The aftermarket sector provides OEMs with a decisive advantage by offering a steady revenue stream and fostering customer loyalty through the reliable and timely delivery of service parts. However, managing inventory and forecasting demand in the aftermarket is fraught with challenges, including unpredictable demand patterns, vast product ranges, and the necessity for quick turnarounds.  Traditional methods often fall short due to the complexity and variability of demand in the aftermarket. The latest technologies can analyze large datasets to predict future demand more accurately and optimize inventory levels, leading to better service and lower costs.

Deze blog onderzoekt hoe de nieuwste AI-gestuurde technologieën de OEM-aftermarket kunnen transformeren door grote datasets te analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen, voorraadniveaus te optimaliseren, de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren en de klanttevredenheid te verbeteren, wat uiteindelijk leidt tot betere service en lagere kosten.

 

Verbetering van de nauwkeurigheid van voorspellingen met AI  

Met behulp van de modernste technologie kunnen organisaties de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren door historische gegevens te analyseren, patronen te herkennen en de toekomstige vraag te voorspellen. Onze nieuwste (IP&O) Inventory Planning & Optimization-technologie maakt gebruik van AI om realtime inzichten te bieden en besluitvormingsprocessen te automatiseren. Het maakt gebruik van adaptieve voorspellingstechnieken om ervoor te zorgen dat prognoses relevant blijven als de marktomstandigheden veranderen. Het systeem integreert geavanceerde algoritmen om intermitterende gegevens te beheren en realtime wijzigingen aan te brengen, terwijl complexe berekeningen worden verwerkt en rekening wordt gehouden met factoren als doorlooptijden, voorspellingsfouten, seizoensinvloeden en markttrends. Door gebruik te maken van betere gegevensinvoer en geavanceerde analyses kunnen bedrijven prognosefouten aanzienlijk verminderen en de kosten die gepaard gaan met overbevoorrading en stockouts minimaliseren. Ons IP&O-platform is ontworpen om de complexiteit en uitdagingen aan te kunnen die uniek zijn voor het beheer van serviceonderdelen, zoals een intermitterende vraag en grote assortimenten aan onderdelen.

Reparatie- en retourmodule: Het platform simuleert nauwkeurig de processen van het kapot gaan en repareren van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten die verband houden met de huidige roterende reserveonderdelenpool. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op de korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omgevingen, of ze moeten wachten tot de reparaties zijn voltooid en weer in gebruik zijn genomen, of dat ze extra reserveonderdelen moeten kopen bij leveranciers, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. uitval van apparatuur.

 Intermitterende vraagvoorspelling: De gepatenteerde intermitterende vraagvoorspellingstechnologie van IP&O biedt zeer nauwkeurige voorspellingen voor artikelen met sporadische vraagpatronen die typisch zijn voor de vervangingsmarkt. Deze mogelijkheid is van cruciaal belang voor het optimaliseren van de voorraadniveaus en om ervoor te zorgen dat kritieke onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, zonder dat er sprake is van overbevoorrading.

Realtime voorraadoptimalisatie: Onze technologie past het voorraadbeleid dynamisch aan om het aan te passen aan veranderende vraagpatronen en marktomstandigheden. Het berekent optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden, waarbij serviceniveaus in evenwicht worden gebracht met voorraadkosten. Dit zorgt ervoor dat OEM's een hoog serviceniveau kunnen handhaven en tegelijkertijd de overtollige voorraad en de bijbehorende transportkosten kunnen minimaliseren.

Scenarioplanning en What-If-analyse: Met IP&O kunnen gebruikers meerdere inventarisscenario's creëren om de impact van verschillende voorraadbeleidslijnen op serviceniveaus en kosten te evalueren. Deze mogelijkheid helpt OEM's weloverwogen beslissingen te nemen over voorraadstrategieën en proactief te reageren op marktveranderingen of verstoringen van de toeleveringsketen.

Naadloze ERP-integratie: Het platform biedt naadloze integratie met toonaangevende ERP-systemen, zoals Epicor en NetSuite, waardoor automatische synchronisatie van prognoses en voorraadgegevens mogelijk is. Deze integratie vergemakkelijkt de efficiënte uitvoering van aanvulorders en zorgt ervoor dat de voorraadniveaus voortdurend worden afgestemd op de meest recente vraagprognoses.

Nauwkeurigheid en rapportage van prognoses:  Ons geavanceerde systeem biedt gedetailleerde rapportage en dashboards die de nauwkeurigheid van de prognoses, de voorraadprestaties en de betrouwbaarheid van leveranciers bijhouden. Door deze statistieken te analyseren, kunnen OEM's hun voorspellingsmodellen voortdurend verfijnen en de algehele prestaties van de supply chain verbeteren.

 

Voorbeelden uit de praktijk illustreren de substantiële impact van AI-gestuurde forecasting en voorraadoptimalisatie op de OEM-aftermarket. Prevost Parts, een divisie van een toonaangevende Canadese fabrikant van streekbussen en touringcarbehuizingen, gebruikte IP&O om tegemoet te komen aan de periodieke vraag naar meer dan 25.000 actieve onderdelen. Door nauwkeurige verkoopprognoses en veiligheidsvoorraadvereisten in hun ERP-systeem te integreren, ondersteund door AI en realtime machine learning-aanpassingen, hebben ze het aantal backorders met 65% verminderd, de omzet met 59% verloren en de bezettingspercentages in slechts drie maanden verhoogd van 93% naar 96%. Deze transformatie verbeterde de voorraadallocatie aanzienlijk, waardoor de transport- en voorraadkosten daalden.

 

Het integreren van AI en ML in IP&O-processen is niet alleen een technologische upgrade, maar een strategische zet die de OEM-aftermarket kan transformeren. IP&O-technologie zorgt voor een betere servicekwaliteit en klanttevredenheid door de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren, de voorraadniveaus te optimaliseren en de kosten te verlagen. Terwijl de aftermarket-sector blijft groeien en evolueren, zal het omarmen van AI de sleutel zijn om concurrerend te blijven en efficiënt aan de verwachtingen van de klant te voldoen.

 

 

In deze blog analyseren we de automatische prognoses voor vraagprojecties in tijdreeksen, waarbij we ons concentreren op de belangrijkste technieken, uitdagingen en best practices. Er zijn meerdere methoden om de toekomstige vraag naar een artikel te voorspellen, en dit wordt complex als het om duizenden artikelen gaat, die elk een andere voorspellingstechniek vereisen vanwege hun unieke vraagpatronen. Sommige artikelen hebben een stabiele vraag, andere vertonen een stijgende of dalende trend en sommige vertonen seizoensinvloeden. Het selecteren van de juiste methode voor elk item kan overweldigend zijn. Hier onderzoeken we hoe automatische prognoses dit proces vereenvoudigen.

Automatische prognoses worden van fundamenteel belang bij het beheren van grootschalige vraagprojecties. Met duizenden items is het handmatig selecteren van een prognosemethode voor elk item onpraktisch. Automatische prognoses maken gebruik van software om deze beslissingen te nemen, waardoor nauwkeurigheid en efficiëntie in het prognoseproces worden gegarandeerd. Het belang ervan ligt in het vermogen om complexe, grootschalige prognosebehoeften efficiënt af te handelen. Het elimineert de noodzaak van handmatige selectie, waardoor tijd wordt bespaard en fouten worden verminderd. Deze aanpak is vooral nuttig in omgevingen met uiteenlopende vraagpatronen, waarbij voor elk artikel mogelijk een andere prognosemethode nodig is.

 

Belangrijke overwegingen voor effectieve prognoses

1. Uitdagingen van handmatige prognoses:
   • Onhaalbaarheid: het handmatig kiezen van prognosemethoden voor duizenden items is onbeheersbaar.
   • Inconsistentie: Menselijke fouten kunnen leiden tot inconsistente en onnauwkeurige voorspellingen.
2. Criteria voor methodeselectie:
   • Foutmeting: Het primaire criterium voor het selecteren van een voorspellingsmethode is de typische voorspellingsfout, gedefinieerd als het verschil tussen voorspelde en werkelijke waarden. Deze fout wordt gemiddeld over de prognosehorizon (bijvoorbeeld maandelijkse prognoses over een jaar).
   • Holdout-analyse: deze techniek simuleert het proces van wachten tot een jaar is verstreken door enkele historische gegevens te verbergen, voorspellingen te doen en vervolgens de verborgen gegevens te onthullen om fouten te berekenen. Dit helpt bij het kiezen van de beste methode in realtime.
3. Prognose toernooi:
   • Methodevergelijking: Verschillende methoden concurreren om elk item te voorspellen, waarbij de methode de laagste gemiddelde fout oplevert.
   • Parameterafstemming: Elke methode wordt getest met verschillende parameters om de optimale instellingen te vinden. Eenvoudige exponentiële afvlakking kan bijvoorbeeld worden geprobeerd met verschillende wegingsfactoren.

 

De algoritmen achter effectieve automatische prognoses

Automatische prognoses zijn zeer rekenkundig, maar haalbaar met moderne technologie. Het proces omvat:

• Gegevenssegmentatie: Door historische gegevens in segmenten te verdelen, kunt u verschillende aspecten van historische gegevens beheren en benutten voor nauwkeurigere prognoses. Voor een product met een seizoensgebonden vraag kunnen de gegevens bijvoorbeeld worden gesegmenteerd op basis van seizoenen om seizoensspecifieke trends en patronen vast te leggen. Door deze segmentatie kunnen voorspellers effectiever voorspellingen maken en testen.
• Herhaalde simulaties: Het gebruik van glijdende simulaties houdt in dat voorspellingen over verschillende perioden herhaaldelijk worden getest en verfijnd. Deze methode valideert de nauwkeurigheid van voorspellingsmethoden door ze toe te passen op verschillende gegevenssegmenten. Een voorbeeld is de glijdende-venstermethode, waarbij een venster met een vaste grootte door de tijdreeksgegevens beweegt en voor elke positie voorspellingen wordt gegenereerd om de prestaties te evalueren.
• Parameteroptimalisatie: Parameteroptimalisatie omvat het uitproberen van meerdere varianten van elke prognosemethode om de best presterende te vinden. Door parameters aan te passen, zoals de afvlakkingsfactor bij exponentiële afvlakkingsmethoden of het aantal eerdere waarnemingen in ARIMA-modellen, kunnen voorspellers modellen verfijnen om de prestaties te verbeteren.

In onze software laten we bijvoorbeeld verschillende prognosemethoden met elkaar concurreren om de beste prestaties op een bepaald item. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen op Simple Moving Average, lineair voortschrijdend gemiddelde, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Winters' Exponential Smoothing en Promo-voorspellingen. Deze competitie zorgt ervoor dat de meest geschikte methode wordt geselecteerd op basis van empirisch bewijs, en niet op basis van subjectief oordeel. De winnaar van het toernooi komt het dichtst in de buurt van het voorspellen van nieuwe gegevenswaarden uit oude gegevens. De nauwkeurigheid wordt gemeten aan de hand van de gemiddelde absolute fout (dat wil zeggen de gemiddelde fout, waarbij eventuele mintekens worden genegeerd). Het gemiddelde wordt berekend over een reeks voorspellingen, waarbij elk een deel van de gegevens gebruikt, in een proces dat bekend staat als glijdende simulatie. eerder uitgelegd in een eerdere blog.

 

Methoden die worden gebruikt bij automatische prognoses

Normaal gesproken zijn er zes extrapolatieve voorspellingsmethoden die meedoen aan het automatische voorspellingstoernooi:

• Eenvoudig voortschrijdend gemiddelde
• Lineair voortschrijdend gemiddelde
• Enkele exponentiële afvlakking
• Dubbele exponentiële afvlakking
• Additieve versie van Winters' exponentiële afvlakking
• Multiplicatieve versie van Winters' exponentiële afvlakking

De laatste twee methoden zijn geschikt voor seizoensreeksen; ze worden echter automatisch uitgesloten van het toernooi als er minder dan twee volledige seizoenscycli met gegevens zijn (bijvoorbeeld minder dan 24 perioden met maandelijkse gegevens of acht perioden met driemaandelijkse gegevens). Deze zes klassieke, op afvlakking gebaseerde methoden hebben bewezen gemakkelijk te begrijpen, eenvoudig te berekenen en nauwkeurig te zijn. Je kunt elk van deze methoden uitsluiten van het toernooi als je een voorkeur hebt voor sommige deelnemers en niet voor andere.

Automatische prognoses voor tijdreeksgegevens zijn essentieel voor het efficiënt en nauwkeurig beheren van grootschalige vraagprojecties. Bedrijven kunnen een betere voorspellingsnauwkeurigheid bereiken en hun planningsprocessen stroomlijnen door de selectie van voorspellingsmethoden te automatiseren en technieken zoals holdout-analyse en voorspellingstoernooien te gebruiken. Het omarmen van deze geavanceerde voorspellingstechnieken zorgt ervoor dat bedrijven voorop blijven lopen in dynamische marktomgevingen en weloverwogen beslissingen nemen op basis van betrouwbare gegevensprojecties.

 

 

 

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, of MRP-logica (Material Needs Planning), is een methodologie voor vooruitplanning voor het beheer van voorraad. Deze methode zorgt ervoor dat bedrijven aan de vraag kunnen voldoen zonder overbevoorrading, wat kapitaal vastlegt, of onderbevoorrading, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten.

Door te anticiperen op de vraag en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen, helpt deze aanpak het juiste evenwicht te behouden tussen het hebben van voldoende voorraad om aan de behoeften van de klant te voldoen en het minimaliseren van overtollige voorraadkosten. Bedrijven kunnen hun activiteiten optimaliseren, verspilling verminderen en de klanttevredenheid verbeteren door toekomstige behoeften te voorspellen. Laten we eens kijken hoe dit werkt.

 

Kernconcepten van op prognoses gebaseerd voorraadbeheer

Voorraaddynamiekmodellen: Voorraaddynamiekmodellen zijn van fundamenteel belang voor het begrijpen en beheren van voorraadniveaus. Het eenvoudigste model, bekend als het ‘zaagtandmodel’, laat zien dat voorraadniveaus afnemen naarmate de vraag toeneemt en zich net op tijd aanvult. Real-world scenario's vereisen echter vaak geavanceerdere modellen. Door stochastische elementen en variabiliteit op te nemen, zoals Monte Carlo-simulaties, kunnen bedrijven rekening houden met willekeurige schommelingen in de vraag en doorlooptijd, waardoor een realistischere voorspelling van de voorraadniveaus ontstaat.

IP&O-platform verbetert de modellering van de voorraaddynamiek door middel van geavanceerde data-analyse en simulatiemogelijkheden. Door gebruik te maken van AI en machine learning-algoritmen kan ons IP&O-platform vraagpatronen nauwkeuriger voorspellen en modellen in realtime aanpassen op basis van de nieuwste gegevens. Dit leidt tot nauwkeurigere voorraadniveaus, waardoor het risico op voorraadtekorten en overbevoorrading wordt verminderd.

Bestelhoeveelheid en timing bepalen: Effectief voorraadbeheer vereist dat u weet wanneer en hoeveel u moet bestellen. Dit omvat het voorspellen van de toekomstige vraag en het berekenen van de doorlooptijd voor het aanvullen van de voorraad. Door te voorspellen wanneer de voorraad het veiligheidsvoorraadniveau bereikt, kunnen bedrijven hun bestellingen plannen om een continue levering te garanderen.

Onze nieuwste tools blinken uit in het optimaliseren van bestelhoeveelheden en timing door gebruik te maken van voorspellende analyses en AI. Deze systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren, inclusief historische verkopen en markttrends. Door dit te doen, bieden ze nauwkeurigere vraagprognoses en optimaliseren ze de bestelpunten, zodat de voorraad precies op tijd wordt aangevuld zonder dat er overtollige voorraad ontstaat.

Doorlooptijd berekenen: Doorlooptijd is de periode vanaf het plaatsen van een bestelling tot het ontvangen van de voorraad. Het varieert afhankelijk van de beschikbaarheid van componenten. Als een product bijvoorbeeld uit meerdere componenten wordt samengesteld, wordt de doorlooptijd bepaald door het onderdeel met de langste doorlooptijd.

Slimme AI-gestuurde oplossingen verbeteren de berekening van de doorlooptijd door te integreren met supply chain managementsystemen. Deze systemen volgen de prestaties van leveranciers en historische doorlooptijden om nauwkeurigere schattingen van de doorlooptijd te bieden. Bovendien kunnen slimme technologieën bedrijven waarschuwen voor mogelijke vertragingen, waardoor proactieve aanpassingen aan voorraadplannen mogelijk worden.

Berekening van de veiligheidsvoorraad: De veiligheidsvoorraad fungeert als buffer om te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. Het berekenen van de veiligheidsvoorraad omvat het analyseren van de variabiliteit van de vraag en het instellen van een voorraadniveau dat de meeste potentiële scenario's dekt, waardoor het risico op voorraadtekorten wordt geminimaliseerd.

IP&O-technologie verbetert de berekening van de veiligheidsvoorraad aanzienlijk door middel van geavanceerde analyses. Door vraagpatronen en supply chain-variabelen voortdurend te monitoren, kunnen slimme systemen de veiligheidsvoorraadniveaus dynamisch aanpassen. Machine learning-algoritmen kunnen vraagpieken of -dalingen voorspellen en de veiligheidsvoorraad dienovereenkomstig aanpassen, waardoor optimale voorraadniveaus worden gegarandeerd en de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

Het belang van nauwkeurige prognoses bij voorraadbeheer

Nauwkeurige prognoses zijn essentieel voor het minimaliseren van prognosefouten, die kunnen leiden tot overtollige voorraad of voorraadtekorten. Technieken zoals het gebruik van historische gegevens, het verbeteren van gegevensinvoer en het toepassen van geavanceerde voorspellingsmethoden helpen een betere nauwkeurigheid te bereiken. Voorspellingsfouten kunnen aanzienlijke financiële gevolgen hebben: te hoge prognoses resulteren in overtollige voorraad, terwijl te lage prognoses leiden tot gemiste verkoopkansen. Het beheren van deze fouten door middel van het systematisch volgen en aanpassen van prognosemethoden is cruciaal voor het handhaven van optimale voorraadniveaus.

De veiligheidsvoorraad zorgt ervoor dat bedrijven aan de behoeften van de klant kunnen voldoen, zelfs als de werkelijke vraag afwijkt van de prognose. Dit kussen beschermt tegen onvoorziene vraagpieken of vertragingen bij de bevoorrading. Nauwkeurige prognoses, effectief foutenbeheer en strategisch gebruik van de veiligheidsvoorraad verbeteren het op prognoses gebaseerde voorraadbeheer. Bedrijven kunnen de voorraaddynamiek begrijpen, de juiste bestelhoeveelheden en timing bepalen, nauwkeurige doorlooptijden berekenen en de juiste veiligheidsvoorraadniveaus instellen.

Het gebruik van state-of-the-art technologie zoals IP&O biedt aanzienlijke voordelen door het bieden van realtime data-inzichten, voorspellende analyses en adaptieve modellen. Dit leidt tot efficiënter voorraadbeheer, lagere kosten en verbeterde klanttevredenheid. Over het geheel genomen stelt IP&O bedrijven in staat beter te plannen en snel te reageren op marktveranderingen, waardoor ze de juiste voorraadbalans behouden om aan de behoeften van de klant te voldoen zonder onnodige kosten te maken.

 

 

In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken. Met AI kunnen we de vraag nauwkeuriger voorspellen, overtollige voorraden verminderen, voorraadtekorten voorkomen en uiteindelijk de bedrijfsresultaten van onze organisatie verbeteren. Laten we eens kijken hoe deze aanpak niet alleen de verkoop- en operationele efficiëntie verhoogt, maar ook de klanttevredenheid verhoogt door ervoor te zorgen dat producten altijd beschikbaar zijn wanneer dat nodig is.

 

Inzichten voor verbeterde besluitvorming in voorraadbeheer

1. Verbeterde voorspellingsnauwkeurigheid Geavanceerde Machine Learning-algoritmen analyseren historische gegevens om patronen te identificeren die mensen mogelijk over het hoofd zien. Technieken als clustering, detectie van regimeveranderingen, detectie van afwijkingen en regressieanalyse bieden diepgaande inzichten in gegevens. Het meten van voorspellingsfouten is essentieel voor het verfijnen van voorspellingsmodellen; Technieken als Mean Absolute Error (MAE) en Root Mean Squared Error (RMSE) helpen bijvoorbeeld bij het kwantificeren van de nauwkeurigheid van voorspellingen. Bedrijven kunnen de nauwkeurigheid verbeteren door voortdurend prognoses te monitoren en aan te passen op basis van deze foutstatistieken. Zoals de Demand Planner bij een Hardware Retailer vermeld, “Met de verbeteringen aan onze prognoses en voorraadplanning die Smart Software mogelijk maakte, hebben we de veiligheidsvoorraad met 20% kunnen verminderen en tegelijkertijd de voorraadtekorten met 35% kunnen verminderen.”

2. Realtime gegevensanalyse State-of-the-art systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens in realtime verwerken, waardoor bedrijven hun voorraadniveaus dynamisch kunnen aanpassen op basis van de huidige vraagtrends en marktomstandigheden. Afwijkingsdetectiealgoritmen kunnen plotselinge pieken of dalen in de vraag automatisch identificeren en corrigeren, zodat de voorspellingen accuraat blijven. Een opmerkelijk succesverhaal komt van Smart IP&O, waarmee een bedrijf de voorraad tegen 20% kon verminderen en tegelijkertijd de serviceniveaus kon handhaven door voortdurend realtime gegevens te analyseren en de prognoses dienovereenkomstig aan te passen. FedEx Tech's Manager Materials benadrukt, “Wat het verzoek ook is, we moeten aan onze serviceverplichtingen de volgende dag voldoen. Smart stelt ons in staat om onze voorraad aan te passen om er zeker van te zijn dat we de producten en onderdelen bij de hand hebben om de serviceniveaus te bereiken die onze klanten nodig hebben.”

3. Verbeterde supply chain-efficiëntie Intelligente technologieplatforms kunnen de gehele supply chain optimaliseren, van inkoop tot distributie, door doorlooptijden te voorspellen en orderhoeveelheden te optimaliseren. Dit verkleint het risico op over- en onderbezetting. Met behulp van op prognoses gebaseerd voorraadbeheer heeft Smart Software bijvoorbeeld een fabrikant geholpen zijn toeleveringsketen te stroomlijnen, de doorlooptijden met 15% te verkorten en de algehele efficiëntie te verbeteren. De VP Operations bij Procon Pump verklaarde: “Een van de dingen die ik leuk vind aan deze nieuwe tool... is dat ik de gevolgen van beslissingen over voorraadvoorraden kan evalueren voordat ik ze implementeer.”

4. Verbeterde besluitvorming AI biedt bruikbare inzichten en aanbevelingen, waardoor managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Dit omvat het identificeren van langzaam bewegende artikelen, het voorspellen van de toekomstige vraag en het optimaliseren van de voorraadniveaus. Regressieanalyse kan bijvoorbeeld de verkoop relateren aan externe variabelen zoals seizoensinvloeden of economische indicatoren, waardoor een dieper inzicht ontstaat in de vraagfactoren. Een van de klanten van Smart Software rapporteerde een aanzienlijke verbetering in de besluitvormingsprocessen, wat resulteerde in een stijging van het serviceniveau met 30% en een vermindering van de overtollige voorraad met 15%. “Smart IP&O stelde ons in staat de vraag op elke opslaglocatie te modelleren en, met behulp van serviceniveaugestuurde planning, te bepalen hoeveel we op voorraad moesten hebben om het serviceniveau te bereiken dat we nodig hebben”, aldus de Inkoopmanager bij Seneca Companies.

5. Kostenbesparing Door de voorraadniveaus te optimaliseren kunnen bedrijven de opslagkosten verlagen en verliezen als gevolg van verouderde of verlopen producten minimaliseren. AI-gestuurde systemen verminderen ook de noodzaak van handmatige voorraadcontroles, waardoor tijd en arbeidskosten worden bespaard. Dat blijkt uit een recente casestudy hoe de implementatie van Inventory Planning & Optimization (IP&O) binnen 90 dagen na de start van het project werd gerealiseerd. In de daaropvolgende zes maanden maakte IP&O het mogelijk de voorraadparameters voor enkele duizenden artikelen aan te passen, wat resulteerde in een voorraadreductie van $9,0 miljoen, terwijl het beoogde serviceniveau behouden bleef.

 

Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen en realtime data-analyse kunnen bedrijven optimale voorraadniveaus handhaven en de algehele prestaties van hun supply chain verbeteren. Inventory Planning & Optimization (IP&O) is een krachtig hulpmiddel dat uw organisatie kan helpen deze doelen te bereiken. Het integreren van de modernste voorraadoptimalisatie in uw organisatie kan leiden tot aanzienlijke verbeteringen op het gebied van efficiëntie, kostenreductie en klanttevredenheid.

 

 

 

Voorraadoptimalisatiesoftware die 'wat als'-analyse ondersteunt, legt de afweging tussen voorraadtekorten en extra kosten van verschillende serviceniveaudoelen bloot. Maar eerst is het belangrijk om te identificeren hoe ‘serviceniveaus’ worden geïnterpreteerd, gemeten en gerapporteerd. Dit voorkomt miscommunicatie en het valse gevoel van veiligheid dat kan ontstaan als er minder strenge definities worden gebruikt. Als u duidelijk definieert hoe het serviceniveau wordt berekend, staan alle belanghebbenden op één lijn. Dit vergemakkelijkt een betere besluitvorming.

Er zijn veel verschillen in wat bedrijven bedoelen als ze hun ‘serviceniveaus’ noemen. Dit kan variëren van bedrijf tot bedrijf en zelfs van afdeling tot afdeling binnen een bedrijf. Hier zijn twee voorbeelden:

 

1. Serviceniveau gemeten ‘vanaf de plank’ versus een door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Serviceniveau gemeten “uit het schap” betekent het percentage bestelde eenheden dat onmiddellijk uit voorraad leverbaar is. Wanneer een klant een bestelling plaatst, wordt deze echter vaak niet direct verzonden. De klantenservice of verkoopafdeling geven aan wanneer de bestelling wordt verzonden. Als de klant akkoord gaat met de beloofde verzenddatum en de bestelling op die datum wordt verzonden, wordt aangenomen dat aan het serviceniveau is voldaan. De serviceniveaus zullen duidelijk hoger zijn als ze worden berekend over de door de klant opgegeven doorlooptijd versus ‘vanaf de plank’.

2. Serviceniveau gemeten over de vaste versus variabele, door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Hoge serviceniveaus zijn vaak scheef omdat de door de klant opgegeven doorlooptijden later worden aangepast, zodat bijna elke bestelling “op tijd en volledig” kan worden uitgevoerd. Dit gebeurt wanneer de initiële doorlooptijd niet kan worden gehaald, maar de klant ermee instemt de bestelling later aan te nemen, en het door de klant opgegeven doorlooptijdveld dat wordt gebruikt om het serviceniveau bij te houden, wordt aangepast door de verkoopafdeling of de klantenservice.

Het verduidelijken van de manier waarop ‘serviceniveaus’ worden gedefinieerd, gemeten en gerapporteerd is essentieel voor het op één lijn brengen van organisaties en het verbeteren van de besluitvorming, wat resulteert in effectievere voorraadbeheerpraktijken.