'Ondanks wat je in je tekenfilms op zaterdagochtend hebt gezien, kunnen olifanten niet springen, en daar is een simpele reden voor: dat hoeft niet. De meeste springerige dieren – je kangoeroes, apen en kikkers – doen het voornamelijk om weg te komen van roofdieren.” — Patrick Monahan, Science.org, 27 januari 2016.

Nu weet u waarom de grootste ERP-bedrijven geen best-of-breed-achtige oplossingen van hoge kwaliteit kunnen ontwikkelen. Dat hebben ze nooit hoeven doen, dus ze zijn nooit geëvolueerd om te innoveren buiten hun kernfocus. 

Naarmate ERP-systemen echter gemeengoed zijn geworden, werden hiaten in hun functionaliteit onmogelijk te negeren. De grotere spelers probeerden hun deel van de portemonnee van de klant te beschermen door te beloven innovatieve add-on-applicaties te ontwikkelen om alle witte ruimtes te vullen. Maar zonder die 'innovatiekracht' mislukten veel projecten en stapelden zich bergen technische schulden op.

Best-of-breed bedrijven zijn geëvolueerd om te innoveren en hebben een diepgaande functionele expertise in specifieke branches. Het resultaat is dat de beste ERP-add-ons eenvoudiger te gebruiken zijn, meer functies hebben en meer waarde bieden dan de native ERP-modules die ze vervangen. 

Als uw ERP-leverancier al een samenwerking heeft aangegaan met een innovatieve, toonaangevende add-onprovider*, bent u helemaal klaar! Maar als u alleen de basis uit uw ERP kunt halen, kies dan voor een best-of-breed add-on die op maat is geïntegreerd met het ERP. 

Een goede plek om te beginnen met zoeken is om te zoeken naar add-ons voor ERP-vraagplanning die hersens toevoegen aan de kracht van het ERP, dat wil zeggen add-ons die voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling ondersteunen. Maak gebruik van aanvullende tools zoals Smart's apps voor statistische prognoses, vraagplanning en voorraadoptimalisatie om prognoses en voorraadbeleid te ontwikkelen die worden teruggekoppeld naar het ERP-systeem om dagelijkse bestellingen te stimuleren. 

*App-stores zijn een licentie voor de beste in hun soort om te verkopen aan de ERP-bedrijvenbasis - zijnde beursgenoteerde partnerschappen.

Als je de laatste tijd je hoofd omhoog hebt gehouden, heb je misschien wat extra waanzin opgemerkt op het basketbalveld: het falen van Silicon Valley Bank. Degenen onder ons in de supply chain-wereld hebben het bankfalen misschien afgedaan als het probleem van iemand anders, maar die spijtige episode bevat ook een grote les voor ons: het belang van stresstesten die goed worden uitgevoerd.

De Washington Post onlangs verscheen een opiniestuk van Natasha Sarin met de titel “Regulators misten de problemen van Silicon Valley Bank maandenlang. Dit is waarom." Sarin schetste de tekortkomingen in het stresstestregime dat de Federal Reserve aan de bank heeft opgelegd. Een probleem is dat de stresstesten te statisch zijn. De stressfactor van de Fed voor de nominale bbp-groei was één enkel scenario met de veronderstelde waarden voor de komende 13 kwartalen (zie figuur 1). Die 13 driemaandelijkse projecties zijn misschien iemands consensus over hoe een bad hair day eruit zou zien, maar dat is niet de enige manier waarop dingen zouden kunnen verlopen. Als samenleving wordt ons geleerd een betere manier te waarderen om onvoorziene omstandigheden weer te geven telkens wanneer de National Weather Service ons geprojecteerde orkaansporen laat zien (zie figuur 2). Elk scenario, weergegeven door een lijn met een andere kleur, toont een mogelijk stormpad, waarbij de geconcentreerde lijnen het meest waarschijnlijke pad vertegenwoordigen. Door de lagere waarschijnlijkheidspaden bloot te leggen, wordt de risicoplanning verbeterd.

Bij het stresstesten van de toeleveringsketen hebben we realistische scenario's nodig van mogelijke toekomstige eisen die zich kunnen voordoen, zelfs extreme eisen. Smart voorziet hierin in onze software (met aanzienlijke verbeteringen in onze Gen2 methodes). De software genereert een groot aantal geloofwaardige vraagscenario's, genoeg om de volledige omvang van de risico's bloot te leggen (zie figuur 3). Stresstesten hebben alles te maken met het genereren van enorme aantallen planningsscenario's, en de probabilistische methoden van Smart wijken radicaal af van eerdere deterministische S&OP-toepassingen, omdat ze volledig op scenario's zijn gebaseerd.

De andere fout in de stresstests van de Fed was dat ze maanden van tevoren waren ontworpen, maar nooit werden bijgewerkt voor veranderende omstandigheden. Vraagplanners en voorraadbeheerders begrijpen intuïtief dat sleutelvariabelen zoals de vraag naar artikelen en de doorlooptijd van leveranciers niet alleen zeer willekeurig zijn, zelfs wanneer de zaken stabiel zijn, maar ook onderhevig zijn aan abrupte verschuivingen die een snelle herschrijving van planningsscenario's vereisen (zie afbeelding 4, waar de gemiddelde vraag springt dramatisch omhoog tussen waarnemingen 19 en 20). Smart's Gen2-producten bevatten nieuwe technologie voor het detecteren van dergelijke "regime verandert' en dienovereenkomstig automatisch veranderende scenario's.

Banken worden gedwongen om stresstests te ondergaan, hoe gebrekkig ze ook mogen zijn, om hun spaarders te beschermen. Supply chain-professionals hebben nu een manier om hun supply chains te beschermen door moderne software te gebruiken om hun vraagplannen en voorraadbeheerbeslissingen aan een stresstest te onderwerpen.

Figuur 1: Scenario's die de Fed gebruikte om banken te stresstesten.

Figuur 2: Scenario's die door de National Weather Service worden gebruikt om orkaansporen te voorspellen

Afbeelding 3: Vraagscenario's van het type gegenereerd door Smart Demand Planner

Figuur 4: Voorbeeld van regimeverandering in productvraag na observatie #19

Er is één ding waar ik bijna elke dag aan herinnerd wordt bij Smart Software dat me een raadsel stelt: de meeste bedrijven begrijpen niet hoe prognoses worden gemaakt en hoe voorraadbeleid wordt bepaald. Het is een organisatorische zwarte doos. Hier is een voorbeeld van een recent verkoopgesprek:

Hoe voorspel je?
Wij gebruiken geschiedenis.

Hoe gebruik je geschiedenis?
Wat bedoel je?

Welnu, u kunt een gemiddelde nemen van het afgelopen jaar, de afgelopen twee jaar, het gemiddelde nemen van de meest recente perioden, of een ander type formule gebruiken om de prognose te genereren.
Ik ben er vrij zeker van dat we een gemiddelde van de laatste 12 maanden gebruiken.

Waarom 12 maanden in plaats van een andere hoeveelheid geschiedenis?
12 maanden is een goede hoeveelheid tijd om te gebruiken omdat het niet vertekend wordt door oudere gegevens, maar het is recent genoeg

Hoe weet je dat het nauwkeuriger is dan 18 maanden of een andere lengte van de geschiedenis te gebruiken?
We weten het niet. Wel passen we de prognoses aan op basis van feedback van sales.  

Weet u of de aanpassingen de zaken nauwkeuriger of minder nauwkeurig maken dan wanneer u alleen het gemiddelde zou gebruiken?
We weten het niet, maar zijn ervan overtuigd dat de prognoses te hoog zijn

Wat doen de voorraadkopers dan als ze denken dat de cijfers te hoog zijn?
Ze hebben veel zakelijke kennis en passen hun aankopen hierop aan

Dus, is het eerlijk om te zeggen dat ze de voorspellingen in ieder geval een deel van de tijd zouden negeren?
Ja, soms.

Hoe beslissen de kopers wanneer ze meer bestellen? Heeft u een bestelpunt of veiligheidsvoorraad gespecificeerd in uw ERP-systeem die u helpt bij het nemen van deze beslissingen?
Ja, we gebruiken een veiligheidsvoorraadveld.

Hoe wordt de veiligheidsvoorraad berekend?
Kopers bepalen dit op basis van het belang van het artikel, doorlooptijden en andere overwegingen, zoals hoeveel klanten het artikel kopen, de snelheid van het artikel en de kosten. Afhankelijk hiervan zullen ze verschillende hoeveelheden veiligheidsvoorraad bij zich hebben.

De discussie ging door. De belangrijkste afhaalmogelijkheid hier is dat wanneer je net onder het oppervlak krabt, er veel meer vragen worden onthuld dan antwoorden. Dit betekent vaak dat het voorraadplanning- en vraagprognoseproces zeer subjectief is, van planner tot planner varieert, niet goed wordt begrepen door de rest van de organisatie en waarschijnlijk reactief is. Zoals Tom Willemain heeft beschreven, is het "chaos gemaskeerd door improvisatie". Het "as-is"-proces moet volledig worden geïdentificeerd en gedocumenteerd. Alleen dan kunnen hiaten worden blootgelegd en kunnen verbeteringen worden aangebracht.   Hier is een lijst met 10 vragen die u kunt stellen dat zal het werkelijke proces van prognoses, vraagplanning en voorraadplanning van uw organisatie onthullen.

Wat is het verschil en waarom het van belang is voor voorraadplanning.

Degenen die nieuw zijn in het onderdelenplanningsspel worden vaak in de war gebracht door de vele variaties in de namen van onderdelen. Deze blog wijst op onderscheidingen die wel of niet van operationele betekenis zijn voor iemand die een vloot reserveonderdelen beheert en hoe die verschillen van invloed zijn op de voorraadplanning.

Wat is bijvoorbeeld het verschil tussen "reserveonderdelen" en "vervangende" onderdelen? In dit geval is het verschil hun bron. Een reserveonderdeel zou worden gekocht bij de fabrikant van de apparatuur, terwijl een vervangend onderdeel bij een ander bedrijf zou worden gekocht. Voor iemand die een vloot reserveonderdelen beheert, zou het verschil twee verschillende items in zijn onderdelendatabase zijn: de bron zou anders zijn en de eenheidsprijs zou waarschijnlijk anders zijn. Het is mogelijk dat er ook een verschil is in de gebruiksduur van de onderdelen van de twee bronnen. De "OEM"-onderdelen zijn mogelijk duurzamer dan de goedkopere "aftermarket"-onderdelen. (Nu hebben we vier verschillende termen die deze onderdelen beschrijven.) Deze verschillen zouden van belang zijn voor het optimaliseren van een inventaris van reserveonderdelen. Software die optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden berekent, zou tot verschillende antwoorden komen voor onderdelen met verschillende eenheidskosten en verschillende vervangingspercentages.

Misschien is het grootste onderscheid tussen "verbruiksgoederen" en "repareerbare" of "roteerbare" onderdelen. Het belangrijkste verschil tussen hen zijn hun kosten. Het is dwaas om te proberen een gestripte schroef te repareren; gewoon weggooien en een andere gebruiken. Maar het is ook dwaas om een onderdeel van $50.000 weg te gooien als het gerepareerd kan worden voor $5.000. Het optimaliseren van het voorraadbeheer voor vloten van elk type onderdeel vereist heel andere wiskunde. Bij verbruiksgoederen kunnen de onderdelen als anoniem en uitwisselbaar worden beschouwd. Bij "rotatables" moet elk onderdeel in wezen afzonderlijk worden gemodelleerd. We behandelen ze allemaal als cyclisch door de toestanden 'operationeel', 'in reparatie' en 'stand-by/reserve'. Beslissingen over repareerbare onderdelen worden vaak afgehandeld door middel van een kapitaalbegrotingsproces, en de belangrijkste analytische vraag is: "Hoe groot moet onze voorraad reserveonderdelen zijn?"

Er zijn andere onderscheidingen die tussen onderdelen kunnen worden gemaakt. Kritiek is een belangrijk kenmerk. De gevolgen van het uitvallen van een onderdeel kunnen variëren van "we kunnen de tijd nemen om een vervanging te krijgen" tot "dit is een noodgeval; zet die machines snel weer aan het werk”. Bij het uitzoeken hoe we onderdelen moeten beheren, moeten we altijd een evenwicht vinden tussen de voordelen van een grotere voorraad onderdelen en de dollarkosten. Kritiek verschuift de balans naar veilig spelen met grotere voorraden. Dit dicteert op zijn beurt hogere planningsdoelen voor statistieken over de beschikbaarheid van onderdelen, zoals serviceniveaus en opvullingspercentages, wat zal leiden tot grotere bestelpunten en/of bestelhoeveelheden.

Als u googelt op "soorten reserveonderdelen", ontdekt u andere classificaties en onderscheidingen. Vanuit ons perspectief bij Smart Software zijn de woorden minder belangrijk dan de getallen die bij onderdelen horen: eenheidskosten, gemiddelde tijd tot storing, gemiddelde tijd tot reparatie en andere technische input voor onze producten die bepalen hoe de onderdelen kunnen worden beheerd voor maximaal voordeel.

In een recente LinkedIn na, heb ik vier vragen uitgewerkt die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe de prognoses zijn gebruikt worden in uw bedrijf. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe de prognoses zijn gemaakt.

1. Als we gebruikers vragen hoe ze prognoses maken, is hun antwoord vaak "we gebruiken geschiedenis". Dit is duidelijk niet genoeg informatie, aangezien er verschillende soorten vraaggeschiedenis zijn die verschillende prognosemethoden vereisen. Als u historische gegevens gebruikt, zorg er dan voor dat u erachter komt of u een middelingsmodel, een trendmodel, een seizoensmodel of iets anders gebruikt om te voorspellen.

2. Zodra u het gebruikte model kent, vraagt u naar de parameterwaarden van die modellen. De prognose-output van een "gemiddelde" zal verschillen, soms aanzienlijk, afhankelijk van het aantal perioden dat u middelt. Zoek dus uit of u een gemiddelde gebruikt van de afgelopen 3 maanden, 6 maanden, 12 maanden, enz.

3. Als u trending-modellen gebruikt, vraag dan hoe de modelgewichten zijn ingesteld. In een trendingmodel, zoals dubbele exponentiële afvlakking, zullen de prognoses bijvoorbeeld aanzienlijk verschillen, afhankelijk van hoe de berekeningen recente gegevens wegen in vergelijking met oudere gegevens (hogere gewichten leggen meer nadruk op de recente gegevens).

4. Als u seizoensmodellen gebruikt, zullen de prognoseresultaten worden beïnvloed door het gebruikte "niveau" en "trendgewicht". U moet ook bepalen of seizoensperioden worden voorspeld met multiplicatieve of additieve seizoensinvloeden. (Additieve seizoensinvloeden zeggen bijvoorbeeld: "Voeg 100 eenheden toe voor juli", terwijl multiplicatieve seizoensinvloeden zeggen "Vermenigvuldig met 1,25 voor juli".) Ten slotte gebruikt u dit soort methoden misschien helemaal niet. Sommige beoefenaars zullen een voorspellingsmethode gebruiken die simpelweg het gemiddelde neemt van voorgaande perioden (dat wil zeggen, komende juni zal worden voorspeld op basis van het gemiddelde van de voorgaande drie junis).

5. Hoe kiest u het ene model boven het andere? Hangt de keuze van de techniek af van het type vraaggegevens of wanneer er nieuwe vraaggegevens beschikbaar zijn? Is dit proces geautomatiseerd? Of als een planner subjectief een trendmodel kiest, wordt dat item dan voorspeld met dat model totdat de planner het weer verandert?

6. Zijn uw prognoses 'volledig automatisch', zodat trends en/of seizoensinvloeden automatisch worden gedetecteerd? Of zijn uw prognoses afhankelijk van artikelclassificaties die door gebruikers moeten worden bijgehouden? Dit laatste vereist meer tijd en aandacht van planners om te definiëren welk gedrag een trend, seizoensinvloeden, enz. is.

7. Welke regels voor artikelclassificatie worden gebruikt? Een artikel kan bijvoorbeeld worden beschouwd als een trending artikel als de vraag met meer dan 5% periode-over-periode toeneemt. Een artikel kan als seizoensgebonden worden beschouwd als 70% of meer van de jaarlijkse vraag in vier of minder perioden plaatsvindt. Dergelijke regels worden door de gebruiker gedefinieerd en vereisen vaak te brede aannames. Soms zijn ze geconfigureerd toen een systeem oorspronkelijk werd geïmplementeerd, maar nooit herzien, zelfs niet als de omstandigheden veranderen. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat eventuele classificatieregels worden begrepen en, indien nodig, worden bijgewerkt.

8. Wordt de prognose automatisch opnieuw gegenereerd wanneer er nieuwe gegevens beschikbaar zijn, of moet u de prognoses handmatig opnieuw genereren?

9. Controleert u of de prognose van de ene periode op de andere verandert voordat u beslist of u de nieuwe prognose wilt gebruiken? Of ga je standaard naar de nieuwe prognose?

10. Hoe worden prognose-overschrijvingen die in eerdere planningscycli zijn gemaakt, behandeld wanneer een nieuwe prognose wordt gemaakt? Worden ze hergebruikt of vervangen?

11. Hoe verwerkt u prognoses van uw verkoopteam of van uw klanten? Vervangen deze prognoses de basislijnprognose, of gebruikt u deze invoer om planner-overrides te maken voor de basislijnprognose?

12. Onder welke omstandigheden zou u de basisprognose negeren en precies gebruiken wat verkopen of klanten u vertellen?

13. Als u vertrouwt op klantprognoses, wat doet u dan met klanten die geen prognoses geven?

14. Hoe documenteert u de effectiviteit van uw prognosebenadering? De meeste bedrijven meten alleen de nauwkeurigheid van de definitieve prognose die naar het ERP-systeem wordt gestuurd, als ze al iets meten. Maar ze beoordelen geen alternatieve voorspellingen die mogelijk zijn gebruikt. Het is belangrijk om wat je doet te vergelijken met benchmarks. Presteren de methoden die u gebruikt bijvoorbeeld beter dan een naïeve voorspelling (dwz 'morgen is gelijk aan vandaag', waar u niet bij hoeft na te denken), of wat u vorig jaar zag, of het gemiddelde van de afgelopen 12 maanden. Door uw basisprognose te benchmarken, weet u zeker dat u zoveel mogelijk nauwkeurigheid uit de gegevens haalt.

15. Meet je of overrides van sales, klanten en planners de prognose beter of slechter maken? Dit is net zo belangrijk als meten of uw statistische benaderingen beter presteren dan de naïeve methode. Als u niet weet of overrides helpen of schaden, kan het bedrijf niet beter worden in prognoses. U moet weten welke stappen waarde toevoegen, zodat u er meer van kunt doen en nog beter kunt worden. Als u de nauwkeurigheid van de prognoses niet documenteert en geen analyse van de toegevoegde waarde van de prognose uitvoert, kunt u niet goed beoordelen of de geproduceerde prognoses de beste zijn die u kunt maken. U mist kansen om het proces te verbeteren, de nauwkeurigheid te vergroten en het bedrijf te leren welk type voorspellingsfout te verwachten is.