Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën.

Spreadsheets zijn weliswaar flexibel vanwege hun oneindige aanpasbaarheid, maar zijn in wezen handmatig van aard en vereisen aanzienlijk gegevensbeheer, menselijke inbreng en toezicht. Dit vergroot het risico op fouten, van eenvoudige fouten bij het invoeren van gegevens tot complexe formulefouten, die trapsgewijze effecten veroorzaken die de voorspellingen negatief beïnvloeden. Bovendien zijn spreadsheetgebaseerde processen, ondanks de vooruitgang op het gebied van samenwerkingsfuncties die meerdere gebruikers in staat stellen om met een gemeenschappelijk blad te communiceren, vaak in silo's ondergebracht. De houder van het spreadsheet houdt de gegevens vast. Wanneer dit gebeurt, ontstaan er veel bronnen van datawaarheid. Zonder het vertrouwen van een overeengekomen, zuivere en automatisch bijgewerkte gegevensbron beschikken organisaties niet over de noodzakelijke basis waarop voorspellende modellen, prognoses en analyses kunnen worden gebouwd.

Geavanceerde planningssystemen zoals Smart IP&O zijn daarentegen ontworpen om deze beperkingen te overwinnen. Dergelijke systemen zijn gebouwd om automatisch gegevens op te nemen via API of bestanden van ERP- en EAM-systemen, die gegevens te transformeren met behulp van ingebouwde ETL-tools en grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken. Hierdoor kunnen bedrijven complexe inventarisatie- en prognosetaken met grotere nauwkeurigheid en minder handmatige inspanning beheren, omdat de gegevensverzameling, aggregatie en transformatie al zijn voltooid. De overstap naar geavanceerde planningssystemen is om verschillende redenen essentieel voor het optimaliseren van resources.

Spreadsheets hebben ook een schaalprobleem. Hoe groter het bedrijf groeit, hoe groter het aantal spreadsheets, werkmappen en formules wordt. Het resultaat is een strak verweven en rigide geheel van onderlinge afhankelijkheden die log en inefficiënt worden. Gebruikers zullen moeite hebben met het omgaan met de toegenomen belasting en complexiteit, met trage verwerkingstijden en het onvermogen om grote datasets te beheren, en zullen te maken krijgen met uitdagingen bij het samenwerken tussen teams en afdelingen.

Aan de andere kant zijn geavanceerde planningssystemen voor voorraadoptimalisatie, vraagplanning en voorraadbeheer schaalbaar, ontworpen om met het bedrijf mee te groeien en zich aan te passen aan de veranderende behoeften. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat bedrijven hun voorraad en prognoses effectief kunnen blijven beheren, ongeacht de omvang of complexiteit van hun activiteiten. Door over te stappen op systemen als Smart IP&O kunnen bedrijven niet alleen de nauwkeurigheid van hun voorraadbeheer en prognoses verbeteren, maar ook een concurrentievoordeel op de markt verwerven door beter te kunnen reageren op veranderingen in de vraag en efficiënter te kunnen opereren.

Voordelen van inspringen: Een elektriciteitsbedrijf had moeite om de beschikbaarheid van serviceonderdelen op peil te houden zonder een overschot aan voorraden te creëren voor meer dan 250.000 onderdelen in een divers netwerk van energieopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het verving hun twintig jaar oude planningsproces, dat intensief gebruik maakte van spreadsheets, met Smart IP&O en een realtime integratie met hun EAM-systeem. Vóór Smart konden ze de Min/Max- en Veiligheidsvoorraadniveaus slechts zelden wijzigen. Als ze dat deden, was dat vrijwel altijd omdat er een probleem was opgetreden dat aanleiding gaf tot de beoordeling. De methoden die werden gebruikt om de kousparameters te wijzigen, waren sterk afhankelijk van het onderbuikgevoel en de gemiddelden van het historische gebruik. Het hulpprogramma maakte gebruik van de wat-als-scenario's van Smart om digitale tweelingen van alternatief voorraadbeleid te creëren en simuleerde hoe elk scenario zou presteren op belangrijke prestatie-indicatoren zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, opvullingspercentages en tekortkosten. De software identificeerde gerichte Min/Max-verhogingen en -verlagingen die in hun EAM-systeem werden geïmplementeerd, waardoor de aanvulling van hun reserveonderdelen optimaal werd gestimuleerd. Het resultaat: een aanzienlijke voorraadreductie van $9 miljoen, waardoor contant geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwamen, terwijl de beoogde serviceniveaus van 99%+ behouden bleven.

Prognosenauwkeurigheid beheren: Voorspellingsfouten zijn een onvermijdelijk onderdeel van voorraadbeheer, maar de meeste bedrijven houden dit niet bij. Zoals Peter Drucker zei: “Je kunt niet verbeteren wat je niet meet.” Een mondiaal hightech productiebedrijf dat een op spreadsheets gebaseerd voorspellingsproces gebruikte, moest handmatig zijn basisvoorspellingen opstellen en de nauwkeurigheid van de prognoses rapporteren. Gezien de werkdruk en de geïsoleerde processen van de planners werkten ze hun rapporten niet vaak bij, en als ze dat wel deden, moesten de resultaten handmatig worden gedistribueerd. Het bedrijf beschikte niet over een manier om te weten hoe nauwkeurig een bepaalde voorspelling was en kon de werkelijke fouten niet met enig vertrouwen per groep of onderdeel vermelden. Ze wisten ook niet of hun voorspellingen beter presteerden dan een controlemethode. Nadat Smart IP&O live ging, automatiseerde de module Demand Planning dit voor hen. Smart Demand Planner voorspelt nu automatisch de vraag elke planningscyclus opnieuw met behulp van ML-methoden en slaat nauwkeurigheidsrapporten op voor elke Part X-locatie. Alle aanpassingen die op de prognoses worden toegepast, kunnen nu automatisch worden vergeleken met de basislijn om de toegevoegde waarde van de prognose te meten – dwz of de extra inspanning om die wijzigingen door te voeren de nauwkeurigheid heeft verbeterd. Nu de mogelijkheid bestaat om de statistische basisprognoses te automatiseren en nauwkeurigheidsrapporten te produceren, beschikt dit bedrijf over een solide basis om het voorspellingsproces en de daaruit voortvloeiende voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren.

Doe het goed en houd het goed:  Een andere klant in de aftermarket-onderdelensector gebruikt de prognoseoplossingen van Smart sinds 2005 – bijna 20 jaar! Ze werden geconfronteerd met uitdagingen bij het voorspellen van de vraag naar onderdelen die met tussenpozen zouden worden verkocht ter ondersteuning van hun auto-aftermarket-activiteiten. Door hun op spreadsheets gebaseerde aanpak en handmatige uploads naar SAP te vervangen door statistische prognoses van de vraag en de veiligheidsvoorraad van SmartForecasts, konden ze het aantal backorders en omzetverlies aanzienlijk terugdringen, waarbij de opvullingspercentages binnen slechts drie maanden verbeterden van 93% naar 96%. De sleutel tot hun succes was het gebruik van Smart's gepatenteerde methode voor het voorspellen van de intermitterende vraag. De “Smart-Willemain” bootstrap-methode genereerde nauwkeurige schattingen van de cumulatieve vraag gedurende de doorlooptijd, waardoor een betere zichtbaarheid van de mogelijke vraag werd verzekerd.

Prognoses koppelen aan het voorraadplan: Geavanceerde planningssystemen ondersteunen op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, wat een proactieve aanpak is die vertrouwt op vraagprognoses en simulaties om mogelijke uitkomsten en de bijbehorende kansen te voorspellen. Deze gegevens worden gebruikt om de optimale voorraadniveaus te bepalen. Op scenario's gebaseerde of probabilistische prognoses staan in contrast met de meer reactieve aard van op spreadsheets gebaseerde methoden. Een oude klant in de stoffensector, die voorheen te maken kreeg met overvoorraden en voorraadtekorten als gevolg van de intermitterende vraag naar duizenden SKU's. Ze konden op geen enkele manier weten wat de risico's van hun stock-out waren en konden dus niet proactief het beleid aanpassen om de risico's te beperken, anders dan het maken van zeer ruwe aannames die de neiging hadden om grove overvoorraden te hebben. Ze adopteerden de software voor vraag- en voorraadplanning van Smart Software om simulaties van de vraag te genereren die de optimale minimale voorraadwaarden en bestelhoeveelheden identificeerden, waardoor de productbeschikbaarheid voor onmiddellijke verzending behouden bleef, wat de voordelen van een op prognoses gebaseerde benadering van voorraadbeheer benadrukte.

Betere samenwerking:  Het delen van prognoses met belangrijke leveranciers helpt de levering te garanderen. Kratos Space, onderdeel van Kratos Defense & Security Solutions, Inc., maakte gebruik van slimme voorspellingen om hun contractfabrikanten beter inzicht te geven in de toekomstige vraag. Ze gebruikten de prognoses om toezeggingen te doen over toekomstige aankopen, waardoor de CM de materiaalkosten en doorlooptijden voor engineered-to-order-systemen kon verlagen. Deze samenwerking laat zien hoe geavanceerde voorspellingstechnieken kunnen leiden tot aanzienlijke samenwerking in de supply chain die voor beide partijen efficiëntie en kostenbesparingen oplevert.

​

Voor sommige van onze klanten heeft het weer een grote invloed op de vraag. Extreme weersomstandigheden op de korte termijn, zoals branden, droogtes, hittegolven, enzovoort, kunnen op de korte termijn een aanzienlijke invloed hebben op de vraag.

Er zijn twee manieren om het weer mee te nemen in een vraagvoorspelling: indirect en direct. De indirecte route is eenvoudiger met behulp van de scenariogebaseerde aanpak van Smart Demand Planner. De directe aanpak vereist een speciaal project op maat dat aanvullende gegevens en handgemaakte modellen vereist.

Indirecte boekhouding voor het weer

Het standaardmodel ingebouwd Smart Demand Planner (SDP) houdt op vier manieren rekening met weerseffecten:

1. Als de wereld gestaag warmer/kouder/droger/natter wordt op manieren die van invloed zijn op uw omzet, detecteert SDP deze trends automatisch en neemt deze op in de vraagscenario's die het genereert.
2. Als uw bedrijf een regelmatig ritme heeft waarin bepaalde dagen van de week of bepaalde maanden van het jaar een consistent hogere of lager dan gemiddelde vraag hebben, detecteert SDP deze seizoensinvloeden ook automatisch en neemt deze op in zijn vraagscenario's.
3. Vaak is het de vervloekte willekeur van het weer die de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de weg staat. We noemen dit effect vaak ‘ruis’. Lawaai is een verzamelnaam die allerlei willekeurige problemen omvat. Naast het weer kunnen ook een geopolitieke opflakkering, de verrassende mislukking van een regionale bank of een schip dat vastloopt in het Suezkanaal voor verrassingen zorgen en de vraag naar producten vergroten. SDP beoordeelt de volatiliteit van de vraag en reproduceert deze in zijn vraagscenario's.
4. Beheeroverschrijvingen. Meestal laten klanten SDP aan de slag om automatisch tienduizenden vraagscenario's te genereren. Maar als gebruikers de behoefte voelen om specifieke prognoses aan te passen met behulp van hun voorkennis, kan SDP dat mogelijk maken door managementoverrides.

Directe boekhouding voor het weer

Soms kan een gebruiker inhoudelijke expertise onder woorden brengen door factoren buiten zijn bedrijf (zoals rentetarieven of grondstofkosten of technologietrends) te koppelen aan zijn eigen totale omzet. In deze situaties kan Smart Software eenmalige speciale projecten verzorgen die alternatieve (“causale”) modellen bieden als aanvulling op onze standaard statistische voorspellingsmodellen. Neem contact op met uw Smart Software-vertegenwoordiger om een mogelijk causaal modelleringsproject te bespreken.

Vergeet intussen uw paraplu niet.

In dit artikel zullen we de functionaliteit voor 'voorgestelde bestellingen' in Epicor BisTrack bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen en voorraadtekorten te minimaliseren door de afwegingen tussen voorraadrisico's nauwkeurig te beoordelen. en voorraadkosten.

Automatisering van bevoorrading in Epicor BisTrack
Epicor BisTrack's “Suggested Ordering” kan de aanvulling beheren door voor te stellen wat te bestellen en wanneer, via op punten gebaseerd beleid voor herbestelling, zoals min-max en/of handmatig gespecificeerde leveringsweken. BisTrack bevat een aantal basisfunctionaliteiten om deze parameters te berekenen op basis van gemiddeld gebruik of omzet, doorlooptijd van leveranciers en/of door de gebruiker gedefinieerde seizoensaanpassingen. Als alternatief kunnen nabestelpunten volledig handmatig worden opgegeven. BisTrack presenteert de gebruiker vervolgens een lijst met voorgestelde bestellingen door inkomend aanbod, huidige voorraad, uitgaande vraag en voorraadbeleid op elkaar af te stemmen.

Hoe Epicor BisTrack “Aanbevolen bestelling” werkt
Om een lijst met voorgestelde bestellingen te krijgen, specificeren gebruikers de methoden achter de suggesties, inclusief locaties waarvoor ze bestellingen moeten plaatsen en hoe ze het voorraadbeleid kunnen bepalen dat bepaalt wanneer een suggestie wordt gedaan en in welke hoeveelheid.

Eerst wordt het veld “methode” gespecificeerd uit de volgende opties om te bepalen welk soort suggestie wordt gegenereerd en voor welke locatie(s):

Aankoop – Aanbevelingen voor inkooporders genereren.

1. Gecentraliseerd voor alle vestigingen – Genereert suggesties voor één locatie die inkopen doet voor alle andere locaties.
2. Per individueel filiaal – Genereert suggesties voor meerdere locaties (leveranciers verzenden rechtstreeks naar elk filiaal).
3. Per bronvertakking – Genereert suggesties voor een bronvertakking die materiaal zal overbrengen naar vertakkingen die deze bedient (“hub en sprak”).
4. Individuele vestigingen met overdrachten – Genereert suggesties voor een individuele vestiging die materiaal zal overdragen naar vestigingen die zij bedient (“hub and spoke”, waarbij de “hub” geen bronfiliaal hoeft te zijn).

Vervaardiging – Genereer werkordersuggesties voor gefabriceerde goederen.

1. Per productietak.
2. Per individuele vestiging.

Overdracht van brontak – Genereer overdrachtssuggesties van een bepaalde vestiging naar andere vestigingen.

Vervolgens wordt de “bestelling voorstellen aan” gespecificeerd uit de volgende opties:

1. Minimum – Stelt bestellingen voor “tot” de minimale beschikbare hoeveelheid (“min”). Voor elk artikel waarvan de voorraad minder is dan de minimumhoeveelheid, zal BisTrack een bestelsuggestie voorstellen om aan te vullen tot dit aantal.
2. Maximaal wanneer minder dan min – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid wanneer de minimale voorhanden hoeveelheid wordt overschreden (bijvoorbeeld een min-max voorraadbeleid).

3. Gebaseerd op dekking (gebruik) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Intern gegeven gebruik Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.

4. Gebaseerd op meer dan (verkoop) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Gegeven verkooporders Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.

5. Alleen maximum – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid waarbij het aanbod minder is dan dit maximum.

Ten slotte kunnen gebruikers, als BisTrack de drempels voor herbestellingen kan bepalen, aanvullende voorraaddekking specificeren als buffervoorraad, doorlooptijden, hoeveel maanden historische vraag er rekening mee moet houden, en kunnen ze ook handmatig periode-voor-periode wegingsschema's definiëren om de seizoensinvloeden te benaderen. De gebruiker krijgt een lijst met voorgestelde bestellingen op basis van de gedefinieerde criteria. Een inkoper kan vervolgens met één klik op de knop inkooporders voor leveranciers genereren.

Beperkingen

Vuistregelmethoden

Hoewel BisTrack organisaties in staat stelt automatisch bestelpunten te genereren, zijn deze methoden gebaseerd op eenvoudige gemiddelden die geen rekening houden met seizoensinvloeden, trends of de volatiliteit in de vraag naar een artikel. Gemiddelden zullen altijd achterblijven bij deze patronen en zijn niet in staat trends te volgen. Overweeg een zeer seizoensgebonden product zoals een sneeuwschep. Als we een gemiddelde nemen van de vraag in de zomer/herfst wanneer we het winterseizoen naderen, in plaats van vooruit te kijken, dan zullen de aanbevelingen gebaseerd zijn op de langzamere periodes in plaats van te anticiperen op de komende vraag. Zelfs als we de geschiedenis van een heel jaar of langer in ogenschouw nemen, zullen de aanbevelingen zonder handmatige tussenkomst overcompenseren tijdens de langzamere maanden en het drukke seizoen onderschatten.

Vuistregelmethoden falen ook als ze worden gebruikt als buffer tegen de variabiliteit van vraag en aanbod. De gemiddelde vraag gedurende de doorlooptijd kan bijvoorbeeld 20 eenheden bedragen. Een planner wil echter vaak meer dan 20 eenheden op voorraad hebben om te voorkomen dat de voorraad uitvalt als de doorlooptijden langer zijn dan verwacht of de vraag hoger is dan gemiddeld. Met BisTrack kunnen gebruikers de bestelpunten specificeren op basis van veelvouden van de gemiddelden. Omdat de veelvouden echter geen rekening houden met de mate van voorspelbaarheid en variabiliteit in de vraag, zult u altijd voorspelbare artikelen overbevoorraden en onvoorspelbare artikelen te weinig hebben. Lees dit artikel voor meer informatie over waarom veelvouden van het gemiddelde falen als het gaat om het ontwikkelen van het juiste bestelpunt.

Handmatige invoer
Over de eerder genoemde seizoensinvloeden gesproken: BisTrack biedt de gebruiker de mogelijkheid om deze te benaderen door het gebruik van handmatig ingevoerde “gewichten” voor elke periode. Dit dwingt de gebruiker om voor elk item te beslissen hoe dat seizoenspatroon eruit ziet. Zelfs daarbuiten moet de gebruiker dicteren hoeveel extra weken aan voorraad hij moet meenemen om voorraadtekorten tegen te gaan. en moet specificeren rond welke doorlooptijd moet worden gepland. Is 2 weken extra aanvoer voldoende? Is 3 genoeg? Of is dat teveel? Er is geen manier om dit te weten zonder te raden, en wat logisch is voor één item is misschien niet de juiste aanpak voor alle items.

Intermittent Demand
Veel BisTrack-klanten kunnen bepaalde items als “onvoorspelbaar” beschouwen vanwege de periodieke of ‘klonterige’ aard van hun vraag. Met andere woorden, artikelen die worden gekenmerkt door een sporadische vraag, grote pieken in de vraag en periodes van weinig of helemaal geen vraag. Traditionele methoden – en vooral de vuistregels – zullen niet werken voor dit soort items. Twee extra weken aanvoer voor een zeer voorspelbaar, stabiel artikel kunnen bijvoorbeeld veel te veel zijn; voor een artikel met een zeer volatiele vraag is dezelfde regel mogelijk niet voldoende. Zonder een betrouwbare manier om deze volatiliteit voor elk item objectief te beoordelen, blijven kopers gissen wanneer ze moeten kopen en hoeveel.

Terugkeren naar spreadsheets
De realiteit is dat de meeste BisTrack-gebruikers de neiging hebben om het grootste deel van hun planning offline, in Excel, te doen. Spreadsheets zijn niet speciaal ontworpen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie handmatig opnieuw in BisTrack invoeren. Het tijdrovende karakter van het proces brengt bedrijven ertoe zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden en soms jaren voorbij tussen de massa-updates, wat leidt tot een reactieve aanpak van ‘instellen en vergeten’, waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van de bestelling. Wanneer beleid wordt herzien nadat het orderpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het bestelpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, voorspellingen te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme volume aan bestellingen betekent dat kopers bestellingen gewoon vrijgeven in plaats van de tijd te nemen om alles te beoordelen, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er kan nu een spoedactie nodig zijn, waardoor de kosten omhoog gaan, ervan uitgaande dat de klant niet zomaar ergens anders heen gaat.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor zijn ERP-oplossingen, waaronder BisTrack, een gespecialiseerde ERP voor de hout-, hardware- en bouwmaterialenindustrie. De Smart IP&O-oplossing wordt compleet geleverd met een bidirectionele integratie met BisTrack. Hierdoor kunnen klanten van Epicor gebruik maken van speciaal voor dit doel gebouwde, beste voorraadoptimalisatietoepassingen. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder handmatige configuraties. U kunt het voorraadbeleid automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven, waarbij rekening wordt gehouden met de werkelijke kosten van het aanhouden van voorraad. U kunt grondstoffenaankopen ondersteunen met nauwkeurige vraagvoorspellingen over langere horizonten, en 'wat-als'-scenario's uitvoeren om alternatieve strategieën te beoordelen voordat het plan wordt uitgevoerd.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van zeven cijfers door verminderde snelheid, hogere verkopen en minder overtollige voorraden, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel verwerven door zich te onderscheiden door verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het Demand Planning en Inventory Optimization-platform van Smart wordt geprofileerd, registreer u dan hier.