Verbeter de forecasting nauwkeurigheid, elimineer overtollige voorraad en maximaliseer service levels
In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over op prognoses gebaseerd voorraadbeheerbeleid, ook wel bekend als MRP-logica. Dit is de vierde in onze serie over belangrijke benaderingen voor voorraadbeheer. We beginnen met het bekijken van enkele zeer eenvoudige en vervolgens robuustere modellen van voorraaddynamiek die ons helpen bepalen hoeveel we moeten bestellen of produceren en wanneer. Vervolgens bekijken we hoe we de doorlooptijd kunnen berekenen en hoe we rekening kunnen houden met de doorlooptijdvariabiliteit. Tom besluit met een beschrijving van het belang van veiligheidsvoorraad, de rol ervan bij het goed bufferen tegen vraag- en aanbodonzekerheid, en hoe deze het beste kan worden berekend.
RECENTE BERICHTEN
Innovatie 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.
Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning
Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, of MRP-logica (Material Needs Planning), is een methode voor vooruitplanning die bedrijven helpt aan de vraag te voldoen zonder dat er sprake is van over- of ondervoorraad. Door te anticiperen op de vraag en de voorraadniveaus aan te passen, wordt een evenwicht behouden tussen het voldoen aan de behoeften van de klant en het minimaliseren van overtollige voorraadkosten. Deze aanpak optimaliseert de bedrijfsvoering, vermindert verspilling en verbetert de klanttevredenheid.
Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie
In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken.











