Demand planners hebben te maken met meerdere problemen om hun werk gedaan te krijgen. Een daarvan is de irritatie van intermittency. Het "nu zie je het, nu niet meer" karakter van intermitterende vraag, met zijn zware mix van nulwaarden, dwingt het gebruik van geavanceerde statistische methoden, zoals het gepatenteerde Markov Bootstrap-algoritme van Smart Software. Maar zelfs binnen het duistere rijk van de intermitterende vraag zijn er moeilijkheidsgraden: planners moeten verder omgaan met de potentieel kostbare Scourge of Skewness.

Scheefheid is een statistische term die de mate beschrijft waarin een vraagverdeling niet symmetrisch is. De klassieke (en grotendeels mythische) "klokvormige" curve is symmetrisch, met gelijke kansen dat de vraag in elke periode onder of boven het gemiddelde valt. Een scheve verdeling daarentegen is scheef, waarbij de meeste waarden boven of onder het gemiddelde vallen. In de meeste gevallen zijn de vraaggegevens positief scheef, met een lange staart van waarden die zich uitstrekken naar het hogere uiteinde van de vraagschaal.

Staafdiagrammen van twee tijdreeksen
Afbeelding 1: Twee intermitterende vraagreeksen met verschillende scheefheidsniveaus
Figuur 1 toont twee tijdreeksen van 60 maanden intermitterende vraag. Beide zijn positief scheef, maar de gegevens in het onderste paneel zijn meer scheef. Beide series hebben bijna dezelfde gemiddelde vraag, maar de bovenste is een mix van 0-en, 1-en en 2-en, terwijl de onderste een mix is van 0-en, 1-en en 4-en.

Wat positieve scheefheid een probleem maakt, is dat het de opvullingsgraad van een item verlaagt. Opvullingspercentage is belangrijk voorraadbeheer prestatiemaatstaf. Het meet het percentage van de vraag waaraan onmiddellijk wordt voldaan vanuit de voorhanden voorraad. Eventuele nabestellingen of verloren verkopen verminderen het opvullingspercentage (naast het verspillen van de goodwill van de klant).

Het opvullingspercentage is een aanvulling op de andere belangrijke prestatiemaatstaf: serviceniveau. Serviceniveau meet de kans dat een artikel niet op voorraad is tijdens de doorlooptijd van de aanvulling. De doorlooptijd wordt gemeten vanaf het moment dat de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt van een artikel, waardoor een aanvullingsorder wordt geactiveerd, tot de aankomst van de vervangende voorraad.

Voorraadbeheersoftware, zoals SmartForecasts van Smart Software, kan vraagpatronen analyseren om het bestelpunt te berekenen dat nodig is om een bepaald serviceniveau te bereiken. Om een 95%-serviceniveau te bereiken voor het artikel in het bovenste paneel van Afbeelding 1, uitgaande van een doorlooptijd van 1 maand, is het vereiste bestelpunt 3; voor het onderste item is het bestelpunt 1. (Het eerste bestelpunt is 3 om rekening te houden met de duidelijke mogelijkheid dat toekomstige vraagwaarden hoger zullen zijn dan de grootste waarden, 2, die tot nu toe zijn waargenomen. In feite zijn waarden zo groot als 8 mogelijk .) Zie afbeelding 2.

Histogrammen van twee tijdreeksen
Figuur 2: Verdelingen van de totale vraag gedurende een doorlooptijd van aanvulling van 1 maand
(Afbeelding 2 geeft de voorspelde verdeling van de vraag over de doorlooptijd weer. De groene balken vertegenwoordigen de waarschijnlijkheid dat een bepaalde vraag zich zal voordoen.)

Met het vereiste bestelpunt van 3 eenheden is het opvullingspercentage voor het minder scheve artikel een gezonde 93%. Het opvullingspercentage voor het meer scheve item is echter een verontrustende 44%, hoewel ook dit item een serviceniveau van 95% behaalt. Dit is de plaag van scheefheid.

De verklaring voor het verschil in opvullingspercentages is de mate van scheefheid. Het bestelpunt voor het meer scheve artikel is 1 eenheid. Het hebben van 1 eenheid bij de start van de doorlooptijd is voldoende om 95% van de aanvragen die binnenkomen tijdens een doorlooptijd van 1 maand te behandelen. De maandelijkse vraag kan echter oplopen tot meer dan 15 eenheden, dus wanneer de meer scheve eenheid op voorraad is, zal deze "grote voorraad opraken", waardoor een veel groter aantal eenheden verloren gaat.

De meeste vraagplanners zouden er trots op zijn om een 95%-serviceniveau en een 93%-vulpercentage te behalen. De meesten zouden verontrust en verbaasd zijn door het 95%-serviceniveau te bereiken, maar slechts een 44%-vulpercentage. Deze gedeeltelijke storing zou niet hun schuld zijn: het kan rechtstreeks worden herleid tot de vervelende scheefheid in de verdeling van maandelijkse vraagwaarden.

Er is geen pijnloze oplossing voor dit probleem. De enige manier om het opvullingspercentage in deze situatie te verhogen, is door het serviceniveau te verhogen, wat op zijn beurt het bestelpunt zal verhogen, wat uiteindelijk zowel de frequentie van stockouts als hun omvang zal verminderen wanneer ze zich voordoen. In dit voorbeeld zal het verhogen van het bestelpunt van 1 eenheid naar 3 eenheden een 99%-serviceniveau bereiken en het opvullingspercentage verhogen tot een respectabele, maar niet uitstekende, 84%. Deze verbetering zou ten koste gaan van in wezen een verdrievoudiging van de dollars die vastzitten aan het beheer van dit meer scheve item.

Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

Nu we het middelpunt in 2013 naderen, is er nog steeds veel economische onzekerheid die uw planningsprocessen voor de toeleveringsketen bemoeilijkt. Sommigen kijken naar deze wankele economie en stellen noodzakelijke investeringen uit die hun organisaties kunnen positioneren voor een sterke toekomst.

Dit is echter niet het moment om je terug te trekken bevoorradingsketen verbeter initiatieven. Het is eerder een tijd om uw inspanningen te verdubbelen om u voor te bereiden op de onvermijdelijke zakelijke kansen die in het verschiet liggen.

Economisch herstel is een tijd van verkoopkansen. U wilt er zeker van zijn dat u bereid bent om hiervan te profiteren. Een goede vraag- en voorraadplanning kan hierbij helpen. Met de juiste software en planningsprocessen kunt u een solide statistische basis leggen voor toekomstige besluitvorming en tegelijkertijd weloverwogen aanpassingen maken als de omstandigheden dit vereisen. U kunt uw vermogen verbeteren om vraagsignalen te lezen, trends te herkennen, toekomstige gebeurtenissen te modelleren en uw voorraad in balans te brengen met de vraag.

Hier zijn zes gebieden van vraag- en voorraadplanning waar wijzigingen die u nu aanbrengt, kunnen leiden tot grote uitbetalingen wanneer zich nieuwe kansen voordoen:

1. Optimaliseer uw voorraden

Als de klant belt, wil je kunnen verzenden. Tegelijkertijd wilt u uw kosten beheersen. De zekerste manier om dat doel te bereiken, is door de 'sweet spot' van de inventaris te vinden. Dat is waar u de minimale voorraad heeft die nodig is om te voldoen aan de productvraag gedurende een bepaalde doorlooptijd en op een gewenst serviceniveau.

De mogelijkheid om veiligheidsvoorraden en voorraadniveaus nauwkeurig in te stellen, kan u onderscheiden van de concurrentie en een verschil maken in uw bedrijfsresultaten. Om dat punt te bereiken, moet u uw planningsfocus echter verleggen van alleen het voorspellen van de toekomstige vraag naar het optimaliseren van voorraadniveaus om toekomstige bestellingen te kunnen uitvoeren.

Als u meer wilt weten over het bereiken van de 'sweet spot', kunt u vinden een goed artikel gepubliceerd in APICS Magazine hier.

2. Implementeer oplossingen voor intermitterende vraagvoorspelling

Bedrijven in de service-onderdelen-, auto-aftermarket- en kapitaalgoederenindustrie hebben vaak te maken met een intermitterende, "langzaam bewegende" vraag naar een groot percentage van hun voorraaditems. Het nauwkeurig voorspellen van de vraag en het inschatten van veiligheidsvoorraden voor dit soort artikelen is waarschijnlijk de grootste uitdaging voor vraagplanners. Als u uw periodiek gevraagde onderdelen en producten nauwkeurig kunt voorspellen en de juiste hoeveelheid voorraad en veiligheidsvoorraad op voorraad heeft, hebt u de meeste concurrentie verslagen!

De reden hiervoor is dat artikelen met een intermitterende vraag geen normale vraagpatronen of verdelingen hebben, waardoor ze moeilijk te voorspellen zijn met traditionele prognosemethoden (zie onderstaand diagram).

Staafdiagram dat intermitterende vraag illustreert

Dus als u een nauwkeurige manier heeft om de intermitterende vraag te voorspellen en de vereisten voor veiligheidsvoorraden in te schatten, bent u uw concurrenten die dat niet hebben voor.

Als u meer wilt weten over het voorspellen en plannen van artikelen met intermitterende vraag, kunt u vinden een informatieve whitepaper hier.

3. Verbeter doorlooptijden

De economische neergang heeft bedrijven gedwongen hun inkoopstrategieën te heroverwegen vanwege de onzekere vraag thuis, lange doorlooptijden om hun goederen te verkrijgen, stijgende arbeidskosten in het buitenland en stijgende transportkosten. Het verkorten van de doorlooptijden voor aanvulling kan de tijd verkorten die nodig is om de producten te krijgen die u nodig hebt en helpt uw toeleveringsketen efficiënter te maken. Het maakt het ook gemakkelijker om te reageren op veranderingen in de vraag wanneer herstel komt.

4. Geef prioriteit aan serviceniveaus

Door serviceniveaus voor uw producten te prioriteren, kunt u ervoor zorgen dat de items die belangrijk zijn voor uw verkoop de aandacht krijgen die ze nodig hebben. Voor artikelen waar veel vraag naar is, kunt u overwegen om serviceniveaus hoger in te stellen dan voor items waar minder vraag naar is. Probeer ook een op inkomsten gebaseerde ABC-analyse uit te voeren van de Stock Keeping Units (SKU's) van uw bedrijf en stel de serviceniveaus dienovereenkomstig in in uw softwareplanningoplossing.

U kunt bijvoorbeeld de serviceniveaus voor uw 'brood en boter'-artikelen instellen op 95-99% of hoger, terwijl u de serviceniveaus veel lager instelt (op 70-80% of zelfs lager) voor andere artikelen. Op deze manier kan het zijn dat u veel minder voorraad nodig heeft voor sommige van uw SKU's en meer voorraad voor andere om uw algehele serviceniveaudoelen effectief te bereiken.

5. Gebruik een recentere vraaggeschiedenis bij het maken van uw prognoses

Omdat de economie zo snel aan het veranderen is, is het misschien tijd om de vraaggeschiedenis die wordt gebruikt bij het genereren van uw prognoses, in te korten, zodat er meer nadruk wordt gelegd op recente trends en vraagpatronen - die het "nieuwe normaal" weerspiegelen - in plaats van die in de verouderde geschiedenis van 3 of 4 jaar geleden. Dit moet natuurlijk worden gedaan in overleg met uw managementteam en bij voorkeur als onderdeel van een georganiseerd S&OP-proces dat zowel de risico's als de voordelen van het toepassen van deze strategie grondig evalueert.

6. Investeer in technologieën en middelen die u helpen kansen te benutten

Investeren in de juiste tools en processen vergroot uw concurrentievoordeel. Als u dit nog niet doet, zijn hier enkele waardevolle zaken om te overwegen:

• Start een S&OP-proces, of verfijn uw huidige proces, om de belangrijkste belanghebbenden in de toeleveringsketen erbij te betrekken en om ervoor te zorgen dat vraagprognoses en voorraadplanning belangrijke input vormen voor dat planningsproces.

• Als uw prognosesoftware niet goed is in het oppikken van trends, of het deel van uw voorraad met een periodieke vraag niet aankan, zoek dan software die deze taak aankan.

• Vind software die uw voorspellingsresultaten neemt en nauwkeurige voorraadniveaus genereert om te voldoen aan de vraag naar uw producten, componenten of grondstoffen gedurende gespecificeerde doorlooptijden en op serviceniveaus die u wenst.

• Zoek naar softwareoplossingen die schaalbaar zijn, maar toch een relatief lage totale eigendomskosten, een snelle terugverdientijd en een hoge ROI hebben.

• Bespaar tot slot niet op training; krijg alle training en advies die je nodig hebt om het maximale uit je software-investeringen te halen.

Heb je iets toe te voegen? Wat doet u om u voor te bereiden op het economisch herstel? Laat een reactie achter.

Charles Smart is de oprichter en president van Smart Software. Hij is momenteel vice-voorzitter in de raad van bestuur van Smart Software, als woordvoerder van het bedrijf en in de ontwikkeling van strategische zakelijke relaties. Voordat hij Smart Software oprichtte, was hij managementconsultant bij het Stanford Research Institute (SRI International) en Policy Analysis, Inc., en was hij luitenant bij de Amerikaanse marine.