Beleid en strategieën voor voorraadbeheer voor een winstgevender bedrijf

In deze video definieert en vergelijkt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, de drie meest gebruikte beleidsregels voor voorraadbeheer. Dit beleid is onderverdeeld in twee groepen, periodieke beoordeling en doorlopende beoordeling. Er is ook een vierde beleid genaamd MRP-logica of op prognoses gebaseerde voorraadplanning dat is het onderwerp van een aparte videoblog die je hier kunt zien. Deze video's leggen elke polis uit, hoe ze in de praktijk worden gebruikt en de voor- en nadelen van elke aanpak.

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.

Deel, ontwikkel en beheer consensusvraagplannen om ervoor te zorgen dat het voorraadbeleid overeenkomt met de bedrijfsstrategie.

Smart Inventory Optimization (SIO) creëert planningsscenario's. SIO begint met een “Live” scenario dat laat zien waar je nu staat. Verschillende teamleden kunnen hun eigen scenario's maken, misschien door het werk te verdelen per productlijn of verkoopgebied. Een beslisser kan deze scenario's vervolgens samenvoegen tot een consensusplan dat het 'Doel'-scenario wordt, dat de bevoorradingsplanning van het ERP-systeem aanstuurt.

​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

Verbeter de forecasting nauwkeurigheid, elimineer overtollige voorraad en maximaliseer service levels

In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over op prognoses gebaseerd voorraadbeheerbeleid, ook wel bekend als MRP-logica. Dit is de vierde in onze serie over belangrijke benaderingen voor voorraadbeheer. We beginnen met het bekijken van enkele zeer eenvoudige en vervolgens robuustere modellen van voorraaddynamiek die ons helpen bepalen hoeveel we moeten bestellen of produceren en wanneer. Vervolgens bekijken we hoe we de doorlooptijd kunnen berekenen en hoe we rekening kunnen houden met de doorlooptijdvariabiliteit. Tom besluit met een beschrijving van het belang van veiligheidsvoorraad, de rol ervan bij het goed bufferen tegen vraag- en aanbodonzekerheid, en hoe deze het beste kan worden berekend.