U kunt uw voorraadniveaus niet goed beheren, laat staan optimaliseren, als u niet precies weet hoe vraagprognoses en voorraadparameters (zoals min/max, veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden) precies zijn bepaald.

Veel organisaties kunnen niet specificeren hoe beleidsinputs worden berekend of situaties identificeren waarin het management het beleid terzijde moet schuiven. Veel mensen kunnen bijvoorbeeld zeggen dat ze vertrouwen op een bepaalde planningsmethode, zoals Min/Max, bestelpunt of prognose met veiligheidsvoorraad, maar ze kunnen niet precies zeggen hoe deze planningsinputs worden berekend. Meer fundamenteel begrijpen ze misschien niet wat er met hun KPI's zou gebeuren als ze de min-, max- of veiligheidsvoorraad zouden wijzigen. Ze weten misschien dat de prognose berust op "gemiddelden" of "geschiedenis" of "verkoopinput", maar specifieke details over hoe de uiteindelijke prognose tot stand komt, zijn onduidelijk.

Vaak genoeg werd de logica voor voorraadplanning en prognoses van een bedrijf ontwikkeld door een voormalige werknemer of verdwenen adviseur en in een spreadsheet gestopt. Het kan anders terugvallen op verouderde ERP-functionaliteit of ERP-maatwerk door een IT-organisatie die er ten onrechte van uitging dat ERP-software alles kan en moet. (Lees dit geweldig en, zoals ze zeggen, "grappig omdat het waar is", blog van Shaun Snapp over ERP-gerichte strategieën.) Het beleid is mogelijk niet goed gedocumenteerd en niemand die momenteel aan het werk is, kan het verbeteren of er het beste van maken.

Deze ongelukkige situatie leidt tot een andere, waarin inkopers en voorraadplanners ronduit de output van het ERP-systeem negeren, waardoor ze afhankelijk worden van Microsoft Excel om orderschema's te bepalen. Er worden ad-hocmethoden ontwikkeld die samenhangende reacties op operationele problemen in de weg staan en die niet zichtbaar zijn voor de rest van de organisatie (tenzij u wilt dat uw CFO de complexe en kieskeurige spreadsheet leert kennen). Deze methoden zijn vaak afhankelijk van vuistregels, middelingstechnieken of leerboekstatistieken zonder een volledig begrip van hun tekortkomingen of toepasbaarheid. En zelfs wanneer gedocumenteerd, ontdekken de meeste bedrijven vaak dat de daadwerkelijke bestelling afwijkt van het gedocumenteerde beleid. Een bedrijf waarvoor we overlegden, had voorraadniveaus bij de hand die routinematig 2 x de maximale hoeveelheid waren! Met andere woorden, er is helemaal geen beleid.

Samengevat, veel huidige voorraad- en vraagvoorspellingssystemen zijn ontwikkeld uit wantrouwen voor de suggesties van het vorige systeem, maar verbeteren de KPI's niet echt. Ze dwingen de organisatie ook om op een paar werknemers te vertrouwen om vraagprognoses, dagelijkse bestellingen en voorraadaanvulling te beheren.

En als er een probleem is, kan het uitvoerende team onmogelijk ontspannen hoe je daar bent gekomen, omdat er te veel bewegende delen zijn. Was de overtollige voorraad bijvoorbeeld de schuld van een onnauwkeurige vraagprognose die berustte op een middelingsmethode die geen rekening hield met een afnemende vraag? Of was het te wijten aan een verouderde instelling van de doorlooptijd die hoger was dan had moeten zijn? Of was het te wijten aan een prognose-override die een planner had gemaakt om rekening te houden met een bestelling die gewoon nooit is gebeurd? En wie gaf de feedback om die override te maken? Een klant? Verkoper?

Heeft u een van deze problemen? Als dat zo is, verspilt u elk jaar honderdduizenden tot miljoenen dollars aan onnodige tekortkosten, voorraadkosten en bestelkosten. Wat zou je met dat extra geld kunnen doen? Stelt u zich eens voor welke impact dit zou hebben op uw bedrijf.

Deze blog beschrijft de top 10 vragen die u kunt stellen om te ontdekken wat er echt gebeurt 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.

De meeste vraagprognoses zijn gedeeltelijk of onvolledig: ze bieden slechts één enkel getal: de meest waarschijnlijke waarde van de toekomstige vraag. Dit wordt een puntvoorspelling genoemd. Gewoonlijk schat de puntvoorspelling de gemiddelde waarde van de toekomstige vraag. Intervalprognoses geven een schatting van de mogelijke toekomstige vraag (dwz de vraag heeft een 90% kans tussen 50 – 100 eenheden). Probabilistische voorspellingen gaan een stap verder en geven aanvullende informatie. Meer weten is altijd beter dan minder weten en de probabilistische prognose levert die extra informatie die zo cruciaal is voor voorraadbeheer. Deze videoblog van Dr. Thomas Willemain legt elk type voorspelling en de voordelen van probabilistische voorspelling uit.

[inbound_button font_size=”20″ color=”#00a429″ text_color=”#ffffff” icon=”” url=”http://www.screencast.com/t/Ut4I5dOY8″ width=”” target=”_blank”]Nu kijken [/inkomende_knop]
 

Puntvoorspelling (groen) laat zien wat er het meest waarschijnlijk zal gebeuren. De Intervalvoorspelling toont het bereik (blauw) van mogelijkheden.

Waarschijnlijkheidsvoorspelling toont de waarschijnlijkheid dat elke waarde voorkomt

Parameters voor voorraadplanning, zoals veiligheidsvoorraadniveaus, bestelpunten, min/max-instellingen, doorlooptijden, bestelhoeveelheden en DDMRP-buffers hebben een directe invloed op de voorraaduitgaven en het vermogen om aan de vraag van de klant te voldoen. Op basis van deze parameterinstellingen doet uw ERP-systeem dagelijks inkoopordersuggesties.

Door ervoor te zorgen dat deze inputs worden begrepen en regelmatig worden geoptimaliseerd, worden verspillende voorraaduitgaven aanzienlijk verminderd en worden de klantenserviceniveaus drastisch verbeterd.

Gezien het belang van het juist hebben van deze planningsparameters, besteden we tijdens ons overleg veel tijd aan de vraag (1) hoe deze parameterwaarden worden berekend en (2) hoe vaak ze worden bijgewerkt. Meestal zijn de methoden voor het berekenen van de parameterwaarden de vuistregel. U kunt hier lezen waarom het gebruik van vuistregelbenaderingen zo problematisch is - Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer.

Deze blog zal zich richten op de frequentie van updates. Wanneer we bedrijven interviewen en hen vragen hoe vaak ze planningsparameters bijwerken, is het antwoord dat we bijna altijd horen "elke dag!" Een vervolgvraag of twee onthult meestal dat dit gewoon niet waar is. Wat 'elke dag' in de praktijk betekent, is dit: elke dag stelt het ERP-systeem tientallen tot honderden inkooporders en/of productieopdrachten voor. De planner, laten we hem Peter noemen, bekijkt deze bestellingen dagelijks en beslist of hij ze vrijgeeft, wijzigt of annuleert. Als de bestelsuggestie niet "goed voelt", beoordeelt Peter de planningsinvoer en past hij de bestelling indien nodig aan. Peter kan bijvoorbeeld het gevoel hebben dat er al voldoende voorraad aanwezig is. Om het probleem op te lossen, verlaagt hij het bestelpunt en annuleert hij de bestelling. Of als hij vindt dat de bestelling al weken geleden had moeten worden geplaatst, kan Peter de bestelling bespoedigen en het bestelpunt en de bestelhoeveelheid verhogen om ervoor te zorgen dat er de volgende keer voldoende voorraad is.

De belangrijkste tekortkomingen van deze benadering zijn dat deze reactief en onvolledig is. Hier is waarom:

reactief

Het beoordeelt alleen het handvol items dat op een bepaalde dag is gemarkeerd voor aanvulling, maar niet op andere. De trigger voor het beoordelen van een item is wanneer de ERP een bestelling voorstelt, en dat gebeurt alleen wanneer het bestelpunt of Min wordt overschreden. Als de Min te hoog is en eerder doorbreekt dan zou moeten, wordt een onnodige bestelling geplaatst, tenzij de planner deze onderschept. Als de Min te laag is, dan is het te laat om de fout te herstellen. Hoe groot de bestelsuggestie ook is, u moet nog steeds wachten op nieuwe bevoorrading en aangezien de bestelling laat werd voorgesteld, is een voorraadtekort tijdens de aanvullingsperiode zeer waarschijnlijk. Waar is de “planning” in zo’n proces? Zoals een klant het verwoordde: "Ons vorige proces was, achteraf bezien, besteed aan het beheren van de outputs en niet de inputs."

Incompleet

Hoe zit het met de duizenden andere artikelen die een Min/Max, veiligheidsvoorraad, bestelpunt of andere parameters hebben die niet opnieuw worden beoordeeld gezien de bijgewerkte vraag- en aanbodgegevens. De planner beoordeelt geen van deze items, wat betekent dat problemen niet van tevoren worden geïdentificeerd. Wat het probleem nog groter maakt, is dat wanneer Peter een wijziging aanbrengt, hij geen tools heeft om de kwaliteit van zijn wijzigingen te beoordelen. Als hij de min/max-instellingen wijzigt, weet hij niet welke specifieke impact dit zal hebben op de voorraadwaarde, bestelkosten, voorraadkosten, voorraadtekorten en serviceniveaus. Hij weet alleen dat een toename van de voorraad de service waarschijnlijk zal verbeteren en de kosten zal verhogen. Hij weet bijvoorbeeld niet of zijn inventaris een punt van bereikt heeft afnemende meeropbrengsten. Wanneer voorraadbeslissingen worden genomen met slechts een zeer globaal begrip van de afwegingen, ontstaan er stroomafwaarts meer problemen. U zou niet willen dat uw timmerman ruwe schattingen van hun afmetingen maakt, maar het is gebruikelijk dat professionals op het gebied van voorraadplanning dit doen met miljoenen dollars aan inventarisuitgaven die op het spel staan.

Hoe vaak werken de meeste bedrijven parameters bij?

Dus hoe vaak maken de meeste bedrijven systeembrede updates van hun planningsparameters, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden, min/max-instellingen, doorlooptijden en bestelhoeveelheden? Doorgaans vinden massa-updates driemaandelijks, jaarlijks plaats, en in sommige gevallen nooit. De enige keren dat wijzigingen worden aangebracht, is wanneer een bestelling wordt geactiveerd door ERP. Niet bepaald behendig.

De belangrijkste reden om niet vaker in te grijpen is dat het te veel tijd kost. De meeste bedrijven stellen deze belangrijke parameters in met behulp van zeer logge Excel-programma's of ERP-applicaties die simpelweg niet zijn ontworpen om systematische voorraadplanning uit te voeren. Dit is waar software voor voorraadoptimalisatie kan helpen.

Voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken en waarschijnlijkheidsvoorspelling door de belangrijkste planningsparameters regelmatig bij te werken, bijvoorbeeld elke week of maand in plaats van driemaandelijks of jaarlijks, kunt u snel reageren op veranderingen in uw bedrijf. U kunt kostenbesparende mogelijkheden benutten, bijvoorbeeld wanneer de vraag afneemt en u kunt bijbestelpunten en/of bestelhoeveelheden verlagen en eventueel openstaande bestellingen annuleren. Of u kunt reageren op problemen, zoals wanneer de vraag toeneemt, uw serviceniveauverplichtingen aan klanten in gevaar komen, of de doorlooptijden van leveranciers toenemen en herberekening van bestelpunten vereisen.

Hoe het goed te doen

De sleutel is het vaststellen van een overeengekomen reeks prestatie- en inventariswaardestatistieken en de software de stand van zaken op de achtergrond laten bewaken en u waarschuwen voor uitzonderlijke situaties. Dit is simpelweg nog een manier om te zeggen dat u, als de systemen eenmaal zijn opgezet, verder wilt gaan met beheer bij uitzondering. U kunt bereiken instellen waarbinnen dingen kunnen floreren zoals ze normaal doen, maar zodra een kritieke parameter zoals "voorraadrisico een vooraf bepaald niveau overschrijdt" of "voorraadwaarde of kosten een vooraf gedefinieerd niveau overschrijden", kan de software een dagelijkse waarschuwing en kan ook een reactie aanbevelen, zoals het verhogen van een bestelpunt. Met dit niveau van geautomatiseerde assistentie wordt het mogelijk om de vinger aan de pols van de inventaris te houden zonder overweldigd te worden door de enorme hoeveelheid gegevens.

U kunt bijvoorbeeld een eerste set inventarisparameters als beleid kiezen, omdat u aan de software kunt zien dat deze voldoet aan uw serviceniveaudoelen binnen uw inventarisbudget. U kunt het systeem serviceniveaudoelen voor u laten voorschrijven en vertrouwd zijn met de instellingen omdat de voorraadwaarde binnen het budget valt. Als de vraag echter minder voorspelbaar wordt dan voorheen, kunt u niet hetzelfde serviceniveau bereiken zonder een toename van de voorraad. Een uitzonderingsrapport identificeert dit en stelt u in staat een weloverwogen beslissing te nemen over wat u moet doen. U kunt besluiten om het beleid aan te passen of hetzelfde te houden. Als je het hetzelfde houdt, weet je nu de extra risico's en verandering in voorraadkosten. Dit kan gecommuniceerd worden naar alle stakeholders zodat er geen verrassingen zijn.

Plan niet reageren

In plaats van constant in reactieve modus te zijn, kun je omgaan met wat echt moet worden afgehandeld en heb je nog wat tijd om vooruit te denken. U kunt bijvoorbeeld 'wat als'-analyses uitvoeren op kwesties als welke doorlooptijden van leveranciers de grootste winst opleveren als ze worden verkort, of serviceniveaudoelstellingen moeten worden aangepast om rekening te houden met verschuivingen in klantkritiek, of soortgelijke beleidskwesties. Het is immers niet zo dat je niet met een volle dagelijkse agenda komt te zitten, het is alleen de vraag of je die agenda naar een meer strategisch niveau kunt tillen. Dus als u al uw "planning"-tijd besteedt aan het beheren van de output van uw ERP in plaats van het constructief beoordelen en optimaliseren van de input, is het tijd om uw voorraadplanningsproces opnieuw te beoordelen.

Serviceniveau is een belangrijke prestatie-indicator voor bedrijven die een hoge prioriteit geven aan het voldoen aan de vraag van de klant. Serviceniveau wordt gedefinieerd als de waarschijnlijkheid dat een doorlooptijd van aanvulling wordt overleefd zonder dat er voorraad wordt aangelegd.

Best practice voor voorraadbeheer begint met het stellen van serviceniveaudoelen en berekent vervolgens bestelpunten (ook wel Mins genoemd) om die doelen te bereiken. Deze berekeningen moeten rekening houden met variabiliteit in zowel de vraag als de doorlooptijd voor aanvulling. Er zijn veel softwaresystemen beschikbaar om deze berekeningen uit te voeren. Als alles goed gaat, komt het bereikte serviceniveau heel dicht in de buurt van het beoogde serviceniveau. Helaas gaapt er vaak een pijnlijke kloof tussen die twee.

Een reden voor de kloof zijn onrealistische vraagmodellen. In veel gevallen gebruikt software voor het berekenen van bestelpunten formules uit het handboek die zijn gebaseerd op wiskundige aannames die analyse eenvoudig maken ten koste van realisme. Veel "Inventory 101"-handboeken gebruiken formules die veronderstellen dat de vraag een normale verdeling heeft (ook wel de "klokvormige curve" genoemd) voor afgewerkte goederen en de Poisson-verdeling voor reserveonderdelen. Gelukkig zijn er nu voorraadoptimalisatie- en prognosesystemen die de werkelijke vraaggeschiedenis van de voorraaditems verwerken met behulp van probabilistische prognoses. Deze oplossingen berekenen een nauwkeurige schatting van de verdeling – niet een geïdealiseerde versie. Bekijk voor meer informatie deze eerdere blog op probabilistische voorspelling:

Maar er is een tweede bron van fouten in leerboeken die onzichtbaar opereert in veel inventarissoftwarepakketten: "onderschrijding".

Berekeningen van bestelpunten gaan er bijna altijd van uit dat stockouts ontstaan wanneer de totale vraag tijdens een bevoorradingsinterval het bestelpunt overschrijdt. Stel bijvoorbeeld dat de vraag gemiddeld 1 eenheid per dag is. Als de doorlooptijd 5 dagen is, dan is de gemiddelde doorlooptijdvraag 5 stuks. Het herbestelpunt instellen op 5 eenheden zou ergens in de buurt van 50% een lachwekkend serviceniveau opleveren. Het toevoegen van veiligheidsvoorraad aan de berekening kan resulteren in een bestelpunt van bijvoorbeeld 11 eenheden, wat zou kunnen overeenkomen met een serviceniveau van 95%. Een andere manier om dit te zeggen is dat, beginnend bij een bestelpunt van 11 eenheden, er een kans van 95% zou moeten zijn om de doorlooptijd van 5 dagen te overleven zonder een cumulatieve vraag van meer dan 11 eenheden te ervaren. Theoretisch!

Wat in deze analyse ontbreekt, is het undershoot-fenomeen. Undershoot betekent dat de doorlooptijd niet begint Bij het bestelpunt maar onderstaand het. Onderschrijding gebeurt elke keer dat de vraag die het bestelpunt overschreed, de voorraad naar beneden haalde onderstaand (Niet beneden tot) het bestelpunt. Onderstaande figuur toont suppletiecycli met en zonder onderschrijding. Undershoot plukt uw zak voordat u zelfs maar begint met het gooien van de dobbelstenen. Het misleidt de voorraadprofessional door te denken dat zijn of haar bestelpunten voldoende zijn om hun doelen te bereiken, terwijl de werkelijke prestaties het cijfer niet zullen halen.

Er is maar één situatie waarin onderschrijding geen probleem is: wanneer de vraag altijd nul of één eenheid is. Onderschrijding is dan onmogelijk. Maar in alle andere gevallen zal er zeker tot op zekere hoogte sprake zijn van onderschrijding, en dit kan het serviceniveau dat daadwerkelijk wordt bereikt door een bepaalde keuze van een bestelpunt ernstig ondermijnen. Onze analyses tonen aan dat de omstandigheden die het meest kwetsbaar zijn voor onderschrijdingen een sterk intermitterende en scheve vraag zijn met zeer korte doorlooptijden - de omstandigheden die het meest voorkomen door markttrends.

Wat kunt u doen om uzelf te beschermen tegen het effect van onderschrijding op berekeningen van bestelpunten? Gebruik voorraadoptimalisatie- en prognosesoftware die niet gebonden is aan de aannames uit het oude leerboek en in plaats daarvan automatisch rekening houdt met onderschrijdingen bij het berekenen van het serviceniveau dat wordt geproduceerd door een willekeurig bestelpunt.

Om de Inventory Optimization-oplossing van Smart Software in actie te zien, kunt u zich hieronder registreren om een opgenomen demo te zien: