APPLICATIONS
New math unlocks new inventory performance.
履歴、平均、標準偏差は、サイクル在庫と安全在庫を計算するため、長年にわたって使用されてきました。パターンが予測可能であったのです。しかし、もはやそうではありません。変動性により不確実性が高まっています。企業は必要以上に多くの在庫を抱えており、過度な修正を行っています。コストが上昇し、無駄が出てきます。
不確実性を定量化するための新たな数学が必要です。Kinaxis Probabilistic Multi-Echelon Inventory Optimization (MEIO) by Wahupaでは、不確実性を定量化することで、サービスへの取り組みを損なうことなく過剰在庫をフリーキャッシュフローとトレードできるようにします。戦略的目標、財務的目標、サービス目標を達成する一方でサプライチェーンの無駄を取り除くことができます。
最新のサプライチェーンネットワークには、既存の計画策定システムでモデル化されていない複雑な制約があります。より正確な方法を活用し、すべての製品タイプにわたって、動きの遅いパーツを含めて、真の在庫要件を判断します。
すべての製品の在庫を均等にする必要はありません。個々の製品に最適なサービスレベルを決定すれば、過剰在庫を抱えることなく、サービス全体で一定のレベルを達成します。
適切な手段を適用すると、在庫の可能性が最大化します。ミックス。ステージング。延期。業種が異なれば、最適な結果を得るためのツールも異なる。
非正規分布を管理して実際の需要を判断することによる予測を行うと、これまで「予測不可能」だったロングテール商品でマージンの最大化に貢献できるようになります。
最適化を通じてサービス目標と競合するビジネス目標とのバランスを取って、需要、リードタイム、供給パラメータを考慮しながら在庫とサービスレベルのトレードオフを判断して、製品ごととロケーションごとに一意の曲線を作成することで、目的とするサービスレベルを達成するための最適な組み合わせが決まります。
すべての製品にわたる在庫構成を適正にすれば、小さからぬ運転資本がすぐに解放され、投資収益率が即座に得られます。