Zijn uw gegevens geïsoleerd in Excel-silo's? Heeft u gegevens in veel verschillende systemen? Smart IP&O Solution brengt schone, toegankelijke en bruikbare gegevens onder één dak.

Het verspreiden van al uw gegevens over meerdere spreadsheets staat u in de weg. Door alle gegevens samen te brengen in het Smart Platform in de cloud, vernieuw je de gegevens automatisch elke dag en zie je altijd het volledige plaatje. Vervolgens kunt u analyses uitvoeren in de Smart Inventory Optimization-app om te zien hoe u het doet in termen van meerdere kosten- en prestatiestatistieken en hoe die statistieken zouden veranderen als u belangrijke drijfveren zou wijzigen, zoals doorlooptijden van leveranciers.

Tijdens onze reizen door de industriële scene merken we dat veel bedrijven meer aandacht besteden aan inventarisatiebeurten dan zou moeten. We willen een deel van deze aandacht verleggen naar meer consequente prestatiestatistieken.

Denk aan de definitie: Turns = Jaarlijkse dollarkosten van verkochte goederen / Gemiddelde dollarwaarde van voorraad. Als je in een jaar $1 miljoen spullen verkoopt en elke dag gemiddeld $100.000 aan spullen op de plank hebt liggen, heb je een indrukwekkende 10 beurten (Walmart draait rond de 8). Vermoedelijk duidt het hebben van hoge Turns op efficiënt beheer, en het houden van uw Turns hoger dan die van concurrenten duidt op concurrentievoordeel.

Maar zoals gebeurt met de meeste prestatiestatistieken, is er meer aan de hand. Turns kunnen erg opvallend zijn voor de CFO, maar ze kunnen een keurslijf zijn voor de COO. Dit komt omdat beurten niet direct verband houden met klantenservice; in feite kunnen hoge beurten synoniem zijn met lage serviceniveaus en opvullingspercentages. S&OP-consultant Darrin Oliver noemt Turns zijn 'pet peeve metric' omdat 'de klant niets om Turns geeft'.

Stel dat u niet tevreden bent met uw huidige Turns-waarde. Wat kun je doen om het aantal te verhogen? Aangezien Turns een verhouding is, kunt u deze verhogen door de teller (verkochte goederen) te verhogen of de noemer (voorraad) te verkleinen. Het verhogen van de verkoop is moeilijker omdat het de medewerking van de klant vereist. Afnemend voorraad is eenvoudiger omdat u het volledig onder controle heeft: voer gewoon kleinere aanvullingsorders uit, wat ook op korte termijn geld bespaart. Inderdaad, je kunt heel enthousiast worden en inventaris tot op het bot snijden. Je krijgt uiteindelijk een beter uitziend nummer voor Turns - en een serieus probleem met stockouts, backorders, verloren verkopen, verloren klantvriendelijkheid en verloren marktaandeel. Wie heeft er nu spijt?

Hier is een licht bewerkte versie van een verhaal over dit onderwerp, verteld door een zeer wijze beoefenaar. “In mijn andere leven draaiden ze allemaal om het verbeteren van bochten. Waarom, ik heb geen idee. Dus wees ik op de risico's die je loopt. En ze waren echt niet geïnteresseerd. Dus brachten we onze wereldwijde voorraden terug naar [een lager niveau], en braken toen dagelijks links en rechts op voorraad. Onze beurten waren geweldig, maar we verdienden geen geld, omdat we niets de deur uit konden krijgen, omdat we het niet bezaten. Hoe hoger je beurten, hoe lager je inventaris zal moeten zijn, anders krijg je gewoon een heel goede stroom. En in onze branche is dat heel, heel moeilijk om te bereiken. Dus als we redelijke beurten kunnen hebben maar nog steeds op voorraad zijn, denk ik dat dat is wat we willen doen. In een operationele wereld kan het erg frustrerend zijn om te proberen uit te leggen wat we elke dag doen en wat de risico's voor het bedrijf zijn wanneer de financiële mensen slechts naar een of twee statistieken kijken. Ze proberen het bedrijf eigenlijk in een vacuüm te plannen, en dat is erg moeilijk en erg riskant.”

Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

We komen vaak in contact met potentiële klanten die beweren dat ze geen prognosesysteem kunnen gebruiken omdat ze een "build-to-order" productiebedrijf zijn. Ik vind dit een raadselachtig perspectief, want wat deze organisaties ook bouwen, er zijn grondstoffen of tussenproducten van een lager niveau nodig. Als die invoer op een lager niveau niet beschikbaar is wanneer een bestelling voor het afgewerkte product wordt ontvangen, kan de bestelling niet worden gebouwd. Bijgevolg kan de bestelling worden geannuleerd en de bijbehorende inkomsten verloren gaan.

Ik ben het ermee eens dat in een dergelijke omgeving het voorspellen van het eindproduct niet altijd mogelijk of bijzonder nuttig is. Soms is het nuttig, maar niet voldoende. Het is in ieder geval van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat de onderliggende grondstoffen en halffabrikaten die in het eindproduct gaan, beschikbaar zijn. De vraag ernaar kan zeker worden voorspeld.

Het doel van de organisatie zou zijn om voorraden op serviceniveau aan te houden voor deze tussenproducten die hoog maar niet onbetaalbaar zijn. Planners zullen optimale voorraadniveaus voor deze materialen moeten instellen, waarbij ze de serviceniveau-eisen afwegen tegen het beschikbare budget. Aangezien een bepaald tussenproduct kan dienen als input voor meer dan één gereed product, zou de volatiliteit van de vraag naar het tussenproduct kleiner zijn dan de volatiliteit van de vraag naar een specifiek gereed product. Daarom zouden de veiligheidsvoorraden die nodig zijn om voorraden van halffabrikaten op hoog serviceniveau aan te houden relatief mager zijn.

Drie bedrijven, alle gebruikers van SmartForecasts, dienen als interessante voorbeelden. Het eerste is een chemiebedrijf, Bedoukian Research, dat voor verschillende opdrachtgevers chemicaliën op maat maakt. Elk van deze "gereed product" is een unieke combinatie van tussenliggende chemische verbindingen. Bedoukian begint zijn vraagplanning met een prognose voor gereed product, die het productieschema en de toewijzing van essentiële productiemiddelen bepaalt. Dit vereist een behoorlijk beoordelingsvermogen, aangezien de vraag naar afgewerkte goederen dynamisch verandert.

Zodra deze afgewerkte goede prognoses zijn gemaakt, kan de behoefte aan grondstoffen worden geschat via een stuklijstdesaggregatie. Bedoukian combineert deze resultaten met veiligheidsvoorraadschattingen, gebaseerd op werkelijke bezettingsgraden en te behalen serviceniveaudoelstellingen, om de volledige, serviceniveaugestuurde prognose voor grondstoffen te genereren. Hierdoor kan Bedoukian aan zijn productie-eisen voldoen met aanzienlijk minder voorraad.

Het tweede bedrijf vervaardigt de interne componenten voor mobiele telefoons, waarbij eindproducten gespecialiseerde combinaties van deze componenten zijn. Een bestelling kan bijvoorbeeld een bepaald aantal telefoons vereisen met unieke labels op de hoes. Dit is het eindproduct voor deze bestelling. Alles wat in die volgorde komt, behalve het label, is opgebouwd uit standaardcomponenten. Nogmaals, SmartForecasts zal worden gebruikt om gestroomlijnde voorraden van de componenten op hoog serviceniveau bij te houden. Dit bedrijf dacht dat de enige manier om componentenvoorraden te beheren, was door middel van aggregaties van stuklijsten. Ze kijken nu naar de werkelijke bezettingsgraad van de componenten en stellen veel kleinere voorraden vast terwijl ze een hoge beschikbaarheid van componenten behouden.

Een derde bedrijf, NKK Switches, verkende dit onderwerp in hun recente webinar (zie Gastblogpost van CFO Bud Schultz), beschouwden hun producten als "onvoorspelbaar". U kunt er hieronder meer over lezen, maar over het algemeen was NKK Switches in staat om componenten en zinvolle aggregaties van productfamilies te voorspellen. Door prognoses versus werkelijke waarden gedurende meerdere maanden bij te houden, kon NKK de nauwkeurigheid van zijn prognoses aan zijn Aziatische fabrieksleveranciers aantonen en hen overtuigen om over te stappen van een "build-to-order"-model naar "build-to-forecast". Deze verandering heeft geresulteerd in een drastische verkorting van de doorlooptijden, in veel gevallen zelfs gehalveerd, waardoor de klanttevredenheid en het algehele verkooppercentage zijn toegenomen.

Waar het hier op neerkomt, is dat er een volkomen levensvatbare – ik zou zeggen essentiële – methode voor vraagvoorspelling voor op bestelling gemaakte bedrijven bestaat, waarbij hoge serviceniveaus worden vastgesteld voor essentiële inputbronnen. Als je meer wilt weten, stuur me dan een berichtje, op nelsonh op smartcorp dot com.

Nelson Hartunian, PhD, was medeoprichter van Smart Software, was voorheen President en houdt er momenteel toezicht op als voorzitter van de raad van bestuur. Hij heeft op verschillende momenten leiding gegeven aan softwareontwikkeling, verkoop en klantenservice.