Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien.

Denk eens aan een openbaar vervoersbedrijf. In de meeste grote steden zullen de jaarlijkse operationele budgetten de $3 miljard overschrijden. De kapitaaluitgaven voor treinen, metro's en infrastructuur kunnen jaarlijks honderden miljoenen bedragen. Bijgevolg zal een voorraad reserveonderdelen ter waarde van $150 miljoen wellicht niet de aandacht trekken van de CFO of algemeen directeur, aangezien deze een klein percentage van de balans vertegenwoordigt. Bovendien moeten in op MRO gebaseerde industrieën veel onderdelen de machineparken tien jaar of langer ondersteunen, waardoor extra voorraden een noodzakelijke troef zijn. In sommige sectoren, zoals nutsbedrijven, kan het aanhouden van extra voorraden zelfs gestimuleerd worden om ervoor te zorgen dat de apparatuur in goede staat blijft.

We hebben zorgen over overtollige voorraden zien ontstaan wanneer de magazijnruimte beperkt is. Ik herinner me dat ik aan het begin van mijn carrière getuige was van het spoorwegemplacement van een openbaar vervoersbedrijf, gevuld met verroeste assen met een waarde van meer dan $100.000 per stuk. Mij werd verteld dat de assen moesten worden blootgesteld aan de elementen vanwege onvoldoende magazijnruimte. De opportuniteitskosten die verband houden met de ruimte die wordt ingenomen door extra voorraad worden een overweging wanneer de magazijncapaciteit is uitgeput. De belangrijkste overweging die alle andere beslissingen overtroeft, is hoe de voorraad een hoog serviceniveau voor interne en externe klanten garandeert. Voorraadplanners maken zich veel meer zorgen over terugslag als gevolg van voorraadtekorten dan over overaankopen. Wanneer een ontbrekend onderdeel leidt tot een SLA-schending of het stilleggen van de productielijn, wat resulteert in miljoenen aan boetes en onherstelbare productie-output, is dat begrijpelijk.

Vermogensintensieve bedrijven missen één groot punt. Dat is de extra voorraad isoleert niet tegen stockouts; het draagt eraan bij. Hoe meer eigen risico u heeft, hoe lager uw algehele serviceniveau, omdat het geld dat nodig is om onderdelen te kopen eindig is, en geld uitgegeven aan overtollige voorraad betekent dat er geen contant geld beschikbaar is voor de onderdelen die het nodig hebben. Zelfs door de overheid gefinancierde MRO-bedrijven, zoals nutsbedrijven en transportbedrijven, erkennen nu meer dan ooit de noodzaak om de uitgaven te optimaliseren. Zoals een materiaalmanager deelde: “We kunnen problemen met zakken met contant geld uit Washington niet langer oplossen.” Ze moeten dus meer doen met minder, en zorgen voor een optimale toewijzing over de tienduizenden onderdelen die ze beheren.

Dit is waar state-of-the-art voorraadoptimalisatiesoftware van pas komt, die de benodigde voorraad voor gerichte serviceniveaus voorspelt, identificeert wanneer voorraadniveaus negatieve rendementen opleveren en herschikkingen aanbeveelt voor verbeterde algehele serviceniveaus. Smart Software helpt al tientallen jaren activa-intensieve MRO-gebaseerde bedrijven bij het optimaliseren van de bestelniveaus voor elk onderdeel. Bel ons voor meer informatie. 

Evenwichtsoefening

Bij voorraadbeheer gaat het, net als bij alles, om het balanceren van concurrerende prioriteiten. Wilt u een lean inventaris? Ja! Wil jij kunnen zeggen “Het is op voorraad” als een klant iets wil kopen? Ja!

Maar kun je het op beide manieren hebben? Slechts tot op zekere hoogte. Als u uw voorraad te agressief aanpast, riskeert u voorraadtekorten. Als je voorraadtekorten uitroeit, creëer je een opgeblazen voorraad. U wordt gedwongen een bevredigend evenwicht te vinden tussen de twee concurrerende doelen: een beperkte voorraad en een hoge beschikbaarheid van artikelen.

Een balans bereiken

Hoe breng je dat evenwicht tot stand? Te veel voorraadplanners 'schatten' hun weg naar een of ander antwoord. Of ze bedenken een keer een slim antwoord en hopen dat het een verre houdbaarheidsdatum heeft en blijven het gebruiken terwijl ze zich op andere problemen concentreren. Helaas zullen verschuivingen in de vraag en/of veranderingen in de prestaties van leveranciers en/of verschuivingen in de prioriteiten van uw eigen bedrijf oude voorraadplannen overbodig maken en u weer terugbrengen waar u begon.

Het is onvermijdelijk dat elk plan een houdbaarheidsdatum heeft en moet worden bijgewerkt. Het is echter zeker niet de beste praktijk om de ene gok door de andere te vervangen. In plaats daarvan zou elke planningscyclus gebruik moeten maken van moderne supply chain-software om giswerk te vervangen door op feiten gebaseerde analyses met behulp van waarschijnlijkheidsberekeningen.

Ken jezelf

Het enige dat software niet kan, is een beste antwoord berekenen zonder uw prioriteiten te kennen. Hoeveel prioriteit geeft u aan lean inventory boven artikelbeschikbaarheid? Software voorspelt de voorraad- en beschikbaarheidsniveaus die worden veroorzaakt door de beslissingen die u neemt over het beheer van elk item in uw inventaris, maar alleen u kunt beslissen of een bepaalde reeks belangrijke prestatie-indicatoren consistent is met wat u wilt.

Weten wat je wilt in algemene zin is gemakkelijk: je wilt alles. Maar weten wat je voorkeur heeft bij het vergelijken van specifieke scenario's is moeilijker. Het helpt om een scala aan realiseerbare mogelijkheden te kunnen zien en na te denken over wat het beste lijkt als ze naast elkaar worden gelegd.

Zie wat het volgende is

Supply chain-software kan u inzicht geven in de afwegingscurve. Over het algemeen weet u dat een beperkte voorraad en een hoge beschikbaarheid van artikelen elkaar tegenwerken, maar het zien van artikelspecifieke afwegingscurven verscherpt uw focus.

Waarom is er een bocht? Omdat u keuzes heeft over hoe u elk item beheert. Als u bijvoorbeeld voortdurend de voorraadstatus controleert, welke waarden wijst u dan toe aan de Min en Max waarden die bepalen wanneer aanvullingen moeten worden besteld en hoeveel er moet worden besteld. De afwegingscurve ontstaat omdat het kiezen van verschillende Min- en Max-waarden leidt tot verschillende niveaus van bij de hand inventaris en verschillende niveaus van artikelbeschikbaarheid, bijvoorbeeld zoals gemeten door vulpercentage.

Een scenario voor analyse

Om deze ideeën te illustreren, gebruikte ik a digitale tweeling  om in te schatten hoe verschillende waarden van Min en Max in een bepaald scenario zouden presteren. Het scenario concentreerde zich op een fictief reserveonderdeel met een puur willekeurige vraag met een redelijk hoog niveau onderbreking (37% aan dagen zonder vraag). De doorlooptijden voor het aanvullen waren een fluitje van een cent tussen 7 en 14 dagen. De Min- en Max-waarden werden systematisch gevarieerd: Min van 20 tot 40 eenheden, Max van Min+1 eenheden tot 2xMin eenheden. Elk (Min,Max) paar werd in totaal 1000 keer gesimuleerd gedurende 365 dagen gebruik. Vervolgens werden de resultaten gemiddeld om zowel het gemiddelde aantal beschikbare eenheden als het vulpercentage te schatten, dat wil zeggen het percentage van de dagelijkse behoeften waaraan onmiddellijk werd voldaan vanaf voorraad. Als de voorraad niet beschikbaar was, werd deze nabesteld.

Resultaten

Het experiment leverde twee soorten resultaten op:

• Grafieken die de relatie tonen tussen de min- en max-waarden en twee belangrijke prestatie-indicatoren: opvullingspercentage en gemiddelde beschikbare eenheden.
• Een afwegingscurve die laat zien hoe het opvullingspercentage en de beschikbare eenheden met elkaar in evenwicht zijn.

Figuur 1 toont de beschikbare inventaris als functie van de waarden van Min en Max. Het experiment leverde handniveaus op variërend van bijna 0 tot ongeveer 40 eenheden. Over het algemeen resulteert het constant houden van Min en het verhogen van Max in meer beschikbare eenheden. De relatie met Min is complexer: Max constant houden, Min verhogen voegt eerst de voorraad toe, maar vermindert deze op een gegeven moment.

Figuur 2 toont het vulpercentage als functie van de waarden Min en Max. Het experiment leverde opvullingspercentages op variërend van bijna 0% tot 100%. Over het algemeen weerspiegelden de functionele relaties tussen het opvullingspercentage en de waarden van Min en Max die in Figuur 1.

Figuur 3 maakt het belangrijkste punt duidelijk en laat zien hoe het variëren van Min en Max tot een perverse combinatie van de belangrijkste prestatie-indicatoren leidt. Over het algemeen zijn de waarden Min en Max die de beschikbaarheid van artikelen maximaliseren (opvullingspercentage) dezelfde waarden die de voorraadkosten maximaliseren (gemiddelde beschikbare eenheden). Dit algemene patroon wordt weergegeven door de blauwe curve. De experimenten leverden ook enkele uitlopers van de blauwe curve op die verband houden met slechte keuzes voor Min en Max, in de zin dat andere keuzes deze domineren door hetzelfde opvullingspercentage te produceren met een lagere voorraad.

Conclusies

Figuur 3 maakt duidelijk dat uw keuze voor het beheer van een voorraadartikel u dwingt om voorraadkosten af te wegen tegen de beschikbaarheid van artikelen. Je kunt enkele inefficiënte combinaties van Min- en Max-waarden vermijden, maar je kunt niet aan de afweging ontsnappen.

De goede kant van deze realiteit is dat je niet hoeft te raden wat er zal gebeuren als je je huidige waarden van Min en Max naar iets anders verandert. De software vertelt u wat de verhuizing u oplevert en wat het u gaat kosten. U kunt uw Guestimator-hoed afzetten en met vertrouwen uw ding doen.

Figuur 1 Voorhanden inventaris als functie van de min- en max-waarden

Figuur 2 Vulsnelheid als functie van Min- en Max-waarden

Figuur 3 Afwegingscurve tussen opvullingspercentage en voorhanden voorraad

Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie.

Nauwkeurigheid wordt weergegeven als een percentage tussen nul en 100, terwijl foutpercentages bij nul beginnen maar geen bovengrens hebben. Rapporten van MAPE (gemiddelde absolute procentuele fout) of andere foutstatistieken kunnen de titel 'voorspellingsnauwkeurigheid'-rapporten krijgen, waardoor het onderscheid vervaagt. Het kan dus zijn dat u wilt weten hoe u vanuit het foutenperspectief kunt overstappen naar het nauwkeurigheidsperspectief dat uw bedrijf omarmt. In deze blog wordt aan de hand van enkele voorbeelden beschreven hoe.

Nauwkeurigheidsgegevens worden zo berekend dat wanneer de werkelijke waarde gelijk is aan de voorspelling, de nauwkeurigheid 100% is en wanneer de voorspelling het dubbele of de helft is van de werkelijke, de nauwkeurigheid 0% is. Rapporten waarin de voorspelling met de werkelijkheid wordt vergeleken, bevatten vaak het volgende:

• De daadwerkelijke
• De prognose
• Eenheidsfout = Prognose – Werkelijk
• Absolute fout = Absolute waarde van eenheidsfout
• Absolute %-fout = Abs-fout / Werkelijk, als een %
• Nauwkeurigheid % = 100% – Absolute %-fout

Bekijk een paar voorbeelden die het verschil in aanpak illustreren. Stel dat de Werkelijke = 8 en de voorspelling is 10.

Eenheidsfout is 10 – 8 = 2

Absolute %-fout = 2/8, als % = 0,25 * 100 = 25%

Nauwkeurigheid = 100% – 25% = 75%.

Laten we nu zeggen dat de werkelijke waarde 8 is en de voorspelling 24.

Eenheidsfout is 24– 8 = 16

Absolute %-fout = 16/8 als % = 2 * 100 = 200%

Nauwkeurigheid = 100% – 200% = negatief is ingesteld op 0%.

In het eerste voorbeeld leveren nauwkeurigheidsmetingen dezelfde informatie op als foutmetingen, aangezien de voorspelling en de werkelijke situatie al relatief dicht bij elkaar liggen. Maar als de fout meer dan het dubbele is van de werkelijke, komen de nauwkeurigheidsmetingen uit op nul. Het geeft wel correct aan dat de voorspelling helemaal niet accuraat was. Maar het tweede voorbeeld is nauwkeuriger dan een derde, waarbij de werkelijke waarde 8 is en de voorspelling 200. Dat is een onderscheid dat een nauwkeurigheidsbereik van 0 tot 100% niet registreert. In dit laatste voorbeeld:

Eenheidsfout is 200 – 8 = 192

Absolute %-fout = 192/8, als % = 24 * 100 = 2,400%

Nauwkeurigheid = 100% – 2.400% = negatief is ingesteld op 0%.

Foutstatistieken blijven informatie verschaffen over hoe ver de voorspelling afwijkt van de werkelijke en geven aantoonbaar een betere weergave van de nauwkeurigheid van de voorspelling.

Wij moedigen aan om het foutperspectief te hanteren. U hoopt eenvoudigweg op een klein foutpercentage dat aangeeft dat de voorspelling niet ver van de werkelijkheid ligt, in plaats van te hopen op een groot nauwkeurigheidspercentage dat aangeeft dat de voorspelling dicht bij de werkelijkheid ligt. Deze mentaliteitsverandering biedt dezelfde inzichten en elimineert vervormingen.

Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten:

De Inventory Optimization-oplossing van Smart genereert kant-en-klare belangrijke prestatievoorspellingen die op dynamische wijze simuleren hoe uw huidige voorraadbeleid zal presteren ten opzichte van mogelijke toekomstige eisen. Het rapporteert hoe vaak u voorraad opslaat, de omvang van de voorraad, de waarde van uw voorraad, opslagkosten en meer. Hiermee kunt u problemen proactief identificeren voordat ze zich voordoen, zodat u op korte termijn corrigerende maatregelen kunt nemen. U kunt 'wat-als'-scenario's creëren door doelgerichte serviceniveaus in te stellen en doorlooptijden aan te passen, zodat u de voorspelde impact van deze wijzigingen kunt zien voordat u zich ertoe verbindt.

Bijvoorbeeld,

• U kunt zien of een voorgestelde overstap van het huidige serviceniveau van 90% naar een gericht serviceniveau van 97% financieel voordelig is
• U kunt automatisch vaststellen of een ander serviceniveaudoel nog winstgevender is voor uw bedrijf dan het voorgestelde doel.
• U kunt precies zien hoeveel u nodig heeft om uw herbestelpunten te verhogen om een langere doorlooptijd mogelijk te maken.

Als u planners niet van de juiste tools voorziet, worden ze gedwongen voorraadbeleid en veiligheidsvoorraadniveaus in te stellen en vraagprognoses te maken in Excel of met verouderde ERP-functionaliteit. Als u niet weet hoe het beleid naar verwachting zal presteren, is uw bedrijf slecht uitgerust om de voorraad correct toe te wijzen. Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe wij u kunnen helpen!

Wanneer u traditionele extrapolatieve voorspellingstechnieken moet gebruiken.

Met zoveel hype rond nieuwe Machine Learning (ML) en probabilistische voorspellingsmethoden lijken de traditionele “extrapolatieve” of “tijdreeksen” statistische voorspellingsmethoden de koude schouder te krijgen. Het is echter de moeite waard om te onthouden dat deze traditionele technieken (zoals enkele en dubbele exponentiële afvlakking, lineaire en eenvoudige voortschrijdende middeling, en Winters-modellen voor seizoensitems) vaak behoorlijk goed werken voor gegevens met een groter volume. Elke methode is goed voor waarvoor deze is ontworpen. Pas ze allemaal op de juiste manier toe, bijvoorbeeld: neem geen mes mee naar een vuurgevecht en gebruik geen drilboor als een eenvoudige handhamer voldoende is. 

Extrapolatieve methoden presteren goed wanneer de vraag een hoog volume heeft en niet te gedetailleerd is (dat wil zeggen, de vraag wordt maandelijks of driemaandelijks gespreid). Ze zijn ook erg snel en gebruiken niet zoveel computerbronnen als probabilistische en ML-methoden. Dit maakt ze zeer toegankelijk.

Zijn de traditionele methoden even nauwkeurig als nieuwere voorspellingsmethoden? Smart heeft ontdekt dat extrapolatieve methoden het zeer slecht doen als de vraag intermitterend is. Wanneer de vraag echter groter is, doen ze het slechts iets slechter dan onze nieuwe probabilistische methoden wanneer de vraag maandelijks wordt gesegmenteerd. Gezien hun toegankelijkheid, snelheid en het feit dat u prognoseoverschrijvingen gaat toepassen op basis van bedrijfskennis, zal het verschil in basislijnnauwkeurigheid hier niet materieel zijn.

Het voordeel van geavanceerdere modellen zoals de GEN2-probabilistische methoden van Smart is wanneer u patronen moet voorspellen met behulp van gedetailleerdere buckets zoals dagelijkse (of zelfs wekelijkse) gegevens. Dit komt omdat probabilistische modellen patronen van de dag van de week, de week van de maand en de maand van het jaar kunnen simuleren die met eenvoudigere technieken verloren zullen gaan. Heeft u ooit geprobeerd de dagelijkse seizoensinvloeden te voorspellen met een Wintermodel? Hier is een hint: het gaat niet werken en vereist veel techniek.

Probabilistische methoden bieden ook waarde die verder gaat dan de basisvoorspelling, omdat ze scenario's genereren die kunnen worden gebruikt bij stresstests voor voorraadbeheermodellen. Dit maakt ze geschikter om bijvoorbeeld te beoordelen hoe een verandering in het bestelpunt de voorraadkansen, opvullingspercentages en andere KPI's zal beïnvloeden. Door duizenden mogelijke aanvragen gedurende vele doorlooptijden te simuleren (die zelf in scenariovorm worden gepresenteerd), krijgt u een veel beter idee van hoe uw huidige en voorgestelde voorraadbeleid zal presteren. U kunt betere beslissingen nemen over waar u gerichte voorraadverhogingen en -verlagingen kunt doorvoeren.

Gooi dus nog niet het oude weg voor het nieuwe. Weet gewoon wanneer je een hamer nodig hebt en wanneer je een drilboor nodig hebt.