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 executives nu worden geconfronteerd, is het toenemende tempo van zakendoen. In het verleden verliepen prognoseprocessen doorgaans 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 breidt zich uit op Smart's in de praktijk bewezen Gen1-modellering die voor zoveel bedrijven zo'n impact heeft gehad.
De meeste voorraadplanningsteams vertrouwen op traditionele prognosebenaderingen, vuistregels en verkoopfeedback om het voorraadbeleid en vraagprognoses te bepalen. Kom langs bij 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 die op zoek is naar nieuwe manieren om uw toeleveringsketen te optimaliseren, of nieuw bent bij Dynamics Applications en wilt begrijpen hoe een planningsplatform kan helpen om omzetstijgingen en voorraadverminderingen te stimuleren, kom gerust 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.

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
Voorraadplanning wordt interessanter
Taiichi Ohno van Toyota wordt gecrediteerd voor het uitvinden van Just-In-Time (JIT) -productie in de jaren vijftig. JIT zorgt ervoor dat een fabrikant alleen produceert wat nodig is, alleen wanneer nodig en alleen in de benodigde hoeveelheid. Die innovatie heeft sindsdien grote gevolgen gehad, sommige goed, sommige minder.
Een recent artikel in de New York Times "How the World Ran out of Everything" beschrijft enkele van de "mindere" effecten. JIT heeft bijvoorbeeld de voorraadkosten zeer laag gehouden, waardoor het rendement op activa is verbeterd. Dit wordt op zijn beurt beloond door Wall Street, dus veel bedrijven hebben de afgelopen decennia hun voorraden drastisch verminderd. Gefocust als ze waren op financiën, negeerden veel bedrijven de risico's die inherent zijn aan het verminderen van voorraden tot het punt dat 'mager' begon te grenzen aan 'uitgemergeld'. Gecombineerd met de toegenomen globalisering en nieuwe risico's van leveringsonderbrekingen, zijn de voorraden in overvloed toegenomen.
Sommige industrieën zijn te ver gegaan, waardoor ze blootstaan aan disruptie. In een competitie om de laagste kosten te krijgen, hebben bedrijven onbedoeld hun risico geconcentreerd, onderbroken door tekorten aan grondstoffen of componenten en soms gedwongen om assemblagelijnen stop te zetten. Wall Street kijkt niet goed naar productiestops.
We weten allemaal dat willekeurige gebeurtenissen het probleem hebben vergroot. De eerste daarvan was de Covid-pandemie. Aangezien de pandemie de fabrieksactiviteiten heeft belemmerd en wanorde heeft veroorzaakt in de wereldwijde scheepvaart, worden veel economieën over de hele wereld gekweld door tekorten aan een enorm scala aan goederen – van computerchips tot hout tot kleding.
De schade wordt nog groter als er meer onverwachte dingen fout gaan. De blokkade van het Suezkanaal is een goed voorbeeld, het blokkeren van de belangrijkste handelsroute tussen Europa en Azië. Onlangs hebben cyberaanvallen een nieuwe laag van verstoring toegevoegd.
De reactie creëert zijn eigen problemen, net zoals de cyberaanval op de koloniale pijpleiding gastekorten veroorzaakte door paniekaankopen. Leveranciers beginnen langzamer dan normaal met het uitvoeren van bestellingen. Fabrikanten en distributeurs keren de koers om en vergroten hun voorraden en diversifiëren hun leveranciers om toekomstige voorraden te voorkomen. Het simpelweg uitbreiden van magazijnen biedt misschien niet de oplossing, en de noodzaak om te bepalen hoeveel voorraad moet worden aangehouden, wordt elke dag urgenter.
Dus hoe kun je een real-world plan voor JIT-inventarisatie uitvoeren te midden van al deze risico's en onzekerheden? De basis van uw reactie zijn uw bedrijfsgegevens. Onzekerheid heeft twee bronnen: vraag en aanbod. Voor beide heb je de feiten nodig.
Maak aan de aanbodzijde gebruik van de gegevens die u heeft over recente doorlooptijden van leveranciers, die de huidige turbulentie weerspiegelen. Gebruik geen gemiddelde waarden als u kansverdelingen kunt gebruiken die het volledige bereik van onvoorziene gebeurtenissen weergeven. Overweeg deze vergelijking. Leverancier A voert nu op betrouwbare wijze bestellingen uit in precies 10 dagen. Leverancier B is ook gemiddeld 10 dagen maar doet het met een 78%/22% mix van 7 en 21 dagen. Zowel A als B hebben een gemiddelde aanvullingsvertraging van 10 dagen, maar de operationele resultaten die ze opleveren zullen heel verschillend zijn. U kunt dit alleen herkennen als u waarschijnlijkheidsmodellen van voorraadprestaties gebruikt.
Aan de vraagzijde gelden soortgelijke overwegingen. Ten eerste, erken dat er mogelijk een grote verschuiving heeft plaatsgevonden in de aard van de vraag naar artikelen (statistici noemen dit een "regimeverandering"), dus verwijder uit uw analyse alle gegevens die de "goede oude tijd" vertegenwoordigen. Stop dan weer met denken in termen van gemiddelden. Hoewel de gemiddelde vraag belangrijk is, is deze geen voldoende beschrijving van het probleem waarmee u wordt geconfronteerd. Even belangrijk is de volatiliteit van de vraag. Volatiliteit is de reden dat u in de eerste plaats voorraad aanhoudt. Als de vraag volledig voorspelbaar zou zijn, zou u geen stockouts of overtollige voorraad hebben. Net zoals u de volledige waarschijnlijkheidsverdeling van doorlooptijden voor bevoorrading moet schatten, hebt u de volledige verdeling van vraagwaarden nodig.
Zodra u het bereik van variabiliteit in zowel vraag als aanbod begrijpt, kunt u met probabilistische prognoses rekening houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen. Software zet uw gegevens on demand en doorlooptijden om in een groot aantal scenario's die aangeven hoe uw volgende planningsperiode eruit zou kunnen zien. Op basis van die scenario's kan de software bepalen hoe uw doelen het beste kunnen worden bereikt voor statistieken als voorraadkosten en voorraadpercentages. Met behulp van oplossingen zoals Smart Inventory Optimization plant u vol vertrouwen op basis van uw beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus voorraadkosten te beoordelen.
Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen: met software voor voorraadoptimalisatie kunt u het serviceniveau met de laagste kosten bepalen. Dit creëert een coherente, bedrijfsbrede inspanning die inzicht in de huidige activiteiten combineert met wiskundig correcte beoordelingen van toekomstige risico's en omstandigheden.
Voorraadplanning is "interessanter" geworden en vereist een grotere mate van risicobewustzijn en wendbaarheid. De juiste software kan daarbij helpen.

U kent de situatie: u berekent de beste manier om elk voorraadartikel te beheren door de juiste reorder points en replenishment targets te berekenen, en vervolgens de gemiddelde vraag te verhogen of te verlagen, of de volatiliteit van de vraag te veranderen, of de lead times van leveranciers te veranderen, of uw eigen kosten te veranderen.
In een eerder bericht besprak ik een van de neteligere problemen waarmee vraagplanners soms worden geconfronteerd: het werken met gegevens over productvraag die worden gekenmerkt door wat statistici scheefheid noemen - een situatie die kostbare voorraadinvesteringen kan vergen. Dit soort problematische gegevens is te vinden in verschillende scenario's. In ten minste één geval, de combinatie van intermitterende vraag en zeer effectieve verkoopacties, leent het probleem zich voor een effectieve oplossing.
Om de juiste beslissing te nemen, moet u weten hoe vraagprognose voorraadbeheer ondersteunt, welk beleid u wilt gebruiken en berekening van de input die dit beleid aanstuurt. Het proces van het bestellen van aanvullende voorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren.
Smart Software presenteert op Epicor Insights 2021
Smart Software President en CEO presenteert Epicor Insights 2021 breakout-sessie over het creëren van concurrentievoordeel met slimme voorraadplanning en -optimalisatie
Belmont, MA, juni 2021 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat het zal presenteren op Epicor Insights 2021. Greg Hartunian, CEO van Smart Software, zal presenteren
"Concurrentievoordeel creëren met slimme voorraadplanning en -optimalisatie." Greg zal uitleggen hoe planningsteams in staat kunnen worden gesteld om de voorraad te verminderen, de serviceniveaus te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen. De meeste voorraadplanningsteams vertrouwen op traditionele prognosebenaderingen, vuistregels en verkoopfeedback op aanvraag. Onze breakout-sessie bij Epicor Insights bespreekt deze benaderingen, waarom ze vaak falen en hoe nieuwe probabilistische prognose- en optimalisatiemethoden een groot verschil kunnen maken voor uw bedrijfsresultaten.
- De presentatie is gepland voor wo 14 juli 10:25-11:15 AM (PST)

Epicor Insights 2021 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 2021.
Bezoek ons in Mandalay Bay in Las Vegas, in het Solution Pavilion, stand #1.

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.
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 Mitsubishi, Siemens, Disney, FedEx, MARS en The Home Depot. 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.
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
Herdefinieer uitzonderingen en verfijn de planning om onzekerheid aan te pakken
Voorraadplanning vanuit het perspectief van een natuurkundige
In een perfecte wereld zou Just In Time (JIT) de geschikte oplossing zijn voor voorraadbeheer. Als je precies kunt voorspellen wat je nodig hebt en waar je het nodig hebt en je leveranciers kunnen krijgen wat je nodig hebt zonder vertraging, dan hoef je lokaal niet veel voorraad aan te houden. Maar zoals het gezegde luidt van de beroemde bokser Mike Tyson: "iedereen heeft een plan totdat ze in de mond worden geslagen." En de laatste klap in de mond voor de wereldwijde toeleveringsketen was de blokkade van het Suezkanaal van vorige week die $9.6B in de handel tegenhield en naar schatting $6.7M per minuut kostte[1]. Verstoringen als gevolg van deze en soortgelijke gebeurtenissen moeten worden gemodelleerd en in uw planning worden verantwoord.
De veronderstelling dat je precies kunt toekomst voorspellen bleek uit de wetten van Isaac Newton. Sinds de jaren 1920, met de introductie van de kwantumfysica, werd onzekerheid fundamenteel voor ons begrip van de natuur. Onzekerheid is ingebouwd in de fundamentele realiteit. Zo moet het ook worden ingebouwd in processen voor vraag- en aanbodplanning. Maar al te vaak worden Black Swan-evenementen, zoals de blokkade van het Suezkanaal, vaak gezien als anomalieën en als gevolg daarvan worden ze buiten beschouwing gelaten bij de planning. Het is niet genoeg om achteraf terug te kijken en te verkondigen dat het had kunnen worden verwacht. Er moet iets worden gedaan om het optreden van andere dergelijke gebeurtenissen in de toekomst aan te pakken en de voorraadniveaus dienovereenkomstig te plannen.
We moeten verder gaan dan het denken van "dunne staartverdeling", waarbij extreme uitkomsten worden verdisconteerd, en plannen maken voor "dikke staarten". Dus hoe voeren we een real-world JIT-plan uit als het gaat om het plannen van inventaris? Om dit te doen, is de eerste stap het inschatten van de realistische doorlooptijd om een artikel te verkrijgen. Schatting is echter moeilijk vanwege de onzekerheid over de doorlooptijd. Met behulp van actuele doorlooptijden van leveranciers in uw bedrijfsdatabase en externe gegevens, kunt u een verdeling van mogelijke toekomstige doorlooptijden en eisen binnen die doorlooptijden ontwikkelen. Probabilistische prognoses stelt u in staat om rekening te houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen door uw schattingen niet te beperken tot wat uitsluitend is waargenomen op basis van uw eigen kortetermijngegevens over vraag en doorlooptijd. U kunt voor elke gebeurtenis mogelijke uitkomsten met bijbehorende kansen genereren.
Zodra u een schatting heeft van de doorlooptijd en vraagverdeling, kunt u dat doen specificeer het serviceniveau je moet hebben voor dat onderdeel. Het gebruik van oplossingen zoals Slimme voorraadoptimalisatie (SIO), kunt u vol vertrouwen bevoorraden op basis van het beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus de kosten van voorraaduitval te beoordelen.
Tot slot moeten we, zoals ik al heb opgemerkt, accepteren dat we nooit alle onzekerheid kunnen wegnemen. Als natuurkundige ben ik altijd geïntrigeerd geweest door het feit dat er, zelfs op de meest basale niveaus van de werkelijkheid zoals we die vandaag kennen, nog steeds onzekerheid bestaat. Albert Einstein geloofde in zekerheid (determinisme) in de natuurkundige wet. Als hij voorraadbeheerder was geweest, had hij misschien voor JIT gepleit omdat hij vond dat natuurkundige wetten perfecte voorspelbaarheid mogelijk zouden moeten maken. Hij zei beroemd: "God speelt niet met dobbelstenen." Of zou het mogelijk kunnen zijn dat het universum waarin we bestaan een "zwarte zwaan" -gebeurtenis was in een eerder "multiversum" dat een bepaald soort universum voortbracht waardoor we konden bestaan.
Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen.

U kent de situatie: u berekent de beste manier om elk voorraadartikel te beheren door de juiste reorder points en replenishment targets te berekenen, en vervolgens de gemiddelde vraag te verhogen of te verlagen, of de volatiliteit van de vraag te veranderen, of de lead times van leveranciers te veranderen, of uw eigen kosten te veranderen.
In een eerder bericht besprak ik een van de neteligere problemen waarmee vraagplanners soms worden geconfronteerd: het werken met gegevens over productvraag die worden gekenmerkt door wat statistici scheefheid noemen - een situatie die kostbare voorraadinvesteringen kan vergen. Dit soort problematische gegevens is te vinden in verschillende scenario's. In ten minste één geval, de combinatie van intermitterende vraag en zeer effectieve verkoopacties, leent het probleem zich voor een effectieve oplossing.
Om de juiste beslissing te nemen, moet u weten hoe vraagprognose voorraadbeheer ondersteunt, welk beleid u wilt gebruiken en berekening van de input die dit beleid aanstuurt. Het proces van het bestellen van aanvullende voorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren.
Waarom willekeurige Service Level Targets kiezen?
Waarom willekeurige Service Level Targets kiezen? Leer hoe u automatisch de optimale Targets @scale kunt selecteren om de totale kosten voor uw bedrijf te minimaliseren.
Er zijn onvermijdelijke afwegingen tussen voorraadkosten en artikelbeschikbaarheid. De app Smart Inventory Optimization (SIO) berekent alle belangrijke statistieken om die afwegingen bloot te leggen. U kunt "wat als"-experimenten proberen, zoals "Wat gebeurt er met tekortkosten als we het bestelpunt verhogen van 5 naar 10?". Beter nog, u kunt SIO het optimale bedrijfsbeleid laten vinden, bijvoorbeeld de laagste kostencombinatie van bestelpunt en bestelhoeveelheid die een 95%-serviceniveau garandeert.
In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.
Deze blog gaat over ‘onregelmatige handelingen’. Smart Software is bezig met het aanpassen van onze producten om u te helpen omgaan met uw eigen onregelmatige werkzaamheden. Dit is een voorproefje.
Deze videoblog bevat essentiële inzichten voor degenen die werken met de complexiteit van voorraadbeheer. De sessie richt zich op het vinden van het juiste evenwicht binnen de voorraadafwegingscurve en nodigt kijkers uit om het diepgewortelde belang van dit evenwicht te begrijpen.