De Schijf van Vijf: volg voorspelbare variatie met effectieve besluitvorming

Om slechte en goede variabiliteit in de organisatie te herkennen en effectief te adresseren, ontwikkelde Involvation de Schijf van Vijf van supply chain management. Deel 3 over deze schijf in een serie van vijf gaat over effectieve besluitvorming.

‘Variabiliteit gaat ten koste van de prestatie van elk systeem’, aldus Hopp & Spearman. ‘Als je de variabiliteit niet vermindert, dan betaal je de prijs in de vorm van leegloop, hoge voorraden en/of lange en onbetrouwbare doorlooptijden.’ Het is dus zaak variabiliteit te verminderen. Maar wat is dat eigenlijk, variabiliteit?

Van variabiliteit is sprake als de variatie in vraag niet overeenkomt met de variatie in aanbod. Meest ideaal lijkt dus om variatie, als de bron van variabiliteit, weg te nemen. Hetzij door deze te elimineren of te absorberen. Kan dat niet, dan is sprake van restvariatie.

In dat geval is het verstandig om variatie in vraag en aanbod te synchroniseren; er is dan wel sprake van variatie, maar niet langer van variabiliteit. Vaak komt dat neer op het volgen van de vraagvariatie met capaciteitsflexibiliteit, de mogelijkheid om capaciteit tijdelijk of structureel te vergroten of te reduceren.

Dennis Pronk (foto) van Involvation: ‘Voorwaarden hiervoor zijn betrouwbaar inzicht in te verwachten vraagvariatie, flexibiliteit om deze te kunnen volgen en – niet te vergeten – een effectief besluitvormingsproces om hiervan gebruik te maken. Hiermee krijgen IBP, S&OP en forecasting een duidelijke plek in deze Schijf van Vijf, als een manier om besluitvorming te organiseren en te voeden.’

Korte versus lange termijn

Het soort besluiten dat een organisatie moet nemen in een wekelijkse, maandelijkse of kwartaalcyclus is afhankelijk van de reactietijden van de capaciteitsaanpassing en de betrouwbaarheid van het inzicht in vraag en aanbod. Bij besluitvorming op de kortere termijn kun je vaak profiteren van inzicht in actuele orders en in vraagverandering op klantniveau. Met dit inzicht kunnen effectief beslissingen worden genomen over specifieke capaciteiten (denk aan overwerk, ploegendiensten) en voorraadniveaus; in de regel besluiten die snel te implementeren zijn. Bij besluitvorming op langere termijn gaat het om meer structurele aanpassingen in capaciteit. Gezien de reactietijd zijn betrouwbare prognoses daarvoor essentieel.

Bij DSM in Delft hebben ze dit goed begrepen: DSM Food Specialties (DFS) maakt een onderscheid tussen gedetailleerde vraagvoorspelling voor een horizon van zes maanden – op klantniveau – en een vraagvoorspelling voor een horizon van 24 maanden – op businesssegmentniveau.

Roger Kerckhoffs, Manager Improve Supply Chain bij DSM: ‘We hebben geleerd dat bij het extrapoleren van een gedetailleerde forecast per klant naar een horizon van 24 maanden het grotere plaatje verloren ging. De 7 tot 24 maanden forecast op businesssegmentniveau is beter bruikbaar voor trends of de introductie van nieuwe producten. Deze onderwerpen worden in deze ‘roughly right’ forecast expliciet gemaakt en geven daardoor meer houvast voor besluitvorming, bijvoorbeeld over capaciteitsuitbreiding. Onze forecasts worden statistisch gegenereerd; de gedetailleerde forecast wordt gevalideerd door accountmanagers en de segment-forecast door business managers.’

Tijdig communiceren van veranderingen in de vraag

Hij relativeert het belang van de forecast in een dynamische en complexe omgeving met veel variabiliteit. Kerckhoffs: ‘We kunnen niet alles verwachten van de forecast. Het is vooral belangrijk om ons niet te verliezen in de details en te focussen op het tijdig communiceren van significante veranderingen in de vraag. Op dat principe hebben we het proces nu ingericht, naast het flexibiliseren van onze supply chain om met die vraagvariabiliteit om te gaan.’

Our dilemma is that we hate change and love it at the same time; what we really want is for things to remain the same but get better
Sydney J. Harris