Hoe Goed Doet Mijn Leverancier Het? Logistiek Gezien- Over Leveranciers Betrouwbaarheid

Transcriptie

1 Hoe Goed Doet Mijn Leverancier Het? Logistiek Gezien- Over Leveranciers Betrouwbaarheid Ir. Paul P.J. Durlinger 8-juni 2018

2 1 Hoe Goed Doet Mijn Leverancier Het? Logistiek Gezien- Over Leveranciers Betrouwbaarheid Ir. Paul P.J.Durlinger Redactie Thijs Veldhuizen

3 Management samenvatting 2 In dit paper geven we het belang van Vendormanagement aan. De (on)betrouwbaarheid van uw (interne/externe) toeleverancier heeft de grootste invloed op de hoogte van de veiligheidsvoorraad en daarmee op de leverbetrouwbaarheid naar uw klant. Daarbij is het kennen van het KlantenOrderOntkoppelPunt van uw klant en de productietypologie van uw toeleverancier erg handig. Eveneens de manier waarop uw toeleverancier naar U kijkt. Wij geven een handig hulpmiddel. Het is ook van belang om uw toeleverancier goed te meten. Aan de orde komen KPI s als OTIF, CLIP en CVP naar voren, die met name een KPI voor het MT zijn. Voor de logistici en de berekening van de veiligheidsvoorraad komt de LAV ter sprake (de LevertijdsAwijkingVerdeling). De data voor deze KPI zitten in uw software! Ik laat verder zien dat te vroeg leveren helemaal niet slecht is en dat u voor bijna voor niks extra leverbetrouwbaarheid naar uw klant kunt bewerkstelligen. Verder kijk ik hoe u op een eenduidige manier de levertijd kunt definiëren. En dit alles (bijna) zonder het gebruik van formules.

4 3 Inhoudsopgave 1 Inleiding 4 2 Framework Het KOOP Productie typologie Hoe ziet mijn leverancier mij? 6 3 De praktijk I : Wanneer is een leverancier betrouwbaar? Inleiding Te vroeg leveren niet goed? Finacieel probleem? Ruimte probleem? Capaciteits probleem? Wat levert het op? Terug naar ons voorbeeld 11 4 Hoe gaan we onze leverancier meten? De KPI OTIF (on Time In Full) Nieuwe KPI s: CLIP en CVP Wat doet meer pijn te laat leveren of te weinig 14 leveren? 4.4 De levertijdsafwijkingverdeling (LAV) 15 5 Praktijk II: Valkuilen Inleiding Definitie levertijd Leverancier : Make-to-Stock (MTS) /Deliver-from- Stock (DFS) concept Leverancier : Make-to-Order (MTO) of een 19 Assemble-to-Order (ATO) concept 5.3 De CLIP heet niet voor niets CLIP! Welke data zijn er nodig? 20 6 Samenvatting 20 7 Literatuurlijst 21

5 1 Leveranciersbeoordeling 4 Inleiding Een oud en bekend gezegde binnen het Supply chain denken luidt: Ken uw klant. Een even oud, maar minder bekend gezegde luidt: Ken uw leverancier. In dit paper laat ik zien dat de leveranciersperformance cruciaal is voor uw leverperformance naar de klant (zowel intern als extern). Als u een groothandel bent en u koopt de producten in bij een leverancier dan bepaalt zíjn performance in hoge mate úw performance naar uw klanten. Als u grondstoffen of onderdelen inkoopt voor uw eigen productie geldt hetzelfde. De leverperformance van uw leverancier bepaalt in hoge mate de leverbetrouwbaarheid van uw productieproces. Dat is ook zichtbaar als we kijken naar de formule voor de veiligheidsvoorraad (VV) die er, zonder dat we in detail treden, als volgt uit: VVVV = zz σσ 2 DD LLLL + σσ 2 LLLL DD 2 Onder het wortelteken staat de totale onzekerheid van de vraag gedurende de onzekere levertijd. Het linkerdeel is de vraagonzekerheid, het rechterdeel de levertijdonzekerheid. De lezer kan intuïtief aanvoelen dat het rechterdeel verreweg het grootste is vanwege het kwadraat-teken (D staat voor de vraag per week). Dus de grootste winst is te bereiken wanneer we de onzekerheid in de levertijd, weergegeven door σσ 2 LLLL, kunnen verkleinen. In de praktijk horen we (te) vaak dat de leveranciers zo onbetrouwbaar zijn. De eerste vraag is dan natuurlijk: is dat wel zo? Hebben we dat dan gemeten en zo ja, hoe dan?. Dit aspect behandel ik in de paragraaf 4; Hoe meet ik mijn leverancier? In paragraaf 2 schets ik een framework. Hoe ziet mijn leverancier er uit, waarbij ik naar twee punten kijk: het Klanten-Order- Ontkoppel-Punt (KOOP) van de leverancier en het productieproces van de leverancier. In paragraaf 2 kijk ik naar het belang van uw onderneming voor uw leverancier. Een beetje Kraljic [1983], maar dan anders. Ik kijk hier hoe belangrijk ú bent voor uw leverancier en wat betekent dit in samenhang met het KOOP en het productieproces? In paragraaf 5 kijk ik naar valkuilen bij het bepalen van de KPI s met als belangrijkste: het definiëren van de levertijd.

6 5 2 Het framework. U en uw leveranciers vormen een schakel in de supply-chain. En we willen dat deze keten zo goed mogelijk presteert. Daarom is een zekere kennis over de logistieke kenmerken van uw toeleveranciers wél zo handig. Het belangrijkste punt van aandacht is het logistiek concept van uw leverancier. En daaronder vallen het Klanten-Order-Ontkoppel-Punt-concept (Hoekstra, Romme, [1985]) en de productietypologie van uw leverancier (hoe maakt hij uw product?). 2.1 Het KOOP Het KOOP beschrijft de logistieke relatie met de klant (u dus) met als toverwoord levertijd (zie ook Durlinger {2018,1]. Levert uw leverancier uit voorraad (m.a.w. een theoretische levertijd van nul) of assembleert uw leverancier of produceert hij op order voor u? In deze laatste twee gevallen is er sprake van een zekere levertijd. Hier komt een eerste kijkje in de keuken van uw leverancier. Want hoe geeft hij zijn levertijden af? Is dit iedere keer dezelfde levertijd (voor een bepaalde SKU) of varieert deze? Oftewel, als u SKU ABC1 bij uw leverancier koopt, geeft hij dan altijd dezelfde levertijd af of niet? En nog sterker, is deze van te voren bekend of niet? Of hoort u dat pas bij het plaatsen van de order? Als de afgegeven levertijd niet altijd hetzelfde is, kunnen we (kort door de bocht) zeggen dat de leverancier zijn zaakjes niet op orde heeft. Natuurlijk zal de leverancier allerlei redenen aanvoeren waarom hij het niet zou kunnen. Het is misschien niet gemakkelijk, maar de leverancier moet het kunnen. Kan hij het niet, dan is het tijd voor een gesprek. Als uw leverancier op order produceert en de levertijden zijn lang, dan is een gesprek ook op zijn plaats. Want in sommige gevallen gaat de leverancier pas zijn grondstoffen inkopen op het moment dat de order binnen is. In dit geval kunnen we beter van inkopen op order spreken, dan van produceren op order. Dit is gebruikelijk in de kledingindustrie. Hier ligt de eerste inhaalslag; waarom doet de leverancier dat? Waarom heeft hij die grondstoffen niet op voorraad liggen? Dit heeft vaak te maken met de relatie tussen u en de leverancier. Maar zeker wanneer er sprake is van een langdurige stabiele relatie moet er een mogelijkheid zijn dat de leverancier

7 de grondstoffen op voorraad heeft. Misschien moet u dan wel enige garanties geven. Of kunt ú de grondstoffen voor hem kopen. Net zoals in de gieterijwereld gietcapaciteit ingekocht wordt. Feit is wel dat als de leverancier niet bereid is om deze grondstoffen op voorraad te houden, er iets niet goed is met de relatie. Opnieuw tijd voor een goed gesprek. 2.2 De productietypologie De productietypologie is een indeling op basis van productstructuur (hoeveel verschillende grondstoffen/ onderdelen) en productiestructuur (hoeveel verschillende bewerkingen) en herhalingsgraad van de vraag. (Durlinger 2018). Een groot deel van de Nederlandse bedrijven vallen in de categorie: procesindustrie. Dit zijn zeer kapitaalintensieve bedrijven met één allesbepalende capaciteit. We moeten hierbij denken aan papier/karton machines, Naftakrakers, glasovens etc. Dit zijn omgevingen die in principe capaciteit verkopen. Dat betekent dat ze de productieve uren willen maximaliseren (dus omsteltijden willen minimaliseren) en de output (in ) per draaiuur willen maximaliseren. Dit houdt bijna automatisch grote productieseries in en vaak vaste productievolgordes. Gekoppeld aan het feit dat ze 24 uur per dag moeten c.q. willen draaien betekent ogenschijnlijk weinig flexibiliteit (Durlinger [2018,2]). Maar het betekent wel dat het handig is om te weten hoe het productieschema van deze leveranciers eruit ziet. Als ze uw product op de eerste maandag van de maand produceren, is een order plaatsen op de eerste dinsdag van de maand niet verstandig. Opnieuw tijd voor een informatief gesprek. En dan wel een gesprek tussen planners; zij spreken immers dezelfde taal (levertijden, productie-uren, stuks). 2.3 Hoe ziet mijn leverancier mij? Elke onderneming heeft belangrijke (de zogenaamde A-producten) en onbelangrijke artikelen (de zogenaamde C-producten). Belangrijk c.q. onbelangrijk vanuit aandachtoogpunt; hoeveel tijd willen we er aan besteden? Maar elke onderneming heeft ook zijn A, B en C-klanten (zie Durlinger [2015]). Ja, er zijn klanten, die we eigenlijk niet willen hebben. De klant is wel koning, maar niet tegen elke prijs. Het kan heel goed zijn, dat uw toeleveranciers ook zo n classificatie maken. Dan is de vraag: bent u een A, B of C-klant voor uw toeleverancier? Als uw toeleverancier uit voorraad levert 6

8 en u bent voor hem een C-klant, dan voelt u wel wat er gebeurt als uw leverancier buiten voorraad raakt. Of als hij op order produceert en hij krijgt capaciteitsproblemen. Dan staat u achteraan. Dus, als u het niet weet en veel bedrijven weten het niet: achterhaal waar u staat. We kunnen dan ook nog een stapje verder gaan, door een ABC-analyse te maken op productniveau en dit te vergelijken met uw leverancier. We geven een voorbeeld in tabel 1. A voor uw Leverancier B voor uw leverancier C voor uw leverancier A voor u B voor u C voor u Tabel 1 ABC-producten van u en uw leverancier. Als uw product zich in cel 3 bevindt dan heeft u een probleem. Uw belangrijkste product is een onbelangrijk voor uw leverancier. Stelt u zich dan ook nog eens voor dat u een C-klant bent voor uw leverancier. En als uw leverancier dan ook nog een procesmatige omgeving is, dan voelt u wel dat u blij mag zijn dat u überhaupt wat krijgt. Weet u van uw producten in welke cel ze zich bevinden? Combineer dit met de vraag of u een A, B of C-klant bent en de productietypologie van uw leverancier. Misschien wordt dan al zichtbaar waarom u een onbetrouwbare leverancier heeft. Het kan heel goed zijn dat uw leverancier heel betrouwbaar is, maar niet naar u toe. Wat te doen als u in de gevaarlijke cellen zit? Zoveel mogelijk informatie delen met uw leverancier, of misschien wel jaarlijkse volumeafspraken maken. Procesmatige omgevingen vinden het heel prettig als ze lang van tevoren orders hebben. Zij kunnen deze orders gebruiken om hun eigen capaciteit beter te benutten. Het is ze heel wat waard om lege uren op te vullen. 3 De praktijk I: Wanneer is een leverancier betrouwbaar? 3.1 Inleiding Wanneer we mensen uit de praktijk vragen wanneer ze een leverancier noemen krijgen we vaak als antwoord: Wanneer hij doet wat hij belooft. Dit klinkt heel logisch, maar is het dat ook? Aan de hand van een eenvoudig

9 voorbeeld laat ik zien, dat schijn soms bedriegt. En we behandelen de eeuwige discussie: is te vroeg leveren goed of fout? 8 We geven een voorbeeld: u levert een product A uit voorraad. U kunt dit product bij drie verschillende leveranciers bestellen. Iedere keer dat u gaat bestellen geeft de leverancier een leverdatum af (afgegeven LT). Daarna kijken we wat de leverancier realiseert. We kijken naar de prestaties van de laatste vijf leveringen. Voor het gemak nemen we aan dat de leverancier altijd een complete orderregel levert. We berekenen voor de drie leveranciers de leverbetrouwbaarheid LB, de gemiddelde levertijdafwijking (µ LTA) en de standaardafwijking van de levertijdsafwijking (σ LTA). De resultaten staan in de tabellen 5a, b, c. Welke leverancier kiest u?. De performance voor leverancier A staat in tabel 5.a. Leverancier A LB µ LTA σ LTA Afgegeven Gerealiseerd ?? 0 wk 0,63 wk Tabel 5. a Prestaties Leverancier A We hebben de leverbetrouwbaarheid nog niet ingevuld. Daar mag de lezer over nadenken. Hij zal dan normaliter voor de keus staan: 60% of 80%. 60% omdat er twee leveringen afwijken van de beloofde levertijd. Of 80% wanneer we te vroeg leveren ook goed vinden. Tijd voor een discussie. 3.2 Te vroeg leveren niet goed? Als we naar de OTIF (On Time in Full) definitie kijken is te vroeg leveren ook niet goed. Maar waarom zou dat niet goed zijn? Vaak wordt impliciet verwezen naar het Just-in-Time denken, maar dat is appels met peren vergelijken. Toyota ging het JIT-principe pasvorm geven (Shingo, 1982), nadat alle interne en externe processen geoptimaliseerd waren. Dat wil zeggen, men had geprobeerd alle onzekerheden uit het proces te halen (de vraag lag bijvoorbeeld enkele maanden vooruit 100% vast en werd deze ook gecommuniceerd met alle leveranciers). Daarnaast werd er slack in de capaciteit ingebouwd, zodat ze elke dag de geplande productie realiseerden. Daarmee zijn de twee belangrijkste redenen voor het aanhouden van veiligheidsvoorraad geëlimineerd; geen onzekerheid in vraag en aanvoer. In

10 de meeste hedendaagse industrie is van deze eliminatie van onzekerheid geen sprake. Integendeel zou ik zelfs willen zeggen. 9 Niettemin wordt te vroeg leveren als slecht gezien en wel om drie redenen. Wij geven hier commentaar bij een levering die één week te vroeg is. We zeggen nu alvast dat er specifieke situaties zijn, waarbij te vroeg leveren ongewenst is. Wanneer u in de (super) vers zit met korte THT s, zou te vroeg leveren een probleem kunnen zijn. En wanneer Rockwool zijn steenwol een dag te vroeg levert op de bouwplaats ontstaat er normaliter ook een probleem. Maar voor de meeste andere gevallen ligt dat anders Financieel Er wordt gesteld dat te vroeg leveren een financiële impact heeft. Stel dat de oorspronkelijke afgesproken leverweek, week 26 was. Nu komt de order binnen in week 25. Wat betekent dat nu, financieel gezien? Dat hangt maar van het contract af. Wat staat in de betalingscondities? Vaak staat daar een betalingstermijn van x weken na de afgesproken leverdatum. Dan maakt het dus niets uit, voor de financiën, wannéér de leverancier levert. Maar het kan ook zijn dat er staat dat er x weken na levering betaald moet worden. In dat geval moeten we één week extra rente betalen (of kapitaalkosten). Stel dat de lading een inkoopwaarde heeft van en dat de rente op 4% per jaar staat. Dan zou één week te vroeg leveren neerkomen op iets minder dan 20 (4%x / 52) extra kosten. Niet iets om over naar huis te schrijven. We zien later wel wat daar tegenover staat Ruimte Het tweede argument dat gebruikt wordt is dat er geen plaats zou zijn in het magazijn. Ook dat is een beetje vreemd. Een beetje magazijn telt al gauw enkele duizenden palletplaatsen. In een grote truck gaan 33 pallets. Dus wat hier beweerd wordt dat in een magazijn van enkele duizenden palletplaatsen er ruimtegebrek is wanneer een truck één week te vroeg komt. Ik denk dat er een heel ander probleem speelt. Jeroen van de Berg, Warehouse Management System-specialist stelt dat, wanneer een magazijn meer dan 85% bezet is, een WMS problemen heeft om optimaal te functioneren [2007]. Daarnaast is het een bekend gegeven, dat in een magazijn veel

11 palletplaatsen (zeker meer dan 33) in beslag worden genomen door incourante goederen. Een herevaluatie van de bestaande voorraad is op zijn plaats Capaciteit Een derde argument dat vaak naar voren wordt gebracht, is dat er geen mens-capaciteit zou zijn. Ook dit is vreemd omdat de capaciteit gemiddeld voldoende moet zijn voor het in/uitladen. Op piekmomenten zal een vrachtauto wel eens moeten wachten. Maar juist het hanteren van bloktijden leidt tot deze piekmomenten. Eenvoudige wachttijdtheorie laat zien dat de gemiddelde wachttijd voor een vrachtauto lager wordt als we geen bloktijden hanteren. M.a.w.: de vrachtauto s gewoon random laten binnenkomen. Ook uw leverancier zal hier gelukkig van worden. Om maar te zwijgen van de chauffeurs Wat levert het op? Uit figuur 1 is meteen zichtbaar wat het betekent als een leverancier vroeger dan gepland levert. 10 Figuur 1 Voorraadverloop De beschikbaarheid en de servicegraad van uw magazijn neemt toe. En dat ongeveer voor niets. Dan is er ook nog het punt dat negatief beoordelen van te vroeg leveren, een negatief effect heeft op eventueel pogingen van de leverancier om de doorlooptijd te verkorten. Te vroeg leveren, het effect van doorlooptijdverkorting wordt immers bestraft!

12 3.2.5 Terug naar ons voorbeeld. 11 U voelt bij bovenstaande discussie al aan, dat ik te vroeg leveren ook goed vind. Ik wil hierbij wél aantekenen dat ik het wél zo gepast vind, dat de leverancier wél meldt bij de klant dat hij vroeger komt. We kunnen nu tabel 3.a completeren. De leverbetrouwbaarheid van leverancier is dan 80%. Lev A LB µ LTA σ LTA Afgegeven Gerealiseerd % 0 wk 0,63 wk Tabel 3.a In de tabellen 3.b en 3.c vinden we de resultaten voor de twee andere leveranciers. Lev B OTIF µ LTA σ LTA Afgegeven Gerealiseerd % 0 wk 0 wk Tabel 5. b Prestaties Leverancier B Lev C OTIF µ LTA σ LTA Afgegeven Gerealiseerd % 1 wk 0 wk Tabel 5. c Prestaties Leverancier C Uitgaande van de resultaten zou leverancier B voor de hand liggen. Hij scoort goed op alle fronten, maar er zit een addertje onder het gras. Wannéér moet u gaan bestellen? Het bestelniveau hangt immers af van de levertijd en die varieert en u hoort deze levertijd pas wanneer u gaat bestellen. Een kip-ei verhaal. Daarom zullen planners leverancier C verkiezen en zelf intern een week bij de levertijd gaan optellen. Beter zou zijn om eens te kijken waarom dit verschijnsel optreedt. Vaak heeft dat te maken met een administratief verschijnsel. De producten worden op vrijdag week T geleverd maar pas ingeboekt op maandag T+1. En als de tijdbucket een week is dan hebben we het lek boven. In paragraaf 5 komt dit fenomeen nog eens ter sprake. Dus komt er nog een voorwaarde bij alvorens we een leverancier betrouwbaar noemen. De definitie voor een betrouwbare leverancier:

13 Een leverancier die voor een bepaalde SKU altijd de dezelfde levertijd hanteert en vervolgens een bestelling voor deze SKU altijd volledig op tijd levert. In het volgende hoofdstuk geef ik meer specifieke KPI s. 4 Hoe gaan we onze leverancier meten? 4.1 De KPI OTIF (on Time In Full). Een veel gebruikte KPI om de prestatie van een leverancier te meten is iets wat we OTIF noemen: On Time In Full. In theorie is dit wat we willen van een leverancier: dat hij altijd compleet en op tijd levert. Maar dat is in praktijk helaas een utopie. Er gaat soms iets fout. óf de leverancier levert te laat óf de leverancier is wel op tijd maar levert minder dan gevraagd. Op dat ogenblik dat er iets fout gaat, levert het OTIF-criterium een verwarrend resultaat. Wij geven een voorbeeld. U bent een groothandel en u levert een product A uit voorraad. Dit product koopt u om strategische redenen in bij twee leveranciers. Beide leveranciers hanteren dezelfde kwaliteit, dezelfde prijs en dezelfde levertijd. Elke week plaatst u een order. De even weken bij de ene leverancier, de oneven weken bij de andere leverancier. De seriegrootte is voor beide leveranciers 1000 stuks per bestelling. We geven nu een voorbeeld. De resultaten staan gegeven in onderstaande tabel 2. Afgesproken Gerealiseerde Geleverde Score OTIF leverweek Leverweek aantallen Lev. A % Lev. B % Tabel 4 OTIF score Beide leveranciers scoren volgens het OTIF-criterium allebei 0% (A levert wel compleet maar te laat B levert op tijd maar niet compleet), maar iedereen zal vinden dat leverancier B beter presteert. Het probleem is dat OTIF tijdigheid en compleetheid combineert en eigenlijk aan beide componenten even veel waarde hecht. En dat ook nog in absolute zin. Een dag te laat komen is hetzelfde als 10 dagen te laat komen en 1 stuks te kort komen heeft dezelfde waarde als 999 stuks te kort komen. Opnieuw theoretisch misschien juist,maar praktisch levert dat problemen op. Vanuit 12

14 leverbetrouwbaarheidsoogpunt is B te prefereren boven A. Ik zal dit later ook nog eens theoretisch onderbouwen. Hoe lossen we dit nu praktisch op? In praktijk zoekt men vaak de oplossing in het aanpassen van de begrippen op tijd en compleet. Men beschouwt een order op tijd als deze bijvoorbeeld een dag te vroeg of een dag te laat is. En bij de hoeveelheid accepteert men onder- of afleveringen van bijv. 5%. Maar dit geeft al snel redenen tot discussie. Het is het meest transparant om te meten tegen de afgesproken leverweek en de afgesproken hoeveelheid. 4.2 Nieuwe KPI s: CLIP en CVP Een verduidelijking zou al zijn om OTIF te splitsen in twee componenten. In een tijdigheidscomponent (hoeveel orders compleet op tijd?) en een volledigheidscomponent (hoeveel producten op tijd?). We noemen deze voor het gemak respectievelijk CLIP (Confirmed Line Item Performance) en CVP (Confirmed Volume Performance). We definiëren CLIP en CVP als volgt 13 CLIP: CVP: % orders op tijd en compleet geleverd (dus eigenlijk OTIF) % producten op tijd geleverd Voor beide leveranciers geven we de performance in tabel 4. Daar zien we ook duidelijk het verschil tussen tijdigheid en compleetheid. CLIP CVP OTIF Leverancier A 0% 0% 0% Leverancier B 0% 99% 0% Tabel 4 CLIP-CVP-OTIF berekening De CLIP en CVP benadering kan ook goed met deelleveringen omgaan, zoals bovenstaand voorbeeld bewijst. Ook het berekenen van beide KPI s is eenvoudig. Op het levertijdstip kijken we of een orderregel compleet geleverd is. Zo ja dan scoort deze orderregel op CLIP en CVP. Zijn niet álle producten van een orderregel geleverd, dan scoort de leverancier alleen op de CVP. Hoe hoog CLIP en CVP moeten zijn behandelen we later.

15 Een eerste conclusie is dat OTIF alléén eigenlijk ongeschikt is, omdat er twee criteria op een vreemde manier met elkaar vermenigvuldigd worden. Het feit dat er veel geleverd kan zijn, maar niet alles (voorbeeld leverancier B), wordt niet meegenomen. Er wordt verondersteld dat op tijd leveren en compleet leveren even belangrijk zijn. In de ideale wereld is dat ook zo, maar in praktijk zit het iets anders in elkaar. 4.3 Wat doet meer pijn: te laat leveren of te weinig leveren? Als we aan planner, inkopers en voorraadbeheerders bovenstaande vragen zullen ze meteen zeggen: te laat leveren. In de voorraadtheorie bestaat een formule (we zagen deze al in de inleiding) om de veiligheidsvoorraad uit te rekenen en daar kan een specialist meteen uit afleiden dat levertijdonzekerheid meer ellende veroorzaakt dan vraagonzekerheid. Maar we kunnen het ook intuïtief uitleggen. Stel, de vraag naar product A is precies 1000 stuks per week. De levertijd is één week en de bestelserie is 4000 stuks (zie fig. 1). We houden in dit geval geen veiligheidsvoorraad aan. De gebruikte bestelstrategie is een BQ-strategie. De bestelgrens (B) is 1000 stuks (=vraag gedurende de levertijd). Wanneer de voorraad gelijk is aan 1000 wordt een bestelling van 4000 stuks (Q) bij de leverancier geplaatst, die dan één week later binnenkomt. Zie figuur Figuur 2 BQ-Bestelmethodiek (B=1000, Q = 4000) We bestellen dus op het moment dat de voorraad nog maar 1000 stuks is. Precies 1 week later is de voorraad nul en moet de bestelling van 4000 stuks binnenkomen. Nu kunnen vier dingen gebeuren: 1 De bestelling van 4000 stuks komt precies op tijd binnen

16 2 De bestelling komt op tijd maar er worden maar 3500 stuks geleverd. 3 De bestelling komt niet op tijd (te vroeg) 4 De bestelling komt niet op tijd (te laat) 15 In situatie 1, 2 en 3 is er voorraadbeheer-technisch niets aan de hand. Alternatief 3 is behandeld in paragraaf 3. In situatie 1 is de nieuwe voorraad 4000 stuks en in situatie 2 is die 3500 stuks. Die 3500 is minder dan gedacht maar we kunnen er een paar weken mee doen. In situatie 3 is de voorraad meer dan 4000 en levert dus in principe ook geen probleem op. Situatie 4 is echter rampzaliger want we raken meteen in de min en er zullen back-orders ontstaan. Dus afwijkingen in de levertijd zijn veel dramatischer dan afwijkingen in de leverhoeveelheid. Opmerking: Bovenstaande impliceert dat een incomplete levering veruit te prefereren is boven een complete levering die te laat is! We kunnen dit zichtbaar maken aan de leverancier d.m.v. de CVP-meting. Als alleen naar OTIF gekeken wordt is er voor de leverancier geen motivering om een order alvast uit te leveren. Ditzelfde geldt voor FTL of FCL; wanneer men wacht op de completering van een orderregel zou dit wel eens ongunstiger kunnen uitpakken dan alvast (op tijd) uitleveren. Voor de onzekerheid in de levertijd moeten we veiligheidsvoorraad neerleggen en dan voldoet een criterium als OTIF of CLIP niet. Die gaven alleen maar aan hoe váák we te laat waren maar niet hoevéél we te laat waren. In de veiligheidsvoorraadformule komt zoiets als OTIF/CLIP of CVP niet voor! Dus, belangrijk om dieper op de zaak in te gaan. In de volgende paragraaf kijken we naar de levertijdafwijking-verdeling (scrabblewoord) als belangrijke KPI bij het beoordelen van leveranciers De levertijdafwijking-verdeling (LAV) We hebben gezien dat de KPI s OTIF en de CLIP alleen maar aangeven hoe váák een leverancier niet op tijd levert maar niet hoevéél hij afwijkt van de beloofde levertijd. Dit laatste is niet zo moeilijk te berekenen. Elke leverancier geeft een levertijd af. Dit noemen we de Beloofde Levertijd (of Leverdatum, BL). Vervolgens kijken we wat hij werkelijk doet (Gerealiseerde

17 LT, GL). We geven een voorbeeld. De leverancier in dit voorbeeld geeft een levertijd af van 10 dagen. We kijken naar de performance van 10 orders in tabel 5. We gaan er daarbij vanuit dat de orderregel compleet geleverd wordt.0 Order Gem St.dev. BL GL Afwijking Tabel 5 Gemiddelde en standaardafwijking van levertijdsafwijkingen Uit deze data dat de OTIF/CLIP performance 6/10 (ca 60% was). De gemiddelde afwijking is nul (de leverancier levert gemiddeld op tijd) met een standaardafwijking van bijna 2. Dat wil in de praktijk zeggen dat de meeste (ca. 95%) toekomstige leveringen tussen de 6 en 14 dagen zullen liggen. En dat is inderdaad een flinke spreiding. De standaardafwijking gebruiken we later in de berekening van de veiligheidsvoorraad en is daarom een cruciaal getal bij het bepalen van de leverbetrouwbaarheid van de leverancier. 5. Praktijk II: Valkuilen 5.1 Inleiding Hoewel de berekening van de leverbetrouwbaarheid niet zo moeilijk is, lopen we in praktijk vaak aan tegen problemen met de definitie van de levertijd waardoor er soms vreemde resultaten binnensluipen. Gelukkig hoeft dat niet zo te zijn als we de levertijd scherp definiëren. En daarbij ook de verantwoordelijkheden duidelijk hebben. We kijken in dit hoofdstuk naar deze definitiekwestie. 5.2 Definitie levertijd Hoewel je zou mogen veronderstellen dat voor elke SKU, die een onderneming voert, de (interne/externe) levertijd bekend zou moeten zijn. Echter, in de praktijk is dat niet altijd het geval. Elke leverancier moet in principe voor elke SKU een levertijd afgeven. Dat kan een standaard levertijd zijn (iedere keer dezelfde levertijd voor dezelfde SKU) of een variabele levertijd (iedere keer een mogelijke andere levertijd voor elke SKU). Behalve 16

18 voor ingewikkelde Make-to-Order producten is een variabele levertijd onacceptabel. Maar over het algemeen moet een producent een standaard levertijd kunnen afgeven. Kan hij dat niet, dan is de mogelijkheid groot dat het proces bij de producent niet onder controle is (zie Durlinger [2016]). Wij gaan er echter vanuit dat de leverancier dat wél kan. Vraag is wanneer de levertijd van de leverancier start en wanneer hij ophoudt. Start de levertijd bij het ontvangen van de order of bij het bevestigen van de order? En wanneer houdt de levertijd op? Bij het ontvangen van de order in het magazijn of op het moment dat de producten beschikbaar zijn voor verkoop (of productie?). Ook de time-bucket gaat een rol spelen met vaak onverwachte gevolgen. En bij problemen in de levertijd speelt ook nog eens de zogenaamde INCOTERMS (Evofenedex). In de INCOTERMS wordt vastgelegd wanneer de goederen van eigenaar verwisselen. We onderscheiden twee leveranciersomgevingen. Een Make-to- Stock/Deliver-from-Stock omgeving waarbij de leverancier het gevraagde product op voorraad heeft liggen; of een Make-to-Order/Assemble-to-order omgeving waarbij er ook nog een stuk productie plaatsvindt Leverancier : Make-to-Stock (MTS) /Deliver-from-Stock (DFS) concept In figuur 3 geven wij schematisch de situatie waarbij de leverancier een MTS/DFS-concept hanteert. Hij levert vanuit voorraad aan ons. De pijlen geven de diverse lever/doorlooptijden weer. 17 Figuur 3 Lever/doorlooptijden bij leverancier met een MTS/DFSconcept

19 Bij een MTS/DFS bestaat de Totale Levertijd uit vier delen: 18 1 Besteltijd: tijd die ligt tussen het moment dat de planner/inkoper/voorraadbeheerder constateert dat er een bestelling geplaatst moet worden en het moment waarop de leverancier de order ontvangt 2 Interne levertijd leverancier: tijd nodig om de order te verwerken, het product te picken, gereed te zetten voor transport en de tijd nodig om het product in te laden in het transportmiddel. 3 De transporttijd: de tijd die ligt tussen vertrek bij de leverancier en de aankomst bij het laad-dok van de klant 4 Uitlaadtijd klant: de tijd die ligt tussen het moment dat het transport bij de klant aankomt en het moment dat de producten beschikbaar zijn voor verkoop of productie. Voor het bepalen van de veiligheidsvoorraad is de Totale Levertijd [ ] van belang. Vooral het proces bij de klant kan voor verwarring leiden. Stel dat de producten al op vrijdag uitgeladen zijn, maar dat ze pas op dinsdag opgeboekt worden en beschikbaar zijn voor de verkoop of productie? Voor het bepalen van de veiligheidsvoorraad is het tijdstip waarop de producten beschikbaar zijn van belang. Voor het bepalen van de leverbetrouwbaarheid van de leverancier is het moment dat de vrachtauto bij het laad-dok arriveert van belang. Dus twee verschillende levertijden voor twee verschillende doeleinden. Ook dit wil in praktijk nog wel eens door elkaar lopen. Wanneer een product uit de binnenlanden van China of Afrika moet komen is de (transport)tijd tussen het verlaten van de fabriek en het arriveren bij de klant vaak een ingewikkeld proces met veel deelprocessen en veel verschillende verantwoordelijkheden. Dit laten we in dit paper buiten beschouwing maar bij een onbetrouwbare leverancier verdient het aanbeveling ook deze transporttijd te decomponeren en te analyseren.

20 5.2.2 Leverancier : Make-to-Order (MTO) of een Assemble-to-Order (ATO) concept. Bij een leverancier die in Make-to-Order of een Assemble-to-Order omgeving opereert, komt er ook nog een stuk productietijd. In figuur 4 geven wij de situatie weer, waarbij de leverancier een MTO of ATO-concept hanteert. Pijl 5 is de nieuwe doorlooptijd component. 19 Figuur 4 Leverancier met MTO/ATO-concept Het kan nu vervelender worden als de leverancier geen vaste levertijden hanteert. Wanneer moet er dan besteld worden? 5.3 De CLIP heet niet voor niets CLIP! Een voorkomend verschijnsel is dat de levertijd van de leverancier wordt aangepast. Zeker in gevallen waarbij de leverancier vaste levertijden hanteert is dat vreemd. De klant had dan kunnen weten wanneer hij had moeten bestellen. Dat wil niet zeggen dat de leverancier niet moet kijken of er mogelijkheden zijn, maar hij moet gemeten worden tegen de eerste bevestigde (Confirmed) levertijd. Stel dat de levertijd van de leverancier 4 weken is. De klant wil het product graag na 3 weken hebben. De leverancier stemt toe maar levert na 3,5 weken. Is dit nou goed of slecht? Om dit soort misverstanden en ja maar discussies te vermijden meten we daarom tegen de eerst afgesproken levertijd en hoeveelheden. Daarmee is ook de discussie van de baan dat software niet in staat is om meerdere levertijden bij te houden. De eerste afgesproken levertijd blijft immers staan.

21 5.4 Welke data zijn er nodig? 20 In praktijk komen we vaak tegen dat de benodigde gegevens niet beschikbaar zijn. In onze opinie kan dit niet waar zijn. Uit voorafgaande volgt welke data beschikbaar moeten zijn. Dat zijn achtereenvolgens. - Levertijd van een SKU - Bestelmoment van een orderregel - Eerste afgegeven en bevestigde leverdatum - Gevraagde aantallen voor een bepaalde SKU - Ontvangstdatum van orderregel - Geleverde aantallen van SKU op orderregel Bovenstaande data staan op elke bestel- en ontvangstbon. Als met niet beschikbaar betekent dat ze niet uit het ICT-systeem gehaald kunnen worden is dat een duidelijke lacune van de software. Uit ervaring weet ik dat het in principe altijd mogelijk is om een query te maken en een download te maken naar Excel. En zou het systeemtechnisch toch niet mogelijk zijn blijft het oude handwerk nog altijd mogelijk. In beperkte tijd kunnen de benodigde data van de fysieke order en bestelbonnen afgelezen worden. In principe geen excuses. 6 Samenvatting In dit paper heb ik gekeken naar de leveranciersperformance. Als eerste heb ik het KOOP en de productietypologie behandeld. Daarna ben ik ingegaan op een aantal KPI s. Daar hebben we gezien dat OTIF een veelgebruikte methode is om de betrouwbaarheid van leveranciers te meten. Maar omdat OTIF tijdigheid en compleetheid combineert kan het vaak moeilijk zijn om dit criterium te gebruiken om meerdere leveranciers met elkaar te vergelijken. We hebben voorgesteld om het OTIF criterium uit te breiden met een compleetheid component CVP. Beide criteria geven als resultaat een percentage die veronderstellen dat tijdigheid en compleetheid uitwisselbaar en gelijkwaardig zouden zijn. We hebben echter laten zien dat tijdigheid belangrijker is dan compleetheid. Een benchmark voor een betrouwbare leverancier, is een leverancier die een CVP scoort van meer dan 95%. We

22 hebben ook beargumenteerd dat te vroeg leveren in de meeste gevallen als positief moet worden gezien. Om de onzekerheid in de performance van de leverancier te meten is de levertijdsafwijking geïntroduceerd. De standaardafwijking van de levertijdsafwijking (σ LTA) kan gebruikt worden om de benodigde veiligheidsvoorraad uit te rekenen. Omdat de definitie van levertijd essentieel is hebben we gekeken naar twee verschillende logistieke concepten van de leverancier; levert hij uit voorraad(mts/dfs) of zit er een productiecomponent in (MTO/ATO). We hebben laten zien dat de Totale Levertijd (moment tussen bestellen en beschikbaar voor productie/verkoop) leading is voor het bereken van veiligheidsvoorraden. Voor het bepalen van de leverbetrouwbaarheid van de leverancier is de tijd tussen ontvangen van de bestelling en levering aan het laaddok bepalend is. Ik heb ook laten zien dat alle benodigde gegevens in principe beschikbaar moeten zijn in elke normale omgeving. 7 Literatuurlijst Berg v.d. J [2007] Integral Warehouse Management Management Outlook Publications Durlinger P.P.J. [2015] Instructie ABC analyse White paper: Durlinger P.P.J. [2018,1] Productie en Voorraadbeheer. H1: Framework Durlinger P.P.J [2018,2] Productiebesturing in procesmatige omgevingen Evofenedex 21

23 22 Hoekstra S.J. en J. Romme (1985) Op weg naar integrale logistieke structuren. Deventer : Kluwer Kraljic, P., Purchasing must become supply management. Uit:Harvard Business Review 61(5), Shingo, S 1982 Japan Management Association Tokyo, 1982