Jakie jest normalne i nietypowe zapotrzebowanie na produkt?
Jak dobrać wielkość zapasów w zależności od zmienności popytu?
Te kwestie nie sięgają czasów nadejścia DDMRP. Jednak DDMRP nadaje mu nowe ramy, integrując pojęcie „popytu kwalifikowanego” z równaniem przepływu netto, które uruchamia zlecenie uzupełnienia zapasów.
Uwzględnienie tego „kwalifikowanego zapotrzebowania” wyraźnie odróżnia bufor DDMRP od konwencjonalnego punktu kontrolnego lub kanbana, który zazwyczaj reaguje tylko na rzeczywiste zużycie.
Trzy składniki tego „kwalifikowanego popytu” to niezrealizowane zamówienia, zapotrzebowanie do zrealizowania na dziś i skoki popytu w przyszłości.
Poprzez uwzględnienie widocznych skoków popytu, równanie przepływu uwzględnia uzasadnione podejmowanie ryzyka. Mówimy tu o integracji przyszłych zapotrzebowań, które mogą zniknąć lub ulec modyfikacji. Jednak brak przewidywania tych form popytu może narazić nas na ryzyko, więc należy je wziąć pod uwagę – lepiej wziąć je pod uwagę.
Ten mechanizm wykrywania skoków popytu jest często przedmiotem wielu pytań podczas tworzenia modelu DDMRP. Jaki ma być próg wykrywalności tych skoków? Jaki jest horyzont wykrywania? Jaka jest zależność między wielkością czerwonej strefy a wykrywaniem tych skoków? Jaki jest horyzont widoczności dla konkretnych zapotrzebowań?
Z naszego doświadczenia wynika, że aby znaleźć odpowiednie ustawienia konieczne jest przeprowadzenie pewnych eksperymentów. Symulacje oparte na historii popytu pozwalają nam zadawać dobre pytania, a krytyczna analiza skoków popytu podczas strojenia modelu pozwala nam dostosować bufory.
Pierwsze pytanie, jakie należy sobie zadać, brzmi: jakie jest „normalne” zapotrzebowanie, które powinniśmy być w stanie zrealizować przy krótkim czasie realizacji przy dostępnych zapasach?
Weźmy przykład artykułu przedstawiającego poniższą historię popytu:
Oczywiste jest, że występują tutaj skoki popytu, które zdarzają się mniej więcej raz w miesiącu.
Kiedy wykluczymy te skoki, “normalny” popyt jest następujący:
Pytanie brzmi: czy mój bufor DDMRP powinien być zaprojektowany tak, aby sprostać całemu zapotrzebowaniu, w tym skokom, czy tylko temu „bazowemu” zapotrzebowaniu?
Różnica między obiema opcjami stanowi inwestycję w tę pojedynczą pozycję w wysokości 10 000 €.
Odpowiedź będzie zależeć od naszej znajomości kontekstu biznesowego.
Czy te skoki muszą być wysyłane natychmiast po otrzymaniu zamówień, czy też otrzymujemy te zamówienia z wyprzedzeniem? Jeśli wiemy o nich w ustalonym horyzoncie czasowym, to moglibyśmy zareagować na nie za pomocą mechanizmu wykrywania takich skoków (ang demand spikes). Jeśli tak nie jest, to nie pozostaje nam nic innego, jak wziąć je pod uwagę przy wymiarowaniu czerwonej strefy bufora. W pierwszym przypadku powinniśmy wziąć te piki pod uwagę do obliczenia ADU (średniego dziennego zużycia), w drugim przypadku lepiej je wykluczyć.
W tym konkretnym przykładzie pokazanym na wykresach powyżej, po analizie okazało się, że skoki na tej pozycji były spowodowane przez pośrednie centrum dystrybucyjne, które ustanowiło comiesięczne uzupełnianie zapasów z centrum, którego historię popytu widzimy na wykresie. Rozwiązaniem było przejście na cotygodniowe uzupełnianie w trybie VMI, co znacznie zmniejszyło zmienność popytu, a tym samym wymagania dotyczące zapasów w hubie. Uważajcie na zmienność wywołaną przez nas samych!
Algorytmy analizy danych pomagają nam wykryć takie sytuacje, ale to wiedza zespołów pozwoli nam zdefiniować właściwy projekt modelu. Nie spodziewaj się dobrej konfiguracji za pierwszym razem …
W poniższym przypadku zastosujemy ustawienie, gdzie wykrywanie skoków dotyczy wartości 200, co doprowadzi nas do wykrycia 4 skoków w ciągu kolejnych 2 lat.
Oto kilka wskazówek, które pomogą ci w tym procesie:
- Kiedy wykrywamy wzrost, reagujemy w trybie „ produkcja na zamówienie” na to zdarzenie i w ten sposób przekazujemy zmienność popytu do naszego dostawcy / produkcji. Zatem im więcej skoku wykryjemy, tym większą zmienność i stres przeniesiony w górę strumienia.
- I odwrotnie, im bardziej pokryjemy zmienność popytu czerwoną strefą, tym bardziej uspokoimy grę … ale zwiększamy inwestycje w zapasy.
- Upewnij się, że „normalne” zapotrzebowanie jest pokryte czerwoną strefą na twoich strategicznych indeksach (referencjach, produktach, surowcach, komponentach). Na przykład popyt na komponent, który jest wyzwalany przez zlecenia produkcyjne wyrobów nadrzędnych zależy od wielkości partii tych materiałów macierzystych. Czerwona strefa powinna obejmować te wymagania bez wykrywania skoków.
- Upewnij się, że codziennie planiści analizują skoki. Skok wskazuje na nietypowe zapotrzebowanie. Nietypowe zapotrzebowanie powinno skłonić do podjęcia decyzji: czy powinienem negocjować harmonogram dostaw z klientem, czy powinienem wysyłać swoje zapasy ryzykując niezrealizowanie innych zapotrzebowań z rynku, czy powinienem poprosić mojego dostawcę o dodatkowy wysiłek?
- Zidentyfikuj częstotliwość skoków na pozycję i przejrzyj w swoich procedurach DDS&OP (procesu Sales and Operations Planning w warunkach Demand Driven) pozycje z częstymi skokami.
- W przypadku długich czasów realizacji skróć horyzont wykrywania skoków – w przypadku krótkich czasów realizacji wydłuż go – również poza Decoupled Leadtime – zwłaszcza, jeżeli zdolności produkcyjne są ograniczone.
- Zasada kciuka, która sprawdza się w wielu przypadkach, polega na wykrywaniu skoków, które przekraczają ilościowo 50% czerwonej strefy. Ten próg można często zwiększyć, aby model był mniej nerwowy.
Prawidłowe ustawienie wykrywania skoków wymaga trochę eksperymentów i powinno być częścią ciągłego doskonalenia. Ten proces pozwoli Ci lepiej zrozumieć Twoje codzienne zapotrzebowanie, a tym samym umożliwi zmniejszenie jego zmienności.
