Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten:

De Inventory Optimization-oplossing van Smart genereert kant-en-klare belangrijke prestatievoorspellingen die op dynamische wijze simuleren hoe uw huidige voorraadbeleid zal presteren ten opzichte van mogelijke toekomstige eisen. Het rapporteert hoe vaak u voorraad opslaat, de omvang van de voorraad, de waarde van uw voorraad, opslagkosten en meer. Hiermee kunt u problemen proactief identificeren voordat ze zich voordoen, zodat u op korte termijn corrigerende maatregelen kunt nemen. U kunt 'wat-als'-scenario's creëren door doelgerichte serviceniveaus in te stellen en doorlooptijden aan te passen, zodat u de voorspelde impact van deze wijzigingen kunt zien voordat u zich ertoe verbindt.

Bijvoorbeeld,

• U kunt zien of een voorgestelde overstap van het huidige serviceniveau van 90% naar een gericht serviceniveau van 97% financieel voordelig is
• U kunt automatisch vaststellen of een ander serviceniveaudoel nog winstgevender is voor uw bedrijf dan het voorgestelde doel.
• U kunt precies zien hoeveel u nodig heeft om uw herbestelpunten te verhogen om een langere doorlooptijd mogelijk te maken.

Als u planners niet van de juiste tools voorziet, worden ze gedwongen voorraadbeleid en veiligheidsvoorraadniveaus in te stellen en vraagprognoses te maken in Excel of met verouderde ERP-functionaliteit. Als u niet weet hoe het beleid naar verwachting zal presteren, is uw bedrijf slecht uitgerust om de voorraad correct toe te wijzen. Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe wij u kunnen helpen!

Voorraadbeheer betreft het beheer van fysieke goederen, waarbij de nadruk ligt op een nauwkeurige en actuele telling van elk item in de voorraad en waar het zich bevindt, evenals het efficiënt ophalen van items. Relevante technologieën zijn onder meer computerdatabases, streepjescodes, Radio Frequency Identification (RFID) en het gebruik van robots voor het ophalen.

Voorraadbeheer heeft tot doel het door de onderneming gedefinieerde voorraadbeleid uit te voeren. Voorraadbeheer wordt vaak uitgevoerd met behulp van ERP-systemen (Enterprise Resource Planning), die inkooporders, productieorders en rapportage genereren met informatie over de huidige voorraad die aanwezig is, binnenkomt en kan worden besteld.

Voorraadplanning stelt operationele beleidsdetails in, zoals artikelspecifieke bestelpunten en bestelhoeveelheden, en voorspelt de toekomstige vraag en doorlooptijden van leveranciers. Belangrijke componenten van een voorraadplanningsproces zijn onder meer wat-als-scenario's voor het verrekenen van voorhanden voorraad, het analyseren van de invloed van veranderingen in de vraag, doorlooptijden en voorraadbeleid op de bestellingen, en het beheren van uitzonderingen en onvoorziene gebeurtenissen.

Inventory Optimization maakt gebruik van een analytisch proces dat waarden berekent voor voorraadplanningsparameters (bijvoorbeeld bestelpunten en bestelhoeveelheden) die een numeriek doel of 'objectieve functie' optimaliseren zonder een numerieke beperking te schenden. Een objectieve functie zou bijvoorbeeld kunnen zijn om de laagst mogelijke exploitatiekosten voor de voorraad te bereiken (gedefinieerd als de som van de voorraadkosten, de bestelkosten en de tekortkosten), en de beperking zou kunnen zijn om een opvullingspercentage van ten minste 90% te bereiken. Met behulp van een wiskundig model van het voorraadsysteem en waarschijnlijkheidsvoorspellingen van de vraag naar artikelen kan voorraadoptimalisatie snel en automatisch voorstellen hoe duizenden voorraadartikelen het beste kunnen worden beheerd.

Klanten vragen ons vaak waarom een kousaanbeveling "zo hoog" is. Hier is een vraag die we onlangs ontvingen:

Tijdens onze laatste teamvergadering hebben we enkele items gevonden met abnormale hiaten tussen onze huidige ROP en de door Smart voorgestelde ROP op een 99%-serviceniveau. De zorg is dat het systeem aangeeft dat het bestelpunt fors omhoog zal moeten om een 99%-serviceniveau te halen. Kunt u ons helpen de berekening te begrijpen?

Toen we de gegevens bekeken, was het voor de klant duidelijk dat de door Smart berekende ROP inderdaad klopte. We concludeerden (1) wat ze echt wilden was een veel lager doel voor het serviceniveau en (2) we hadden niet goed uitgelegd wat er werkelijk werd bedoeld met 'serviceniveau'. 

Dus, wat betekent een "99%-serviceniveau" eigenlijk? 

Als het gaat om het doel dat u invoert in uw voorraadoptimalisatiesoftware, betekent dit dat het voorraadniveau voor het artikel in kwestie een kans van 99% heeft om te kunnen vullen wat de klant nodig heeft meteen.  Als u bijvoorbeeld 50 stuks op voorraad heeft, is de kans 99% dat de volgende vraag ergens in het bereik van 0 tot 50 stuks zal vallen.

Wat onze klant bedoelde was dat 99% van de keren dat een klant een bestelling plaatste, dat ook zo was volledig geleverd binnen de door de klant opgegeven levertijd. Met andere woorden, niet per se meteen maar wanneer beloofd.  

Het is duidelijk dat hoe meer tijd u uzelf geeft om aan een klant te leveren, hoe hoger uw serviceniveau zal zijn. Maar dat onderscheid wordt vaak niet expliciet begrepen wanneer nieuwe gebruikers van voorraadoptimalisatiesoftware wat-als-scenario's uitvoeren op verschillende serviceniveaus. En dat kan tot grote verwarring leiden. Het berekenen van serviceniveaus op basis van onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid is een hogere norm: moeilijker te halen maar veel competitiever.

Onze productieklanten geven vaak serviceniveaus aan op basis van doorlooptijden aan hun klanten, dus het is niet essentieel voor hen om direct uit het schap te leveren. Onze klanten in de distributie, Maintenance Repair and Operations (MRO) en ruimtes voor reserveonderdelen moeten daarentegen normaal gesproken dezelfde dag of binnen 24 uur verzenden. Voor hen is het een competitieve noodzaak om meteen te verzenden en dit volledig te doen.

Houd bij het invoeren van beoogde serviceniveaus met uw voorraadoptimalisatiesoftware rekening met dit onderscheid. Kies het serviceniveau op basis van het percentage van de tijd dat u de volledige voorraad direct vanaf de plank wilt verzenden.  

Vertragingen in de doorlooptijd en variabiliteit in de levering zijn dagelijkse realiteit in de toeleveringsketen, maar organisaties die voorraad hebben, worden vaak verrast wanneer een leverancier te laat is. Een effectief voorraadplanningsproces omarmt dit feit en ontwikkelt beleid dat effectief rekening houdt met deze onzekerheid. Natuurlijk zullen er momenten zijn dat vertragingen in de doorlooptijd uit het niets opduiken en een tekort veroorzaken. Maar meestal zijn de tekorten het gevolg van:

1. Het voorraadbeleid (bijv. bestelpunten, veiligheidsvoorraden en min/max-niveaus) niet vaak genoeg berekenen om veranderingen in de doorlooptijd op te vangen. 
2. Slechte schattingen van de werkelijke doorlooptijd gebruiken, zoals alleen gemiddelden van historische ontvangsten gebruiken of vertrouwen op een offerte van een leverancier.

Kalibreer in plaats daarvan het beleid voor elk afzonderlijk onderdeel tijdens elke planningscyclus om veranderingen in de vraag en doorlooptijden op te vangen. In plaats van alleen uit te gaan van een gemiddelde doorlooptijd, simuleer je de doorlooptijden met behulp van scenario's. Op deze manier houdt het aanbevolen voorraadbeleid rekening met de waarschijnlijkheid dat doorlooptijden hoog zijn en wordt het dienovereenkomstig aangepast. Wanneer u dit doet, identificeert u de benodigde voorraadverhogingen voordat het te laat is. U genereert meer omzet en zorgt voor aanzienlijke verbeteringen in de klanttevredenheid.

Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren.

Onder aan de streep vooraf

1. Voorraadbeheer is Risicomanagement.

2. Kan risico's niet goed of op schaal beheren subjectieve planning - Noodzaak om service versus kosten te kennen.

3. Dat is het niet variabiliteit van vraag en aanbod dat is het probleem – het is hoe je ermee omgaat.

4. Reserveonderdelen hebben periodieke vraag naar dus traditionele methoden werken niet.

5.Vuistregel benaderingen houden geen rekening met de variabiliteit van de vraag en wijzen voorraad verkeerd toe.

6.Gebruik Service Level Driven Planning  (afwegingen tussen service en kosten) om voorraadbeslissingen te stimuleren.

7.Probabilistisch benaderingen zoals Bootstrapping nauwkeurige schattingen van bestelpunten opleveren.

8.Onderdelen classificeren en wijs doelen op serviceniveau toe per klasse.

9.Kalibreer vaak opnieuw - duizenden onderdelen hebben oude, verouderde bestelpunten.

10.Herstelbare onderdelen speciale behandeling nodig hebben.

Concentreer u op de echte grondoorzaken

Intermittent Demand

• Langzaam bewegend, onregelmatig of sporadisch met een groot percentage nulwaarden.
• Waarden die niet gelijk zijn aan nul worden willekeurig gemengd – spikes zijn groot en gevarieerd.
• Is niet klokvormig (de vraag is niet normaal verdeeld rond het gemiddelde.)
• Ten minste 70% van de onderdelen van een typisch nutsbedrijf wordt met tussenpozen gevraagd.

Normale vraag

• Zeer weinig periodes zonder vraag (uitzondering zijn seizoensgebonden onderdelen.)
• Vertoont vaak trend-, seizoens- of cyclische patronen.
• Lagere niveaus van vraagvariabiliteit.
• Is klokvormig (de vraag is normaal verdeeld rond het gemiddelde.)

Ga niet af op gemiddelden

• OK voor het bepalen van typisch gebruik gedurende langere tijd.
• Voorspelt vaak meer "nauwkeurig" dan sommige geavanceerde methoden.
• Maar... onvoldoende om te bepalen wat je in voorraad moet hebben.

Buffer niet met veelvouden van gemiddelden

Voorbeeld: twee even belangrijke onderdelen, dus laten we ze hetzelfde behandelen.
We zullen meer bestellen wanneer Voorraad ≤ 2 x Gem. Levertijd Vraag.

Gebruik Service Level-afwegingscurven om de veiligheidsvoorraad te berekenen

Standaard Normale Kansen

OK voor normale vraag. Werkt niet met periodieke vraag!

Gebruik geen normale (klokvormige) verdelingen

• U krijgt de afwegingscurve verkeerd:

- u richt zich bijvoorbeeld op 95% maar bereikt 85%.

- u richt zich bijvoorbeeld op 99% maar bereikt 91%.

• Dit is een enorme misser met kostbare implicaties:

– U slaat vaker een voorraad op dan verwacht.

– U begint met het toevoegen van subjectieve buffers ter compensatie en vervolgens met overstock.

– Gebrek aan vertrouwen/twijfelen aan output verlamt de planning.

Waarom traditionele methoden mislukken bij intermitterende vraag: 

Traditionele methoden zijn niet ontworpen om kernproblemen in het beheer van reserveonderdelen aan te pakken.

Behoefte: Kansverdeling (niet klokvormig) van vraag over variabele doorlooptijd.

• Get: Voorspelling van gemiddeld vraag in elke maand, geen totaal over de doorlooptijd.
• Get: vastgeschroefd model van variabiliteit, meestal het normale model, meestal verkeerd.

Behoefte: blootstelling van afwegingen tussen beschikbaarheid van artikelen en voorraadkosten.

• Krijg: niets van dit alles; krijg in plaats daarvan veel inconsistente, ad-hocbeslissingen.

Gebruik statistische bootstrapping om de verdeling te voorspellen:

Benut vervolgens de distributie om het voorraadbeleid te optimaliseren.

Hoe werkt Bootstrapping?

24 maanden historische vraaggegevens.

Bootstrap-scenario's voor een doorlooptijd van 3 maanden.

Bootstrapping bereikt het doel van het serviceniveau met een nauwkeurigheid van bijna 100%!

• Nationale opslagoperatie.

Taak: voorraadniveaus voorspellen voor 12.000 periodiek gevraagde SKU's op serviceniveaus 95% en 99%

Resultaten:

Op serviceniveau 95% was 95.23% niet op voorraad.

Op serviceniveau 99% was 98.66% niet op voorraad.

Dit betekent dat u kunt vertrouwen op output om verwachtingen te scheppen en met vertrouwen gerichte voorraadaanpassingen door te voeren die de voorraad verlagen en de service verbeteren.

Stel doelserviceniveaus in op basis van bestelfrequentie en -omvang

Herbestelpunten regelmatig opnieuw kalibreren

• Statische ROP's veroorzaken overschotten en tekorten.
• Naarmate de doorlooptijd toeneemt, neemt ook de ROP toe en vice versa.
• Naarmate het gebruik afneemt, moet de ROP dat ook doen en vice versa.
• Hoe langer u wacht met herijken, hoe groter de onbalans.
• Bergen onderdelen te vroeg of te laat besteld.
• Verspilt de tijd van kopers door de verkeerde bestellingen te plaatsen.
• Wekt wantrouwen in systemen en dwingt gegevenssilo's af.

Doe plannen draaibaar (Onderdelen repareren) Anders

Overzicht

1. Voorraadbeheer is Risicomanagement.

2. Kan risico's niet goed of op schaal beheren subjectieve planning - Noodzaak om service versus kosten te kennen.

3. Dat is het niet variabiliteit van vraag en aanbod dat is het probleem – het is hoe je ermee omgaat.

4. Reserveonderdelen hebben periodieke vraag naar dus traditionele methoden werken niet.

5.Vuistregel benaderingen houden geen rekening met de variabiliteit van de vraag en wijzen voorraad verkeerd toe.

6.Gebruik Service Level Driven Planning  (afwegingen tussen service en kosten) om voorraadbeslissingen te stimuleren.

7.Probabilistisch benaderingen zoals Bootstrapping nauwkeurige schattingen van bestelpunten opleveren.

8.Onderdelen classificeren en wijs doelen op serviceniveau toe per klasse.

9.Kalibreer vaak opnieuw - duizenden onderdelen hebben oude, verouderde bestelpunten.

10.Herstelbare onderdelen speciale behandeling nodig hebben.