Vraagplanning met raamcontracten

Klant als leraar

Onze klanten zijn geweldige docenten die ons altijd hebben geholpen om de kloof te overbruggen tussen de leerboektheorie en de praktische toepassing van prognoses en vraagplanning. Ons laatste stukje scholing gaat over "algemene bestellingen" en hoe deze te verantwoorden als onderdeel van het vraagplanningsproces. 

Uitbreiding van het leerboek inventarisatietheorie

De leerboekinventarisatietheorie richt zich op de drie meest gebruikte aanvullingsbeleidslijnen: (1) Periodieke herziening order-up-to-beleid, aangeduid (T, S) in de boeken (2) Continu herzieningsbeleid met vaste bestelhoeveelheid, aangeduid (R, Q) en (3) beleid voor continue beoordeling van bestelling tot en met, aangeduid met (s, S) maar gewoonlijk "Min/Max" genoemd. Onze klanten hebben erop gewezen dat hun eigenlijke bestelproces vaak gepaard gaat met veelvuldig gebruik van "algemene bestellingen". Deze blog richt zich op het opnemen van raamcontracten in het vraagplanningsproces en beschrijft hoe de voorraaddoelen dienovereenkomstig kunnen worden aangepast.

Vraagplanning met raamcontracten is anders

Raamcontracten zijn contracten met leveranciers voor vaste aanvullingshoeveelheden die met vaste tussenpozen aankomen. U kunt bijvoorbeeld met uw leverancier overeenkomen om elke 7 dagen 20 eenheden te ontvangen via een algemene bestelling in plaats van 60 tot 90 eenheden elke 28 dagen volgens het beleid voor periodieke evaluatie. Raamcontracten contrasteren zelfs nog meer met het beleid voor continue beoordeling, waarbij zowel bestelschema's als bestelhoeveelheden willekeurig zijn. Over het algemeen is het efficiënt om flexibiliteit in te bouwen in het herbevoorradingsproces, zodat u alleen bestelt wat u nodig heeft en alleen bestelt wanneer u het nodig heeft. Volgens die norm zou Min/Max het meest logisch moeten zijn en algemeen beleid het minst logisch.

De zaak voor algemeen beleid

Hoewel efficiëntie belangrijk is, is het nooit de enige overweging. Een van onze klanten, laten we ze bedrijf X noemen, legde uit hoe aantrekkelijk algemene polissen in hun omstandigheden zijn. Bedrijf X maakt hoogwaardige onderdelen voor motorfietsen en ATV's. Ze veranderen ruw staal in coole dingen. Maar ze moeten omgaan met het staal. Staal is duur. Staal is omvangrijk en zwaar. Staal wordt niet van de ene op de andere dag op speciale bestelling gemaakt. De voorraadbeheerder van bedrijf X wil geen grote maar willekeurige bestellingen plaatsen op willekeurige tijdstippen. Hij wil niet op een berg van staal passen. Zijn leveranciers willen geen bestellingen voor willekeurige hoeveelheden op willekeurige tijdstippen ontvangen. En Bedrijf X geeft er de voorkeur aan zijn betalingen te spreiden. Het resultaat: algemene bestellingen.

De fatale fout in algemeen beleid

Voor Bedrijf X zijn raamcontracten bedoeld om de aankoop van aanvullingen gelijk te maken en om onpraktische stapels staal te voorkomen voordat ze klaar zijn voor gebruik. Maar de logica achter het voorraadbeleid voor continue beoordeling is nog steeds van toepassing. Pieken in de vraag, anders welkom, zullen optreden en kunnen leiden tot stockouts. Evenzo kunnen pauzes in de vraag een vraagoverschot creëren. Naarmate de tijd verstrijkt, wordt het duidelijk dat een algemeen beleid een fatale fout heeft: alleen als de raamorders exact overeenkomen met de gemiddelde vraag, kunnen ze op hol geslagen voorraad in beide richtingen, omhoog of omlaag, vermijden. In de praktijk zal het onmogelijk zijn om de gemiddelde vraag exact te matchen. Bovendien is de gemiddelde vraag een bewegend doel en kan deze stijgen of dalen.

Raamcontracten opnemen bij vraagplanning 

Een algemeen beleid heeft wel voordelen, maar rigiditeit is de achilleshiel. Vraagplanners zullen vaak improviseren door toekomstige bestellingen aan te passen om veranderingen in de vraag aan te kunnen, maar dit is niet schaalbaar voor duizenden artikelen. Om het voorraadaanvulbeleid robuust te maken tegen willekeur in de vraag, stellen we een hybride beleid voor dat begint met algemene bestellingen, maar de flexibiliteit behoudt om automatisch (niet handmatig) extra voorraad te bestellen wanneer dat nodig is. Door de algemene polis aan te vullen met een Min/Max back-up is het mogelijk om aanpassingen te doen zonder handmatige tussenkomst. Deze combinatie zal enkele van de voordelen van raamcontracten vastleggen, terwijl de klantenservice wordt beschermd en op hol geslagen voorraad wordt vermeden.

Het ontwerpen van een vraagplanningsproces dat rekening houdt met raamcontracten, vereist de keuze uit vier besturingsparameters. Twee parameters zijn de vaste omvang en vaste timing van de algemene polis. Twee andere zijn de waarden van Min en Max. Hierdoor wordt de voorraadbeheerder geconfronteerd met een vierdimensionaal optimalisatieprobleem. Geavanceerde voorraadoptimalisatiesoftware maakt het mogelijk om keuzes voor de waarden van de vier parameters te evalueren en om onderhandelingen met leveranciers te ondersteunen bij het opstellen van raamcontracten.

 

 

Voorraad optimaliseren rond de minimale bestelhoeveelheden van leveranciers

Onlangs had ik een interessant gesprek met een voorraadbeheerder en de VP Financiën. We bespraken de voordelen van het automatisch optimaliseren van zowel bestelpunten als bestelhoeveelheden. De VP Finance was bezorgd dat ze, gezien hun grote leverancier die minimale bestelhoeveelheden vereiste, er niet van zouden kunnen profiteren. Hij zei dat zijn leveranciers alle macht in handen hadden, hem dwongen enorme minimale bestelhoeveelheden te accepteren en zijn handen vastbinden. Hoewel hij zich hier rot over voelde, zag hij een zilveren randje: hij hoefde geen planning te maken. Hij zou een grote voorraadinvestering accepteren, maar zijn klantenserviceniveau zou uitzonderlijk zijn. Misschien werd aangenomen dat de grote voorraadinvestering de kosten van het zakendoen waren.

Ik duwde terug en wees erop dat hij niet zo machteloos was als hij zich voelde. Hij had nog steeds controle over de andere helft van het inkoopproces: hoewel hij niet kon bepalen hoeveel hij moest bestellen, kon hij wel bepalen wanneer hij moest bestellen door het bestelpunt aan te passen. Met andere woorden, er is altijd ruimte voor zorgvuldige kwantitatieve analyse in voorraadbeheer, zelfs als u één hand op de rug hebt gebonden.

Een voorbeeld

Om wat cijfers achter mijn argument te plaatsen, heb ik een scenario gemaakt en het vervolgens geanalyseerd met behulp van onze methodologie om te laten zien hoe consequent het kan zijn om software voor voorraadoptimalisatie te gebruiken, zelfs in krappe situaties. In dit scenario is de vraag naar artikelen gemiddeld 2,2 eenheden per dag, maar deze varieert aanzienlijk per dag van de week. Laten we zeggen dat de denkbeeldige leverancier aandringt op een minimale bestelhoeveelheid van 500 eenheden (ver buiten proportie met de vraag) en de aanvullingsorders in drie dagen of tien dagen in gelijke verhoudingen uitvoert (vrij inconsistent). Laten we, om de schuld te verspreiden, ook aannemen dat de denkbeeldige klant van de denkbeeldige leverancier een dwaze regel gebruikt dat het bestelpunt 10% van de minimale bestelhoeveelheid moet zijn. (Waarom deze regel? Te veel bedrijven gebruiken eenvoudige/simplistische vuistregels in plaats van een goede analyse.)

We hebben dus een basisscenario waarin de bestelhoeveelheid 500 eenheden is en het bestelpunt 50 eenheden is. In dit geval is het opvulpercentage 100%, maar het gemiddelde aantal beschikbare eenheden is maar liefst 330. Als de klant het bestelpunt eenvoudigweg zou verlagen van 50 naar 15, zou het opvulpercentage nog steeds 99,5% zijn, maar de gemiddelde voorraad bij de hand zou dalen met 11% tot 295 eenheden. Met de ene hand die niet op zijn rug gebonden was, kon de voorraadbeheerder zijn voorraadinvestering met meer dan 10% verminderen, wat een merkbare overwinning zou zijn.

Overigens, als de minimale bestelhoeveelheid zou worden afgeschaft, zou de klant vrij zijn om tot een nieuwe en veel betere oplossing te komen. Door de bestelhoeveelheid in te stellen op 45 en het bestelpunt op 25 zou een opvulpercentage van 99% worden bereikt ten koste van een dagelijks voorraadniveau van slechts 35 eenheden: bijna een 90%-reductie in voorraadinvestering: een belangrijke verbetering ten opzichte van de status-quo.

naschrift

Deze berekeningen zijn mogelijk met behulp van onze software, die de anders onbekende relaties tussen de ontwerpkeuzes van het voorraadsysteem (bijv. bestelhoeveelheid en bestelpunt) en belangrijke prestatie-indicatoren (bijv. gemiddelde beschikbare eenheden en opvulpercentage) zichtbaar kan maken. Gewapend met dit vermogen om deze berekeningen uit te voeren, kunnen nu alternatieve afspraken met de leverancier worden overwogen. Wat als de leverancier, in ruil voor het betalen van een hogere prijs per eenheid, bijvoorbeeld instemt met een lagere MOQ. Door de software te gebruiken om een analyse uit te voeren van de belangrijkste prestatie-indicatoren met behulp van de "wat als"-kosten en MOQ's, zouden de kosten per eenheid en MOQ worden onthuld die nodig zouden zijn om een meer winstgevende deal te ontwikkelen. Eenmaal geïdentificeerd, hebben alle partijen er baat bij. De leverancier genereert nu een betere marge op de verkoop van zijn producten en de koper houdt aanzienlijk minder voorraad aan, wat leidt tot een verlaging van de holdingkosten die de toegevoegde kosten per eenheid in de schaduw stelt. Iedereen wint.

 

 

Onregelmatige updates van parameters voor voorraadplanning kosten tijd, geld en pijn Service

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Parameters voor voorraadplanning, zoals veiligheidsvoorraadniveaus, bestelpunten, min/max-instellingen, doorlooptijden, bestelhoeveelheden en DDMRP-buffers hebben een directe invloed op de voorraaduitgaven en het vermogen om aan de vraag van de klant te voldoen. Op basis van deze parameterinstellingen doet uw ERP-systeem dagelijks inkoopordersuggesties.

Door ervoor te zorgen dat deze inputs worden begrepen en regelmatig worden geoptimaliseerd, worden verspillende voorraaduitgaven aanzienlijk verminderd en worden de klantenserviceniveaus drastisch verbeterd.

Gezien het belang van het juist hebben van deze planningsparameters, besteden we tijdens ons overleg veel tijd aan de vraag (1) hoe deze parameterwaarden worden berekend en (2) hoe vaak ze worden bijgewerkt. Meestal zijn de methoden voor het berekenen van de parameterwaarden de vuistregel. U kunt hier lezen waarom het gebruik van vuistregelbenaderingen zo problematisch is - Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer.

Deze blog zal zich richten op de frequentie van updates. Wanneer we bedrijven interviewen en hen vragen hoe vaak ze planningsparameters bijwerken, is het antwoord dat we bijna altijd horen "elke dag!" Een vervolgvraag of twee onthult meestal dat dit gewoon niet waar is. Wat 'elke dag' in de praktijk betekent, is dit: elke dag stelt het ERP-systeem tientallen tot honderden inkooporders en/of productieopdrachten voor. De planner, laten we hem Peter noemen, bekijkt deze bestellingen dagelijks en beslist of hij ze vrijgeeft, wijzigt of annuleert. Als de bestelsuggestie niet "goed voelt", beoordeelt Peter de planningsinvoer en past hij de bestelling indien nodig aan. Peter kan bijvoorbeeld het gevoel hebben dat er al voldoende voorraad aanwezig is. Om het probleem op te lossen, verlaagt hij het bestelpunt en annuleert hij de bestelling. Of als hij vindt dat de bestelling al weken geleden had moeten worden geplaatst, kan Peter de bestelling bespoedigen en het bestelpunt en de bestelhoeveelheid verhogen om ervoor te zorgen dat er de volgende keer voldoende voorraad is.

De belangrijkste tekortkomingen van deze benadering zijn dat deze reactief en onvolledig is. Hier is waarom:

reactief

Het beoordeelt alleen het handvol items dat op een bepaalde dag is gemarkeerd voor aanvulling, maar niet op andere. De trigger voor het beoordelen van een item is wanneer de ERP een bestelling voorstelt, en dat gebeurt alleen wanneer het bestelpunt of Min wordt overschreden. Als de Min te hoog is en eerder doorbreekt dan zou moeten, wordt een onnodige bestelling geplaatst, tenzij de planner deze onderschept. Als de Min te laag is, dan is het te laat om de fout te herstellen. Hoe groot de bestelsuggestie ook is, u moet nog steeds wachten op nieuwe bevoorrading en aangezien de bestelling laat werd voorgesteld, is een voorraadtekort tijdens de aanvullingsperiode zeer waarschijnlijk. Waar is de “planning” in zo’n proces? Zoals een klant het verwoordde: "Ons vorige proces was, achteraf bezien, besteed aan het beheren van de outputs en niet de inputs."

 

Incompleet

Graphics for inventory gets excess and shortage for all locations of a bill of distributionHoe zit het met de duizenden andere artikelen die een Min/Max, veiligheidsvoorraad, bestelpunt of andere parameters hebben die niet opnieuw worden beoordeeld gezien de bijgewerkte vraag- en aanbodgegevens. De planner beoordeelt geen van deze items, wat betekent dat problemen niet van tevoren worden geïdentificeerd. Wat het probleem nog groter maakt, is dat wanneer Peter een wijziging aanbrengt, hij geen tools heeft om de kwaliteit van zijn wijzigingen te beoordelen. Als hij de min/max-instellingen wijzigt, weet hij niet welke specifieke impact dit zal hebben op de voorraadwaarde, bestelkosten, voorraadkosten, voorraadtekorten en serviceniveaus. Hij weet alleen dat een toename van de voorraad de service waarschijnlijk zal verbeteren en de kosten zal verhogen. Hij weet bijvoorbeeld niet of zijn inventaris een punt van bereikt heeft afnemende meeropbrengsten. Wanneer voorraadbeslissingen worden genomen met slechts een zeer globaal begrip van de afwegingen, ontstaan er stroomafwaarts meer problemen. U zou niet willen dat uw timmerman ruwe schattingen van hun afmetingen maakt, maar het is gebruikelijk dat professionals op het gebied van voorraadplanning dit doen met miljoenen dollars aan inventarisuitgaven die op het spel staan.

Hoe vaak werken de meeste bedrijven parameters bij?

Dus hoe vaak maken de meeste bedrijven systeembrede updates van hun planningsparameters, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden, min/max-instellingen, doorlooptijden en bestelhoeveelheden? Doorgaans vinden massa-updates driemaandelijks, jaarlijks plaats, en in sommige gevallen nooit. De enige keren dat wijzigingen worden aangebracht, is wanneer een bestelling wordt geactiveerd door ERP. Niet bepaald behendig.

De belangrijkste reden om niet vaker in te grijpen is dat het te veel tijd kost. De meeste bedrijven stellen deze belangrijke parameters in met behulp van zeer logge Excel-programma's of ERP-applicaties die simpelweg niet zijn ontworpen om systematische voorraadplanning uit te voeren. Dit is waar software voor voorraadoptimalisatie kan helpen.

Voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken en waarschijnlijkheidsvoorspelling door de belangrijkste planningsparameters regelmatig bij te werken, bijvoorbeeld elke week of maand in plaats van driemaandelijks of jaarlijks, kunt u snel reageren op veranderingen in uw bedrijf. U kunt kostenbesparende mogelijkheden benutten, bijvoorbeeld wanneer de vraag afneemt en u kunt bijbestelpunten en/of bestelhoeveelheden verlagen en eventueel openstaande bestellingen annuleren. Of u kunt reageren op problemen, zoals wanneer de vraag toeneemt, uw serviceniveauverplichtingen aan klanten in gevaar komen, of de doorlooptijden van leveranciers toenemen en herberekening van bestelpunten vereisen.

Hoe het goed te doen

De sleutel is het vaststellen van een overeengekomen reeks prestatie- en inventariswaardestatistieken en de software de stand van zaken op de achtergrond laten bewaken en u waarschuwen voor uitzonderlijke situaties. Dit is simpelweg nog een manier om te zeggen dat u, als de systemen eenmaal zijn opgezet, verder wilt gaan met beheer bij uitzondering. U kunt bereiken instellen waarbinnen dingen kunnen floreren zoals ze normaal doen, maar zodra een kritieke parameter zoals "voorraadrisico een vooraf bepaald niveau overschrijdt" of "voorraadwaarde of kosten een vooraf gedefinieerd niveau overschrijden", kan de software een dagelijkse waarschuwing en kan ook een reactie aanbevelen, zoals het verhogen van een bestelpunt. Met dit niveau van geautomatiseerde assistentie wordt het mogelijk om de vinger aan de pols van de inventaris te houden zonder overweldigd te worden door de enorme hoeveelheid gegevens.

U kunt bijvoorbeeld een eerste set inventarisparameters als beleid kiezen, omdat u aan de software kunt zien dat deze voldoet aan uw serviceniveaudoelen binnen uw inventarisbudget. U kunt het systeem serviceniveaudoelen voor u laten voorschrijven en vertrouwd zijn met de instellingen omdat de voorraadwaarde binnen het budget valt. Als de vraag echter minder voorspelbaar wordt dan voorheen, kunt u niet hetzelfde serviceniveau bereiken zonder een toename van de voorraad. Een uitzonderingsrapport identificeert dit en stelt u in staat een weloverwogen beslissing te nemen over wat u moet doen. U kunt besluiten om het beleid aan te passen of hetzelfde te houden. Als je het hetzelfde houdt, weet je nu de extra risico's en verandering in voorraadkosten. Dit kan gecommuniceerd worden naar alle stakeholders zodat er geen verrassingen zijn.

Plan niet reageren

In plaats van constant in reactieve modus te zijn, kun je omgaan met wat echt moet worden afgehandeld en heb je nog wat tijd om vooruit te denken. U kunt bijvoorbeeld 'wat als'-analyses uitvoeren op kwesties als welke doorlooptijden van leveranciers de grootste winst opleveren als ze worden verkort, of serviceniveaudoelstellingen moeten worden aangepast om rekening te houden met verschuivingen in klantkritiek, of soortgelijke beleidskwesties. Het is immers niet zo dat je niet met een volle dagelijkse agenda komt te zitten, het is alleen de vraag of je die agenda naar een meer strategisch niveau kunt tillen. Dus als u al uw "planning"-tijd besteedt aan het beheren van de output van uw ERP in plaats van het constructief beoordelen en optimaliseren van de input, is het tijd om uw voorraadplanningsproces opnieuw te beoordelen.

 

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management

Het belang van duidelijke definities van serviceniveaus bij voorraadbeheer

Voorraadoptimalisatiesoftware die 'wat als'-analyse ondersteunt, legt de afweging tussen voorraadtekorten en extra kosten van verschillende serviceniveaudoelen bloot. Maar eerst is het belangrijk om te identificeren hoe ‘serviceniveaus’ worden geïnterpreteerd, gemeten en gerapporteerd. Dit voorkomt miscommunicatie en het valse gevoel van veiligheid dat kan ontstaan als er minder strenge definities worden gebruikt. Als u duidelijk definieert hoe het serviceniveau wordt berekend, staan alle belanghebbenden op één lijn. Dit vergemakkelijkt een betere besluitvorming.

The Cost of Spreadsheet Planning

De kosten van spreadsheetplanning

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.

Leveraging Epicor Kinetic Planning BOMs with Smart IP&O to Forecast Accurately

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt.

recente berichten

  • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesHet 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 Ways to Improve Supply Chain Decision Speed5 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. […]
  • Two employees checking inventory in temporary storage in a distribution warehouse.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 Mastering Smart IP&O for Better Inventory ManagementFAQ: 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 Key Demand Planning Trends Shaping the Future7 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

    • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesHet 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. […]
    • Innovating the OEM Aftermarket with 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. […]
    • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationToekomstbestendige 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. […]
    • Centering Act Spare Parts Timing Pricing and ReliabilityCentreringswet: 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. […]