Als je de laatste tijd je hoofd omhoog hebt gehouden, heb je misschien wat extra waanzin opgemerkt op het basketbalveld: het falen van Silicon Valley Bank. Degenen onder ons in de supply chain-wereld hebben het bankfalen misschien afgedaan als het probleem van iemand anders, maar die spijtige episode bevat ook een grote les voor ons: het belang van stresstesten die goed worden uitgevoerd.

De Washington Post onlangs verscheen een opiniestuk van Natasha Sarin met de titel “Regulators misten de problemen van Silicon Valley Bank maandenlang. Dit is waarom." Sarin schetste de tekortkomingen in het stresstestregime dat de Federal Reserve aan de bank heeft opgelegd. Een probleem is dat de stresstesten te statisch zijn. De stressfactor van de Fed voor de nominale bbp-groei was één enkel scenario met de veronderstelde waarden voor de komende 13 kwartalen (zie figuur 1). Die 13 driemaandelijkse projecties zijn misschien iemands consensus over hoe een bad hair day eruit zou zien, maar dat is niet de enige manier waarop dingen zouden kunnen verlopen. Als samenleving wordt ons geleerd een betere manier te waarderen om onvoorziene omstandigheden weer te geven telkens wanneer de National Weather Service ons geprojecteerde orkaansporen laat zien (zie figuur 2). Elk scenario, weergegeven door een lijn met een andere kleur, toont een mogelijk stormpad, waarbij de geconcentreerde lijnen het meest waarschijnlijke pad vertegenwoordigen. Door de lagere waarschijnlijkheidspaden bloot te leggen, wordt de risicoplanning verbeterd.

Bij het stresstesten van de toeleveringsketen hebben we realistische scenario's nodig van mogelijke toekomstige eisen die zich kunnen voordoen, zelfs extreme eisen. Smart voorziet hierin in onze software (met aanzienlijke verbeteringen in onze Gen2 methodes). De software genereert een groot aantal geloofwaardige vraagscenario's, genoeg om de volledige omvang van de risico's bloot te leggen (zie figuur 3). Stresstesten hebben alles te maken met het genereren van enorme aantallen planningsscenario's, en de probabilistische methoden van Smart wijken radicaal af van eerdere deterministische S&OP-toepassingen, omdat ze volledig op scenario's zijn gebaseerd.

De andere fout in de stresstests van de Fed was dat ze maanden van tevoren waren ontworpen, maar nooit werden bijgewerkt voor veranderende omstandigheden. Vraagplanners en voorraadbeheerders begrijpen intuïtief dat sleutelvariabelen zoals de vraag naar artikelen en de doorlooptijd van leveranciers niet alleen zeer willekeurig zijn, zelfs wanneer de zaken stabiel zijn, maar ook onderhevig zijn aan abrupte verschuivingen die een snelle herschrijving van planningsscenario's vereisen (zie afbeelding 4, waar de gemiddelde vraag springt dramatisch omhoog tussen waarnemingen 19 en 20). Smart's Gen2-producten bevatten nieuwe technologie voor het detecteren van dergelijke "regime verandert' en dienovereenkomstig automatisch veranderende scenario's.

Banken worden gedwongen om stresstests te ondergaan, hoe gebrekkig ze ook mogen zijn, om hun spaarders te beschermen. Supply chain-professionals hebben nu een manier om hun supply chains te beschermen door moderne software te gebruiken om hun vraagplannen en voorraadbeheerbeslissingen aan een stresstest te onderwerpen.

Figuur 1: Scenario's die de Fed gebruikte om banken te stresstesten.

Figuur 2: Scenario's die door de National Weather Service worden gebruikt om orkaansporen te voorspellen

Afbeelding 3: Vraagscenario's van het type gegenereerd door Smart Demand Planner

Figuur 4: Voorbeeld van regimeverandering in productvraag na observatie #19

Wat is het verschil en waarom het van belang is voor voorraadplanning.

Degenen die nieuw zijn in het onderdelenplanningsspel worden vaak in de war gebracht door de vele variaties in de namen van onderdelen. Deze blog wijst op onderscheidingen die wel of niet van operationele betekenis zijn voor iemand die een vloot reserveonderdelen beheert en hoe die verschillen van invloed zijn op de voorraadplanning.

Wat is bijvoorbeeld het verschil tussen "reserveonderdelen" en "vervangende" onderdelen? In dit geval is het verschil hun bron. Een reserveonderdeel zou worden gekocht bij de fabrikant van de apparatuur, terwijl een vervangend onderdeel bij een ander bedrijf zou worden gekocht. Voor iemand die een vloot reserveonderdelen beheert, zou het verschil twee verschillende items in zijn onderdelendatabase zijn: de bron zou anders zijn en de eenheidsprijs zou waarschijnlijk anders zijn. Het is mogelijk dat er ook een verschil is in de gebruiksduur van de onderdelen van de twee bronnen. De "OEM"-onderdelen zijn mogelijk duurzamer dan de goedkopere "aftermarket"-onderdelen. (Nu hebben we vier verschillende termen die deze onderdelen beschrijven.) Deze verschillen zouden van belang zijn voor het optimaliseren van een inventaris van reserveonderdelen. Software die optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden berekent, zou tot verschillende antwoorden komen voor onderdelen met verschillende eenheidskosten en verschillende vervangingspercentages.

Misschien is het grootste onderscheid tussen "verbruiksgoederen" en "repareerbare" of "roteerbare" onderdelen. Het belangrijkste verschil tussen hen zijn hun kosten. Het is dwaas om te proberen een gestripte schroef te repareren; gewoon weggooien en een andere gebruiken. Maar het is ook dwaas om een onderdeel van $50.000 weg te gooien als het gerepareerd kan worden voor $5.000. Het optimaliseren van het voorraadbeheer voor vloten van elk type onderdeel vereist heel andere wiskunde. Bij verbruiksgoederen kunnen de onderdelen als anoniem en uitwisselbaar worden beschouwd. Bij "rotatables" moet elk onderdeel in wezen afzonderlijk worden gemodelleerd. We behandelen ze allemaal als cyclisch door de toestanden 'operationeel', 'in reparatie' en 'stand-by/reserve'. Beslissingen over repareerbare onderdelen worden vaak afgehandeld door middel van een kapitaalbegrotingsproces, en de belangrijkste analytische vraag is: "Hoe groot moet onze voorraad reserveonderdelen zijn?"

Er zijn andere onderscheidingen die tussen onderdelen kunnen worden gemaakt. Kritiek is een belangrijk kenmerk. De gevolgen van het uitvallen van een onderdeel kunnen variëren van "we kunnen de tijd nemen om een vervanging te krijgen" tot "dit is een noodgeval; zet die machines snel weer aan het werk”. Bij het uitzoeken hoe we onderdelen moeten beheren, moeten we altijd een evenwicht vinden tussen de voordelen van een grotere voorraad onderdelen en de dollarkosten. Kritiek verschuift de balans naar veilig spelen met grotere voorraden. Dit dicteert op zijn beurt hogere planningsdoelen voor statistieken over de beschikbaarheid van onderdelen, zoals serviceniveaus en opvullingspercentages, wat zal leiden tot grotere bestelpunten en/of bestelhoeveelheden.

Als u googelt op "soorten reserveonderdelen", ontdekt u andere classificaties en onderscheidingen. Vanuit ons perspectief bij Smart Software zijn de woorden minder belangrijk dan de getallen die bij onderdelen horen: eenheidskosten, gemiddelde tijd tot storing, gemiddelde tijd tot reparatie en andere technische input voor onze producten die bepalen hoe de onderdelen kunnen worden beheerd voor maximaal voordeel.

Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt.

Deze conclusie is gebaseerd op honderden software-implementaties die we in de loop der jaren hebben geleid. Klanten die reserveonderdelen en serviceonderdelen beheren (de laatste voor intern verbruik/MRO), en in mindere mate aftermarket-onderdelen (voor doorverkoop aan geïnstalleerde bases), hebben onze software voor onderdelenplanning consequent sneller geïmplementeerd dan hun collega's in productie en distributie.

De belangrijkste reden is de rol bij de productie en distributie van zakelijke kennis over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. In een traditionele B2B-productie- en distributieomgeving zijn er klanten en verkoop- en marketingteams die aan die klanten verkopen. Er zijn verkoopdoelen, omzetverwachtingen en budgetten. Dit betekent dat er veel zakelijke kennis is over wat er zal worden gekocht, wat zal worden gepromoot, wiens meningen moeten worden verantwoord. Er is een complexe planningslus vereist. Bij het beheer van reserveonderdelen heb je daarentegen een onderhoudsteam dat apparatuur repareert wanneer deze kapot gaat. Hoewel er vaak onderhoudsschema's zijn als richtlijn, is wat er naast een standaardlijst met verbruiksartikelen nodig is, vaak onbekend totdat een onderhoudspersoon ter plaatse is. Met andere woorden, er is gewoon niet dezelfde soort zakelijke kennis beschikbaar voor onderdelenplanners bij het nemen van voorraadbeslissingen.

Ja, dat is een nadeel, maar het heeft ook een voordeel: het is niet nodig om een periode-voor-periode consensusvraagprognose te maken met al het werk dat daarvoor nodig is. Bij het plannen van reserveonderdelen kunt u meestal veel stappen overslaan die nodig zijn voor een typische fabrikant, distributeur of detailhandelaar. Deze over te slaan stappen omvatten:  

1. Prognoses maken op verschillende niveaus van het bedrijf, zoals productfamilie of regio.
2. De vraagprognose delen met verkoop, marketing en klanten.
3. Prognoseonderdrukkingen van verkoop, marketing en klanten beoordelen.
4. Afspraken maken over een consensusprognose die statistieken en zakelijke kennis combineert.
5. Het meten van "prognose toegevoegde waarde" om te bepalen of overschrijvingen de prognose nauwkeuriger maken.
6. De vraagprognose aanpassen voor bekende toekomstige promoties.
7. Rekening houden met kannibalisatie (dwz als ik meer van product A verkoop, verkoop ik minder van product B).

Bevrijd van een consensusvormingsproces, kunnen planners van reserveonderdelen en voorraadbeheerders rechtstreeks op hun software vertrouwen om het gebruik en het vereiste voorraadbeleid te voorspellen. Als ze toegang hebben tot een in de praktijk bewezen oplossing die intermitterende vraag aanpakt, kunnen ze snel live gaan met nauwkeurigere vraagprognoses en schattingen van bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelsuggesties. Hun aandacht kan worden gericht op het verkrijgen van nauwkeurige gebruiks- en doorlooptijdgegevens van leveranciers. Het "politieke" deel van de taak kan worden beperkt tot het verkrijgen van consensus binnen de organisatie over doelstellingen op het gebied van serviceniveaus en inventarisbudgetten.

​

Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en afvalwater en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief. Opwekking, productie, verwerking, transmissie en distributie van elektriciteit, aardgas, olie en water zijn allemaal afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer.

Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. Deze inspanningen worden belemmerd door verouderde IT-systemen, evoluerende beveiligingsbedreigingen, frequente verstoringen van de toeleveringsketen en extreme variabiliteit in de vraag. De convergentie van deze uitdagingen met volwassen cloudtechnologie en recente ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, probabilistische prognoses en technologieën voor databeheer, bieden nutsbedrijven echter een generatiekans om hun onderneming digitaal te transformeren.

Hier zijn zeven digitale transformaties die relatief kleine investeringen vooraf vereisen, maar een rendement van zeven cijfers zullen opleveren.

1. Voorraadbeheer is de eerste stap in MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het analyseren van de huidige voorraadniveaus en gebruikspatronen om mogelijkheden voor verbetering te identificeren. Dit moet ook het zoeken naar overstocked, understocked of verouderde items omvatten. Nieuwe probabilistische prognosetechnologie zal helpen door toekomstig gebruik van onderdelen te simuleren en te voorspellen hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren. Pats-planners kunnen de simulatieresultaten gebruiken om proactief te identificeren waar beleid moet worden gewijzigd.

2. Nauwkeurige prognoses en vraagplanning zijn erg belangrijk bij het optimaliseren van de voorraden van MRO-serviceonderdelen. Een nauwkeurige vraagprognose is een cruciale drijfveer voor de toeleveringsketen. Door inzicht te krijgen in vraagpatronen die het gevolg zijn van kapitaalprojecten en gepland en ongepland onderhoud, kunnen onderdelenplanners nauwkeuriger anticiperen op toekomstige voorraadbehoeften, een juiste begroting opstellen en de verwachte vraag beter communiceren met leveranciers. Software voor het voorspellen van onderdelen kan worden gebruikt om automatisch een nauwkeurige set van historisch gebruik te huisvesten met details over de vraag naar geplande versus ongeplande onderdelen.

3. Beheer leveranciers en doorlooptijden zijn belangrijke componenten van MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het selecteren van de beste leveranciers voor de klus, het hebben van back-upleveranciers die snel kunnen leveren als de voorkeursleverancier faalt, en het onderhandelen over gunstige voorwaarden. Het identificeren van de juiste doorlooptijd waarop het voorraadbeleid kan worden gebaseerd, is een ander belangrijk onderdeel. Probabilistische simulaties die beschikbaar zijn in software voor onderdelenplanning kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen voor elke mogelijke doorlooptijd die zal worden geconfronteerd. Dit zal resulteren in een nauwkeurigere aanbeveling van wat er op voorraad moet zijn in vergelijking met het gebruik van een offerte van een leverancier of de gemiddelde doorlooptijd.

4. SKU-rationalisatie en beheer van masterdata verwijdert ineffectieve of verouderde SKU's uit de productcatalogus en ERP-database. Het identificeert ook verschillende onderdeelnummers die voor dezelfde SKU zijn gebruikt. Tijdens deze procedure worden de bedrijfskosten en winstgevendheid van elk product beoordeeld, wat resulteert in een gemeenschappelijke lijst met actieve SKU's. Master data management software kan productcatalogi en informatie die is opgeslagen in ongelijksoortige databases beoordelen om SKU-rationalisaties te identificeren en ervoor te zorgen dat voorraadbeleid gebaseerd is op het gemeenschappelijke onderdeelnummer.

5. Voorraadcontrolesystemen zijn de sleutel tot het synchroniseren van voorraadoptimalisatie. Ze bieden nutsbedrijven een kostenefficiënte manier om hun inventaris bij te houden, te bewaken en te beheren. Ze helpen ervoor te zorgen dat het nutsbedrijf over de juiste benodigdheden en materialen beschikt waar en wanneer dat nodig is, terwijl de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

6. Continu verbeteren wel essentieel voor het optimaliseren van MRO-voorraden. Het omvat het regelmatig monitoren en aanpassen van voorraadniveaus en voorraadbeleid om het meest efficiënte gebruik van middelen te garanderen. Wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, moet het nutsbedrijf de verandering detecteren en zijn activiteiten dienovereenkomstig aanpassen. Dit betekent dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om gelijke tred te houden met veranderende omstandigheden. Door gebruik te maken van probabilistische prognoses om het voorraadbeleid voor serviceonderdelen elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het nieuwste onderdelengebruik en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

7. Planning voor intermitterende vraag met moderne planningssoftware voor reserveonderdelen. Het resultaat is een zeer nauwkeurige schatting van veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. De gepatenteerde probabilistische prognosesoftware voor reserveonderdelen van Smart Software simuleert de waarschijnlijkheid voor elke mogelijke vraag en bepaalt nauwkeurig hoeveel er moet worden opgeslagen om de beoogde serviceniveaus van een nutsbedrijf te bereiken. Door gebruik te maken van software om de instroom en uitstroom van repareerbare reserveonderdelen nauwkeurig te simuleren, kunnen downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met elke gekozen poolgrootte voor repareerbare reserveonderdelen beter worden voorspeld.

Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal extreem intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. Intermittentie, gecombineerd met het ontbreken van significante trend- of seizoenspatronen, maken traditionele tijdreeksvoorspellingsmethoden onnauwkeurig. Het grote aantal combinaties per locatie maakt het onmogelijk om handmatig prognoses voor afzonderlijke onderdelen te maken of zelfs maar te bekijken. Gezien al deze uitdagingen leek het ons nuttig om een aantal do's (en de bijbehorende don'ts) op een rij te zetten.

1. Gebruik probabilistische methoden om herbestelpunten en min/max-niveaus te berekenen
   Beslagbeslissingen baseren op gemiddeld dagelijks gebruik is niet het juiste antwoord. Evenmin is vertrouwen op traditionele prognosemethoden zoals exponentiële afvlakkingsmodellen. Geen van beide benaderingen werkt wanneer de vraag intermitterend is, omdat ze niet goed rekening houden met de volatiliteit van de vraag. Probabilistische methoden die duizenden mogelijke vraagscenario's simuleren, werken het best. Ze geven een realistische schatting van de vraagverdeling en kunnen alle nullen en willekeurige niet-nullen aan. Dit zorgt ervoor dat het voorraadniveau de juiste maat heeft om het gewenste serviceniveau te bereiken.
    
2. Gebruik serviceniveaus in plaats van vuistregels om de voorraadniveaus te bepalen
   Veel onderdelenplanningsorganisaties vertrouwen op veelvouden van de dagelijkse vraag en andere vuistregels om het voorraadbeleid te bepalen. Bestelpunten zijn bijvoorbeeld vaak gebaseerd op het verdubbelen van de gemiddelde vraag over de doorlooptijd of het toepassen van een ander veelvoud, afhankelijk van het belang van het artikel. Gemiddelden houden echter geen rekening met hoe vluchtig (of luidruchtig) een onderdeel is en zullen leiden tot overbevoorrading van minder luidruchtige onderdelen en onderbevoorrading van meer luidruchtige onderdelen.
    
3. Bereken het voorraadbeleid regelmatig opnieuw
   Alleen omdat de vraag met tussenpozen is, wil nog niet zeggen dat er in de loop van de tijd niets verandert. Maar na interviews met honderden bedrijven die de inventaris van reserveonderdelen beheren, ontdekken we dat minder dan 10% het voorraadbeleid maandelijks herberekent. Velen herberekenen het voorraadbeleid pas als er een 'probleem' is. Op duizenden onderdelen zal het gebruik gegarandeerd stijgen of dalen op ten minste enkele van de onderdelen. Doorlooptijden van leveranciers kunnen ook veranderen. Het gebruik van een verouderd bestelpunt zorgt ervoor dat bestellingen te vroeg of te laat worden geactiveerd, waardoor er veel problemen ontstaan. Elke planningscyclus opnieuw berekenen van beleid zorgt ervoor dat de voorraad de juiste maat heeft. Wees niet reactief en wacht tot er zich een probleem voordoet alvorens te overwegen of de Min of Max moet worden aangepast. Tegen die tijd is het te laat - het is alsof u wacht tot uw remmen het begeven voordat u een reparatie uitvoert. Maak je geen zorgen over de moeite die het kost om min/max-waarden voor grote aantallen SKU's opnieuw te berekenen: moderne software doet dit automatisch. Herinneren: Herijking van uw voorraadbeleid is preventief onderhoud tegen voorraaduitval!
    
4. Krijg buy-in op gerichte serviceniveaus
   Voorraad is duur en moet de juiste omvang hebben op basis van het vinden van een balans tussen de bereidheid van de organisatie om voorraden aan te leggen en haar bereidheid om budget te reserveren voor reserveonderdelen. Te vaak nemen planners geïsoleerde beslissingen op basis van pijnvermijding of verzoeken van onderhoudstechnici, zonder na te denken over hoe uitgaven aan het ene onderdeel van invloed zijn op het vermogen van de organisatie om aan een ander onderdeel uit te geven. Overtollige voorraad aan de ene kant schaadt de serviceniveaus aan andere onderdelen door het voorraadbudget onevenredig op te slokken. Zorg ervoor dat de doelstellingen op het gebied van serviceniveau en de bijbehorende voorraad worden nageleefd kosten om de serviceniveaus te bereiken worden begrepen en overeengekomen.
    
5. Voer een apart planningsproces uit voor repareerbare onderdelen
   Sommige onderdelen zijn erg duur om te vervangen, dus het verdient de voorkeur om ze voor reparatie naar reparatiefaciliteiten of terug naar de OEM te sturen. Rekening houden met de willekeur aan de aanbodzijde van wanneer repareerbare onderdelen worden geretourneerd, en weten of u moet wachten op een reparatie of een extra reserve moet kopen, zijn van cruciaal belang om de beschikbaarheid van artikelen te garanderen zonder een te grote voorraad. Dit vereist gespecialiseerde berichtgeving en het gebruik van probabilistische modellen. Behandel repareerbare onderdelen bij het plannen niet als verbruiksonderdelen.
    
6. Tel wat er wordt gekocht tegen het budget, niet alleen wat er wordt verbruikt
   Veel organisaties zullen de totale aankoop van onderdelen toewijzen aan een afzonderlijk bedrijfsbudget en het budget van het mechanische of onderhoudsteam dekken voor onderdelen die worden gebruikt. In de meeste MRO-organisaties, vooral in het openbaar vervoer en nutsbedrijven, bepalen de reparatieteams wat er wordt gekocht. Als wat wordt gekocht niet meetelt voor hun budget, zullen ze te veel kopen om ervoor te zorgen dat er nooit een kans op voorraad is. Ze hebben letterlijk geen stimulans om het goed te doen, dus er zullen tientallen miljoenen overtollige voorraad worden gekocht. Als wat wordt ingekocht in de begroting wordt weerspiegeld, zal er veel meer aandacht worden besteed aan het inkopen van alleen dat wat echt nodig is. Dat erkennen overtollige voorraad schaadt de service door de organisatie te beroven van geld dat anders zou kunnen worden gebruikt voor onderdelen die niet op voorraad zijn, is een belangrijke stap op weg naar een verantwoorde voorraadinkoop.

​