Smart Software VP Research presenteert op ISF 2018

Dr. Tom Willemain leidt ISF-sessie over Time Series Dissaggregation

Belmont, Massachusetts, 14 mei 2018 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat Tom Willemain, vice-president voor onderzoek, een presentatie zal geven op het International Symposium of Forecasting van 17 – 20 juni in Boulder, CO .

Dr. Willemain zal een tutorial presenteren over Time Series Dissaggregation en hoe de benaderingen die hij schetst de kwaliteit van vraagprognoses kunnen verbeteren. Stel u voor dat u dagelijkse prognoseresultaten moet leveren, maar dat u alleen de historische vraag op maand- of weekniveau kunt verkrijgen. Vaak zijn gedetailleerde vraaggegevens niet beschikbaar. Hoe gaat u te werk? Het omzetten van geaggregeerde kwartaal-, maand- of weekgegevens naar dagelijkse gegevens is een voorbeeld van het dissaggregatieprobleem van tijdreeksen. Dr. Willemain zal de huidige oplossingen voor dit probleem bespreken en een verbeterde oplossing aandragen.

Als de belangrijkste, internationale prognoseconferentie biedt de ISF de mogelijkheid om te communiceren met 's werelds toonaangevende onderzoekers en praktijkmensen op het gebied van prognoses. De opkomst is groot genoeg om de besten in het veld aan te trekken, maar klein genoeg om elkaar te ontmoeten en een-op-een te bespreken. De ISF biedt een verscheidenheid aan netwerkmogelijkheden, door middel van presentaties van keynote-sprekers, academische sessies, workshops, maaltijden en sociale programma's. Daarnaast zijn vertegenwoordigers van toonaangevende uitgeverijen, softwarebedrijven en andere gerelateerde bedrijven aanwezig om hun meest recente aanbod te bespreken.

Over dr. Thomas Willemaine
Dr. Thomas Reed Willemain was een deskundige statistisch adviseur bij de National Security Agency (NSA) in Ft. Meade, MD en als lid van de Adjunct Research Staff bij een aangesloten denktank, het Institute for Defense Analyses Center for Computing Sciences (IDA/CCS). Hij is emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute en bekleedde eerder faculteitsfuncties aan de Kennedy School of Government van Harvard en het Massachusetts Institute of Technology. Hij is ook mede-oprichter en Senior Vice President/Research bij Smart Software, Inc. Hij is lid van de Association of Former Intelligence Officers, de Military Operations Research Society, de American Statistical Association en verschillende andere professionele organisaties. Willemain behaalde de BSE-graad (summa cum laude, Phi Beta Kappa) aan Princeton University en de MS- en PhD-graad aan het Massachusetts Institute of Technology. Zijn andere boeken zijn: Statistical Methods for Planners, Emergency Medical Systems Analysis (met RC Larson) en 80 artikelen in collegiaal getoetste tijdschriften over onderwerpen in de statistiek, operationeel onderzoek, gezondheidszorg en andere onderwerpen. Voor meer informatie, e-mail: TomW@SmartCorp.com of bezoek www.TomWillemain.com.

Over Smart Software, Inc.
Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Mitsubishi, Siemens, Disney, FedEx, MARS en The Home Depot. Smart Inventory Planning & Optimization geeft vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts en is te vinden op www.smartcorp.com

SmartForecasts is een geregistreerd handelsmerk van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectievelijke eigenaars.


Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

Schone, toegankelijke en bruikbare gegevens onder één dak

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Zijn uw gegevens geïsoleerd in Excel-silo's? Heeft u gegevens in veel verschillende systemen? Smart IP&O Solution brengt schone, toegankelijke en bruikbare gegevens onder één dak.

Het verspreiden van al uw gegevens over meerdere spreadsheets staat u in de weg. Door alle gegevens samen te brengen in het Smart Platform in de cloud, vernieuw je de gegevens automatisch elke dag en zie je altijd het volledige plaatje. Vervolgens kunt u analyses uitvoeren in de Smart Inventory Optimization-app om te zien hoe u het doet in termen van meerdere kosten- en prestatiestatistieken en hoe die statistieken zouden veranderen als u belangrijke drijfveren zou wijzigen, zoals doorlooptijden van leveranciers.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen.

Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

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.

Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten zal enorm stijgen als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk afzonderlijk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende ERP-oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in ERP, en hoe u hiervan kunt profiteren met Smart Inventory Planning en Optimization (Smart IP&O) om in het licht van deze complexiteit uw vraag voor te blijven.

recente berichten

  • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
    In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
  • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
    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. […]
  • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
    Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
  • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
    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. […]
  • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
    Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
      In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
    • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
      De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
    • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
      Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

      Onthul uw werkelijke voorraadplanning en prognosebeleid door deze 10 vragen te beantwoorden

      De slimme voorspeller

       Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

      prognoses en voorraadoptimalisatie

      In onze vorige blog stelden we de vraag: Hoe weet je zeker dat je echt een beleid hebt voor voorraadplanning en vraagvoorspelling? We legden uit hoe het gebrek aan begrip van een organisatie over de basisprincipes (hoe een prognose tot stand komt, hoe veiligheidsvoorraadbuffers worden bepaald en hoe/waarom deze waarden worden aangepast) bijdraagt aan slechte prognosenauwkeurigheid, verkeerd toegewezen voorraad en gebrek aan vertrouwen in het geheel Verwerken.

      In deze blog bekijken we 10 specifieke vragen die u kunt stellen om erachter te komen wat er echt speelt in uw bedrijf. We beschrijven de typische antwoorden die worden gegeven wanneer er niet echt een beleid voor prognoses/voorraadplanning bestaat, leggen uit hoe deze antwoorden moeten worden geïnterpreteerd en geven duidelijk advies over wat u eraan kunt doen.

      Begin altijd met een simpele hypothetisch voorbeeld. Als u zich concentreert op een specifiek probleem dat u zojuist hebt ervaren, zal dit ongetwijfeld defensieve antwoorden uitlokken die het volledige verhaal verbergen. Het doel is om de daadwerkelijke benadering te ontdekken die wordt gebruikt om inventaris en prognoses te plannen die in de mentale wiskunde of spreadsheets is ingebakken. Hier is een voorbeeld:

      Stel dat u 100 eenheden bij de hand heeft, de doorlooptijd om aan te vullen 3 maanden is en de gemiddelde maandelijkse vraag 20 eenheden is? Wanneer bestel je meer? Hoeveel zou jij bestellen? Hoe zal uw antwoord veranderen als de verwachte ontvangsten van 10 per maand zouden aankomen? Hoe verandert uw antwoord als het artikel een A-, B- of C-artikel is, de prijs van het artikel hoog of laag is, de doorlooptijd van het artikel lang of kort is? Simpel gezegd, wanneer u een productietaak plant of een nieuwe bestelling plaatst bij een leverancier, waarom deed u dat dan? Wat was de aanleiding voor de beslissing om meer te krijgen? Welke planningsinputs werden overwogen?

      Wanneer u antwoorden op de bovenstaande vraag krijgt, concentreer u dan op het vinden van antwoorden op de volgende vragen:

      1. Wat is de onderliggende aanvullingsbenadering? Dit is meestal een van Min/Max, prognose/veiligheidsvoorraad, bestelpunt/bestelhoeveelheid, periodieke beoordeling/bestelling tot of zelfs een vreemde combinatie

      2. Hoe worden de planningsparameters, zoals vraagprognoses, bestelpunten of Min/Max, daadwerkelijk berekend? Het is niet voldoende om te weten dat u Min/Max gebruikt. U moet precies weten hoe deze waarden worden berekend. Antwoorden als “We gebruiken geschiedenis” of “We gebruiken een gemiddelde” zijn niet specifiek genoeg. U hebt antwoorden nodig die duidelijk aangeven hoe geschiedenis wordt gebruikt. Bijvoorbeeld, “We nemen een gemiddelde van de afgelopen 6 maanden, delen dat door 30 om een daggemiddelde te krijgen en vermenigvuldigen dat met de doorlooptijd in dagen. Voor 'A'-artikelen vermenigvuldigen we vervolgens de gemiddelde doorlooptijd met 2 en voor 'B'-artikelen gebruiken we een vermenigvuldiger van 1,5.” (Hoewel dat geen bijzonder goede technische benadering is, heeft het tenminste een duidelijke logica.)

      Zodra u een goed gedefinieerd beleid heeft, kunt u de zwakke punten identificeren om het te verbeteren. Maar als het gegeven antwoord niet veel verder komt dan “We gebruiken geschiedenis”, dan heb je geen beleid om mee te beginnen. Uit antwoorden blijkt vaak dat verschillende planners geschiedenis op verschillende manieren gebruiken. Sommigen houden alleen rekening met de meest recente vraag, anderen slaan misschien in op basis van het gemiddelde van de perioden met de hoogste vraag, enz. Met andere woorden, het kan zijn dat u in feite meerdere ondoordachte "polissen" heeft.

      3. Worden prognoses gebruikt om de bevoorradingsplanning aan te sturen en, zo ja, hoe? Veel bedrijven zullen zeggen dat ze voorspellen, maar hun prognoses worden op een andere manier berekend en gebruikt. Wordt de prognose gebruikt om te voorspellen welke voorraad er in de toekomst zal zijn, waardoor een order wordt geactiveerd? Of wordt het gebruikt om een bestelpunt af te leiden, maar niet om te voorspellen wanneer ik moet bestellen (dat wil zeggen, ik voorspel dat we er 10 per week zullen verkopen, dus om te helpen voorkomen dat de voorraad op is, zal ik meer bestellen als de voorraad op 15 komt)? Wordt het gebruikt als een leidraad voor de planner om subjectief te helpen bepalen wanneer ze meer moeten bestellen? Wordt het gebruikt om raamcontracten met leveranciers op te stellen? Sommigen gebruiken het om MRP aan te drijven. U moet deze details kennen. Een grondig antwoord op deze vraag zou er als volgt uit kunnen zien: “Mijn voorspelling is 10 per week en mijn doorlooptijd is 3 weken, dus ik maak mijn bestelpunt een veelvoud van die voorspelling, meestal 2 x de doorlooptijdvraag of 60 eenheden voor belangrijke artikelen en ik gebruik een kleiner veelvoud voor minder belangrijke artikelen. (Nogmaals, geen geweldige technische benadering, maar duidelijk.)

      4. Welke techniek wordt eigenlijk gebruikt om de prognose te genereren? Is het een gemiddelde, een trending model zoals dubbele exponentiële afvlakking, een seizoensmodel? Hangt de keuze van de techniekverandering af van het type vraaggegevens of wanneer er nieuwe vraaggegevens beschikbaar zijn? (Reserveonderdelen en artikelen met een hoog volume hebben zeer verschillende vraagpatronen.) Hoe kiest u het prognosemodel? Is dit proces geautomatiseerd? Hoe vaak wordt de modelkeuze heroverwogen? Hoe vaak worden de modelparameters opnieuw berekend? Wat is het proces dat wordt gebruikt om uw aanpak te heroverwegen? Het antwoord documenteert hier hoe de basisprognoses tot stand komen. Eenmaal bepaald, kunt u een analyse uitvoeren om te bepalen of andere prognosemethoden zouden verbeteren nauwkeurigheid van de voorspelling. Als u de nauwkeurigheid van de prognoses niet documenteert en geen analyse van de toegevoegde waarde van de prognose uitvoert, bent u niet in staat om goed te beoordelen of de geproduceerde prognoses de beste zijn die ze kunnen zijn. U loopt kansen mis om het proces te verbeteren, de nauwkeurigheid van prognoses te vergroten en het bedrijf te informeren over welk type prognosefout normaal is en moet worden verwacht.

      5. Hoe gebruik je veiligheidsvoorraad? Merk op dat de vraag niet was: "Gebruikt u veiligheidsvoorraad?" In deze context, en om het simpel te houden, betekent de term "veiligheidsvoorraad" voorraad die wordt gebruikt om voorraad te bufferen tegen variabiliteit van vraag en aanbod. Alle bedrijven gebruiken op de een of andere manier buffermethoden. Er zijn echter enkele uitzonderingen. Misschien bent u een werkplaatsfabrikant die alle onderdelen op bestelling aanschaft en vinden uw klanten het helemaal prima om weken of maanden op u te wachten om materiaal te vinden, te produceren, QA te leveren en te verzenden. Of misschien bent u een grote fabrikant met tonnen koopkracht, zodat uw leveranciers lokale magazijnen opzetten die volledig gevuld zijn en klaar om u vrijwel onmiddellijk van voorraad te voorzien. Als deze beschrijvingen uw bedrijf niet beschrijven, heeft u zeker een soort buffer om u te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. U gebruikt het veld "veiligheidsvoorraad" misschien niet in uw ERP, maar u bent zeker aan het bufferen.

      Er kunnen antwoorden worden gegeven zoals "We gebruiken geen veiligheidsvoorraad omdat we prognoses maken." Helaas, een goede voorspelling zal een 50/50 kans hebben om boven/onder de daadwerkelijke vraag te zijn. Dit betekent dat u 50% van de tijd een voorraad krijgt zonder dat er een veiligheidsvoorraadbuffer aan de prognose is toegevoegd. Voorspellingen zijn alleen perfect als er geen willekeur is. Aangezien er altijd willekeur is, moet u bufferen als u geen bodemloze serviceniveaus wilt hebben.

      Als het antwoord niet wordt onthuld, kunt u wat meer onderzoeken hoe de verschillende aanvullingshendels worden gebruikt om mogelijke buffers toe te voegen, wat leidt tot vragen 6 en 7.

      6. Verlengt u wel eens de doorlooptijd of bestelt u wel eens eerder dan nodig is?
      In ons hypothetische voorbeeld heeft uw leverancier doorgaans 4 weken nodig om te leveren en is redelijk consistent. Maar om u te beschermen tegen stockouts, bestelt uw koper routinematig 6 weken uit in plaats van 4 weken. Het veiligheidsvoorraadveld in uw ERP-systeem staat misschien op nul omdat "we geen veiligheidsvoorraad gebruiken", maar in werkelijkheid heeft de bestelbenadering van de koper zojuist 2 weken buffervoorraad toegevoegd.

      7. Vult u de vraagprognose in?
      In ons voorbeeld verwacht de planner 10 eenheden per maand te verbruiken, maar "voor het geval dat" een prognose van 20 per maand invoert. Het veiligheidsvoorraadveld in het MRP-systeem is blanco gelaten, maar de nu vermomde buffervoorraad is de vraagprognose binnengesmokkeld. Dit is een fout die 'voorspellingsbias' introduceert. Niet alleen zullen uw prognoses minder nauwkeurig zijn, maar als er geen rekening wordt gehouden met de vertekening en de veiligheidsvoorraad wordt toegevoegd door andere afdelingen, zult u te veel bevoorraden.

      Het ad-hockarakter van de bovenstaande benaderingen verergert de problemen door geen rekening te houden met de daadwerkelijke vraag of het aanbod variabiliteit van het artikel. De planner kan bijvoorbeeld gewoon een vuistregel maken die de doorlooptijdprognose voor belangrijke artikelen verdubbelt. Eén maat past niet allemaal als het gaat om voorraadbeheer. Deze benadering zal de voorspelbare artikelen substantieel overbevoorraden, terwijl de periodiek gevraagde artikelen substantieel onderbezet zijn. Jij kunt lezen "Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer” om meer te weten te komen over waarom dit soort aanpak zo kostbaar is.

      De ad-hoc aard van de benaderingen negeert ook wat er gebeurt als het bedrijf wordt geconfronteerd met een enorme overstock of stock out. Bij het proberen te begrijpen wat er is gebeurd, zal het vermelde beleid worden onderzocht. In het geval van een overstock zal het systeem een veiligheidsvoorraad nul tonen. De bedrijfsleiders zullen aannemen dat ze geen veiligheidsvoorraad bij zich hebben, hun hoofd krabben en uiteindelijk de voorspelling de schuld geven, verklaren "Ons bedrijf kan niet worden voorspeld" en strompelen verder. Ze kunnen de leverancier zelfs de schuld geven voor het te vroeg verzenden en ervoor zorgen dat ze meer vasthouden dan nodig is. In het geval dat de voorraad op is, denken ze dat ze niet genoeg op voorraad hebben en voegen ze willekeurig meer voorraad toe aan veel items, zonder zich te realiseren dat er in feite veel extra veiligheidsvoorraad in het proces is ingebakken. Dit maakt het waarschijnlijker dat voorraden in de toekomst moeten worden afgeschreven.

      8. Wat is de exacte inventaristerminologie die wordt gebruikt? Definieer wat u bedoelt met veiligheidsvoorraad, Min, bestelpunt, EOQ, enz. Hoewel er standaard technische definities het is mogelijk dat er iets anders is, en miscommunicatie zal hier problematisch zijn. Sommige bedrijven verwijzen bijvoorbeeld naar Min als de hoeveelheid voorraad die nodig is om aan de doorlooptijdvraag te voldoen, terwijl sommigen Min definiëren als inclusief zowel doorlooptijdvraag als veiligheidsvoorraad om te bufferen tegen vraagvariabiliteit. Anderen kunnen de minimale bestelhoeveelheid betekenen.

      9. Is de aanwezige voorraad in overeenstemming met het beleid? Wanneer uw detectivewerk is voltooid en alles is gedocumenteerd, opent u uw spreadsheet of ERP-systeem en bekijkt u de beschikbare hoeveelheid. Het zou min of meer in overeenstemming moeten zijn met uw planningsparameters (dwz als Min/Max 20/40 is en de typische doorlooptijdvraag 10 is, dan zou u op elk moment ongeveer 10 tot 40 eenheden bij de hand moeten hebben. Verrassend genoeg, voor veel bedrijven is er vaak een enorme inconsistentie. We hebben situaties waargenomen waarin de min/max-instelling 20/40 is, maar de voorhanden voorraad 300+ is. Dit geeft aan dat het beleid dat is voorgeschreven gewoon niet wordt gevolgd. Dat is een groter probleem.

      10. Wat ga je nu doen?

      Vraagprognoses en voorraadopslagbeleid moeten goed gedefinieerde processen zijn die door alle betrokkenen worden begrepen en geaccepteerd.  Er zou nul mysterie moeten zijn.

      Om dit goed te doen, moeten de vraag- en aanbodvariabiliteit worden geanalyseerd en gebruikt om de juiste niveaus van veiligheidsvoorraad te berekenen. Buffers toevoegen zonder een impliciet begrip van wat elke extra eenheid buffervoorraad u oplevert in termen van service, is als willekeurig een handvol ingrediënten in een cakerecept gooien. Een kleine verandering in ingrediënten kan een enorme impact hebben op wat er uit de oven komt: de ene hap is te zoet, de volgende te zuur. Zo is het ook met voorraadbeheer. Een beetje extra hier, een beetje minder daar, en al snel zit je met kostbare overtollige voorraad in sommige gebieden, pijnlijke tekorten in andere, geen idee hoe je daar bent gekomen, en met weinig begeleiding om dingen beter te maken.

      Modern Inventory optimization en software voor vraagplanning met zijn geavanceerde analyses en sterke basis in prognoseanalyse kan veel helpen bij dit probleem. Maar zelfs de beste software helpt niet als deze inconsistent wordt gebruikt.

      Laat een reactie achter

      gerelateerde berichten

      Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

      Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen.

      Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

      Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

      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.

      Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

      Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

      In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten zal enorm stijgen als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk afzonderlijk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende ERP-oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in ERP, en hoe u hiervan kunt profiteren met Smart Inventory Planning en Optimization (Smart IP&O) om in het licht van deze complexiteit uw vraag voor te blijven.

      recente berichten

      • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
        In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
      • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
        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. […]
      • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
        Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
      • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
        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. […]
      • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
        Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

        Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

        • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
          In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
        • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
          De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
        • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
          Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
        • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
          In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

          Te veel of te weinig voorraad?

          De slimme voorspeller

          Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

          prognoses en voorraadoptimalisatie

          Weet u welke artikelen te veel of te weinig voorraad hebben? Wat als je het wist? Hoe zou u overtollige voorraden terugdringen en tegelijkertijd een concurrerend serviceniveau garanderen? Zou u de stockouts kunnen verminderen zonder een onbetaalbare voorraadverhoging? Welke invloed hebben deze wijzigingen op serviceniveaus, kosten en beurten - voor individuele artikelen, groepen artikelen en in het algemeen?

          De meeste bedrijven weten dat ze te veel of te weinig voorraad hebben, maar missen een belangrijk ingrediënt voor het optimaliseren van de voorraad: Service Level-Driven Demand Planning. Om actie te kunnen ondernemen, moet u weten hoeveel voorraad er nodig is om te voldoen aan het serviceniveau dat u nodig heeft. Meer fundamenteel is dat u het specifieke serviceniveau moet kennen dat voortvloeit uit uw huidige voorraadbeleid, de kloof die moet worden gedicht en de financiële implicaties ervan.

          Veel organisaties, vooral die met intermitterende vraag, vinden dit een buitengewoon uitdagend proces van vallen en opstaan.

          De overstap naar een op serviceniveau gebaseerde benadering zal deze uitdaging overwinnen en ervoor zorgen dat het opnieuw in evenwicht brengen van de voorraad de serviceniveauprestaties tegen lagere kosten verbetert. Begin met de meest nauwkeurige vraagvoorspelling die mogelijk is, kalibreer voor prognoserisico en bepaal vervolgens uw optimale voorraadpositie. In een recent webinar demonstreerde ik Service Level-Driven Demand Planning en hoe SmartForecasts kunnen worden gebruikt om dit proces aan te sturen:

          1. Meet de serviceniveaus die worden bereikt bij de huidige voorraadniveaus en met uw huidige voorraadbeleid.
          2. Identificeer items die hoge serviceniveaus zullen bereiken (98%+) maar tegen onbetaalbaar hoge kosten.
          3. Identificeer artikelen die een hoog risico op voorraad hebben (serviceniveaus < 75%).
          4. Voer meerdere wat-als-scenario's uit op basis van een verschillende prioriteitstelling van serviceniveaus per artikel of artikelgroepen. Kies het scenario dat financiële beperkingen optimaliseert met servicedoelstellingen.
          5. Kwantificeer geldbesparingen door het verminderen van overvoorraden en de kosten om de voorraad te vergroten wanneer de serviceniveaus onaanvaardbaar laag zijn.
          6. Onderneem actie om nieuwe op serviceniveau gebaseerde bestelpunten, bestelhoeveelheden en voorraadniveaus vast te stellen om uw servicedoelen en budget te halen.

          Om de herhaling van het webinar te bekijken, alstublieft Klik hier en vul het registratieverzoek in.

          Gregory Hartunian is President van Smart Software en lid van de Raad van Bestuur. Hij is afgestudeerd aan de FW Olin School for Business aan het Babson College en was voorheen Vice President, Sales and Operations.

          Laat een reactie achter

          gerelateerde berichten

          Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

          Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

          Zodra een klant klaar is om software voor vraagplanning en/of voorraadoptimalisatie te implementeren, moet hij de analysesoftware verbinden met zijn bedrijfsgegevensstroom. Dit geeft onder meer informatie over de vraag naar artikelen en levertijden van leveranciers. De rest van de gegevens halen we uit het ERP-systeem zelf, dat metadata levert, zoals de locatie van elk artikel, de kosten per eenheid en de productgroep.

          De afwegingscurve berijden

          De afwegingscurve berijden

          In de wereld van supply chain-planning is de meest fundamentele beslissing hoe de beschikbaarheid van artikelen wordt afgewogen tegen de kosten van het handhaven van die beschikbaarheid (serviceniveaus en opvulpercentages). Aan het ene uiterste kun je schromelijk overstocks hebben en nooit opraken totdat je failliet gaat en de winkel moet sluiten om al je geld in voorraad te stoppen die niet verkoopt.

          Stop met het lekken van geld met handmatige voorraadcontroles

          Stop met het lekken van geld met handmatige voorraadcontroles

          Een voorraadprofessional die verantwoordelijk is voor 10.000 artikelen, heeft elke dag 10.000 dingen om zich druk over te maken. Verdubbel dat voor iemand die verantwoordelijk is voor 20.000 items. In de drukte van het bedrijfsleven komen routinematige beslissingen vaak op de tweede plaats na brandbestrijding: het oplossen van problemen met leveranciers, het rechtzetten van papierwerkfouten, herstellen van die botsing tussen een vrachtwagen en het laadperron.

          recente berichten

          • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
            In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
          • 5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
            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. […]
          • Twee werknemers controleren de voorraad in de tijdelijke opslag van een distributiecentrum.12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
            Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
          • FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor beter voorraadbeheerFAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
            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. […]
          • 7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
            Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

            Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

            • Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenHet beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
              In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
            • Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inventory Optimization XLInnovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
              De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
            • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
              Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
            • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
              In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

              Slimme software om de doorvoer van New Jersey te helpen de voorraadplanning en de beschikbaarheid van serviceonderdelen te verbeteren
              Belmont, Massachusetts, 13 juni 2013 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat New Jersey Transit (NJT) het vlaggenschipproduct van Smart, SmartForecasts, heeft gekocht®, voor haar spoor- en busactiviteiten als onderdeel van een bedrijfsbreed programma voor serviceverbetering en voorraadvermindering. NJT is de op twee na grootste aanbieder van bus-, spoor- en lightrailvervoer van het land en verbindt belangrijke punten in New Jersey, New York en Philadelphia. NJT zal SmartForecasts gebruiken om het verbruik van onderdelen en de benodigde voorraadvoorraad te voorspellen voor zijn 40.000 actieve reserve- en serviceonderdelen, ter waarde van meer dan $100 miljoen. Een groot deel van de voorraad van NJT heeft te maken met een grillige, intermitterende vraag die bijzonder moeilijk te voorspellen is en kan leiden tot een aanzienlijke over- en onderbevoorrading van kritieke onderdelen. De eerste resultaten met SmartForecasts wijzen op het potentieel voor substantiële besparingen en verbeteringen in het serviceniveau, zodra de volledige implementatie is voltooid. Smart Software zal het NJT-project in twee fasen uitvoeren. De eerste fase zal zich richten op het gebruik van SmartForecasts om onmiddellijke voordelen op korte termijn voor belangrijke groepen onderdelen te identificeren, en om de waarschijnlijke voordelen op lange termijn voor NJT te meten. In de tweede fase wordt SmartForecasts geïntegreerd in de dagelijkse planningsomgeving van New Jersey Transit. SmartForecasts biedt unieke, gepatenteerde statistische oplossingen voor het voorspellen van een intermitterende vraag, een bijzonder uitdagend aspect van het beheer van serviceonderdelen, evenals een complete suite van geautomatiseerde prognose- en planningsmethodologieën. Door automatisch de juiste methode voor elk onderdeel te identificeren, kan SmartForecasts de hoeveelheid voorraad die nodig is om aan een bepaald serviceniveau te voldoen, aanzienlijk verminderen. "We hebben verschillende zeer sterke successen behaald door transportsystemen te helpen hun onderdelenvoorraadplanning te verbeteren en hun klanten betere service te bieden met een betere beschikbaarheid van onderdelen", aldus Nelson Hartunian, CEO van Smart Software. “Organisaties zoals New Jersey Transit zoeken naar manieren om hen te helpen hun kosten te verlagen zonder de klantenservice negatief te beïnvloeden. Nu het aantal passagiers toeneemt, wordt dit steeds belangrijker. We kijken ernaar uit om NJT te helpen zijn doelen te bereiken.” Over de doorvoer van New Jersey NJ TRANSIT is het openbaarvervoerbedrijf van New Jersey. Haar missie is om veilige, betrouwbare, handige en kosteneffectieve vervoersdiensten te bieden met een bekwaam team van medewerkers, toegewijd aan de behoeften van onze klanten en toegewijd aan uitmuntendheid. Met een servicegebied van 5.325 vierkante mijl is NJ Transit de op twee na grootste aanbieder van bus-, spoor- en lightrailvervoer van het land, die belangrijke punten in New Jersey, New York en Philadelphia met elkaar verbindt. Het bureau exploiteert een vloot van 2.027 bussen, 711 treinen en 45 lightrailvoertuigen. Op 236 busroutes en 11 spoorlijnen over de hele staat verzorgt NJ Transit jaarlijks bijna 223 miljoen passagiersreizen. Daarnaast biedt het bureau ondersteuning en uitrusting aan particuliere contractbusvervoerders. Klik voor meer informatie over NJ Transit hier. Over Smart Software, Inc. Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is een toonaangevende leverancier van ondernemingsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie. Het paradepaardje van Smart Software, SmartForecasts, heeft wereldwijd duizenden gebruikers, waaronder klanten van middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Abbott Laboratories, Metro-North Railroad, Siemens, Disney, Nestle, Nikon, GE en The Coca-Cola Company . Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts en is online te vinden op www.smartsoftware.wpengine.com . SmartForecasts is een geregistreerd handelsmerk van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectievelijke eigenaars.
              Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478. Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAXEN: 1-617-489-2748; E-mailadres: info@smartsoftware.wpengine.com