Feynmans perspectief belicht onze reis: “In haar pogingen om zoveel mogelijk over de natuur te leren, heeft de moderne natuurkunde ontdekt dat bepaalde dingen nooit met zekerheid ‘gekend’ kunnen worden. Veel van onze kennis moet altijd onzeker blijven. Het meeste wat we kunnen weten is in termen van waarschijnlijkheden.” – Richard Feynman, The Feynman Lectures on Physics.

Wanneer we de complexe wereld van de logistiek proberen te begrijpen, speelt willekeur een cruciale rol. Dit introduceert een interessante paradox: in een realiteit waarin precisie en zekerheid worden gewaardeerd, zou de onvoorspelbare aard van vraag en aanbod daadwerkelijk als een strategische bondgenoot kunnen dienen?

De zoektocht naar nauwkeurige voorspellingen is niet alleen een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van operationeel succes in tal van sectoren. Voor vraagplanners die moeten anticiperen op de productvraag zijn de gevolgen van het goed of fout doen van de vraag van cruciaal belang. Daarom is het herkennen en benutten van de kracht van willekeur niet slechts een theoretische oefening; het is een noodzaak voor veerkracht en aanpassingsvermogen in een steeds veranderende omgeving.

Onzekerheid omarmen: dynamische, stochastische en Monte Carlo-methoden

Dynamische modellering: De zoektocht naar absolute precisie in voorspellingen negeert de intrinsieke onvoorspelbaarheid van de wereld. Traditionele voorspellingsmethoden, met hun rigide raamwerken, schieten tekort in het accommoderen van de dynamiek van verschijnselen in de echte wereld. Door onzekerheid te omarmen, kunnen we overgaan op flexibelere en dynamischere modellen waarin willekeur als fundamentele component is opgenomen. In tegenstelling tot hun rigide voorgangers zijn deze modellen ontworpen om te evolueren als reactie op nieuwe gegevens, waardoor veerkracht en aanpassingsvermogen worden gegarandeerd. Deze paradigmaverschuiving van een deterministische naar een probabilistische benadering stelt organisaties in staat met meer vertrouwen door onzekerheid te navigeren en weloverwogen beslissingen te nemen, zelfs in volatiele omgevingen.

Stochastische modellering leidt voorspellers door de mist van onvoorspelbaarheid met de principes van waarschijnlijkheid. In plaats van te proberen willekeur te elimineren, omarmen stochastische modellen het. Deze modellen schuwen het idee van een enkelvoudige, vooraf bepaalde toekomst, maar presenteren in plaats daarvan een reeks mogelijke uitkomsten, elk met een geschatte waarschijnlijkheid. Deze benadering biedt een genuanceerder en realistischer beeld van de toekomst, waarbij de inherente variabiliteit van systemen en processen wordt erkend. Door een spectrum van potentiële toekomsten in kaart te brengen, voorziet stochastische modellering besluitvormers van een alomvattend inzicht in onzekerheid, waardoor strategische planning mogelijk is die zowel geïnformeerd als flexibel is.

Vernoemd naar het historische centrum van toeval en fortuin, maken Monte Carlo-simulaties gebruik van de kracht van willekeur om het uitgestrekte landschap van mogelijke uitkomsten te verkennen. Deze techniek omvat het genereren van duizenden, zo niet miljoenen, scenario's door middel van willekeurige steekproeven, waarbij elk scenario een ander toekomstbeeld schetst, gebaseerd op de inherente onzekerheden van de echte wereld. Beslissers kunnen, gewapend met inzichten uit Monte Carlo-simulaties, de reikwijdte van de mogelijke gevolgen van hun beslissingen inschatten, waardoor het een instrument van onschatbare waarde is voor risicobeoordeling en strategische planning in onzekere omgevingen.

Successen in de echte wereld: het benutten van willekeur

De strategie om willekeur in de prognoses te integreren is in diverse sectoren van onschatbare waarde gebleken. Grote beleggingsondernemingen en banken vertrouwen bijvoorbeeld voortdurend op stochastische modellen om het volatiele gedrag van de aandelenmarkt het hoofd te bieden. Een opmerkelijk voorbeeld is de manier waarop hedgefondsen deze modellen gebruiken om prijsbewegingen te voorspellen en risico's te beheren, wat leidt tot meer strategische beleggingskeuzes.

Op dezelfde manier vertrouwen veel bedrijven op het gebied van supply chain management op Monte Carlo-simulaties om de onvoorspelbaarheid van de vraag aan te pakken, vooral tijdens piekseizoenen zoals de feestdagen. Door verschillende scenario's te simuleren, kunnen ze zich op een reeks uitkomsten voorbereiden en ervoor zorgen dat ze over voldoende voorraadniveaus beschikken zonder dat ze te veel middelen inzetten. Deze aanpak minimaliseert het risico op voorraadtekorten en overtollige voorraad.

Deze successen uit de praktijk benadrukken de waarde van het integreren van willekeur in voorspellingsinspanningen. In plaats van de tegenstander te zijn die vaak wordt gezien, ontpopt willekeur zich als een onmisbare bondgenoot in het ingewikkelde ballet van voorspellingen. Door methoden te hanteren die rekening houden met de inherente onzekerheid van de toekomst – ondersteund door geavanceerde tools als Smart IP&O – kunnen organisaties met vertrouwen en flexibiliteit door het onvoorspelbare navigeren. In het grote geheel van voorspellingen kan het dus verstandig zijn om het idee te omarmen dat we weliswaar geen controle hebben over de worp van de dobbelstenen, maar dat we er wel een strategie omheen kunnen bedenken.

Deze videoblog bevat essentiële inzichten voor degenen die werken met de complexiteit van voorraadbeheer. De sessie richt zich op het vinden van het juiste evenwicht binnen de voorraadafwegingscurve en nodigt kijkers uit om het diepgewortelde belang van dit evenwicht te begrijpen. Als u ooit aandelen heeft moeten beheren, weet u dat dit een beetje touwtrekken is. Aan de ene kant streeft u naar minder voorraad, wat geweldig is om geld te besparen, maar uw klanten ook gerust kan stellen. Aan de andere kant overweegt u meer voorraad, wat uw klanten tevreden houdt, maar een last voor uw budget kan zijn. Om een slimme keuze te kunnen maken in dit aanhoudende getouwtrek, moet u begrijpen waar uw huidige voorraadbeslissingen u op deze afwegingscurve plaatsen. Ben je op een punt waar je de druk aankunt, of moet je verder schuifelen naar een comfortabelere plek?

Als u deze vraag niet kunt beantwoorden, betekent dit dat u nog steeds vertrouwt op verouderde methoden, waardoor u het risico loopt op overtollige voorraad of onvervulde klantbehoeften. Bekijk de video zodat u precies kunt zien waar u zich op deze curve bevindt en beter begrijpt of u op uw plaats wilt blijven of naar een meer optimale positie wilt gaan.

En als u besluit te verhuizen, hebben wij de tools om u te begeleiden. Dankzij de geavanceerde 'wat-als'-analyse van Smart IP&O kunnen bedrijven nauwkeurig de impact evalueren van verschillende voorraadstrategieën, zoals aanpassingen aan de veiligheidsvoorraden of veranderingen in bestelpunten, op hun evenwicht tussen opslagkosten en serviceniveaus. Door vraagscenario's en voorraadbeleid te simuleren, biedt Smart IP&O een duidelijke visualisatie van potentiële financiële resultaten en implicaties voor het serviceniveau, waardoor datagestuurde strategische beslissingen mogelijk worden. Deze krachtige tool zorgt ervoor dat bedrijven een optimaal evenwicht kunnen bereiken, waardoor overtollige voorraad en de daarmee samenhangende kosten worden geminimaliseerd en tegelijkertijd een hoog serviceniveau wordt gehandhaafd om efficiënt aan de vraag van de klant te voldoen.  

MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen.

Tijdens een recent evenement van de Maximo Utilities Working Group verklaarden verschillende potentiële klanten bijvoorbeeld dat “onze EAM dat zal doen” toen hen werd gevraagd naar de vereisten voor het voorspellen van het gebruik, het verrekenen van leveringsplannen en het optimaliseren van het voorraadbeleid. Ze waren verrast toen ze hoorden dat dit niet het geval was en wilden meer weten.

In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen.   

EAM-systemen

EAM-systemen kunnen geen prognoses van toekomstig gebruik verwerken. Deze systemen zijn eenvoudigweg niet ontworpen om leveringsplanning uit te voeren en veel systemen hebben niet eens een plek om prognoses vast te houden. Dus wanneer een MRO-bedrijf bekende vereisten voor geplande productie- of investeringsprojecten moet verrekenen, is een add-on-applicatie zoals Smart IP&O is nodig.

Voorraadoptimalisatiesoftware met functies die de planning ondersteunen van een bekende toekomstige vraag, gebruikt projectgebaseerde gegevens die niet in het EAM-systeem worden bijgehouden (inclusief de startdatums van het project, de duur en wanneer elk onderdeel naar verwachting nodig zal zijn) en berekent een prognose per periode over elke planningshorizon. Deze “geplande” voorspelling kan worden geprojecteerd naast statistische voorspellingen van de “ongeplande” vraag die voortkomt uit normale slijtage. Op dat moment kan software voor onderdelenplanning het aanbod salderen en de kloof tussen vraag en aanbod identificeren. Dit zorgt ervoor dat deze hiaten niet onopgemerkt blijven en resulteren in tekorten die anders de voltooiing van de projecten zouden vertragen. Het minimaliseert ook de overtollige voorraad die anders te snel zou worden besteld en verbruikt onnodig contant geld en magazijnruimte. Ook hier gaan MRO-bedrijven er soms ten onrechte van uit dat deze mogelijkheden worden gedekt door hun EAM-pakket.

ERP-systemen

ERP-systemen bevatten daarentegen doorgaans een MRP-module die is ontworpen om een prognose op te nemen en de materiaalbehoeften te verrekenen. Bij de verwerking wordt rekening gehouden met de huidige voorraad, openstaande verkooporders, geplande opdrachten, inkomende inkooporders, eventuele stuklijsten en artikelen die onderweg zijn tijdens de overdracht tussen locaties. Het vergelijkt deze huidige statuswaarden met de velden van het aanvulbeleid plus eventuele maandelijkse of wekelijkse prognoses om te bepalen wanneer aanvulling moet worden voorgesteld (een datum) en hoeveel moet worden aangevuld (een hoeveelheid).

Waarom zou u dus niet alleen het ERP-systeem gebruiken om het leveringsplan op te stellen en tekorten en overschotten te voorkomen? Ten eerste: hoewel ERP-systemen een tijdelijke aanduiding hebben voor een prognose en sommige systemen het aanbod kunnen salderen met behulp van hun MRP-modules, maken ze het niet gemakkelijk om de geplande vraagvereisten die verband houden met kapitaalprojecten op elkaar af te stemmen. Meestal worden de gegevens over wanneer geplande projecten zullen plaatsvinden buiten het ERP bijgehouden, met name de stuklijst van het project waarin wordt beschreven welke onderdelen nodig zijn om het project te ondersteunen. Ten tweede bieden veel ERP-systemen niets effectiefs als het gaat om voorspellende mogelijkheden, maar vertrouwen ze in plaats daarvan op eenvoudige wiskunde die gewoon niet werkt voor serviceonderdelen vanwege de hoge prevalentie van intermitterende vraag. Ten slotte hebben ERP-systemen geen flexibele, gebruiksvriendelijke interfaces die de interactie met de prognoses en het leveringsplan ondersteunen.

Puntlogica opnieuw ordenen

Zowel ERP als EAM hebben tijdelijke aanduidingen voor methoden voor het aanvullen van bestelpunten, zoals Min/Max-niveaus. U kunt voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken om deze velden in te vullen met het voor risico aangepaste bestelpuntbeleid. Vervolgens worden binnen de ERP- of EAM-systemen bestellingen geactiveerd wanneer de werkelijke (niet-geprognosticeerde) vraag de voorhanden voorraad onder de Min. Dit type beleid maakt geen gebruik van een traditionele voorspelling die de vraag week na week of maand na maand projecteert en wordt vaak “vraaggestuurde aanvulling” genoemd (aangezien bestellingen alleen plaatsvinden wanneer de werkelijke vraag de voorraad onder een door de gebruiker gedefinieerd niveau drijft). drempelwaarde).

Maar het feit dat er geen gebruik wordt gemaakt van een periode-over-periode voorspelling betekent niet dat het niet voorspellend is. Het beleid voor herbestellingspunten moet gebaseerd zijn op een voorspelling van de vraag gedurende een aanvultermijn plus een buffer om te beschermen tegen vraag- en aanbodvariabiliteit. MRO-bedrijven moeten weten welk voorraadrisico zij lopen bij een bepaald voorraadbeleid. Voorraadbeheer is tenslotte risicobeheer – vooral in MRO-bedrijven, waar de kosten van stockout zo hoog zijn. Toch bieden ERP en EAM geen enkele mogelijkheid om het voorraadbeleid aan te passen aan de risico's. Ze dwingen gebruikers om dit beleid extern handmatig te genereren of om eenvoudige vuistregels te gebruiken die niet in detail beschrijven welke risico's verbonden zijn aan de keuze van het beleid.

Overzicht

Supply chain planningsfunctionaliteit zoals voorraadoptimalisatie is niet de kernfocus van EAM en ERP. U moet gebruikmaken van aanvullende planningsplatforms, zoals Smart IP&O, die statistische prognoses, gepland projectbeheer en voorraadoptimalisatie ondersteunen. Smart IP&O zal prognoses en voorraadbeleid ontwikkelen die kunnen worden ingevoerd in een EAM- of ERP-systeem om de dagelijkse bestellingen te stimuleren.

In deze videoblog verkennen we de cruciale rollen van Descriptive, Predictive en Prescriptive Analytics in voorraadbeheer, waarbij we hun essentiële bijdragen aan het stimuleren van supply chain-optimalisatie benadrukken door middel van strategische vooruitziendheid en inzichtelijke data-analyse.

Deze analyses bevorderen een dynamisch, responsief en efficiënt ecosysteem voor voorraadbeheer door voorraadbeheerders in staat te stellen de huidige activiteiten te monitoren, te anticiperen op toekomstige ontwikkelingen en optimale antwoorden te formuleren. We laten u zien hoe Descriptive Analytics u op de hoogte houdt van de huidige activiteiten, Predictive Analytics u helpt te anticiperen op toekomstige eisen en Prescriptive Analytics uw strategische beslissingen begeleidt voor maximale efficiëntie en kosteneffectiviteit.

Aan het einde van de video heeft u een goed inzicht in hoe u deze analyses kunt gebruiken om uw voorraadbeheerstrategieën te verbeteren. Dit zijn niet zomaar tools, maar een nieuwe manier van denken over en benaderen van voorraadoptimalisatie met ondersteuning van moderne software.

“Zakendoen is oorlog” is misschien een overdreven metafoor, maar het is niet zonder geldigheid. Net als de ‘Bomber Gap’ en de ‘Missile Gap’ liggen de zorgen om achterop te raken bij de concurrentie, en de daaruit voortvloeiende dreiging van vernietiging, altijd op de loer in de hoofden van bedrijfsleiders. Als ze dat niet doen, moeten ze dat doen, want niet alle gaten zijn denkbeeldig (de Bomber Gap en de Missile Gap bleken niet te bestaan tussen de VS en de USSR, maar de kloof tussen de Japanse en Amerikaanse productiviteit in de jaren tachtig was maar al te reëel). Het verschil tussen paranoia en gerechtvaardigde bezorgdheid is het omzetten van angst in feiten. Dit bericht gaat over het organiseren van uw aandacht voor mogelijke hiaten in de supply chain-analyses van uw bedrijf.

Hiaten in het toezicht

Het Amerikaanse leger heeft een gezegde: “Tijd besteed aan verkenning is nooit verspilde tijd.” Zo nu en dan, onze Slimme voorspeller blog heeft een bericht waarmee je je hoofd op een draai kunt zetten om te zien wat er om je heen gebeurt. Een voorbeeld is ons bericht op digitale tweelingen, een hot topic in de technische wereld. Samenvattend: het gebruik van vraag- en aanbodsimulaties om zwakke punten in uw voorraadplan op te sporen is een vorm van supply chain-verkenning. Door deze gaten in het toezicht te dichten, kunnen bedrijven corrigerende maatregelen nemen voordat zich een daadwerkelijk probleem voordoet.

Situationele bewustzijnsverschillen

Een militaire commandant moet bijhouden wat er beschikbaar is voor gebruik en hoe goed het wordt gebruikt. De rapporten beschikbaar in Smart Operational Analytics houdt u op de hoogte van uw voorraadaantallen, de nauwkeurigheid van uw prognoses, het reactievermogen van uw leveranciers en trends op deze en andere operationele gebieden. U weet precies waar u staat op het gebied van diverse supply chain-KPI's, zoals serviceniveau, opvullingspercentages en voorraadomloop. U weet of de werkelijke prestaties overeenkomen met de geplande prestaties en of het voorraadplan (dat wil zeggen wat u moet bestellen, wanneer, bij wie en waarom) wordt nageleefd of genegeerd.

Behendigheidsverschillen

De zakelijke omgeving kan snel veranderen. Het enige dat nodig is, is een tanker die zijdelings vastzit in het Suezkanaal, een paar ballistische anti-scheepsraketten in de Rode Zee, of een weersgebeurtenis in de hele regio. Deze catastrofes kunnen net zo goed op de hoofden van uw concurrenten terechtkomen als op die van u, maar wie van u is wendbaar genoeg om als eerste te reageren? Uitzonderingsrapportage in Vraagplanner en slimme operationele analyses kan grote veranderingen in de aard van de vraag detecteren, zodat u snel verouderde vraaggegevens eruit kunt filteren voordat deze al uw berekeningen voor vraagprognoses of voorraadoptimalisatie vergiftigen. Smart Demand Planner kan vooraf waarschuwen voor een aanstaande stijging of daling van de vraag. Smart Inventory Optimization kan u helpen uw tactieken voor het aanvullen van uw voorraad aan te passen aan deze verschuivingen in de vraag.

Innovatiehiaten

Of je nu naar je concurrentie verwijst als ‘The Other Guys’ of ‘Everybody Else’ of iets dat niet kan worden afgedrukt, degenen waar je je zorgen over moet maken, zijn degenen die altijd op zoek zijn naar een voorsprong. Wanneer u Smart als uw partner kiest, geven wij u die voorsprong met innovatieve maar in de praktijk bewezen voorspellende oplossingen. Smart Software innoveert al sinds de geboorte, meer dan 40 jaar geleden, voorspellende modellen.

• Onze eerste producten introduceerden meerdere technische innovaties: beoordeling van de voorspelde kwaliteit door naar de toekomst te kijken en niet naar het verleden; automatische selectie van de beste uit een reeks concurrerende methodologieën, waarbij gebruik wordt gemaakt van de graphics op de eerste pc's om eenvoudige beheeroverschrijvingen van statistische voorspellingen mogelijk te maken.

• Later hebben we een radicaal andere benadering bedacht en gepatenteerd voor het voorspellen van de intermitterende vraag die kenmerkend is voor zowel reserveonderdelen als dure duurzame goederen. Onze technologie is gepatenteerd en heeft meerdere prijzen ontvangen voor de dramatische verbetering van het voorraadbeheer. De oplossing is nu een in de praktijk bewezen aanpak die wordt gebruikt door veel toonaangevende bedrijven op het gebied van serviceonderdelen, MRO, aftermarket-onderdelen en buitendienst.

• Meer recentelijk neemt het cloudplatform van Smart voor vraagvoorspelling, voorspellende modellering, voorraadoptimalisatie en analyse alle relevante gegevens die anders opgesloten zitten in uw ERP- of EAM-systemen, externe bestanden en andere ongelijksoortige gegevensbronnen, en organiseert deze in de Slimme datapijplijn, structureert het in onze gemeenschappelijk datamodel, en verwerkt deze in onze AWS-wolk. Smart maakt gebruik van de kracht van ons gepatenteerd probabilistische vraagsimulaties in Smart Inventory Optimization om de regels die u gebruikt om elk van uw voorraaditems te beheren, te stresstesten en te optimaliseren.

Het is mijn taak, samen met mijn medeoprichter Dr. Nelson Hartunian, ons data science-team en academische consultants, om de grenzen van supply chain-analyses te blijven verleggen en de voordelen voor u terug te brengen door voortdurend nieuwe versies van onze producten uit te rollen, zodat u zorg ervoor dat u niet blijft steken in een innovatiekloof – of in een van de andere.