Afgelopen zaterdag was ik bij de plaatselijke bakker. Het is er eigenlijk nooit druk. Maar toen ik binnenkwam, stond er een flinke rij klanten. Met zo'n winkel is het hollen of stilstaan. En zo is het ook vaak met de verkopen bij bedrijven. Hollen of stilstaan. Maandenlang is een product niet verkocht en ineens gaan ze ‘als warme broodjes over de toonbank'.  Met als gevolg dat er extra voorraad wordt aangelegd. Die vervolgens weer maandenlang niet verkocht wordt.

Dit komt bijvoorbeeld voor bij bedrijven die service-producten of reserve-onderdelen verkopen, bij verkoop van machines of apparaten. Maar denk ook aan producten die slow-movers zijn (incidentele verkopen, weinig klanten). Normaliter besteden we weinig aandacht aan deze producten, omdat ze in lage aantallen verkocht worden. Maar als juist deze producten een interessante marge hebben, wordt het interessant het voorraadbeheer op orde te brengen.

Maar hoeveel voorraad moet je dan van deze producten aanhouden? Dus producten die de ene maand veel verkopen en een andere maand niets.
 

Neem het product uit onderstaand voorbeeld:

Tabel 1: voorbeeld

Eerst maandenlang geen verkopen en vervolgens twee maanden wel. En daarna weer een hele tijd niets.

Stel de levertijd van dit product is 4 weken (oftewel een maand) en de gewenste servicegraad is 95% (de veiligheidsfactor is 1,65).  Vaste kosten per order EUR 50,- en voorraadkosten per stuk per jaar EUR 20,- .

Om te berekenen hoeveel voorraad we van dit product moeten aanhouden hebben we geleerd om het bestelniveau te berekenen. Het bestelniveau is de gemiddelde vraag tijdens levertijd + veiligheidsvoorraad.

De gemiddelde vraag tijdens levertijd is (240/12 mnd=) 20.

De veiligheidsvoorraad is (veiligheidsfactor * wortel van (levertijd * kwadraat van de standaarddeviatie)). De veiligheidsvoorraad is (1,65 * √ (1 * KWDRT (31,6)=) 52.

Het bestelniveau is dan (20 + 52=) 72.

Controle van de berekening 

Uit ervaring weten we dat deze berekening in de praktijk niet altijd goed werkt. We controleren dus de berekening. Dan kijken we naar het resultaat (= 72). En we kijken naar de verkopen van het afgelopen jaar. De verkopen blijken dan toch wel aardig te schommelen. Het is immers ‘hollen of stilstaan'. En nu wordt het spannend: we passen het bestelniveau aan op basis van logistiek ‘fingerspitzengefuhl'. Dit betekent in de praktijk vaak: wie heeft er als laatste bij ons bureau gestaan. Was het de verkoper die klaagt over te weinig voorraad en dat een klant zijn levering niet krijgt? Dan passen we het bestelniveau aan naar boven. Doen we 80. Dan is er altijd genoeg. Maar heeft de laatste mail van de financiele afdeling over een te hoge voorraadwaarde toch veel indruk gemaakt? Dan passen we het bestelniveau aan naar beneden. Dan doen we 60.

Alle berekeningen gaan er van uit dat er gemiddeld iedere maand ongeveer evenveel verkopen zijn. Soms iets meer en soms iets minder. In een grafiek ziet dit er dan als volgt uit:

Een figuur die de meesten onder ons wel herkennen uit de schoolboeken. Dit heet dan een constante vraag met variatie volgens een normaal verdeling. Maar als we nog eens terug gaan naar de voorbeeldtabel, dan zien we toch duidelijk dat er helemaal geen sprake is van een gemiddelde vraag met soms iets meer en soms iets minder. Het is hollen of stilstaan.

Het resultaat? We passen een berekening toe waarvan we eigenlijk wel weten dat deze niet past bij de praktijksituatie. Vervolgens hebben we veel werk om deze berekeningen te controleren en handmatig aan te passen. En uiteindelijk hebben nog steeds geen weloverwogen keuze tussen voorraadkosten en het op tijd leveren van klanten.

En een weloverwogen keuze is juist in deze economische tijd erg belangrijk. Aan de ene kant moet de voorraadwaarde omlaag om het kapitaalbeslag en kosten te verlagen. Aan de andere kant moet iedere order op tijd geleverd worden. Er moet namelijk omzet gegenereerd worden.

De druk neemt dus toe. Hoe kunnen we dan wel een goede keuze maken tussen voorraadkosten en het op tijd leveren van klanten?

Nog een keer terug naar de vraag: Hoeveel voorraad moet je van dit product aanhouden? Om deze vraag goed te beantwoorden, zijn er een aantal rekenmethodes die je kunt gebruiken. Een van deze rekenmethodes is ‘bootstrapping'. Deze methode is toe te passen bij producten die in 30% van de periodes geen vraag hebben. In ons voorbeeld is dat zeker het geval. De methode werkt als volgt:

Stel dat we de vraag willen voorspellen voor de komende zes maanden. Dan nemen we uit de historische vraagcijfers zes willekeurige waarden. Vervolgens berekenen we het gemiddelde van deze zes waarden. Dit herhalen we erg vaak, laten we zeggen 10.000 keer. Dan ontstaat de volgende figuur:

In deze figuur zien we dat er 7% kans is dat er de komende drie maanden geen vraag is. 6% kans dat er een vraag van 5 per maand is, enz..

In tabelvorm nogmaals de resultaten uit de figuur:

In de kolom met cumulatieve kansen zien we nu ook dat er 13% kans is dat de vraag 5 per maand of minder zal zijn. Er is 20% kans dat de vraag 10 per maand of minder zal zijn, enz..

In de tabel is ook te zien dat er 95% kans is dat de vraag 45 per maand of minder zal zijn. Dus om een servicegraad van 95% te bereiken moeten we voor het voorraadbeheer uitgaan van een vraag van 45 per maand.

En op deze manier is een weloverwogen keuze te maken tussen voorraadkosten en het op tijd leveren van klanten.

Tot slot wil ik nog opmerken dat ik voor dit artikel de berekening heb gedaan in Excel. Dit is prima te doen voor één of enkele artikelen. Is het ‘hollen of stilstaan'  bij uw bedrijf met vele artikelen, dan raad ik u aan om te kijken naar gespecialiseerde software waarmee dit soort berekeningen gedaan kunnen worden.