Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en afvalwater en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief. Opwekking, productie, verwerking, transmissie en distributie van elektriciteit, aardgas, olie en water zijn allemaal afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer.

Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. Deze inspanningen worden belemmerd door verouderde IT-systemen, evoluerende beveiligingsbedreigingen, frequente verstoringen van de toeleveringsketen en extreme variabiliteit in de vraag. De convergentie van deze uitdagingen met volwassen cloudtechnologie en recente ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, probabilistische prognoses en technologieën voor databeheer, bieden nutsbedrijven echter een generatiekans om hun onderneming digitaal te transformeren.

Hier zijn zeven digitale transformaties die relatief kleine investeringen vooraf vereisen, maar een rendement van zeven cijfers zullen opleveren.

1. Voorraadbeheer is de eerste stap in MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het analyseren van de huidige voorraadniveaus en gebruikspatronen om mogelijkheden voor verbetering te identificeren. Dit moet ook het zoeken naar overstocked, understocked of verouderde items omvatten. Nieuwe probabilistische prognosetechnologie zal helpen door toekomstig gebruik van onderdelen te simuleren en te voorspellen hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren. Pats-planners kunnen de simulatieresultaten gebruiken om proactief te identificeren waar beleid moet worden gewijzigd.

2. Nauwkeurige prognoses en vraagplanning zijn erg belangrijk bij het optimaliseren van de voorraden van MRO-serviceonderdelen. Een nauwkeurige vraagprognose is een cruciale drijfveer voor de toeleveringsketen. Door inzicht te krijgen in vraagpatronen die het gevolg zijn van kapitaalprojecten en gepland en ongepland onderhoud, kunnen onderdelenplanners nauwkeuriger anticiperen op toekomstige voorraadbehoeften, een juiste begroting opstellen en de verwachte vraag beter communiceren met leveranciers. Software voor het voorspellen van onderdelen kan worden gebruikt om automatisch een nauwkeurige set van historisch gebruik te huisvesten met details over de vraag naar geplande versus ongeplande onderdelen.

3. Beheer leveranciers en doorlooptijden zijn belangrijke componenten van MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het selecteren van de beste leveranciers voor de klus, het hebben van back-upleveranciers die snel kunnen leveren als de voorkeursleverancier faalt, en het onderhandelen over gunstige voorwaarden. Het identificeren van de juiste doorlooptijd waarop het voorraadbeleid kan worden gebaseerd, is een ander belangrijk onderdeel. Probabilistische simulaties die beschikbaar zijn in software voor onderdelenplanning kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen voor elke mogelijke doorlooptijd die zal worden geconfronteerd. Dit zal resulteren in een nauwkeurigere aanbeveling van wat er op voorraad moet zijn in vergelijking met het gebruik van een offerte van een leverancier of de gemiddelde doorlooptijd.

4. SKU-rationalisatie en beheer van masterdata verwijdert ineffectieve of verouderde SKU's uit de productcatalogus en ERP-database. Het identificeert ook verschillende onderdeelnummers die voor dezelfde SKU zijn gebruikt. Tijdens deze procedure worden de bedrijfskosten en winstgevendheid van elk product beoordeeld, wat resulteert in een gemeenschappelijke lijst met actieve SKU's. Master data management software kan productcatalogi en informatie die is opgeslagen in ongelijksoortige databases beoordelen om SKU-rationalisaties te identificeren en ervoor te zorgen dat voorraadbeleid gebaseerd is op het gemeenschappelijke onderdeelnummer.

5. Voorraadcontrolesystemen zijn de sleutel tot het synchroniseren van voorraadoptimalisatie. Ze bieden nutsbedrijven een kostenefficiënte manier om hun inventaris bij te houden, te bewaken en te beheren. Ze helpen ervoor te zorgen dat het nutsbedrijf over de juiste benodigdheden en materialen beschikt waar en wanneer dat nodig is, terwijl de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

6. Continu verbeteren wel essentieel voor het optimaliseren van MRO-voorraden. Het omvat het regelmatig monitoren en aanpassen van voorraadniveaus en voorraadbeleid om het meest efficiënte gebruik van middelen te garanderen. Wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, moet het nutsbedrijf de verandering detecteren en zijn activiteiten dienovereenkomstig aanpassen. Dit betekent dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om gelijke tred te houden met veranderende omstandigheden. Door gebruik te maken van probabilistische prognoses om het voorraadbeleid voor serviceonderdelen elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het nieuwste onderdelengebruik en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

7. Planning voor intermitterende vraag met moderne planningssoftware voor reserveonderdelen. Het resultaat is een zeer nauwkeurige schatting van veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. De gepatenteerde probabilistische prognosesoftware voor reserveonderdelen van Smart Software simuleert de waarschijnlijkheid voor elke mogelijke vraag en bepaalt nauwkeurig hoeveel er moet worden opgeslagen om de beoogde serviceniveaus van een nutsbedrijf te bereiken. Door gebruik te maken van software om de instroom en uitstroom van repareerbare reserveonderdelen nauwkeurig te simuleren, kunnen downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met elke gekozen poolgrootte voor repareerbare reserveonderdelen beter worden voorspeld.

Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal extreem intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. Intermittentie, gecombineerd met het ontbreken van significante trend- of seizoenspatronen, maken traditionele tijdreeksvoorspellingsmethoden onnauwkeurig. Het grote aantal combinaties per locatie maakt het onmogelijk om handmatig prognoses voor afzonderlijke onderdelen te maken of zelfs maar te bekijken. Gezien al deze uitdagingen leek het ons nuttig om een aantal do's (en de bijbehorende don'ts) op een rij te zetten.

1. Gebruik probabilistische methoden om herbestelpunten en min/max-niveaus te berekenen
   Beslagbeslissingen baseren op gemiddeld dagelijks gebruik is niet het juiste antwoord. Evenmin is vertrouwen op traditionele prognosemethoden zoals exponentiële afvlakkingsmodellen. Geen van beide benaderingen werkt wanneer de vraag intermitterend is, omdat ze niet goed rekening houden met de volatiliteit van de vraag. Probabilistische methoden die duizenden mogelijke vraagscenario's simuleren, werken het best. Ze geven een realistische schatting van de vraagverdeling en kunnen alle nullen en willekeurige niet-nullen aan. Dit zorgt ervoor dat het voorraadniveau de juiste maat heeft om het gewenste serviceniveau te bereiken.
    
2. Gebruik serviceniveaus in plaats van vuistregels om de voorraadniveaus te bepalen
   Veel onderdelenplanningsorganisaties vertrouwen op veelvouden van de dagelijkse vraag en andere vuistregels om het voorraadbeleid te bepalen. Bestelpunten zijn bijvoorbeeld vaak gebaseerd op het verdubbelen van de gemiddelde vraag over de doorlooptijd of het toepassen van een ander veelvoud, afhankelijk van het belang van het artikel. Gemiddelden houden echter geen rekening met hoe vluchtig (of luidruchtig) een onderdeel is en zullen leiden tot overbevoorrading van minder luidruchtige onderdelen en onderbevoorrading van meer luidruchtige onderdelen.
    
3. Bereken het voorraadbeleid regelmatig opnieuw
   Alleen omdat de vraag met tussenpozen is, wil nog niet zeggen dat er in de loop van de tijd niets verandert. Maar na interviews met honderden bedrijven die de inventaris van reserveonderdelen beheren, ontdekken we dat minder dan 10% het voorraadbeleid maandelijks herberekent. Velen herberekenen het voorraadbeleid pas als er een 'probleem' is. Op duizenden onderdelen zal het gebruik gegarandeerd stijgen of dalen op ten minste enkele van de onderdelen. Doorlooptijden van leveranciers kunnen ook veranderen. Het gebruik van een verouderd bestelpunt zorgt ervoor dat bestellingen te vroeg of te laat worden geactiveerd, waardoor er veel problemen ontstaan. Elke planningscyclus opnieuw berekenen van beleid zorgt ervoor dat de voorraad de juiste maat heeft. Wees niet reactief en wacht tot er zich een probleem voordoet alvorens te overwegen of de Min of Max moet worden aangepast. Tegen die tijd is het te laat - het is alsof u wacht tot uw remmen het begeven voordat u een reparatie uitvoert. Maak je geen zorgen over de moeite die het kost om min/max-waarden voor grote aantallen SKU's opnieuw te berekenen: moderne software doet dit automatisch. Herinneren: Herijking van uw voorraadbeleid is preventief onderhoud tegen voorraaduitval!
    
4. Krijg buy-in op gerichte serviceniveaus
   Voorraad is duur en moet de juiste omvang hebben op basis van het vinden van een balans tussen de bereidheid van de organisatie om voorraden aan te leggen en haar bereidheid om budget te reserveren voor reserveonderdelen. Te vaak nemen planners geïsoleerde beslissingen op basis van pijnvermijding of verzoeken van onderhoudstechnici, zonder na te denken over hoe uitgaven aan het ene onderdeel van invloed zijn op het vermogen van de organisatie om aan een ander onderdeel uit te geven. Overtollige voorraad aan de ene kant schaadt de serviceniveaus aan andere onderdelen door het voorraadbudget onevenredig op te slokken. Zorg ervoor dat de doelstellingen op het gebied van serviceniveau en de bijbehorende voorraad worden nageleefd kosten om de serviceniveaus te bereiken worden begrepen en overeengekomen.
    
5. Voer een apart planningsproces uit voor repareerbare onderdelen
   Sommige onderdelen zijn erg duur om te vervangen, dus het verdient de voorkeur om ze voor reparatie naar reparatiefaciliteiten of terug naar de OEM te sturen. Rekening houden met de willekeur aan de aanbodzijde van wanneer repareerbare onderdelen worden geretourneerd, en weten of u moet wachten op een reparatie of een extra reserve moet kopen, zijn van cruciaal belang om de beschikbaarheid van artikelen te garanderen zonder een te grote voorraad. Dit vereist gespecialiseerde berichtgeving en het gebruik van probabilistische modellen. Behandel repareerbare onderdelen bij het plannen niet als verbruiksonderdelen.
    
6. Tel wat er wordt gekocht tegen het budget, niet alleen wat er wordt verbruikt
   Veel organisaties zullen de totale aankoop van onderdelen toewijzen aan een afzonderlijk bedrijfsbudget en het budget van het mechanische of onderhoudsteam dekken voor onderdelen die worden gebruikt. In de meeste MRO-organisaties, vooral in het openbaar vervoer en nutsbedrijven, bepalen de reparatieteams wat er wordt gekocht. Als wat wordt gekocht niet meetelt voor hun budget, zullen ze te veel kopen om ervoor te zorgen dat er nooit een kans op voorraad is. Ze hebben letterlijk geen stimulans om het goed te doen, dus er zullen tientallen miljoenen overtollige voorraad worden gekocht. Als wat wordt ingekocht in de begroting wordt weerspiegeld, zal er veel meer aandacht worden besteed aan het inkopen van alleen dat wat echt nodig is. Dat erkennen overtollige voorraad schaadt de service door de organisatie te beroven van geld dat anders zou kunnen worden gebruikt voor onderdelen die niet op voorraad zijn, is een belangrijke stap op weg naar een verantwoorde voorraadinkoop.

​

Waarom dagen van bevoorradingsdoelen niet werken bij het berekenen van veiligheidsvoorraden

CFO's vertellen ons dat ze minder aan voorraad moeten uitgeven zonder de verkoop te beïnvloeden. Een manier om dat te doen is om af te stappen van het gebruik van een gerichte leveringsdag om bestelpunten en veiligheidsvoorraadbuffers te bepalen. Hier is hoe een bevoorradingsdagenmodel werkt:

1. Bereken de gemiddelde vraag per dag en vermenigvuldig de vraag per dag met de doorlooptijd van de leverancier in dagen om de doorlooptijdvraag te krijgen
2. Kies een dagen voorraadbuffer (dwz 15, 30, 45 dagen, enz.). Gebruik grotere buffers voor belangrijkere items en kleinere buffers voor minder belangrijke items.
3. Voeg de gewenste dagen aan voorraadbuffer toe aan de vraag over de doorlooptijd om het bestelpunt te krijgen. Bestel meer als de voorhanden voorraad onder het bestelpunt daalt

Dit is wat er mis is met deze benadering:

1. Het gemiddelde houdt geen rekening met seizoensinvloeden en trends – u zult duidelijke patronen missen, tenzij u er veel tijd aan besteedt om deze handmatig aan te passen.
2. Het gemiddelde houdt geen rekening met hoe voorspelbaar een artikel is - u zult voorspelbare artikelen te veel in voorraad hebben en minder voorspelbare artikelen. Dit komt omdat dezelfde leveringsdagen voor verschillende artikelen een heel ander voorraadrisico opleveren.
3. Het gemiddelde vertelt een planner niet hoe het voorraadrisico wordt beïnvloed door het voorraadniveau - u hebt geen idee of u ondervoorraad, overbevoorrading of net genoeg hebt. Je plant in wezen met oogkleppen op.

Er zijn veel andere "vuistregel"-benaderingen die even problematisch zijn. Hierin kunt u meer over hen te weten komen na. 

Een betere manier om de juiste hoeveelheid veiligheidsvoorraad te plannen, is gebruik te maken van waarschijnlijkheidsmodellen die precies aangeven hoeveel voorraad nodig is gezien het risico van voorraad die u bereid bent te accepteren. Hieronder ziet u een screenshot van Smart Inventory Optimization die precies dat doet. Ten eerste beschrijft het de voorspelde serviceniveaus (waarschijnlijkheid van niet bevoorraden) in verband met de huidige dagen van leveringslogica. De planner kan nu de onderdelen zien waar het voorspelde serviceniveau te laag of te duur is. Ze kunnen dan onmiddellijke correcties aanbrengen door zich te richten op de gewenste serviceniveaus en het niveau van voorraadinvesteringen. Zonder deze informatie zal een planner niet weten of de beoogde dagen veiligheidsvoorraad te veel, te weinig of precies goed zijn, wat resulteert in overvoorraden en tekorten die marktaandeel en inkomsten kosten. 

Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserveonderdelen en serviceonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruiksartikelen en repareerbare serviceonderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door service software voor onderdelenplanning en kan onjuist zijn schattingen van wat er moet worden opgeslagen. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus repareerbare reserveonderdelen.

Laten we eerst deze twee soorten reserveonderdelen definiëren.

• Verbruiksartikelen zijn reserveonderdelen in de apparatuur die worden vervangen in plaats van gerepareerd wanneer ze defect raken. Voorbeelden van verbruiksartikelen zijn batterijen, oliefilters, schroeven en remblokken. Verbruiksbare reserveonderdelen zijn doorgaans goedkopere onderdelen waarvoor vervanging goedkoper is dan reparatie of reparatie is misschien niet mogelijk.
• Herstelbare onderdelen zijn onderdelen die kunnen worden gerepareerd en weer in gebruik kunnen worden genomen nadat ze defect zijn geraakt door oorzaken zoals slijtage, schade of corrosie. Repareerbare serviceonderdelen zijn meestal duurder dan verbruiksonderdelen, dus reparatie heeft meestal de voorkeur boven vervanging. Voorbeelden van repareerbare onderdelen zijn tractiemotoren in treinwagons, straalmotoren en kopieermachines.

Traditionele software voor het plannen van reserveonderdelen voldoet niet

Traditionele software voor het plannen van onderdelen is niet goed aangepast om met de willekeur aan zowel de vraagzijde als de aanbodzijde van MRO-activiteiten om te gaan.

Willekeurigheid aan de vraagzijde
Planning voor verbruikbare reserveonderdelen vereist berekening van parameters voor voorraadbeheer (zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden, min- en max-niveaus en veiligheidsvoorraden). Het plannen van het beheer van repareerbare serviceonderdelen vereist berekening van het juiste aantal reserveonderdelen. In beide gevallen moet de analyse gebaseerd zijn op waarschijnlijkheidsmodellen van het willekeurig gebruik van verbruiksgoederen of het willekeurig uitvallen van herstelbare onderdelen. Voor meer dan 90% van deze onderdelen is dit willekeurig de vraag is "met tussenpozen" (soms "klonterig" of "alles behalve normaal verdeeld" genoemd). Traditionele prognosemethoden voor reserveonderdelen zijn niet ontwikkeld om met een wisselende vraag om te gaan. Vertrouwen op traditionele methoden leidt tot kostbare planningsfouten. Voor verbruiksgoederen betekent dit vermijdbare voorraden, buitensporige transportkosten en meer verouderde voorraden. Voor repareerbare onderdelen betekent dit buitensporige uitvaltijd van apparatuur en de daarmee gepaard gaande kosten van onbetrouwbare prestaties en verstoring van de bedrijfsvoering.

Willekeurigheid aan de aanbodzijde
Bij het plannen van verbruikbare reserveonderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur bij het aanvullen doorlooptijden van leveranciers. Bij het plannen van repareerbare onderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur in reparatie- en retourprocessen, of deze nu intern worden uitgevoerd of worden uitbesteed. Planners die deze items beheren, negeren vaak bruikbare bedrijfsgegevens. In plaats daarvan kunnen ze hun vingers kruisen en hopen dat alles goed komt, of ze kunnen een beroep doen op hun instinct om "hoorbare geluiden te roepen" en dan hopen dat alles goed komt. Hopen en raden kunnen niet op tegen goede kansmodellering. Het verspilt jaarlijks miljoenen aan onnodige kapitaalinvesteringen en vermijdbare uitvaltijd van apparatuur.

Of u nu 'Min/Max' of 'bestelpunt' en 'bestelhoeveelheid' gebruikt om te bepalen wanneer en hoeveel u moet bijvullen, uw aanpak kan enorme efficiëntie opleveren of juist niet. Belangrijkste fouten om te vermijden:

1. Niet regelmatig opnieuw kalibreren
2. Min/Max alleen bekijken als er een probleem is
3. Het gebruik van prognosemethoden voldoet niet aan de taak
4. Ervan uitgaande dat gegevens te traag of onvoorspelbaar zijn om er toe te doen

“We hebben meer dan 150.000 combinaties van SKU x locatie. Onze vraag is intermitterend. Omdat het langzaam gaat, hoeven we onze bestelpunten niet vaak opnieuw te berekenen. We doen dit misschien één keer per jaar, maar we bekijken de bestelpunten wanneer er een probleem is.” - Materiaalbeheerder.

Deze reactieve benadering zal leiden tot miljoenen overtollige voorraden, voorraadtekorten en veel tijdverspilling bij het beoordelen van gegevens wanneer 'er iets misgaat'. Toch heb ik in de loop der jaren van zoveel voorraadprofessionals ditzelfde afzien gehoord. Het is duidelijk dat we meer moeten doen om te delen waarom dit denken zo problematisch is.

Het is waar dat voor veel onderdelen een herberekening van de bestelpunten met up-to-date historische gegevens en doorlooptijden niet veel zal veranderen, vooral als patronen zoals trend of seizoensinvloeden niet aanwezig zijn. Veel onderdelen hebben echter baat bij een herberekening, vooral als de doorlooptijden of de recente vraag zijn veranderd. Bovendien neemt de kans op een significante wijziging die een herberekening noodzakelijk maakt, toe naarmate u langer wacht. Ten slotte hebben die maanden zonder eisen ook invloed op de kansen en mogen niet ronduit worden genegeerd. Het belangrijkste punt is echter dat het onmogelijk is om te weten wat er wel of niet zal veranderen in uw prognose, dus het is beter om regelmatig opnieuw te kalibreren.

Deze opvallende casus uit gegevens uit de echte wereld illustreert een scenario waarin regelmatige en geautomatiseerde herkalibratie uitblinkt: de voordelen van snelle reacties op veranderende vraagpatronen zoals deze tellen snel op. In het bovenstaande voorbeeld vertegenwoordigt de X-as dagen en vertegenwoordigt de Y-as de vraag. Als u enkele maanden zou moeten wachten tussen het opnieuw kalibreren van uw bestelpunten, zou u ongetwijfeld veel te vroeg bestellen. Door uw bestelpunt veel vaker opnieuw te kalibreren, vangt u de verandering in de vraag op, waardoor u veel nauwkeuriger kunt bestellen.

In plaats van te wachten tot u een probleem hebt, kunt u alle onderdelen elke planningscyclus minstens één keer per maand opnieuw kalibreren. Hierdoor wordt gebruik gemaakt van de nieuwste gegevens en wordt het voorraadbeleid proactief aangepast, waardoor problemen worden vermeden die handmatige controles en voorraadtekorten of -overschotten zouden veroorzaken.

De aard van uw (potentieel gevarieerde) gegevens moet ook worden gekoppeld aan de juiste prognosetools. Als records voor sommige onderdelen trend- of seizoenspatronen laten zien, kan het gebruik van targetingprognosemethoden om deze patronen te accommoderen een groot verschil maken. Evenzo, als de gegevens frequente nulwaarden laten zien (intermitterende vraag), kunnen voorspellingsmethoden die niet rond dit speciale geval zijn gebouwd, gemakkelijk onbetrouwbare resultaten opleveren.

Automatiseer, herkalibreer en bekijk uitzonderingen. Speciaal gebouwde software doet dit automatisch. Zie het op een andere manier: is het beter om eenmaal per jaar een hoop geld in uw 401K te storten of "dollarkostengemiddelde" door het hele jaar door kleinere, even grote bedragen te storten. Het regelmatig opnieuw kalibreren van beleid zal in de loop van de tijd een maximaal rendement opleveren, net zoals dollar cost avering dat zal doen voor uw beleggingsportefeuille.

Hoe vaak herijkt u uw voorraadbeleid opnieuw? Waarom?