Onze beheersystemen zijn gebaseerd op technische gegevens, die vaak door speciale teams worden bijgehouden. Stiptheid en discipline zijn vereist om deze gegevens continu bij te houden. Als u ooit hebt deelgenomen aan een ERP-implementatie, weet u hoeveel aandacht hieraan wordt besteed (en dat de aandacht na verloop van tijd weer wat afzwakt).
Het feit dat in wezen deze technische gegevens ramingen zijn, is soms wat moeilijk toe te geven. Dit geldt overigens voor de meeste elementen die we manipuleren om onze toeleveringsketens aan te sturen. Prognoses zijn schattingen. Data van eisen en leveringsdata zijn schattingen. Materiaallijsten zijn schattingen (het werkelijke materiaalverbruik zal namelijk afwijken). Voorraden zijn schattingen… Eh, voorraden niet, toch? Hoewel…
Leverings-, productie- en transporttijden zijn, zonder meer, ramingen. Soms worden zij contractueel vastgelegd, bijvoorbeeld met leveranciers, maar het blijven benaderingen.
De gebeurtenissen van de laatste maanden -Covid, elektronische componenten, geopolitieke ontwikkelingen- hebben nog eens extra aangetoond hoe groot de onzekerheid in doorlooptijden is.
Tegelijkertijd zijn doorlooptijden van cruciaal belang: hoe kunnen we de beschikbaarheid van onze producten garanderen en een hoge servicegraad handhaven, als we niet weten hoe snel we kunnen bevoorraden?
De “ongeveer goed” filosofie
Toen ik student was, zei mijn natuurkundeleraar altijd tegen ons: concentreer op ‘de orde van grootte’ in plaats van op ‘precisie’!
Om tijdig beslissingen te kunnen nemen en tot houdbare beschikbaarheidsdata te komen wanneer op bestelling gewerkt wordt, hebben we redelijke, pragmatische doorlooptijden in onze systemen nodig. Dat stelt ons in staat onze aanvullingslussen en voorraden min of meer correct te dimensioneren.
Periodiek zou dit kunnen betekenen: het meten van de werkelijke doorlooptijden, het berekenen van de gemiddelde en standaardafwijkingen, en deze te vergelijken met de doorlooptijden die initieel ingesteld zijn. Echter, het Demand Driven model “ongeveer goed” filosofie suggereert dat organisaties deze cijfers niet moeten gebruiken om automatisch doorlooptijden in het ERP te berekenen en aan te passen, omdat het ruis en instabiliteit geeft. Wanneer u doorlooptijden meet, zoals wanneer u het gemiddelde dagelijkse gebruik berekent, moet u het gemiddelde nemen van uw gegevens over een bepaalde periode, en ze zuiveren van uitzonderlijke gebeurtenissen.
Onze ervaring is dat dit onderhoud moet gebeuren als onderdeel van het DDS&OP-proces, bijvoorbeeld op maand- of kwartaalbasis, om ervoor te zorgen dat het operationele model realistisch blijft.
Hier volgen enkele aanvullende tips voor het beheersen van doorlooptijden voor ingekochte artikelen, gefabriceerde artikelen en gedistribueerde artikelen.
1. Ingekochte artikelen: houd chaotische doorlooptijden van leveringen in toom
Inkopers zijn zich er de laatste tijd van bewust geworden dat doorlooptijden deels empirische schattingen zijn. Zij weerspiegelen zowel de organisatie als de capaciteit van de leveranciers, en kunnen worden beïnvloed door schaarste- en toewijzingssituaties. Zo is het niet ongebruikelijk dat de doorlooptijd voor elektronische componenten één of zelfs twee jaar bedraagt, terwijl diezelfde componenten nog niet zo lang geleden binnen drie of vier maanden beschikbaar waren.
Inkooporganisaties moeten zich steeds meer vastleggen op langetermijnvolumes, gebaseerd op prognoses waarvan bekend is dat ze niet kloppen en dan vooral één of twee jaar vooraf. Dit is de wet van de huidige markt voor verschillende grondstoffen en de geopolitieke instabiliteit betekent dat we op korte termijn niet van deze beperkingen af zullen zijn. Het is de bedoeling dat deze volumeverbintenissen worden afgeleid uit DDS&OP-prognoses, met scenario-evaluatie en validatie van het genomen risico.
DDMRP-buffers moeten worden gedimensioneerd overeenkomstig de afroephorizon, die over het algemeen korter is dan de planningshorizon. Zij stellen u in staat de bevoorradingsstroom te sturen op het tempo van de reële vraag in de komende dagen/weken en de uitvoering daarop aan te passen. Maak bij het ontwerpen van uw model dit onderscheid en stel uzelf de vraag wat de relevante aanlooptijd is voor de omvang van de buffers op uw locaties.
2. Geproduceerde artikelen: vermijd bevroren horizon
Voor geproduceerde artikelen zijn de gebruikte doorlooptijden het resultaat van een planningshorizon en soepel lopende processen, niet van de werkelijke tijd die nodig is voor het afronden van alle productiehandelingen. De ervaring leert dat hoe meer men bevriest, hoe meer men instabiliteit in de productieschema’s creëert en hoe vaker de noodzaak ontstaat om opnieuw te plannen. Een vaste horizon is de vijand van stabiliteit. Om de relevante doorlooptijden te bepalen, moet een pragmatische en geleidelijke aanpak worden gevolgd om de vaste horizon los te laten. Door de status quo ter discussie te stellen, te ontkoppelingen, de beschikbaarheid van materialen betrouwbaarder te maken en van wekelijkse naar dagelijkse planningsbuckets over te stappen.
Het is deze planningshorizon die bepaalt hoeveel tijd er zit tussen het in werking treden van een aanvullingssignaal en het daadwerkelijk voltooien van de goederen.
In een volledig operationeel model zullen deze doorlooptijden in capaciteit worden getest en worden tijdbuffers geïntegreerd die zijn vastgesteld als bescherming tegen operationele variabiliteit.
3. Gedistribueerde artikelen: transporttijd is van essentieel belang
Voor gedistribueerde artikelen bepaalt de transporttijd een groot gedeelte van de doorlooptijd, d.w.z. de tijd tussen het initiëren van een overboekingsopdracht en de werkelijke ontvangst en opname in de voorraad op de plaats van bestemming.
Doorlooptijd vs. frequentie
Bij het bepalen van de voorraadgrootte of het vastleggen van klantendata spelen twee factoren een rol: de hierboven vermelde doorlooptijden en de frequentie van levering/fabricage/verzending. Vaak bestaat er verwarring tussen deze twee.
Op een DDMRP-voorraadbuffer zal de doorlooptijd de gele zone bepalen, en in mindere mate de rode en mogelijk de groene zone. De frequentie zal vooral de groene zone beïnvloeden, en in mindere mate de gele en rode zone.
Continue verbetering in een door vraag gestuurde wereld
De vraag gestuurde aanpak is zeer structurerend. De eerste stap bestaat uit het in beeld brengen van de stromen van de onderneming, twee stappen terug te doen en de volgende fundamentele vragen te stellen: welke doorlooptijden moeten we hanteren, welke frequenties, zijn onze vaste horizonnen toereikend, enz.? Als het model er eenmaal is, stellen de prestatierapporten ons in staat de uitvoering ervan in de tijd te meten en verzekeren ze ons ervan dat we continu een relevant model gebruiken.
