noodzakelijkerwijs groter, maar de bedrijfskosten zijn in feite lager dan voorheen.

Overzicht

Veranderingen in de normale bedrijfsomstandigheden vereisen aanpassingen in de manier waarop voorraaditems worden beheerd. Een van die grote veranderingen die op deze datum opdoemt, is de potentiële impact van het 2019-nCOV Corona-virus op de toeleveringsketens, met verwachte langere bevoorradingstijden.

Wijzigingen in doorlooptijden vereisen wijzigingen in voorraadbeheerparameters zoals min's en max's. Deze wijzigingen zijn moeilijk met enig vertrouwen door te voeren met puur giswerk. Maar met enige inschatting van de toename van doorlooptijden, kunt u geavanceerde software gebruiken om met enig vertrouwen te leren hoe u deze aanpassingen kunt maken.

Deze notitie illustreert dit punt aan de hand van simulaties van de dagelijkse werking van een voorraadbeheersysteem.

Figuur 1 Simulatie van normale operaties met behulp van huidige bevoorradingsdoorlooptijden, Min en Max

Figuur 2 Simulatie van abnormale operaties met langere doorlooptijden en huidige Min en Max

Figuur 3 Simulatie van abnormale operaties met langere doorlooptijden en herziene Min en Max

Deze blog definieert en vergelijkt de drie meest gebruikte beleidsregels voor voorraadbeheer. Het zou nuttig moeten zijn voor zowel nieuwkomers als ervaren mensen die een mogelijke verandering in het beleid van hun bedrijf overwegen. De blog gaat ook in op hoe vraagprognoses voorraadbeheer ondersteunen, de keuze van het te gebruiken beleid en de berekening van de inputs die dit beleid sturen. Zie het als een verkort stuk van inventaris 101.

Scenario

U beheert een bepaald item. Het artikel is belangrijk genoeg voor uw klanten dat u voldoende voorraad wilt hebben om voorraadtekorten te voorkomen. Het artikel is echter ook zo duur dat u ook de hoeveelheid contant geld die vastzit in de voorraad wilt minimaliseren. Het proces van het bestellen van aanvullingsvoorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren. De vraag naar het artikel is onvoorspelbaar. Dat geldt ook voor de doorlooptijd voor aanvulling tussen het moment waarop u merkt dat er meer nodig is en het moment waarop het in het schap aankomt, klaar voor gebruik of verzending. 

Uw vraag is “Hoe beheer ik dit item? Hoe beslis ik wanneer ik meer moet bestellen en hoeveel ik moet bestellen?” Bij het nemen van deze beslissing zijn er verschillende benaderingen die u kunt gebruiken. Deze blog schetst het meest gebruikte voorraadplanningsbeleid: periodieke bestelling tot (T, S), bestelpunt/bestelhoeveelheid (R, Q) en min/max (s, S). Deze benaderingen zijn vaak ingebed in ERP-systemen en stellen bedrijven in staat om automatische suggesties te genereren over wat en wanneer ze moeten bestellen. Om de juiste beslissing te nemen, moet u weten hoe elk van deze benaderingen werkt en wat de voordelen en beperkingen van elke benadering zijn.    

Periodieke beoordeling, order-up-to-beleid

De verkorte notatie voor dit beleid is (T, S), waarbij T de vaste tijd tussen orders is en S de order-up-to-level is.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden elke T dagen als een uurwerk geplaatst. Het gebruik van een vast bestelinterval is handig voor bedrijven die hun voorraadniveau niet in realtime kunnen volgen of die er de voorkeur aan geven om op geplande tijdstippen bestellingen aan leveranciers te geven.

Hoeveel te bestellen: Het voorraadniveau wordt gemeten en het verschil tussen dat niveau en het bestellingsniveau S wordt berekend. Als het voorraadniveau 7 eenheden is en S = 10, worden er 3 eenheden besteld.

Opmerking: Dit is het eenvoudigste beleid om te implementeren, maar ook het minst flexibel om te reageren op fluctuaties in vraag en/of doorlooptijd. Houd er ook rekening mee dat, hoewel de ordergrootte voldoende zou zijn om het voorraadniveau terug te brengen naar S als de aanvulling onmiddellijk zou zijn, er in de praktijk enige vertraging van de aanvulling zal zijn gedurende welke tijd de voorraad blijft dalen, dus het voorraadniveau zal zelden alle niveaus bereiken. weg omhoog S.

Doorlopende beoordeling, beleid voor vaste bestelhoeveelheid (bestelpunt, bestelhoeveelheid)

De verkorte notatie voor dit beleid is (R, Q), waarbij R het bestelpunt is en Q de vaste bestelhoeveelheid.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden geplaatst zodra de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt, R. In theorie wordt het voorraadniveau constant gecontroleerd, maar in de praktijk wordt dit meestal periodiek gecontroleerd aan het begin of einde van elke werkdag. 

Hoeveel te bestellen: De ordergrootte is altijd vast op Q-eenheden.

Opmerking: (R, Q) reageert sneller dan (S, T) omdat het sneller reageert op tekenen van dreigende stockout. De waarde van de vaste bestelhoeveelheid Q kan niet helemaal aan u liggen. Leveranciers kunnen vaak voorwaarden dicteren die uw keuze voor Q beperken tot waarden die compatibel zijn met minima en veelvouden. Een leverancier kan bijvoorbeeld aandringen op een bestelling van minimaal 20 eenheden en altijd een veelvoud van 5 zijn. Ordergroottes moeten dus 20, 25, 30, 35, enz. zijn. (Deze opmerking was ook van toepassing op de twee andere voorraadbeleidsregels. )

Continue beoordeling, order-up-to-beleid (Min/Max)

De verkorte notatie voor dit beleid is (s, S), ook wel "kleine s, grote S" genoemd, waarbij s het bestelpunt is en S het order-up-to-niveau is. Dit beleid wordt vaker (Min, Max) genoemd.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden geplaatst zodra de voorraad daalt tot of onder de Min. Net als bij (R, Q) wordt het voorraadniveau zogenaamd constant gecontroleerd, maar in de praktijk wordt dit meestal aan het einde van elke werkdag gecontroleerd. 

Hoeveel te bestellen: De ordergrootte varieert. Het is gelijk aan het verschil tussen de Max en de huidige inventaris op het moment dat de Min wordt bereikt of overschreden.

Opmerking: (Min, Max) reageert zelfs nog sneller dan (R, Q) omdat het de ordergrootte aanpast om rekening te houden met hoeveel de voorraad onder de Min is gedaald. Wanneer de vraag nul of één eenheden is, stelt een gemeenschappelijke variatie Min = Max -1 in; dit wordt het "basisvoorraadbeleid" genoemd.

Een andere beleidskeuze: wat gebeurt er als ik geen voorraad meer heb?

Zoals u zich kunt voorstellen, leidt elk beleid waarschijnlijk tot een andere temporele volgorde van voorraadniveaus (zie figuur 1 hieronder). Er is nog een andere factor die van invloed is op het verloop van gebeurtenissen in de loop van de tijd: het beleid dat u kiest voor het omgaan met stockouts. Grofweg zijn er twee hoofdbenaderingen.

Nabestellingsbeleid: Als je voorraad op is, houd je de bestelling bij en vul je deze later in. Onder dit beleid is het verstandig om te spreken van negatieve voorraad. De negatieve voorraad vertegenwoordigt het aantal backorders dat moet worden gevuld. Vermoedelijk krijgt elke klant die gedwongen wordt te wachten de eerste bonnen wanneer de aanvulling arriveert. U heeft waarschijnlijk een backorderbeleid voor artikelen die uniek zijn voor uw bedrijf en die uw klant nergens anders kan kopen.

Verliesbeleid: Als je voorraad op is, wendt de klant zich tot een andere bron om zijn bestelling uit te voeren. Wanneer de aanvulling arriveert, krijgt een nieuwe klant die nieuwe eenheden. Voorraad kan nooit onder nul komen. Kies dit beleid voor basisproducten die gemakkelijk bij een concurrent kunnen worden gekocht. Als u het niet op voorraad heeft, gaat uw klant hoogstwaarschijnlijk ergens anders heen. 

De rol van vraagprognoses bij voorraadbeheer

De keuze van besturingsparameters, zoals de waarden van Min en Max, vereist input van een soort vraagvoorspellingsproces.

Traditioneel betekende dit het bepalen van de waarschijnlijkheidsverdeling van het aantal eenheden dat wordt gevraagd over een vast tijdsinterval, hetzij de doorlooptijd in (R, Q) en (Min, Max) systemen of T + doorlooptijd in (T, S) systemen. Er is aangenomen dat deze verdeling normaal is (de beroemde "klokvormige curve"). Traditionele methoden zijn uitgebreid waarbij niet wordt aangenomen dat de vraagverdeling normaal is, maar een andere verdeling (bijv. Poisson, negatief binomiaal, enz.) 

Deze traditionele methoden hebben verschillende tekortkomingen.

• Ten eerste negeert het meestal het probleem van onderschrijding, waarbij de vraag de voorraad niet alleen tot het bestelpunt laat dalen, maar eronder. Ervan uitgaande dat nee onderschrijding leidt tot overschatting van serviceniveaus en opvullingspercentages.

• Ten tweede is de waarschijnlijkheidsverdeling van de vraag heel vaak niet eens in de buurt van "klokvormig" of welke veronderstelde verdeling dan ook werd gekozen - vooral voor items met periodieke vraag naar reserveonderdelen en serviceonderdelen.

• Ten derde vereisen nauwkeurige schattingen van de bedrijfskosten van de voorraad een analyse van de gehele aanvullingscyclus (van de ene aanvulling tot de volgende), niet alleen het deel van de cyclus dat begint met de voorraad die het bestelpunt bereikt.

• Ten slotte zijn de doorlooptijden voor aanvulling doorgaans onvoorspelbaar of willekeurig, niet vast. Veel modellen gaan uit van een vaste doorlooptijd op basis van een gemiddelde, door de leverancier opgegeven doorlooptijd of gemiddelde doorlooptijd + veiligheidstijd.

Gelukkig bestaat er betere software voor voorraadplanning en voorraadoptimalisatie, gebaseerd op het genereren van een volledige reeks willekeurige vraagscenario's, samen met willekeurige doorlooptijden. Deze scenario's "stresstesten" elk voorgesteld paar parameters voor voorraadbeheer en beoordelen hun verwachte prestaties. Gebruikers kunnen niet alleen kiezen tussen beleidsregels (bijv. Min, Max vs. R, Q) maar ook bepalen welke variant van het voorgestelde beleid het beste is (bijv. Min, Max van 10,20 vs. 15, 25, enz.) Voorbeelden hiervan scenario's worden hieronder gegeven.

Het proces van het bestellen van aanvullingsvoorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren

Kiezen tussen voorraadbeheerbeleid

Welke polis past bij u? Er is een duidelijke pikorde in termen van artikelbeschikbaarheid, met (Min, Max) eerst, (R, Q) als tweede en (T, S) als laatste. Deze volgorde vloeit voort uit de mate waarin het beleid reageert op fluctuaties in de willekeur van vraag en aanvulling. De volgorde is omgekeerd als het gaat om het gemak van implementatie.

Hoe "scoort" u de prestaties van een voorraadbeleid? Er zijn twee tegengestelde krachten die in evenwicht moeten zijn: kosten en service.

Voorraadkosten kunnen worden uitgedrukt als voorraadinvestering of voorraadbedrijfskosten. De eerste is de dollarwaarde van de items die wachten om te worden gebruikt. Dit laatste is de som van drie componenten: bewaarkosten (de kosten van "verzorging en voeding van spullen op de plank"), bestelkosten (in feite de kosten van het snijden van een inkooporder en het ontvangen van die bestelling) en tekortkosten (de boete die u betaalt wanneer u een verkoop verliest of een klant dwingt te wachten op wat hij wil).

Service wordt meestal gemeten door serviceniveau en opvullingspercentage. Serviceniveau is de kans dat een aangevraagd artikel direct uit voorraad wordt verzonden. Het opvullingspercentage is het aandeel van de gevraagde eenheden die onmiddellijk uit voorraad worden verzonden. Als voormalig professor beschouw ik het serviceniveau als een alles-of-niets-cijfer: als een klant 10 eenheden nodig heeft en u kunt er slechts 9 leveren, is dat een F. Opvullingspercentage is een gedeeltelijk kredietcijfer: 9 op 10 is 90% .

Wanneer u beslist over de waarden van voorraadbeheerbeleid, vindt u een balans tussen kosten en service. U kunt perfecte service verlenen door een oneindige inventaris bij te houden. U kunt de kosten op nul houden door geen voorraad aan te houden. Je moet een verstandige plek vinden om te opereren tussen deze twee belachelijke uitersten. Het genereren en analyseren van vraagscenario's kan de gevolgen van uw keuzes kwantificeren.

Een demonstratie van de verschillen tussen twee voorraadbeheerbeleidslijnen

We laten nu zien hoe voorhanden voorraad verschillend evolueert onder twee beleidsregels. De twee beleidsregels zijn (R, Q) en (Min, Max) waarbij backorders zijn toegestaan. Om de vergelijking eerlijk te houden, stellen we Min = R en Max = R+Q in, gebruiken we een vaste doorlooptijd van vijf dagen en onderwerpen we beide polissen aan dezelfde volgorde van dagelijkse eisen gedurende 365 gesimuleerde werkdagen.

Afbeelding 1 toont de dagelijkse voorhanden voorraad onder de twee polissen onderworpen aan hetzelfde patroon van dagelijkse vraag. In dit voorbeeld heeft het beleid (Min, Max) slechts twee periodes van negatieve voorraad gedurende het jaar, terwijl het beleid (R, Q) er drie heeft. Het beleid (Min, Max) werkt ook met een kleiner gemiddeld aantal beschikbare eenheden. Verschillende vraagreeksen zullen verschillende resultaten opleveren, maar over het algemeen presteert het (Min, Max) beleid beter.

Houd er rekening mee dat de plots van voorhanden voorraad informatie bevatten die nodig is om zowel kosten- als beschikbaarheidsstatistieken te berekenen.

Afbeelding 1: vergelijking van dagelijkse voorhanden voorraad onder twee voorraadbeleidslijnen

Rol van software voor voorraadplanning

De best-of-breed systemen voor inventarisplanning, prognoses en optimalisatie kunnen u helpen bepalen welk type beleid (is het beter om Min/Max te gebruiken in plaats van R,Q) en welke invoersets optimaal zijn (dwz wat moet ik invoeren voor Min en Max ). De beste systemen voor voorraadplanning en vraagvoorspelling kunnen u helpen deze geoptimaliseerde invoer te ontwikkelen, zodat u uw ERP-systemen regelmatig kunt vullen en bijwerken met nauwkeurige aanvullingsdrivers.

Overzicht

We hebben de drie meest gebruikte beleidsregels voor voorraadbeheer gedefinieerd en beschreven: (T, S), (R, Q) en (Min, Max), samen met de twee meest voorkomende reacties op stockouts: nabestellingen of verloren bestellingen. We merkten op dat deze beleidsmaatregelen steeds meer inspanningen vergen om te implementeren, maar ook steeds betere gemiddelde prestaties leveren. We benadrukten de rol van vraagprognoses bij het beoordelen van voorraadbeheerbeleid. Ten slotte illustreerden we hoe de keuze van het beleid het dagelijkse voorraadniveau beïnvloedt.

Stoppen met alles kopen, van paperclips tot software? Nee. Je zou een beetje slim moeten zijn over hoe je het gaat uitrijden.

Zelfs in normale tijden suggereert een goede voorraadhygiëne dat u uw voorraadcontroleparameters continu bijwerkt: bestelpunten, bestelhoeveelheden, veiligheidsvoorraden, mins, maxes, doorlooptijden. Daarnaast moet u uw voorraadstrategieën bijwerken, zoals het aanpassen van de beoogde serviceniveaus of opvullingspercentages voor elk item dat u in uw bezit heeft. Dat is het 'zou moeten'.

Maar in normale tijden is het gemakkelijk genoeg om die aanpassingen te laten glijden en je op andere dingen te concentreren. Dan, wanneer het eerste vleugje recessie in de lucht hangt, raak je misschien in paniek en kom je in actie op een manier die het moeilijker maakt om de down-times te overleven. Je kunt er beslissend uitzien door in wezen vast te lopen of zelfs sommige dingen af te sluiten, maar je loopt het risico om nu beslissend over te komen en later dwaas.

Het is beter om de balans op te maken van uw gehele huidige inventarisatie en die afstemming uit te voeren voordat het echt slecht wordt. Het komt vaak genoeg voor dat voorraadparameters, zoals bestelpunten, op hun huidige niveau worden ingesteld door iemand die ergens in het verre verleden al lang weg is, om de een of andere reden die niemand zich herinnert. Na verloop van tijd veranderen de omstandigheden, maar het systeem past zich niet aan. Het begin van een mogelijke recessie is dus een geschikt moment om uw voorraadoptimalisatiesoftware uit te voeren om uw activiteiten af te stemmen.

Het kan zijn dat u voldoende slib uit uw huidige systeem kunt verwijderen om een deel of al het slechte nieuws te compenseren. Uw leveranciers vullen bestellingen bijvoorbeeld sneller aan dan uw software denkt, zodat u voorraden kunt verkleinen zonder het risico te lopen dat er meer voorraad ontstaat door bestelpunten opnieuw te berekenen. Als u vindt dat u voorraden moet verminderen en uw klanten moet vragen om lagere opvullingspercentages te accepteren, moet u uw voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken om de beste items te identificeren die u op het hakblok kunt plaatsen, in plaats van bijvoorbeeld het opvullingspercentage van elk item met 5% aan te passen. Als u duizenden of tienduizenden inventarisitems heeft, is dat soort lasergerichte aanpassing misschien niet menselijk mogelijk zonder goede softwareondersteuning. Maar met goede softwareondersteuning is het te doen en nuttig.

Voordat u op de paniekknop drukt, moet u alle inefficiëntie uit uw huidige activiteiten persen. Als u, zoals gebruikelijk, goede software heeft maar uw mensen slechts een fractie van de mogelijkheden ervan gebruiken, repareer dat dan en haal meer uit de investering. Als u geen moderne voorraadoptimalisatie heeft, neem dan een anticyclische beslissing en koop er wat.

Als u meer wilt lezen over vraagplanning, prognoses en het vinden van nieuwe zakelijke kansen in een economische recessie, lees dan dit Journal of Business Forecasting-artikel van het Institute of Business Forecasting (IBF) hier of blijf onze lezen nieuwe artikelen

We werken samen met veel klanten in veel sectoren om onze geavanceerde software voor analyse, prognoses en voorraadplanning te verbinden met hun ERP-systemen. Ondanks de verscheidenheid aan situaties die we tegenkomen, hebben sommige gegevensgerelateerde problemen de neiging om keer op keer de kop op te steken. In deze blog staan tien tips die je kunnen helpen om deze veelvoorkomende problemen te voorkomen.

Zodra een klant klaar is om software voor vraagplanning en/of voorraadoptimalisatie te implementeren, moet hij de analysesoftware aansluiten op zijn bedrijfsgegevensstroom. In ons geval verwerken we transactiegegevens rechtstreeks in de analytische software. Dit geeft onder meer informatie over de vraag naar artikelen en de doorlooptijden van leveranciers. We halen de rest van de gegevens uit het ERP-systeem zelf, dat metagegevens levert zoals de locatie van elk artikel, de kostprijs per eenheid en de productgroep.

Deze tips zijn belangrijk omdat het niet ongebruikelijk is dat implementatieprojecten met veel enthousiasme beginnen, maar al snel vastlopen door problemen met de gegevens die de analyse voeden. Deze vertragingen kunnen het teamenthousiasme verminderen, projectleiders in verlegenheid brengen en de ROI-uitbetaling vertragen (en daardoor verminderen) die uiteindelijk het implementatieproject rechtvaardigde.

Het belang van het verbinden van de analysesoftware met de bedrijfsgegevensstroom

Hier is de lijst met tips, gegroepeerd op basis van de algemene thema's veilig omgaan met bestanden, waarborgen van gegevensintegriteit en omgaan met uitzonderingen.

Veilig omgaan met bestanden

1. Zorg voor een testomgeving die u als 'sandbox' kunt gebruiken. Kopieer uw huidige gegevens naar een testomgeving waar u veilig kunt experimenteren met de software zonder de huidige bewerkingen te riskeren. Naast het helpen van gebruikers om de ins en outs van de nieuwe software te leren, stelt het hebben van de nieuwste gegevens in de software eindgebruikers in staat eventuele problemen met de gegevens te ontdekken.

2. Bescherm uw regels voor gegevensextractie. Als u geen gebruik maakt van een kant-en-klare connector voor uw ERP-systeem dan moet u ervoor zorgen dat u bewaarbare uittrekregels kunt maken om gegevens van uw ERP naar een bestand te verplaatsen. Kolomvolgorde, gegevenstypen, datumnotaties, enz. mogen niet elke keer dat hetzelfde extract opnieuw wordt uitgevoerd, variëren. Anders loopt het project vast in handmatige fouten of verwarring bij het opnieuw uitpakken na fixes van de gegevens of wanneer nieuwe gegevens binnenkomen. Alle regels voor gegevensextractie moeten worden opgeslagen en beschikbaar zijn voor IT - we zijn situaties tegengekomen waarin bestanden werden geëxtraheerd. op ad hoc wijze resulterend in een iets ander formaat bij elk nieuw uittreksel. We hebben ook gezien dat klanten hard werkten aan het ontwikkelen van een complexe en nauwkeurige routine voor het extraheren van gegevens, waarna ze ontdekten dat al hun werk verloren was gegaan toen het niet goed was gearchiveerd. Beide situaties leidden tot verwarring en projectvertragingen.

3. Gebruik geen native bestandsindelingen van Excel voor gegevensoverdracht. Als uw planningsoplossing geen directe integratie met uw ERP-systeem heeft, exporteer dan ERP-gegevens naar een platte bestandsindeling, zoals door komma's gescheiden bestanden (.csv) of door tabs gescheiden tekstbestanden. Gebruik geen MS Excel-indelingen zoals .xls of .xlsx als het exportbestandstype omdat Excel automatisch veldwaarden op onverwachte manieren opnieuw opmaakt. Veel gebruikers gaan ervan uit dat ze .xlsx-bestanden moeten gebruiken als ze ze handmatig willen bekijken, zich niet realiserend dat .csv- of .txt-bestanden net zo gemakkelijk kunnen worden geopend en niet het risico met zich meebrengen dat ze automatisch opnieuw worden geformatteerd.

Gegevensintegriteit verzekeren

Gegevensproblemen en oplossingen bij software-implementatie. Hier is de lijst met tips, gegroepeerd op basis van de algemene thema's veilig omgaan met bestanden, waarborgen van gegevensintegriteit en omgaan met uitzonderingen.

4. Bevestig de juistheid van uw catalogusgegevens. Exporteer uw catalogusgegevens (dwz lijst met producten, lijst met klanten, lijst met leveranciers) en al hun relevante attributen. Controleer op verkeerde of verdachte waarden in de attributen (vooral doorlooptijden en kosten van artikelen). Problematische waarden zijn spaties, nullen als u geen nul als gegevenswaarde verwacht, en tekenreeksen als u numerieke waarden verwacht (of vice versa). Het kan helpen om elk extractbestand in Excel te openen en op elk attribuutveld te filteren, kijkend naar de unieke waarden om te zien wat eruit springt als niet zoals de andere (bijv. "1", "2", "&&", "3" …).

5. Bevestig de juistheid van uw groeperingsgegevens. Een andere nuttige activiteit die kan worden uitgevoerd tijdens het bekijken van de productcatalogusgegevens in Excel, is het controleren van belangrijke groeperings-/filtervelden zoals productfamilie, categorie of klasse om er zeker van te zijn dat er geen producten zijn toegewezen aan de verkeerde categorie, klasse of familie. Controleer ook alle velden voor productstatus/productlevenscyclus, zorg er bijvoorbeeld voor dat u alle stopgezette producten correct hebt geïdentificeerd.

6. Controleer op valse controletekens in tekstvelden. Controleer of er geen ongebruikelijke tekens in uw productbeschrijvingen zijn geëxtraheerd, zoals regelterugloop of tabs in de beschrijvingswaarde zelf. Als dat het geval is, zorg er dan voor dat u die gegevens kunt extraheren door tussenvoegsels met dubbele aanhalingstekens rond de beschrijving te gebruiken, of herstel fouten bij het invoeren van gegevens rechtstreeks in het ERP-systeem.

7. Controleer of de gegevens een standaardlay-out hebben. Controleer of uw uittreksels van transactiegegevens (bijv. klantorders, klantverzendingen, inkooporders, leveranciersbonnen) geen dubbele rijen bevatten. Als dat het geval is, identificeert u welke velden moeten worden toegevoegd om de rijen onderscheidend te maken of, als het echte duplicaten zijn, verwijdert u de extra exemplaren in de ERP-database.

Omgaan met uitzonderingen

8. Detecteer en reageer op uitzonderingen. Identificeer alle kenmerken van transactiegegevens die zouden betekenen dat ze niet zouden moeten worden gebruikt, zoals geannuleerde bestellingen. Begrijp het proces rond verkeerd ingevoerde bestellingen of geannuleerde bestellingen om ervoor te zorgen dat dit soort transacties niet worden geteld of dubbel geteld. Let op andere gegevensattributen die zouden impliceren dat dat attribuut niet mag worden gebruikt, zoals dropshipping rechtstreeks van een leverancier naar de klant in plaats van het vanuit uw eigen bedrijf te verzenden. 

9. Codificeer de afhandeling van uitzonderlijke interne overboekingen. Definieer het geïdealiseerde record van interne voorraadoverdrachten in noodgevallen en geef vervolgens regels voor het bewerken van transacties die op noodbasis zijn uitgevoerd en die afwijken van het ideale patroon. Als bijvoorbeeld product P1 zou moeten worden verzonden vanuit locatie A, maar er was een noodverzending vanuit locatie B, wordt de vraaggeschiedenis voor P1 op locatie A gekaapt en minder dan het had moeten zijn. Geef indien mogelijk een regel op voor de gewenste verzendlocatie voor elk product, zodat de geschiedenis kan worden gecorrigeerd door de voorraadoptimalisatiesoftware voor prognosedoeleinden.

10. Bedenk een procedure om vervanging af te handelen. Vervangingen doen zich bijvoorbeeld voor bij het adopteren van een nieuw ERP-systeem dat de producten opnieuw indexeert, of een oud product wordt vervangen door een bijgewerkte versie, of een geheel nieuw product veroudert en het oude. Als product-ID's om welke reden dan ook in de afgelopen paar jaar zijn gewijzigd, identificeer dan een mapping van de oude product-ID naar de nieuwe. Deze regels moeten beschikbaar zijn voor het vraagplannings- en prognosesysteem en kunnen worden bewerkt binnen de applicatie.

Het niet anticiperen op dataproblemen vormt een grote belemmering voor een soepele implementatie van nieuwe analytische software. Geen enkele lijst kan alle vreemde dingen opsommen die fout kunnen gaan bij het verzamelen van gegevens, maar deze lijst belicht veelvoorkomende problemen en verstandige antwoorden.

Opmerking: voor meer informatie over hoe gegevensproblemen de toepassing van geavanceerde analytische software kunnen belemmeren, zie de uitstekende blog van Sean Snapp over hoe dit probleem de toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning belemmert.  https://www.brightworkresearch.com/demandplanning/2019/05/how-many-ai-projects-will-fail-due-to-a-lack-of-data/