FAQ: 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.

1. Wat is de doorlooptijdvraag?
De vraag zal naar verwachting optreden gedurende de aanvultijd. De vraag tijdens de aanvoertijd wordt bepaald door De voorspellingsmethoden van Smart. 

2. Wat is de Min en hoe wordt deze berekend?
De Min wordt weergegeven in het drivers-gedeelte van SIO is het bestelpunt en is de som van de doorlooptijdvraag en de veiligheidsvoorraad. Wanneer de voorraad onder het minimum zakt vanwege de vraag, moet u meer bestellen. Smart heeft ook een "min" in het veld "bestelregels" van SIO, dit is de minimale bestelhoeveelheid die u bij een leverancier kunt plaatsen. 

3. Wat is de Max en hoe wordt deze berekend?
Het maximum is de grootste hoeveelheid voorraad die op de plank zal liggen als u zich aan het bestelbeleid houdt. De Max is de som van de Min (herorderpunt) plus de gedefinieerde OQ. 

4. Hoe bepaal je de bestelhoeveelheid (OQ)?
De bestelhoeveelheid wordt in eerste instantie geïmporteerd uit uw ERP-systeem. Deze kan worden gewijzigd op basis van een aantal door de gebruiker gedefinieerde keuzes, waaronder:

Vraag naar meerdere doorlooptijden
Meerdere maandelijkse of wekelijkse vraag
Aanbevolen OQ van Smart

5. Wat is de economische bestelhoeveelheid?
Het is de volgorde hoeveelheid die zal minimaliseren de totale kosten, rekening houdend met de kosten voor het aanhouden en bestellen van de voorraad. 

6. Wat is de “aanbevolen OQ” die Smart berekent?
Het betreft de economische bestelhoeveelheid plus een aanpassing indien nodig om ervoor te zorgen dat de omvang van de bestelling groter is dan of gelijk is aan de vraag gedurende de doorlooptijd.

7. Waarom voorspelt het systeem dat we een lage Service Level?
Smart voorspelt het serviceniveau dat zal resulteren uit het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of Reorder Point/Order Quantity), ervan uitgaande dat dat beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het reorder point (Min). Wanneer de vraag gedurende de replenishment lead time groter is dan het reorder point, is de kans groter dat uw voorraad op is, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw lead time voor replenishment niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde lead time langer is dan de werkelijkheid, dekt het reorder point mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw lead time inputs.

8. Waarom wordt het serviceniveau weergegeven als nul, terwijl het bestelpunt (of minimum) niet nul is?
Smart voorspelt het serviceniveau die het gevolg zal zijn van het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of bestelpunt/bestelhoeveelheid), ervan uitgaande dat dit beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het bestelpunt (Min), soms vele malen groter, wat vrijwel zeker een voorraadtekort zou garanderen. Wanneer de vraag gedurende de aanvuldoorlooptijd groter is dan het bestelpunt, is de kans op voorraadtekort groter, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw doorlooptijd voor aanvulling niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde doorlooptijd langer is dan de werkelijkheid, dekt het bestelpunt mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw invoer voor de doorlooptijd.

9. Maar mijn werkelijke serviceniveau is niet zo laag als Smart voorspelt. Hoe kan dat?
Dat kan waar zijn omdat Smart uw serviceniveau voorspelt als u zich aan het beleid houdt. Het is mogelijk dat u zich niet aan het beleid houdt. het beleid waarop de voorspelling van het serviceniveau is gebaseerd.  Als uw on-hand inventory hoger is dan uw Max-hoeveelheid, houdt u zich niet aan het beleid. Controleer uw invoerveronderstellingen voor doorlooptijd. Uw werkelijke doorlooptijden kunnen veel korter zijn dan ingevoerd, wat resulteert in een voorspeld serviceniveau dat lager is dan u verwacht.

10. Smart lijkt te veel voorraad aan te bevelen, of in ieder geval meer dan ik zou verwachten. Waarom?
U moet overwegen om de inputs te evalueren, zoals serviceniveau en doorlooptijden. Misschien zijn uw werkelijke doorlooptijden niet zo lang als de doorlooptijd die Smart gebruikt. We hebben situaties gezien waarin leveranciers hun geoffreerde doorlooptijden kunstmatig opblazen om ervoor te zorgen dat ze altijd op tijd zijn. Als u die doorlooptijd gebruikt bij het berekenen van uw veiligheidsvoorraden, zult u onvermijdelijk te veel voorraad hebben. Bekijk daarom uw werkelijke doorlooptijdgeschiedenis (Smart levert hiervoor het leveranciersprestatierapport) om een idee te krijgen van de werkelijke doorlooptijden en pas deze dienovereenkomstig aan. Of het is mogelijk dat u vraagt om een zeer hoog serviceniveau dat verder kan worden verergerd door een zeer volatiel artikel met verschillende significante pieken in de vraag. Wanneer de vraag aanzienlijk fluctueert ten opzichte van het gemiddelde, zal het gebruik van een hoge serviceniveaudoelstelling (98%+) resulteren in voorraadbeleid dat is ontworpen om zelfs zeer grote pieken te dekken. Probeer een lagere serviceniveaudoelstelling of verkort de doorlooptijd (ervan uitgaande dat de opgegeven doorlooptijd niet langer realistisch is) en uw voorraad zal afnemen, soms zeer substantieel.

11. Smart maakt gebruik van pieken in de vraag. Ik wil niet dat het rekening houdt met de vraag en het vergroot de voorraad. Hoe kan ik dit oplossen?
Als u zeker weet dat de piek niet opnieuw zal optreden, kunt u deze verwijderen uit de historische gegevens via een override met behulp van Smart Demand Planner. U moet het prognoseproject openen dat dat item bevat, de geschiedenis aanpassen en de aangepaste geschiedenis opslaan. U kunt contact opnemen met de technische ondersteuning om u te helpen dit in te stellen. Als de pieken deel uitmaken van de normale willekeur die soms kan optreden, is het het beste om het met rust te laten. Overweeg in plaats daarvan een lagere serviceniveaudoelstelling. De lagere doelstelling betekent dat de bestelpunten niet zo vaak de extreme waarden hoeven te dekken, wat resulteert in een lagere voorraad.

12. Wanneer ik de bestelhoeveelheid of het maximum wijzig, veranderen mijn cyclusserviceniveaus niet. Waarom?
Smart rapporteert over "cycle service level" en "service level". Wanneer u uw bestelhoeveelheden en maximale hoeveelheden wijzigt, heeft dit geen invloed op het "cycle service level", omdat cycle service levels alleen rapporteren over prestaties tijdens de aanvullingsperiode. Dit komt omdat het enige dat u beschermt tegen een voorraadtekort nadat de bestelling is geplaatst (en u moet wachten tot de bestelling arriveert voor de aanvulling) het bestelpunt of Min is. Het wijzigen van de grootte van de bestelhoeveelheid of Max on hand (tot niveaus) heeft geen invloed op uw cycle service levels. Cycle service level wordt alleen beïnvloed door de grootte van de bestelpunten en de hoeveelheid veiligheidsvoorraad die wordt toegevoegd, terwijl het "service level" van Smart verandert wanneer u zowel bestelpunten als bestelhoeveelheden wijzigt.

13. Mijn voorspelling lijkt onjuist. Er worden geen ups en downs weergegeven die in de geschiedenis zijn waargenomen, waarom?
Een goede voorspelling is het getal dat het dichtst bij de werkelijkheid ligt in vergelijking met andere getallen die voorspeld hadden kunnen worden. Wanneer de historische ups en downs niet in voorspelbare intervallen plaatsvinden, is de beste voorspelling er vaak een die deze historische ups en downs gemiddeld of gladstrijkt. Een voorspelling die toekomstige ups en downs voorspelt die historisch gezien niet in duidelijke patronen voorkomen, is waarschijnlijk minder nauwkeurig dan een voorspelling die alleen een rechte lijn of trendlijn voorspelt.

14. Wat is optimalisatie? Hoe werkt het?
Optimalisatie is een optie voor het instellen van voorraadbeleid waarbij de software het voorraadbeleid kiest dat de laagste totale operationele kosten oplevert. Als een artikel bijvoorbeeld erg duur is om te bewaren, zou een beleid met meer stockouts, maar minder voorraad, lagere totale kosten opleveren dan een beleid met minder stockouts en meer voorraad. Aan de andere kant, als het artikel hoge stockout-kosten heeft, zou een beleid dat minder stockouts oplevert maar meer voorraad vereist, meer financieel voordeel opleveren dan een beleid met minder voorraad maar meer stockouts. Bij gebruik van de optimalisatiefunctie moet de gebruiker de service level floor (het minimale serviceniveau) opgeven. De software zal dan beslissen of een hoger serviceniveau een beter rendement oplevert. Als dat het geval is, zal het herorderbeleid zich richten op het hogere serviceniveau. Als dat niet het geval is, zal het herorderbeleid standaard de door de gebruiker gedefinieerde service level floor gebruiken. Deze webinar biedt details en uitleg over de wiskunde achter optimalisatie.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. Wat is een what-if-scenario?
Met what-if-scenario's kunt u verschillende door de gebruiker gedefinieerde keuzes van voorraadbeleid uitproberen en de voorspelde impact op statistieken zoals serviceniveaus, vulpercentages en voorraadwaarde testen. Om deze scenario's te verkennen, klikt u op het tabblad Drivers, op het samenvattingsniveau of op het niveau 'Artikelen', en voert u de gewenste aanpassingen in. U kunt vervolgens opnieuw berekenen hoe deze wijzigingen uw algehele voorraadprestaties zouden beïnvloeden. Hiermee kunt u verschillende strategieën vergelijken en de meest kosteneffectieve en efficiënte aanpak voor uw toeleveringsketen selecteren.

Door veelvoorkomende vragen en uitdagingen aan te pakken, hebben we bruikbare inzichten geboden om u te helpen uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met Smart IP&O beschikt u over de tools die u nodig hebt om weloverwogen voorraadbeslissingen te nemen, kosten te verlagen en de algehele prestaties te verbeteren.

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.

Er zijn veel verschillen in wat bedrijven bedoelen als ze hun ‘serviceniveaus’ noemen. Dit kan variëren van bedrijf tot bedrijf en zelfs van afdeling tot afdeling binnen een bedrijf. Hier zijn twee voorbeelden:

 

  1. Serviceniveau gemeten ‘vanaf de plank’ versus een door de klant opgegeven doorlooptijd.
    Serviceniveau gemeten “uit het schap” betekent het percentage bestelde eenheden dat onmiddellijk uit voorraad leverbaar is. Wanneer een klant een bestelling plaatst, wordt deze echter vaak niet direct verzonden. De klantenservice of verkoopafdeling geven aan wanneer de bestelling wordt verzonden. Als de klant akkoord gaat met de beloofde verzenddatum en de bestelling op die datum wordt verzonden, wordt aangenomen dat aan het serviceniveau is voldaan. De serviceniveaus zullen duidelijk hoger zijn als ze worden berekend over de door de klant opgegeven doorlooptijd versus ‘vanaf de plank’.
  1. Serviceniveau gemeten over de vaste versus variabele, door de klant opgegeven doorlooptijd.
    Hoge serviceniveaus zijn vaak scheef omdat de door de klant opgegeven doorlooptijden later worden aangepast, zodat bijna elke bestelling “op tijd en volledig” kan worden uitgevoerd. Dit gebeurt wanneer de initiële doorlooptijd niet kan worden gehaald, maar de klant ermee instemt de bestelling later aan te nemen, en het door de klant opgegeven doorlooptijdveld dat wordt gebruikt om het serviceniveau bij te houden, wordt aangepast door de verkoopafdeling of de klantenservice.

Het verduidelijken van de manier waarop ‘serviceniveaus’ worden gedefinieerd, gemeten en gerapporteerd is essentieel voor het op één lijn brengen van organisaties en het verbeteren van de besluitvorming, wat resulteert in effectievere voorraadbeheerpraktijken.

 

Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain

Nutsbedrijven hebben unieke eisen voor de optimalisatie van de supply chain, waarbij in de eerste plaats een hoge uptime wordt gegarandeerd door alle kritieke machines continu draaiende te houden. Om dit te bereiken is het noodzakelijk dat er een hoge beschikbaarheid van reserveonderdelen wordt gehandhaafd om een consistente, betrouwbare en veilige levering te garanderen. Bovendien moeten nutsbedrijven als gereguleerde entiteiten ook de kosten zorgvuldig beheren en beheersen.

Efficiënt beheer van toeleveringsketens

Om een betrouwbare elektriciteitsvoorziening te behouden op 99.99%+ Zo moeten nutsbedrijven bijvoorbeeld snel kunnen reageren op veranderingen in de vraag op de korte termijn en nauwkeurig kunnen anticiperen op de toekomstige vraag. Om dit te kunnen doen moeten ze over een goed georganiseerde toeleveringsketen beschikken die hen in staat stelt de benodigde apparatuur, materialen en diensten op het juiste moment, in de juiste hoeveelheden en tegen de juiste prijs bij de juiste leveranciers aan te schaffen.

Dit is de afgelopen 3 jaar steeds uitdagender geworden.

  • Eisen voor veiligheid, betrouwbaarheid en dienstverlening zijn strenger.
  • Verstoringen in de toeleveringsketen, onvoorspelbare doorlooptijden van leveranciers, periodieke pieken in het gebruik van onderdelen zijn altijd problematisch geweest, maar nu zijn ze meer regel dan uitzondering.
  • Door deregulering in het begin van de jaren 2000 werden reserveonderdelen verwijderd van de lijst met direct terugbetaalde artikelen, waardoor nutsbedrijven werden gedwongen reserveonderdelen rechtstreeks uit de inkomsten te betalen[1]
  • De constante behoefte aan kapitaal in combinatie met agressief stijgende rentetarieven zorgen ervoor dat de kosten meer dan ooit onder de loep worden genomen.

Als gevolg hiervan is Supply Chain Optimization (SCO) een steeds belangrijker bedrijfspraktijk voor nutsbedrijven geworden. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kunnen nutsbedrijven hun toeleveringsketen niet langer simpelweg beheren; ze moeten deze optimaliseren. En om dat te kunnen doen zijn investeringen in nieuwe processen en systemen nodig.

[1] Scala et al. "Risico- en reserveonderdeleninventarisatie in elektriciteitsbedrijven". Proceedings van de Industrial Engineering Research Conference.

Geavanceerde analyses en optimalisatie: toekomstbestendige toeleveringsketens van nutsvoorzieningen

Voorraadplanning en -optimalisatie   

Gerichte investeringen in voorraadoptimalisatietechnologie bieden een pad voorwaarts voor elk nutsbedrijf. Voorraadoptimalisatie-oplossingen moeten prioriteit krijgen omdat ze:

  1. Kan worden geïmplementeerd in een fractie van de tijd die nodig is voor initiatieven op andere gebieden, zoals magazijnbeheer, ontwerp van toeleveringsketens en inkoopconsolidaties. Het is niet ongewoon om na 90 dagen voordelen te genereren en in minder dan 180 dagen een volledige software-implementatie te hebben.
  2. Kan een enorme ROI genereren, met een rendement van 20x en financiële voordelen van zeven cijfers per jaar. Door het gebruik van onderdelen beter te voorspellen, kunnen nutsbedrijven de kosten verlagen door alleen de benodigde voorraad in te kopen en tegelijkertijd het risico van voorraadtekorten, die leiden tot uitvaltijd en slechte serviceniveaus, te beheersen.
  3. Fundamentele ondersteuning bieden voor andere initiatieven. Een sterke toeleveringsketen berust op solide gebruiksprognoses en voorraadinkoopplannen.

Met behulp van voorspellende analyses en geavanceerde algoritmen helpt voorraadoptimalisatie nutsbedrijven om de serviceniveaus te maximaliseren en de operationele kosten te verlagen door de voorraadniveaus voor reserveonderdelen te optimaliseren. Een elektriciteitsbedrijf kan bijvoorbeeld statistische prognoses gebruiken om toekomstig gebruik van onderdelen te voorspellen, voorraadcontroles uit te voeren om overtollige voorraad te identificeren en analytische resultaten te gebruiken om te bepalen waar inspanningen voor voorraadoptimalisatie het eerst moeten worden gericht. Door dit te doen, kan het nutsbedrijf ervoor zorgen dat machines op een optimaal niveau werken en het risico op kostbare vertragingen als gevolg van een gebrek aan reserveonderdelen verminderen.

Door analyses en gegevens te gebruiken, kunt u bepalen welke reserveonderdelen en apparatuur u het meest nodig zult hebben en kunt u alleen de benodigde artikelen bestellen. Dit helpt ervoor te zorgen dat apparatuur een hoge up-time heeft. Het beloont regelmatige monitoring en aanpassing van voorraadniveaus, zodat wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, u de verandering kunt detecteren en dienovereenkomstig kunt aanpassen. Dit houdt in dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om de veranderende omstandigheden bij te houden. Hefboomwerking probabilistische voorspelling om het voorraadbeleid voor reserveonderdelen voor elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het meest recente gebruik van onderdelen en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

 

Serviceniveaus en de afwegingscurve

Het serviceniveau Afwegingscurve relateert voorraadinvestering aan artikelbeschikbaarheid zoals gemeten door serviceniveau. Serviceniveau is de kans dat er geen tekorten ontstaan tussen het moment dat u meer voorraad bestelt en het moment dat deze in het schap ligt. Verrassend genoeg hebben maar weinig bedrijven gegevens over deze belangrijke maatstaf voor hun hele machinepark van reserveonderdelen.

De Service Level Tradeoff Curve legt het verband bloot tussen de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Weten welke componenten belangrijk zijn voor het handhaven van hoge serviceniveaus is de sleutel tot het optimalisatieproces en wordt bepaald door verschillende factoren, waaronder standaardisatie van inventarisitems, kritikaliteit, historisch gebruik en bekende toekomstige reparatieorders. Door deze relatie te begrijpen, kunnen nutsbedrijven middelen beter toewijzen, bijvoorbeeld wanneer de curven worden gebruikt om gebieden te identificeren waar kosten kunnen worden verlaagd zonder de betrouwbaarheid van het systeem te schaden.

Afwegingscurve serviceniveau kosten nutsvoorzieningen inventarisvereisten Software

Met voorraadoptimalisatiesoftware is het instellen van voorraadbeleid puur giswerk: het is mogelijk om te weten hoe een bepaalde verhoging of verlaging de serviceniveaus zal beïnvloeden, afgezien van ruwe schattingen. Hoe de veranderingen zullen uitpakken in termen van voorraadinvesteringen, bedrijfskosten en tekortkosten, weet niemand echt. De meeste hulpprogramma's zijn afhankelijk van vuistregel methoden en het voorraadbeleid willekeurig op een reactieve manier aanpassen nadat er iets mis is gegaan, zoals een grote stockout of voorraadafschrijving. Wanneer aanpassingen op deze manier worden aangebracht, is er geen op feiten gebaseerde analyse waarin wordt beschreven hoe deze wijziging naar verwachting van invloed zal zijn op de statistieken die er toe doen: serviceniveaus en voorraadwaarden.

Voorraadoptimalisatiesoftware kan de gedetailleerde, kwantitatieve afwegingscurven berekenen die nodig zijn om weloverwogen voorraadbeleidskeuzes te maken of zelfs het beoogde serviceniveau aan te bevelen dat resulteert in de laagste totale bedrijfskosten (de som van voorraad-, bestel- en voorraadkosten). Met behulp van deze analyse kunnen grote stijgingen van voorraadniveaus wiskundig worden gerechtvaardigd wanneer de voorspelde vermindering van tekortkosten groter is dan de toename van voorraadinvesteringen en bijbehorende opslagkosten. Door de juiste serviceniveaus vast te stellen en het beleid voor alle actieve onderdelen een keer per planningscyclus (minstens één keer per maand) opnieuw te kalibreren, kunnen nutsbedrijven het risico op uitval minimaliseren en tegelijkertijd de uitgaven beheersen.

Misschien wel de meest kritieke aspecten van de reactie op uitval van apparatuur zijn die met betrekking tot het bereiken van een eerste keer repareren zo snel mogelijk. Het hebben van de juiste reserveonderdelen kan het verschil maken tussen het voltooien van een enkele reis en het verlengen van de gemiddelde reparatietijd, het dragen van de kosten die gepaard gaan met meerdere bezoeken en het verslechteren van de klantrelatie.

Met behulp van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Door uw huidige voorraadbeleid te stresstesten tegen alle plausibele scenario's van toekomstig onderdelengebruik, weet u van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren. Cbekijk onze blogpost op hoe u de nauwkeurigheid van uw serviceniveauprognose kunt meten om u te helpen bij het beoordelen van de juistheid van inventarisaanbevelingen die softwareleveranciers beweren te bieden.

 

Optimalisatie van toeleveringsketens voor nutsvoorzieningen Geavanceerde analyses voor toekomstige gereedheid

 

Maak gebruik van geavanceerde analyses en AI

Bij het introduceren van automatisering heeft elk nutsbedrijf zijn eigen doelen die moeten worden nagestreefd, maar u moet beginnen met het beoordelen van de huidige activiteiten om gebieden te identificeren die effectiever kunnen worden gemaakt. Sommige bedrijven geven misschien prioriteit aan financiële kwesties, maar andere geven misschien prioriteit aan wettelijke eisen, zoals uitgaven voor schone energie of sectorbrede veranderingen zoals slimme netwerken. De problemen van elk bedrijf zijn uniek, maar moderne software kan de weg wijzen naar een effectiever voorraadbeheersysteem dat overtollige voorraad minimaliseert en de juiste componenten op de juiste momenten op de juiste plaats plaatst.

Over het algemeen zijn initiatieven voor supply chain-optimalisatie essentieel voor nutsbedrijven die hun efficiëntie willen maximaliseren en hun kosten willen verlagen. Technologie stelt ons in staat om het integratieproces naadloos te laten verlopen, en u hoeft uw huidige ERP- of EAM-systeem niet te vervangen door dit te doen. Je moet gewoon beter gebruik maken van de data die je al hebt.

Een groot nutsbedrijf lanceerde bijvoorbeeld een strategisch Supply Chain Optimization (SCO)-initiatief en voegde best-in-class mogelijkheden toe door de selectie en integratie van commerciële kant-en-klare toepassingen. De belangrijkste hiervan was het Smart Inventory Planning and Optimization-systeem (Smart IP&O), bestaande uit de functionaliteit voor het voorspellen van onderdelen / vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Binnen slechts 90 dagen was het softwaresysteem operationeel, waardoor de voorraad al snel met $9.000.000 afnam, terwijl de beschikbaarheid van reserveonderdelen op een hoog niveau bleef. U kunt de casus hier lezen Elektriciteit gaat mee met Smart IP&O.

Nutsbedrijven kunnen ervoor zorgen dat ze hun voorraden reserveonderdelen op een efficiënte en kosteneffectieve manier kunnen beheren, zodat ze beter voorbereid zijn op de toekomst. Na verloop van tijd vertaalt dit evenwicht tussen vraag en aanbod zich in een aanzienlijke voorsprong. Het begrijpen van de Service Level Tradeoff Curve helpt bij het begrijpen van de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Dit leidt tot lagere operationele kosten, geoptimaliseerde voorraad en de zekerheid dat u aan de behoeften van uw klanten kunt voldoen.

 

 

 

Software voor planning van reserveonderdelen

De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

 

 

Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

 

Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.

 

    Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

    Net zoals de beroemde astronoom Copernicus ons begrip van de astronomie transformeerde door de zon in het centrum van ons universum te plaatsen, nodigen wij u vandaag uit om uw benadering van voorraadbeheer opnieuw centraal te stellen. En ook al is dit advies niet zo verhelderend, het zal uw bedrijf helpen voorkomen dat u verstrikt raakt in de aantrekkingskracht van voorraadproblemen – voortdurend heen en weer geslingerd tussen voorraadtekorten, overtollige zwaartekracht en de onverwachte kosmische kosten van het bespoedigen van goederen.

    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.

    In servicegerichte bedrijven zijn de gevolgen van voorraadtekorten vaak zeer groot. Het bereiken van een hoog serviceniveau is afhankelijk van de beschikbaarheid van de juiste onderdelen op het juiste moment. Het hebben van de juiste onderdelen is echter niet de enige factor. Uw Supply Chain-team moet voor elk onderdeel een consensusinventarisatieplan ontwikkelen en dit vervolgens voortdurend bijwerken om realtime veranderingen in vraag, aanbod en financiële prioriteiten weer te geven.

     

    Voorraadbeheer met serviceniveaugestuurde planning combineert de mogelijkheid om duizenden items te plannen met strategische modellering op hoog niveau. Dit vereist het aanpakken van de kernproblemen waarmee voorraadmanagers worden geconfronteerd:

    • Gebrek aan controle over het aanbod en de bijbehorende doorlooptijden.
    • Onvoorspelbare intermitterende vraag.
    • Conflicterende prioriteiten tussen onderhouds-/mechanische teams en materiaalbeheer.
    • Reactieve ‘afwachtende’ benadering van planning.
    • Verkeerd toegewezen voorraad, waardoor voorraadtekorten en overschotten ontstaan.
    • Gebrek aan vertrouwen in systemen en processen.

    De sleutel tot optimaal beheer van serviceonderdelen is het vinden van de balans tussen het bieden van uitstekende service en het beheersen van de kosten. Om dit te doen, moeten we de kosten van stockout vergelijken met de kosten van het aanhouden van extra voorraad reserveonderdelen. De kosten van een stockout zullen hoger zijn voor kritieke of noodreserveonderdelen, wanneer er een serviceniveauovereenkomst is met externe klanten, voor onderdelen die in meerdere activa worden gebruikt, voor onderdelen met langere doorlooptijden van leveranciers, en voor onderdelen met één enkele leverancier. De voorraadkosten kunnen worden beoordeeld door rekening te houden met de eenheidskosten, de rentetarieven, de magazijnruimte die zal worden verbruikt en de kans op veroudering (onderdelen die worden gebruikt in een wagenpark dat binnenkort met pensioen gaat, hebben bijvoorbeeld een hoger risico op veroudering).

    Om te bepalen hoeveel voorraad er voor elk onderdeel op de plank moet worden gelegd, is het van cruciaal belang om consensus te bereiken over de gewenste sleutelgegevens die de afwegingen blootleggen die het bedrijf moet maken om de gewenste KPI's te bereiken. Deze KPI's omvatten serviceniveaus die u vertellen hoe vaak u aan de gebruiksbehoeften voldoet zonder dat u tekortschiet in de voorraad, vulpercentages die u vertellen welk percentage van de vraag is gevuld, en bestelkosten geven een gedetailleerd overzicht van de kosten die u maakt wanneer u aanvullingsorders plaatst en ontvangt. Je hebt ook holdingkosten, die uitgaven omvatten zoals veroudering, belastingen en opslag, en tekortkosten die betrekking hebben op uitgaven die worden gemaakt wanneer er voorraadtekorten optreden.

    Een MRO-bedrijf of een team voor aftermarket-onderdelenplanning wenst mogelijk een 99%-serviceniveau voor alle onderdelen – dat wil zeggen dat het minimale voorraadrisico dat zij bereid zijn te accepteren 1% is. Maar wat als de hoeveelheid voorraad die nodig is om dat serviceniveau te ondersteunen, te duur is? Om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de vraag of die extra voorraadinvestering rendement oplevert, moet u de voorraadkosten kennen en die vergelijken met de voorraadkosten. Om de stockoutkosten te berekenen, vermenigvuldigt u twee belangrijke elementen: de kosten per stockout en het verwachte aantal stockouts. Om de voorraadwaarde te bepalen, vermenigvuldigt u de vereiste eenheden met de eenheidskosten van elk onderdeel. Bepaal vervolgens de jaarlijkse holdingkosten (doorgaans 25-35% van de eenheidskosten). Kies de optie die in totaal lagere kosten oplevert. Met andere woorden: als het voordeel dat gepaard gaat met het toevoegen van meer voorraad (lagere tekortkosten) groter is dan de kosten (hogere voorraadkosten), ga er dan voor. Een grondig begrip van deze statistieken en de bijbehorende afwegingen dient als kompas voor de besluitvorming.

    Moderne software helpt bij dit proces doordat u een groot aantal toekomstscenario's kunt simuleren. Door dit te doen, kunt u beoordelen hoe goed uw huidige voorraadbevoorradingsstrategieën waarschijnlijk zullen presteren in het licht van verschillende vraag- en aanbodpatronen. Als er iets tekortschiet of misgaat, is het tijd om uw aanpak opnieuw te kalibreren, waarbij u rekening houdt met actuele gegevens over de gebruiksgeschiedenis, doorlooptijden van leveranciers en kosten om zowel voorraad- als overvoorraadsituaties te voorkomen.

     

    Verbeter uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan op consistente wijze.

    Concluderend is het van cruciaal belang om uw serviceniveaugestuurde plan voortdurend te beoordelen. Door systematisch prestatiescenario's op te stellen en te verfijnen, kunt u belangrijke meetgegevens en doelen definiëren, de verwachte prestaties benchmarken en de berekening van het voorraadbeleid voor alle artikelen automatiseren. Dit iteratieve proces omvat het monitoren, herzien en herhalen van elke planningscyclus.

    De diepgang van uw analyse binnen dit voorraadbeleid is afhankelijk van de gegevens waarover u beschikt en de configuratiemogelijkheden van uw planningssysteem. Om optimale resultaten te bereiken, is het noodzakelijk om voortdurende gegevensanalyses uit te voeren. Dit impliceert dat een handmatige benadering van dataonderzoek doorgaans onvoldoende is voor de behoeften van de meeste organisaties.

    Bezoek de volgende blogs voor informatie over hoe Smart Software u kan helpen de doelstellingen van uw servicetoeleveringsketen te bereiken met servicegestuurde planning en meer.

    –   “Uitleggen wat serviceniveau betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware”  Aanbevelingen voor kous kunnen verwarrend zijn, vooral als ze botsen met de behoeften in de echte wereld. In dit bericht leggen we uit wat dat 99%-serviceniveau betekent en waarom het cruciaal is om de voorraad effectief te beheren en klanten tevreden te houden in het huidige competitieve landschap.

    – “Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelenService-level-driven serviceonderdelenplanning is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, risico-aangepaste beslissingsondersteuning.

    –   “Hoe u een doelserviceniveau kiest.Dit is een strategische beslissing over voorraadrisicobeheer, waarbij rekening wordt gehouden met de huidige serviceniveaus en opvullingspercentages, de doorlooptijden van de bevoorrading en de afwegingen tussen kapitaal-, voorraad- en opportuniteitskosten. Leer benaderingen die kunnen helpen.

    –   “De juiste voorspellingsnauwkeurigheid voor voorraadplanning.”  Het feit dat u een serviceniveaudoel stelt, betekent niet dat u dit ook daadwerkelijk zult bereiken. Als u geïnteresseerd bent in het optimaliseren van de voorraadniveaus, concentreer u dan op de nauwkeurigheid van de projectie van het serviceniveau. Leren hoe.

     

    Software voor planning van reserveonderdelen

    De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

    Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

     

     

    Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

     

    Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.

     

      Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen

      Voor te veel bedrijven wordt een cruciaal stukje data-feitenonderzoek – het meten van vraagonzekerheid – afgehandeld met eenvoudige maar onnauwkeurige vuistregels. Vraagplanners berekenen bijvoorbeeld vaak de veiligheidsvoorraad op basis van een door de gebruiker gedefinieerd veelvoud van de voorspelling of het historische gemiddelde. Of ze kunnen hun ERP configureren om meer te bestellen wanneer de beschikbare voorraad gedurende de doorlooptijd twee keer de gemiddelde vraag bereikt voor belangrijke artikelen en 1,5 keer voor minder belangrijke artikelen. Dit is een grote fout met kostbare gevolgen.

      De keuze uit meerdere wordt uiteindelijk een raadspel. Dit komt omdat geen mens precies kan berekenen hoeveel voorraad hij moet opslaan, rekening houdend met alle onzekerheden. Veelvouden van de gemiddelde doorlooptijdvraag zijn eenvoudig te gebruiken, maar u kunt nooit weten of het gebruikte veelvoud te groot of te klein is totdat het te laat is. En als je het eenmaal weet, is alle informatie veranderd, dus je moet opnieuw raden en dan afwachten hoe de laatste gok uitpakt. Met elke nieuwe dag heeft u nieuwe vraag, nieuwe details over doorlooptijden en zijn de kosten mogelijk veranderd. De gok van gisteren, ongeacht hoe goed opgeleid, is vandaag niet langer relevant. Bij een goede voorraadplanning mag geen sprake zijn van giswerk op het gebied van inventaris en prognoses. Beslissingen moeten worden genomen op basis van onvolledige informatie, maar gissen is niet de juiste keuze.

      Weten hoeveel u moet bufferen vereist een op feiten gebaseerde statistische analyse die nauwkeurig vragen kan beantwoorden zoals:

      • Hoeveel extra voorraad is er nodig om de serviceniveaus van 5% te verbeteren
      • Wat de klap op tijdige levering zal zijn als de voorraad met 5% wordt verminderd
      • Welk serviceniveaudoel is het meest winstgevend.
      • Hoe wordt het voorraadrisico beïnvloed door de willekeurige doorlooptijden waarmee we worden geconfronteerd?

      Intuïtie kan deze vragen niet beantwoorden, strekt zich niet uit over duizenden onderdelen en heeft het vaak bij het verkeerde eind. Data, waarschijnlijkheidsberekeningen en moderne software zijn veel effectiever. Het is niet de weg naar duurzame uitmuntendheid.