Supply chain van de toekomst vraagt interpretatie
De evolutie van demand planning en forecasting
Begrippen als Sales & Operations Planning (S&OP) en Collaborative Planning, Forecasting & Replenishment (CPFR) zijn allesbehalve nieuw. Toch hebben veel bedrijven het nog steeds moeilijk om concrete resultaten te boeken. “In een wereld waar supply chains steeds complexer worden, zal dat er niet eenvoudiger op worden”, weet Eric Wilson, director of Business Planning bij Escalade Sports. Tijdens de Business Planning, Forecasting & S&OP Conference van IBF in Amsterdam geeft hij in zijn rol van director Thought Leadership & Advisor binnen de organisatie zijn visie op de ontwikkelingen. Ook vertelt hij hoe we ons beter kunnen wapenen, gesterkt door een recent onderzoek rond de noden op het vlak van demand planning & forecasting.
Eric Wilson begint met een flashback naar 1996, toen de eerste conferentie van IBF (Institute of Business Forecasting) in Chicago plaatsvond: “Toen al spraken we over concepten als S&OP en CPFR. Ik herinner me dat er in 2010 zelfs sprake was over de retour van CPFR. We zouden dan ook verwachten dat dergelijke concepten intussen voor veel bedrijven vertrouwd terrein zijn en bijgevolg tot een betere service leiden. Maar in de praktijk valt dat vaak tegen.”
Veel jaren verder, weinig vooruitgang
Die stelling staaft hij aan de hand van twee onderzoeken rond de maturiteit van forecasting, die gebeurden met een interval van tien jaar. In 2006 deed dr. Jain, professor of Economics aan de St. John’s University in New York, een benchmark die aantoonde dat op SKU-niveau (stock keeping unit) 27% van de forecasts inaccuraat waren voor een horizon van een maand. Voor een horizon van één jaar liep dat percentage op tot 32%. Als we de resultaten van alle onderzochte industrieën samen nemen, bedroeg de forecasting horizon van 10% één maand. De grootste groep bestond uit de 44% bedrijven die één jaar vooruit keken en 29% keek zelfs meer dan één jaar vooruit. Uit dezelfde studie bleek dat destijds 12% van de bedrijven een eigen forecasting departement had.
Tien jaar later, in 2016, werd hetzelfde onderzoek overgedaan. De forecasts met een horizon van één maand bleken toen in 27% van de gevallen inaccuraat, wat ze even betrouwbaar of onbetrouwbaar maakt dan tien jaar voordien. Als we de forecasts erbij nemen die één jaar vooruit kijken, was zelfs 41% inaccuraat, tegenover 32% tien jaar eerder. Verder kwam uit het onderzoek naar voren dat forecasts steeds meer op korte termijn plaatsvinden. Zo keek op dat moment 15% amper één maand vooruit. Slechts 24% van de bedrijven blikte één jaar verder. Daarnaast bleek dat toen nog slechts 5% een eigen forecasting departement had, wat erop kan wijzen dat het strategisch belang van forecasting binnen de organisatie daalt.
Ook onderzoek omtrent S&OP laat maar weinig vooruitgang zien. Zo werd in 2014 binnen de IBF Global Survey aan 664 respondenten gevraagd naar hun S&OP-processen. De 471 bedrijven die zeiden dat ze een S&OP-proces hadden, hadden gemiddeld 39 dagen voorraad liggen, terwijl alle bedrijven samen gemiddeld 37 dagen voorraad in huis hadden. Bedrijven met S&OP scoorden op dit vlak dus zelfs iets slechter. Op het vlak van service, forecastaccuraatheid en backorders haalden beide groepen gemiddeld dezelfde scores, wat evenmin pleit in het voordeel van S&OP.
Een onderzoek uit 2015 naar Supply Chain Trends bij 123 respondenten bracht verder aan het licht dat 62% geen innovatie in S&OP ziet. Een jaar later bleek uit het Supply Chain Prime benchmark rapport dat slechts 26% hun S&OP-processen echt beheersen. Verder toonde de Nexview Consulting S&OP Survey aan dat de helft van de bedrijven geen of een zeer basic S&OP-proces hebben. Uit een onderzoek van Gartner blijkt verder dat twee derde van de bedrijven toegeeft vast te zitten op het vlak van S&OP.
Onderzoek naar noden in de toekomst
“Dat zijn weinig bemoedigende resultaten, zeker als je weet dat we bijna dertig jaar de tijd hebben gehad om dat allemaal goed te krijgen”, stelt Eric Wilson. “Voor een stuk kunnen die stagnerende resultaten te wijten zijn aan de stijgende complexiteit binnen bedrijven. Het probleem is dat die wereld er niet eenvoudiger op zal worden, integendeel. Die complexiteit zal de nood aan nog meer synergie tussen functionele domeinen doen stijgen. Ook de responsiviteit op noden in de markt zal hoger moeten worden. Alles zal sneller moeten gebeuren. Denken we maar aan de opmars van e-commerce, die ons dwingt steeds sneller te ageren. Zo is de kans reëel dat onze maandelijkse forecasts dagelijkse forecasts of zelfs forecasts per uur zullen worden. Het spreekt voor zich dat we binnen die context actie moeten ondernemen, willen we onze forecasting- en S&OP-processen effectiever krijgen.”
Om een concreet beeld te krijgen van welke elementen de toekomst van demand en forecasting zullen bepalen, voerde IBF vorig najaar een onderzoek met als titel ‘Future of Forecasting & Demand Planning. In totaal namen 129 professionals in het domein aan het onderzoek deel. Volgens Eric Wilson geven de resultaten van die studie een goed beeld van hoe de toekomst zal evolueren en hoe we ons daarop kunnen voorbereiden.
Mensen die kunnen interpreteren
Op de vraag welke menselijke competenties op het vlak van forecasting en demand planning zullen primeren tegen 2025, steken er een drietal met kop en schouders bovenuit (zie figuur 1). Telkens werd gevraagd naar de eerste, tweede en derde keuze van de respondenten. Als we die keuzes bundelen dan zien we dat ‘analytics’, ‘advanced decision making’ en ‘synthesizing data & information’ het meest worden genoemd.
“Wat in de rangschikking duidelijk naar voren komt, is dat het vermogen om kritisch data te analyseren en te interpreteren belangrijker wordt dan puur technische competenties. Niet toevallig staan ook kritisch denken en ‘learning agility’ hoog in de lijst”, zegt Eric Wilson. “Een uitdaging is wel dat het hier vaak gaat om ‘soft skills’ die je niet meteen aan de universiteit leert. Programmeren kan aangeleerd worden, leren hoe je zaken goed kan interpreteren is een stuk lastiger.”
Bedrijven moeten dus een manier vinden om medewerkers die vaardigheden in de vingers te laten krijgen. Alleen zo zal binnen de organisatie een groep medewerkers ontstaan die bijvoorbeeld de impact van een forecast echt begrijpt en op basis daarvan de juiste beslissingen kan nemen.
E. Wilson: “Aangezien je zulke profielen niet kant-en-klaar uit de universiteit kunt plukken, is het zinvol eerst binnen de organisatie te kijken wie in dat plaatje kan passen. Misschien beschikt iemand binnen het commerciële team wel over de nodige soft skills, waarna je die persoon tot een goede forecaster kunt kneden. Onze visie op talent management zal dus ook moeten wijzigen. Als je eenmaal die mensen hebt gevonden en gevormd, zal je via retentieprogramma’s ook moeite moeten doen om ze te behouden. Verder moet je onthouden dat in dit vakgebied stilstaan, achteruitgaan is. Zulke medewerkers zullen hun vaardigheden dus continu verder moeten ontwikkelen en – indien nodig – bijsturen, bijvoorbeeld met behulp van trainingen.”
Processen die samenwerking vragen
Op de vraag aan welke businessprocessen forecast & demand planning actief zal deelnemen tegen 2025, worden S&OP en IBP (integrated business planning) veruit het vaakst naar voren geschoven, gevolgd door CPFR.
E. Wilson: “Ook hier valt op dat het om processen gaat waar beslissingen nemen en samenwerken voorop staan. Misschien halen we uit S&OP nog geen concrete voordelen op het vlak van voorraadniveau, forecastaccuraatheid en service, maar S&OP stimuleert wel samenwerking en het nemen van gefundeerde beslissingen. Ook bij CPFR staat samenwerking centraal.”
Maar als S&OP zo waardevol is, waarom slagen we er dan niet in er meer resultaat mee te boeken?
E. Wilson: “Ik denk dat S&OP vandaag vooral aanloopt tegen het feit dat dit concept nog onvoldoende als een business proces wordt beschouwd. Ik merk dat heel weinig bedrijven erin slagen S&OP als proces in hun business te integreren. Als dat lukt, kun je met S&OP veel meer resultaat bereiken. Dat impliceert wel dat we andere KPI’s aan het S&OP-proces moeten koppelen. Dus niet enkel het aantal dagen voorraad en forecastaccuraatheid, maar ook zaken die bepalend zijn voor de business, zoals de EBITDA en de waarde voor stakeholders. Het ultieme doel zou er dan in moeten bestaan tot een geïntegreerde Business Efficiency Planning te komen, waarbij je kosten en service continu tegen elkaar afweegt met het oog op een evenwichtige financiële balans. Het is dan ook geen toeval dat Business Efficiency Planning als derde in de rangschikking van belangrijkste processen verschijnt.”
Technologieën die beslissingen ondersteunen
“Terwijl bedrijven lang stelden dat we in de eerste plaats mensen en processen goed op orde moeten krijgen, zitten we nu in een fase dat we moeten toegeven dat we er zonder de juiste technologie evenmin zullen komen”, meent Eric Wilson. “Dat is meteen ook een reden waarom veel bedrijven niet de nodige maturiteit bereiken op het vlak van S&OP, omdat de achterliggende tools niet krachtig genoeg zijn. Mijn advies aan bedrijven is dan ook om samen met technologieleveranciers rond de tafel te zitten en het zowel over de noden als de (toekomstige) mogelijkheden te hebben. Ook hen zal je dus nodig hebben om op een succesvolle manier in 2025 te raken.”
Op de vraag welke technologieën de respondenten als het belangrijkst beschouwen om hun job in de toekomst beter te doen, komen artificial intelligence (AI) en machine learning op de eerste plaats. “Vlak daarna volgt ‘advanced analytics’. Dat is het autonoom of semi-autonoom onderzoeken van data via gesofisticeerde technieken om zo diepere inzichten te verwerven, voorspellingen te maken of aanbevelingen te doen. Die positie van advanced analytics in de rangschikking is volledig terecht, want zulke tools geven ons de nodige data om de juiste beslissingen te nemen. Op de derde plaats komt ‘dynamic simulation’, want opnieuw een basis voor onze besluitvorming vormt. Kortom, het zijn de mensen die kritisch moeten beslissen, maar de juiste tools zijn wel noodzakelijk om dat op een efficiënte manier te doen.”
Eric Wilson benadrukt dat vooral technologieën die het mogelijk maken de toekomst te voorspellen en te modelleren aan belang zullen winnen. “Business intelligence en andere tools helpen ons te zien welke zaken er in het verleden zijn gebeurd en waarom die zijn gebeurd. Dergelijke tools passen heel goed thuis in een demand driven concept, dat zeker zijn waarde heeft, maar heel reactief is. In de toekomst zal het begrijpen van het (toekomstig) klantengedrag en daarop inspelen evenwel belangrijker worden. Tools die daartoe kunnen bijdragen, zijn ‘predictive en prescriptive analytics’. Dat zijn vormen van advanced analytics waarbij we data analyseren om te weten wat er zal gebeuren en wat we willen dat er gebeurt (zie figuur 4). Ook zinvol binnen de toekomstige context zijn de vermelde dynamische simulaties, waarbij we algoritmes gebruiken om het gedrag van systemen en data te modelleren, rekening houdend met de beperkingen binnen de reële wereld.”
Buzzwords van de toekomst
Als sluitstuk van het onderzoek werd de respondenten gevraagd van welke buzzwords zij verwachten die een grote impact op de toekomst zullen hebben (zie figuur 5). Opnieuw scoort advanced analytics zeer hoog, samen met de trend naar gedigitaliseerde supply chains en machine learning. Ook internet of things en big data zijn volgens de respondenten veelbelovend.
E. Wilson: “Daarbij wil ik wel opmerken dat het begrip big data eigenlijk helemaal niet nieuw is. Meer dan tien jaar geleden rolde het begrip al over de tongen, hoewel die nog peanuts waren in vergelijking met nu. Zo werd volgens IDS in 2006 161 exabytes aan data geproduceerd. Verwacht werd dat die hoeveelheid data in vier jaar tijd zou verzesvoudigen. Uiteindelijk werd er in 2010 ongeveer 100 keer zoveel data geproduceerd en die hoeveelheid blijft maar exponentieel stijgen. Big data wordt in de toekomst in feite een evidentie, het zal vooral belangrijk zijn wat je met al die data doet.”
Eric Wilson voegt toe dat met name Internet of Things heel wat mogelijkheden biedt om advanced analytics op een hoger niveau te tillen. Zo laat het gebruik van sensoren op verschillende punten in de keten toe om op een meer gefundeerde manier beslissingen te nemen. Als illustratie haalt hij de TweetPee aan die luierfabrikant Huggies enkele jaren geleden lanceerde. “TweetPee bestaat uit een sensor die je aan de voorkant van de luier bevestigt. Voelt de sensor nattigheid, dan stuurt hij mama of papa een tweet met de boodschap dat de luier moet worden ververst. Via de TweetPee app kunnen de ouders ook het luierverbruik volgen, waardoor ze beter kunnen inschatten wanneer het tijd is om een nieuw pak luiers in huis te halen. Als ook de producent die gegevens weet te capteren, kunnen dergelijke data op het niveau van de eindgebruiker ook hem helpen om betere voorspellingen te maken.”
Het groeiende belang van gedigitaliseerde supply chains illustreert Eric Wilson met een ander voorbeeld. “Zo tweette Taylor Swift ooit dat ze Choco Xtreme het beste ijs ooit vindt. Als een beroemdheid dat tweet, kan dat een flinke impact op de verkoopcijfers hebben. Als producent heb je er dan alle baat bij om dergelijke data tijdig te onderscheppen. Als reactie kun je dan alvast de nodige productiecapaciteit voorzien. Een andere mogelijkheid is om op dat moment via sociale media coupons te verspreiden voor de variant met aardbeien. Zo kun je via ‘demand shifting’ zorgen voor beter evenwicht in de vraag”, klinkt het. “Met andere woorden, als we erin slagen informatie verderop in de keten tijdig te vatten, dan kunnen we daar grote voordelen uithalen. Dat kan op het niveau van de consument zijn, maar ook Point Of Sale data kunnen erg nuttig zijn. Naar mijn mening wordt daar nog te weinig gebruik van gemaakt.”
Verder verwacht Eric Wilson veel van service chains, waar niet alleen producten, maar ook pre- en post-sales serviceactiviteiten in de supply chain actief worden beheerd. We denken bijvoorbeeld aan in-store service, garanties en allerhande klantendiensten. Die moeten dan ook worden meegenomen in de ‘go to market’ en het life cycle management. “Service chains laten ons toe te evolueren van een zeer transactiegerichte wereld waar het vooral gokken is naar de voorkeuren van de klant, naar een wereld van relaties waar we eerst de intenties van de klant trachten te weten te komen en daar vervolgens op inspelen. Ook in dat opzicht zal prescriptive analytics een belangrijke rol spelen.”
Omdat alle begin moeilijk is, krijgen we bij wijze van samenvatting nog een actieplan voor demand planning mee. “Begin met ideeën te verzamelen en bekijk hoe je meer vat kunt krijgen op je rol binnen de organisatie. Zoek meteen ook naar de belangrijkste pijnpunten binnen je processen, het team en technologieën”, geeft Eric Wilson mee. “Belangrijk is dat je op korte termijn ook de stakeholders overtuigt van de potentiële voordelen die veranderingen met zich kunnen meebrengen. Het is eveneens belangrijk dat je niet al te lang wacht met het uitstippelen van een visie en ‘roadmap’ voor de demand planning functie. Op de langere termijn zou ik vooral aanraden om te blijven leren, ontwikkelen en aanpassen. Maak van enkele functionele specialisten meesters op het vlak van orkestratie. Onderschat ook de waarde van de juiste technologie voor je processen niet. En vooral: tracht S&OP en andere processen in een geïntegreerd business proces te vatten. Op die manier is de kans groot dat demand planning tegen 2025 een van de fundamenten voor het succes van de organisatie wordt.”