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.

Waarom is snelle besluitvorming in de digitale toeleveringsketen zo belangrijk?

De zaken gaan snel; klanten verwachten snellere levering, hogere serviceniveaus en meer transparantie. De sleutel tot het voldoen aan deze eisen ligt in digitale supply chain-oplossingen die beslissingsintelligentie ondersteunen.

Toch worstelen veel organisaties. De kloof tussen data, analytics en actie blijft bestaan. Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden informatie, maar handelen er niet snel genoeg naar, of erger nog, ze nemen beslissingen op basis van verouderde of onvolledige data. Het overbruggen van deze kloof is noodzakelijk om de werkelijke waarde van een digitale supply chain te realiseren.

Snelle besluitvorming en kwaliteitsimplicaties

1. De beslissingskloof
Veel organisaties zitten vast tussen het verzamelen van gegevens en het uitvoeren van acties. Deze 'beslissingskloof' veroorzaakt vertragingen, waardoor de potentiële bedrijfswaarde die gerealiseerd had kunnen worden, afneemt. In een supply chain-omgeving kunnen vertraagde beslissingen leiden tot voorraadtekorten, overvoorraad, omzetverlies en ontevreden klanten.

2. Nieuwe AI-platforms zijn cruciaal
Digitale en AI-platforms stellen bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen door het data-naar-actieproces te digitaliseren. Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie zijn belangrijke processen binnen de beslissingsmatrix, en tools zoals Smart IP&O helpen voorraadbehoeften te voorspellen en die beslissingen te optimaliseren op basis van kosten, serviceniveaus en veranderende vraagpatronen. Dit maakt besluitvorming mogelijk met een snelheid en schaal die voorheen niet haalbaar waren. Bovendien ondersteunt Smart IP&O belangrijkere strategische beslissingen en kleinere, frequentere operationele beslissingen, waardoor een breed scala aan de toeleveringsketen wordt geoptimaliseerd.

3. Kwaliteit van besluitvorming
Snelle beslissingen alleen zijn niet genoeg. De kwaliteit van die beslissingen is van belang. Effectieve besluitvorming vereist nauwkeurige gegevens, prognoses en analyses om ervoor te zorgen dat beslissingen tot positieve resultaten leiden. Organisaties kunnen belangrijke factoren zoals kosten, beschikbaarheid en serviceniveaus beter in evenwicht brengen door gebruik te maken van tools die inzicht bieden in toekomstige trends en prestaties. Deze aanpak stelt hen in staat om strategieën te creëren die aansluiten bij de werkelijke behoeften en eisen, waardoor de efficiëntie en het algehele succes worden verbeterd.

Smart IP&O gebruikt geavanceerde prognosemodellen en realtime data om snelle en betrouwbare beslissingen te garanderen. Organisaties kunnen bijvoorbeeld geprojecteerde statistieken gebruiken om serviceniveaus, kosten en voorraadbeschikbaarheid in evenwicht te brengen, zodat voorraadbeleid aansluit bij de werkelijke vraagtrends.

4. Schaalbaarheid en consistentie in besluitvorming
Naarmate bedrijven groeien, neemt de complexiteit van supply chain-beslissingen toe en kan het verwerken van een toenemend aantal producten, datapunten en processen een uitdaging zijn. Digitale platforms en automatiseringstools helpen bedrijven hun besluitvormingsprocessen te schalen door grote hoeveelheden data met precisie en uniformiteit te beheren.

Door repetitieve taken te automatiseren en consistente regels toe te passen in verschillende scenario's, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat beslissingen uniform worden genomen, wat leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten. Deze aanpak leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten, omdat geautomatiseerde systemen ervoor zorgen dat beslissingen consistent zijn, zelfs als het bedrijf groeit.

AI-gestuurde platforms zoals Smart IP&O bieden schaalbaarheid, waardoor bedrijven duizenden producten en datapunten met constante nauwkeurigheid kunnen beheren. Deze consistentie is cruciaal voor het handhaven van serviceniveaus en het verlagen van kosten naarmate de activiteiten uitbreiden.

5. Digitalisering van besluitvormingsprocessen
Digitalisering van besluitvormingsprocessen omvat het automatiseren van verschillende aspecten van besluitvorming. Door digitale hulpmiddelen te gebruiken, kunnen routinematige beslissingen, zoals beslissingen met betrekking tot inventaris, vraag en productie, worden geautomatiseerd, wat zorgt voor snellere en efficiëntere afhandeling van dagelijkse taken. In gevallen waarin nog steeds menselijke tussenkomst vereist is, kunnen systemen worden ingesteld om gebruikers te waarschuwen wanneer aan specifieke voorwaarden of drempels wordt voldaan. Dit vermindert de handmatige inspanning en stelt werknemers in staat zich te concentreren op meer strategisch en complex werk, wat uiteindelijk de productiviteit en efficiëntie verbetert.

 

De belofte van de digitale supply chain ligt in het vermogen om data snel en nauwkeurig om te zetten in actie. Om deze belofte volledig te benutten, moeten organisaties de beslissingskloof overbruggen door platforms als Smart IP&O te adopteren. Deze platforms verbeteren snelle besluitvorming en zorgen ervoor dat de kwaliteit niet wordt opgeofferd in het proces. Naarmate bedrijven evolueren, zullen degenen die deze tools succesvol integreren in hun beslissingsmatrix beter gepositioneerd zijn om concurrerend te blijven en te voldoen aan de steeds groeiende verwachtingen van klanten.

 

Overstocking van voorraden kan zowel de financiële stabiliteit als de operationele efficiëntie schaden. Wanneer een organisatie overstocking heeft, legt het kapitaal vast in overtollige voorraden die mogelijk niet verkocht worden, wat de opslagkosten en het risico op veroudering van de voorraad verhoogt. Bovendien hadden de fondsen die gebruikt werden om de overtollige voorraad te kopen beter geïnvesteerd kunnen worden in andere gebieden van het bedrijf, zoals marketing of onderzoek en ontwikkeling. Overstocking belemmert ook de cashflow, omdat geld vastzit in voorraden in plaats van beschikbaar is voor onmiddellijke operationele behoeften. Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier volgt een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen.

 

1 Onjuiste vraagvoorspelling

Een van de belangrijkste oorzaken van overstocking is onnauwkeurige vraagvoorspelling. Wanneer bedrijven vertrouwen op verouderde voorspellingsmethoden of onvoldoende gegevens, kunnen ze de vraag gemakkelijk overschatten, wat leidt tot overstocking. Een goed voorbeeld is de kledingindustrie, waar modetrends snel kunnen veranderen. Een bekend modemerk kreeg onlangs te maken met uitdagingen nadat het de vraag naar een nieuwe kledinglijn had overschat op basis van gebrekkige data-analyse, wat leidde tot onverkochte voorraad.

Om dit probleem aan te pakken, kunnen bedrijven nieuwe technologieën implementeren die automatisch de beste prognosemethoden voor de gegevens selecteren, waarbij trends en seizoenspatronen worden opgenomen om nauwkeurigheid te garanderen. Door de nauwkeurigheid van de prognose te verbeteren, kunnen bedrijven hun inventaris beter afstemmen op de werkelijke vraag, wat leidt tot nauwkeuriger voorraadbeheer en minder overstockscenario's. Een hardwareretailer die Smart Demand Planner gebruikte, verminderde bijvoorbeeld prognosefouten met 15%, wat het potentieel voor aanzienlijke verbetering in voorraadbeheer aantoont.

 

2 Onjuist voorraadbeheer

Effectief voorraadbeheer is fundamenteel om overstocking te voorkomen. Zonder nauwkeurige systemen om voorraadniveaus bij te houden, kunnen bedrijven overtollige voorraad bestellen en hogere kosten maken. Dit probleem komt vaak voort uit afhankelijkheid van spreadsheets of inefficiënte ERP-systemen die geen realtime data-integratie hebben.

State-of-the-art technologieën bieden realtime inzicht in voorraadniveaus, waardoor bedrijven bestelprocessen kunnen automatiseren en optimaliseren. Een groot elektriciteitsbedrijf had te maken met uitdagingen bij het behouden van de beschikbaarheid van serviceonderdelen zonder overbevoorrading, waarbij meer dan 250.000 onderdeelnummers werden beheerd in een divers netwerk van elektriciteitsopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het bedrijf verving zijn verouderde systeem door Smart IP&O en integreerde het in realtime met hun Enterprise Asset Management (EAM)-systeem. Smart IP&O stelde het nutsbedrijf in staat om 'what-if'-scenario's te gebruiken, digitale tweelingen van alternatieve voorraadbeleid te creëren en prestaties te simuleren op basis van belangrijke prestatie-indicatoren, zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, vulpercentages en tekortkosten. Hierdoor kon het nutsbedrijf gerichte aanpassingen doen aan hun voorraadparameters, die vervolgens werden geïmplementeerd in hun EAM-systeem, wat leidde tot optimale aanvullingen van reserveonderdelen.

Het resultaat was significant: een vermindering van de voorraad met $9 miljoen, waardoor er geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwam, terwijl de beoogde serviceniveaus van meer dan 99% werden gehandhaafd.

 

3 overdreven optimistische verkoopprognoses

Bedrijven, met name die in groeifases, kunnen hogere verkopen voorspellen dan ze realiseren, wat leidt tot overtollige voorraad die bedoeld is om te voldoen aan de verwachte vraag die nooit werkelijkheid wordt. Een voorbeeld hiervan is het recente geval met een fabrikant van elektrische voertuigen die hoge verkopen voor zijn vrachtwagen voorspelde, maar te maken kreeg met vertragingen in de productie en een lagere vraag dan verwacht, wat resulteerde in een overschot aan componenten en onderdelen. Deze verkeerde berekening leidde tot hogere opslagkosten en beperkte financiële middelen.

Een ander bedrijf in de automotive aftermarket had moeite om onderdelen die af en toe werden gevraagd nauwkeurig te voorspellen, wat vaak resulteerde in overstocking en stockouts. Met behulp van AI-gestuurde technologie kon het bedrijf backorders en verloren verkopen aanzienlijk verminderen, met een verbetering van de vulpercentages van 93% naar 96% binnen slechts drie maanden. Door gebruik te maken van Smart IP&O-prognosetechnologieën kon het bedrijf nauwkeurige schattingen genereren van de cumulatieve vraag over doorlooptijden, wat een beter zicht bood op potentiële vraagscenario's. Dit zorgde voor geoptimaliseerde voorraadniveaus, lagere opslagkosten en verbeterde financiële efficiëntie door de voorraad af te stemmen op de werkelijke vraag.

 

4 Kortingen bij bulkaankopen

De aantrekkingskracht van kostenbesparingen door bulkaankopen kan bedrijven ertoe aanzetten om meer te kopen dan nodig is, waardoor kapitaal en opslagruimte worden vastgelegd. Dit leidt vaak tot opslagproblemen wanneer overtollige voorraad wordt besteld om korting te krijgen.

Om deze uitdaging aan te gaan, moeten bedrijven de voordelen van bulkkortingen afwegen tegen de kosten van het aanhouden van overtollige voorraad. Technologie van de volgende generatie kan helpen de meest kosteneffectieve inkoopstrategie te identificeren door directe besparingen in evenwicht te brengen met opslagkosten op de lange termijn. Door Smart IP&O te implementeren, kon MNR de voorraadvereisten nauwkeurig voorspellen en zijn voorraadbeheerprocessen optimaliseren. Dit leidde tot een vermindering van 8% in de onderdelenvoorraad, waardoor een hoog klantenserviceniveau van 98,7% werd bereikt en de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur werd teruggebracht van een geprojecteerde 10% naar slechts 6%.

 

5 Seizoensgebonden Vraagschommelingen

Moeilijkheden bij het afstemmen van de voorraad op de seizoensgebonden vraag kunnen leiden tot overtollige voorraad zodra de piekverkoopperiode voorbij is. Speelgoedfabrikanten kunnen bijvoorbeeld te veel speelgoed met een vakantiethema produceren, alleen om na de feestdagen met een lage vraag te worden geconfronteerd. De mode-industrie ervaart vaak soortgelijke uitdagingen, waarbij bepaalde stijlen verouderd raken naarmate de seizoenen veranderen. De nieuwste technologieën kunnen bedrijven helpen om seizoensgebonden vraagverschuivingen te anticiperen en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen. Door eerdere verkoopgegevens te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, kunnen bedrijven zich beter voorbereiden op seizoensgebonden schommelingen, het risico op overbevoorrading minimaliseren en de voorraadomzet verbeteren.

 

6 Variabiliteit in de levertijd van leveranciers

Onbetrouwbare levertijden van leveranciers kunnen leiden tot overstocking als buffer tegen vertragingen. Als levertijden verbeteren of de vraag onverwachts afneemt, kunnen bedrijven overtollige voorraad hebben. Een distributeur van auto-onderdelen kan bijvoorbeeld onderdelen opslaan om vertragingen bij leveranciers te beperken, maar dan merken ze dat de levertijden plotseling verbeteren.

Geavanceerde technologie kan helpen door realtime data en voorspellende analyses te leveren om de variabiliteit van de doorlooptijd beter te beheren. Deze tools stellen bedrijven in staat om hun orders dynamisch aan te passen, waardoor de behoefte aan overmatige veiligheidsvoorraad afneemt.

 

7 Onvoldoende voorraadbeleid

Verouderde of onjuiste voorraadbeleidsregels, zoals foutieve Min/Max-instellingen, kunnen leiden tot overbestelling. Door echter moderne technologie te gebruiken om voorraadbeleidsregels regelmatig te controleren en bij te werken, wordt ervoor gezorgd dat ze aansluiten bij de huidige bedrijfsbehoeften en marktomstandigheden. Door beleid up-to-date te houden, kunnen bedrijven het risico op overstocking als gevolg van procedurele fouten verminderen. Een recente casestudy liet zien hoe een grote retailer Smart IP&O gebruikte om voorraadbeleidsregels te herzien, wat resulteerde in een 15%-reductie in overstock​​.

 

 

8 Promoties en marketingcampagnes

Een verkeerde afstemming tussen marketinginspanningen en de werkelijke vraag van klanten kan ertoe leiden dat bedrijven de impact van promoties overschatten, wat resulteert in onverkochte voorraad. Een cosmeticabedrijf kan bijvoorbeeld een product in beperkte oplage overproduceren, in de verwachting van een hoge vraag die niet uitkomt. Door Smart IP&O in te zetten, kunnen marketinginitiatieven worden afgestemd op realistische vraagverwachtingen, waardoor overtollige voorraad wordt vermeden. Door marketingplannen te integreren met vraagvoorspellingen, kunnen bedrijven hun promotionele strategieën optimaliseren om beter aan te sluiten bij de werkelijke interesse van klanten.

 

9 Angst voor voorraadtekorten

Bedrijven houden vaak hogere voorraadniveaus aan om voorraadtekorten te voorkomen, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten. Deze angst kan bedrijven ertoe aanzetten om te veel voorraad aan te leggen als vangnet, vooral in sectoren waar klanttevredenheid en -behoud cruciaal zijn. Een opvallend voorbeeld is een grote winkelketen die zijn voorraad huishoudelijke artikelen aanzienlijk uitbreidde om voorraadtekorten te voorkomen. Hoewel deze strategie aanvankelijk hielp om aan de vraag van klanten te voldoen, resulteerde dit later in overtollige voorraad toen de aankooppatronen van consumenten zich stabiliseerden. Deze overstocking droeg bij aan een winstdaling van bijna 90% in het tweede kwartaal, grotendeels als gevolg van afprijzingen en het opruimen van overtollige voorraad.

Om dergelijke situaties te beperken, kunnen bedrijven geavanceerde voorraadplannings- en optimalisatietools gebruiken om nauwkeurige vraagvoorspellingen te doen. Een toonaangevende elektronicafabrikant gebruikte bijvoorbeeld de Smart IP&O-oplossing om de voorraadniveaus te verlagen met 20% zonder dat dit gevolgen had voor de serviceniveaus. Dit verlaagde effectief de kosten en zorgde ervoor dat de klanttevredenheid behouden bleef door te zorgen dat ze de juiste hoeveelheid voorraad bij de hand hadden.

 

10 Overcompensatie voor problemen in de toeleveringsketen

Bedrijven kunnen te veel voorraad aanleggen om zich te beschermen tegen voortdurende verstoringen in de toeleveringsketen, maar dit kan leiden tot opslagproblemen. Een technologiebedrijf kan bijvoorbeeld componenten opslaan om mogelijke problemen in de toeleveringsketen te voorkomen, wat resulteert in overtollige voorraad en hogere kosten. Geavanceerde systemen kunnen bedrijven helpen om beter te anticiperen op en te reageren op uitdagingen in de toeleveringsketen, door de behoefte aan veiligheidsvoorraad in evenwicht te brengen met het risico van te veel voorraad. Een technologiebedrijf gebruikte Smart IP&O om zijn voorraadstrategie te stroomlijnen, waarbij de overtollige voorraad werd verminderd tegen 20% en de veerkracht van de toeleveringsketen behouden bleef.

 

11 Lange levertijden en onbetrouwbare leveranciers

Lange doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers kunnen ertoe leiden dat bedrijven meer voorraad bestellen dan nodig is om potentiële leveringstekorten te dekken. Minder kritieke artikelen waarvan wordt voorspeld dat ze een zeer hoog serviceniveau bereiken, vertegenwoordigen echter kansen om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te targeten voor minder kritieke artikelen, zal de voorraad na verloop van tijd de "juiste grootte" hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de opslagkosten en de waarde van de voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met meer dan $4.000.000 terwijl het serviceniveau werd verbeterd met behulp van onze geavanceerde technologie.

 

12 Gebrek aan realtime inzicht in de voorraad

Zonder realtime inzicht in de voorraad bestellen bedrijven vaak meer voorraad dan nodig is, wat leidt tot inefficiëntie en hogere kosten. Smart IP&O stelde Seneca-bedrijven in staat om de vraag op elke voorraadlocatie te modelleren en, met behulp van servicelevelgestuurde planning, te bepalen hoeveel er moet worden opgeslagen om het vereiste serviceniveau te bereiken. Door verschillende scenario's uit te voeren en te vergelijken, kunnen ze eenvoudig optimale voorraadbeleidsregels definiëren en bijwerken voor elke technische ondersteuningsvertegenwoordiger en voorraadruimten.

De software heeft veldtechnici bewijs geleverd dat ze voorheen niet hadden, door hun werkelijke verbruik, de frequentie van het gebruik van onderdelen en de reden voor het voorraadbeleid te tonen, waarbij 90% werd gebruikt als de beoogde serviceniveaunorm. Veldtechnici hebben het gebruik ervan omarmd, met significante resultaten: de voorraad "Zero Turns" is gedaald van $400K tot minder dan $100K, de "First Fix Rate" overschrijdt 90% en de totale voorraadinvestering is met meer dan 25% gedaald, van $11 miljoen tot $ 8 miljoen .

 

Concluderend vormt overstocking een ernstige bedreiging voor de winstgevendheid en efficiëntie van bedrijven, wat leidt tot hogere opslagkosten, vastgelopen kapitaal en mogelijke veroudering van goederen. Deze problemen kunnen de middelen belasten en het vermogen van een bedrijf om te reageren op marktveranderingen beperken. Overstocking kan echter effectief worden beheerd door de oorzaken ervan te begrijpen, zoals onnauwkeurige vraagvoorspellingen, langere doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers. Het implementeren van robuuste AI-gestuurde oplossingen zoals Smart IP&O kan bedrijven helpen voorraadniveaus te optimaliseren, overtollige voorraad te verminderen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Door geavanceerde prognose- en voorraadoptimalisatietools te benutten, kunnen bedrijven de juiste balans vinden tussen het voldoen aan de vraag van klanten en het minimaliseren van voorraadgerelateerde kosten.

 

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.

1. Wat is de doorlooptijdvraag?
De vraag zal naar verwachting optreden gedurende de aanvultijd. De vraag tijdens de aanvoertijd wordt bepaald door De voorspellingsmethoden van Smart. 

2. Wat is de Min en hoe wordt deze berekend?
De Min wordt weergegeven in het drivers-gedeelte van SIO is het bestelpunt en is de som van de doorlooptijdvraag en de veiligheidsvoorraad. Wanneer de voorraad onder het minimum zakt vanwege de vraag, moet u meer bestellen. Smart heeft ook een "min" in het veld "bestelregels" van SIO, dit is de minimale bestelhoeveelheid die u bij een leverancier kunt plaatsen. 

3. Wat is de Max en hoe wordt deze berekend?
Het maximum is de grootste hoeveelheid voorraad die op de plank zal liggen als u zich aan het bestelbeleid houdt. De Max is de som van de Min (herorderpunt) plus de gedefinieerde OQ. 

4. Hoe bepaal je de bestelhoeveelheid (OQ)?
De bestelhoeveelheid wordt in eerste instantie geïmporteerd uit uw ERP-systeem. Deze kan worden gewijzigd op basis van een aantal door de gebruiker gedefinieerde keuzes, waaronder:

Vraag naar meerdere doorlooptijden
Meerdere maandelijkse of wekelijkse vraag
Aanbevolen OQ van Smart

5. Wat is de economische bestelhoeveelheid?
Het is de volgorde hoeveelheid die zal minimaliseren de totale kosten, rekening houdend met de kosten voor het aanhouden en bestellen van de voorraad. 

6. Wat is de “aanbevolen OQ” die Smart berekent?
Het betreft de economische bestelhoeveelheid plus een aanpassing indien nodig om ervoor te zorgen dat de omvang van de bestelling groter is dan of gelijk is aan de vraag gedurende de doorlooptijd.

7. Waarom voorspelt het systeem dat we een lage Service Level?
Smart voorspelt het serviceniveau dat zal resulteren uit het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of Reorder Point/Order Quantity), ervan uitgaande dat dat beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het reorder point (Min). Wanneer de vraag gedurende de replenishment lead time groter is dan het reorder point, is de kans groter dat uw voorraad op is, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw lead time voor replenishment niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde lead time langer is dan de werkelijkheid, dekt het reorder point mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw lead time inputs.

8. Waarom wordt het serviceniveau weergegeven als nul, terwijl het bestelpunt (of minimum) niet nul is?
Smart voorspelt het serviceniveau die het gevolg zal zijn van het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of bestelpunt/bestelhoeveelheid), ervan uitgaande dat dit beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het bestelpunt (Min), soms vele malen groter, wat vrijwel zeker een voorraadtekort zou garanderen. Wanneer de vraag gedurende de aanvuldoorlooptijd groter is dan het bestelpunt, is de kans op voorraadtekort groter, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw doorlooptijd voor aanvulling niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde doorlooptijd langer is dan de werkelijkheid, dekt het bestelpunt mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw invoer voor de doorlooptijd.

9. Maar mijn werkelijke serviceniveau is niet zo laag als Smart voorspelt. Hoe kan dat?
Dat kan waar zijn omdat Smart uw serviceniveau voorspelt als u zich aan het beleid houdt. Het is mogelijk dat u zich niet aan het beleid houdt. het beleid waarop de voorspelling van het serviceniveau is gebaseerd.  Als uw on-hand inventory hoger is dan uw Max-hoeveelheid, houdt u zich niet aan het beleid. Controleer uw invoerveronderstellingen voor doorlooptijd. Uw werkelijke doorlooptijden kunnen veel korter zijn dan ingevoerd, wat resulteert in een voorspeld serviceniveau dat lager is dan u verwacht.

10. Smart lijkt te veel voorraad aan te bevelen, of in ieder geval meer dan ik zou verwachten. Waarom?
U moet overwegen om de inputs te evalueren, zoals serviceniveau en doorlooptijden. Misschien zijn uw werkelijke doorlooptijden niet zo lang als de doorlooptijd die Smart gebruikt. We hebben situaties gezien waarin leveranciers hun geoffreerde doorlooptijden kunstmatig opblazen om ervoor te zorgen dat ze altijd op tijd zijn. Als u die doorlooptijd gebruikt bij het berekenen van uw veiligheidsvoorraden, zult u onvermijdelijk te veel voorraad hebben. Bekijk daarom uw werkelijke doorlooptijdgeschiedenis (Smart levert hiervoor het leveranciersprestatierapport) om een idee te krijgen van de werkelijke doorlooptijden en pas deze dienovereenkomstig aan. Of het is mogelijk dat u vraagt om een zeer hoog serviceniveau dat verder kan worden verergerd door een zeer volatiel artikel met verschillende significante pieken in de vraag. Wanneer de vraag aanzienlijk fluctueert ten opzichte van het gemiddelde, zal het gebruik van een hoge serviceniveaudoelstelling (98%+) resulteren in voorraadbeleid dat is ontworpen om zelfs zeer grote pieken te dekken. Probeer een lagere serviceniveaudoelstelling of verkort de doorlooptijd (ervan uitgaande dat de opgegeven doorlooptijd niet langer realistisch is) en uw voorraad zal afnemen, soms zeer substantieel.

11. Smart maakt gebruik van pieken in de vraag. Ik wil niet dat het rekening houdt met de vraag en het vergroot de voorraad. Hoe kan ik dit oplossen?
Als u zeker weet dat de piek niet opnieuw zal optreden, kunt u deze verwijderen uit de historische gegevens via een override met behulp van Smart Demand Planner. U moet het prognoseproject openen dat dat item bevat, de geschiedenis aanpassen en de aangepaste geschiedenis opslaan. U kunt contact opnemen met de technische ondersteuning om u te helpen dit in te stellen. Als de pieken deel uitmaken van de normale willekeur die soms kan optreden, is het het beste om het met rust te laten. Overweeg in plaats daarvan een lagere serviceniveaudoelstelling. De lagere doelstelling betekent dat de bestelpunten niet zo vaak de extreme waarden hoeven te dekken, wat resulteert in een lagere voorraad.

12. Wanneer ik de bestelhoeveelheid of het maximum wijzig, veranderen mijn cyclusserviceniveaus niet. Waarom?
Smart rapporteert over "cycle service level" en "service level". Wanneer u uw bestelhoeveelheden en maximale hoeveelheden wijzigt, heeft dit geen invloed op het "cycle service level", omdat cycle service levels alleen rapporteren over prestaties tijdens de aanvullingsperiode. Dit komt omdat het enige dat u beschermt tegen een voorraadtekort nadat de bestelling is geplaatst (en u moet wachten tot de bestelling arriveert voor de aanvulling) het bestelpunt of Min is. Het wijzigen van de grootte van de bestelhoeveelheid of Max on hand (tot niveaus) heeft geen invloed op uw cycle service levels. Cycle service level wordt alleen beïnvloed door de grootte van de bestelpunten en de hoeveelheid veiligheidsvoorraad die wordt toegevoegd, terwijl het "service level" van Smart verandert wanneer u zowel bestelpunten als bestelhoeveelheden wijzigt.

13. Mijn voorspelling lijkt onjuist. Er worden geen ups en downs weergegeven die in de geschiedenis zijn waargenomen, waarom?
Een goede voorspelling is het getal dat het dichtst bij de werkelijkheid ligt in vergelijking met andere getallen die voorspeld hadden kunnen worden. Wanneer de historische ups en downs niet in voorspelbare intervallen plaatsvinden, is de beste voorspelling er vaak een die deze historische ups en downs gemiddeld of gladstrijkt. Een voorspelling die toekomstige ups en downs voorspelt die historisch gezien niet in duidelijke patronen voorkomen, is waarschijnlijk minder nauwkeurig dan een voorspelling die alleen een rechte lijn of trendlijn voorspelt.

14. Wat is optimalisatie? Hoe werkt het?
Optimalisatie is een optie voor het instellen van voorraadbeleid waarbij de software het voorraadbeleid kiest dat de laagste totale operationele kosten oplevert. Als een artikel bijvoorbeeld erg duur is om te bewaren, zou een beleid met meer stockouts, maar minder voorraad, lagere totale kosten opleveren dan een beleid met minder stockouts en meer voorraad. Aan de andere kant, als het artikel hoge stockout-kosten heeft, zou een beleid dat minder stockouts oplevert maar meer voorraad vereist, meer financieel voordeel opleveren dan een beleid met minder voorraad maar meer stockouts. Bij gebruik van de optimalisatiefunctie moet de gebruiker de service level floor (het minimale serviceniveau) opgeven. De software zal dan beslissen of een hoger serviceniveau een beter rendement oplevert. Als dat het geval is, zal het herorderbeleid zich richten op het hogere serviceniveau. Als dat niet het geval is, zal het herorderbeleid standaard de door de gebruiker gedefinieerde service level floor gebruiken. Deze webinar biedt details en uitleg over de wiskunde achter optimalisatie.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. Wat is een what-if-scenario?
Met what-if-scenario's kunt u verschillende door de gebruiker gedefinieerde keuzes van voorraadbeleid uitproberen en de voorspelde impact op statistieken zoals serviceniveaus, vulpercentages en voorraadwaarde testen. Om deze scenario's te verkennen, klikt u op het tabblad Drivers, op het samenvattingsniveau of op het niveau 'Artikelen', en voert u de gewenste aanpassingen in. U kunt vervolgens opnieuw berekenen hoe deze wijzigingen uw algehele voorraadprestaties zouden beïnvloeden. Hiermee kunt u verschillende strategieën vergelijken en de meest kosteneffectieve en efficiënte aanpak voor uw toeleveringsketen selecteren.

Door veelvoorkomende vragen en uitdagingen aan te pakken, hebben we bruikbare inzichten geboden om u te helpen uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met Smart IP&O beschikt u over de tools die u nodig hebt om weloverwogen voorraadbeslissingen te nemen, kosten te verlagen en de algehele prestaties te verbeteren.

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, of MRP-logica (Material Needs Planning), is een methodologie voor vooruitplanning voor het beheer van voorraad. Deze methode zorgt ervoor dat bedrijven aan de vraag kunnen voldoen zonder overbevoorrading, wat kapitaal vastlegt, of onderbevoorrading, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten.

Door te anticiperen op de vraag en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen, helpt deze aanpak het juiste evenwicht te behouden tussen het hebben van voldoende voorraad om aan de behoeften van de klant te voldoen en het minimaliseren van overtollige voorraadkosten. Bedrijven kunnen hun activiteiten optimaliseren, verspilling verminderen en de klanttevredenheid verbeteren door toekomstige behoeften te voorspellen. Laten we eens kijken hoe dit werkt.

 

Kernconcepten van op prognoses gebaseerd voorraadbeheer

Voorraaddynamiekmodellen: Voorraaddynamiekmodellen zijn van fundamenteel belang voor het begrijpen en beheren van voorraadniveaus. Het eenvoudigste model, bekend als het ‘zaagtandmodel’, laat zien dat voorraadniveaus afnemen naarmate de vraag toeneemt en zich net op tijd aanvult. Real-world scenario's vereisen echter vaak geavanceerdere modellen. Door stochastische elementen en variabiliteit op te nemen, zoals Monte Carlo-simulaties, kunnen bedrijven rekening houden met willekeurige schommelingen in de vraag en doorlooptijd, waardoor een realistischere voorspelling van de voorraadniveaus ontstaat.

IP&O-platform verbetert de modellering van de voorraaddynamiek door middel van geavanceerde data-analyse en simulatiemogelijkheden. Door gebruik te maken van AI en machine learning-algoritmen kan ons IP&O-platform vraagpatronen nauwkeuriger voorspellen en modellen in realtime aanpassen op basis van de nieuwste gegevens. Dit leidt tot nauwkeurigere voorraadniveaus, waardoor het risico op voorraadtekorten en overbevoorrading wordt verminderd.

Bestelhoeveelheid en timing bepalen: Effectief voorraadbeheer vereist dat u weet wanneer en hoeveel u moet bestellen. Dit omvat het voorspellen van de toekomstige vraag en het berekenen van de doorlooptijd voor het aanvullen van de voorraad. Door te voorspellen wanneer de voorraad het veiligheidsvoorraadniveau bereikt, kunnen bedrijven hun bestellingen plannen om een continue levering te garanderen.

Onze nieuwste tools blinken uit in het optimaliseren van bestelhoeveelheden en timing door gebruik te maken van voorspellende analyses en AI. Deze systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren, inclusief historische verkopen en markttrends. Door dit te doen, bieden ze nauwkeurigere vraagprognoses en optimaliseren ze de bestelpunten, zodat de voorraad precies op tijd wordt aangevuld zonder dat er overtollige voorraad ontstaat.

Doorlooptijd berekenen: Doorlooptijd is de periode vanaf het plaatsen van een bestelling tot het ontvangen van de voorraad. Het varieert afhankelijk van de beschikbaarheid van componenten. Als een product bijvoorbeeld uit meerdere componenten wordt samengesteld, wordt de doorlooptijd bepaald door het onderdeel met de langste doorlooptijd.

Slimme AI-gestuurde oplossingen verbeteren de berekening van de doorlooptijd door te integreren met supply chain managementsystemen. Deze systemen volgen de prestaties van leveranciers en historische doorlooptijden om nauwkeurigere schattingen van de doorlooptijd te bieden. Bovendien kunnen slimme technologieën bedrijven waarschuwen voor mogelijke vertragingen, waardoor proactieve aanpassingen aan voorraadplannen mogelijk worden.

Berekening van de veiligheidsvoorraad: De veiligheidsvoorraad fungeert als buffer om te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. Het berekenen van de veiligheidsvoorraad omvat het analyseren van de variabiliteit van de vraag en het instellen van een voorraadniveau dat de meeste potentiële scenario's dekt, waardoor het risico op voorraadtekorten wordt geminimaliseerd.

IP&O-technologie verbetert de berekening van de veiligheidsvoorraad aanzienlijk door middel van geavanceerde analyses. Door vraagpatronen en supply chain-variabelen voortdurend te monitoren, kunnen slimme systemen de veiligheidsvoorraadniveaus dynamisch aanpassen. Machine learning-algoritmen kunnen vraagpieken of -dalingen voorspellen en de veiligheidsvoorraad dienovereenkomstig aanpassen, waardoor optimale voorraadniveaus worden gegarandeerd en de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

Het belang van nauwkeurige prognoses bij voorraadbeheer

Nauwkeurige prognoses zijn essentieel voor het minimaliseren van prognosefouten, die kunnen leiden tot overtollige voorraad of voorraadtekorten. Technieken zoals het gebruik van historische gegevens, het verbeteren van gegevensinvoer en het toepassen van geavanceerde voorspellingsmethoden helpen een betere nauwkeurigheid te bereiken. Voorspellingsfouten kunnen aanzienlijke financiële gevolgen hebben: te hoge prognoses resulteren in overtollige voorraad, terwijl te lage prognoses leiden tot gemiste verkoopkansen. Het beheren van deze fouten door middel van het systematisch volgen en aanpassen van prognosemethoden is cruciaal voor het handhaven van optimale voorraadniveaus.

De veiligheidsvoorraad zorgt ervoor dat bedrijven aan de behoeften van de klant kunnen voldoen, zelfs als de werkelijke vraag afwijkt van de prognose. Dit kussen beschermt tegen onvoorziene vraagpieken of vertragingen bij de bevoorrading. Nauwkeurige prognoses, effectief foutenbeheer en strategisch gebruik van de veiligheidsvoorraad verbeteren het op prognoses gebaseerde voorraadbeheer. Bedrijven kunnen de voorraaddynamiek begrijpen, de juiste bestelhoeveelheden en timing bepalen, nauwkeurige doorlooptijden berekenen en de juiste veiligheidsvoorraadniveaus instellen.

Het gebruik van state-of-the-art technologie zoals IP&O biedt aanzienlijke voordelen door het bieden van realtime data-inzichten, voorspellende analyses en adaptieve modellen. Dit leidt tot efficiënter voorraadbeheer, lagere kosten en verbeterde klanttevredenheid. Over het geheel genomen stelt IP&O bedrijven in staat beter te plannen en snel te reageren op marktveranderingen, waardoor ze de juiste voorraadbalans behouden om aan de behoeften van de klant te voldoen zonder onnodige kosten te maken.

 

 

In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken. Met AI kunnen we de vraag nauwkeuriger voorspellen, overtollige voorraden verminderen, voorraadtekorten voorkomen en uiteindelijk de bedrijfsresultaten van onze organisatie verbeteren. Laten we eens kijken hoe deze aanpak niet alleen de verkoop- en operationele efficiëntie verhoogt, maar ook de klanttevredenheid verhoogt door ervoor te zorgen dat producten altijd beschikbaar zijn wanneer dat nodig is.

 

Inzichten voor verbeterde besluitvorming in voorraadbeheer

1. Verbeterde voorspellingsnauwkeurigheid Geavanceerde Machine Learning-algoritmen analyseren historische gegevens om patronen te identificeren die mensen mogelijk over het hoofd zien. Technieken als clustering, detectie van regimeveranderingen, detectie van afwijkingen en regressieanalyse bieden diepgaande inzichten in gegevens. Het meten van voorspellingsfouten is essentieel voor het verfijnen van voorspellingsmodellen; Technieken als Mean Absolute Error (MAE) en Root Mean Squared Error (RMSE) helpen bijvoorbeeld bij het kwantificeren van de nauwkeurigheid van voorspellingen. Bedrijven kunnen de nauwkeurigheid verbeteren door voortdurend prognoses te monitoren en aan te passen op basis van deze foutstatistieken. Zoals de Demand Planner bij een Hardware Retailer vermeld, “Met de verbeteringen aan onze prognoses en voorraadplanning die Smart Software mogelijk maakte, hebben we de veiligheidsvoorraad met 20% kunnen verminderen en tegelijkertijd de voorraadtekorten met 35% kunnen verminderen.”

2. Realtime gegevensanalyse State-of-the-art systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens in realtime verwerken, waardoor bedrijven hun voorraadniveaus dynamisch kunnen aanpassen op basis van de huidige vraagtrends en marktomstandigheden. Afwijkingsdetectiealgoritmen kunnen plotselinge pieken of dalen in de vraag automatisch identificeren en corrigeren, zodat de voorspellingen accuraat blijven. Een opmerkelijk succesverhaal komt van Smart IP&O, waarmee een bedrijf de voorraad tegen 20% kon verminderen en tegelijkertijd de serviceniveaus kon handhaven door voortdurend realtime gegevens te analyseren en de prognoses dienovereenkomstig aan te passen. FedEx Tech's Manager Materials benadrukt, “Wat het verzoek ook is, we moeten aan onze serviceverplichtingen de volgende dag voldoen. Smart stelt ons in staat om onze voorraad aan te passen om er zeker van te zijn dat we de producten en onderdelen bij de hand hebben om de serviceniveaus te bereiken die onze klanten nodig hebben.”

3. Verbeterde supply chain-efficiëntie Intelligente technologieplatforms kunnen de gehele supply chain optimaliseren, van inkoop tot distributie, door doorlooptijden te voorspellen en orderhoeveelheden te optimaliseren. Dit verkleint het risico op over- en onderbezetting. Met behulp van op prognoses gebaseerd voorraadbeheer heeft Smart Software bijvoorbeeld een fabrikant geholpen zijn toeleveringsketen te stroomlijnen, de doorlooptijden met 15% te verkorten en de algehele efficiëntie te verbeteren. De VP Operations bij Procon Pump verklaarde: “Een van de dingen die ik leuk vind aan deze nieuwe tool... is dat ik de gevolgen van beslissingen over voorraadvoorraden kan evalueren voordat ik ze implementeer.”

4. Verbeterde besluitvorming AI biedt bruikbare inzichten en aanbevelingen, waardoor managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Dit omvat het identificeren van langzaam bewegende artikelen, het voorspellen van de toekomstige vraag en het optimaliseren van de voorraadniveaus. Regressieanalyse kan bijvoorbeeld de verkoop relateren aan externe variabelen zoals seizoensinvloeden of economische indicatoren, waardoor een dieper inzicht ontstaat in de vraagfactoren. Een van de klanten van Smart Software rapporteerde een aanzienlijke verbetering in de besluitvormingsprocessen, wat resulteerde in een stijging van het serviceniveau met 30% en een vermindering van de overtollige voorraad met 15%. “Smart IP&O stelde ons in staat de vraag op elke opslaglocatie te modelleren en, met behulp van serviceniveaugestuurde planning, te bepalen hoeveel we op voorraad moesten hebben om het serviceniveau te bereiken dat we nodig hebben”, aldus de Inkoopmanager bij Seneca Companies.

5. Kostenbesparing Door de voorraadniveaus te optimaliseren kunnen bedrijven de opslagkosten verlagen en verliezen als gevolg van verouderde of verlopen producten minimaliseren. AI-gestuurde systemen verminderen ook de noodzaak van handmatige voorraadcontroles, waardoor tijd en arbeidskosten worden bespaard. Dat blijkt uit een recente casestudy hoe de implementatie van Inventory Planning & Optimization (IP&O) binnen 90 dagen na de start van het project werd gerealiseerd. In de daaropvolgende zes maanden maakte IP&O het mogelijk de voorraadparameters voor enkele duizenden artikelen aan te passen, wat resulteerde in een voorraadreductie van $9,0 miljoen, terwijl het beoogde serviceniveau behouden bleef.

 

Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen en realtime data-analyse kunnen bedrijven optimale voorraadniveaus handhaven en de algehele prestaties van hun supply chain verbeteren. Inventory Planning & Optimization (IP&O) is een krachtig hulpmiddel dat uw organisatie kan helpen deze doelen te bereiken. Het integreren van de modernste voorraadoptimalisatie in uw organisatie kan leiden tot aanzienlijke verbeteringen op het gebied van efficiëntie, kostenreductie en klanttevredenheid.