Smart Software en Arizona Public Service presenteren op WERC 2022

Smart Software CEO en APS Inventory & Logistics Manager presenteren WERC 2022 Studio Session over het implementeren van Smart IP&O in 90 dagen en het behalen van aanzienlijke besparingen door het optimaliseren van bestelpunten en bestelhoeveelheden voor meer dan 250.000 reserveonderdelen.

Belmont, MA, - Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat het zal presenteren op WERC 2022.

Justin Danielson, Inventory & Logistics Manager bij Arizona Public Service (APS), en Greg Hartunian, CEO bij Smart Software, zullen een studiosessie van 30 minuten leiden op WERC 2022. De presentatie zal focussen op hoe APS Smart Inventory Planning and Optimization heeft geïmplementeerd ( Smart IP&O) als onderdeel van het strategische optimalisatie-initiatief van de toeleveringsketen van het bedrijf. Smart IP&O werd in slechts 90 dagen geïmplementeerd, waardoor APS zijn bestelpunten en bestelhoeveelheden voor meer dan 250.000 reserveonderdelen kon optimaliseren. Tijdens de eerste fase van de implementatie hielp het platform APS om de voorraad te verminderen en aanzienlijke besparingen te realiseren met behoud van serviceniveaus. Tot slot wordt de sessie afgesloten met het tonen van Smart IP&O in een Live Demo.

Warehousing Onderwijs- en Onderzoeksraad (WERC)

WERC is een professionele organisatie gericht op logistiek management en haar rol in de supply chain. Sinds de oprichting in 1977 heeft WERC een strategische visie behouden om continu middelen aan te bieden die distributiebeoefenaars en leveranciers helpen aan de top te blijven in ons dynamische, variabele veld. In een steeds complexere wereld begrijpen distributielogistiek professionals dingen zodat mensen hun producten en diensten krijgen, bedrijven hun verplichtingen nakomen, economieën groeien en gemeenschappen bloeien.

WERC geeft distributielogistieke professionals de kracht om hun werk te doen, uit te blinken in hun carrière en een verschil te maken in de wereld. WERC helpt haar leden en bedrijven te slagen door ongeëvenaarde leerervaringen te creëren, hoogwaardige netwerkmogelijkheden te bieden en toegang te krijgen tot onderzoeksgestuurde branche-informatie.

Over Smart Software, Inc.
Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization geeft vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont,

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

Smart Software benoemd tot Microsoft Co-sell-ready partner

Voorraadoptimalisatie en vraagplanning nu toegankelijker om Microsoft Dynamics uit te breiden

Belmont, Massachusetts, februari 2022 – Smart Software is verheugd aan te kondigen dat het is benoemd tot Microsoft Co-sell-ready partner als toonaangevende leverancier van oplossingen voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Microsoft-klanten maken gebruik van Smart's web-native platform voor voorraadplanning en -optimalisatie (Smart IP&O) om consensusprognoses te ontwikkelen, de vraag te beheren en het voorraadbeleid te optimaliseren.

Door samen te verkopen met Microsoft-verkoopteams en Microsoft-partners kan het team van Smart Software een enorme gemeenschap van door Microsoft beheerde klanten bereiken om samen te werken aan verschillende kansen. Dit proces omvat het opbouwen van vraag, verkoopplanning, het delen van verkoopleads, het versnellen van partner-to-partner empowered verkoop en het leveren van door de markt geleide handel. Smart IP&O maakt gebruik van in de praktijk bewezen analyses, probabilistische modellering en de nieuwste ontwikkelingen in prognosetechnologie om de toekomstige vraag te voorspellen, een optimaal voorraadbeleid voor te schrijven en kansen voor operationele verbetering te identificeren. Gebruikers kunnen prognoseresultaten, bestelhoeveelheden en voorraadbeleid met een paar muisklikken overbrengen naar Microsoft Dynamics, waardoor extra waarde wordt opgebouwd en de levensduur van hun Microsoft-oplossingen wordt verlengd.

Greg Hartunian, CEO van Slimme software, verklaarde, “Het vermogen om dynamisch discontinuïteiten in de vraag en doorlooptijden van leveranciers te identificeren, een optimaal voorraadbeleid voor te schrijven dat de meeste winst oplevert, en de planningsfrequentie te versnellen, zijn bijzonder cruciaal en centraal in de huidige hyperfluïde toeleveringsketens. Als gevolg hiervan kunnen klanten die gebruikmaken van Smart IP&O effectief voorraadactiva gebruiken, hun activiteiten verbeteren, de kosten verlagen, de klantenservice verbeteren en de concurrentie overtreffen. We kijken ernaar uit om nauw samen te werken met Microsoft om onze gezamenlijke klanten te helpen deze belangrijke voordelen te behalen.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

Smart Software presenteert op Epicor Insights 2022

Smart Software President en CEO presenteert Epicor Insights 2022-sessies over het creëren van concurrentievoordeel met slimme voorraadplanning en -optimalisatie

Belmont, MA, mei 2022 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat het zal presenteren op Epicor Insights 2022.

Greg Hartunian, CEO van Smart Software, zal twee sessies presenteren en Epicor Smart Inventory Planning and Optimization toelichten tijdens het Epicor Insights-evenement van dit jaar in Nashville, TN. Greg zal laten zien hoe planningsteams in staat kunnen worden gesteld om de voorraad te verminderen, de serviceniveaus te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen.

De presentatie van de Prophet 21 is gepland op woensdag 25 mei, 11.30 - 12:15 uur (CST)

De Kinetic-presentatie is gepland op woensdag 25 mei, 14.30 – 15.20 uur (CST)

Als u van plan bent dit jaar deel te nemen, neem dan deel aan een van de onderstaande sessies en leer meer over slimme voorraadplanning en -optimalisatie, aangezien we waardevolle functies in onze oplossingen benadrukken. Epicor Insights 2022 brengt meer dan 2.000 gebruikers van Epicor's branchespecifieke ERP-oplossingen voor de productie-, distributie- en dienstverlenende sector samen. Ga voor meer informatie naar INZICHTEN 2022.

Smart Software is een Epicor Platinum Partner en toonaangevende leverancier van oplossingen voor vraagplanning, prognoses, voorraadoptimalisatie en analyse. Ons webplatform, Smart IP&O, maakt gebruik van probabilistische prognosemodellering, machine learning en collaboratieve vraagplanning om de voorraadniveaus te optimaliseren en de nauwkeurigheid van de prognoses te vergroten. Je gebruikt Smart IP&O om nauwkeurige prognoses en optimaal voorraadbeleid te creëren die geautomatiseerde bestellingen in Epicor stimuleren. Het platform omvat bidirectionele integraties met zowel Epicor ERP als Prophet 21.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

Een inleiding op probabilistische prognoses

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Als je op de hoogte blijft van het nieuws over supply chain-analyse, u komt vaker de uitdrukking "probabilistische prognoses" tegen. Als deze zin raadselachtig is, lees dan verder.

U weet waarschijnlijk al wat 'voorspelling' betekent. En je weet waarschijnlijk ook dat er veel verschillende manieren lijken te zijn om het te doen. En je hebt waarschijnlijk scherpe kleine zinnen gehoord als 'elke voorspelling is verkeerd'. Dus je weet dat een soort van wiskundige zou kunnen berekenen dat "de voorspelling is dat u volgende maand 100 eenheden zult verkopen", en dan zou u 110 eenheden kunnen verkopen, in welk geval u een 10%-voorspellingsfout heeft.

Je weet misschien niet dat wat ik zojuist heb beschreven een bepaald soort voorspelling is, een 'puntvoorspelling'. Een puntenvoorspelling wordt zo genoemd omdat deze uit slechts een enkel getal bestaat (dwz één punt op de getallenlijn, als je je de getallenlijn herinnert uit je jeugd).

Punt voorspellingen hebben één deugd: ze zijn eenvoudig. Ze hebben ook een fout: ze geven aanleiding tot snauwende uitspraken als 'elke voorspelling is verkeerd'. Dat wil zeggen, in de meeste realistische gevallen is het onwaarschijnlijk dat de werkelijke waarde exact gelijk zal zijn aan de voorspelling. (Wat niet zo erg is als de voorspelling dichtbij genoeg is.)

Dit brengt ons bij 'probabilistische voorspellingen'. Deze aanpak is een stap verder, want in plaats van een voorspelling met één cijfer (punt) te produceren, levert het een kansverdeling op voor de voorspelling. En in tegenstelling tot traditionele extrapolatieve modellen die puur op historische gegevens vertrouwen, hebben probabilistische voorspellingen de mogelijkheid om toekomstige waarden te simuleren die niet verankerd zijn in het verleden.

"Waarschijnlijkheidsverdeling" is een verbiedende uitdrukking, die wat mysterieuze wiskunde oproept waar je misschien van hebt gehoord maar nooit hebt bestudeerd. Gelukkig hebben de meeste volwassenen genoeg levenservaring om het concept intuïtief te begrijpen. Wanneer afgebroken, is het vrij eenvoudig te begrijpen.

Stel je de simpele handeling voor van het opgooien van twee munten. Je zou dit onschuldig plezier kunnen noemen, maar ik noem het een 'probabilistisch experiment'. Het totale aantal kop dat op de twee munten verschijnt, is nul, één of twee. Het opgooien van twee munten is een 'willekeurig experiment'. Het resulterende aantal koppen is een "willekeurige variabele". Het heeft een "kansverdeling", wat niets meer is dan een tabel van hoe waarschijnlijk het is dat de willekeurige variabele een van zijn mogelijke waarden zal blijken te hebben. De kans om twee kop te krijgen als de munten eerlijk zijn, is ¼, net als de kans op geen kop. De kans op één kop is ½.

Dezelfde benadering kan een interessantere willekeurige variabele beschrijven, zoals de dagelijkse vraag naar een reserveonderdeel. Figuur 2 toont een dergelijke kansverdeling. Het werd berekend door drie jaar dagelijkse vraaggegevens te verzamelen over een bepaald onderdeel dat wordt gebruikt in een wetenschappelijk instrument dat aan ziekenhuizen wordt verkocht.

Figuur 1: De kansverdeling van de dagelijkse vraag naar een bepaald reserveonderdeel

De verdeling in figuur 1 kan worden gezien als een probabilistische voorspelling van de vraag op één dag. Voor dit specifieke onderdeel zien we dat de voorspelling zeer waarschijnlijk nul zal zijn (97% kans), maar soms voor een handvol eenheden, en eens in de drie jaar twintig eenheden. Hoewel de meest waarschijnlijke voorspelling nul is, zou je er een paar bij de hand willen houden als dit onderdeel van cruciaal belang zou zijn ("... bij gebrek aan een spijker ...")

Laten we deze informatie nu gebruiken om een meer gecompliceerde probabilistische voorspelling te maken. Stel dat je drie eenheden bij de hand hebt. Hoeveel dagen duurt het voordat je er geen hebt? Er zijn veel mogelijke antwoorden, variërend van een enkele dag (als u onmiddellijk een vraag krijgt voor drie of meer) tot een zeer groot aantal (aangezien 97% dagen geen vraag ziet). De analyse van deze vraag is een beetje ingewikkeld vanwege de vele manieren waarop deze situatie zich kan voordoen, maar het uiteindelijke antwoord dat het meest informatief is, is een kansverdeling. Het blijkt dat het aantal dagen totdat er geen eenheden meer in voorraad zijn de verdeling heeft zoals weergegeven in figuur 2.

Figuur 2: Verdeling van het aantal dagen totdat alle drie de units op zijn

Het gemiddelde aantal dagen is 74, wat een puntvoorspelling zou zijn, maar er is veel variatie rond het gemiddelde. Vanuit het perspectief van voorraadbeheer valt op dat er een kans van 25% is dat alle units na 32 dagen op zijn. Dus als u besluit om meer te bestellen terwijl er nog maar drie in het schap liggen, zou het goed zijn als de leverancier ze u bezorgt voordat er een maand is verstreken. Als ze dat niet konden, zou je een kans van 75% hebben om de voorraad op te slaan - niet goed voor een cruciaal onderdeel.

De analyse achter figuur 2 omvatte het maken van enkele aannames die handig waren, maar niet nodig als ze niet waar waren. De resultaten kwamen van een methode genaamd "Monte Carlo-simulatie", waarin we beginnen met drie eenheden, een willekeurige vraag kiezen uit de verdeling in figuur 1, deze aftrekken van de huidige voorraad en doorgaan totdat de voorraad op is, waarbij wordt geregistreerd hoeveel dagen gingen voorbij voordat je op was. Herhaling van dit proces 100.000 keer geproduceerd Figuur 2.

Toepassingen van Monte Carlo-simulatie strekken zich uit tot problemen met een nog grotere reikwijdte dan het bovenstaande voorbeeld "wanneer zijn we op". Vooral belangrijk zijn Monte Carlo-voorspellingen van de toekomstige vraag. Hoewel het gebruikelijke voorspellingsresultaat een reeks puntvoorspellingen is (bijvoorbeeld de verwachte vraag per eenheid in de komende twaalf maanden), weten we dat er een aantal manieren zijn waarop de werkelijke vraag zich zou kunnen voordoen. Simulatie zou kunnen worden gebruikt om bijvoorbeeld duizend mogelijke sets van 365 dagelijkse vraagbehoeften te produceren.

Deze reeks vraagscenario's zou het scala aan mogelijke situaties waarmee een voorraadsysteem het hoofd zou moeten bieden, vollediger blootleggen. Dit gebruik van simulatie wordt "stresstesten" genoemd, omdat het een systeem blootstelt aan een reeks gevarieerde maar realistische scenario's, waaronder enkele vervelende. Die scenario's worden vervolgens ingevoerd in wiskundige modellen van het systeem om te zien hoe goed het zal omgaan, zoals weerspiegeld in key performance indicators (KPI's). Hoeveel stockouts zijn er bijvoorbeeld in die duizend gesimuleerde jaren van werking in het slechtste jaar? het gemiddelde jaar? het beste jaar? Wat is in feite de volledige kansverdeling van het aantal stockouts in een jaar, en wat is de verdeling van hun omvang?

Figuren 3 en 4 illustreren probabilistische modellering van een voorraadbeheersysteem dat stockouts omzet in backorders. Het gesimuleerde systeem gebruikt een Min/Max-regelbeleid met Min = 10 eenheden en Max = 20 eenheden.

Figuur 3 toont een gesimuleerd jaar van dagelijkse operaties in vier plots. De eerste grafiek toont een bepaald patroon van willekeurige dagelijkse vraag waarin de gemiddelde vraag gestaag toeneemt van maandag tot vrijdag, maar in het weekend verdwijnt. De tweede grafiek toont het aantal eenheden dat elke dag voorhanden is. Merk op dat er tijdens dit gesimuleerde jaar een tiental keren is dat de voorraad negatief wordt, wat wijst op stockouts. De derde grafiek toont de omvang en timing van aanvullingsorders. De vierde grafiek toont de omvang en timing van backorders. De informatie in deze plots kan worden vertaald in schattingen van voorraadinvesteringen, gemiddelde eenheden voorhanden, houdkosten, bestelkosten en tekortkosten.

Figuur 3: Een gesimuleerd jaar van werking van het voorraadsysteem

Figuur 3 toont één van duizend gesimuleerde jaren. Elk jaar zal verschillende dagelijkse eisen hebben, wat resulteert in verschillende waarden van statistieken, zoals beschikbare eenheden en de verschillende componenten van de bedrijfskosten. Figuur 4 geeft de verdeling weer van 1.000 gesimuleerde waarden van vier KPI's. Door 1000 jaar ingebeelde werking te simuleren, wordt het bereik van mogelijke resultaten blootgelegd, zodat planners niet alleen rekening kunnen houden met gemiddelde resultaten, maar ook de best-case en worst-case-waarden kunnen zien.

Figuur 4: Verdelingen van vier KPI's op basis van 1.000 simulaties

Monte Carlo-simulatie is een benadering met weinig wiskunde en hoge resultaten voor probabilistische prognoses: zeer praktisch en gemakkelijk uit te leggen. Geavanceerde probabilistische voorspellingsmethoden die door Smart Software worden gebruikt, breiden uit op de standaard Monte Carlo-simulatie en leveren uiterst nauwkeurige schattingen van de vereiste voorraadniveaus op.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Smart Software’s article has won 1st place in the 2022 Supply Chain Brief MVP Awards Forecasting category!

Het artikel van Smart Software heeft de 1e plaats gewonnen in de categorie 2022 Supply Chain Brief MVP Awards Forecasting!

Smart Software is verheugd aan te kondigen dat ons artikel “Managing Inventory amid Regime Change” de 1e plaats heeft gewonnen in de categorie Forecasting van de 2022 Supply Chain Brief MVP Awards.

Smart Software to Present at Community Summit North America

Smart Software presenteert op Community Summit Noord-Amerika

Channel Sales Director en Enterprise Solution Engineer van Smart Software, presenteert dit jaar drie sessies op het Microsoft Dynamics Community Summit North America-evenement in Orlando, FL.
.

Smart Software to lead a webinar as part of the WERC Solutions Partner Program

Smart Software leidt een webinar als onderdeel van het WERC Solutions Partner Program

Smart Software, zal een webinar van 30 minuten leiden als onderdeel van het WERC Solutions Partner Program. De presentatie zal zich richten op hoe een toonaangevend elektriciteitsbedrijf Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) implementeerde als onderdeel van het strategische supply chain-optimalisatie-initiatief (SCO) van het bedrijf.

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en 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. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

Blog Categorieën

Smart Software om nieuwe Gen2-prognosemodellen te bekijken op Microsoft Community Summit 2021

Belmont, MA, september 2021 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagprognose, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat het zal deelnemen aan de Microsoft Community Summit North America 2021 en een preview zal geven van de binnenkort uit te brengen Gen2-prognose algoritmen. Een van de belangrijkste uitdagingen waarmee managers tegenwoordig worden geconfronteerd, is het toenemende tempo van zakendoen. In het verleden liepen prognoseprocessen meestal op kwartaal- of maandtempo. De Gen2-methoden van Smart maken gebruik van dagelijkse transacties van Microsoft 365 ERP-systemen en vertegenwoordigen een enorme sprong voorwaarts in vergelijking met traditionele methoden voor voorraadplanning en prognoses. Gen2 past probabilistische prognoses en machine learning-methoden toe, waarvoor patent is aangevraagd, en bouwt voort op Smart's in de praktijk bewezen Gen1-modellering die zo veel impact heeft gehad op zoveel bedrijven. De meeste voorraadplanningsteams vertrouwen op traditionele prognosebenaderingen, vuistregelmethoden en verkoopfeedback om het voorraadbeleid en vraagprognoses te bepalen. Kom langs op stand #1820 om meer te weten te komen over deze benaderingen, waarom ze vaak mislukken en hoe de nieuwe Gen2 probabilistische prognose- en optimalisatiemethoden een groot verschil kunnen maken voor uw bedrijfsresultaten. Of u nu een doorgewinterde Microsoft-gebruiker bent en op zoek bent naar nieuwe manieren om uw toeleveringsketen te optimaliseren, of nieuw bent bij Dynamics Applications en wilt begrijpen hoe een planningsplatform kan helpen bij het verhogen van uw omzet en voorraadverminderingen, kom gerust eens langs. Over Smart Software, Inc. Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization geeft vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts en is te vinden op het World Wide Web op www.smartcorp.com.

Community Summit 2021 Smart Software Inventory planning

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478. Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com