Lageroptimering hos Hydrema. M3UG præsentation 10. maj 2012

Transkript

1 Lageroptimering hos Hydrema M3UG præsentation 10. maj 2012

2 Et par spørgsmål? Hvor mange varer er der i dit Movex/M3 system? Hvor mange vare/lager records er der i dit Movex/M3 system? Hvornår blev disponeringsdata på vare/lager (MMS002 billede E og F sidst opdateret systematisk?? Eller står de med parametrene fra da systemet blev sat i drift? Er der en fast rutine for at følge en vares livs cyclus og rette disponeringsdata til i Movex/M3 i forhold hertil?

3 Agenda Lidt om Hydrema Udfordringen Værktøjet Løsningen

4 Hydrema

5 Udfordringen Hydrema har kørt Movex siden 1999 Hydrema oplevede pæn vækst i omsætning og efterspørgsel bl.a. båret frem af høj aktivitet i byggebranchen Væksten medfører stigning i working capital (lagre, debitorer) 2007 Brat opbremsning 2008 Focus på trimning af working capital Reduktion af lagre via manuelle rutiner/beslutninger 2010 Trimmer debitor betingelser men vi skal dybere ned.

6 Udfordringen 2011 Fase 2 af lagertrimning: Hvordan sikrer vi en mere systematisk gennemgang/optimering af lagre? Hvordan sikrer vi, at når væksten kommer, at man så stadig har kontrol over primært lagre?

7 Global Supply Chain ex. maskinlagre Leverandør Centrallagre Service Biler Kunder lagre 217 / / 817 DK NO SE DE FR UK USA

8 Global Supply Chain Kontrol Customer R elationship Management 5 Leverandør Centrallagre Service Biler Kunder lagre 217 / / 817 DK NO SE DE FR UK USA

9 Totale lagerværdier ex. maskin ,1 % 27,899 18,1 % ,8 % Leverandør Centrallagre Service lagre Biler 23,360 15,1 % DK 16,860 11,0 % 0,987 0,6 % 41,388 26,9 % NO SE 1,682 1,1 % 4,395 2,9 % 0,126 0,1 % 0,061 DE 1,168 0,8 % EXP + OBS: 13,313 8,6 % 10,212 6,6 % 37,635 24,5% FR UK USA 0,239 0,2 % 0,658 0,4 % 1,723 1,1 % 0,020

10 Global Supply Chain prod. ABC Leverandør Centrallagre Oms.hast < ,388 26,9 % ,635 24,5%

11 Global Supply Chain service ABC Leverandør Centrallagre Service Biler Kunder lagre DK NO SE DE FR UK USA

12 Totale lagerværdier ex. Exp mm % 26, % % Leverandør Centrallagre Service lagre Biler 23, % Oms.hast < 2 DK NO 16, % 0,987 1,682 3 % 0,126 SE 4,395 8 % 0,061 DE 1,168 2 % EXP + OBS: 13,313 8,6 % 10, % FR UK USA 0,239 0,658 1 % 1,723 3 % 0,020

13 Mål for workshopdage At få analyseret lagerværdier og processer, således der kan blive lagt en plan for nedbringelse af lageret i første omgang i Danmark. Aktiviteterne vil - med udgangspunkt data udtrukket fra Hydremas Movex system og en foretaget ABC-klassificering af produkter give input til: - Sortimentsstrategi på centrallagere, servicecentre og biler - Oplæg til disponeringspolitikker på de forskellige produktområder. En effekt af ovenstående aktiviteter igangsættes efterfølgende og skal kunne give effekt ultimo året. Konklusionerne fra workshopdagen sammenfattes i en rapport, der danner grundlag for det videre arbejde frem.

14 Verdens mest udbredte Management princip Pareto - 80/20 reglen Produkter Omsætning Kritiske produkter 20 % 80 % Mindre kritiske produkter 80 % 20 % Alt for ofte anvendes der ikke nok tid på de kritiske 20 % - og ofte alt for meget tid på de 80 % mindre vigtige produkter intellitory ApS

15 ABC-klassificering A Omsætning Produkter 80 % 10 % B 80 % 15 % 20 % C 5 % 70 % intellitory ApS

16 ABC Klassificering Omsætning 1 mill. NY ABC kode Gns. lagerbinding Ens ABC kode 100 pluk pr måned NY ABC kode Gns. lagerbinding Omsætning 1 mill. 4 pluk pr kvartal intellitory ApS

17 Den dobbelte ABC Fokus Fokus på indtjening på antal varenumre og servicegrad Indtjening Servicegrad AA AB AC Lager A 10% af varenumre BA BB BC AA AB AC Pluk A A B 10% af varenumre C B 20% af varenumre C 70% af varenumre CA CB CC BA BB BC CA CB CC B 20% af varenumre C 70% af varenumre intellitory ApS

18 Den dobbelte ABC Mange pluk Få pluk Høj oms AA AB AC BA BB BC AA AB AC Mange ressourcer CA CB CC BA BB BC CA CB CC Lav oms Få ressourcer intellitory ApS

19 Vedligeholdelse og overvågning!!! Mange pluk Bevægelse Hurtig Mange Kan du bevægelser overskue det? Få pluk Høj oms Ny vare? Nye kunder? Mersalg? Kampagne?!! Lav oms Tid intellitory ApS

20 Lav omsætning Høj omsætning Dobbelt ABC analyse Dobbelt ABC analysen er en metode til at klassificere varer, hvor varerne rangordnes i forhold til deres relative betydning og i forhold til hinanden. Klassificeringen kan være på basis af: Omsætning Volumenværdi Dækningsbidrag Fejlrater Produktegenskaber Kapitalbinding Aftræk/pluk Leveringstid Kunder Restordrer Mange pluk AA BA CA AB BB CB Få pluk AC BC CC intellitory ApS

21 Lav omsætning Høj omsætning Dobbelt ABC analyse Dobbelt ABC analysen er en metode til at klassificere varer, hvor varerne rangordnes i forhold til deres relative betydning og i forhold til hinanden. Klassificeringen kan være på basis af: Omsætning Volumenværdi Dækningsbidrag Fejlrater Produktegenskaber Kapitalbinding Aftræk/pluk Leveringstid Kunder Restordrer Mange pluk AA BA CA AB BB CB Få pluk AC BC CC Under kategorier Nye Kam Døde Skaf intellitory ApS

22 Identifikation? AA AB AC BA BB BC CA CB CC intellitory ApS

23 Eksempler på skærmbilleder fra workshop Nye varer: Varer der er oprettet efter 1. marts Helt døde varer: Varer der ikke har haft et aftræk siden 1. januar Døde varer: Varer der ikke har haft et aftræk siden 1. januar 2010.

24 Eksempler på skærmbilleder fra workshop

25 Eksempler på top 20 varer i kvadrant AA (høj omsætning, høj frekvens) Sorteret i faldende lagerværdi, beregning af overlager ud fra antal dages forbrug

26 Eksempler på top 20 varer i kvadrant AC (høj omsætning, lav frekvens) Sorteret i faldende lagerværdi, beregning af overlager ud fra antal dages forbrug

27 Omsætning Forslag til differentieret styring Sæt servicegraden op Kæmp for mindre kostpriser Høj nøjagtighed i data - vigtigt Minimer indkøbsomkostningerne Brug tid på optimering Er der en god avance på varerne? Mangel, skaber store omkostninger AA Pluk AB AC Pas på ukurnas - høj riskiko Ofte høj lagerbinding på få varer Brug tid på forecast Køb forsigtigt Lang leveringstid fra leverandør? Længere leveringstid til kunden? Lavere servicegrad? BA BB BC Ofte billige varer Ofte lille lagerbinding Anvend simple styringsmetoder Sæt servicegraden op Køb rigeligt Kan-ban/VMI kan anvendes CA CB CC Ofte døde varer Anvend simple styringsmetoder Ofte mindre lagerbinding pr. vare, men stor lagerbinding total set Sæt servicegraden ned Køb periodisk Skal evt. være skaffevare?

28 Dataflow Excel/Tekstfiler? Varenummer Varetekst, Gruppe-felter Vægt Status og opret/ændret dato Leverandør, leadtime mm Indkøber Disponeringsdata Seneste trans dato Antal solgt Antal distribueret Antal produceret Antal øvrigt forbrug Antal transaktioner Kostpriser Volumenværdi m.fl. Varenummer Ny ABC-kode Disponeringsdata (MMS002) ud fra dobb. ABC klassifikation Beregning Vedligeholdelse Overvågning

29 Data retur til Movex Ud fra ABC-koderne (AA, AB, BA osv) besluttes disponeringsdata, der efterfølgende overføres automatisk til Movex På denne måde følger disponeringsdata varens livscyclus, og man slipper for manuelt at skulle opdatere disse (på mange lagre). Eksempel ABC kode AA Planlægningsmetode: 1 = MRP Ordrestørrelsesmetode: 02 = Wilsons formel Sikkerhedslagermetode: 1 = Antal dages forbrug Sikkerhedstid Ud fra leadtime i intervaller Sikkerhedslager beregning efterfølgende Data opdateres både på servicelagre og hovedlager

30 Eksempel på screenshot Desuden vises den dobbelte ABC kode på forskellige skærmbilleder bl.a. MMS002 Vare/lager og MMS080 Materialeplan

31 Hvad har Hydrema så fået ud af processen? Økonomidirektør Johnny Larsen:

32 Resultater Det er blevet meget synligt, hvilke varer, der er de vigtige i sortimentet. Vi har fået koncensus omkring en fælles måde at se på lagrene og hvilke varer bør ligge hvor, og hvornår. Beslutningerne bliver enklere/mere gennemsigtige, da vi nu har 1 sæt data, som der besluttes ud fra. Desuden besluttes nu på fakta/historik og ikke mavefornemmelser. Det er blevet muligt at trimme/reducere uden at gå på kompromis med servicegraderne. Ved at automatisere disponeringsrutinerne, frigives en del tid specielt decentralt. Og de hårde: Omsætningshastigheden øget med godt 1/3 og lagerreduktioner på i første omgang 15 % - og der forventes mere

33 Er løsningen generisk? Selve den tekniske løsning er relativt versions-uafhængig. Hydrema køre en gammel V10 og udtrækkene baserer sig på lagertransaktionerne, varestamdata og vare/lager og vare/facility. (der forventes ikke at man kører lotstyring med actual cost) Selve processen omkring beslutning af disponeringsparametre, vil være meget virksomheds-/produkt specifik. Start evt. med en workshop over et par dage. Tingene bliver meget mere håndgribelige, når man kigger på egne data.

34 Tak!