​ACHTERGROND

De meeste blogs, webinars en whitepapers van Smart Software beschrijven het gebruik van onze software bij ‘normale werkzaamheden’. Deze gaat over ‘onregelmatige operaties’. Smart Software is bezig met het aanpassen van onze producten om u te helpen omgaan met uw eigen onregelmatige werkzaamheden. Dit is een voorproefje.

Ik hoorde de term ‘irreguliere operaties’ voor het eerst toen ik een sabbatical-tournee maakte bij de Amerikaanse Federal Aviation Administration in Washington, DC. De FAA verkort de term tot “IROPS” en gebruikt deze om situaties te beschrijven waarin weersomstandigheden, mechanische problemen of andere problemen de normale vliegtuigstroom verstoren.

Smart Inventory Optimization® (“SIO”) currently works to provide what are known as “steady state” policies for managing inventory items. That means, for instance, that SIO automatically calculates values for reorder points (ROP’s) and order quantities (OQ’s) that are meant to last for the foreseeable future. It computes these values based on simulations of daily operations that extend years into the future. If and when the unforeseeable happens, our verandering van regime detection method reacts by removing obsolete data and allowing recalculation of the ROP’s and OQ’s.

We merken vaak de toenemende snelheid van zakendoen, waardoor de duur van de “afzienbare toekomst” wordt verkort. Sommige van onze klanten hanteren nu een kortere planningshorizon, zoals de overstap van kwartaal- naar maandplannen. Eén neveneffect van deze verandering is dat IROPS meer consequenties heeft. Als een plan gebaseerd is op drie gesimuleerde jaren van dagelijkse vraag, doet één vreemde gebeurtenis, zoals een grote verrassingsbestelling, er in het grote geheel niet zoveel toe. Maar als de planningshorizon erg kort is, kan één grote verrassingsvraag een groot effect hebben op de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) die over een korter interval worden berekend – er is geen tijd voor 'uitmiddelen'. De planner kan zich genoodzaakt zien een noodbestelling te plaatsen om de verstoring op te vangen. Wanneer moet de bestelling worden geplaatst om het meeste goed te doen? Hoe groot moet het zijn?

SCENARIO: NORMALE OPS

Om dit concreet te maken, beschouwen we het volgende scenario. Tom's Spares, Inc. levert kritische serviceonderdelen aan zijn klanten, waaronder SKU723, een vervangende printplaat die wordt verkocht onder de handelsnaam WIDGET. De vraag naar WIDGET is wisselend, er wordt minder dan één eenheid per dag gevraagd. Tom's Spares bestelt WIDGET's bij Acme Products, waardoor het 7 of 10 dagen duurt om de aanvullingsbestellingen uit te voeren.

Tom’s Spares operates with a short inventory planning horizon of 28 days. The company operates in a competitive environment with impatient customers who only grudgingly accept backorders. Tom’s policy is to set ROP’s and OQ’s to keep inventory lean while maintaining a fill rate of at least 90%. Management monitors KPI’s on a monthly basis. In the case of WIDGETS, these KPI targets are currently met using an ROP=3 and an OQ=4, resulting in an average on hand of about 4 units and average fill rate of 96%.  Tom’s Spares has a pretty good thing going for WIDGETS.

Figuur 1 toont twee maanden WIDGET-informatie. Het paneel linksboven toont de dagelijkse vraag naar eenheden. Rechtsboven ziet u de beschikbare dagelijkse eenheden. Het paneel linksonder toont de timing en de omvang van de aanvullingsorders naar Acme Products. Rechtsonder ziet u eenheden die zijn nabesteld vanwege voorraadtekorten. In deze simulatie was de dagelijkse vraag 0 of 1, met één vraag van 2 eenheden. Voorhanden eenheden begonnen de maand op 7 en daalden nooit onder de 1, hoewel er de volgende maand een voorraadtekort was, wat resulteerde in een enkele eenheid in nabestelling. Gedurende de twee maanden werden er vier aanvullingsorders van elk vier eenheden naar Acme gestuurd, die allemaal binnenkwamen tijdens de simulatieperiode van twee maanden.

GOEDE PROBLEMEN VERSTOREN NORMALE OPS

Nu voegen we wat ‘goede problemen’ toe aan het scenario: halverwege de planningsperiode ontstaat er een ongewoon grote order. Het is “goed” omdat meer vraag meer inkomsten impliceert. Maar het is een “probleem” omdat de normale parameters voor voorraadbeheer van de operatie (ROP=3, OQ=4) niet zijn gekozen om met deze situatie om te gaan. De piek in de vraag kan zo groot zijn, en zo ongunstig getimed, dat het voorraadsysteem overweldigd wordt, waardoor voorraadtekorten en de daarmee gepaard gaande nabestellingen ontstaan. Het KPI-rapport aan het management voor zo'n maand zou niet mooi zijn.

Figuur 2 toont een scenario waarin een vraagpiek van 10 eenheden optreedt op de derde dag van de planningsperiode. In dit geval zet de piek de voorraad voor de rest van de maand onder water en creëert een cascade van nabestellingen die zich uitstrekt tot de volgende maand. Met een gemiddelde van meer dan 1.000 simulaties tonen de KPI's van maand 1 een gemiddelde van 0,6 eenheden en een miserabel opvullingspercentage van 44%.

TERUGVECHTEN MET ONREGELMATIGE OPERATIES

Tom's Spares kan op een onregelmatige situatie reageren met een onregelmatige verplaatsing door een noodaanvulorder aan te maken. Om het goed te doen, moeten ze nadenken over (a) wanneer ze de bestelling moeten plaatsen, (b) hoe groot de bestelling moet zijn en (c) of ze de bestelling moeten bespoedigen.

De vraag over de timing lijkt voor de hand te liggen: reageer zodra de order toekomt. Als de klant echter vroegtijdig zou waarschuwen, zou Tom's Spares vroegtijdig kunnen bestellen en in een betere positie zijn om de verstoring als gevolg van de piek te beperken. Als de communicatie tussen Tom's en de klant die de grote bestelling plaatst echter gebrekkig is, kan het zijn dat de klant Tom's later of helemaal niet op de hoogte stelt.

Ook de omvang van de speciale bestelling lijkt voor de hand liggend: bestel het benodigde aantal eenheden vooraf. Maar dat werkt het beste als Tom's Spares weet wanneer de vraagpiek zal aanbreken. Zo niet, dan is het misschien een goed idee om extra te bestellen om de duur van eventuele nabestellingen te beperken. Over het algemeen geldt dat hoe minder vroegtijdige waarschuwing wordt gegeven, hoe groter de bestelling die Tom's moet plaatsen. Deze relatie kan uiteraard worden onderzocht met simulatie.

De aankomst van de aanvulopdracht kon worden overgelaten aan de gebruikelijke bedrijfsvoering van Acme Products. In de bovenstaande simulaties was de kans even groot dat Acme binnen zeven of veertien dagen zou reageren. Voor een planningshorizon van 28 dagen kan het risico nemen om binnen 14 dagen een antwoord te krijgen vragen om problemen zijn, dus het kan voor Tom's vooral de moeite waard zijn om Acme te betalen voor versnelde verzending. Misschien van de ene op de andere dag, maar mogelijk iets goedkoper maar toch relatief snel.

We hebben nog een paar scenario's onderzocht met behulp van simulatie. Tabel 1 toont de resultaten. Scenario's 1-4 gaan ervan uit dat er op dag 3 een verrassende extra vraag van 10 eenheden arriveert, wat aanleiding geeft tot een onmiddellijke bestelling voor extra aanvulling. De omvang en doorlooptijd van de aanvulorder varieert.

Scenario 0 laat zien dat niets doen als reactie op de verrassende vraag leidt tot een verschrikkelijk 41%-opvullingspercentage voor die maand; niet getoond is dat dit resultaat de volgende maand een aanhoudend slechte prestatie inhoudt. Reguliere operaties zullen niet goed werken. De planner moet iets doen om op de afwijkende vraag te reageren.

Als u hier iets aan wilt doen, betekent dit dat u een eenmalige noodaanvullingsbestelling moet doen. De planner moet de omvang en het tijdstip van die bestelling kiezen. Scenario's 1 en 3 tonen aanvullingen van "halve grootte". Scenario's 1 en 2 geven nachtelijke aanvullingen weer, terwijl scenario's 3 en 4 een gegarandeerde respons binnen één week weergeven.

De resultaten maken duidelijk dat onmiddellijke reactie belangrijker is dan de omvang van de aanvulorder om de opvullingsgraad te herstellen. Nachtelijke aanvulling levert opvullingspercentages op in het 70%-bereik, terwijl een aanvultijd van een week het opvullingspercentage verlaagt naar het midden-50% tot midden-60%-bereik.

AFHAALMAAL

Voorraadbeheersoftware breidt zich uit van de traditionele focus op normale operaties naar een extra focus op onregelmatige operaties (IROPS). Deze evolutie is mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van nieuwe statistische methoden voor het genereren van vraagscenario's op dagelijks niveau.

We hebben één IROPS-situatie overwogen: de verrassende komst van een abnormaal grote vraag. Dagelijkse simulaties gaven inzicht in de timing en de omvang van een noodaanvullingsorder. De resultaten van een dergelijke analyse bieden inventarisplanners een kritische back-up door de resultaten van alternatieve interventies te schatten die hun ervaring hen suggereert.

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. Als u ooit aandelen heeft moeten beheren, weet u dat dit een beetje touwtrekken is. Aan de ene kant streeft u naar minder voorraad, wat geweldig is om geld te besparen, maar uw klanten ook gerust kan stellen. Aan de andere kant overweegt u meer voorraad, wat uw klanten tevreden houdt, maar een last voor uw budget kan zijn. Om een slimme keuze te kunnen maken in dit aanhoudende getouwtrek, moet u begrijpen waar uw huidige voorraadbeslissingen u op deze afwegingscurve plaatsen. Ben je op een punt waar je de druk aankunt, of moet je verder schuifelen naar een comfortabelere plek?

Als u deze vraag niet kunt beantwoorden, betekent dit dat u nog steeds vertrouwt op verouderde methoden, waardoor u het risico loopt op overtollige voorraad of onvervulde klantbehoeften. Bekijk de video zodat u precies kunt zien waar u zich op deze curve bevindt en beter begrijpt of u op uw plaats wilt blijven of naar een meer optimale positie wilt gaan.

En als u besluit te verhuizen, hebben wij de tools om u te begeleiden. Dankzij de geavanceerde 'wat-als'-analyse van Smart IP&O kunnen bedrijven nauwkeurig de impact evalueren van verschillende voorraadstrategieën, zoals aanpassingen aan de veiligheidsvoorraden of veranderingen in bestelpunten, op hun evenwicht tussen opslagkosten en serviceniveaus. Door vraagscenario's en voorraadbeleid te simuleren, biedt Smart IP&O een duidelijke visualisatie van potentiële financiële resultaten en implicaties voor het serviceniveau, waardoor datagestuurde strategische beslissingen mogelijk worden. Deze krachtige tool zorgt ervoor dat bedrijven een optimaal evenwicht kunnen bereiken, waardoor overtollige voorraad en de daarmee samenhangende kosten worden geminimaliseerd en tegelijkertijd een hoog serviceniveau wordt gehandhaafd om efficiënt aan de vraag van de klant te voldoen.  

In deze videoblog verkennen we de cruciale rollen van Descriptive, Predictive en Prescriptive Analytics in voorraadbeheer, waarbij we hun essentiële bijdragen aan het stimuleren van supply chain-optimalisatie benadrukken door middel van strategische vooruitziendheid en inzichtelijke data-analyse.

Deze analyses bevorderen een dynamisch, responsief en efficiënt ecosysteem voor voorraadbeheer door voorraadbeheerders in staat te stellen de huidige activiteiten te monitoren, te anticiperen op toekomstige ontwikkelingen en optimale antwoorden te formuleren. We laten u zien hoe Descriptive Analytics u op de hoogte houdt van de huidige activiteiten, Predictive Analytics u helpt te anticiperen op toekomstige eisen en Prescriptive Analytics uw strategische beslissingen begeleidt voor maximale efficiëntie en kosteneffectiviteit.

By the end of the video, you’ll have a solid understanding of how to leverage these analytics to enhance your inventory management strategies. These are not just tools but a new way of thinking about and approaching inventory optimization with the support of modern software.

“Zakendoen is oorlog” is misschien een overdreven metafoor, maar het is niet zonder geldigheid. Net als de ‘Bomber Gap’ en de ‘Missile Gap’ liggen de zorgen om achterop te raken bij de concurrentie, en de daaruit voortvloeiende dreiging van vernietiging, altijd op de loer in de hoofden van bedrijfsleiders. Als ze dat niet doen, moeten ze dat doen, want niet alle gaten zijn denkbeeldig (de Bomber Gap en de Missile Gap bleken niet te bestaan tussen de VS en de USSR, maar de kloof tussen de Japanse en Amerikaanse productiviteit in de jaren tachtig was maar al te reëel). Het verschil tussen paranoia en gerechtvaardigde bezorgdheid is het omzetten van angst in feiten. Dit bericht gaat over het organiseren van uw aandacht voor mogelijke hiaten in de supply chain-analyses van uw bedrijf.

Hiaten in het toezicht

Het Amerikaanse leger heeft een gezegde: “Tijd besteed aan verkenning is nooit verspilde tijd.” Zo nu en dan, onze Slimme voorspeller blog heeft een bericht waarmee je je hoofd op een draai kunt zetten om te zien wat er om je heen gebeurt. Een voorbeeld is ons bericht op digitale tweelingen, een hot topic in de technische wereld. Samenvattend: het gebruik van vraag- en aanbodsimulaties om zwakke punten in uw voorraadplan op te sporen is een vorm van supply chain-verkenning. Door deze gaten in het toezicht te dichten, kunnen bedrijven corrigerende maatregelen nemen voordat zich een daadwerkelijk probleem voordoet.

Situationele bewustzijnsverschillen

Een militaire commandant moet bijhouden wat er beschikbaar is voor gebruik en hoe goed het wordt gebruikt. De rapporten beschikbaar in Smart Operational Analytics houdt u op de hoogte van uw voorraadaantallen, de nauwkeurigheid van uw prognoses, het reactievermogen van uw leveranciers en trends op deze en andere operationele gebieden. U weet precies waar u staat op het gebied van diverse supply chain-KPI's, zoals serviceniveau, opvullingspercentages en voorraadomloop. U weet of de werkelijke prestaties overeenkomen met de geplande prestaties en of het voorraadplan (dat wil zeggen wat u moet bestellen, wanneer, bij wie en waarom) wordt nageleefd of genegeerd.

Behendigheidsverschillen

De zakelijke omgeving kan snel veranderen. Het enige dat nodig is, is een tanker die zijdelings vastzit in het Suezkanaal, een paar ballistische anti-scheepsraketten in de Rode Zee, of een weersgebeurtenis in de hele regio. Deze catastrofes kunnen net zo goed op de hoofden van uw concurrenten terechtkomen als op die van u, maar wie van u is wendbaar genoeg om als eerste te reageren? Uitzonderingsrapportage in Vraagplanner en slimme operationele analyses kan grote veranderingen in de aard van de vraag detecteren, zodat u snel verouderde vraaggegevens eruit kunt filteren voordat deze al uw berekeningen voor vraagprognoses of voorraadoptimalisatie vergiftigen. Smart Demand Planner kan vooraf waarschuwen voor een aanstaande stijging of daling van de vraag. Smart Inventory Optimization kan u helpen uw tactieken voor het aanvullen van uw voorraad aan te passen aan deze verschuivingen in de vraag.

Innovatiehiaten

Of je nu naar je concurrentie verwijst als ‘The Other Guys’ of ‘Everybody Else’ of iets dat niet kan worden afgedrukt, degenen waar je je zorgen over moet maken, zijn degenen die altijd op zoek zijn naar een voorsprong. Wanneer u Smart als uw partner kiest, geven wij u die voorsprong met innovatieve maar in de praktijk bewezen voorspellende oplossingen. Smart Software innoveert al sinds de geboorte, meer dan 40 jaar geleden, voorspellende modellen.

• Onze eerste producten introduceerden meerdere technische innovaties: beoordeling van de voorspelde kwaliteit door naar de toekomst te kijken en niet naar het verleden; automatische selectie van de beste uit een reeks concurrerende methodologieën, waarbij gebruik wordt gemaakt van de graphics op de eerste pc's om eenvoudige beheeroverschrijvingen van statistische voorspellingen mogelijk te maken.

• Later hebben we een radicaal andere benadering bedacht en gepatenteerd voor het voorspellen van de intermitterende vraag die kenmerkend is voor zowel reserveonderdelen als dure duurzame goederen. Onze technologie is gepatenteerd en heeft meerdere prijzen ontvangen voor de dramatische verbetering van het voorraadbeheer. De oplossing is nu een in de praktijk bewezen aanpak die wordt gebruikt door veel toonaangevende bedrijven op het gebied van serviceonderdelen, MRO, aftermarket-onderdelen en buitendienst.

• Meer recentelijk neemt het cloudplatform van Smart voor vraagvoorspelling, voorspellende modellering, voorraadoptimalisatie en analyse alle relevante gegevens die anders opgesloten zitten in uw ERP- of EAM-systemen, externe bestanden en andere ongelijksoortige gegevensbronnen, en organiseert deze in de Slimme datapijplijn, structureert het in onze gemeenschappelijk datamodel, en verwerkt deze in onze AWS-wolk. Smart maakt gebruik van de kracht van ons gepatenteerd probabilistische vraagsimulaties in Smart Inventory Optimization om de regels die u gebruikt om elk van uw voorraaditems te beheren, te stresstesten en te optimaliseren.

Het is mijn taak, samen met mijn medeoprichter Dr. Nelson Hartunian, ons data science-team en academische consultants, om de grenzen van supply chain-analyses te blijven verleggen en de voordelen voor u terug te brengen door voortdurend nieuwe versies van onze producten uit te rollen, zodat u zorg ervoor dat u niet blijft steken in een innovatiekloof – of in een van de andere.

Onze klanten hebben doorgaans gekozen voor één manier om hun voorraad serviceonderdelen te beheren. De professor in mij zou graag willen denken dat het gekozen voorraadbeleid een beredeneerde keuze was uit de weloverwogen alternatieven, maar het is waarschijnlijker dat het gewoon zo is gebeurd. Misschien had de inventarishoncho van lang geleden een favoriet en bleef die keuze hangen. Misschien gebruikte iemand een EAM- of ERP-systeem dat maar één keuze bood. Misschien zijn er enkele gissingen gedaan, gebaseerd op de toenmalige omstandigheden.

De concurrenten

Het komt maar zelden voor dat bedrijven deze keuzes op lukrake manieren maken. Maar met moderne planningssoftware voor serviceonderdelen kunt u systematischer uw keuzes maken. Dit bericht demonstreert deze stelling door objectieve vergelijkingen te maken tussen drie populaire voorraadbeleidslijnen: Bestel tot aan, Bestelpunt/Bestelhoeveelheid en Min/Max. Ik heb elk van deze beleidsmaatregelen hierin besproken videoblog.

• Bestel tot. Dit is een periodiek beoordelingsbeleid waarbij elke T dagen de voorhanden voorraad wordt opgeteld en een bestelling van willekeurige grootte wordt geplaatst om het voorraadniveau weer op S-eenheden te brengen.
• Q, R of bestelpunt/bestelhoeveelheid. Q, R is een continu beoordelingsbeleid waarbij de voorraad elke dag wordt opgeteld. Als er Q of minder eenheden beschikbaar zijn, wordt een bestelling van vaste grootte geplaatst voor R meer eenheden.
• Min, Max is een ander continu beoordelingsbeleid waarbij de inventaris elke dag wordt opgeteld. Als er Min of minder eenheden beschikbaar zijn, wordt er een bestelling geplaatst om het voorraadniveau weer op Max eenheden te brengen.

Volgens de inventaristheorie worden deze keuzes gerangschikt in oplopende volgorde van effectiviteit. De eerste optie, Order Up To, is duidelijk de eenvoudigste en goedkoopste om te implementeren, maar sluit de ogen voor wat er gedurende langere tijd gebeurt. Het opleggen van een bepaald tijdsverloop tussen bestellingen maakt het in theorie minder flexibel. De twee continue beoordelingsopties houden daarentegen voortdurend in de gaten wat er gebeurt, zodat ze sneller kunnen reageren op mogelijke voorraadtekorten. De Min/Max-optie is in theorie flexibeler dan de optie die gebruikmaakt van een vast bestelaantal, omdat de omvang van de bestelling dynamisch verandert om aan de vraag te voldoen.

Dat is de theorie. Dit artikel onderzoekt bewijsmateriaal uit onderlinge vergelijkingen om de theorie te controleren en concrete cijfers te geven over de relatieve prestaties van de drie beleidsmaatregelen.

De betekenis van “Beste”

Hoe moeten we de score bijhouden in dit toernooi? Als u een regelmatige lezer bent van dit Smart Forecaster-blog, weet u dat de kern van voorraadplanning een touwtrekken is tussen twee tegengestelde doelstellingen: de voorraad beperkt houden versus de beschikbaarheidsstatistieken van artikelen, zoals het serviceniveau, hoog houden.

Om de zaken te vereenvoudigen, zullen we ‘één getal berekenen dat alles regelt’: de gemiddelde bedrijfskosten. Het winnende beleid zal het beleid zijn met het laagste gemiddelde.

Dit gemiddelde is de som van drie componenten: de kosten van het aanhouden van voorraad (“voorraadkosten”), de kosten van het bestellen van aanvullingseenheden (“bestelkosten”) en de kosten van het mislopen van een verkoop (“tekortkosten”). Om het concreet te maken zijn we uitgegaan van de volgende aannames:

• Elk serviceonderdeel heeft een waarde van $1.000.
• De jaarlijkse bewaarkosten bedragen 10% van de artikelwaarde, of $100 per jaar per eenheid.
• Het verwerken van elke aanvulorder kost $20 per bestelling.
• Elke gevraagde maar niet geleverde eenheid kost de waarde van het onderdeel, $1.000.

Voor de eenvoud zullen we naar de gemiddelde bedrijfskosten verwijzen als eenvoudigweg “de kosten”.

Uiteraard kunnen de laagste gemiddelde kosten worden bereikt door uit het bedrijf te stappen. De concurrentie vereiste dus een prestatiebeperking op het gebied van de beschikbaarheid van artikelen: elke optie moest een opvullingspercentage van minimaal 99% behalen.

De alternatieven: laat het achterwege

Een belangrijk contextelement is of stockouts resulteren in verliezen of nabestellingen. Ervan uitgaande dat het betreffende serviceonderdeel cruciaal is, zijn we ervan uitgegaan dat niet-uitgevoerde bestellingen verloren gaan, wat betekent dat een concurrent de bestelling vervult. In een MRO-omgeving betekent dit extra downtime als gevolg van voorraadtekorten.

Om de alternatieven te vergelijken, hebben we onze voorspellende modelleringsengine gebruikt om er een groot aantal uit te voeren Monte Carlo-simulaties. Elke simulatie omvatte het specificeren van de parameterwaarden van elk beleid (bijvoorbeeld de Min- en Max-waarden), het genereren van een vraagscenario, het invoeren daarvan in de logica van het beleid en het meten van de resulterende kosten, gemiddeld over 365 dagen gebruik. Door dit proces 1000 keer te herhalen en het gemiddelde te nemen van de 1000 resulterende kosten, ontstond het eindresultaat voor elke polis.  

Om de vergelijking eerlijk te maken, moest elk alternatief worden ontworpen voor de beste prestaties. Daarom doorzochten we de ‘ontwerpruimte’ van elke polis om het ontwerp met de laagste kosten te vinden. Dit vereiste het herhalen van het proces dat in de vorige paragraaf is beschreven voor veel paren parameterwaarden en het identificeren van het paar dat de verloren gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten opleverde.

Met behulp van de algoritmen in Smart Inventory Optimization (SIO^TM) hebben we onderlinge vergelijkingen gemaakt op basis van de volgende aannames over vraag en aanbod:

• Er werd aangenomen dat de vraag naar artikelen intermitterend en zeer variabel was, maar relatief eenvoudig omdat er geen sprake was van trends of seizoensinvloeden, zoals vaak het geval is voor serviceonderdelen. De dagelijkse gemiddelde vraag bedroeg 5 eenheden met een grote standaardafwijking van 13 eenheden. Figuur 1 toont een voorbeeld van de vraag over een jaar. We hebben gekozen voor een zeer uitdagend vraagpatroon, waarbij op sommige dagen de vraag 10 tot zelfs 20 keer zo groot is als de gemiddelde vraag.

Figuur 1: Er werd aangenomen dat de dagelijkse vraag naar onderdelen intermitterend en zeer piekerig was.

​​

• De levertijden van leveranciers bedroegen destijds 14 dagen (75%) en anders 21 dagen. Dit weerspiegelt het feit dat er altijd onzekerheid bestaat in de toeleveringsketen.

En de winnaar is…

Klopte de theorie? Soort van'.

Tabel 1 toont de resultaten van de simulatie-experimenten. Voor elk van de drie concurrerende beleidsmaatregelen worden de gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten, de foutmarge (technisch gezien een betrouwbaarheidsinterval van ongeveer 95% voor de gemiddelde kosten) en de ogenschijnlijk beste keuzes voor parameterwaarden weergegeven.

Tabel 1: Resultaten van de gesimuleerde vergelijkingen

De gemiddelde kosten voor de (T,S)-polis wanneer T op 30 dagen is vastgesteld, bedroegen bijvoorbeeld $41.680. Maar de Plus/Minus houdt in dat de resultaten verenigbaar zijn met de “echte” kosten (dwz de schatting op basis van een oneindig aantal simulaties) van ergens tussen $39.890 en $43.650. De reden dat er zoveel statistische onzekerheid is, is de extreem piekerige aard van de vraag in dit voorbeeld.

Tabel 1 laat zien dat in dit voorbeeld de drie beleidsmaatregelen in lijn zijn met de verwachtingen. Nuttigere conclusies zouden echter zijn:

1. Wat de gemiddelde kosten betreft, zijn de drie polissen opmerkelijk vergelijkbaar. Door een slimme keuze van parameterwaarden kan men goede resultaten behalen met elk van de drie beleidsmaatregelen.
2. Niet weergegeven in Tabel 1, maar duidelijk uit de gedetailleerde simulatieresultaten, is dat slechte keuzes voor parameterwaarden rampzalig kunnen zijn voor elk beleid.
3. Het is vermeldenswaard dat het beleid voor periodieke beoordeling (T,S) niet mocht optimaliseren ten opzichte van mogelijke waarden van T. We hebben T op 30 vastgesteld om na te bootsen wat in de praktijk gebruikelijk is, maar degenen die het beleid voor periodieke beoordeling gebruiken, moeten andere beoordelingen overwegen. periodes. Een aanvullend experiment stelde de beoordelingsperiode vast op T = 7 dagen. De gemiddelde kosten in dit scenario werden geminimaliseerd op $36.551 ± $1.668 met S = 343. Dit resultaat is beter dan dat met T = 30 dagen.
4. We moeten voorzichtig zijn met het overgeneraliseren van deze resultaten. Ze zijn afhankelijk van de veronderstelde waarden van de drie kostenparameters (vasthouden, bestellen en tekort) en het karakter van het vraagproces.
5. Het is mogelijk om experimenten zoals hier weergegeven automatisch uit te voeren Smart Inventory Optimization. Dit betekent dat ook jij ontwerpkeuzes op een rigoureuze manier kunt onderzoeken.