Ledetidsprognoser: Det andre essensielle trinnet til ekspertbehovsplanlegging

Velkommen tilbake til vår '7 Essential Steps'-serie!

Vi håper du likte forrige ukes innlegg på etterspørselsprognose. I dag er det det andre essensielle trinnet med å "få det riktig" i kjøpsprosessen... Prognose for ledetid! 

Ledetidsprognose er en kritisk og ofte oversett komponent i etterspørselsplanlegging og etterfylling. For mange detalj- og grossistdistributører er dette første gang du setter ordene "lead time" og "forecast" sammen.

Vi har ikke en krystallkule for å forutsi lange ledetider [selv om, ville det ikke vært kjempebra?!] Det vi kan gjøre er å bli metodisk om hvordan vi beregner sikkerhetslager i form av ledetider. Dette trinnet vil gi betydelige resultater.

Det gir mye mening når du tenker på det. Med tjeneste- og lagerytelse på spill, hvorfor ville du bruke enorme ressurser på etterspørselsprognoser for kundene dine, og så ganske enkelt "plugge inn" en ledetidsverdi for å beskrive leverandørene dine? Ledetidsprognoser trenger og fortjener samme grad av sofistikering som etterspørselsprognoser!

Dagene med skyting fra hoften er i fortiden.

Gå av "Worst-Case-Scenario"-toget!

Et interessant og kostbart kjøpsmønster har eksistert i flere tiår. Analytikere er svært komfortable med en etterspørselsprognose som skjærer gjennom midten av deres etterspørselshistorie. Men når det kommer til ledetid, har profesjonen vår historisk sett en vane med å gå inn i et worst-case scenario.

Hvis leveransene har vært i gjennomsnitt 8 til 12 dager, er det ofte større sannsynlighet for at du ser en 12-dagers leveringstid enn gjennomsnittet på 10.

Samtidig vil en vare som historisk selger mellom 50 og 150 ha en etterspørselsprognose på 100.

Det første trinnet i prosessen med ledetidsprognose er å behandle ledetidsverdien som en prognose, i stedet for en innstilling.

Hvis du har denne tankegangen, vil gode resultater følge.

Leveringstid for leverandør og vare

En sterk prognoseprosess for ledetid analyserer hovedkvitteringshistorikken og tilbyr en prognose for leverandørens ledetid, men tilbyr også ledetidsprognose på varenivå for de varene som ofte blir ripet opp eller forsendt.

Behovet for unik ledetidsprognose på varenivå varierer vanligvis etter bransje. Bransjer der leverandører har dårlige og inkonsekvente leveringsytelser – for eksempel møbeldistribusjon – vil dra nytte av ledetidsprognoser på varenivå.

Akkurat som i etterspørselsprognoser, samle så mye ledetidshistorikk som mulig . Dataene dine er ekstremt verdifulle. År med ledetidshistorikk og sanntidsanalyse vil tillate deg å sette inventar bak de vinnende SKUene.

Nøkkelkomponenter

I likhet med etterspørselsprognoseprosessen er det tre kritiske attributter for ledetidsprognoser: Ledetidsprognose, Lead Time Deviation og Lead Time Seasonality. Når det er gjort riktig, leverer ledetidsprognoser presisjon i alle 3.

Ledetidsprognose

Start med den faktiske ledetidsprognoseverdien, men ikke stopp der. Gi så mye historie som mulig. En intelligent prognosemetode vil fortelle deg hvor mye du skal bruke for hver leverandør og vare. Du finner dette i dagens avanserte skybaserte løsninger for prognoser.

Ledetidsavvik

Avviket beskriver leverandørens pålitelighet og ytelse.

I likhet med etterspørselsavviket, jo høyere ledetidsavvik, desto mer sikkerhetslager vil være nødvendig. Denne ekstra sikkerhetsbeholdningen blir en del av driftskostnaden for varelageret og vil negativt påvirke fortjenesten til en vare.

Leverandørene dine trenger å vite det, og det gjør du også.

Leverandører må innse at deres konsistens er like viktig som lengden på ledetiden. En ledetid på 10 dager som varierer fra 6 til 14 dager vil sannsynligvis føre til mer lagerutgifter enn en konsistent ledetid på 11 dager. Den ekstra sikkerhetsbeholdningen vil absolutt påvirke driftskostnadene for lagerbeholdningen din.

En merknad om den økonomiske konsekvensen av lange ledetider... Ja, ledetidsavviket ditt vil påvirke behovet for sikkerhetslager. Men det vil også lengden på ledetiden.

En ledetid på 100 dager vil kreve en mye større sikkerhetslagermengde enn en ledetid på 10 dager. Hvis du kjøper for en tid 3 måneder fra nå, reduserer du tilliten din til hvor mye du vil selge i løpet av den perioden.

Faktisk, av de forskjellige sikkerhetslagerkomponentene, kan ledetiden din ha størst innflytelse når ledetidene vokser til flere uker og utover. Ved kjøp av importvarer med et mål om å oppnå lavere prising er det viktig å analysere merkostnaden til sikkerhetslageret.

En advarsel... Hvis du fortsetter å angi ledetidene dine ved å bruke verstefallsscenario-strategien, legger du til unødvendige dager med beholdning. Tre dager med dempet ledetid resulterer i 3 dager med unødvendig sikkerhetslager. Dette legger til beholdningen din, men er et monstrøst misbruk av kontanter!

Hvis du vet verdien av 1 dag med inventar, som de fleste toppytende lagerstyringsteam gjør, vet du overskuddsinvesteringen fra dempede ledetider.

Ledetid sesongmessige

Ja, leveringstidene dine opplever også sesongmessige svingninger. Sesongmessige endringer i leveranser skyldes:

• Sesongmessige værforhold
• Nedleggelser av leverandøranlegg
• Ansattes ferier
• Og mange andre smerter i #$%!

Faktisk er det ofte dine egne mottaksavdelinger som forårsaker disse sesongmessige endringene! Dine sikkerhetslagerberegninger og prosesser må lese disse årstidene og hjelpe deg med å reagere.

Disse nøkkelkomponentene må vedlikeholdes på forhånd. Akkurat som enhver komponent, må ledetidsverdier opprettholdes på forhånd, siden de påvirker beslutningen om "når du skal kjøpe" like mye som de påvirker den åpenbare beslutningen om "hvor mye du skal kjøpe".

Vanlige, kostbare fallgruver å unngå

Mange ledetidsprognosevaner har blitt vanlig praksis, men forårsaker overflødig tid og utgifter. Vanligvis mye mer enn organisasjoner er klar over. Når du går fra god til stor i ledetidsprognoser, må du jobbe for å fjerne disse vanlige ledetidsfellene:

1. Kjøp med en dempet ledetid som beskriver et verste scenario og holder unødvendige bare-in-case lagerbeholdninger.
2. Egentlig ikke anslå en ledetid fra kvitteringshistorikk, men kjøp med et statisk tall basert på leverandørløfter eller magefølelse.
3. Bruk av ett leveringstidsnummer på leverandørnivå for alle linjens varer, selv om noen varer har opplevd sporadiske korte leveranser eller andre uhell og krever en unik vareleveringstid.
4. Ikke sporing eller utnyttelse av den historiske avviksinformasjonen til varens kvitteringshistorikk for riktig sikkerhetslagerbygging.
5. Ved prognostisering av leveringstider for leverandør/vare, bruk én enkelt prognoseberegning, selv om hver vare har unike kvitteringshistorikk.
6. Overreagere på individuelle lange ledetider og reagerer ved å bygge opp unødvendig inventar.
7. Ikke filtrering av kampanjekvitteringer eller andre spesialbestillingskvitteringer ut av ledetidsberegningene, noe som kan føre til at beholdningen øker.
8. Tar ikke hensyn til sesongmessige ledetidsmønstre ved kjøp.

Hvis du gjør noe av det ovennevnte, sørg for å sjekke ut hva disse fallgruvene koster bedriften din. Denne Inventory ROI Calculator vil vise deg.

Avanserte operasjonelle KPIer for lagerstyring

Avansert ledetidsprognose vil også gi en rekke operasjonelle studier. Her er noen av KPIene som fortjener studier og handling fra lagerstyringsteamet ditt:

Kostnaden (for deg) av økte leverandørens ledetider

Når leverandørene plutselig sliter, og responsen din på ledetidsprognose er å gå fra 9 dager til 14 dager, er det en presis økonomisk byrde til den nye normalen.

For eksempel bør prognoseverktøyene dine vise at endringen fra 9 til 14 vil legge til $100 000 til beholdningen din og $26 000 til kostnadene ved å bære beholdningen. Du har nå inventar som leverandøren din pleide å frakte. De har overført en kostnad til deg. Du må løse inn denne kostnaden i form av priser, en tilbakebetaling eller en annen avtale.

Leverandørens ytelse – % service til deg

Hvis oppdraget og løftet ditt er å levere 98 % service til kundene dine, og leverandørene dine betjener deg med 96 %, trenger du gode verktøy for å visualisere effekten av det.

Spor, studer og svar på dette kritiske tallet. Kjenn det totale antallet så vel som verdien for hver leverandør og DC. Det bør være en rullerende leverandørservice %-beregning og du bør motta automatiske varsler når verdien endres. Du vil sannsynligvis finne sesongmessige endringer i antallet, noe som bør føre til justeringer i etterfylling.

Enhver verdi som dette fortjener også en gap-verdi .

Kjenn alltid det nåværende gapet mellom din service til kundene dine og leverandørens service til deg.

Endringer i gapet bør utløse handling!

Gjennomsnittlig linjer per PO

Størrelsen på bestillingene vil påvirke mottaksplanene dine. Når du foretar justeringer av påfyllingskomponentene dine, må du se etter endringer i størrelsen på bestillingene. Disse endringene kan påvirke mottaksplaner og mønstre.

Ledetidssvingninger etter ordrestørrelse

Når mottak blir tungt, eller ferier begrenser arbeidsbasen, kan det oppstå forstyrrelser. Mottakende team reagerer ofte på forskjellige måter, selv i forskjellige DC-er i samme selskap.

Basert på mål de må oppfylle, kan du oppleve at store bestillinger blir skjøvet til siden for senere, og det er de hvor ledetidene øker. En annen DC kan imidlertid gjøre det stikk motsatte. Bruk dataene dine til et godt arbeid og bygg historier som hjelper deg å ta de riktige handlingene.

Tid til hylle og tilgjengelig for salg

En annen nøkkelverdi å måle er tiden fra dokkekvittering til tilgjengelig for salg i ERP-ens tilgjengelige verdi. Dette er en annen svært fordelaktig gap-verdi å overvåke nøye på hvert sted. Det er tider når spissene i ledetiden hovedsakelig er et resultat av nedganger inne på lageret.

Hvordan ser "Tekstbok" ledetidsprognose ut?

Toppytende lagerstyringsteam investerer tid og ressurser i ledetidsprognoser akkurat som de krever prognoser. De er på en konstant reise for å forbedre, foredle og skjerpe nøyaktigheten.

Verdifulle resultater venter på begge sider. Lagene vil oppleve en lagerreduksjon ved å fjerne puten, og en serviceforbedring ved å kjøpe tidligere på varer med lengre leveringstid.

Analytikere bør ha samme grad av verktøy for prognosenøyaktighet for å overvåke ledetidstrender og gjøre endringer.

Topp lagerstyringsteam verdsetter også samarbeid. Integrert forretningsplanlegging med leverandørene deres fører til stadig å få de smarteste og mest nøyaktige ledetidene som mulig. De tilbyr kjøpsprognoser for å hjelpe leverandører med å være forberedt og på lager.

Resultater fra å gjøre det riktig

En lagerreduksjon på 10-12 % er vanlig

En ekstra lagerreduksjon på 10 % til 12 % har blitt målt konsekvent i løpet av de siste tiårene når bedrifter legger til avanserte ledetidsprognoser til sine forsyningskjedeplanleggingsløsninger. Denne analysen har vært mulig gjennom årene ettersom selskaper ofte aktiverte dette området måneder etter at lagerløsningen deres ble satt i drift.

For de selskapene hvis løfte på servicenivå er høyere enn leverandørens ytelse, er ledetidsprognose nøkkelen til å innfri det løftet.

Analytiske verktøy kan bidra til å bygge en bro mellom forsyningskjedeplanlegging, lageret og transportteamene. Lagerplanlegging har ofte dataene og innsikten som deres operative kolleger trenger.

Ledetidskomponenten har ofte blitt referert til som "sovekomponenten." Det er for mye som står på spill til at det kan ligge i dvale.

Legg til robuste ledetidsprognoser til din god-til-stor reise, og du vil øke bunnlinjen!

Neste steg i serien vår: Trinn 3: Optimalisering av ordresyklusen. Husk å abonnere så du ikke går glipp av det!

Tilbake til del 1

Les del 3