Veel bedrijven hanteren een filosofie van "het is beter om het te hebben en niet nodig te hebben, dan om het nodig te hebben en niet te hebben". Planningsinitiatieven zoals het implementeren van software voor voorraadoptimalisatie om bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden te optimaliseren, worden vaak gezien als beperkt gericht op het verminderen van de voorraad en niet nagestreefd. Stock-out kosten kunnen zeer hoog zijn. De middelen zijn echter eindig. De alternatieve kosten van het houden van te veel van één product betekent minder ruimte, geld en middelen voor een ander product. Overbevoorrading van één artikel vermindert de mogelijkheid om een adequaat serviceniveau te bieden voor andere artikelen. Het rechtvaardigen van overvoorraden door te stellen dat het goed is voor de klant, is op zijn best een slecht excuus dat de klant schaadt en negeert waar voorraadoptimalisatie echt om draait: voorraadinvesteringen op de juiste manier herverdelen.

Afnemende opbrengsten en voorraad

Met elke extra voorraadeenheid die u bij u heeft, koopt u verhoudingsgewijs minder service. Voorraadoptimalisatiesoftware kan u helpen inzicht te krijgen in het exacte voorraadrisico bij een bepaald voorraadniveau. Stel dat uw voorraadrisico met 20 voorraadeenheden 10% is. Als u nog eens 10 eenheden toevoegt en 30 eenheden meeneemt, kan het risico op voorraad worden gehalveerd tot 5%. Als u er vervolgens nog eens 10 bij optelt voor een totaal van 40 eenheden, kan het risico op voorraaduitval alleen maar dalen tot 4%. Op een gegeven moment is de extra voorraad de extra service die het koopt gewoon niet waard. Dit is met name het geval als het geld dat is gebruikt om die extra 10 eenheden te kopen om een kleine verhoging van het serviceniveau op één item te krijgen, had kunnen worden besteed aan een ander, even belangrijk item voor een grotere toename van de service.

Meer meenemen dan u nodig heeft, betekent dat u uw activa niet efficiënt beheert, wat geld kost, wat betekent dat u uw klant niet de beste prijs kunt bieden, wat uw vermogen om de concurrentie te verslaan schaadt. Het betekent ook dat er minder geld is om in andere items te investeren. Dit resulteert in het algemene gezegde "We hebben te veel van de dingen die we niet nodig hebben en niet genoeg van de dingen die we doen."

Voorraadoptimalisatie gaat over herverdeling

Het voorbeeld in de hoofdafbeelding van de blog benadrukt de voordelen van het opnieuw toewijzen van voorraad. We gebruikten waarschijnlijkheidsvoorspelling om de serviceniveaus en voorraadkosten in te schatten die zouden voortvloeien uit het huidige voorraadbeleid. Vervolgens hebben we een 'wat als'-scenario uitgevoerd door het beleid aan te passen. In de benchmark die in de eerste kolom wordt weergegeven, werd voorspeld dat de huidige voorraadniveaus een serviceniveau van 84.78% zouden opleveren en dat er $1.67 miljoen aan voorraad nodig was. Bijna 12% van de itemnummers hadden hun punt van afnemend rendement bereikt en er werd voorspeld dat ze een 100%-serviceniveau zouden bereiken. Door een maximaal serviceniveau van 99% en een minimaal serviceniveau van 80% op te leggen, hebben we de voorraad opnieuw toegewezen. Als gevolg hiervan daalden de voorraadinvesteringen tot $1,5 miljoen en steeg het serviceniveau met 3%!

Het exacte punt waarop het rendement afneemt, is afhankelijk van het artikel, de betrokken klanten en het bedrijf dat de opslagbeslissing neemt. Het is belangrijk om inzicht te hebben in de inherente niveaus van het voorraadrisico dat voortvloeit uit het huidige voorraadbeleid en hoe veranderingen in het huidige beleid de risico's en kosten zullen beïnvloeden. Dit maakt het mogelijk om de inventaris opnieuw vorm te geven, zodat de service kan worden gemaximaliseerd tegen de laagst mogelijke kosten.

Download hier het Smart Inventory Optimization productblad: https://smartcorp.com/inventory-optimization/

Bij het implementeren van voorraadoptimalisatie staat de druk op het behalen van resultaten hoog. Nu het Major League Baseball-seizoen aan zijn laatste fase richting de play-offs begint, dachten we dat deze analogie een belangrijk punt zou kunnen helpen afdwingen over het tempo van de implementatie van een nieuw voorraadoptimalisatieproces.

De situatie

Het is de 2e9 en je team staat met een punt achter. Je stapt op naar de start van de slagman. Met het gebrul van het publiek en de opwinding in de lucht, kom je in de verleiding om hard te zwaaien voor die ongrijpbare homerun. Terwijl je in het slagperk graaft, weeg je de opties af en kies je een betere aanpak: blijf geduldig en doe wat je kunt om één honk te krijgen. Je probeert niet een homerun te slaan en je te concentreren op het maken van goed contact met de bal. Je weet dat in deze situatie een single voldoende is. Door op de basis te komen, help je het teamvertrouwen op te bouwen. Het belangrijkste is dat je het team in een betere positie plaatst om het spel te winnen dan een agressieve maar riskante zwaai van de knuppel te nemen.

3 redenen voor een progressieve benadering van voorraadoptimalisatie

Als de druk hoog is om de inventaris te optimaliseren, wil je misschien snel handelen, net zoals de slagman die die homerun wil slaan. En in sommige gevallen kan slingeren naar de hekken de aanbevolen aanpak zijn. Vaker wel dan niet is een progressieve benadering van voorraadoptimalisatie effectiever. Hier zijn drie redenen waarom:

1. Het bouwt het gebruikersvertrouwen op en creëert momentum
2. Vroeg succes koopt de nodige tijd om volledige management buy-in te krijgen
3. Corporate roll-out van een nieuw proces vereist progressief bewijs van succes

Industrie voorbeeld

Een goed voorbeeld hiervan is een multinational die de volgende dag reparatieservices voor pc's en elektronische apparaten aanbiedt. Ze weten nooit wat er binnenkomt voor reparatie, maar moeten een voorraadbeleid opstellen om hun serviceverplichting voor duizenden onderdelen de volgende dag na te komen, terwijl de voorraad tot een minimum wordt beperkt. Ze hebben onze voorraadoptimalisatiesoftware gekozen om te helpen en zijn bezig met de implementatie. Het planningsteam heeft deze vooruitstrevende aanpak gevolgd en heeft merk voor merk gewerkt om optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden vast te stellen met behulp van de waarschijnlijkheidsvoorspellingsengine van Smart. Ze selecteerden één merk om het proces te illustreren en resultaten te laten zien: beginnend met 26 artikelen, filterden ze er 14 onderdelen uit met weinig of geen vraaggeschiedenis. Bij het beoordelen van de resterende 12 lieten ze zien hoe ze de voorraad met $51.000 konden verminderen en tegelijkertijd het serviceniveau konden verhogen. Hoewel de verlaging van $51.000 slechts een klein deel was van het totale voordeel, was het gemakkelijk te begrijpen, en de presentatie ervan heeft geholpen om steun te krijgen bij het uitbouwen van hun implementatie van voorraadoptimalisatie, merk voor merk in het hele bedrijf.

Vertrouwen is de sleutel

Gebruikersvertrouwen is de sleutel en dit komt met het beheersen van het gebruik van de voorraadoptimalisatiesoftware en het kunnen presenteren van resultaten. Dat geldt ook voor het vertrouwen van het management. We zijn situaties tegengekomen waarin optimalisatiescenario's duidelijk mogelijkheden voor grote voorraadbesparingen lieten zien, maar het personeel aarzelde om deze te grijpen. Waarom? Omdat ze de voorraad zouden verminderen, en dat voelde riskant. Nogmaals, het selecteren van een subset van items, het doorlopen van het optimalisatieproces en het verkrijgen van top-down managementondersteuning om de verandering door te voeren, maakten het verschil. En als gevolg daarvan zullen ze hun voorraad aanzienlijk verminderen.

Het succes van voorraadoptimalisatie komt met een gemotiveerd team, de juiste technologie en een solide uitvoering van een goed plan. Een progressieve benadering van implementatie vermindert risico's, valideert het plan en vormt de basis voor een effectief voorraadplannings- en optimalisatieprogramma.

Download hier het Smart Inventory Optimization productblad: https://smartcorp.com/inventory-optimization/

In onze vorige blog stelden we de vraag: Hoe weet je zeker dat je echt een beleid hebt voor voorraadplanning en vraagvoorspelling? We legden uit hoe het gebrek aan begrip van een organisatie over de basisprincipes (hoe een prognose tot stand komt, hoe veiligheidsvoorraadbuffers worden bepaald en hoe/waarom deze waarden worden aangepast) bijdraagt aan slechte prognosenauwkeurigheid, verkeerd toegewezen voorraad en gebrek aan vertrouwen in het geheel Verwerken.

In deze blog bekijken we 10 specifieke vragen die u kunt stellen om erachter te komen wat er echt speelt in uw bedrijf. We beschrijven de typische antwoorden die worden gegeven wanneer er niet echt een beleid voor prognoses/voorraadplanning bestaat, leggen uit hoe deze antwoorden moeten worden geïnterpreteerd en geven duidelijk advies over wat u eraan kunt doen.

Begin altijd met een simpele hypothetisch voorbeeld. Als u zich concentreert op een specifiek probleem dat u zojuist hebt ervaren, zal dit ongetwijfeld defensieve antwoorden uitlokken die het volledige verhaal verbergen. Het doel is om de daadwerkelijke benadering te ontdekken die wordt gebruikt om inventaris en prognoses te plannen die in de mentale wiskunde of spreadsheets is ingebakken. Hier is een voorbeeld:

Stel dat u 100 eenheden bij de hand heeft, de doorlooptijd om aan te vullen 3 maanden is en de gemiddelde maandelijkse vraag 20 eenheden is? Wanneer bestel je meer? Hoeveel zou jij bestellen? Hoe zal uw antwoord veranderen als de verwachte ontvangsten van 10 per maand zouden aankomen? Hoe verandert uw antwoord als het artikel een A-, B- of C-artikel is, de prijs van het artikel hoog of laag is, de doorlooptijd van het artikel lang of kort is? Simpel gezegd, wanneer u een productietaak plant of een nieuwe bestelling plaatst bij een leverancier, waarom deed u dat dan? Wat was de aanleiding voor de beslissing om meer te krijgen? Welke planningsinputs werden overwogen?

Wanneer u antwoorden op de bovenstaande vraag krijgt, concentreer u dan op het vinden van antwoorden op de volgende vragen:

1. Wat is de onderliggende aanvullingsbenadering? Dit is meestal een van Min/Max, prognose/veiligheidsvoorraad, bestelpunt/bestelhoeveelheid, periodieke beoordeling/bestelling tot of zelfs een vreemde combinatie

2. Hoe worden de planningsparameters, zoals vraagprognoses, bestelpunten of Min/Max, daadwerkelijk berekend? Het is niet voldoende om te weten dat u Min/Max gebruikt. U moet precies weten hoe deze waarden worden berekend. Antwoorden als “We gebruiken geschiedenis” of “We gebruiken een gemiddelde” zijn niet specifiek genoeg. U hebt antwoorden nodig die duidelijk aangeven hoe geschiedenis wordt gebruikt. Bijvoorbeeld, “We nemen een gemiddelde van de afgelopen 6 maanden, delen dat door 30 om een daggemiddelde te krijgen en vermenigvuldigen dat met de doorlooptijd in dagen. Voor 'A'-artikelen vermenigvuldigen we vervolgens de gemiddelde doorlooptijd met 2 en voor 'B'-artikelen gebruiken we een vermenigvuldiger van 1,5.” (Hoewel dat geen bijzonder goede technische benadering is, heeft het tenminste een duidelijke logica.)

Zodra u een goed gedefinieerd beleid heeft, kunt u de zwakke punten identificeren om het te verbeteren. Maar als het gegeven antwoord niet veel verder komt dan “We gebruiken geschiedenis”, dan heb je geen beleid om mee te beginnen. Uit antwoorden blijkt vaak dat verschillende planners geschiedenis op verschillende manieren gebruiken. Sommigen houden alleen rekening met de meest recente vraag, anderen slaan misschien in op basis van het gemiddelde van de perioden met de hoogste vraag, enz. Met andere woorden, het kan zijn dat u in feite meerdere ondoordachte "polissen" heeft.

3. Worden prognoses gebruikt om de bevoorradingsplanning aan te sturen en, zo ja, hoe? Veel bedrijven zullen zeggen dat ze voorspellen, maar hun prognoses worden op een andere manier berekend en gebruikt. Wordt de prognose gebruikt om te voorspellen welke voorraad er in de toekomst zal zijn, waardoor een order wordt geactiveerd? Of wordt het gebruikt om een bestelpunt af te leiden, maar niet om te voorspellen wanneer ik moet bestellen (dat wil zeggen, ik voorspel dat we er 10 per week zullen verkopen, dus om te helpen voorkomen dat de voorraad op is, zal ik meer bestellen als de voorraad op 15 komt)? Wordt het gebruikt als een leidraad voor de planner om subjectief te helpen bepalen wanneer ze meer moeten bestellen? Wordt het gebruikt om raamcontracten met leveranciers op te stellen? Sommigen gebruiken het om MRP aan te drijven. U moet deze details kennen. Een grondig antwoord op deze vraag zou er als volgt uit kunnen zien: “Mijn voorspelling is 10 per week en mijn doorlooptijd is 3 weken, dus ik maak mijn bestelpunt een veelvoud van die voorspelling, meestal 2 x de doorlooptijdvraag of 60 eenheden voor belangrijke artikelen en ik gebruik een kleiner veelvoud voor minder belangrijke artikelen. (Nogmaals, geen geweldige technische benadering, maar duidelijk.)

4. Welke techniek wordt eigenlijk gebruikt om de prognose te genereren? Is het een gemiddelde, een trending model zoals dubbele exponentiële afvlakking, een seizoensmodel? Hangt de keuze van de techniekverandering af van het type vraaggegevens of wanneer er nieuwe vraaggegevens beschikbaar zijn? (Reserveonderdelen en artikelen met een hoog volume hebben zeer verschillende vraagpatronen.) Hoe kiest u het prognosemodel? Is dit proces geautomatiseerd? Hoe vaak wordt de modelkeuze heroverwogen? Hoe vaak worden de modelparameters opnieuw berekend? Wat is het proces dat wordt gebruikt om uw aanpak te heroverwegen? Het antwoord documenteert hier hoe de basisprognoses tot stand komen. Eenmaal bepaald, kunt u een analyse uitvoeren om te bepalen of andere prognosemethoden zouden verbeteren nauwkeurigheid van de voorspelling. Als u de nauwkeurigheid van de prognoses niet documenteert en geen analyse van de toegevoegde waarde van de prognose uitvoert, bent u niet in staat om goed te beoordelen of de geproduceerde prognoses de beste zijn die ze kunnen zijn. U loopt kansen mis om het proces te verbeteren, de nauwkeurigheid van prognoses te vergroten en het bedrijf te informeren over welk type prognosefout normaal is en moet worden verwacht.

5. Hoe gebruik je veiligheidsvoorraad? Merk op dat de vraag niet was: "Gebruikt u veiligheidsvoorraad?" In deze context, en om het simpel te houden, betekent de term "veiligheidsvoorraad" voorraad die wordt gebruikt om voorraad te bufferen tegen variabiliteit van vraag en aanbod. Alle bedrijven gebruiken op de een of andere manier buffermethoden. Er zijn echter enkele uitzonderingen. Misschien bent u een werkplaatsfabrikant die alle onderdelen op bestelling aanschaft en vinden uw klanten het helemaal prima om weken of maanden op u te wachten om materiaal te vinden, te produceren, QA te leveren en te verzenden. Of misschien bent u een grote fabrikant met tonnen koopkracht, zodat uw leveranciers lokale magazijnen opzetten die volledig gevuld zijn en klaar om u vrijwel onmiddellijk van voorraad te voorzien. Als deze beschrijvingen uw bedrijf niet beschrijven, heeft u zeker een soort buffer om u te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. U gebruikt het veld "veiligheidsvoorraad" misschien niet in uw ERP, maar u bent zeker aan het bufferen.

Er kunnen antwoorden worden gegeven zoals "We gebruiken geen veiligheidsvoorraad omdat we prognoses maken." Helaas, een goede voorspelling zal een 50/50 kans hebben om boven/onder de daadwerkelijke vraag te zijn. Dit betekent dat u 50% van de tijd een voorraad krijgt zonder dat er een veiligheidsvoorraadbuffer aan de prognose is toegevoegd. Voorspellingen zijn alleen perfect als er geen willekeur is. Aangezien er altijd willekeur is, moet u bufferen als u geen bodemloze serviceniveaus wilt hebben.

Als het antwoord niet wordt onthuld, kunt u wat meer onderzoeken hoe de verschillende aanvullingshendels worden gebruikt om mogelijke buffers toe te voegen, wat leidt tot vragen 6 en 7.

6. Verlengt u wel eens de doorlooptijd of bestelt u wel eens eerder dan nodig is?
In ons hypothetische voorbeeld heeft uw leverancier doorgaans 4 weken nodig om te leveren en is redelijk consistent. Maar om u te beschermen tegen stockouts, bestelt uw koper routinematig 6 weken uit in plaats van 4 weken. Het veiligheidsvoorraadveld in uw ERP-systeem staat misschien op nul omdat "we geen veiligheidsvoorraad gebruiken", maar in werkelijkheid heeft de bestelbenadering van de koper zojuist 2 weken buffervoorraad toegevoegd.

7. Vult u de vraagprognose in?
In ons voorbeeld verwacht de planner 10 eenheden per maand te verbruiken, maar "voor het geval dat" een prognose van 20 per maand invoert. Het veiligheidsvoorraadveld in het MRP-systeem is blanco gelaten, maar de nu vermomde buffervoorraad is de vraagprognose binnengesmokkeld. Dit is een fout die 'voorspellingsbias' introduceert. Niet alleen zullen uw prognoses minder nauwkeurig zijn, maar als er geen rekening wordt gehouden met de vertekening en de veiligheidsvoorraad wordt toegevoegd door andere afdelingen, zult u te veel bevoorraden.

Het ad-hockarakter van de bovenstaande benaderingen verergert de problemen door geen rekening te houden met de daadwerkelijke vraag of het aanbod variabiliteit van het artikel. De planner kan bijvoorbeeld gewoon een vuistregel maken die de doorlooptijdprognose voor belangrijke artikelen verdubbelt. Eén maat past niet allemaal als het gaat om voorraadbeheer. Deze benadering zal de voorspelbare artikelen substantieel overbevoorraden, terwijl de periodiek gevraagde artikelen substantieel onderbezet zijn. Jij kunt lezen "Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer” om meer te weten te komen over waarom dit soort aanpak zo kostbaar is.

De ad-hoc aard van de benaderingen negeert ook wat er gebeurt als het bedrijf wordt geconfronteerd met een enorme overstock of stock out. Bij het proberen te begrijpen wat er is gebeurd, zal het vermelde beleid worden onderzocht. In het geval van een overstock zal het systeem een veiligheidsvoorraad nul tonen. De bedrijfsleiders zullen aannemen dat ze geen veiligheidsvoorraad bij zich hebben, hun hoofd krabben en uiteindelijk de voorspelling de schuld geven, verklaren "Ons bedrijf kan niet worden voorspeld" en strompelen verder. Ze kunnen de leverancier zelfs de schuld geven voor het te vroeg verzenden en ervoor zorgen dat ze meer vasthouden dan nodig is. In het geval dat de voorraad op is, denken ze dat ze niet genoeg op voorraad hebben en voegen ze willekeurig meer voorraad toe aan veel items, zonder zich te realiseren dat er in feite veel extra veiligheidsvoorraad in het proces is ingebakken. Dit maakt het waarschijnlijker dat voorraden in de toekomst moeten worden afgeschreven.

8. Wat is de exacte inventaristerminologie die wordt gebruikt? Definieer wat u bedoelt met veiligheidsvoorraad, Min, bestelpunt, EOQ, enz. Hoewel er standaard technische definities het is mogelijk dat er iets anders is, en miscommunicatie zal hier problematisch zijn. Sommige bedrijven verwijzen bijvoorbeeld naar Min als de hoeveelheid voorraad die nodig is om aan de doorlooptijdvraag te voldoen, terwijl sommigen Min definiëren als inclusief zowel doorlooptijdvraag als veiligheidsvoorraad om te bufferen tegen vraagvariabiliteit. Anderen kunnen de minimale bestelhoeveelheid betekenen.

9. Is de aanwezige voorraad in overeenstemming met het beleid? Wanneer uw detectivewerk is voltooid en alles is gedocumenteerd, opent u uw spreadsheet of ERP-systeem en bekijkt u de beschikbare hoeveelheid. Het zou min of meer in overeenstemming moeten zijn met uw planningsparameters (dwz als Min/Max 20/40 is en de typische doorlooptijdvraag 10 is, dan zou u op elk moment ongeveer 10 tot 40 eenheden bij de hand moeten hebben. Verrassend genoeg, voor veel bedrijven is er vaak een enorme inconsistentie. We hebben situaties waargenomen waarin de min/max-instelling 20/40 is, maar de voorhanden voorraad 300+ is. Dit geeft aan dat het beleid dat is voorgeschreven gewoon niet wordt gevolgd. Dat is een groter probleem.

10. Wat ga je nu doen?

Vraagprognoses en voorraadopslagbeleid moeten goed gedefinieerde processen zijn die door alle betrokkenen worden begrepen en geaccepteerd.  Er zou nul mysterie moeten zijn.

Om dit goed te doen, moeten de vraag- en aanbodvariabiliteit worden geanalyseerd en gebruikt om de juiste niveaus van veiligheidsvoorraad te berekenen. Buffers toevoegen zonder een impliciet begrip van wat elke extra eenheid buffervoorraad u oplevert in termen van service, is als willekeurig een handvol ingrediënten in een cakerecept gooien. Een kleine verandering in ingrediënten kan een enorme impact hebben op wat er uit de oven komt: de ene hap is te zoet, de volgende te zuur. Zo is het ook met voorraadbeheer. Een beetje extra hier, een beetje minder daar, en al snel zit je met kostbare overtollige voorraad in sommige gebieden, pijnlijke tekorten in andere, geen idee hoe je daar bent gekomen, en met weinig begeleiding om dingen beter te maken.

Modern Inventory optimization en software voor vraagplanning met zijn geavanceerde analyses en sterke basis in prognoseanalyse kan veel helpen bij dit probleem. Maar zelfs de beste software helpt niet als deze inconsistent wordt gebruikt.