Voorspelfouten en de impact op voorraad

Hoogleraar Ruud Teunter wordt regelmatig benaderd door bedrijven met de vraag hoe hun voorraad omlaag kan, om er vervolgens achter te komen dat ze geen voorspelfouten meten. “En dan houdt het eigenlijk direct al op.” In deze blog schetst hij de enorme impact van voorspelfouten en hoe je die kunt meten.

Verassend genoeg meten veel bedrijven de kwaliteit van hun vraagvoorspellingen niet, en hebben ze dus geen duidelijk beeld in welke mate vraagvoorspellingen gemiddeld afwijken van de echte vraag. Ik ben meermaals benaderd door bedrijven met de vraag hoe hun voorraad omlaag kan, om er vervolgens achter te komen dat ze geen voorspelfouten meten – en dan houdt het eigenlijk direct op. In deze blog probeer ik duidelijk te maken dat voorraadoptimalisatie altijd begint bij het voorspellen van de vraag EN het bijhouden van de gemiddelde voorspelfout.

Typen voorraad

Er zijn twee hoofdvormen van voorraad: cyclusvoorraad en veiligheidsvoorraad. Om niet te vaak te moeten bestellen doe je dat vaak voor een bepaalde tijd (de cyclus) in het vooruit, bijvoorbeeld 6 weken. Die voorraad voor 6 weken vraag bouw je gedurende de cyclus af naar nul, en dus licht er dan gemiddeld 3 weken voorraad zoals in de bekende zaagtand grafieken. De cyclusvoorraad hangt dus af van de verwachte vraag (over 6 weken) en is daarmee gebaseerd op de vraagvoorspelling. De veiligheidsvoorraad, daarentegen, staat volkomen los van de vraagvoorspelling. Die voorraad is nodig voor het geval de daadwerkelijke vraag afwijkt van de voorspelde vraag (gedurende de levertijd). Derhalve is de veiligheidsvoorraad gebaseerd op de voorspelfout!

Voorraadreductie door beter voorspellen

Minder cyclusvoorraad betekent altijd vaker bestellen met hogere (vaste) bestelkosten tot gevolg. Daar valt dus zelden eenvoudig iets aan te doen, behalve het stroomlijnen van de bestelprocedure om tijd en daarmee loonkosten te besparen. Echter, een lagere voorspelfout leidt tot lagere voorraden zonder dat daar elders extra kosten tegenover staan. Alle reden dus om die voorspelfout exact te meten en, indien mogelijk, te verlagen.

Meten voorspelfout

Het meten van de voorspelfout is naar mijn mening betrekkelijk eenvoudig. Kijk maar even met me mee. Er zijn drie basismethoden:

1. De absolute afwijking
2. De procentuele afwijking
3. De wortel van de kwadratische afwijking

Voorbeeld: stel de vraagvoorspelling is 50 per week, maar de realisaties in twee weken zijn 70 en 40 geweest.

1. De gemiddelde absolute afwijking is dan: (20+10)/2 = 15
2. De procentuele afwijking is dan: (40%+20%)/2 = 30%
3. De wortel-kwadratische afwijking is dan: √(20*20+10*10) = √(500) = 22

De relatieve afwijking is het meest eenvoudig te interpreteren, maar de andere twee zijn meer direct verbonden met de veiligheidsvoorraad. Die veiligheidsvoorraad is namelijk bij benadering proportioneel aan zowel de absolute als de wortel-kwadratische afwijking. Bijvoorbeeld een halvering van de absolute of wortel-kwadratische afwijking geeft ook een halvering van de veiligheidsvoorraad, en die relatie geldt niet voor de procentuele afwijking.

Ik raad derhalve altijd aan om de voorspelkwaliteit te baseren op de absolute fout of de wortel-kwadratische fout. Dat laatste heeft met name theoretisch-statistische voordelen die complex van aard zijn en waar ik u hier niet mee lastig zal vallen. De absolute afwijking is eenvoudiger en minder gevoelig voor uitschieters, en daarmee de meest voor de hand liggende keuze (voor niet-statistici).

Het omzetten van absolute afwijking in veiligheidsvoorraad kan via standaard tekstboekmethoden of voorraadsoftware; daar ga ik hier niet verder op in.

Conclusie

Meten is weten en daarmee de eerste stap naar verbeteren. De voorspelfout geeft u bijvoorbeeld inzicht in wie van uw planners het beste voorspelt. Het loont ook om die afwijkingen terug te koppelen naar planners en daarbij duidelijk te maken wat de relatie met (onnodige) voorraden is. Praat er ook met marketeers over. Onverwachte promotieacties leiden tot onverwachte vraagschommelingen, en daarmee tot grote voorspelafwijkingen en de behoefte aan extra veiligheidsvoorraad. Exacte metingen helpen om niet langs elkaar heen te praten. Zorg dus dat voorspelfouten altijd gemeten worden, en dat dit door iedereen binnen een organisatie op dezelfde wijze gebeurt om zinnig te kunnen vergelijken. Dat geeft de beste basis voor het verbeteren van de voorspelprocedures en daarmee het verlagen van voorspelfouten en veiligheidsvoorraden.

Vragen of suggesties

Heeft u vragen of suggesties voor Ruud Teunter? Stuur een mail naar Harm Beerens, content & community manager van het IMCC: h.beerens@imcc.nl.