In dit artikel zullen we de functionaliteit voor 'voorgestelde bestellingen' in Epicor BisTrack bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen en voorraadtekorten te minimaliseren door de afwegingen tussen voorraadrisico's nauwkeurig te beoordelen. en voorraadkosten.

Automatisering van bevoorrading in Epicor BisTrack
Epicor BisTrack's “Suggested Ordering” kan de aanvulling beheren door voor te stellen wat te bestellen en wanneer, via op punten gebaseerd beleid voor herbestelling, zoals min-max en/of handmatig gespecificeerde leveringsweken. BisTrack bevat een aantal basisfunctionaliteiten om deze parameters te berekenen op basis van gemiddeld gebruik of omzet, doorlooptijd van leveranciers en/of door de gebruiker gedefinieerde seizoensaanpassingen. Als alternatief kunnen nabestelpunten volledig handmatig worden opgegeven. BisTrack presenteert de gebruiker vervolgens een lijst met voorgestelde bestellingen door inkomend aanbod, huidige voorraad, uitgaande vraag en voorraadbeleid op elkaar af te stemmen.

Hoe Epicor BisTrack “Aanbevolen bestelling” werkt
Om een lijst met voorgestelde bestellingen te krijgen, specificeren gebruikers de methoden achter de suggesties, inclusief locaties waarvoor ze bestellingen moeten plaatsen en hoe ze het voorraadbeleid kunnen bepalen dat bepaalt wanneer een suggestie wordt gedaan en in welke hoeveelheid.

Eerst wordt het veld “methode” gespecificeerd uit de volgende opties om te bepalen welk soort suggestie wordt gegenereerd en voor welke locatie(s):

Aankoop – Aanbevelingen voor inkooporders genereren.

1. Gecentraliseerd voor alle vestigingen – Genereert suggesties voor één locatie die inkopen doet voor alle andere locaties.
2. Per individueel filiaal – Genereert suggesties voor meerdere locaties (leveranciers verzenden rechtstreeks naar elk filiaal).
3. Per bronvertakking – Genereert suggesties voor een bronvertakking die materiaal zal overbrengen naar vertakkingen die deze bedient (“hub en sprak”).
4. Individuele vestigingen met overdrachten – Genereert suggesties voor een individuele vestiging die materiaal zal overdragen naar vestigingen die zij bedient (“hub and spoke”, waarbij de “hub” geen bronfiliaal hoeft te zijn).

Vervaardiging – Genereer werkordersuggesties voor gefabriceerde goederen.

1. Per productietak.
2. Per individuele vestiging.

Overdracht van brontak – Genereer overdrachtssuggesties van een bepaalde vestiging naar andere vestigingen.

Vervolgens wordt de “bestelling voorstellen aan” gespecificeerd uit de volgende opties:

1. Minimum – Stelt bestellingen voor “tot” de minimale beschikbare hoeveelheid (“min”). Voor elk artikel waarvan de voorraad minder is dan de minimumhoeveelheid, zal BisTrack een bestelsuggestie voorstellen om aan te vullen tot dit aantal.
2. Maximaal wanneer minder dan min – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid wanneer de minimale voorhanden hoeveelheid wordt overschreden (bijvoorbeeld een min-max voorraadbeleid).

3. Gebaseerd op dekking (gebruik) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Intern gegeven gebruik Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.

4. Gebaseerd op meer dan (verkoop) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Gegeven verkooporders Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.

5. Alleen maximum – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid waarbij het aanbod minder is dan dit maximum.

Ten slotte kunnen gebruikers, als BisTrack de drempels voor herbestellingen kan bepalen, aanvullende voorraaddekking specificeren als buffervoorraad, doorlooptijden, hoeveel maanden historische vraag er rekening mee moet houden, en kunnen ze ook handmatig periode-voor-periode wegingsschema's definiëren om de seizoensinvloeden te benaderen. De gebruiker krijgt een lijst met voorgestelde bestellingen op basis van de gedefinieerde criteria. Een inkoper kan vervolgens met één klik op de knop inkooporders voor leveranciers genereren.

Beperkingen

Vuistregelmethoden

Hoewel BisTrack organisaties in staat stelt automatisch bestelpunten te genereren, zijn deze methoden gebaseerd op eenvoudige gemiddelden die geen rekening houden met seizoensinvloeden, trends of de volatiliteit in de vraag naar een artikel. Gemiddelden zullen altijd achterblijven bij deze patronen en zijn niet in staat trends te volgen. Overweeg een zeer seizoensgebonden product zoals een sneeuwschep. Als we een gemiddelde nemen van de vraag in de zomer/herfst wanneer we het winterseizoen naderen, in plaats van vooruit te kijken, dan zullen de aanbevelingen gebaseerd zijn op de langzamere periodes in plaats van te anticiperen op de komende vraag. Zelfs als we de geschiedenis van een heel jaar of langer in ogenschouw nemen, zullen de aanbevelingen zonder handmatige tussenkomst overcompenseren tijdens de langzamere maanden en het drukke seizoen onderschatten.

Vuistregelmethoden falen ook als ze worden gebruikt als buffer tegen de variabiliteit van vraag en aanbod. De gemiddelde vraag gedurende de doorlooptijd kan bijvoorbeeld 20 eenheden bedragen. Een planner wil echter vaak meer dan 20 eenheden op voorraad hebben om te voorkomen dat de voorraad uitvalt als de doorlooptijden langer zijn dan verwacht of de vraag hoger is dan gemiddeld. Met BisTrack kunnen gebruikers de bestelpunten specificeren op basis van veelvouden van de gemiddelden. Omdat de veelvouden echter geen rekening houden met de mate van voorspelbaarheid en variabiliteit in de vraag, zult u altijd voorspelbare artikelen overbevoorraden en onvoorspelbare artikelen te weinig hebben. Lees dit artikel voor meer informatie over waarom veelvouden van het gemiddelde falen als het gaat om het ontwikkelen van het juiste bestelpunt.

Handmatige invoer
Over de eerder genoemde seizoensinvloeden gesproken: BisTrack biedt de gebruiker de mogelijkheid om deze te benaderen door het gebruik van handmatig ingevoerde “gewichten” voor elke periode. Dit dwingt de gebruiker om voor elk item te beslissen hoe dat seizoenspatroon eruit ziet. Zelfs daarbuiten moet de gebruiker dicteren hoeveel extra weken aan voorraad hij moet meenemen om voorraadtekorten tegen te gaan. en moet specificeren rond welke doorlooptijd moet worden gepland. Is 2 weken extra aanvoer voldoende? Is 3 genoeg? Of is dat teveel? Er is geen manier om dit te weten zonder te raden, en wat logisch is voor één item is misschien niet de juiste aanpak voor alle items.

Intermittent Demand
Veel BisTrack-klanten kunnen bepaalde items als “onvoorspelbaar” beschouwen vanwege de periodieke of ‘klonterige’ aard van hun vraag. Met andere woorden, artikelen die worden gekenmerkt door een sporadische vraag, grote pieken in de vraag en periodes van weinig of helemaal geen vraag. Traditionele methoden – en vooral de vuistregels – zullen niet werken voor dit soort items. Twee extra weken aanvoer voor een zeer voorspelbaar, stabiel artikel kunnen bijvoorbeeld veel te veel zijn; voor een artikel met een zeer volatiele vraag is dezelfde regel mogelijk niet voldoende. Zonder een betrouwbare manier om deze volatiliteit voor elk item objectief te beoordelen, blijven kopers gissen wanneer ze moeten kopen en hoeveel.

Terugkeren naar spreadsheets
De realiteit is dat de meeste BisTrack-gebruikers de neiging hebben om het grootste deel van hun planning offline, in Excel, te doen. Spreadsheets zijn niet speciaal ontworpen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie handmatig opnieuw in BisTrack invoeren. Het tijdrovende karakter van het proces brengt bedrijven ertoe zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden en soms jaren voorbij tussen de massa-updates, wat leidt tot een reactieve aanpak van ‘instellen en vergeten’, waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van de bestelling. Wanneer beleid wordt herzien nadat het orderpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het bestelpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, voorspellingen te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme volume aan bestellingen betekent dat kopers bestellingen gewoon vrijgeven in plaats van de tijd te nemen om alles te beoordelen, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er kan nu een spoedactie nodig zijn, waardoor de kosten omhoog gaan, ervan uitgaande dat de klant niet zomaar ergens anders heen gaat.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor zijn ERP-oplossingen, waaronder BisTrack, een gespecialiseerde ERP voor de hout-, hardware- en bouwmaterialenindustrie. De Smart IP&O-oplossing wordt compleet geleverd met een bidirectionele integratie met BisTrack. Hierdoor kunnen klanten van Epicor gebruik maken van speciaal voor dit doel gebouwde, beste voorraadoptimalisatietoepassingen. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder handmatige configuraties. U kunt het voorraadbeleid automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven, waarbij rekening wordt gehouden met de werkelijke kosten van het aanhouden van voorraad. U kunt grondstoffenaankopen ondersteunen met nauwkeurige vraagvoorspellingen over langere horizonten, en 'wat-als'-scenario's uitvoeren om alternatieve strategieën te beoordelen voordat het plan wordt uitgevoerd.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van zeven cijfers door verminderde snelheid, hogere verkopen en minder overtollige voorraden, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel verwerven door zich te onderscheiden door verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het Demand Planning en Inventory Optimization-platform van Smart wordt geprofileerd, registreer u dan hier.

We hebben onlangs een ontmoeting gehad met het IT-team bij een van onze klanten om de gegevensvereisten en de installatie van onze API-gebaseerde integratie te bespreken die gegevens zou halen uit hun lokale installatie van hun ERP-systeem. De IT-manager en de analist uitten allebei hun grote bezorgdheid over het verstrekken van deze gegevens en vroegen zich serieus af waarom ze überhaupt moesten worden verstrekt. Ze uitten zelfs hun bezorgdheid dat hun gegevens zouden kunnen worden doorverkocht aan hun concurrentie. Hun reactie was een grote verrassing voor ons. We hebben deze blog geschreven met hen in gedachten en om het voor anderen gemakkelijker te maken om te communiceren waarom bepaalde gegevens nodig zijn om een effectief vraagplanningsproces te ondersteunen. 

Houd er rekening mee dat als u een prognoseanalist, vraagplanner of supply chain-professional bent, het meeste van wat u hieronder zult lezen voor de hand ligt. Maar wat deze bijeenkomst me heeft geleerd, is dat wat voor de ene groep specialisten vanzelfsprekend is, dat niet zal zijn voor een andere groep specialisten op een heel ander gebied. 

De vier belangrijkste soorten gegevens die nodig zijn, zijn:  

1. Historische transacties, zoals verkooporders en verzendingen.
2. Taakgebruik transacties, zoals welke componenten nodig zijn om eindproducten te produceren
3. Voorraadoverdrachttransacties, zoals welke inventaris van de ene locatie naar de andere is verzonden.
4. Prijzen, kosten en attributen, zoals de eenheidskosten betaald aan de leverancier, de eenheidsprijs betaald door de klant en verschillende metagegevens zoals productfamilie, klasse, enz.  

Hieronder volgt een korte uitleg waarom deze gegevens nodig zijn om de implementatie van software voor vraagplanning door een bedrijf te ondersteunen.

Transactiegegevens van historische verkopen en verzendingen per klant
Denk aan wat uit de inventaris werd gehaald als de "grondstof" die nodig is voor software voor vraagplanning. Dit kan zijn wat aan wie en wanneer is verkocht of wat u aan wie en wanneer hebt verzonden. Of welke grondstoffen of halffabrikaten zijn verbruikt in werkorders en wanneer. Of wat er wanneer vanuit een distributiecentrum aan een satellietmagazijn wordt geleverd.

De geschiedenis van deze transacties wordt door de software geanalyseerd en gebruikt om statistische prognoses te produceren die waargenomen patronen extrapoleren. De gegevens worden geëvalueerd om patronen zoals trend, seizoensinvloeden, cyclische patronen bloot te leggen en om potentiële uitschieters te identificeren die zakelijke aandacht vereisen. Als deze gegevens niet algemeen toegankelijk zijn of onregelmatig worden bijgewerkt, is het bijna onmogelijk om een goede voorspelling van de toekomstige vraag te maken. Ja, je zou zakelijke kennis of onderbuikgevoel kunnen gebruiken, maar dat schaalt niet en introduceert bijna altijd vertekening in de prognose (dwz consequent te hoog of te laag voorspellen). 

Er zijn gegevens nodig op transactieniveau om nauwkeurigere prognoses op wekelijks of zelfs dagelijks niveau te ondersteunen. Als een bedrijf bijvoorbeeld het drukke seizoen ingaat, wil het misschien beginnen met wekelijkse prognoses om de productie beter af te stemmen op de vraag. Dat lukt niet zonder de transactiegegevens in een goed gestructureerd datawarehouse te hebben. 

Het kan ook zo zijn dat bepaalde soorten transacties niet in de vraaggegevens moeten worden opgenomen. Dit kan gebeuren wanneer de vraag het gevolg is van een forse korting of een andere omstandigheid waarvan het supply chain-team weet dat deze de resultaten zal vertekenen. Als de gegevens geaggregeerd worden verstrekt, is het veel moeilijker om deze uitzonderingen te scheiden. Bij Smart Software noemen we het proces om uit te zoeken welke transacties (en bijbehorende transactiekenmerken) in het vraagsignaal moeten worden meegeteld "vraagsignaalsamenstelling". Door toegang te hebben tot alle transacties kan een bedrijf zijn vraagsignaal in de loop van de tijd naar behoefte aanpassen binnen de software. Slechts het verstrekken van een deel van de gegevens resulteert in een veel rigidere vraagsamenstelling die alleen kan worden verholpen met extra implementatiewerk.

Prijzen en kosten
De prijs waarvoor u uw producten heeft verkocht en de kosten die u hebt betaald om ze (of grondstoffen) te kopen, zijn van cruciaal belang om inkomsten of kosten te kunnen voorspellen. Een belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces is het verkrijgen van zakelijke kennis van klanten en verkoopteams. Verkoopteams denken vaak aan de vraag per klant of productcategorie en spreken in de taal van dollars. Het is dus belangrijk om een prognose in dollars uit te drukken. Het vraagplanningssysteem kan dat niet als de prognose alleen in eenheden wordt weergegeven. 

Vaak wordt de vraagprognose gebruikt om een groter planning- en budgetteringsproces aan te sturen of op zijn minst te beïnvloeden, en de belangrijkste input voor een budget is een omzetprognose. Wanneer vraagprognoses worden gebruikt om het S&OP-proces te ondersteunen, moet de software voor vraagplanning de gemiddelde prijs over alle transacties berekenen of "tijdgefaseerde" conversies toepassen die rekening houden met de op dat moment verkochte prijs. Zonder de onbewerkte gegevens over prijsstelling en kosten kan het vraagplanningsproces nog steeds functioneren, maar zal het ernstig worden belemmerd. 

Productkenmerken, klantgegevens en locaties
Productattributen zijn nodig zodat voorspellers prognoses kunnen verzamelen voor verschillende productfamilies, groepen, goederencodes, enz. Het is handig om te weten hoeveel eenheden en de totale geprojecteerde gedollariseerde vraag voor verschillende categorieën. Zakelijke kennis over wat de vraag in de toekomst zou kunnen zijn, is vaak niet bekend op productniveau, maar wel op productfamilieniveau, klantniveau of regionaal niveau. Met de toevoeging van productkenmerken aan uw datafeed voor vraagplanning, kunt u eenvoudig prognoses "oprollen" van artikelniveau naar familieniveau. U kunt prognoses op deze niveaus omzetten in dollars en beter samenwerken aan hoe de prognose moet worden aangepast.  

Zodra de kennis is toegepast in de vorm van een prognose-override, zal de software de wijziging automatisch afstemmen op alle individuele items waaruit de groep bestaat. Zo hoeft een forecast analist niet elk onderdeel apart aan te passen. Ze kunnen op geaggregeerd niveau een wijziging aanbrengen en de software voor vraagplanning de afstemming voor hen laten doen. 

Groepering voor gemakkelijke analyse is ook van toepassing op klantkenmerken, zoals een toegewezen verkoper of de voorkeurslocatie van een klant voor verzending. En locatieattributen kunnen handig zijn, zoals toegewezen regio. Soms hebben attributen betrekking op een product- en locatiecombinatie, zoals voorkeursleverancier of toegewezen planner, die voor hetzelfde product kan verschillen, afhankelijk van het magazijn.

Een laatste opmerking over vertrouwelijkheid

Bedenk dat onze klant bezorgd was dat we hun gegevens aan een concurrent zouden verkopen. Dat zouden we nooit doen. Al tientallen jaren gebruiken we klantgegevens voor trainingsdoeleinden en om onze producten te verbeteren. We zijn nauwgezet in het beschermen van klantgegevens en het anonimiseren van alles wat bijvoorbeeld kan worden gebruikt om een punt in een blogpost te illustreren.

'Ondanks wat je in je tekenfilms op zaterdagochtend hebt gezien, kunnen olifanten niet springen, en daar is een simpele reden voor: dat hoeft niet. De meeste springerige dieren – je kangoeroes, apen en kikkers – doen het voornamelijk om weg te komen van roofdieren.” — Patrick Monahan, Science.org, 27 januari 2016.

Nu weet u waarom de grootste ERP-bedrijven geen best-of-breed-achtige oplossingen van hoge kwaliteit kunnen ontwikkelen. Dat hebben ze nooit hoeven doen, dus ze zijn nooit geëvolueerd om te innoveren buiten hun kernfocus. 

Naarmate ERP-systemen echter gemeengoed zijn geworden, werden hiaten in hun functionaliteit onmogelijk te negeren. De grotere spelers probeerden hun deel van de portemonnee van de klant te beschermen door te beloven innovatieve add-on-applicaties te ontwikkelen om alle witte ruimtes te vullen. Maar zonder die 'innovatiekracht' mislukten veel projecten en stapelden zich bergen technische schulden op.

Best-of-breed bedrijven zijn geëvolueerd om te innoveren en hebben een diepgaande functionele expertise in specifieke branches. Het resultaat is dat de beste ERP-add-ons eenvoudiger te gebruiken zijn, meer functies hebben en meer waarde bieden dan de native ERP-modules die ze vervangen. 

Als uw ERP-leverancier al een samenwerking heeft aangegaan met een innovatieve, toonaangevende add-onprovider*, bent u helemaal klaar! Maar als u alleen de basis uit uw ERP kunt halen, kies dan voor een best-of-breed add-on die op maat is geïntegreerd met het ERP. 

Een goede plek om te beginnen met zoeken is om te zoeken naar add-ons voor ERP-vraagplanning die hersens toevoegen aan de kracht van het ERP, dat wil zeggen add-ons die voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling ondersteunen. Maak gebruik van aanvullende tools zoals Smart's apps voor statistische prognoses, vraagplanning en voorraadoptimalisatie om prognoses en voorraadbeleid te ontwikkelen die worden teruggekoppeld naar het ERP-systeem om dagelijkse bestellingen te stimuleren. 

*App-stores zijn een licentie voor de beste in hun soort om te verkopen aan de ERP-bedrijvenbasis - zijnde beursgenoteerde partnerschappen.

Service-Level-Driven Service Parts Planning voor Microsoft Dynamics BC of F&SC is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen.

De wiskunde om dit planningsniveau te bepalen, bestaat eenvoudigweg niet in de D365-functionaliteit. Het vereist wiskunde en AI die duizenden keren door berekeningen gaat voor elk onderdeel en onderdeelcentrum (locaties). Wiskunde en AI zoals deze zijn uniek voor Smart. Lees verder om meer te begrijpen. 

Stap 1. Zorg ervoor dat alle belanghebbenden het eens zijn over de maatstaven die er toe doen. 

Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten het eens zijn over de definities en welke statistieken het belangrijkst zijn voor de organisatie. Serviceniveaus beschrijf het percentage van de tijd dat u volledig aan het vereiste gebruik kunt voldoen zonder een voorraad op te lopen. Vul tarieven specificeer het percentage van het aangevraagde verbruik dat direct uit voorraad wordt gevuld. (Bekijk deze les van 4 minuten voor meer informatie over de verschillen tussen serviceniveaus en opvullingspercentage hier.) Beschikbaarheid geeft het percentage actieve reserveonderdelen weer met een voorhanden voorraad van ten minste één eenheid. Kosten vasthouden zijn de kosten op jaarbasis van het aanhouden van voorraden, rekening houdend met veroudering, belastingen, rente, opslag en andere uitgaven. Tekort kosten zijn de kosten van het opraken van de voorraad, inclusief uitvaltijd van voertuigen/apparatuur, versnellingen, verloren verkopen en meer. Bestellen kosten zijn de kosten die gepaard gaan met het plaatsen en ontvangen van aanvullingsorders.

Stap 2. Benchmark historische en voorspelde huidige serviceniveauprestaties.

Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten een gemeenschappelijk inzicht hebben in de voorspelde toekomstige serviceniveaus, opvullingspercentages en kosten en de implicaties daarvan voor uw activiteiten met service-onderdelen. Het is van cruciaal belang om zowel historisch te meten Kritieke Prestatie Indicatoren (KPI's) en hun voorspellende equivalenten, Belangrijkste prestatievoorspellingen (KPP's). Door gebruik te maken van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Vrijwel elke Demand Planning-oplossing stopt hier. Smart gaat verder stress testen uw huidige voorraadbeleid tegen alle plausibele toekomstige vraagscenario's. Het zijn deze duizenden berekeningen die onze KPP's bouwen. De nauwkeurigheid hiervan verbetert het vermogen van de D365 om de kosten van het aanhouden van te veel in evenwicht te brengen met de kosten van het niet genoeg hebben. U weet van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren.

Stap 3. Spreek gerichte serviceniveaus af voor elk reserveonderdeel en onderneem proactieve corrigerende maatregelen wanneer wordt voorspeld dat doelen niet worden gehaald. 

Onderdelenplanners, leidinggevenden in de toeleveringsketen en de mechanische/onderhoudsteams moeten het eens worden over de gewenste serviceniveaudoelen met een volledig begrip van de wisselwerking tussen voorraadrisico en voorraadkosten. Een oproep hier is dat onze D365-klanten bijna altijd versteld staan van het verschil in voorraadniveau tussen de beschikbaarheid van 100% en 99.5%. Met de logica voor bijna 10.000 scenario's dat er bijna nooit een half procent uitvalt. U realiseert een volledig voorraadbeleid met veel lagere kosten. Je vindt de onderdelen die ondervoorraad zijn en corrigeert deze. Het evenwichtspunt is vaak een 7-12% verlaging van de voorraadkosten. 

Dit benutten van wat-als-scenario's in onze software voor onderdelenplanning kunnen management en inkopers eenvoudig alternatief voorraadbeleid vergelijken en bepalen welke het best aansluiten bij de zakelijke doelstellingen. Voor sommige onderdelen is een kleine voorraad in orde. Voor anderen hebben we die beschikbaarheid van 99.5%-onderdelen nodig. Zodra deze limieten zijn overeengekomen, gebruiken we de kracht van D365 om de voorraad te optimaliseren met behulp van D365 core ERP zoals het hoort. De planning wordt automatisch geüpload om Dynamics in te schakelen met gewijzigde bestelpunten, veiligheidsvoorraadniveaus en/of min/max-parameters. Dit ondersteunt een enkel Enterprise-centerpunt en mensen gebruiken niet meerdere systemen voor hun dagelijkse onderdelenbeheer en inkoop.

Stap 4. Maak het zo en houd het zo. 

Geef het planningsteam de kennis en tools die het nodig heeft om ervoor te zorgen dat u een overeengekomen balans vindt tussen serviceniveaus en kosten. Dit is cruciaal en belangrijk. Het is ook belangrijk om Dynamics F&SC of BC te gebruiken om uw ERP-transacties uit te voeren. Deze twee Dynamics ERP's hebben het hoogste niveau van nieuwe ERP-groei ter wereld. Het is logisch om ze te gebruiken zoals ze bedoeld zijn. Het vullen van de witte ruimte voor de wiskundige en AI-berekeningen voor Onderhoud en Onderdelenbeheer is ook logisch. Dit vereist een meer complexe en gerichte oplossing om te helpen. Smart Software Inventory Optimization voor EAM en Dynamics ERP's biedt het antwoord.    

Onthoud: Herkalibratie van uw voorraadbeleid voor serviceonderdelen is preventief onderhoud tegen zowel stockouts als overtollige voorraad. Het helpt kosten, maakt kapitaal vrij voor ander gebruik en ondersteunt best practices voor uw team. 

Breid Microsoft 365 F&SC en AX uit met Smart IP&O

Registreer u hier om een opname te zien van het Microsoft Dynamics Communities-webinar over Smart IP&O:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/

Microsoft Dynamics 365 F&SC en AX kunnen aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Een uitdaging waarmee klanten worden geconfronteerd, is dat inspanningen om deze niveaus te handhaven zeer gedetailleerd zijn georiënteerd en dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten en/of prognoses handmatig specificeert. Als alternatief genereren veel organisaties handmatig voorraadbeleid met behulp van Excel-spreadsheets of andere ad-hocbenaderingen.

Deze methoden zijn tijdrovend en beide resulteren waarschijnlijk in een zekere mate van onnauwkeurigheid. Als gevolg hiervan zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen in hun softwaresystemen. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in AX / D365 F&SC bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe slimme voorraadplanning en -optimalisatie kan helpen de kaspositie van een bedrijf te verbeteren. Dit wordt bereikt door verminderde voorraad, geminimaliseerde en gecontroleerde stockouts. Gebruik van Smart Software levert voorspellende functionaliteit die ontbreekt in Dynamics 365.

Microsoft Dynamics 365 F&SC en AX-aanvullingsbeleid

In de voorraadbeheermodule van AX en F&SC kunnen gebruikers voor elk voorraadartikel handmatig planningsparameters invoeren. Deze parameters omvatten bestelpunten, doorlooptijden veiligheidsvoorraad, hoeveelheden veiligheidsvoorraad, bestelcycli en bestelmodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Eenmaal ingevoerd, zal het ERP-systeem de inkomende voorraad, de actuele voorraad, de uitgaande vraag en de door de gebruiker gedefinieerde prognoses en voorraadbeleid afstemmen om het leveringsplan of orderschema (dwz wat te bestellen en wanneer) te berekenen.

Er zijn 4 keuzes voor het aanvullingsbeleid in F&SC en AX: vaste bestelhoeveelheid, maximale hoeveelheid, lot-voor-lot en klantordergestuurd.

• Vaste bestelhoeveelheid en Max zijn op bestelpunten gebaseerde aanvullingsmethoden. Beide suggereren bestellingen wanneer de beschikbare voorraad het bestelpunt bereikt. Bij een vaste ROQ is de ordergrootte gespecificeerd en zal deze niet variëren totdat deze wordt gewijzigd. Bij Max variëren de bestelgroottes op basis van de voorraadpositie op het moment van bestelling, waarbij bestellingen tot aan de Max worden geplaatst.
• Lot-voor-lot is een op prognoses gebaseerde aanvullingsmethode die de totale voorspelde vraag bundelt over een door de gebruiker gedefinieerd tijdsbestek (de "lotaccumulatieperiode") en een bestelsuggestie genereert voor de totale voorspelde hoeveelheid. Dus als uw totale voorspelde vraag 100 eenheden per maand is en de accumulatieperiode van de partij 3 maanden is, dan is uw bestelsuggestie gelijk aan 300 eenheden.
• Orde gedreven is een op bestelling gebaseerde aanvullingsmethode. Het maakt geen gebruik van bestelpunten of prognoses. Zie het als een "sell one, buy one"-logica die alleen bestellingen plaatst nadat de vraag is ingevoerd.

Beperkingen

Alle F&SC / AX-aanvulinstellingen moeten handmatig worden ingevoerd of geïmporteerd via aangepaste uploads die door klanten zijn gemaakt. Er is gewoon geen manier voor gebruikers om native invoer te genereren (vooral niet optimale). Het gebrek aan geloofwaardige functionaliteit voor prognoses op eenheidsniveau en voorraadoptimalisatie binnen het ERP-systeem is de reden waarom zoveel AX- en F&SC-gebruikers gedwongen zijn te vertrouwen op spreadsheets voor planning en vervolgens handmatig de parameters in te stellen die het ERP nodig heeft. In werkelijkheid stellen de meeste planners handmatig vraagprognoses in en herbestellen.

En wanneer ze spreadsheets kunnen gebruiken, vertrouwen ze vaak op brede vuistregelmethoden die resulteren in het gebruik van vereenvoudigde statistische modellen. Eenmaal berekend in de spreadsheet moeten deze in F&SC/AX worden geladen. Ze worden vaak geladen via omslachtige bestandsimporten of handmatig ingevoerd. Vanwege de tijd en moeite die het kost om deze op te bouwen, werken bedrijven deze cijfers niet vaak bij.

Als deze eenmaal zijn ingevoerd, hebben organisaties de neiging om een reactieve benadering van veranderingen te gebruiken. De enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is jaarlijks of op het moment van aankopen of productie. Sommige bedrijven zullen ook reageren nadat ze problemen hebben ondervonden met te lage (of te hoge) voorraden. Om dit in AX en F&AS te beheren, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren.

Microsoft erkent deze beperkingen in hun kern-ERP's en begrijpt de aanzienlijke uitdagingen voor klanten. Als reactie hierop heeft Microsoft prognoses gepositioneerd onder hun AI Azure-stack. Deze methode valt buiten de kern-ERP's. Het wordt aangeboden als een toolset voor datawetenschappers om te gebruiken bij het definiëren van aangepaste complexe statistieken en berekeningen zoals een bedrijf wenst. Dit komt bovenop enkele eenvoudige basisberekeningen, aangezien het uitgangspunt zich momenteel in de opstartfase van ontwikkeling bevindt. Hoewel dit op de lange termijn winst kan opleveren, betekent deze methode momenteel dat klanten helemaal opnieuw beginnen en definiëren wat Microsoft momenteel 'experimenten' noemt om de vraagplanning te meten.

Het komt erop neer dat klanten voor grote uitdagingen staan om de Dynamics-stack zelf te krijgen om deze problemen op te lossen. Het resultaat is dat CFO's minder geld beschikbaar hebben voor wat ze nodig hebben en dat Sales Execs verkoopkansen onvervuld hebben en mogelijk omzet mislopen omdat het bedrijf de goederen die de klant wil niet kan verzenden.

Word slimmer

Zou het niet beter zijn om gewoon een best-of-breed add-on te gebruiken voor vraagplanning; en een best-of-breed oplossing voor voorraadoptimalisatie om kosten en uitvoeringsniveaus te beheren en in evenwicht te houden? Zou het niet beter zijn om dit dagelijks of wekelijks te kunnen doen om uw beslissingen zo dicht mogelijk bij de behoefte te kunnen nemen, geld te besparen en tegelijkertijd aan de verkoopvraag te voldoen?

Stel je voor dat je een bidirectionele integratie hebt met AX en F&AS, zodat dit allemaal gemakkelijk en snel werkt. Een waar:

• u kunt beleid automatisch opnieuw kalibreren in frequente planningscycli met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische modellen,
• u zou vraagprognoses kunnen berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen,
• U zou automatisch optimalisatiemethoden gebruiken die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer en voorraadonderbrekingen, waardoor u een volledig economisch beeld krijgt,
• U kunt contant geld vrijmaken voor gebruik binnen het bedrijf en uw voorraadniveaus beheren om de orderafhandeling te verbeteren terwijl u dit geld vrijmaakt.
• u zou veiligheidsvoorraden en voorraadniveaus hebben die rekening houden met de variabiliteit van vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten,
• u zou specifieke serviceniveaus kunnen targeten op productgroepen, klanten, magazijnen of een andere dimensie die u hebt geselecteerd,
• u verhoogt de algehele bedrijfswinst en balansgezondheid.

Breid Microsoft 365 F&SC en AX uit met Smart IP&O

Registreer u hier om een opname te zien van het Microsoft Dynamics Communities-webinar over Smart IP&O:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/