[et_pb_section fb_built=\u201d1\u2033 _builder_version=\u201d4.16\u2033 _module_preset=\u201ddefault\u201d custom_margin=\u201d0px||||false|false\u201d custom_padding=\u201d0px||||false|false\u201d global_colors_info=\u201d{}\u201d][et_pb_row admin_label=\u201dRij\u201d module_class=\u201dblog_glob\u201d _builder_version=\u201d4.16\u2033 vergrendeld=\u201duit\u201d global_colors_info=\u201d{}\u201d][et_pb_column type=\u201d4_4\u2033 opgeslagen_specialty_column_type=\u201d2_3\u2033 _builder_version=\u201d4.16\u2033 custom_padding=\u201d||| \u201d global_colors_info=\u201d{}\u201d custom_padding__hover=\u201d|||\u201d][et_pb_text content_last_edited=\u201doff|desktop\u201d admin_label=\u201dCONTENT\u201d module_class=\u201dpost-main_text\u201d _builder_version=\u201d4.21.0\u2033 header_3_text_color=\u201d#0c71c3\u2033 header_3_font_size=\u201d 19px\u201d background_size=\u201dinitial\u201d background_position=\u201dtop_left\u201d background_repeat=\u201dherhaal\u201d hover_enabled=\u201d0\u2033 z_index_tablet=\u201d500\u2033 text_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d text_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d text_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d link_text_shadow_hor izontal_length_tablet=\u201d0px\u201d link_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d 0px\u201d link_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d ul_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d ul_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d ul_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d ol_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d ol_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d ol_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d quote_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d quote_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d quote_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d 1px\u201d header_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d header_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d header_2_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d header_2_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_2_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px \u201d header_3_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d header_3_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_3_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d header_4_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d 0px\u201d header_4_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_4_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d header_5_text_shadow_horizontal_length_tablet=\u201d0px\u201d header_5_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_5_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d tablet=\u201d0px\u201d header_6_text_shadow_vertical_length_tablet=\u201d0px\u201d header_6_text_shadow_blur_strength_tablet=\u201d1px\u201d box_shadow_horizontal_tablet=\u201d0px\u201d box_shadow_vertical_tablet=\u201d 0px\u201d box_shadow_blur_tablet=\u201d40px\u201d box_shadow_spread_tablet=\u201d0px\u201d use_border_color=\u201doff\u201d global_colors_info=\u201d{}\u201d sticky_enabled=\u201d0\u2033]<\/p>\n
Wist je dat het Benjamin Franklin was die de bliksemafleider uitvond om gebouwen te beschermen tegen blikseminslag? Nu hoeven we ons niet elke dag zorgen te maken over blikseminslagen, maar in het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons wel zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken.<\/p>\n
Planningsoplossingen voor reserveonderdelen<\/strong> In deze blog zal onze primaire nadruk liggen op het cruciale aspect van voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling. Andere hieronder beschreven benaderingen voor het optimaliseren van reserveonderdelen, zoals voorspellend onderhoud en 3D-printen, Master Data Management en gezamenlijke planning, moeten echter worden onderzocht en waar nodig worden toegepast.<\/p>\n Inventory Optimization<\/strong> Reserveonderdelen spelen een doorslaggevende rol bij het handhaven van de operationele effici\u00ebntie, en het ontbreken van kritieke onderdelen kan leiden tot uitvaltijd en verminderde productiviteit. Door de sporadische aard van de vraag naar reserveonderdelen is het moeilijk te voorspellen wanneer een specifiek onderdeel nodig zal zijn, wat resulteert in het risico van over- of onderbevoorrading, die beide kosten kunnen opleveren voor de organisatie. Bovendien brengt het beheren van doorlooptijden voor reserveonderdelen zijn eigen uitdagingen met zich mee. Sommige onderdelen kunnen lange levertijden hebben, waardoor het nodig is om voldoende voorraad aan te houden om tekorten te voorkomen. Het meenemen van overtollige voorraad kan echter kostbaar zijn en kapitaal en opslagruimte in beslag nemen.<\/p>\n Gezien de talloze uitdagingen waarmee materiaalbeheerafdelingen en planners van reserveonderdelen worden geconfronteerd, is het plannen van de vraag, voorraadniveaus en aanvulling van reserveonderdelen zonder een effectieve oplossing voor voorraadoptimalisatie vergelijkbaar met een poging om een boom om te hakken met een zeer botte bijl! Hoe scherper de bijl, hoe beter uw organisatie deze uitdagingen het hoofd kan bieden.<\/p>\n De bijl van Smart Software is de scherpste<\/strong> De rol van intermitterende vraag<\/strong> Scenario analyse<\/strong> Benefits<\/strong> Conclusie<\/strong> <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.19.0″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” make_fullwidth=”off” use_custom_width=”off” width_unit=”on” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_cta url_new_window=”on” admin_label=”What you Need to know about Forecasting and Planning Service Parts” _builder_version=”4.21.0″ background_color=”#eeeeee” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_button=”on” button_text_color=”#00964d” button_bg_color=”#ffffff” button_border_color=”#00964d” button_font=”Rokkitt||||” button_use_icon=”off” text_orientation=”left” background_layout=”light” custom_padding=”40|40|40|40″ z_index_tablet=”500″ header_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” header_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” header_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” body_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” body_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” body_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” body_link_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” body_link_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” body_link_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” body_ul_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” body_ul_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” body_ul_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” body_ol_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” body_ol_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” body_ol_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” body_quote_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” body_quote_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” body_quote_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” border_color_all=”#444444″ button_text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” button_text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” button_text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” box_shadow_horizontal_tablet=”0px” box_shadow_vertical_tablet=”0px” box_shadow_blur_tablet=”40px” box_shadow_spread_tablet=”0px” box_shadow_horizontal_button_tablet=”0px” box_shadow_vertical_button_tablet=”0px” box_shadow_blur_button_tablet=”40px” box_shadow_spread_button_tablet=”0px” text_shadow_horizontal_length_tablet=”0px” text_shadow_vertical_length_tablet=”0px” text_shadow_blur_strength_tablet=”1px” use_border_color=”on” global_colors_info=”{}” button_text_size__hover_enabled=”off” button_text_size__hover=”null” button_one_text_size__hover_enabled=”off” button_one_text_size__hover=”null” button_two_text_size__hover_enabled=”off” button_two_text_size__hover=”null” button_text_color__hover_enabled=”on” button_text_color__hover=”#ffffff” button_one_text_color__hover_enabled=”off” button_one_text_color__hover=”null” button_two_text_color__hover_enabled=”off” button_two_text_color__hover=”null” button_border_width__hover_enabled=”off” button_border_width__hover=”null” button_one_border_width__hover_enabled=”off” button_one_border_width__hover=”null” button_two_border_width__hover_enabled=”off” button_two_border_width__hover=”null” button_border_color__hover_enabled=”on” button_border_color__hover=”#00964d” button_one_border_color__hover_enabled=”off” button_one_border_color__hover=”null” button_two_border_color__hover_enabled=”off” button_two_border_color__hover=”null” button_border_radius__hover_enabled=”off” button_border_radius__hover=”null” button_one_border_radius__hover_enabled=”off” button_one_border_radius__hover=”null” button_two_border_radius__hover_enabled=”off” button_two_border_radius__hover=”null” button_letter_spacing__hover_enabled=”on” button_letter_spacing__hover=”0″ button_one_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_one_letter_spacing__hover=”null” button_two_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_two_letter_spacing__hover=”null” button_bg_color__hover_enabled=”on” button_bg_color__hover=”#00964d” button_one_bg_color__hover_enabled=”off” button_one_bg_color__hover=”null” button_two_bg_color__hover_enabled=”off” button_two_bg_color__hover=”null”]<\/p>\n <\/p>\n Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.<\/p>\n <\/p>\n\n <\/p>
Optimalisatie van reserveonderdelen is een belangrijk aspect van supply chain management voor veel industrie\u00ebn. Het omvat het beheer van de inventaris van reserveonderdelen om ervoor te zorgen dat ze beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, zonder overtollige voorraad die kapitaal en ruimte in beslag kan nemen. Het optimaliseren van de inventaris van reserveonderdelen is een complex proces dat een grondige kennis van gebruikspatronen, doorlooptijden van leveranciers en de kritieke waarde van elk onderdeel voor het bedrijf vereist.<\/p>\n\n
Abraham Lincoln werd ooit als volgt geciteerd: "Geef me zes uur om een boom om te hakken, en ik zal de eerste vier uur besteden aan het slijpen van de bijl"? Lincoln wist dat voorbereiding en optimalisatie de sleutel tot succes waren, net zoals organisaties over de juiste tools moeten beschikken, zoals software voor voorraadoptimalisatie, om hun toeleveringsketen te optimaliseren en voorop te blijven lopen in de markt. Met software voor voorraadoptimalisatie kunnen organisaties hun prognosenauwkeurigheid verbeteren, voorraadkosten verlagen, serviceniveaus verbeteren en doorlooptijden verkorten. Lincoln wist dat het slijpen van de bijl nodig was om de klus effectief te klaren zonder overmatige inspanning. Voorraadoptimalisatie zorgt ervoor dat voorraaddollars effectief worden toegewezen aan duizenden onderdelen, waardoor serviceniveaus worden gegarandeerd en overtollige voorraad wordt geminimaliseerd.<\/p>\n
Slimme software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning maakt gebruik van een unieke empirische probabilistische prognosebenadering die resulteert in nauwkeurige prognoses van voorraadbehoeften, zelfs wanneer de vraag met tussenpozen is. Aangezien bijna 90% aan reserve- en serviceonderdelen met tussenpozen is, is een nauwkeurige oplossing vereist om aan dit soort vraag te voldoen. De oplossing van Smart werd gepatenteerd in 2001 en aanvullende innovaties werden onlangs gepatenteerd in mei 2023 (aankondigingen volgen binnenkort!). De oplossing werd bekroond als finalist in de APICS Technological Innovation Category voor zijn rol bij het helpen transformeren van de resource management-industrie.<\/p>\n
Intermitterende vraag komt niet overeen met een simpele normale of klokvormige verdeling die het onmogelijk maakt om nauwkeurig te voorspellen met traditionele, op afvlakking gebaseerde prognosemethoden. Onderdelen en items met intermitterende vraag \u2013 ook wel bekend als klonterige, volatiele, variabele of onvoorspelbare vraag \u2013 hebben veel nul- of laagvolumewaarden afgewisseld met willekeurige pieken in de vraag die vaak vele malen groter zijn dan het gemiddelde. Dit probleem doet zich vooral voor bij bedrijven die grote voorraden van service- en reserveonderdelen beheren in sectoren zoals luchtvaart, ruimtevaart, energie- en watervoorziening en nutsbedrijven, automobielindustrie, beheer van zware activa, hightech, evenals in MRO (Maintenance, Repair, en revisie).<\/p>\n
De gepatenteerde en bekroonde technologie van Smart genereert snel tienduizenden mogelijke scenario's van toekomstige vraagreeksen en cumulatieve vraagwaarden over de doorlooptijd van een artikel. Deze scenario's zijn statistisch vergelijkbaar met de geobserveerde gegevens van het artikel en ze leggen de relevante details vast van de intermitterende vraag zonder te vertrouwen op de aannames die gewoonlijk worden gedaan over de aard van vraagverdelingen door traditionele prognosemethoden. Het resultaat is een uiterst nauwkeurige voorspelling van de volledige verdeling van de cumulatieve vraag over de doorlooptijd van een artikel. Het komt erop neer dat bedrijven met de informatie die deze vraagdistributies bieden, eenvoudig veiligheidsvoorraad en voorraadvereisten op serviceniveau kunnen plannen voor duizenden periodiek gevraagde artikelen met een nauwkeurigheid van bijna 100%.<\/p>\n
Door innovatieve oplossingen van Smart Software te implementeren, zoals SmartForecasts voor statistische prognoses, Demand Planner voor consensusplanning van onderdelen en Inventory Optimization voor het ontwikkelen van nauwkeurige aanvullingsfactoren zoals min\/max en veiligheidsvoorraadniveaus, krijgen vooruitstrevende leidinggevenden en planners betere controle over hun bedrijfsvoering van de organisatie. Het zal resulteren in de volgende voordelen:<\/p>\n\n
Door gebruik te maken van software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning kunnen organisaties verschillende uitdagingen overwinnen, zoals verstoringen in de toeleveringsketen, stijgende rentetarieven en volatiele vraag. Hierdoor kunnen ze de kosten verlagen die gepaard gaan met overtollige opslagruimte en verouderde inventarisitems. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen, verbetert software voor voorraadoptimalisatie de nauwkeurigheid van prognoses, waardoor organisaties kunnen voorkomen dat ze te veel of te weinig voorraad hebben in hun voorraad reserveonderdelen. Bovendien helpt het de voorraadkosten te verlagen door niveaus te optimaliseren en technologie\u00ebn zoals kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en voorspellende analyses te gebruiken. Verbeterde serviceniveaus worden bereikt doordat organisaties de juiste hoeveelheid reserveonderdelen direct beschikbaar hebben, waardoor downtime als gevolg van het wachten op leveringen wordt verminderd. Bovendien leidt nauwkeurige vraagprognose tot kortere doorlooptijden, waardoor de klanttevredenheid toeneemt en merkloyaliteit wordt bevorderd. Het toepassen van dergelijke strategie\u00ebn, aangestuurd door AI\/ML-tools, verlaagt niet alleen de kosten, maar stroomlijnt ook processen, waaronder productieplanning en logistieke transportplanning, waardoor uiteindelijk de effici\u00ebntiewinst binnen de toeleveringsketen toeneemt.<\/p>\nWit papier: <\/strong><\/h3>\n
Wat u moet weten over prognoses en planning van serviceonderdelen<\/h3>\n
<\/ul><\/div>\n