Sommige bedrijven investeren in software om hen te helpen hun voorraad te beheren, of het nu gaat om reserveonderdelen of eindproducten. Maar een verrassend aantal anderen speelt elke dag het Inventory Guessing Game, vertrouwend op een ingebeelde “Golden Gut” of op gewoon geluk om hun inventariscontroleparameters in te stellen. Maar wat voor resultaten verwacht je met die aanpak?

Hoe goed bent u in het aanvoelen van de juiste waarden? In deze blogpost wordt u uitgedaagd om de beste Min- en Max-waarden voor een notioneel voorraaditem te raden. We laten u de vraaggeschiedenis zien, geven u een paar relevante feiten, waarna u Min- en Max-waarden kunt kiezen en zien hoe goed ze zouden werken. Klaar?

De uitdaging

Figuur 1 toont de dagelijkse vraaggeschiedenis van het artikel. De gemiddelde vraag bedraagt 2 eenheden per dag. De doorlooptijd voor het aanvullen is constant 10 dagen (wat onrealistisch is maar in uw voordeel werkt). Bestellingen die niet direct uit voorraad leverbaar zijn, kunnen niet worden nabesteld en gaan verloren. U wilt minimaal een opvullingspercentage van 80% bereiken, maar niet tegen elke prijs. U wilt ook het gemiddelde aantal beschikbare eenheden minimaliseren en toch een opvullingspercentage van ten minste 80% bereiken. Welke Min- en Max-waarden zouden een 80%-opvullingspercentage opleveren met het laagste gemiddelde aantal beschikbare eenheden? [Neem uw antwoorden op, zodat u ze later kunt controleren. De oplossing staat hieronder aan het einde van het artikel.]

Berekening van de beste min- en max-waarden

De manier om de beste waarden te bepalen is door een digitale tweeling te gebruiken, ook wel een Monte Carlo-simulatie genoemd. De analyse creëert een groot aantal vraagscenario's en passeert deze door de wiskundige logica van het voorraadbeheersysteem om te zien welke waarden zullen worden overgenomen door de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's).

We hebben voor dit probleem een digitale tweeling gebouwd en deze systematisch getest met 1.085 paar Min- en Max-waarden. Voor elk paar hebben we in totaal 100 keer 365 bedrijfsdagen gesimuleerd. Vervolgens hebben we het gemiddelde van de resultaten genomen om de prestaties van het Min/Max-paar te beoordelen in termen van twee KPI's: opvullingspercentage en gemiddelde voorraad.

Figuur 2 toont de resultaten. De inherente afweging tussen voorraadomvang en opvullingspercentage is duidelijk in de figuur: als je een hoger opvullingspercentage wilt, moet je een grotere voorraad accepteren. Op elk inventarisniveau is er echter een bereik aan opvullingspercentages, dus het is de bedoeling om het Min/Max-paar te vinden dat het hoogste opvullingspercentage oplevert voor een inventaris van een bepaalde grootte.

Een andere manier om Figuur 2 te interpreteren is door te focussen op de groene stippellijn die het beoogde 80%-opvullingspercentage aangeeft. Er zijn veel Min/Max-paren die in de buurt van het 80%-doel kunnen raken, maar ze verschillen qua voorraadgrootte van ongeveer 6 tot ongeveer 8 eenheden. Figuur 3 zoomt in op dat gebied van Figuur 2 en toont een behoorlijk aantal Min/Max-paren die competitief zijn.

We hebben de resultaten van alle 1.085 simulaties gesorteerd om te identificeren wat economen de efficiënte grens noemen. De efficiënte grens is de reeks meest efficiënte Min/Max-paren om de wisselwerking tussen opvullingspercentage en aanwezige eenheden te benutten. Dat wil zeggen, het is een lijst met Min/Max-paren die de goedkoopste manier bieden om elk gewenst opvullingspercentage te bereiken, niet alleen 80%. Figuur 4 toont de efficiënte grens voor dit probleem. Van links naar rechts kunt u de laagste prijs aflezen die u zou moeten betalen (gemeten aan de hand van de gemiddelde voorraadgrootte) om het beoogde opvullingspercentage te bereiken. Om bijvoorbeeld een opvullingspercentage van 90% te bereiken, zou u een gemiddelde voorraad van ongeveer 10 eenheden moeten hebben.

Figuren 2, 3 en 4 tonen resultaten voor verschillende Min/Max-paren, maar geven niet de waarden van Min en Max achter elk punt weer. Tabel 1 toont alle simulatiegegevens: de waarden van Min, Max, gemiddelde beschikbare eenheden en opvullingspercentage. Het antwoord op het raadspel is gemarkeerd in de eerste regel van de tabel: Min=7 en Max=13¹. Heb je het juiste antwoord gekregen, of iets dat in de buurt komt?²? Heb je misschien de efficiënte grens bereikt?

Conclusies

Misschien heb je geluk gehad, of misschien heb je inderdaad een Gouden Darm, maar de kans is groter dat je niet het juiste antwoord hebt gekregen, en nog waarschijnlijker dat je het niet eens hebt geprobeerd. Het vinden van het juiste antwoord is buitengewoon moeilijk zonder de digitale tweeling te gebruiken. Raden is onprofessioneel.

Een stap verder dan raden is ‘raden en zien’, waarbij u uw gok implementeert en vervolgens een tijdje (maanden?) wacht om te zien of de resultaten u bevallen. Die tactiek is op zijn minst ‘wetenschappelijk’, maar inefficiënt.

Denk nu eens aan de moeite om de beste (Min,Max) paren voor duizenden items te bepalen. Op die schaal is er zelfs nog minder reden om het inventarisraadspel te spelen. Het juiste antwoord is om het te spelen… Slim³.

¹ Dit antwoord heeft een bonus, omdat het een opvullingspercentage van iets meer dan 80% behaalt bij een lagere gemiddelde voorraadgrootte dan de Min/Max-combinatie die precies 80% bereikte. Met andere woorden: (7,13) bevindt zich op de efficiënte grens.

² Omdat deze resultaten afkomstig zijn van een simulatie in plaats van een exacte wiskundige vergelijking, is er een bepaalde foutmarge verbonden aan elk geschat opvullingspercentage en voorraadniveau. Omdat de gemiddelde resultaten echter gebaseerd waren op 100 simulaties over een periode van 365 dagen, zijn de foutmarges echter klein. Over alle experimenten heen waren de gemiddelde standaardfouten in het opvullingspercentage en de gemiddelde voorraad respectievelijk slechts 0,009% en 0,129 eenheden.

³ Mocht je dit nog niet weten: een van de oprichters van Smart Software was … Charlie Smart.

Evenwichtsoefening

Bij voorraadbeheer gaat het, net als bij alles, om het balanceren van concurrerende prioriteiten. Wilt u een lean inventaris? Ja! Wil jij kunnen zeggen “Het is op voorraad” als een klant iets wil kopen? Ja!

Maar kun je het op beide manieren hebben? Slechts tot op zekere hoogte. Als u uw voorraad te agressief aanpast, riskeert u voorraadtekorten. Als je voorraadtekorten uitroeit, creëer je een opgeblazen voorraad. U wordt gedwongen een bevredigend evenwicht te vinden tussen de twee concurrerende doelen: een beperkte voorraad en een hoge beschikbaarheid van artikelen.

Een balans bereiken

Hoe breng je dat evenwicht tot stand? Te veel voorraadplanners 'schatten' hun weg naar een of ander antwoord. Of ze bedenken een keer een slim antwoord en hopen dat het een verre houdbaarheidsdatum heeft en blijven het gebruiken terwijl ze zich op andere problemen concentreren. Helaas zullen verschuivingen in de vraag en/of veranderingen in de prestaties van leveranciers en/of verschuivingen in de prioriteiten van uw eigen bedrijf oude voorraadplannen overbodig maken en u weer terugbrengen waar u begon.

Het is onvermijdelijk dat elk plan een houdbaarheidsdatum heeft en moet worden bijgewerkt. Het is echter zeker niet de beste praktijk om de ene gok door de andere te vervangen. In plaats daarvan zou elke planningscyclus gebruik moeten maken van moderne supply chain-software om giswerk te vervangen door op feiten gebaseerde analyses met behulp van waarschijnlijkheidsberekeningen.

Ken jezelf

Het enige dat software niet kan, is een beste antwoord berekenen zonder uw prioriteiten te kennen. Hoeveel prioriteit geeft u aan lean inventory boven artikelbeschikbaarheid? Software voorspelt de voorraad- en beschikbaarheidsniveaus die worden veroorzaakt door de beslissingen die u neemt over het beheer van elk item in uw inventaris, maar alleen u kunt beslissen of een bepaalde reeks belangrijke prestatie-indicatoren consistent is met wat u wilt.

Weten wat je wilt in algemene zin is gemakkelijk: je wilt alles. Maar weten wat je voorkeur heeft bij het vergelijken van specifieke scenario's is moeilijker. Het helpt om een scala aan realiseerbare mogelijkheden te kunnen zien en na te denken over wat het beste lijkt als ze naast elkaar worden gelegd.

Zie wat het volgende is

Supply chain-software kan u inzicht geven in de afwegingscurve. Over het algemeen weet u dat een beperkte voorraad en een hoge beschikbaarheid van artikelen elkaar tegenwerken, maar het zien van artikelspecifieke afwegingscurven verscherpt uw focus.

Waarom is er een bocht? Omdat u keuzes heeft over hoe u elk item beheert. Als u bijvoorbeeld voortdurend de voorraadstatus controleert, welke waarden wijst u dan toe aan de Min en Max waarden die bepalen wanneer aanvullingen moeten worden besteld en hoeveel er moet worden besteld. De afwegingscurve ontstaat omdat het kiezen van verschillende Min- en Max-waarden leidt tot verschillende niveaus van bij de hand inventaris en verschillende niveaus van artikelbeschikbaarheid, bijvoorbeeld zoals gemeten door vulpercentage.

Een scenario voor analyse

Om deze ideeën te illustreren, gebruikte ik a digitale tweeling  om in te schatten hoe verschillende waarden van Min en Max in een bepaald scenario zouden presteren. Het scenario concentreerde zich op een fictief reserveonderdeel met een puur willekeurige vraag met een redelijk hoog niveau onderbreking (37% aan dagen zonder vraag). De doorlooptijden voor het aanvullen waren een fluitje van een cent tussen 7 en 14 dagen. De Min- en Max-waarden werden systematisch gevarieerd: Min van 20 tot 40 eenheden, Max van Min+1 eenheden tot 2xMin eenheden. Elk (Min,Max) paar werd in totaal 1000 keer gesimuleerd gedurende 365 dagen gebruik. Vervolgens werden de resultaten gemiddeld om zowel het gemiddelde aantal beschikbare eenheden als het vulpercentage te schatten, dat wil zeggen het percentage van de dagelijkse behoeften waaraan onmiddellijk werd voldaan vanaf voorraad. Als de voorraad niet beschikbaar was, werd deze nabesteld.

Resultaten

Het experiment leverde twee soorten resultaten op:

• Grafieken die de relatie tonen tussen de min- en max-waarden en twee belangrijke prestatie-indicatoren: opvullingspercentage en gemiddelde beschikbare eenheden.
• Een afwegingscurve die laat zien hoe het opvullingspercentage en de beschikbare eenheden met elkaar in evenwicht zijn.

Figuur 1 toont de beschikbare inventaris als functie van de waarden van Min en Max. Het experiment leverde handniveaus op variërend van bijna 0 tot ongeveer 40 eenheden. Over het algemeen resulteert het constant houden van Min en het verhogen van Max in meer beschikbare eenheden. De relatie met Min is complexer: Max constant houden, Min verhogen voegt eerst de voorraad toe, maar vermindert deze op een gegeven moment.

Figuur 2 toont het vulpercentage als functie van de waarden Min en Max. Het experiment leverde opvullingspercentages op variërend van bijna 0% tot 100%. Over het algemeen weerspiegelden de functionele relaties tussen het opvullingspercentage en de waarden van Min en Max die in Figuur 1.

Figuur 3 maakt het belangrijkste punt duidelijk en laat zien hoe het variëren van Min en Max tot een perverse combinatie van de belangrijkste prestatie-indicatoren leidt. Over het algemeen zijn de waarden Min en Max die de beschikbaarheid van artikelen maximaliseren (opvullingspercentage) dezelfde waarden die de voorraadkosten maximaliseren (gemiddelde beschikbare eenheden). Dit algemene patroon wordt weergegeven door de blauwe curve. De experimenten leverden ook enkele uitlopers van de blauwe curve op die verband houden met slechte keuzes voor Min en Max, in de zin dat andere keuzes deze domineren door hetzelfde opvullingspercentage te produceren met een lagere voorraad.

Conclusies

Figuur 3 maakt duidelijk dat uw keuze voor het beheer van een voorraadartikel u dwingt om voorraadkosten af te wegen tegen de beschikbaarheid van artikelen. Je kunt enkele inefficiënte combinaties van Min- en Max-waarden vermijden, maar je kunt niet aan de afweging ontsnappen.

De goede kant van deze realiteit is dat je niet hoeft te raden wat er zal gebeuren als je je huidige waarden van Min en Max naar iets anders verandert. De software vertelt u wat de verhuizing u oplevert en wat het u gaat kosten. U kunt uw Guestimator-hoed afzetten en met vertrouwen uw ding doen.

Figuur 1 Voorhanden inventaris als functie van de min- en max-waarden

Figuur 2 Vulsnelheid als functie van Min- en Max-waarden

Figuur 3 Afwegingscurve tussen opvullingspercentage en voorhanden voorraad

Ik begin met een bekentenis: ik ben een algoritme-man. Mijn hart leeft in de ‘machinekamer’ van onze software, waar razendsnelle berekeningen heen en weer gaan door de AWS-cloud, waardoor vraag- en aanbodscenario’s worden gegenereerd die worden gebruikt als leidraad voor belangrijke beslissingen over vraagvoorspelling en voorraadbeheer.

Maar ik erken dat het doelwit van al die mooie, woedende berekeningen het brein van de baas is, de persoon die verantwoordelijk is om ervoor te zorgen dat op de meest efficiënte en winstgevende manier aan de vraag van de klant wordt voldaan. Deze blog gaat dus over Smart Operational Analytics (SOA), waarmee rapportages voor het management worden gemaakt. Of, zoals ze in het leger worden genoemd, sit-reps.

Alle berekeningen die door de planners met behulp van onze software worden begeleid, worden uiteindelijk gedestilleerd in de SOA-rapporten voor het management. De rapporten richten zich op vijf gebieden: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

Voorraadanalyse

Deze rapporten houden de huidige voorraadniveaus in de gaten en identificeren gebieden die verbetering behoeven. De nadruk ligt op de huidige voorraadaantallen en hun status (voorhanden, onderweg, in quarantaine), voorraadwisselingen en excessen versus tekorten.

Voorraadprestaties

Deze rapporten houden Key Performance Indicators (KPI's) bij, zoals opvullingspercentages, serviceniveaus en voorraadkosten. De analytische berekeningen elders in de software begeleiden u bij het behalen van uw KPI-doelen door Key Performance Predictions (KPP's) te berekenen op basis van aanbevolen instellingen voor bijvoorbeeld bestelpunten en bestelhoeveelheden. Maar soms komen er verrassingen voor, of wordt het operationele beleid niet uitgevoerd zoals aanbevolen, waardoor er altijd enige discrepantie zal zijn tussen KPP's en KPI's.

Voorraadtrends

Weten waar de zaken er vandaag voor staan is belangrijk, maar zien waar de zaken zich ontwikkelen is ook waardevol. Deze rapporten onthullen trends in de vraag naar artikelen, voorraadgebeurtenissen, het gemiddelde aantal beschikbare dagen, de gemiddelde verzendtijd en meer.

Prestaties van leveranciers

Uw bedrijf kan niet optimaal presteren als uw leveranciers u naar beneden halen. Deze rapporten monitoren de prestaties van leveranciers op het gebied van de nauwkeurigheid en snelheid van het invullen van aanvullingsorders. Als u meerdere leveranciers voor hetzelfde artikel heeft, kunt u deze met elkaar vergelijken.

Vraagafwijkingen

Uw gehele voorraadsysteem is vraaggestuurd en alle voorraadbeheerparameters worden berekend na het modelleren van de artikelvraag. Dus als er iets vreemds gebeurt aan de vraagzijde, moet u waakzaam zijn en u voorbereiden op het herberekenen van zaken als min- en max-waarden voor artikelen die zich vreemd beginnen te gedragen.

Overzicht

Het eindpunt van alle enorme berekeningen in onze software is het dashboard dat het management laat zien wat er aan de hand is, wat de toekomst biedt en waar de aandacht op moet worden gevestigd. Smart Inventory Analytics is het onderdeel van ons software-ecosysteem gericht op de C-Suite van uw bedrijf.

Figuur 1: Enkele voorbeeldrapportages in grafische vorm

Ruim veertig jaar geleden bestond Smart Software uit drie vrienden die in de kelder van een kerk een bedrijf begonnen te starten. Tegenwoordig is ons team uitgebreid en opereert vanuit meerdere locaties in Massachusetts, New Hampshire en Texas, met teamleden in Engeland, Spanje, Armenië en India. Net als velen van u in uw functie hebben wij manieren gevonden om gedistribueerde teams voor ons en voor u te laten werken.

Deze notitie gaat over een ander soort teamwerk: de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. Ik schrijf vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is mijn onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken.

Onze softwaresuite, Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O™) is in staat tot zeer gedetailleerde berekeningen van de toekomstige vraag en de voorraadcontroleparameters (bijvoorbeeld bestelpunten en bestelhoeveelheden) die die vraag het meest effectief zouden beheren. Maar om al die kracht optimaal te kunnen benutten, is uw inbreng nodig. Je moet samenwerken met de algoritmen.

Die interactie kan verschillende vormen aannemen. U kunt beginnen door simpelweg te beoordelen hoe het nu met u gaat. De rapportschrijffuncties in Smart IP&O (Smart Operational Analytics™) kunnen al uw transactiegegevens verzamelen en analyseren om uw Key Performance Indicators (KPI's) te meten, zowel financieel (bijvoorbeeld voorraadinvesteringen) als operationeel (bijvoorbeeld opvullingspercentages).

De volgende stap zou kunnen zijn om SIO (Smart Inventory Optimization™), de inventarisanalyse binnen SIP&O, te gebruiken om ‘wat-als’-spelletjes met de software te spelen. U kunt zich bijvoorbeeld afvragen: 'Wat als we de bestelhoeveelheid voor artikel 1234 verlagen van 50 naar 40?' De software vermaalt de cijfers om u te laten weten hoe dat zou uitpakken, waarna u reageert. Dit kan handig zijn, maar wat als u 50.000 items moet overwegen? Je zou wat-als-spellen willen doen voor een paar cruciale items, maar niet voor allemaal.

De echte kracht zit hem in het gebruik van de automatische optimalisatiemogelijkheden in SIO. Hier kunt u op grote schaal samenwerken met de algoritmen. Op basis van uw zakelijke oordeel kunt u “groepen” creëren, dat wil zeggen verzamelingen van items die enkele cruciale kenmerken gemeen hebben. U kunt bijvoorbeeld een groep maken voor 'kritieke reserveonderdelen voor klanten van elektriciteitsbedrijven', bestaande uit 1.200 onderdelen. Vervolgens kunt u, opnieuw op basis van uw zakelijk oordeel, specificeren welke standaard voor de beschikbaarheid van artikelen moet gelden voor alle artikelen in die groep (bijvoorbeeld: “minstens 95% kans dat de voorraad binnen een jaar niet op voorraad is”). Nu kan de software het overnemen en automatisch de beste bestelpunten en bestelhoeveelheden voor elk van deze artikelen berekenen om de gewenste artikelbeschikbaarheid tegen de laagst mogelijke totale kosten te bereiken. En dat, beste lezer, is krachtig teamwerk.

Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie.

Nauwkeurigheid wordt weergegeven als een percentage tussen nul en 100, terwijl foutpercentages bij nul beginnen maar geen bovengrens hebben. Rapporten van MAPE (gemiddelde absolute procentuele fout) of andere foutstatistieken kunnen de titel 'voorspellingsnauwkeurigheid'-rapporten krijgen, waardoor het onderscheid vervaagt. Het kan dus zijn dat u wilt weten hoe u vanuit het foutenperspectief kunt overstappen naar het nauwkeurigheidsperspectief dat uw bedrijf omarmt. In deze blog wordt aan de hand van enkele voorbeelden beschreven hoe.

Nauwkeurigheidsgegevens worden zo berekend dat wanneer de werkelijke waarde gelijk is aan de voorspelling, de nauwkeurigheid 100% is en wanneer de voorspelling het dubbele of de helft is van de werkelijke, de nauwkeurigheid 0% is. Rapporten waarin de voorspelling met de werkelijkheid wordt vergeleken, bevatten vaak het volgende:

• De daadwerkelijke
• De prognose
• Eenheidsfout = Prognose – Werkelijk
• Absolute fout = Absolute waarde van eenheidsfout
• Absolute %-fout = Abs-fout / Werkelijk, als een %
• Nauwkeurigheid % = 100% – Absolute %-fout

Bekijk een paar voorbeelden die het verschil in aanpak illustreren. Stel dat de Werkelijke = 8 en de voorspelling is 10.

Eenheidsfout is 10 – 8 = 2

Absolute %-fout = 2/8, als % = 0,25 * 100 = 25%

Nauwkeurigheid = 100% – 25% = 75%.

Laten we nu zeggen dat de werkelijke waarde 8 is en de voorspelling 24.

Eenheidsfout is 24– 8 = 16

Absolute %-fout = 16/8 als % = 2 * 100 = 200%

Nauwkeurigheid = 100% – 200% = negatief is ingesteld op 0%.

In het eerste voorbeeld leveren nauwkeurigheidsmetingen dezelfde informatie op als foutmetingen, aangezien de voorspelling en de werkelijke situatie al relatief dicht bij elkaar liggen. Maar als de fout meer dan het dubbele is van de werkelijke, komen de nauwkeurigheidsmetingen uit op nul. Het geeft wel correct aan dat de voorspelling helemaal niet accuraat was. Maar het tweede voorbeeld is nauwkeuriger dan een derde, waarbij de werkelijke waarde 8 is en de voorspelling 200. Dat is een onderscheid dat een nauwkeurigheidsbereik van 0 tot 100% niet registreert. In dit laatste voorbeeld:

Eenheidsfout is 200 – 8 = 192

Absolute %-fout = 192/8, als % = 24 * 100 = 2,400%

Nauwkeurigheid = 100% – 2.400% = negatief is ingesteld op 0%.

Foutstatistieken blijven informatie verschaffen over hoe ver de voorspelling afwijkt van de werkelijke en geven aantoonbaar een betere weergave van de nauwkeurigheid van de voorspelling.

Wij moedigen aan om het foutperspectief te hanteren. U hoopt eenvoudigweg op een klein foutpercentage dat aangeeft dat de voorspelling niet ver van de werkelijkheid ligt, in plaats van te hopen op een groot nauwkeurigheidspercentage dat aangeeft dat de voorspelling dicht bij de werkelijkheid ligt. Deze mentaliteitsverandering biedt dezelfde inzichten en elimineert vervormingen.