In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren.

Het belang van een geoptimaliseerde planning van serviceonderdelen:

Geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen speelt een cruciale rol bij het beperken van voorraadrisico's en het waarborgen van de beschikbaarheid van kritieke reserveonderdelen. Hoewel subjectieve planning op kleine schaal kan werken, wordt het onvoldoende bij het beheer van grote voorraden van af en toe gevraagde reserveonderdelen. Traditionele prognosebenaderingen houden simpelweg geen rekening met de extreme variabiliteit in de vraag en frequente periodes van nulvraag die zo gewoon zijn bij reserveonderdelen. Dit resulteert in grote misallocaties van voorraden, hogere kosten en slechte serviceniveaus.

De sleutel tot geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen ligt in het begrijpen van de wisselwerking tussen service en kosten. Software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning, mogelijk gemaakt door probabilistische prognoses en machine learning-algoritmen, kan bedrijven helpen de kosten versus baten van elke voorraadbeslissing beter te begrijpen en voorraad als een concurrentievoordeel te gebruiken. Door binnen enkele seconden nauwkeurige vraagprognoses en een optimaal voorraadbeleid zoals Min/Max, veiligheidsvoorraadniveaus en bestelpunten te genereren, kunnen bedrijven weten hoeveel te veel is en wanneer ze meer moeten toevoegen. Door voorraad als een concurrentievoordeel te hanteren, kunnen bedrijven hun serviceniveau verhogen en de kosten verlagen.

Verbeter het financiële resultaat van de planning van reserveonderdelen

1. Nauwkeurige prognoses zijn cruciaal om de voorraadplanning te optimaliseren en effectief aan de vraag van de klant te voldoen. State-of-the-art software voor vraagplanning voorspelt nauwkeurig de voorraadvereisten, zelfs voor intermitterende vraagpatronen. Door prognoses te automatiseren, kunnen bedrijven tijd, geld en middelen besparen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid verbeteren.
2. Voldoen aan de vraag van de klant is een cruciaal aspect van het beheer van serviceonderdelen. Bedrijven kunnen de klanttevredenheid en -loyaliteit vergroten en hun kansen vergroten om toekomstige contracten binnen te halen voor de activa-intensieve apparatuur die ze verkopen door ervoor te zorgen dat reserveonderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is. Door effectieve vraagplanning en voorraadoptimalisatie kunnen organisaties doorlooptijden verkorten, voorraadtekorten minimaliseren en serviceniveaus handhaven, waardoor de financiële impact van alle beslissingen wordt verbeterd.
3. Financiële voordelen kunnen worden behaald door een geoptimaliseerde planning van serviceonderdelen, inclusief de vermindering van voorraad- en productkosten. Overtollige opslag en verouderde inventaris kunnen een aanzienlijke kostenpost zijn voor organisaties. Door best-of-breed voorraadoptimalisatiesoftware te implementeren, kunnen bedrijven kosteneffectieve oplossingen vinden, het serviceniveau verhogen en de kosten verlagen. Dit leidt tot verbeterde voorraadomzet, lagere transportkosten en hogere winstgevendheid.
4. Inkoopplanning is een ander essentieel aspect van het beheer van serviceonderdelen. Organisaties kunnen voorraadniveaus optimaliseren, doorlooptijden verkorten en voorraadtekorten voorkomen door inkoop en de bijbehorende orderhoeveelheden af te stemmen op nauwkeurige vraagprognoses. Er kunnen bijvoorbeeld nauwkeurige prognoses worden gedeeld met leveranciers, zodat algemene inkoopverplichtingen kunnen worden aangegaan. Dit geeft de leverancier omzetzekerheid en kan in ruil daarvoor meer voorraad aanhouden, waardoor de doorlooptijden worden verkort.
5. Intermitterende vraagplanning is een bijzondere uitdaging bij het beheer van reserveonderdelen. Conventionele vuistregels schieten tekort in het effectief omgaan met vraagvariabiliteit. Dit komt omdat traditionele benaderingen ervan uitgaan dat de vraag normaal verdeeld is, terwijl dat in werkelijkheid allesbehalve normaal is. Reserveonderdelen vragen om willekeurige uitbarstingen van grote vraag die worden afgewisseld met perioden van nul vraag. De oplossing van Smart Software bevat geavanceerde statistische modellen en machine learning-algoritmen om historische vraagpatronen te analyseren, waardoor een nauwkeurige planning voor intermitterende vraag mogelijk wordt. Bedrijven kunnen de voorraadkosten aanzienlijk verlagen en de efficiëntie verbeteren door deze uitdaging aan te gaan.

Bewijs van klanten van Smart Software:

Door te investeren in de software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning van Smart Software kunnen bedrijven kostenbesparingen realiseren, de klantenservice naar een hoger niveau tillen en de operationele efficiëntie verbeteren. Door nauwkeurige vraagprognoses, geoptimaliseerd voorraadbeheer en gestroomlijnde inkoopprocessen kunnen organisaties financiële besparingen realiseren, effectief voldoen aan de eisen van klanten en de algehele bedrijfsprestaties verbeteren.

• Metro-North Railroad (MNR) ervoer een 8%-vermindering van de onderdelenvoorraad, bereikte een recordhoog klantenserviceniveau van 98,7% en verminderde de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur van een verwachte 10% tot slechts 6%. Slimme software speelde een cruciale rol bij het identificeren van meerjarige behoeften aan serviceonderdelen, het verkorten van administratieve doorlooptijden, het opstellen van plannen voor voorraadvermindering voor wagenparken die buiten gebruik worden gesteld en het identificeren van inactieve inventaris voor verwijdering. MNR bespaarde kosten, maximaliseerde verwijderingsvoordelen, verbeterde serviceniveaus en verwierf nauwkeurige inzichten voor weloverwogen besluitvorming, wat uiteindelijk hun bedrijfsresultaten en klanttevredenheid verbeterde.
• Seneca Companies, marktleider op het gebied van petroleumservices voor de auto-industrie, heeft Smart Software gebruikt om de vraag van klanten te modelleren, de voorraadprestaties te controleren en aanvulling te stimuleren. Buitendiensttechnici omarmden het gebruik ervan en de totale inventarisinvestering daalde met meer dan 25%, van $11 miljoen naar $8 miljoen, terwijl de first-time fix rates van 90%+ behouden bleven.
• Een toonaangevend elektriciteitsbedrijf implementeerde Smart IP&O in slechts 3 maanden en gebruikte de software vervolgens om de bestelpunten en bestelhoeveelheden voor meer dan 250.000 reserveonderdelen te optimaliseren. Tijdens de eerste fase van de implementatie hielp het platform het nutsbedrijf om de voorraad met $9.000.000 te verminderen met behoud van serviceniveaus. De implementatie was onderdeel van het strategische optimalisatie-initiatief van het bedrijf.

Optimalisatie van de planning van serviceonderdelen voor concurrentievoordeel

Geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen is cruciaal voor bedrijven die de efficiëntie willen verbeteren, kosten willen verlagen en de beschikbaarheid van noodzakelijke reserveonderdelen willen waarborgen. Organisaties kunnen op dit gebied aanzienlijke waarde ontsluiten door te investeren in de software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning van Smart Software. Bedrijven kunnen betere financiële prestaties behalen en een concurrentievoordeel behalen in hun respectievelijke markten door verbeterde data-analyse, automatisering en voorraadplanning.

Smart Software is ontworpen voor de moderne markt, die volatiel is en altijd verandert. Het kan SKU-proliferatie, langere toeleveringsketens, minder voorspelbare doorlooptijden en meer intermitterende en minder voorspelbare vraagpatronen aan. Het kan ook worden geïntegreerd met vrijwel elke ERP-oplossing op de markt, door in de praktijk bewezen naadloze verbindingen of door een eenvoudig import-/exportproces te gebruiken dat wordt ondersteund door het datamodel en de dataverwerkingsengine van Smart Software. Door slimme software te gebruiken, kunnen bedrijven voorraad als een concurrentievoordeel gebruiken, de klanttevredenheid verbeteren, het serviceniveau verhogen, de kosten verlagen en aanzienlijk geld besparen.

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.

De concurrenten

Het komt maar zelden voor dat bedrijven deze keuzes op lukrake manieren maken. Maar met moderne planningssoftware voor serviceonderdelen kunt u systematischer uw keuzes maken. Dit bericht demonstreert deze stelling door objectieve vergelijkingen te maken tussen drie populaire voorraadbeleidslijnen: Bestel tot aan, Bestelpunt/Bestelhoeveelheid en Min/Max. Ik heb elk van deze beleidsmaatregelen hierin besproken videoblog.

• Bestel tot. Dit is een periodiek beoordelingsbeleid waarbij elke T dagen de voorhanden voorraad wordt opgeteld en een bestelling van willekeurige grootte wordt geplaatst om het voorraadniveau weer op S-eenheden te brengen.
• Q, R of bestelpunt/bestelhoeveelheid. Q, R is een continu beoordelingsbeleid waarbij de voorraad elke dag wordt opgeteld. Als er Q of minder eenheden beschikbaar zijn, wordt een bestelling van vaste grootte geplaatst voor R meer eenheden.
• Min, Max is een ander continu beoordelingsbeleid waarbij de inventaris elke dag wordt opgeteld. Als er Min of minder eenheden beschikbaar zijn, wordt er een bestelling geplaatst om het voorraadniveau weer op Max eenheden te brengen.

Volgens de inventaristheorie worden deze keuzes gerangschikt in oplopende volgorde van effectiviteit. De eerste optie, Order Up To, is duidelijk de eenvoudigste en goedkoopste om te implementeren, maar sluit de ogen voor wat er gedurende langere tijd gebeurt. Het opleggen van een bepaald tijdsverloop tussen bestellingen maakt het in theorie minder flexibel. De twee continue beoordelingsopties houden daarentegen voortdurend in de gaten wat er gebeurt, zodat ze sneller kunnen reageren op mogelijke voorraadtekorten. De Min/Max-optie is in theorie flexibeler dan de optie die gebruikmaakt van een vast bestelaantal, omdat de omvang van de bestelling dynamisch verandert om aan de vraag te voldoen.

Dat is de theorie. Dit artikel onderzoekt bewijsmateriaal uit onderlinge vergelijkingen om de theorie te controleren en concrete cijfers te geven over de relatieve prestaties van de drie beleidsmaatregelen.

De betekenis van “Beste”

Hoe moeten we de score bijhouden in dit toernooi? Als u een regelmatige lezer bent van dit Smart Forecaster-blog, weet u dat de kern van voorraadplanning een touwtrekken is tussen twee tegengestelde doelstellingen: de voorraad beperkt houden versus de beschikbaarheidsstatistieken van artikelen, zoals het serviceniveau, hoog houden.

Om de zaken te vereenvoudigen, zullen we ‘één getal berekenen dat alles regelt’: de gemiddelde bedrijfskosten. Het winnende beleid zal het beleid zijn met het laagste gemiddelde.

Dit gemiddelde is de som van drie componenten: de kosten van het aanhouden van voorraad (“voorraadkosten”), de kosten van het bestellen van aanvullingseenheden (“bestelkosten”) en de kosten van het mislopen van een verkoop (“tekortkosten”). Om het concreet te maken zijn we uitgegaan van de volgende aannames:

• Elk serviceonderdeel heeft een waarde van $1.000.
• De jaarlijkse bewaarkosten bedragen 10% van de artikelwaarde, of $100 per jaar per eenheid.
• Het verwerken van elke aanvulorder kost $20 per bestelling.
• Elke gevraagde maar niet geleverde eenheid kost de waarde van het onderdeel, $1.000.

Voor de eenvoud zullen we naar de gemiddelde bedrijfskosten verwijzen als eenvoudigweg “de kosten”.

Uiteraard kunnen de laagste gemiddelde kosten worden bereikt door uit het bedrijf te stappen. De concurrentie vereiste dus een prestatiebeperking op het gebied van de beschikbaarheid van artikelen: elke optie moest een opvullingspercentage van minimaal 99% behalen.

De alternatieven: laat het achterwege

Een belangrijk contextelement is of stockouts resulteren in verliezen of nabestellingen. Ervan uitgaande dat het betreffende serviceonderdeel cruciaal is, zijn we ervan uitgegaan dat niet-uitgevoerde bestellingen verloren gaan, wat betekent dat een concurrent de bestelling vervult. In een MRO-omgeving betekent dit extra downtime als gevolg van voorraadtekorten.

Om de alternatieven te vergelijken, hebben we onze voorspellende modelleringsengine gebruikt om er een groot aantal uit te voeren Monte Carlo-simulaties. Elke simulatie omvatte het specificeren van de parameterwaarden van elk beleid (bijvoorbeeld de Min- en Max-waarden), het genereren van een vraagscenario, het invoeren daarvan in de logica van het beleid en het meten van de resulterende kosten, gemiddeld over 365 dagen gebruik. Door dit proces 1000 keer te herhalen en het gemiddelde te nemen van de 1000 resulterende kosten, ontstond het eindresultaat voor elke polis.  

Om de vergelijking eerlijk te maken, moest elk alternatief worden ontworpen voor de beste prestaties. Daarom doorzochten we de ‘ontwerpruimte’ van elke polis om het ontwerp met de laagste kosten te vinden. Dit vereiste het herhalen van het proces dat in de vorige paragraaf is beschreven voor veel paren parameterwaarden en het identificeren van het paar dat de verloren gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten opleverde.

Met behulp van de algoritmen in Smart Inventory Optimization (SIO^TM) hebben we onderlinge vergelijkingen gemaakt op basis van de volgende aannames over vraag en aanbod:

• Er werd aangenomen dat de vraag naar artikelen intermitterend en zeer variabel was, maar relatief eenvoudig omdat er geen sprake was van trends of seizoensinvloeden, zoals vaak het geval is voor serviceonderdelen. De dagelijkse gemiddelde vraag bedroeg 5 eenheden met een grote standaardafwijking van 13 eenheden. Figuur 1 toont een voorbeeld van de vraag over een jaar. We hebben gekozen voor een zeer uitdagend vraagpatroon, waarbij op sommige dagen de vraag 10 tot zelfs 20 keer zo groot is als de gemiddelde vraag.

Figuur 1: Er werd aangenomen dat de dagelijkse vraag naar onderdelen intermitterend en zeer piekerig was.

​​

• De levertijden van leveranciers bedroegen destijds 14 dagen (75%) en anders 21 dagen. Dit weerspiegelt het feit dat er altijd onzekerheid bestaat in de toeleveringsketen.

En de winnaar is…

Klopte de theorie? Soort van'.

Tabel 1 toont de resultaten van de simulatie-experimenten. Voor elk van de drie concurrerende beleidsmaatregelen worden de gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten, de foutmarge (technisch gezien een betrouwbaarheidsinterval van ongeveer 95% voor de gemiddelde kosten) en de ogenschijnlijk beste keuzes voor parameterwaarden weergegeven.

Tabel 1: Resultaten van de gesimuleerde vergelijkingen

De gemiddelde kosten voor de (T,S)-polis wanneer T op 30 dagen is vastgesteld, bedroegen bijvoorbeeld $41.680. Maar de Plus/Minus houdt in dat de resultaten verenigbaar zijn met de “echte” kosten (dwz de schatting op basis van een oneindig aantal simulaties) van ergens tussen $39.890 en $43.650. De reden dat er zoveel statistische onzekerheid is, is de extreem piekerige aard van de vraag in dit voorbeeld.

Tabel 1 laat zien dat in dit voorbeeld de drie beleidsmaatregelen in lijn zijn met de verwachtingen. Nuttigere conclusies zouden echter zijn:

1. Wat de gemiddelde kosten betreft, zijn de drie polissen opmerkelijk vergelijkbaar. Door een slimme keuze van parameterwaarden kan men goede resultaten behalen met elk van de drie beleidsmaatregelen.
2. Niet weergegeven in Tabel 1, maar duidelijk uit de gedetailleerde simulatieresultaten, is dat slechte keuzes voor parameterwaarden rampzalig kunnen zijn voor elk beleid.
3. Het is vermeldenswaard dat het beleid voor periodieke beoordeling (T,S) niet mocht optimaliseren ten opzichte van mogelijke waarden van T. We hebben T op 30 vastgesteld om na te bootsen wat in de praktijk gebruikelijk is, maar degenen die het beleid voor periodieke beoordeling gebruiken, moeten andere beoordelingen overwegen. periodes. Een aanvullend experiment stelde de beoordelingsperiode vast op T = 7 dagen. De gemiddelde kosten in dit scenario werden geminimaliseerd op $36.551 ± $1.668 met S = 343. Dit resultaat is beter dan dat met T = 30 dagen.
4. We moeten voorzichtig zijn met het overgeneraliseren van deze resultaten. Ze zijn afhankelijk van de veronderstelde waarden van de drie kostenparameters (vasthouden, bestellen en tekort) en het karakter van het vraagproces.
5. Het is mogelijk om experimenten zoals hier weergegeven automatisch uit te voeren Smart Inventory Optimization. Dit betekent dat ook jij ontwerpkeuzes op een rigoureuze manier kunt onderzoeken.

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.

Waarom heb ik een planningsstuklijst nodig?

Traditioneel zou elk eindproduct of elke SKU een strak gedefinieerde stuklijst hebben. Als we dat product op voorraad hebben en rond de voorspelde vraag willen plannen, voorspellen we de vraag naar die producten en voeren we vervolgens MRP in om deze voorspelde vraag via de stuklijst van het niveau van het eindproduct naar de componenten te blazen.

Veel bedrijven bieden echter zeer configureerbare producten aan waarbij klanten opties kunnen selecteren voor het product dat ze kopen. Denk bijvoorbeeld eens aan de laatste keer dat u een personal computer kocht. U koos een merk en model, maar van daaruit kreeg u waarschijnlijk opties te zien: welke CPU-snelheid wilt u? Hoeveel RAM wil je? Wat voor harde schijf en hoeveel ruimte? Als dat bedrijf deze computers binnen een redelijke termijn klaar en beschikbaar wil hebben om naar u te verzenden, anticiperen ze plotseling niet langer alleen maar op de vraag naar dat model; ze moeten dat model voorspellen voor elk type CPU, voor alle hoeveelheden RAM, voor alle soorten harde schijven, en ook alle mogelijke combinaties daarvan! Voor sommige fabrikanten kunnen deze configuraties honderden of duizenden mogelijke voltooide goede permutaties opleveren.

Er kunnen zoveel aanpassingen mogelijk zijn dat de vraag op het niveau van het eindproduct in traditionele zin volkomen onvoorspelbaar is. Duizenden van deze computers kunnen elk jaar worden verkocht, maar voor elke mogelijke configuratie kan de vraag extreem laag en sporadisch zijn – misschien worden bepaalde combinaties één keer verkocht en nooit meer.

Dit dwingt deze bedrijven vaak om bestelpunten en veiligheidsvoorraadniveaus vooral op componentniveau te plannen, terwijl ze grotendeels reageren op de sterke vraag op het niveau van eindproducten via MRP. Hoewel dit een geldige aanpak is, ontbreekt het aan een systematische manier om voorspellingen te doen die rekening kunnen houden met verwachte toekomstige activiteiten, zoals promoties, aanstaande projecten of verkoopkansen. Voorspellen op het 'geconfigureerde' niveau is feitelijk onmogelijk, en het is ook niet haalbaar om deze prognoseaannames op componentniveau te verweven.

Planning BOM uitgelegd

Dit is waar Planning BOM's van pas komen. Misschien werkt het verkoopteam aan een grote b2b-opportuniteit voor dat model, of is er een geplande promotie voor Cyber Monday. Hoewel het niet realistisch is om met deze aannames voor elke mogelijke configuratie te werken, is het op modelniveau wel heel goed te doen – en enorm waardevol.

De Planningstuklijst kan een prognose op een hoger niveau gebruiken en vervolgens de vraag naar beneden blazen op basis van vooraf gedefinieerde verhoudingen mogelijk componenten. De computerfabrikant weet bijvoorbeeld misschien dat de meeste mensen kiezen voor 16 GB RAM, en veel minder mensen kiezen voor de upgrades naar 32 of 64. Met de planningsstuklijst kan de organisatie (bijvoorbeeld) 60% van de vraag terugblazen naar de 16 GB-optie , 30% naar de 32GB-optie en 10% naar de 64GB-optie. Ze zouden hetzelfde kunnen doen voor CPU's, harde schijven of andere beschikbare aanpassingen.  

Het bedrijf kan zijn prognose nu op dit modelniveau richten, waarbij de planningsstuklijst de componentenmix moet uitzoeken. Het is duidelijk dat het definiëren van deze verhoudingen enige denkkracht vereist, maar het plannen van stuklijsten stelt bedrijven in staat te voorspellen wat anders onvoorspelbaar zou zijn.

Het belang van een goede voorspelling

Natuurlijk nog steeds hebben een goede prognose nodig om in een ERP-systeem te laden. Zoals hierin uitgelegd artikelHoewel ERP een prognose kan importeren, kan het er vaak geen genereren en als dat wel het geval is, zijn er vaak veel moeilijk te gebruiken configuraties nodig die niet vaak opnieuw worden bekeken, wat resulteert in onnauwkeurige prognoses. Het is daarom aan het bedrijf om met eigen prognoses te komen, vaak handmatig geproduceerd in Excel. Handmatige prognoses brengen over het algemeen een aantal uitdagingen met zich mee, waaronder maar niet beperkt tot:

• Het onvermogen om vraagpatronen zoals seizoensinvloeden of trends te identificeren
• Overmatig vertrouwen op klant- of verkoopprognoses
• Gebrek aan nauwkeurigheid of prestatieregistratie

Hoe goed de MRP ook is geconfigureerd met uw zorgvuldig overwogen planningsstuklijsten, een slechte prognose betekent een slechte MRP-output en wantrouwen in het systeem: garbage in, garbage out. Als we verdergaan met het voorbeeld van het ‘computerbedrijf’, zonder een systematische manier om belangrijke vraagpatronen en/of domeinkennis in de prognose vast te leggen, kan MRP dit nooit zien.

Breid ERP uit met Smart IP&O

Smart IP&O is ontworpen om uw ERP-systeem uit te breiden met een aantal geïntegreerde oplossingen voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Het kan bijvoorbeeld automatisch statistische prognoses genereren voor grote aantallen artikelen, maakt intuïtieve prognoseaanpassingen mogelijk, houdt de nauwkeurigheid van prognoses bij en stelt u uiteindelijk in staat echte op consensus gebaseerde prognoses te genereren om beter te kunnen anticiperen op de behoeften van uw klanten.

Dankzij de zeer flexibele producthiërarchieën is Smart IP&O perfect geschikt voor prognoses op het niveau van de Planning BOM, zodat u belangrijke patronen kunt vastleggen en bedrijfskennis kunt integreren op de niveaus die er het meest toe doen. Bovendien kunt u op elk niveau van uw stuklijst optimale veiligheidsvoorraden analyseren en inzetten.

Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen.

Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch?

Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja.

De belangrijkste realiteit is dat voor veel artikelen, vooral reserve- en serviceonderdelen, een onvoorspelbare, periodieke vraag bestaat. (De doorlooptijden van leveranciers kunnen ook grillig zijn, vooral wanneer onderdelen afkomstig zijn van een OEM met een achterstand.) We hebben vastgesteld dat hoewel fabrikanten en distributeurs doorgaans een intermitterende vraag ervaren naar slechts 20% of meer van hun artikelen, het percentage voor op MRO gebaseerde bedrijven groeit naar 80%+. Dit betekent dat historische gegevens vaak periodes van nulvraag laten zien, afgewisseld met willekeurige perioden van niet-nulvraag. Soms zijn deze niet-nuleisen zo laag als 1 of 2 eenheden, terwijl ze op andere momenten onverwacht oplopen tot hoeveelheden die vele malen groter zijn dan het gemiddelde.

Dit is niet het soort gegevens waar uw collega-'vraagplanners' in de detailhandel, consumentenproducten en voedingsmiddelen en dranken doorgaans mee te maken krijgen. Die mensen hebben meestal te maken met grotere hoeveelheden en hebben verhoudingsgewijs minder willekeur. En ze kunnen surfen op voorspellingsverbeterende functies zoals trends en stabiele seizoenspatronen. In plaats daarvan is het gebruik van reserveonderdelen veel willekeuriger, wat het planningsproces in de war brengt, zelfs in de minderheid van de gevallen waarin seizoensvariaties waarneembaar zijn.

Op het gebied van de intermitterende vraag zal de best beschikbare voorspelling aanzienlijk afwijken van de werkelijke vraag. In tegenstelling tot consumentenproducten met een gemiddeld tot hoog volume en een gemiddelde frequentie, kan de voorspelling van een serviceonderdeel de plank misslaan met honderden procentpunten. Een voorspelling van gemiddeld één of twee eenheden zal altijd mislukken als de werkelijke vraag nul is. Zelfs met geavanceerde business intelligence- of machine learning-algoritmen zal de fout bij het voorspellen van de niet-nuleisen nog steeds aanzienlijk zijn.

Misschien vanwege de moeilijkheid van statistische prognoses op het gebied van de inventarisatie, is voorraadplanning in de praktijk vaak afhankelijk van intuïtie en plannerkennis. Helaas schaalt deze aanpak niet over tienduizenden onderdelen. Intuïtie kan gewoon niet omgaan met het volledige scala aan vraag- en doorlooptijdmogelijkheden, laat staan nauwkeurig de waarschijnlijkheid van elk mogelijk scenario inschatten. Zelfs als uw bedrijf een of twee uitzonderlijke intuïtieve voorspellers heeft, betekent personeelspensionering en reorganisatie van de productlijnen dat er in de toekomst niet meer op intuïtieve prognoses kan worden vertrouwd.

De oplossing ligt in het verleggen van de focus van traditionele prognoses naar het voorspellen van de kansen voor elk potentieel vraag- en doorlooptijdscenario. Deze verschuiving transformeert het gesprek van een onrealistisch ‘één nummerplan’ naar een reeks getallen met bijbehorende waarschijnlijkheden. Door de kansen voor elke vraag en doorlooptijd te voorspellen, kunt u de voorraadniveaus beter afstemmen op de risicotolerantie voor elke groep onderdelen.

Software die vraag- en doorlooptijdscenario's genereert en dit proces tienduizenden keren herhaalt, kan nauwkeurig simuleren hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren in vergelijking met dit beleid. Als de prestaties in de simulatie tekortschieten en er wordt voorspeld dat u vaker voorraad zult hebben dan u prettig vindt, of als u met een overschot aan voorraad blijft zitten, maakt het uitvoeren van 'wat als'-scenario's aanpassingen aan het beleid mogelijk. U kunt vervolgens voorspellen hoe dit herziene beleid het zal doen tegen willekeurige eisen en doorlooptijden. U kunt dit proces iteratief uitvoeren en verfijnen bij elk nieuw 'wat-als'-scenario, of u kunt steunen op door het systeem voorgeschreven beleid dat optimaal een balans vindt tussen risico's en kosten.

Dus als u service- en reserveonderdeleninventarisaties plant, hoeft u zich geen zorgen meer te maken over het voorspellen van de vraag op de manier waarop traditionele retail- en CPG-vraagplanners dat doen. Concentreer u in plaats daarvan op hoe uw voorraadbeleid bestand is tegen de willekeur van de toekomst, en pas het aan op basis van uw risicotolerantie. Hiervoor heeft u de juiste set beslissingsondersteunende software nodig, en dit is hoe Smart Software u kan helpen.

Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien.

Denk eens aan een openbaar vervoersbedrijf. In de meeste grote steden zullen de jaarlijkse operationele budgetten de $3 miljard overschrijden. De kapitaaluitgaven voor treinen, metro's en infrastructuur kunnen jaarlijks honderden miljoenen bedragen. Bijgevolg zal een voorraad reserveonderdelen ter waarde van $150 miljoen wellicht niet de aandacht trekken van de CFO of algemeen directeur, aangezien deze een klein percentage van de balans vertegenwoordigt. Bovendien moeten in op MRO gebaseerde industrieën veel onderdelen de machineparken tien jaar of langer ondersteunen, waardoor extra voorraden een noodzakelijke troef zijn. In sommige sectoren, zoals nutsbedrijven, kan het aanhouden van extra voorraden zelfs gestimuleerd worden om ervoor te zorgen dat de apparatuur in goede staat blijft.

We hebben zorgen over overtollige voorraden zien ontstaan wanneer de magazijnruimte beperkt is. Ik herinner me dat ik aan het begin van mijn carrière getuige was van het spoorwegemplacement van een openbaar vervoersbedrijf, gevuld met verroeste assen met een waarde van meer dan $100.000 per stuk. Mij werd verteld dat de assen moesten worden blootgesteld aan de elementen vanwege onvoldoende magazijnruimte. De opportuniteitskosten die verband houden met de ruimte die wordt ingenomen door extra voorraad worden een overweging wanneer de magazijncapaciteit is uitgeput. De belangrijkste overweging die alle andere beslissingen overtroeft, is hoe de voorraad een hoog serviceniveau voor interne en externe klanten garandeert. Voorraadplanners maken zich veel meer zorgen over terugslag als gevolg van voorraadtekorten dan over overaankopen. Wanneer een ontbrekend onderdeel leidt tot een SLA-schending of het stilleggen van de productielijn, wat resulteert in miljoenen aan boetes en onherstelbare productie-output, is dat begrijpelijk.

Vermogensintensieve bedrijven missen één groot punt. Dat is de extra voorraad isoleert niet tegen stockouts; het draagt eraan bij. Hoe meer eigen risico u heeft, hoe lager uw algehele serviceniveau, omdat het geld dat nodig is om onderdelen te kopen eindig is, en geld uitgegeven aan overtollige voorraad betekent dat er geen contant geld beschikbaar is voor de onderdelen die het nodig hebben. Zelfs door de overheid gefinancierde MRO-bedrijven, zoals nutsbedrijven en transportbedrijven, erkennen nu meer dan ooit de noodzaak om de uitgaven te optimaliseren. Zoals een materiaalmanager deelde: “We kunnen problemen met zakken met contant geld uit Washington niet langer oplossen.” Ze moeten dus meer doen met minder, en zorgen voor een optimale toewijzing over de tienduizenden onderdelen die ze beheren.

Dit is waar state-of-the-art voorraadoptimalisatiesoftware van pas komt, die de benodigde voorraad voor gerichte serviceniveaus voorspelt, identificeert wanneer voorraadniveaus negatieve rendementen opleveren en herschikkingen aanbeveelt voor verbeterde algehele serviceniveaus. Smart Software helpt al tientallen jaren activa-intensieve MRO-gebaseerde bedrijven bij het optimaliseren van de bestelniveaus voor elk onderdeel. Bel ons voor meer informatie.