In deze blog sturen we het gesprek in de richting van het transformatieve potentieel van technologie op het gebied van voorraadbeheer. De discussie draait om de beperkingen van eenvoudig denken bij het beheren van voorraadbeheerprocessen en de noodzaak van het adopteren van systematische softwareoplossingen. Dr. Tom Willemain benadrukt het contrast tussen Smart Software en de basale, zij het comfortabele, benaderingen die doorgaans door veel bedrijven worden toegepast. Deze elementaire methoden, die vaak de voorkeur genieten vanwege hun gebruiksgemak en nulkosten, worden onder de loep genomen vanwege hun tekortkomingen bij het aanpakken van de dynamische uitdagingen van voorraadbeheer.

​

Het belang van dit onderwerp ligt in de cruciale rol die voorraadbeheer speelt in de operationele efficiëntie van een bedrijf en de directe impact ervan op klanttevredenheid en winstgevendheid. Dr. Tom Willemain wijst op de veelvoorkomende valkuilen van het vertrouwen op te eenvoudige vuistregels, zoals het grillige kinderrijmpje dat door een bedrijf wordt gebruikt om de herschikkingspunten te bepalen, of de onderbuikgevoel-methode, die afhangt van niet-kwantificeerbare intuïtie in plaats van van gegevens. Hoewel deze benaderingen aantrekkelijk zijn in hun eenvoud, slagen ze er niet in zich aan te passen aan marktschommelingen, de betrouwbaarheid van leveranciers of veranderingen in de vraag, waardoor aanzienlijke risico's voor het bedrijf ontstaan. De video bekritiseert ook de praktijk van het vaststellen van herschikkingspunten op basis van veelvouden van de gemiddelde vraag, waarbij de minachting voor de volatiliteit van de vraag wordt benadrukt, een fundamentele overweging in de voorraadtheorie.

Concluderend pleit de presentator voor een meer geavanceerde, datagestuurde benadering van voorraadbeheer. Door gebruik te maken van geavanceerde softwareoplossingen zoals die van Smart Software, kunnen bedrijven complexe vraagpatronen nauwkeurig modelleren en voorraadregels stresstesten aan de hand van talloze toekomstscenario's. Deze wetenschappelijke methode maakt het mogelijk om bestelpunten in te stellen die rekening houden met de reële variabiliteit, waardoor het risico op voorraadtekorten en de daaraan verbonden kosten worden geminimaliseerd. De video benadrukt dat, hoewel eenvoudige heuristieken verleidelijk kunnen zijn vanwege hun gebruiksgemak, ze niet geschikt zijn voor de huidige dynamische marktomstandigheden. De presentator moedigt kijkers aan om technologische oplossingen te omarmen die professionele nauwkeurigheid en aanpassingsvermogen bieden en duurzaam zakelijk succes garanderen.

In deze videoblog onderzoeken we de integrale rol die voorraadmodellen spelen bij het vormgeven van de besluitvormingsprocessen van professionals in verschillende sectoren. Deze modellen, of het nu tastbare computersimulaties zijn of immateriële mentale constructies, dienen als cruciale hulpmiddelen bij het beheersen van de complexiteit van moderne zakelijke omgevingen. De discussie begint met een overzicht van hoe deze modellen worden gebruikt om resultaten te voorspellen en activiteiten te stroomlijnen, waarbij de relevantie ervan in een voortdurend evoluerend marktlandschap wordt benadrukt.

De discussie onderzoekt verder hoe verschillende modellen strategische besluitvormingsprocessen duidelijk beïnvloeden. De mentale modellen die professionals door ervaring ontwikkelen, vormen bijvoorbeeld vaak een leidraad voor de eerste reacties op operationele uitdagingen. Deze modellen zijn subjectief en opgebouwd op basis van persoonlijke inzichten en ervaringen uit het verleden met vergelijkbare situaties, waardoor snelle, intuïtieve besluitvorming mogelijk is. Aan de andere kant bieden computergebaseerde modellen een objectiever raamwerk. Ze gebruiken historische gegevens en algoritmische berekeningen om toekomstige scenario's te voorspellen en bieden zo een kwantitatieve basis voor beslissingen waarbij rekening moet worden gehouden met meerdere variabelen en mogelijke uitkomsten. In dit gedeelte worden specifieke voorbeelden belicht, zoals de impact van het aanpassen van bestelhoeveelheden op voorraadkosten en bestelfrequentie of de effecten van fluctuerende doorlooptijden op serviceniveaus en klanttevredenheid.

Concluderend: terwijl mentale modellen een raamwerk bieden dat is gebaseerd op ervaring en intuïtie, bieden computermodellen een gedetailleerder en getalsmatig perspectief. Het combineren van beide typen modellen zorgt voor een robuuster besluitvormingsproces, waarbij theoretische kennis in evenwicht wordt gebracht met praktische ervaring. Deze aanpak vergroot het inzicht in de voorraaddynamiek en geeft professionals de tools in handen om zich effectief aan veranderingen aan te passen, waardoor duurzaamheid en concurrentievermogen op hun respectieve vakgebieden worden gewaarborgd.

In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. Met meer dan 13.700 geregistreerde onderdelen bieden de gegevens een uitstekende gelegenheid om in de complexiteit van voorraadoperaties te duiken en verbeterpunten te identificeren.

Het begrijpen en aanpakken van afwijkingen in inventarisgegevens is om verschillende redenen belangrijk. Het zorgt niet alleen voor een efficiënte werking van voorraadsystemen, maar minimaliseert ook de kosten en verbetert de servicekwaliteit. Deze videoblog onderzoekt vier fundamentele regels van voorraadbeheer en laat aan de hand van praktijkgegevens zien hoe afwijkingen van deze regels onderliggende problemen kunnen signaleren. Door aspecten als artikelkosten, doorlooptijden, voorhanden en in bestelling zijnde eenheden en de parameters die het aanvulbeleid sturen te onderzoeken, biedt de video een uitgebreid overzicht van de potentiële uitdagingen en inefficiënties die op de loer liggen in voorraadgegevens. 

We benadrukken het belang van regelmatige analyse van voorraadgegevens en hoe een dergelijke analyse kan dienen als een krachtig hulpmiddel voor voorraadbeheerders, waardoor ze problemen kunnen detecteren en corrigeren voordat ze escaleren. Het vertrouwen op verouderde benaderingen kan tot onnauwkeurigheden leiden, resulterend in overtollige voorraden of onvervulde klantverwachtingen, wat op zijn beurt aanzienlijke financiële gevolgen en inefficiënties in de bedrijfsvoering kan veroorzaken.

Door een gedetailleerd onderzoek van de dataset van het openbaar vervoersbedrijf brengt de videoblog een duidelijke boodschap over: proactieve beoordeling van inventarisgegevens is essentieel voor het handhaven van een optimale voorraadoperatie, om ervoor te zorgen dat onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is en om onnodige uitgaven te vermijden.

Door gebruik te maken van geavanceerde voorspellende analysetools zoals Smart Inventory Planning en Optimization kunt u uw voorraadgegevens onder controle houden. Smart IP&O geeft u op elk moment beslissende vraag- en voorraadinzichten in veranderende vraagpatronen voor reserveonderdelen, waardoor uw organisatie beschikt over de informatie die nodig is voor strategische besluitvorming.

Feynmans perspectief belicht onze reis: “In haar pogingen om zoveel mogelijk over de natuur te leren, heeft de moderne natuurkunde ontdekt dat bepaalde dingen nooit met zekerheid ‘gekend’ kunnen worden. Veel van onze kennis moet altijd onzeker blijven. Het meeste wat we kunnen weten is in termen van waarschijnlijkheden.” – Richard Feynman, The Feynman Lectures on Physics.

Wanneer we de complexe wereld van de logistiek proberen te begrijpen, speelt willekeur een cruciale rol. Dit introduceert een interessante paradox: in een realiteit waarin precisie en zekerheid worden gewaardeerd, zou de onvoorspelbare aard van vraag en aanbod daadwerkelijk als een strategische bondgenoot kunnen dienen?

De zoektocht naar nauwkeurige voorspellingen is niet alleen een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van operationeel succes in tal van sectoren. Voor vraagplanners die moeten anticiperen op de productvraag zijn de gevolgen van het goed of fout doen van de vraag van cruciaal belang. Daarom is het herkennen en benutten van de kracht van willekeur niet slechts een theoretische oefening; het is een noodzaak voor veerkracht en aanpassingsvermogen in een steeds veranderende omgeving.

Onzekerheid omarmen: dynamische, stochastische en Monte Carlo-methoden

Dynamische modellering: De zoektocht naar absolute precisie in voorspellingen negeert de intrinsieke onvoorspelbaarheid van de wereld. Traditionele voorspellingsmethoden, met hun rigide raamwerken, schieten tekort in het accommoderen van de dynamiek van verschijnselen in de echte wereld. Door onzekerheid te omarmen, kunnen we overgaan op flexibelere en dynamischere modellen waarin willekeur als fundamentele component is opgenomen. In tegenstelling tot hun rigide voorgangers zijn deze modellen ontworpen om te evolueren als reactie op nieuwe gegevens, waardoor veerkracht en aanpassingsvermogen worden gegarandeerd. Deze paradigmaverschuiving van een deterministische naar een probabilistische benadering stelt organisaties in staat met meer vertrouwen door onzekerheid te navigeren en weloverwogen beslissingen te nemen, zelfs in volatiele omgevingen.

Stochastische modellering leidt voorspellers door de mist van onvoorspelbaarheid met de principes van waarschijnlijkheid. In plaats van te proberen willekeur te elimineren, omarmen stochastische modellen het. Deze modellen schuwen het idee van een enkelvoudige, vooraf bepaalde toekomst, maar presenteren in plaats daarvan een reeks mogelijke uitkomsten, elk met een geschatte waarschijnlijkheid. Deze benadering biedt een genuanceerder en realistischer beeld van de toekomst, waarbij de inherente variabiliteit van systemen en processen wordt erkend. Door een spectrum van potentiële toekomsten in kaart te brengen, voorziet stochastische modellering besluitvormers van een alomvattend inzicht in onzekerheid, waardoor strategische planning mogelijk is die zowel geïnformeerd als flexibel is.

Vernoemd naar het historische centrum van toeval en fortuin, maken Monte Carlo-simulaties gebruik van de kracht van willekeur om het uitgestrekte landschap van mogelijke uitkomsten te verkennen. Deze techniek omvat het genereren van duizenden, zo niet miljoenen, scenario's door middel van willekeurige steekproeven, waarbij elk scenario een ander toekomstbeeld schetst, gebaseerd op de inherente onzekerheden van de echte wereld. Beslissers kunnen, gewapend met inzichten uit Monte Carlo-simulaties, de reikwijdte van de mogelijke gevolgen van hun beslissingen inschatten, waardoor het een instrument van onschatbare waarde is voor risicobeoordeling en strategische planning in onzekere omgevingen.

Successen in de echte wereld: het benutten van willekeur

De strategie om willekeur in de prognoses te integreren is in diverse sectoren van onschatbare waarde gebleken. Grote beleggingsondernemingen en banken vertrouwen bijvoorbeeld voortdurend op stochastische modellen om het volatiele gedrag van de aandelenmarkt het hoofd te bieden. Een opmerkelijk voorbeeld is de manier waarop hedgefondsen deze modellen gebruiken om prijsbewegingen te voorspellen en risico's te beheren, wat leidt tot meer strategische beleggingskeuzes.

Op dezelfde manier vertrouwen veel bedrijven op het gebied van supply chain management op Monte Carlo-simulaties om de onvoorspelbaarheid van de vraag aan te pakken, vooral tijdens piekseizoenen zoals de feestdagen. Door verschillende scenario's te simuleren, kunnen ze zich op een reeks uitkomsten voorbereiden en ervoor zorgen dat ze over voldoende voorraadniveaus beschikken zonder dat ze te veel middelen inzetten. Deze aanpak minimaliseert het risico op voorraadtekorten en overtollige voorraad.

Deze successen uit de praktijk benadrukken de waarde van het integreren van willekeur in voorspellingsinspanningen. In plaats van de tegenstander te zijn die vaak wordt gezien, ontpopt willekeur zich als een onmisbare bondgenoot in het ingewikkelde ballet van voorspellingen. Door methoden te hanteren die rekening houden met de inherente onzekerheid van de toekomst – ondersteund door geavanceerde tools als Smart IP&O – kunnen organisaties met vertrouwen en flexibiliteit door het onvoorspelbare navigeren. In het grote geheel van voorspellingen kan het dus verstandig zijn om het idee te omarmen dat we weliswaar geen controle hebben over de worp van de dobbelstenen, maar dat we er wel een strategie omheen kunnen bedenken.

Probabilistische scenario's zijn reeksen gegevenspunten die worden gegenereerd om potentiële situaties uit de echte wereld weer te geven. In tegenstelling tot scenario's in oorlogsspellen of andere simulaties zijn dit synthetische tijdreeksen die worden gebruikt als input voor systeemmodellen of als intuïtiebouwers voor besluitvormers.

Scenario's van de toekomstige vraag naar artikelen kunnen bijvoorbeeld worden ingevoerd in Monte Carlo-simulatiemodellen van voorraadbeheersystemen, waardoor een virtueel laboratorium ontstaat waarin de gevolgen van managementbeslissingen kunnen worden onderzocht, zoals het wijzigen van bestelpunten en/of bestelhoeveelheden. Bovendien kunnen grafieken van meetgegevens, zoals voorhanden voorraad of stockouts, voorraadplanners helpen hun ‘gevoel’ voor de willekeur die inherent is aan hun activiteiten te verdiepen.

Figuur 1 toont dagelijkse vraagscenario's die zijn gegenereerd op basis van een enkele waargenomen vraagreeks die gedurende één jaar is geregistreerd. Merk op dat hetzelfde proces voor het genereren van gegevens er in detail “heel anders uit kan zien” van monster tot monster. Dit bootst het echte leven na.

Figuur 1: Een waargenomen vraagvolgorde en daarvan afgeleide vraagscenario’s.

Figuur 2 toont twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorraad in een bepaald voorraadbeheersysteem. Het verschil tussen de twee voorraadgrafieken illustreert de mate waarin de willekeur in de vraag het probleem domineert. Het bovenste plot toont twee afleveringen van stockout, terwijl het onderste plot negen toont. Door het gemiddelde te nemen over vele scenario's zullen de typische waarden van Key Performance Metrics (KPI's) worden verduidelijkt, zoals het gemiddelde aantal stockouts dat is gekoppeld aan elke keuze van het bestelpunt en de bestelhoeveelheid (die respectievelijk 10 en 25 zijn in figuur 2).

Figuur 2: Twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorhanden voorraad

In deze notitie beschrijven we technieken voor het maken van scenario's en geven we criteria op voor het evalueren van scenariogeneratoren.

Criteria voor scenario's

Zoals we hieronder zullen zien, zijn er verschillende manieren om scenario's te maken. Ongeacht de bron, welke criteria definiëren een ‘goed’ scenario? Er zijn vier hoofdcriteria: trouw, variëteit, hoeveelheid en kosten. Trouw vat samen hoe nauwkeurig een scenario situaties uit de echte wereld imiteert. High-fidelity betekent dat de scenario's de werkelijke gebeurtenissen nauwkeurig weerspiegelen en een solide basis vormen voor analyse en besluitvorming. Verscheidenheid beschrijft de diversiteit aan scenario's die een generator kan creëren. Een veelzijdige generator kan een breed scala aan potentiële situaties simuleren, waardoor mogelijkheden en risico's grondig kunnen worden verkend. Hoeveelheid verwijst naar het aantal scenario's dat een generator kan produceren. Een generator die een groot aantal scenario's kan creëren, levert voldoende gegevens voor analyse. Kosten houdt rekening met zowel de computer- als de menselijke hulpbronnen die nodig zijn om de scenario's te produceren. Een efficiënte scenariogenerator brengt kwaliteit in evenwicht met het gebruik van hulpbronnen, zodat de inspanning wordt gerechtvaardigd door de waarde en nauwkeurigheid van de resultaten.

Scenariogeneratie

Denk opnieuw aan een scenario als een tijdreeks. Hoe komen scenario's tot stand?

1. Gepetto's werkplaats: Deze aanpak omvat het handmatig vervaardigen van scenario's door experts. Hoewel het high-fidelity (realisme) kan opleveren, vergt het zeer veel middelen en kan het niet gemakkelijk variatie genereren, wat een groot aantal scenario's vereist.
2. Groundhog-dag: Bij deze methode wordt herhaaldelijk één enkele praktijksituatie als input gebruikt. Hoewel het per definitie realistisch en kosteneffectief is (er worden geen andere middelen gebruikt dan het vastleggen van de gegevens), mist deze aanpak variatie en kan daarom de diversiteit van scenario's uit de echte wereld niet accuraat weerspiegelen.
3. Parametrische modellen: Voorbeelden van parametrische modellen zijn de klassiekers die in de klassen van de Statistiek worden bestudeerd: Normaal, exponentieel, Poisson, enz. De vraagdiagrammen in Figuur 2 worden parametrisch gegenereerd, zijnde de kwadraten van willekeurige Poisson-variabelen. Deze modellen genereren een onbeperkt aantal goedkope scenario's met een goede variëteit, maar ze geven niet altijd de complexiteit van gegevens uit de echte wereld weer, waardoor de betrouwbaarheid mogelijk in gevaar komt. Wanneer de werkelijkheid ingewikkelder is, genereren deze modellen te vereenvoudigde scenario's.
4. Niet-parametrische tijdreeksbootstraps: Deze aanpak kan goed scoren op alle criteria: trouw, variëteit, kwantiteit en kosten. Het is een veelzijdige methode die uitblinkt in het creëren van enorme aantallen realistische scenario's. De synthetische vraaggeschiedenissen in Figuur 1 zijn eenvoudige bootstrap-voorbeelden, gebaseerd op de waargenomen waarden in de bovenste grafiek. (Zie de onderstaande links voor enkele details over het genereren van scenario's.)

Scenario's exploiteren

Scenario's bewijzen hun waarde op twee manieren: als input voor besluitvorming en als intuïtiebouwers. Wanneer vraagscenario's bijvoorbeeld worden gebruikt als input voor simulatiemodellen, maken ze stresstests en prestatieschattingen voor systeemontwerp mogelijk. Scenario's kunnen ook dienen als intuïtiebouwers voor besluitvormers of systeembeheerders. Hun visuele weergave helpt bij het ontwikkelen van inzicht in en waardering voor de risico's die gepaard gaan met het nemen van operationele beslissingen, of het nu gaat om vraagvoorspelling of voorraadbeheer.

Scenario-gebaseerde analyse is zeer computerintensief, vooral wanneer de scenario's worden gegenereerd door middel van bootstrapping. Bij Smart Software gebeurt het rekenen in de cloud. Stel je de rekenlast voor die gepaard gaat met het bepalen van bestelpunten en bestelhoeveelheden voor elk van de tienduizenden voorraadartikelen met behulp van honderden of duizenden vraagsimulaties voor elk artikel. Stel je verder voor dat de software niet alleen een specifiek voorgesteld paar van bestelpunten en bestelhoeveelheid evalueert, maar door de hele “ontwerpruimte” van paren dwaalt om het beste paar controleparameters voor elk item te vinden. Om dit praktisch te maken, profiteren we van de parallelle verwerkingskracht van de cloud. In wezen krijgt elk inventarisitem een eigen computer toegewezen die bij de berekeningen kan worden gebruikt, zodat al dat computerwerk tegelijkertijd kan plaatsvinden in plaats van opeenvolgend. Nu kunnen we losgaan en u echt de resultaten bezorgen die u nodig heeft.

Meer leren

Wie geïnteresseerd is in verdere technische details en referenties, kan hier meer informatie vinden.

Wat maakt een probabilistische voorspelling?

Probabilistische prognoses voor intermitterende vraag