Overstocking van voorraden kan zowel de financiële stabiliteit als de operationele efficiëntie schaden. Wanneer een organisatie overstocking heeft, legt het kapitaal vast in overtollige voorraden die mogelijk niet verkocht worden, wat de opslagkosten en het risico op veroudering van de voorraad verhoogt. Bovendien hadden de fondsen die gebruikt werden om de overtollige voorraad te kopen beter geïnvesteerd kunnen worden in andere gebieden van het bedrijf, zoals marketing of onderzoek en ontwikkeling. Overstocking belemmert ook de cashflow, omdat geld vastzit in voorraden in plaats van beschikbaar is voor onmiddellijke operationele behoeften. Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier volgt een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen.

1 Onjuiste vraagvoorspelling

Een van de belangrijkste oorzaken van overstocking is onnauwkeurige vraagvoorspelling. Wanneer bedrijven vertrouwen op verouderde voorspellingsmethoden of onvoldoende gegevens, kunnen ze de vraag gemakkelijk overschatten, wat leidt tot overstocking. Een goed voorbeeld is de kledingindustrie, waar modetrends snel kunnen veranderen. Een bekend modemerk kreeg onlangs te maken met uitdagingen nadat het de vraag naar een nieuwe kledinglijn had overschat op basis van gebrekkige data-analyse, wat leidde tot onverkochte voorraad.

Om dit probleem aan te pakken, kunnen bedrijven nieuwe technologieën implementeren die automatisch de beste prognosemethoden voor de gegevens selecteren, waarbij trends en seizoenspatronen worden opgenomen om nauwkeurigheid te garanderen. Door de nauwkeurigheid van de prognose te verbeteren, kunnen bedrijven hun inventaris beter afstemmen op de werkelijke vraag, wat leidt tot nauwkeuriger voorraadbeheer en minder overstockscenario's. Een hardwareretailer die Smart Demand Planner gebruikte, verminderde bijvoorbeeld prognosefouten met 15%, wat het potentieel voor aanzienlijke verbetering in voorraadbeheer aantoont.

2 Onjuist voorraadbeheer

Effectief voorraadbeheer is fundamenteel om overstocking te voorkomen. Zonder nauwkeurige systemen om voorraadniveaus bij te houden, kunnen bedrijven overtollige voorraad bestellen en hogere kosten maken. Dit probleem komt vaak voort uit afhankelijkheid van spreadsheets of inefficiënte ERP-systemen die geen realtime data-integratie hebben.

State-of-the-art technologieën bieden realtime inzicht in voorraadniveaus, waardoor bedrijven bestelprocessen kunnen automatiseren en optimaliseren. Een groot elektriciteitsbedrijf had te maken met uitdagingen bij het behouden van de beschikbaarheid van serviceonderdelen zonder overbevoorrading, waarbij meer dan 250.000 onderdeelnummers werden beheerd in een divers netwerk van elektriciteitsopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het bedrijf verving zijn verouderde systeem door Smart IP&O en integreerde het in realtime met hun Enterprise Asset Management (EAM)-systeem. Smart IP&O stelde het nutsbedrijf in staat om 'what-if'-scenario's te gebruiken, digitale tweelingen van alternatieve voorraadbeleid te creëren en prestaties te simuleren op basis van belangrijke prestatie-indicatoren, zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, vulpercentages en tekortkosten. Hierdoor kon het nutsbedrijf gerichte aanpassingen doen aan hun voorraadparameters, die vervolgens werden geïmplementeerd in hun EAM-systeem, wat leidde tot optimale aanvullingen van reserveonderdelen.

Het resultaat was significant: een vermindering van de voorraad met $9 miljoen, waardoor er geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwam, terwijl de beoogde serviceniveaus van meer dan 99% werden gehandhaafd.

3 overdreven optimistische verkoopprognoses

Bedrijven, met name die in groeifases, kunnen hogere verkopen voorspellen dan ze realiseren, wat leidt tot overtollige voorraad die bedoeld is om te voldoen aan de verwachte vraag die nooit werkelijkheid wordt. Een voorbeeld hiervan is het recente geval met een fabrikant van elektrische voertuigen die hoge verkopen voor zijn vrachtwagen voorspelde, maar te maken kreeg met vertragingen in de productie en een lagere vraag dan verwacht, wat resulteerde in een overschot aan componenten en onderdelen. Deze verkeerde berekening leidde tot hogere opslagkosten en beperkte financiële middelen.

Een ander bedrijf in de automotive aftermarket had moeite om onderdelen die af en toe werden gevraagd nauwkeurig te voorspellen, wat vaak resulteerde in overstocking en stockouts. Met behulp van AI-gestuurde technologie kon het bedrijf backorders en verloren verkopen aanzienlijk verminderen, met een verbetering van de vulpercentages van 93% naar 96% binnen slechts drie maanden. Door gebruik te maken van Smart IP&O-prognosetechnologieën kon het bedrijf nauwkeurige schattingen genereren van de cumulatieve vraag over doorlooptijden, wat een beter zicht bood op potentiële vraagscenario's. Dit zorgde voor geoptimaliseerde voorraadniveaus, lagere opslagkosten en verbeterde financiële efficiëntie door de voorraad af te stemmen op de werkelijke vraag.

4 Kortingen bij bulkaankopen

De aantrekkingskracht van kostenbesparingen door bulkaankopen kan bedrijven ertoe aanzetten om meer te kopen dan nodig is, waardoor kapitaal en opslagruimte worden vastgelegd. Dit leidt vaak tot opslagproblemen wanneer overtollige voorraad wordt besteld om korting te krijgen.

Om deze uitdaging aan te gaan, moeten bedrijven de voordelen van bulkkortingen afwegen tegen de kosten van het aanhouden van overtollige voorraad. Technologie van de volgende generatie kan helpen de meest kosteneffectieve inkoopstrategie te identificeren door directe besparingen in evenwicht te brengen met opslagkosten op de lange termijn. Door Smart IP&O te implementeren, kon MNR de voorraadvereisten nauwkeurig voorspellen en zijn voorraadbeheerprocessen optimaliseren. Dit leidde tot een vermindering van 8% in de onderdelenvoorraad, waardoor een hoog klantenserviceniveau van 98,7% werd bereikt en de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur werd teruggebracht van een geprojecteerde 10% naar slechts 6%.

5 Seizoensgebonden Vraagschommelingen

Moeilijkheden bij het afstemmen van de voorraad op de seizoensgebonden vraag kunnen leiden tot overtollige voorraad zodra de piekverkoopperiode voorbij is. Speelgoedfabrikanten kunnen bijvoorbeeld te veel speelgoed met een vakantiethema produceren, alleen om na de feestdagen met een lage vraag te worden geconfronteerd. De mode-industrie ervaart vaak soortgelijke uitdagingen, waarbij bepaalde stijlen verouderd raken naarmate de seizoenen veranderen. De nieuwste technologieën kunnen bedrijven helpen om seizoensgebonden vraagverschuivingen te anticiperen en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen. Door eerdere verkoopgegevens te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, kunnen bedrijven zich beter voorbereiden op seizoensgebonden schommelingen, het risico op overbevoorrading minimaliseren en de voorraadomzet verbeteren.

6 Variabiliteit in de levertijd van leveranciers

Onbetrouwbare levertijden van leveranciers kunnen leiden tot overstocking als buffer tegen vertragingen. Als levertijden verbeteren of de vraag onverwachts afneemt, kunnen bedrijven overtollige voorraad hebben. Een distributeur van auto-onderdelen kan bijvoorbeeld onderdelen opslaan om vertragingen bij leveranciers te beperken, maar dan merken ze dat de levertijden plotseling verbeteren.

Geavanceerde technologie kan helpen door realtime data en voorspellende analyses te leveren om de variabiliteit van de doorlooptijd beter te beheren. Deze tools stellen bedrijven in staat om hun orders dynamisch aan te passen, waardoor de behoefte aan overmatige veiligheidsvoorraad afneemt.

7 Onvoldoende voorraadbeleid

Verouderde of onjuiste voorraadbeleidsregels, zoals foutieve Min/Max-instellingen, kunnen leiden tot overbestelling. Door echter moderne technologie te gebruiken om voorraadbeleidsregels regelmatig te controleren en bij te werken, wordt ervoor gezorgd dat ze aansluiten bij de huidige bedrijfsbehoeften en marktomstandigheden. Door beleid up-to-date te houden, kunnen bedrijven het risico op overstocking als gevolg van procedurele fouten verminderen. Een recente casestudy liet zien hoe een grote retailer Smart IP&O gebruikte om voorraadbeleidsregels te herzien, wat resulteerde in een 15%-reductie in overstock​​.

8 Promoties en marketingcampagnes

Een verkeerde afstemming tussen marketinginspanningen en de werkelijke vraag van klanten kan ertoe leiden dat bedrijven de impact van promoties overschatten, wat resulteert in onverkochte voorraad. Een cosmeticabedrijf kan bijvoorbeeld een product in beperkte oplage overproduceren, in de verwachting van een hoge vraag die niet uitkomt. Door Smart IP&O in te zetten, kunnen marketinginitiatieven worden afgestemd op realistische vraagverwachtingen, waardoor overtollige voorraad wordt vermeden. Door marketingplannen te integreren met vraagvoorspellingen, kunnen bedrijven hun promotionele strategieën optimaliseren om beter aan te sluiten bij de werkelijke interesse van klanten.

9 Angst voor voorraadtekorten

Bedrijven houden vaak hogere voorraadniveaus aan om voorraadtekorten te voorkomen, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten. Deze angst kan bedrijven ertoe aanzetten om te veel voorraad aan te leggen als vangnet, vooral in sectoren waar klanttevredenheid en -behoud cruciaal zijn. Een opvallend voorbeeld is een grote winkelketen die zijn voorraad huishoudelijke artikelen aanzienlijk uitbreidde om voorraadtekorten te voorkomen. Hoewel deze strategie aanvankelijk hielp om aan de vraag van klanten te voldoen, resulteerde dit later in overtollige voorraad toen de aankooppatronen van consumenten zich stabiliseerden. Deze overstocking droeg bij aan een winstdaling van bijna 90% in het tweede kwartaal, grotendeels als gevolg van afprijzingen en het opruimen van overtollige voorraad.

Om dergelijke situaties te beperken, kunnen bedrijven geavanceerde voorraadplannings- en optimalisatietools gebruiken om nauwkeurige vraagvoorspellingen te doen. Een toonaangevende elektronicafabrikant gebruikte bijvoorbeeld de Smart IP&O-oplossing om de voorraadniveaus te verlagen met 20% zonder dat dit gevolgen had voor de serviceniveaus. Dit verlaagde effectief de kosten en zorgde ervoor dat de klanttevredenheid behouden bleef door te zorgen dat ze de juiste hoeveelheid voorraad bij de hand hadden.

10 Overcompensatie voor problemen in de toeleveringsketen

Bedrijven kunnen te veel voorraad aanleggen om zich te beschermen tegen voortdurende verstoringen in de toeleveringsketen, maar dit kan leiden tot opslagproblemen. Een technologiebedrijf kan bijvoorbeeld componenten opslaan om mogelijke problemen in de toeleveringsketen te voorkomen, wat resulteert in overtollige voorraad en hogere kosten. Geavanceerde systemen kunnen bedrijven helpen om beter te anticiperen op en te reageren op uitdagingen in de toeleveringsketen, door de behoefte aan veiligheidsvoorraad in evenwicht te brengen met het risico van te veel voorraad. Een technologiebedrijf gebruikte Smart IP&O om zijn voorraadstrategie te stroomlijnen, waarbij de overtollige voorraad werd verminderd tegen 20% en de veerkracht van de toeleveringsketen behouden bleef.

11 Lange levertijden en onbetrouwbare leveranciers

Lange doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers kunnen ertoe leiden dat bedrijven meer voorraad bestellen dan nodig is om potentiële leveringstekorten te dekken. Minder kritieke artikelen waarvan wordt voorspeld dat ze een zeer hoog serviceniveau bereiken, vertegenwoordigen echter kansen om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te targeten voor minder kritieke artikelen, zal de voorraad na verloop van tijd de "juiste grootte" hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de opslagkosten en de waarde van de voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met meer dan $4.000.000 terwijl het serviceniveau werd verbeterd met behulp van onze geavanceerde technologie.

12 Gebrek aan realtime inzicht in de voorraad

Zonder realtime inzicht in de voorraad bestellen bedrijven vaak meer voorraad dan nodig is, wat leidt tot inefficiëntie en hogere kosten. Smart IP&O stelde Seneca-bedrijven in staat om de vraag op elke voorraadlocatie te modelleren en, met behulp van servicelevelgestuurde planning, te bepalen hoeveel er moet worden opgeslagen om het vereiste serviceniveau te bereiken. Door verschillende scenario's uit te voeren en te vergelijken, kunnen ze eenvoudig optimale voorraadbeleidsregels definiëren en bijwerken voor elke technische ondersteuningsvertegenwoordiger en voorraadruimten.

De software heeft veldtechnici bewijs geleverd dat ze voorheen niet hadden, door hun werkelijke verbruik, de frequentie van het gebruik van onderdelen en de reden voor het voorraadbeleid te tonen, waarbij 90% werd gebruikt als de beoogde serviceniveaunorm. Veldtechnici hebben het gebruik ervan omarmd, met significante resultaten: de voorraad "Zero Turns" is gedaald van $400K tot minder dan $100K, de "First Fix Rate" overschrijdt 90% en de totale voorraadinvestering is met meer dan 25% gedaald, van $11 miljoen tot $ 8 miljoen .

Concluderend vormt overstocking een ernstige bedreiging voor de winstgevendheid en efficiëntie van bedrijven, wat leidt tot hogere opslagkosten, vastgelopen kapitaal en mogelijke veroudering van goederen. Deze problemen kunnen de middelen belasten en het vermogen van een bedrijf om te reageren op marktveranderingen beperken. Overstocking kan echter effectief worden beheerd door de oorzaken ervan te begrijpen, zoals onnauwkeurige vraagvoorspellingen, langere doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers. Het implementeren van robuuste AI-gestuurde oplossingen zoals Smart IP&O kan bedrijven helpen voorraadniveaus te optimaliseren, overtollige voorraad te verminderen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Door geavanceerde prognose- en voorraadoptimalisatietools te benutten, kunnen bedrijven de juiste balans vinden tussen het voldoen aan de vraag van klanten en het minimaliseren van voorraadgerelateerde kosten.

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.

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.

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.

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.

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.

In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.

Aanvankelijk, in de jaren tachtig, werd de gebruikelijke praktijk van het gebruik van jaarlijkse gegevens voor prognoses en de introductie van maandelijkse gegevens als innovatief beschouwd. Deze periode markeerde het begin van een trend in de richting van het verhogen van de resolutie van data-analyse, waardoor bedrijven snellere verschuivingen in de marktdynamiek kunnen opvangen en hierop kunnen reageren. Naarmate we verder kwamen in de jaren 2000, was de norm van maandelijkse data-analyse ingeburgerd, maar de 'cool kids' – vernieuwers aan de rand van business analytics – begonnen te experimenteren met wekelijkse data. Deze verschuiving werd gedreven door de noodzaak om de bedrijfsactiviteiten te synchroniseren met de steeds volatielere marktomstandigheden en het consumentengedrag dat snellere reacties vergde dan maandelijkse cycli konden bieden. Tegenwoordig, in de jaren 2020, is de grens weliswaar nog steeds gebruikelijk, maar is de grens opnieuw verschoven, dit keer naar dagelijkse data-analyse, waarbij sommige pioniers zich zelfs aan uuranalyses wagen.

De echte kracht van dagelijkse data-analyse ligt in het vermogen om een gedetailleerd beeld te geven van de bedrijfsvoering, waarbij dagelijkse schommelingen worden vastgelegd die door maandelijkse of wekelijkse gegevens over het hoofd kunnen worden gezien. De complexiteit van dagelijkse gegevens vereist echter geavanceerde analytische benaderingen om betekenisvolle inzichten te verkrijgen. Op dit niveau vereist het begrijpen van de vraag het worstelen met concepten als wisselvalligheid, seizoensinvloeden, trends en volatiliteit. Intermittentie, of het optreden van dagen zonder vraag, wordt duidelijker bij een dagelijkse granulariteit en vereist gespecialiseerde voorspellingstechnieken zoals de methode van Croston voor nauwkeurige voorspellingen. Seizoensgebondenheid op dagelijks niveau kan meerdere patronen aan het licht brengen, zoals hogere verkopen in het weekend of op feestdagen, die maandelijkse gegevens zouden maskeren. Trends kunnen worden waargenomen als stijgingen of dalingen van de vraag op de korte termijn, waardoor flexibele aanpassingsstrategieën nodig zijn. Ten slotte wordt de volatiliteit op dagelijks niveau geaccentueerd, wat significantere schommelingen in de vraag laat zien dan uit maandelijkse of wekelijkse analyses blijkt, wat van invloed kan zijn op de voorraadbeheerstrategieën en de behoefte aan buffervoorraden. Dit niveau van complexiteit onderstreept de behoefte aan geavanceerde analytische hulpmiddelen en expertise op het gebied van dagelijkse data-analyse.

Kortom, de evolutie van minder frequente naar dagelijkse tijdreeksvoorspellingen markeert een substantiële verschuiving in de manier waarop bedrijven data-analyse benaderen. Deze transitie weerspiegelt niet alleen het steeds snellere tempo van het bedrijfsleven, maar onderstreept ook de behoefte aan tools die een grotere granulariteit van de gegevens aankunnen. De toewijding van Smart Software aan het verfijnen van de analytische mogelijkheden voor het beheren van dagelijkse gegevens benadrukt de bredere beweging van de sector naar meer dynamische, responsieve en datagestuurde besluitvorming. Deze verschuiving gaat niet alleen over het bijhouden van de tijd, maar over het benutten van gedetailleerde inzichten om concurrentievoordelen te creëren in een steeds veranderende zakelijke omgeving.

​

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.