De unieke uitdagingen van voorraadplanning voor reserveonderdelen, grote kapitaalgoederen en andere zelden of onregelmatig bewegende artikelen maken het belangrijk om slimmere methoden te vinden om dit soort intermitterende vraag te voorspellen. Robert Bowman, redacteur van Supply Chain Brain Magazine, en ik bespraken dit onderwerp in oktober APICS conferentie in Denver, en video van ons gesprek is beschikbaar op Supply Chain-hersenen website.
Waarom plan voor periodieke vraag? Welnu, waarom plannen voor elke vraag? Als u kunt begrijpen wat de waarschijnlijke vraag zal zijn totdat u meer kunt krijgen, weet u hoeveel voorraad u in reserve moet houden, zodat u precies genoeg heeft. Dit is de kern van vraagprognoses en voorraadoptimalisatie. Intermitterende vraag is buitengewoon moeilijk te voorspellen, maar hetzelfde principe geldt.
In tegenstelling tot andere vraagpatronen, waar historische gegevens regelmatige trends, eb en vloed, seizoensinvloeden of andere waarneembare patronen suggereren, lijkt de intermitterende vraag willekeurig te zijn. Er zijn veel periodes van nulvraag afgewisseld met onregelmatige vraag die niet gelijk is aan nul. Dit komt vaak voor bij serviceonderdelen, waarbij onderdelen worden vervangen als ze kapot gaan, en u weet gewoon niet wanneer dat zal gebeuren. De meeste voorraden van serviceonderdelen (70% of meer!) kunnen te maken krijgen met een intermitterende vraag. De vraag naar gespecialiseerde of geconfigureerde producten zal waarschijnlijk ook met tussenpozen zijn.
Supply Chain Brain heeft de meer diepgaande discussie over dit onderwerp gemaakt die Bowman en ik deelden beschikbaar Hier. Voor nieuwe bezoekers van Supply Chain Brain is een snelle accountregistratie vereist om toegang te krijgen tot de video.
Jeff Scott fungeert als Vice President, Marketing & Alliances voor Smart Software.
gerelateerde berichten
Bottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren.
Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan
Smart Software is verheugd de toekenning van US Patent 11,656,887 aan te kondigen. Het patent leidt “technische oplossingen voor het analyseren van historische vraaggegevens van middelen in een technologieplatform om het beheer van een geautomatiseerd proces in het platform te vergemakkelijken.
Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken.










