geaggregeerde planning in Belgische bedrijven: stand van...

i

Universiteit Gent

Faculteit Economie en Bedrijfskunde

Academiejaar 2005 - 2006

Geaggregeerde planning in Belgische bedrijven:

stand van zaken

Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van:

Licentiaat in de toegepaste economische wetenschappen optie technische bedrijfskunde

Wauter Hellebuyck

Onder leiding van

Prof. A. Vereecke

ii

Permission

Woord vooraf iii

Woord vooraf

Bij het begin van deze scriptie wil ik graag enkele mensen vermelden die nauw betrokken waren

bij de totstandkoming ervan. Vooreerst wil ik Prof. Vereecke en Filip Goeman bedanken, die me

in het ganse proces begeleid hebben. Bij hen kon ik altijd terecht voor deskundige uitleg en

ideeën.

Mijn oprechte dank gaat ook uit naar de heer De Groote van de onderneming Shell en de heer

Dekimpe van de onderneming Bonar TF. Ik wil hen graag bedanken voor de vrijgemaakte tijd

en interessante uitleg. Dankzij hen had ik de mogelijkheid de literatuur te toetsen aan de

werkelijkheid. Ook wil ik alle bedrijven bedanken die meegewerkt hebben aan mijn

onderzoek. Deze bedrijven waren zo vriendelijk om even de tijd te nemen om de vragenlijst

naar best vermogen in te vullen.

Graag zou ik ook mijn ouders bedanken. Zij hebben mij steeds aangemoedigd mijn

capaciteiten ten volle te benutten en gaven mij de mogelijkheid verder te studeren. Ze hebben

mij steeds gesteund, ook wanneer ik het wat moeilijker had.

Ook dank aan mijn broer, zus en vriendenkring voor de vele steun en voor het aanhoren van

mijn gezeur.

Ten slotte wil ik ook mijn oom, Hugo De Ruyck bedanken die mij geholpen heeft bij het

bewerken van deze scriptie zodat dit in deze vorm en inhoud kon verschijnen.

Zonder hulp van al deze mensen had ik dit resultaat nooit kunnen bereiken.

Inhoudsopgave iv

Inhoudsopgave

Woord vooraf...........................................................................................................................iii

Inhoudsopgave......................................................................................................................... iv

Gebruikte afkortingen ...........................................................................................................vii

Lijst van de figuren ...............................................................................................................viii

Inleiding.................................................................................................................................- 1 -

Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning..............................................................- 3 -

1.1 Inleiding........................................................................................................................- 3 -

1.2 Wat is geaggregeerde planning ....................................................................................- 3 -

1.3 De voordelen van geaggregeerde planning ..................................................................- 6 -

1.4 Situering van de geaggregeerde planning in de onderneming .....................................- 7 -

1.5 De noodzakelijke betrokkenheid van het management................................................- 9 -

1.6 Geaggregeerde planning in Supply Chain Management en MRP II ..........................- 10 -

1.7 Wat zijn de kosten verbonden aan geaggregeerde planning ......................................- 11 -

1.8 Besluit.........................................................................................................................- 12 -

Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning................................- 13 -

2.1 Inleiding......................................................................................................................- 13 -

2.2 Inleidend voorbeeld....................................................................................................- 13 -

2.3 De problemen van het inleidende voorbeeld..............................................................- 16 -

2.4 De oplossing voor het inleidende voorbeeld: geaggregeerde planning......................- 17 -

2.4.1 De objectieven van geaggregeerde planning.......................................................- 17 - 2.4.2 De vereisten van geaggregeerde planning...........................................................- 18 - 2.4.3 Prototypeoplossing voor het inleidend voorbeeld...............................................- 21 -

2.5 Een kijk op Make-to-stock .........................................................................................- 23 -

2.6 Een kijk op Make-to-order .........................................................................................- 25 -

2.7 Besluit.........................................................................................................................- 26 -

Inhoudsopgave v

Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning.......................................................- 27 -

3.1 Inleiding......................................................................................................................- 27 -

3.2 De input van de vraagzijde: vraagvoorspellingen......................................................- 27 -

3.2.1 Waarom energie steken in vraagvoorspellingen .................................................- 28 - 3.2.2 Wie is verantwoordelijk voor de vraagvoorspellingen .......................................- 29 - 3.2.3 De accuraatheid van voorspellingen....................................................................- 29 - 3.2.4 Het proces van de vraagvoorspelling ..................................................................- 31 -

3.3 De input van het aanbod: capaciteit ...........................................................................- 34 -

3.4 De input van financiën ...............................................................................................- 35 -

3.5 De input van strategie.................................................................................................- 36 -

3.6 Besluit.........................................................................................................................- 38 -

Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces....................................- 39 -

4.1 Inleiding......................................................................................................................- 39 -

4.2 Stap 1: Afsluiten van de vorige maand ......................................................................- 40 -

4.3 Stap 2: De fase van het vraagbeheer ..........................................................................- 41 -

4.4 Stap 3: De planning van het aanbod (capaciteitsplanning) ........................................- 43 -

4.5 Stap 4: De voorbereidende vergadering van de geaggregeerde planning ..................- 45 -

4.6 Stap 5 : De finale vergadering van de geaggregeerde planning .................................- 46 -

4.7 Besluit.........................................................................................................................- 50 -

Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning ...............................- 51 -

5.1 Inleiding......................................................................................................................- 51 -

5.2 Het opstarten van geaggregeerde planning ................................................................- 52 -

5.2.1 De initiële briefing ..............................................................................................- 52 - 5.2.2 De opleiding ........................................................................................................- 53 -

5.3 Toekennen van de verantwoordelijkheden.................................................................- 53 -

5.3.1 Leidinggevend persoon .......................................................................................- 54 - 5.3.2 Geaggregeerde planning verantwoordelijke........................................................- 54 - 5.3.3 Samenstelling van de vergaderteams ..................................................................- 54 -

5.4 Het instellen van de productfamilies ..........................................................................- 56 -

5.5 De spreadsheet voor de geaggregeerde planning .......................................................- 57 -

5.6 Het opstarten van een geaggregeerde planning bij 1 of 2 productfamilies ................- 61 -

5.7 Het ontwikkelen van een beleidslijnen die afgestemd zijn op de geaggregeerde planning

..........................................................................................................................................- 62 -

5.8 Veralgemeen de geaggregeerde planning naar alle productfamilies..........................- 62 -

5.9 Automatiseren van de geaggregeerde planning..........................................................- 63 -

Inhoudsopgave vi

5.10 Continuous improvement .........................................................................................- 64 -

5.11 Enkele bijzondere situaties.......................................................................................- 66 -

5.12 Besluit.......................................................................................................................- 67 -

Hoofdstuk 6: Het onderzoek..............................................................................................- 68 -

6.1 Inleiding......................................................................................................................- 68 -

6.2 Methode......................................................................................................................- 68 -

6.2.1 Specifieke onderzoeksvragen..............................................................................- 68 - 6.2.2 Populatie en Steekproef.......................................................................................- 68 - 6.2.3 Gegevensverzameling .........................................................................................- 69 - 6.2.4 Gegevensanalyse .................................................................................................- 70 -

6.3 Resultaten en interpretatie ..........................................................................................- 71 -

6.3.1 Situatie omtrent geaggregeerde planning in België ............................................- 71 - 6.3.2 De algemene kenmerken van de geaggregeerde planning ..................................- 73 - 6.3.3 De betrokkenheid van het management ..............................................................- 75 - 6.3.4 De kenmerken van de afsluitende vergadering ...................................................- 76 - 6.3.5 Continuous improvement ....................................................................................- 77 -

6.4 Besluit.........................................................................................................................- 78 -

Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk......................- 79 -

7.1 Inleiding......................................................................................................................- 79 -

7.2 Casestudie 1: Geaggregeerde planning binnen Shell .................................................- 79 -

7.2.1 Situatieschets.......................................................................................................- 79 - 7.2.2 Het geaggregeerde planningproces .....................................................................- 81 -

7.3 Casestudie 2: Geaggregeerde planning binnen Bonar TF Belgium ...........................- 86 -

7.3.1 Situatieschets.......................................................................................................- 86 - 7.3.2 Het geaggregeerde planningproces. ....................................................................- 87 -

7.4 Besluit.........................................................................................................................- 91 -

Algemeen Besluit ................................................................................................................- 92 -

Besluiten uit de scriptie ....................................................................................................- 92 -

Persoonlijk besluit ............................................................................................................- 95 -

Lijst van geraadpleegde werken .............................................................................................. i

Bijlagen..................................................................................................................................... vi

Gebruikte afkortingen vii

Gebruikte afkortingen

Aug. – Augustus

Blz. – Bladzijde

BV – Beginvoorraad

BvB. – Beschikbaar voor boeking

Cum. – Cumulatief

Ca. - Circa

ERP – Enterprise Resource Planning

Et al. – Et alumni

Feb. – Februari

MPS – Master Production Schedule

MRP I – Material Requirements Planning

MRP II – Manufacturing Resources Planning

Nr. - Nummer

N.V. – Naamloze Vennootschap

Prof. - Professor

Resp. – Respectievelijk

ROA – Return on Assets

Sep. – September

Sig. – Significantie

S&OP – Sales and Operations Planning

Vol. - Volume

Voorraadobj. – Voorraadobjectief

Lijst van de figuren viii

Lijst van de figuren

Hoofdstuk 1

Figuur 1.1: Onevenwicht tussen vraag en aanbod (IBM Corporation, 2005)............................................- 5 -

Figuur 1.2: Business planning (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988)................................................................- 8 -

Hoofdstuk 2

Figuur 2.1: Bevriezingsperiode (Chase R.B. , Jacobs F.R. en Aquilano N.J., 2004).............................................- 21 -

Figuur 2.2: Spreadsheet van de prototypeoplossing (Wallace T.F., 2000)............................................- 22 -

Figuur 2.3: Make-to-stock spreadsheet van oktober (Wallace T.F., 2000)............................................- 24 -

Figuur 2.4: Make-to-order spreadsheet van oktober (Wallace T.F., 2000)............................................- 26 -

Hoofdstuk 3

Figuur 3.1: De inputs van S&OP (Vollmann T.E., 2005).......................................................................- 27 -

Figuur 3.2: Niveau van vraagvoorspelling (Wallace T.F., 2000)..........................................................- 32 -

Figuur 3.3: Productiestrategie : voorbeelden (Wallace T.F., 2000).......................................................- 37 -

Hoofdstuk 4

Figuur 4.1: De maandelijkse geaggregeerde planningcyclus (Wallace T.F., 2000)..............................- 40 -

Figuur 4.2: Het piramide model (Vollmann T.E., 2005)........................................................................- 42 -

Figuur 4.3: Agenda van de finale vergadering (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).....................................- 47 -

Figuur 4.4: De spreadsheet van de geaggregeerde planning(Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).................- 49 -

Hoofdstuk 5

Figuur 5.1: Het implementatiepad van geaggregeerde planning (Wallace T.F., 2000).........................- 52 -

Figuur 5.2: Deelnemers aan de vergaderingen van de laatste stappen van de geaggregeerde

planning (Wallace T.F., 2000)...............................................................................................................- 55 -

Figuur 5.3: Het maturiteitsmodel van L. Lapide (Lapide L., 2005).....................................................- 64 -

Lijst van de figuren ix

Hoofdstuk 6

Figuur 6.1: Bekomen verdeling van de geaggregeerde planning in België. (eigen voorstelling).........- 71 -

Figuur 6.2: Bekomen verdeling van de geaggregeerde planning in België naar aantal werknemers

(eigen voorstelling)...............................................................................................................................- 72 -

Figuur 6.3: Wie brengt ondernemingen in contact met geaggregeerde planning. (eigen voorstelling)- 75 -

Hoofdstuk 7

Figuur 7.1: Geaggregeerde planning integreert de lange termijn strategie en de operationele

uitvoering. (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)........................................................................................- 80 -

Figuur 7.2: Geaggregeerde planning staat voor interfunctionele samenwerking. (Shell Lubricants S&OP

Manual, 2004).....................................................................................................................................- 81 -

Figuur 7.3: De verschillende stappen van het geaggregeerde planningproces (Shell Lubricants S&OP Manual,

2004)..............................................................................................................................................- 82 -

Figuur 7.4: Procedure gevolgd binnen een vergadering (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)..................- 84 -

Figuur 7.5: De agenda van de maandelijkse cyclus (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004).........................- 85 -

Figuur 7.6: Overzicht van Low & Bonar (Low & Bonar, 2006)............................................................- 86 -

Figuur 7.7: Voorbeeld winstberekening (bedrijfspresentatie Bonar, 2006).................................................- 87 -

Figuur 7.8: Voordelen van de toegevoegde waarde-methode(bedrijfspresentatie Bonar, 2006)..................- 88 -

Figuur 7.9: De vereisten voor een succesvol beheerscontrolesysteem(bedrijfspresentatie Bonar, 2006)....- 89 -

Inleiding - 1 -

Inleiding

Deze scriptie handelt over geaggregeerde planning, waarbij ik een onderzoek gevoerd heb naar de

stand ervan in België. Binnen de opleiding Toegepaste Economische Wetenschappen optie

Technische Bedrijfskunde gaat mijn aandacht immers vooral uit naar onderwerpen die kaderen in

de operationele sfeer. Ik ging dan ook op zoek naar een onderwerp in dit vakgebied. Het

onderzoeken van het begrip geaggregeerde planning leek mij een opdracht die aan mijn interesse

beantwoordde. Achteraf gezien heeft deze taak volledig aan mijn verwachtingen voldaan en heb

ik een leerrijke ervaring gehad.

De dag van vandaag hebben bedrijfsleiders een woord aan hun jargon toegevoegd, geaggregeerde

planning genaamd. Dit staat beter bekend onder zijn Engelse vertaling Sales and Operations

planning. Ze nemen het maar al te graag in de mond. Maar wat is het eigenlijk en waarvoor dient

het? De eerste vijf hoofdstukken van deze scriptie omvatten dan ook een studie van de

beschikbare literatuur rond dit onderwerp. Terwijl in het zesde en zevende hoofdstuk persoonlijk

onderzoek terug te vinden is. In het eerste hoofdstuk wordt een algemeen overzicht gegeven

omtrent geaggregeerde planning waarin een uitgebreide definitie van geaggregeerde planning

wordt gegeven. Als we een onderneming aanzien als een entiteit die zijn waarde voor de

aandeelhouders op lange termijn tracht te maximaliseren dan zorgt de geaggregeerde planning

voor de koppeling van de lange termijn doelstellingen aan de dagelijkse planning. Hierdoor

kunnen tal van voordelen gerealiseerd worden. Dit is niet alleen mogelijk binnen het eigen bedrijf

maar kan ook gerealiseerd worden voor de volledige supply chain waar een onderneming zich in

bevindt.

Geaggregeerde planning is een proces waarbij de volledige onderneming geïntegreerd wordt. Om

dit proces te begrijpen, vertrekken we in hoofdstuk twee met een bespreking van de structuur en

logica achter de geaggregeerde planning. In hoofdstuk drie komen de verschillende inputs van de

geaggregeerde planning aan bod, die in hoofdstuk vier worden aangewend om het maandelijkse

geaggregeerde planningsproces uit te voeren. Opdat de geaggregeerde planning tenslotte

succesvol zou zijn wordt in hoofdstuk vijf een beproef implementatiepad besproken.

Hoofdstuk twee behandelt de structuur en logica van de geaggregeerde planning. Om deze te

begrijpen vertrekken we van een fictief voorbeeld van een onderneming die met een aantal

Inleiding - 2 -

problemen wordt geconfronteerd. Daarna zien we hoe de geaggregeerde planning hiervoor een

oplossing kan bieden. Opdat de objectieven van geaggregeerde planning mogelijk te maken, moet

aan een aantal vereisten beantwoord worden. Belangrijk is dat een geaggregeerde planning zorgt

voor de integratie van de volledige onderneming in één proces.

In Hoofdstuk drie worden de inputs van de geaggregeerde planning besproken. Voor de

geaggregeerde planning zijn er vier belangrijke bronnen van informatie. Dit zijn de drie

departementen verkoop en marketing, productie en financiën. Als vierde belangrijke bron is er de

strategie van de onderneming. Deze inputs vanuit de verschillende domeinen vormen de vertaling

van de feit dat de geaggregeerde planning een integrerend proces is.

In het vierde hoofdstuk van de literatuurstudie worden de inputs van hoofdstuk drie aangewend

in het maandelijkse geaggregeerde planningsproces. Dit maandelijkse proces is een

vijfstappenplan. Het uiteindelijke doel is om tot één verkoop- en productieplan te komen die

goedgekeurd is en ondersteund wordt door de ganse onderneming en in de eerste plaats door het

topmanagement.

Hoofdstuk vijf sluit de literatuurstudie af met een pad dat kan gevolgd worden voor de

implementatie van geaggregeerde planning. De verschillende stappen die doorlopen worden zijn

noodzakelijk om de vereisten te scheppen die essentieel zijn voor het kunnen uitvoeren van het

geaggregeerde planningsproces. Belangrijk is ook dat men na de implementatie voortdurend zijn

geaggregeerde planning in vraag stelt en tracht om deze continu te verbeteren.

Deze scriptie wordt afgesloten met een persoonlijk deel. Het zesde hoofdstuk bevat een

empirisch onderzoek. Aan de hand van een vragenlijst, afgenomen bij Belgische ondernemingen,

gaan na in hoeverre geaggregeerde planning zijn ingang heeft gevonden. We onderzoek ook of de

kenmerken van de geaggregeerde planning een invloed hebben op de resultaten van de

ondernemingen. In Hoofdstuk 7 tenslotte is een beschrijving opgenomen van twee voorbeelden

van geaggregeerde planningsprocessen uit de praktijk.

Ik hoop dat ik reeds uw nieuwsgierigheid heb geprikkeld en er rest mij enkel u nog veel

leesplezier te wensen bij het lezen van mijn scriptie.

Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 3 -

Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning

1.1 Inleiding

Geaggregeerde planning is een proces dat een onderneming een belangrijk strategisch voordeel

kan bezorgen. In dit hoofdstuk wordt beschreven wat geaggregeerde planning is en welke

voordelen men ermee kan behalen. Opdat een onderneming succesvol zou zijn op lange termijn is

het noodzakelijk om over een duidelijke toekomstvisie te beschikken. De geaggregeerde planning

zorgt voor de opvolging van deze toekomstvisie op middellange termijn en vormt zo de link

tussen de strategische planning en het jaarlijkse businessplan. Dit proces speelt zich hoofdzakelijk

af op het managementniveau van de onderneming. Ook in supply chain management vervult de

geaggregeerde planning een belangrijke rol. Ter afsluiting van dit hoofdstuk bespreken we de

kosten die verbonden zijn aan de geaggregeerde planning.

1.2 Wat is geaggregeerde planning

Volgens Oliver Wight1 is geaggregeerde planning het management proces dat de algemene

directeur en zijn team voorziet van een efficiënte en effectieve manier om meer controle te

verwerven over de gehele onderneming.

Geaggregeerde planning is het proces dat de drijvende kracht vormt achter een betere

klantenservice, lagere voorraden, kortere levertijden, een stabielere productiesnelheid en het

topmanagement voorziet van een betere grip op de onderneming (Lapide L., 2004). Dit proces is

gebaseerd op een functieoverschrijdende samenwerking tussen verkoop, productie, financieel

beheer, productontwikkeling, ...

Het geaggregeerde planningsproces heeft vooral tot doel ervoor te zorgen dat de bestaande

productiemiddelen (mensen, machines, kapitaal) in voldoende mate aanwezig zijn om aan de

gewenste vraag te voldoen en poogt men deze middelen zo economisch mogelijk aan de

verschillende productgroepen toe te wijzen (Bruggeman W. en Van Dierdonck R., 1988).

Geaggregeerde planning is ontworpen om het voor bedrijven mogelijk te maken hun vraag en

aanbod in evenwicht te brengen en dit in evenwicht te houden.

1 http://www.cpcctraining.org/Leadership_Management/Oliver%20Wight%20FAQ%20S%20&%20OP.asp


Het balanceren van vraag en aanbod van de onderneming is essentieel om de onderneming goed te

leiden (Wallace T.F.,2000). Vraag en aanbod van de onderneming moeten zowel op het

geaggregeerde als op het meer gedetailleerde niveau op elkaar zijn afgestemd. In deze

omschrijving van de geaggregeerde planning zijn twee belangrijke uitgangspunten te ontdekken.

Enerzijds is er het evenwicht tussen vraag en aanbod en anderzijds bestaat de afweging tussen

geaggregeerd en detail.

Vraag en aanbod

Wat zijn de gevolgen van een onevenwicht tussen vraag en aanbod (figuur 1.1) (Wallace

T.F.,2000).

Wanneer de vraag naar de producten veel groter is dan de toevoer van de onderneming dan

• zal de klantenservice hieronder lijden. De onderneming kan de goederen niet verzenden

wanneer de klanten er om vragen. De levertijden worden alsmaar langer alsook de

achterstand met betrekking tot de orders. Het gevolg is dat klanten afhaken.

• zullen de kosten stijgen tengevolge van ongeplande overuren, stijgende vervoerskosten en

ongunstige aankoopprijswijzigingen.

• zal dit leiden tot een inferieure kwaliteit bij het schuiven in de productieplanning. De

ondernemingen zal er naar streven zoveel mogelijk goederen te verzenden waardoor

specificaties verloren gaan. Tijdelijke uitbestedingen brengen minder robuuste producten

voort en materialen van nieuwe leveranciers werken meestal minder goed.

Dezelfde beschouwing kunnen we maken wanneer het aanbod de vraag overstijgt:

• Voorraden stijgen, voorraadkosten stijgen waardoor de cash flow een probleem kan vormen.

• De productieaantallen worden verlaagd. Ontslag loert om de hoek. Het moreel van de

werknemers lijdt hieronder waardoor er trager gewerkt wordt en de efficiëntie daalt.

• De prijzen worden verlaagd, promotieacties worden opgevoerd; dientengevolge dalen de

winstmarges.


Figuur 1.1: Onevenwicht tussen vraag en aanbod (IBM Corporation, 2005)

Uit deze twee beoordelingen kan besloten worden dat het voor een onderneming niet goed is als vraag

en aanbod niet in balans zijn. Het is echter wel mogelijk dat er een onevenwicht bestaat tussen vraag

en aanbod. Dit is bijvoorbeeld het geval bij ondernemingen met een seizoenaal vraagpatroon (Rooney

en Bangert, 2001). Wanneer de productiecapaciteit onvoldoende toelaat om een piek in de verkoop op

te vangen, moet er een voorraad opgebouwd worden. Het voordeel hierbij is dat de vraag kan

bevredigd worden met een kleinere fabriek. Ook is de onderneming in staat om zijn seizoensarbeiders

te trainen in de periode vóór de piek en zullen er minder overuren nodig zijn op het moment van de

piek. In een dergelijke situatie moeten output en kosten zorgvuldig bestuurd worden opdat de

voorraden na het piekmoment worden afgebouwd. Zo niet zal het aanbod de vraag overstijgen.

Geaggregeerd en detail

Dit zijn twee zaken die bij het beheer van een onderneming afzonderlijk worden behandeld bij de

planning en controle (Vollmann T.E. et al, 2005). Geaggregeerde planning focust op het totaal beeld

van de onderneming met productieaantallen voor productfamilies. Terwijl de gedetailleerde planning

zich concentreert op de individueel te produceren goederen. Vele ondernemingen hebben geen oog

voor een geaggregeerde planning maar enkel voor een gedetailleerde planning omdat deze het meest

dringend is tengevolge van de druk die klanten uitoefenen. Echter wanneer er een goede planning is op

het geaggregeerde niveau dan zullen er minder problemen opduiken bij de meer gedetailleerde

planning. Als er daarentegen geen goede geaggregeerde planning is, zal men bij de gedetailleerde

1. Vraag > aanbod:

- Ontevreden klanten - Stijgende kosten - Dalend marktaandeel - Stijgend aantal spoedorders

2. Vraag < aanbod:

- Verspilling - Bezuiniging - Stijgende voorraadkosten


planning geconfronteerd worden met substantiële gebreken. Uit onderzoek is gebleken dat

ondernemingen vlugger en beter kunnen functioneren, met een geringere voorraad als ze over een

geaggregeerde planning beschikken (Elkay Mfg’s Unique…, 2003).

Naast deze twee grondbeginselen zorgt het geaggregeerde planningsproces ook voor de integratie

van de operationele met de financiële planning. Het financiële plan vertegenwoordigt, in de

meeste ondernemingen, belangrijke verplichtingen om een bepaald rendement te realiseren ten

aanzien van invloedrijke personen, zoals de aandeelhouders. Het operationele plan focust zich op

aankopen, productie, verkopen, voorraden en dergelijke. Wanneer de operationele planning niet is

afgestemd op hetgeen men beloofd heeft aan zijn “achterban” dan plaatst dit de onderneming in

een slecht daglicht. Dit is wat men moet trachten te vermijden (Wallace T.F. en Stahl B., 2005).

1.3 De voordelen van geaggregeerde planning

Voordelen resulterend uit effectieve geaggregeerde planning omvatten (Wallace T.F.,2000):

• lagere kosten: lagere voorraden afgewerkte producten, lagere totale voorraadkosten, lagere

verzend en transportkosten,…

• voor make-to-stock bedrijven: een betere klantenservice en een lagere voorraad

afgewerkte producten.

• voor make-to-order bedrijven: een betere klantenservice en kortere levertijden

• verhoogde productiviteit: meer stabiele productiehoeveelheden en minder overuren.

• verhoogde efficiëntie: betere benutting van de bestaande capaciteit en machines en lagere

opstartkosten.

• een intensievere samenwerking tussen het middenmanagement van verkoop, productie,

financieel beheer en productontwikkeling. En algemeen een verhoogde samenwerking

tussen leidinggevende personen.

• betere afstemming van de werkelijke prestaties ten opzichte van de planning.

• een maandelijkse update van het businessplan. Dit zorgt ervoor dat men een klare kijk

heeft op de onderneming en men voor minder verassingen komt te staan op het einde van

het fiscale jaar.

• verhoogde responsiegraad: de mogelijkheid om snelle veranderingen door te voeren in de

productieplanning dankzij een breder inzicht in vraag en aanbod en een verbeterde

vraagvoorspelling.


• de geaggregeerde planning voorziet het management van een middellange termijn

planning en van vooruitzichten met betrekking tot de toekomst. Dit verhoogt de

mogelijkheid tot proactieve besluitvorming.

Al deze voordelen samen resulteren boekhoudkundig in een hogere return on assets2 (ROA): lager

werkingskapitaal, lagere voorraadkosten en een betere benutting van de activa.

1.4 Situering van de geaggregeerde planning in de onderneming

Binnen een onderneming kunnen verschillende planningsprocessen voor komen ( Chase R.B.,

Jacobs F.R. en Aquilano N.J., 2004). Deze planningsprocessen verschillen van elkaar op basis van

tijdsdimensie en het hiërarchische niveau in de onderneming waarop ze betrekking hebben.

Bij de planningsactiviteiten worden drie tijdsdimensies onderscheiden: de lange, middellange en

korte tijdshorizon. De planning met een lange tijdshorizon is een jaarlijks wederkerend fenomeen,

waarbij men een strategie uitwerkt voor een tijdspanne van meer dan één jaar (3-5 jaar in de

toekomst). De middellange termijn planning bedekt gewoonlijk een periode van 3 tot 18 maanden,

die wekelijks, maandelijks of soms per kwartaal wordt nagekeken. Bij de planning op korte

termijn heeft men te maken met een horizon van een dag of minder tot zes maanden. Deze wordt

dagelijks of wekelijks herzien.

Procesplanning en strategische planning vormen samen de planning op lange termijn.

Procesplanning gaat na welke specifieke technologieën en procedures noodzakelijk zijn om een

product of service te leveren. De strategische planning gaat na wat de lange termijn

mogelijkheden zijn van de onderneming. De strategische planning beantwoordt een aantal

essentiële vragen zoals:

• Wat zijn onze producten en services.

• Wie zijn onze klanten.

• Wat zijn onze competitieve voordelen.

• Wat is onze financiële strategie.

• Enz.

2 Return on assets (ROA) = Rendement totale vermogen = Winst als percentage van het totale vermogen


De geaggregeerde planning behoort tot de middellange termijnplanning. De vergaderingen met

betrekking tot geaggregeerde planning vinden wekelijks of maandelijks plaats. In sommige

uitzonderlijke gevallen is het mogelijk om slechts per kwartaal een herziening door te voeren. Het

voorziet het topmanagement namelijk van de communicatielinks om de verschillende

planningsactiviteiten in een onderneming te coördineren. De geaggregeerde planning vormt

immers het verband dat de strategische planning bindt met het Master Production Schedule

(MPS). Het is dit MPS dat op zijn beurt als bron dient om de levertijden te bepalen en voor de

stroomafwaartse planning. Bij ondernemingen zonder een geaggregeerde planning komt een

loskoppeling van het business plan en het MPS dan ook frequent voor. Met andere woorden zullen

de plannen die het topmanagement heeft ontworpen en goedgekeurd geen navolging vinden in de

dagplanning die in productie gehanteerd worden.

Een bijkomende inbreng van de geaggregeerde planning is dat het een onderneming in staat stelt

om de lange termijn strategische planning en het jaarlijkse businessplan op elkaar af te stellen

(Ling R.C. en Goddard W.E., 1988). Zoals in figuur 1.2 is samengevat staat de strategische

planning op het hoogste niveau van de business planning. Deze strategische planning wordt op het

middelste niveau door de geaggregeerde planning omgezet in doelstellingen en werkingsplannen.

Op het onderste niveau vinden we het jaarlijkse businessplan of budget terug. Dit is het instrument

bij uitstek voor de financiële planning en wordt gebruikt voor de communicatie met de financiële

wereld.

1) 1 2 3 4 5

Strategische planning

2) 1 2 Geaggregeerde planning

3) 1 Jaarlijks businessplan of budget

Figuur 1.2: Business planning (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988)

Zoals reeds eerder is vermeld wordt een strategische planning slechts eenmaal per jaar herzien.

Daar waar de geaggregeerde planning als proces continu wordt bijgehouden. Dit zorgt ervoor dat

men een businessplan kan opstellen dat enerzijds rekening houdt met de lange termijn strategische


planning en anderzijds ook de realiteit van de markt niet uit het oog verliest. Daar waar het

businessplan vroeger een rigide iets was, is men nu in staat om de veranderingen in de

marktcondities en capaciteiten van de ondernemingen onmiddellijk in het businessplan te

verwerken. Het is juist omwille van het feit dat geaggregeerde planning een periodiek proces is

(supra blz. 8), dat het ideaal is om deze veranderingen op te merken.

1.5 De noodzakelijke betrokkenheid van het management

De actieve betrokkenheid van het management en de leiding door het hoofd van de onderneming

zijn een essentiële voorwaarde is de geaggregeerde planning op volle kracht te laten werken. De

belangrijkste redenen zijn leiderschap en beheer.

Bij de geaggregeerde planning worden beslissingen genomen die verkoop, productie, aankopen,

bedrijfskapitaal en winstgevendheid beïnvloeden (Rooney en Bangert, 2001). Al deze beslissingen

zullen algemeen een belangrijke invloed uitoefenen op het huidige businessplan. Het is het

management dat voor het beheer van dit businessplan instaat. Waardoor zij de personen zijn die er

wijzigingen kunnen in aanbrengen. Wanneer het businessplan niet gewijzigd wordt met

betrekking tot de geaggregeerde planning dan zal het topmanagement andere cijfers verwachten

dan diegene die men gebruikt om de onderneming te runnen. Het gevolg hiervan is dat de

onderneming niet optimaal werkt.

Betrokkenheid door het hoofd van de onderneming maakt duidelijk dat de geaggregeerde planning

het proces bij uitstek is waarmee enkele belangrijke activiteiten, zoals de integratie van financiële

en operationele planning, balanceren van vraag en aanbod en het verbeteren van de

klantenservice, worden beheerd (Making the link…, 2004). De betrokkenheid van de ‘general

manager’ bevordert de samenwerking tussen verschillende departementen. Het zorgt er ook voor

dat de andere deelnemers aan de geaggregeerde planning worden aangemoedigd om hun inbreng

in het proces te leveren. Wanneer de geaggregeerde planning niet door het top management wordt

ondersteund, gaan sommige betrokkenen hun bijdrage aan het proces al vlug als optioneel

aanzien. Het gevolg hiervan is dat na verloop van tijd de geaggregeerde planning uitgehold raakt

en zal verdwijnen (Rice D., 2006).

Overigens zou de betrokkenheid van het management geen enkel probleem mogen vormen

(Wallace T.F.,2000). Het vergt namelijk relatief weinig van hun tijd om de geaggregeerde

planning te leiden. Het gaat om één maandelijkse of wekelijkse vergadering. Deze finale


vergadering kan verschillende andere vergaderingen vervangen waardoor het in een netto

tijdwinst voor het management resulteert. Er bestaat voor de managers ook geen behoefte om zich

op de vergadering voor te bereiden. De voorbereidingsverantwoordelijkheid ligt namelijk bij de

leden van hun staf.

1.6 Geaggregeerde planning in Supply Chain Management en MRP II

Geaggregeerde planning vervult zowel in Supply Chain management en MRP II3 een belangrijke

rol. Deze functie is in beide gevallen zeer vergelijkbaar. Alleen blijft de taak van geaggregeerde

planning in een MRP II beperkt tot de grenzen van de onderneming terwijl dit zich bij Supply

Chain management veel verder uitstrekt.

Veel bedrijven worden geconfronteerd met de uitdaging om flexibel in te spelen op de eisen van

klanten en tegelijkertijd een slanke productie te realiseren doorheen hun Supply Chain (Ross A,

2004). Een effectieve geaggregeerde planning vormt het fundamentele proces waarop een

succesvolle Supply Chain is gebaseerd. De reden waarom de geaggregeerde planning zo’n

belangrijke rol speelt, is omdat de geaggregeerde planning een inzicht geeft in de lange termijn

behoeften van productiefactoren.

Een Supply Chain zal minder goed functioneren wanneer zijn verschillende leden geen goede

geaggregeerde planning hebben. Zo zullen ze veel minder vlug kunnen inspelen op

onvermijdelijke wijzigingen in volume. De geaggregeerde planning kan beschouwd worden als

smeermiddel tussen de verschillende partners in de Supply Chain.

Een Supply Chain strekt zich uit in twee richtingen: naar voor in de richting van de klant en naar

achter in de richting van de leveranciers. Uit onderzoek volgt dat de geaggregeerde planning in de

voorwaartse richting uitmunt in het verzorgen van een goede klantenservice (Wallace T.F.,2000).

Ook achterwaarts komen de voordelen overeen met deze die één enkel bedrijf ervaart bij het

invoeren van een geaggregeerde planning:

• Stabielere productiehoeveelheden

• Wijzigingen in de hogere niveaus van plannen worden vlugger opgemerkt waardoor de

nodige aanpassingen kleiner zijn.

• De mogelijkheid om vlugger te reageren op marktopportuniteiten.

3 MRP II staat voor Manufacturing Resources Planning. Dit proces behelst de planning van zowel materialen als capaciteit ten behoeve van productie.


De basis van succes in Supply Chain Management is het delen van informatie en plannen onder

Supply Chain partners (Making the link…, 2004). Namelijk hoe vroeger leveranciers over de

informatie beschikken van een schakel die zich verder in de Supply Chain bevindt, hoe beter ze in

staat zullen zijn om te voldoen aan hun behoeften. Het is de geaggregeerde planning die de

leveranciers voorziet van de voor hen vereiste informatie. Met een effectieve geaggregeerde

planning kan een Supply Chain geoptimaliseerd worden, waardoor dit een waar competitief

voordeel wordt met een kostenniveau, snelheid en voorraden die ervoor onhaalbaar werden

geacht.

Ook bij Manufacturing Resource Planning (MRP II) speelt de geaggregeerde planning een

belangrijke rol (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988). De geaggregeerde planning is namelijk de

sleutel om een MRP II op zijn volle potentieel te laten werken. Zonder een geaggregeerde

planning zal slechts een gedeeltelijk rendement bekomen worden. Veelal wordt aangenomen dat

MRP II een computerondersteunde manier is om de activiteiten in een onderneming te

organiseren. De hardware en software vormen belangrijke schakels in een MRP II. Maar de beste

computer is niet in staat om de competitieve positie van een onderneming te verbeteren. In feite is

een MRP II zonder een geaggregeerde planning niet meer dan ordinair planning systeem.

1.7 Wat zijn de kosten verbonden aan geaggregeerde planning

Een geaggregeerde planning kan gerealiseerd worden met relatief weinig middelen (Wallace

T.F.,2000). En dit omdat voor het realiseren van een geaggregeerde planning minder mensen

betrokken zijn - slechts een tiental - en de opleidings- en trainingskosten laag liggen. Normaal

gezien vereist het zelfs geen fulltime projectteam, en het kan zelfs gebeuren dat er geen fulltime

projectleider wordt aangesteld. Ook software speelt een minder belangrijke rol bij geaggregeerde

planning, waardoor de kosten kunnen evolueren van gematigd tot zelfs onbestaand. Andere kosten

verbonden aan de geaggregeerde planning zijn kosten die voortvloeien uit consulting.

Maar het belangrijkste van deze kosten is dat ze veel lager zijn dan de opbrengsten van een

geaggregeerde planning. De rendementen die gerealiseerd kunnen worden met een geaggregeerde

planning komen overeen met deze van een ERP systeem.


1.8 Besluit

Geaggregeerde planning is een set van besluitvormingsprocessen die vraag en aanbod balanceren,

een link vormen tussen de dagelijkse en de strategische planning en de operationele en financiële

planning integreert. Als gevolg hiervan is een onderneming in staat om tal van voordelen te

realiseren met relatief beperkte middelen. Dit proces is niet enkel belangrijk voor de individuele

onderneming maar kan de ganse bedrijfskolom ten goede komen.

Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 13 -

Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning

2.1 Inleiding

Na het overzicht van de geaggregeerde planning is het tijd om meer inzicht te verwerven in de

structuur en logica achter het geaggregeerde planningsproces. Om dit te kunnen begrijpen,

vertrekken we van een fictief voorbeeld van hoe het verkeerd kan lopen in een onderneming en

hoe de geaggregeerde planning hiervoor een oplossing kan bieden. Opdat men van een

succesvolle implementatie zou kunnen spreken, stelt de geaggregeerde planning een aantal

fundamentele en structurele vereisten. Wanneer deze vervuld zijn, staat niks de onderneming in de

weg om van de voordelen van de geaggregeerde planning te genieten.

2.2 Inleidend voorbeeld

Om inzichten te verwerven in de structuur en de logica die aan de basis liggen van geaggregeerde

planning wordt er eerst gekeken naar een fictieve onderneming zonder geaggregeerde planning

(Wallace T.F., 2000).

Tijdens de kwartaalherziening van de vraagvoorspellingen van zijn producten merkt de product

manager op dat de actuele verkopen van een bepaalde productfamilie steeds lager liggen dan de

voorspellingen. Dit is zeer vlug vast te stellen aan de hand van een samenvattende spreadsheet van

de bestudeerde productfamilie. Na het raadplegen van enkele rapporten van de verkoop besluit hij

dat dit product terrein verliest ten opzichte van de andere productfamilies van de onderneming.

Daarom beslist hij om de vraagvoorspelling te herzien en de verwachtingen voor deze

productfamilie te verlagen.

Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep. Vraagvoorspelling (in 1000 tallen)

100 100 100 100 120 120 120 120

Eigenlijke verkopen 90 95 85 Verschil -10 -5 -15 Cumulatief verschil -15 -30

De product manager vermindert zijn voorspellingen met 10 000 eenheden per maand in Mei en

met 30 000 eenheden per maand in de daaropvolgende maanden. Daardoor wordt de stijging


waarmee rekening werd gehouden opgegeven. De product manager beslist om deze nieuwe

vraagvoorspelling over te maken aan de productie-eenheid en zendt deze naar de

fabrieksmanager.

Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep. Oude voorspelling (in 1000 tallen)

100 100 100 100 120 120 120 120

Nieuwe voorspelling (in 1000 tallen)

90 90 90 90 90


Nadat de fabrieksmanager de nieuwe vraagvoorspellingen heeft ontvangen, checkt hij zijn

productieplanning:

Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep. Productieplan (in 1000 tallen)

100 100 100 110 120 120 120 120

Eigenlijke productie 98 100 101 Verschil -2 0 +1 Cumulatief verschil -2 -2 -1

Voor de fabrieksmanager betekent de wijziging van de vraagvoorspelling een dubbele streep door

zijn rekening. Want niet alleen worden de voorspelling verlaagd maar ook de stijging in de maand

juni wordt ongedaan gemaakt. De fabrieksmanager contacteert de productmanager om deze om

een verklaring te vragen voor de wijzigingen. Uiteindelijk moet hij toegeven dat er geen andere

mogelijkheid bestaat dan de productie te verminderen. Om hieraan te voldoen, werkt hij een

nieuw productieplan uit waarin hij rekening houdt met de nieuwe voorspellingen. Aan de

productie voor de maand mei kan hij nu niets meer veranderen, aangezien men hier reeds mee

begonnen is, daarom blijft deze gelijk aan deze van voor de nieuwe voorspellingen.

Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep. Oud productieplan (in 1000 tallen)

100 100 100 110 120 120 120 120

Nieuw productieplan (in 1000 tallen)

110 100 100 90 90


Ondertussen heeft de directeur van de financiële afdeling een onderhoud achter de rug met de

bank. De onderwerpen van het onderhoud betroffen de buitensporige voorraden, de negatieve


cashflow en de behoefte om meer krediet te bekomen. Het hoofd van de financiële afdeling

beloofde de bank dat deze probleemgebieden onderzocht zouden worden.

Wanneer het hoofd van de financiële afdeling een blik werpt op de voorraad afgewerkte producten

dan springen de problemen van de reeds aangehaalde productfamilie in het oog.

BV4 Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep. Voorraadobjectief 100 100 100 110 120 120 120 120 Eigenlijke voorraad 103 111 116 132 Verschil +3 +11 +16 +32 De financieel verantwoordelijke is vooral bezorgd om de voorraadopbouw. De bewuste

productfamilie heeft al een voorraadniveau van 132 000 eenheden, hetgeen veel hoger is dan het

voorraadobjectief van 1 maand. De directeur van de financiële afdeling verwittigt de

fabrieksmanager van zijn vaststelling en vraagt hem of er reeds initiatieven zijn genomen om de

30% aan voorraadoverschotten weg te werken.

De fabrieksmanager reageert hierop met de stelling dat ze zich bewust zijn van het probleem maar

moet de financieel verantwoordelijke er ook nog eens op wijzen dat het probleem nog erger is dan

hetgeen zich weerspiegelt in de voorraad rapporten. Het hoofd van de financiële afdeling weet

immers nog niet dat de vraagvoorspellingen voor deze productfamilie naar beneden zijn

aangepast. De financieel directeur en de fabrieksmanager besluiten dan maar om de situatie van

deze probleemproductfamilie eens samen te bestuderen. Tevens zullen ze nagaan wat de gevolgen

zijn van de nieuwe voorspellingen en het nieuwe productieplan op de voorraad van de bewuste

productfamilie.

Vraagvoorspelling:

Feb. Maart April Mei5 Juni Juli Aug. Sep. Vraagvoorspelling (in 1000 tallen)

100 100 100 90 90 90 90 90


4 BV = Beginvoorraad 5 Vanaf Mei gaat het om de nieuwe vraagvoorspellingen.


Productieplan:

Feb. Maart April Mei6 Juni Juli Aug. Sep. Productieplan (in 1000 tallen)

100 100 100 110 100 100 90 90


De financieel directeur berekent de niveaus van de voorraden in de toekomst en komt tot de

conclusie dat deze nog stijgen. Er wordt gestart van een voorraadniveau van 132 000 op het einde

van april. Hiervan worden de vraagvoorspelling van afgetrokken en het productieplan erbij geteld.

Het resultaat is dat de voorraad stijgt tot meer dan 170 000 eenheden en op dit niveau blijft. Dit is

bijna tweemaal zoveel als nodig is.

April Mei Juni Juli Augustus September

Voorraadniveau 132 152 162 172 172 172

Het besluit van dit gesprek is dat de productie nog meer moet dalen dan de nu reeds voorziene

productieterugval. Door deze verdere val van de productie zullen er onvermijdelijk ontslagen

vallen. Deze ontslagen zorgen niet alleen voor een bijkomende kost maar zullen ook tot gevolg

hebben dat het moreel van de overige werknemers daalt en dus ook de productiviteit.

2.3 De problemen van het inleidende voorbeeld

Hieronder vind u de kritieken op het systeem dat momenteel gehanteerd wordt in het inleidende

voorbeeld (Wallace T.F., 2000).

1. De herzieningen van de vraagvoorspelling door de productmanager gebeuren niet frequent

genoeg. Een eenmalige revisie per kwartaal van de vraagvoorspelling is meestal niet

geschikt voor de meeste bedrijven. Dit is omdat vraagbeheer en vraagvoorspellingen niet

langer een statische oefening is maar een continue opgave waarbij er voortdurend

herzieningen plaatsvinden op basis van “real-time” informatie (Mark K., 2004)

2. Het gevolg hiervan is dat vraag en aanbod uit balans zijn. Wanneer vraagvoorspellingen

en productiemiddelen onvoldoende op elkaar zijn afgestemd, wordt dit resultaat extra

zichtbaar op de lagere planningniveaus in de onderneming (Praet B., 2004). De productie

6 Net zoals bij de vraagvoorspelling gaat het hier ook om het nieuwe productieplan vanaf de maand Mei.


wordt aan veel grotere schokken onderworpen. Zoals in het inleidende voorbeeld zullen

deze schokken ervoor zorgen dat er ontslagen vallen.

3. De diverse activiteiten zijn van elkaar losgekoppeld. Het gevolg hiervan is dat de

verschillende departementen in de onderneming tegenstrijdige belangen gaan nastreven.

Dit leidt op zijn beurt tot verwarring, chaos en conflicten (Dougherty J., 2004). Elke

departement bekommert zich slechts om zijn eigen doelstellingen en de globale

optimalisatie binnen de onderneming gaat verloren. Zo is de financieel directeur enkel

betrokken omdat de bank zich in het verhaal mengde.

4. Het probleem is serieus genoeg opdat het aan bod komt in de vergadering van de

beheerraad. Hier zal het een moeilijke discussie vormen en veel tijd in beslag nemen. Er

zal gezocht worden naar de oorzaak van het probleem en er zullen schuldigen aangeduid

worden. Dit alles zal de samenwerking tussen de leden van het management niet

bevorderen (Wallace T.F., 2000).

Besluit: de onderneming ontbreekt een proces voor het regelmatig herzien van het evenwicht

tussen vraag en aanbod en om het tijdig nemen van een beslissing omtrent dit evenwicht te

behouden.

Wat de onderneming in het voorbeeld nodig heeft is een geaggregeerde planning.

2.4 De oplossing voor het inleidende voorbeeld: geaggregeerde planning

2.4.1 De objectieven van geaggregeerde planning

In wat vooraf ging zijn reeds een paar algemene objectieven besproken. Hieronder komen ze terug

aangevuld met enkele specifieke doelstellingen van geaggregeerde planning.

1. Ondersteunen en bepalen van het business plan. Eerder werd er al op gewezen dat

geaggregeerde planning een belangrijke rol vervult in het determineren van financiële

verwachtingen. De geaggregeerde planning zorgt ervoor dat de verschillende plannen in

de onderneming op elkaar afgestemd zijn (S&OP – Simulation...,2006). Ondernemingen

met een geaggregeerde planning zullen vaker hun financiële doelstellingen halen en

overtreffen daardoor ondernemingen zonder.


2. Zorg voor realistische plannen (Kruse G., 2004). Bij de vorming van de nieuwe plannen

moeten de belangrijkste personen van elk departement deelnemen. Indien de

verkoopsplanning niet haalbaar is voor de productie zal men deze moeten herzien (Box

clever…, 2000).

3. Effectief beheren van verandering. Ondernemingen die in staat zijn om veranderingen

doeltreffend in hun planning in te werken, bezitten een actieve rol in hun toekomst. In

plaats van deze toekomstperspectieven lijdzaam af te wachten en te ondergaan (Ling R.C.

en Goddard W.E., 1988).

4. Beter beheren van voorraden afgewerkte producten en reserveorders om zo de

klantenservice onder controle te houden. Zoals later zal blijken is het aanhouden van de

juiste voorraad bij make-to-stock producten en het handhaven van de correcte hoeveelheid

orderreserves bepalend voor de klantenservice. Het is de verantwoordelijkheid van het

management om de juiste targets voor deze variabelen vast te leggen om competitief te

zijn (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

5. Meten van prestaties. Geaggregeerde planning vergelijkt de eigenlijke cijfers met de

geplande. Zo kan nagegaan worden welke activiteiten onder controle zijn en welke niet.

De plannen die opgemaakt worden moeten wel, zoals in punt 2 is besproken, realistisch

zijn. Een belangrijke maatstaf is die met betrekking tot de correctheid van de

vraagvoorspelling (Lapide L., 2004).

6. Interfunctionele betrokkenheid. Dit is één van de belangrijkste elementen van

geaggregeerde planning. Het besef dat verschillende visies elkaar aanvullen, zorgt ervoor

dat men een duidelijker inzicht krijgt in de mogelijkheden van de onderneming (Coldrick

et al, 2003). Elk departement moet de mogelijkheid hebben om aan de geaggregeerde

planning deel te nemen. Dit verzekert dat het topmanagement de best mogelijke

informatie krijgt (Lapide L., 2004).

2.4.2 De vereisten van geaggregeerde planning

Elke onderneming is in principe in staat om een geaggregeerde planning in te voeren. Toch zijn er

vijf vereisten waaraan een onderneming moet voldoen (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

1. Elk departement moet het proces van geaggregeerde planning begrijpen.

2. De onderneming moet voldoende tijd en middelen wijden aan de geaggregeerde planning.

3. De onderneming moet productfamilies definiëren.


4. De onderneming moet een adequate planningshorizon bepalen.

5. De onderneming moet een bevriezingsperiode voorschrijven.

De bespreking van deze vereisten volgt hieronder.

A. Elk departement moet het proces van geaggregeerde planning begrijpen.

Zowel de leidinggevende personen als de ondersteunende personen moeten voldoende opgeleid

worden om deel te nemen aan de geaggregeerde planning (Hardison M.C. en Bettini P.J., 2002).

De grootste lacune bij de meeste ondernemingen is het gebrek aan inzicht op het management

niveau (Palmatier G. E. en Crum C., 2003). De effectiviteit van geaggregeerde planning gaat

samen met de kennis van de leden van de onderneming. Iedereen die deelneemt aan

geaggregeerde planning moet weten hoe geaggregeerde planning als proces in elkaar zit en waar

het toe dient (Rice D., 2006).

B. De onderneming moet voldoende tijd en middelen wijden aan de geaggregeerde planning.

Elke maand, of mogelijks zelf frequenter, moeten de verantwoordelijken van elke departement en

het topmanagement de plannen van verkoop en productie herzien. Eenmaal het proces zijn ingang

gevonden heeft in de onderneming zal het vrijmaken van tijd voor de geaggregeerde planning niet

meer aanzien worden als een verplichting maar als een van de meest nuttige invullingen van de

werktijd (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

C. De onderneming moet productfamilies definiëren.

Het definiëren van productfamilies is vooral een praktische noodzaak. De idee achter de

geaggregeerde planning is om een functioneel en beheersbaar proces voor het management te zijn.

Voor het management is het niet handig om elk product afzonderlijk te behandelen, dit zou teveel

tijd in beslag nemen. Het organiseren van producten in productfamilies is niet altijd voor de hand

liggend. Dit vormt vooral een probleem wanneer verkoop en productie een andere indeling

wensen te gebruiken (8 lessons purchasing…, 2005).

Ideaal gezien moeten productfamilies aan 2 criteria voldoen. Ze moeten betekenisvol zijn, dit wil

zeggen dat ze gemakkelijk te gebruiken zijn bij het nemen van een beslissing. En ze moeten

voldoende groot zijn. Hoe groter een productfamilie, hoe minder werk. Zo heeft men minder werk

bij de vraagvoorspelling.

Voor het definiëren van de productfamilies kan men de zogenaamde “frons”-test gebruiken. Hier

tracht men de items van de onderneming op te delen in zo weinig mogelijk families. Dan legt men

deze indeling voor aan de verschillende departementen van de onderneming. Wanneer deze niet


akkoord gaan met de indeling dan zal dit vlug op te merken aan de frons die tussen hun ogen

verschijnt. Als dit gebeurt dan kan men de “frons”-groepen verder opdelen tot wanneer het

respectievelijke departement akkoord gaat (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

D. De onderneming moet een adequate planningshorizon bepalen.

De term planningshorizon refereert naar hoe ver in de toekomst plannen worden opgesteld. De

geaggregeerde planning moet zich voldoende ver in de toekomst uitstrekken om de

beschikbaarheid van de productiemiddelen te verzorgen. Het product met de langste levertijd

bepaalt dus de planningshorizon. Het is evenwel niet altijd makkelijk te bepalen welk

productiemiddel de langste planningshorizon benodigt, want dit wijzigt doorheen de tijd.

Bij deze planningshorizon kan dan nog een periode gerekend worden die een “what-if”- of

risicoanalyse toelaat. Een voldoende lange planningshorizon is ook nodig om de interactie tussen

de geaggregeerde planning en het business plan mogelijk te maken. Ook in het

budgetteringsproces speelt de planningshorizon een belangrijke rol. Een voldoende lange

planningshorizon zal er namelijk voor zorgen dat er merkelijk minder werk is aan de

voorbereiding van het budgetteringsproces (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Een te korte planningshorizon zorgt voor problemen in een onderneming maar ook een te lange

planningshorizon is niet bevorderlijk. Het neemt niet alleen veel tijd in beslag om de nodige

informatie te verzamelen. Maar het is ook duidelijk dat hoe verder in de toekomst men

voorspellingen maakt, hoe minder accuraat deze zijn.

De meeste ondernemingen werken met een planningshorizon van één jaar, sommigen prefereren

een horizon van twee jaar afhankelijk van de situatie waarin men zich bevindt.

E. De onderneming moet bevriezingsperiodes definiëren.

Veel bedrijven die gebruik maken van een geaggregeerde planning hanteren bevriezingsperiodes.

Dit zijn periodes waarin veranderingen in de productieplanning tijdsafhankelijk zijn. Deze

ondernemingen gaan er van uit dat niet alle aanpassingen van de productiehoeveelheden in de

bevriezingsperiodes economisch kunnen gebeuren.

De flexibiliteit van een planning is afhankelijk van productietijd, de voorraadniveaus van de

afgewerkte producten en het standpunt van het management tegenover wijzigingen. Het doel van

een bevriezingsperiode is het handhaven van een beheersbare productiestroom. Een systeem

zonder bevriezingsperiodes evolueert vlug naar een chaotisch en overladen systeem.


Figuur 2.1 toont een voorbeeld van bevriezingsperiodes (Chase R.B. , Jacobs F.R. en Aquilano

N.J., 2004). Hierbij ligt de productie in de eerste periode (Frozen) nagenoeg vast. Binnen deze

periode kunnen geen of slechts geringe wijzigingen aangebracht worden. Uitzonderlijke

wijzigingen zijn veelal het gevolg van noodsituaties. In de tweede periode (Moderatly Firm)

tussen punt B en C zijn wijzigingen in de prioriteiten nog alledaags. De capaciteit is toegewezen

aan productfamilies maar nog niet aan de individuele producten. Bij de laatste periode (Flexible)

ten slotte is vrijwel elke aanpassing toegelaten zolang deze vallen binnen de totale beschikbare

capaciteit.

Figuur 2.1: Bevriezingsperiode (Chase R.B. , Jacobs F.R. en Aquilano N.J., 2004)

Bedrijven die een eerder ingewikkelde bevriezingsperiode hanteren, doen er goed aan om dit in

het beleid van hun geaggregeerde planning in te werken.

Merk wel op dat deze bevriezingsperiode kan overtreden worden. Deze bevriezingsperiode dient

eerder als een leidraad te worden aanzien (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

2.4.3 Prototypeoplossing voor het inleidend voorbeeld

Wat zou er gebeuren moest de onderneming uit het inleidende voorbeeld (supra blz. 13)een

geaggregeerde planning hebben.

Om aan geaggregeerde planning te kunnen doen, wordt er een veelal gebruik gemaakt van een

rapportering- en discussieraamwerk. Binnen deze tekst wordt verder gewerkt met een spreadsheet

(figuur 2.2).

Laten we even deze spreadsheet van naderbij bestuderen. Merk op dat zowel de vraag als het

aanbod in één samenvattende spreadsheet worden weergegeven (Wallace T.F., 2000). De


spreadsheet bevat ook nog een projectie van het voorraadniveau. Dit voorraadniveau is in feite het

gevolg van vraag en aanbod.

Het voordeel van deze alles omvattende tabel is dat een holistisch beeld wordt bekomen van de

toestand van een productfamilie. Want een dergelijke tabel bevat specifieke informatie voor elk

van de drie sleutelfuncties in de onderneming: de vraagvoorspelling en de eigenlijke verkopen

voor de verkoop, het productieplan en de eigenlijke prestaties voor productie en een vooruitzicht

voor financiën.

Feb. Maart April Mei Juni Juli Aug. Sep.

Vraagvoorspelling (in 1000 tallen)

100 100 100 100 120 120 120 120

Eigenlijke verkopen 90 95 85

Verschil -10 -5 -15

Cumulatief verschil -15 -30

Productieplan (in 1000 tallen)

100 100 100 110 120 120 120 120

Eigenlijke productie 98 100 101

Verschil -2 0 +1

Cumulatief verschil -2 -1

Voorraadobjectief 100 100 100 142 142 142 142 142

Eigenlijke voorraad(jan.=103)

111 116 132

Verschil +11 +16 +32

Figuur 2.2: Spreadsheet van de prototypeoplossing (Wallace T.F., 2000)

Dankzij geaggregeerde planning kan elke manager niet alleen zijn eigen cijfers zien maar ook die

van de andere deelnemers aan het proces. Dit maakt het veel eenvoudiger voor de verschillende

managers om een volledig beeld te krijgen van de onderneming. Zoals in bovenstaande tabel

aantoont, stijgt de voorraad ver boven het geplande uit. De oorzaak (de vraagvoorspellingen zijn

veel hoger dan de eigenlijke verkopen) van deze stijging kan vlug en gemakkelijk worden ontdekt

in de spreadsheet. Indien deze spreadsheet maandelijks zou worden opgesteld door de

onderneming van het inleidende voorbeeld, dan zouden de problemen waarmee ze geconfronteerd

worden vroeger worden vastgesteld. Er zouden dan ook vroeger maatregelen kunnen genomen

worden.


Geaggregeerde planning - een maandelijks proces waarbij zowel het midden- als topmanagement

betrokken is - wordt zoals het woord zelf zegt, uitgedrukt in productaggregaten (families,

categorieën ). Voor elk van de productfamilies concentreert het proces zich op een herziening van:

• Recent verleden. Het vergelijkt de eigenlijke prestaties met de geplande prestaties zowel

voor verkoop, productie, klantenservice, voorraad en orderreserves. Ook de afwijkingen

worden aangeduid. Dit inzicht in de prestaties van het verleden verhoogt de

verklaarbaarheid voor bepaalde feiten, wat een groot voordeel is. De plannen die

betrekking hebben op de toekomst stellen de verplichtingen voor van verkoop en

productie terwijl de eigenlijke prestaties laten zien hoe goed ze hun vooropgestelde

planning zijn nagekomen. Dit feit alleen zorgt er al voor dat het verschil tussen het plan

en eigenlijke prestaties kleiner wordt.

• Toekomstige vooruitzichten. Nieuwe, geüpdatet vraagvoorspellingen en de hieruit

resulterende productieplannen worden ontwikkeld, aangepast waar nodig en

goedgekeurd.

2.5 Een kijk op Make-to-stock

Een belangrijk aspect van geaggregeerde planning is de mogelijkheid om de klantenservice en de

interactie hiervan met de voorraden te benadrukken. Figuur 2.3, is een vereenvoudigde

voorstelling van een geaggregeerde planning spreadsheet van een make-to-stock onderneming

(Wallace T.F., 2000). In deze spreadsheet worden de cijfers die betrekking hebben op de

verkopen, productieprestaties, voorraad afgewerkte producten en klantenservice van de laatste

drie maanden weergegeven.

Men kan vaststellen dat de eigenlijke verkopen de voorspellingen met 44 000 eenheden

overtroffen. Dit heeft tot gevolg dat de voorraad van de afgewerkte producten is gedaald tot een

onaanvaardbaar laag niveau. Dit voorraadniveau is onaanvaardbaar laag omdat de klantenservice

die men wil waarborgen sterk is gedaald. Het ligt nergens in de buurt van de 99% die

vooropgesteld is. De te nemen beslissingen zullen dan ook een verbetering van de klantenservice

beogen. Zo kan worden nagegaan of een stijging van vraagvoorspellingen mogelijk is. Ook kan

men onderzoeken hoe snel de productie kan opgedreven worden om zo de voorraad van de

afgewerkte producten terug op zijn gewenste niveau te brengen. Naast het terug op niveau


brengen van de klantenservice op lange termijn moeten de managers ook nagaan hoe ze op korte

termijn de negatieve gevolgen van deze ondermaatse klantenvoorziening kunnen beperken.

J A S O N D J F M Verkopen (in 1000 tallen)

Voorspelling 200 200 200 210 210 220 220 220 220 Eigenlijke verkopen 222 195 227 Verschil 22 -5 27 Cumulatief verschil 17 44 Productie (in 1000 tallen)

Productieplan 200 200 200 210 220 230 230 230 230 Eigenlijke productie 200 206 199 Verschil 0 6 -1 Cumulatief verschil 6 5 Voorraad (in 1000 tallen)

Objectief 100 100 100 60 70 80 90 100 110 Eigenlijke voorraad 78 89 61 Voorraad in dagen 8 9 6 6 6 7 8 9 10 Line fill rate7 (doel = 99%)

97% 98% 89%

Figuur 2.3: Make-to-stock spreadsheet van oktober (Wallace T.F., 2000)

Geaggregeerde planning helpt om suboptimale beslissingen te vermijden door te voorzien in alle

relevante feiten in één tabel. Wanneer men bijvoorbeeld alleen maar naar voorraadcijfers kijkt,

zou men kunnen besluiten dat de productie verlaagd moet worden. Terwijl men enkele maanden

later tot het besluit komt dat de klantenservice slecht is en men de productie weer moet opdrijven.

Dit wordt bij geaggregeerde planning voorkomen door zowel rekening te houden met de

voorspelling als de eigenlijke cijfers van verkoop, productie, voorraad en klantenservice in één en

dezelfde tabel.

7 Line fill rate slaat op het percentage orderlijnen die perfect gevuld zijn.


2.6 Een kijk op Make-to-order

De logica achter de geaggregeerde planning voor een make-to-order onderneming is identiek als

die van een make-to-stock onderneming. Het grote verschil echter is dat men niet met “voorraad

afgewerkte producten” werkt maar met “orderreserves” (Wallace T.F., 2000).

Orderreserves hebben betrekking op orders die reeds geplaatst zijn, maar nog niet verzonden.

Orderreserves zijn de orders die reeds binnengekomen zijn vooraleer ze geproduceerd worden.

Terwijl de voorraad afgewerkte producten reeds geproduceerd is vooraleer de orders worden

geplaatst. De orderreserves zijn dus in principe negatieve voorraden.

De grootte van de orderreserves is een belangrijke competitieve factor, aangezien ze de

voornaamste bepalende factor zijn voor de levertijden. Hoe groter immers de orderreserves, hoe

langer de levertijden. Wanneer de orderreserves te groot worden, worden levertijden te lang en

kunnen klanten afhaken. Ze zullen een andere leverancier zoeken die vlugger aan hun behoeften

kan voldoen. Als de orderreserves daarentegen te klein worden, kan het gebeuren dat andere

afdelingen van de onderneming problemen krijgen. Dankzij geaggregeerde planning is het

mogelijk om deze orderreserves te houden waar ze moeten zijn.

We kunnen dit ook illustreren met een voorbeeld. Stel dat een onderneming de opportuniteit ziet

om via een verkorting van de orderreserves van zes naar vier weken een extra deel van de markt

voor zich te winnen. Om dit te realiseren zal de productie zijn plannen moeten herzien en nagaan

of het wel mogelijk is om een dergelijke verkorting te realiseren. De oplossing die uiteindelijk

wordt voorgesteld door de productie is te zien in figuur 2.4. In de nieuwe planning zal de

productie tijdelijk met 15 % worden opgedreven, van 20 naar 23 eenheden. Waarschijnlijk kan de

productie sneller worden opgedreven, maar op deze ‘conservatieve’ manier gebeurt de verkorting

van de orderreserves kosteneffectief. Na de tijdelijke verhoging van 15 %, van 20 naar 23, zal de

productie in maart terug dalen tot 21 eenheden en daarna naar 20 eenheden. Men hoopt echter dat

de vierweken levertijd ervoor zorgt dat de verkopen stijgen en dat men zo niet hoeft terug te

vallen naar een lagere productie maar de hogere productie van 23 eenheden kan aanhouden.


J A S O N D J F M Boekingen Voorspelling 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Eigenlijke verkopen 22 20 21 20 10 4 Verschil 2 0 1 Cumulatief verschil 2 3 Productie/Verzendingen Oud productieplan 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Nieuw productieplan 20 21 22 23 23 21 Eigenlijke productie 20 21 20 Verschil 0 1 0 Cumulatief verschil 1 1 Orderreserves Oud plan 30 30 30 30 30 30 30 30 30 Nieuw plan 30 29 27 24 21 20 Eigenlijke orderreserves (BV = 28)

30 29 30

Oude Orderreserves in weken 6 6 6 6 6 6 6 6 6 Nieuwe orderreserves in weken 6 6 5 5 4 4 Order fill rate8 (doel = 99%)

99% 100% 100%

Figuur 2.4: Make-to-order spreadsheet van oktober (Wallace T.F., 2000)

2.7 Besluit

Geaggregeerde planning treedt op als een krachtig besluitvormingsinstrument van het

topmanagement van de onderneming, het voorziet hen van een venster op de toekomst. Dit is

enkel te realiseren via een interfunctionele betrokkenheid, hetgeen helpt om realistische plannen

op te stellen op productfamilieniveau. Om een onderneming effectief te leiden moet niet alleen de

toekomst in beschouwing genomen worden, maar moet men ook rekening houden met het recente

verleden zodat men kan leren uit zijn fouten. Uiteindelijk wordt in dit hoofdstuk het onderscheid

gemaakt tussen de geaggregeerde planning van make-to-stock en make-to-order.

8 Order fill rate slaat op het percentage volledige orders die perfect gevuld zijn.

Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 27 -

Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning

3.1 Inleiding

De twee belangrijkste bronnen van informatie voor geaggregeerde planning zijn vanzelfsprekend

vraag en aanbod. Dit is de logica zelf daar het doel van de geaggregeerde planning is om vraag en

aanbod in balans te brengen en tevens te houden. Aangezien men ook poogt om de

productiemiddelen zo economisch mogelijk in te zetten om aan de vraag te voldoen, vormen ook

strategie en de financiële afdeling belangrijke drijfkrachten achter de geaggregeerde planning.

Figuur 3.1: De inputs van S&OP (Vollmann T.E., 2005)

Zoals reeds eerder vermeld is de functieoverschrijdende samenwerking een essentieel kenmerk

van de geaggregeerde planning (supra blz. 18). Dit geldt ook voor het verzamelen van

informatie(figuur 3.1). Zowel verkoop en marketing als productie en financiën delen informatie

om geaggregeerde planning mogelijk te maken. Hierna volgt een bespreking wie voor welke

informatieverstrekking verantwoordelijk is.

3.2 De input van de vraagzijde: vraagvoorspellingen

In sommige ondernemingen is het overwinnen van de afkeer voor vraagvoorspellingen één van de

grootste uitdagingen. Nuchtere managers kunnen vrij sceptisch staan tegenover

voorspellingsbenaderingen en de verschillende technieken die hiervoor bestaan. Want de enige

Geaggregeerde planning Vraagbeheer

Strategie

Financiën

Planning der

productiemiddelen

Markt


zekerheid die men bij het maken van vraagvoorspellingen heeft, is dat zij verkeerd zijn (Van

Dierdonck R. en Vereecke A., 1994).

3.2.1 Waarom energie steken in vraagvoorspellingen

Om het tijdens de geaggregeerde planning mogelijk te maken vraag en aanbod op elkaar af te

stemmen, is het nodig over alle informatie met betrekking tot de markt en de vraag beschikken

(Vollmann T.E., 2005). Accurate vraagvoorspellingen zorgen ervoor dat de beschikbare capaciteit

optimaal benut kan worden. Hierdoor is men in staat om de doorlooptijden en voorraden te

beperken (Krajewski L.J. en Ritzman L.P., 1996) Bedrijven die niet aan vraagvoorspelling doen

worden geconfronteerd met problemen zoals een incorrecte productieplanning of een onjuiste

timing van de vraag (Mentzer J.T. en Moon M.A., 2004). Men kan voor elke markt previsies

maken, misschien niet altijd met grote precisie maar ze kunnen zeker gemaakt worden (Wallace

T.F.,2000).

Het probleem waar de meeste bedrijven mee geconfronteerd worden, is dat de voorspelling niet

door de juiste personen wordt gemaakt. In het beste geval is het een stafspecialist in de

planningsafdeling die instaat voor de vraagvoorspelling. Deze beschikt over historische gegevens

op basis waarvan extrapolaties kunnen gemaakt worden. In het slechtste geval zijn er

verschillende mensen in de onderneming verantwoordelijk die op verschillende momenten en

verschillende plaatsen beslissingen moeten nemen. Het gevolg is dat men een stel van niet

geïntegreerde beslissingen krijgt (Van Dierdonck R. en Vereecke A., 1994).

In veel ondernemingen worden previsies gemaakt door medewerkers uit de productie afdeling.

Deze personen hebben echter geen contact met de klanten; ze weten weinig of niets af van

geplande verkoopspromoties, prijsstrategieën en dergelijke. Het gevolg is dat de productiemensen

zich vooral op het verleden zullen concentreren en niet op wat zich in de toekomst zal afspelen op

de markt. Dergelijke problemen versterken alleen maar het geloof van diegene die stellen dat hun

activiteiten niet te voorspellen zijn (Wallace T.F.,2000).

Het belangrijkste is dat previsies in de meeste bedrijven wel gemaakt worden. De vraag is echter

wie maakt de previsies het best en op welk niveau worden de voorspellingen gemaakt.


3.2.2 Wie is verantwoordelijk voor de vraagvoorspellingen

Vraagvoorspellingen behoren tot het domein van het Vraagbeheer. In figuur 3.1 is te zien dat

“Vraagbeheer” bevindt zich tussen de markt en de geaggregeerde planning (Vollmann T.E.,

2005). De dubbele pijl wijst erop dat de onderneming via het vraagbeheer zowel informatie naar

haar klanten communiceert als dat ze zelf gegevens tracht te verzamelen omtrent haar klanten. Het

doel van Vraagbeheer bestaat erin alle oorzaken van de vraag te achterhalen, te coördineren en te

beheersen.

De departementen die hierbij een cruciale rol spelen, zijn verkoop en marketing. Deze afdelingen

zijn verantwoordelijk voor het opstellen van de verkoopsplannen en staan ook het dichtst bij het

markgebeuren. Verkoop vormt de directe verbinding met de klanten, die tenslotte de vraag

bepalen. Terwijl marketing verantwoordelijk is voor promotieacties en de lancering van nieuwe

producten (Stitt B., 2004). Verkoop en marketing beschikken dus over de beste experten in de

onderneming op het gebied van de vraagzijde. Wel is het mogelijk dat ze ondersteund worden

door personen uit andere afdelingen zoals voor de statistische programma’s of voor het genereren

van data (Wallace T.F.,2000).

3.2.3 De accuraatheid van voorspellingen

Accuraatheid en voorspellingen gaan in principe niet samen. Mensen die de verantwoordelijken

van de vraagvoorspelling bekritiseren omdat hun previsies niet accuraat zijn, moeten wel voor

ogen houden dat indien men in staat zou zijn om de toekomst met grote accuraatheid te

voorspellen men dit ook zou doen. Maar personen die de toekomst met grote accuraatheid kunnen

voorspellen, horen niet thuis in een bedrijf maar op de renbaan of op de beurs (Wallace

T.F.,2000).

Bij de vraagvoorspelling komt het er dan ook op neer om een zo hoog mogelijke accuraatheid na

te streven. Er bestaan verschillende manieren om dit te bereiken. In de bespreking die volgt,

worden er een vijftal naar voor geschoven (Geurts M.D. en Whitlark D., 1999).

In de eerste methode maakt men gebruik van “leading indicators”. Hierbij zoekt men naar

variabelen die een hoge correlatie vertonen met de verkopen. De term “leading” verwijst naar het

feit dat deze variabelen een voorlopend karakter hebben op de verkopen. Veel ondernemingen


gebruiken de “Balanced Scorecard9 “als basis voor de bepaling van zowel interne als externe

maatstaven die strategisch belangrijk zijn.

Een tweede aanpak om meer accurate previsies te bekomen, is het verbeteren van de kwaliteit van

data voor de previsies. Dit is waarschijnlijk de eenvoudigste manier. Veelal zijn de beschikbare

data uit het verleden niet representatief voor de toekomstige verkopen. Zo moet men rekening

houden met promotieacties of stakingen die zich in data kunnen weerspiegelen. De data die

gebruikt wordt bij het maken van previsies moeten de normale en niet de abnormale

ondernemingssituatie reflecteren (Geurts M.D. en Whitlark D., 1996).

Als derde gezichtspunt kan de variantie van vraag worden aangevoerd. Immers zonder variantie

zou het makkelijk zijn om previsies te maken. Voor een gedetailleerde verklaring verwijs ik naar

een tekst van L. Lapide in “The journal of business forecasting” van 1998. Hierin stelt Lapide dat

het maken van previsies draait rond het begrijpen van de variantie van de vraag.

Marktonderzoek is een vierde manier om de accuraatheid van vraagvoorspellingen te verhogen.

Een enquête naar de koopintenties van klanten kan voor de onderneming nuttige informatie

opleveren en tot meer accurate previsies leiden (Armstrong J.S., Morwitz V.G. en Kumar V.,

2000). Er moet wel worden opgemerkt dat niet alle onderzoek dat hier rond gevoerd is tot de

zelfde resultaten komt (Lee et al., 1997).

Een vijfde benadering om de accuraatheid van vraagvoorspellingen te verhogen, is het verzamelen

van informatie over de Supply Chain heen. Vraagvoorspelling kan beschouwd worden als een

proces met inputs en outputs, net als een productieproces. Bij het maken van previsies is het alleen

een kwestie van de juiste vraag te voorspellen. In de Supply Chain kan er immers een onderscheid

gemaakt worden tussen drie types van vraag:

1 de onafhankelijke vraag: dit is de vraag die veroorzaakt wordt door de

eindgebruiker.

2 de afgeleide vraag: de vraag die resulteert uit de behoeften van bedrijven die zich

stroomopwaarts in de Supply Chain bevinden.

3 de afhankelijke vraag: de vraag naar samenstellende onderdelen die gebruikt worden

in de afgewerkte producten van een onderneming.

Elke Supply Chain heeft slechts één ondernemingen waar de onafhankelijke vraag kan

geconstateerd worden. Alle daaropvolgende ondernemingen van de Supply Chain ondervinden

een vraag die afhankelijke is van deze onafhankelijke vraag en van de voorraadniveaus en het

aankoopbeleid van de ondernemingen stroomopwaarts (Mentzer J.T. en Moon M.A., 2004).

Doordat een bedrijf zich stroomopwaarts in de Supply Chain bevindt, verder van de

9 De “Balanced Scorecard” is een raamwerk voor geïntegreerde prestatiemeting ontwikkeld door Kaplan en Norton. Dit raamwerk wordt gebruikt om de beleidsvisie op een gestructureerde wijze te vertalen in kritische succesfactoren en meetvariabelen.


eindconsument, kunnen er zich vertekeningen voordoen in de vraag. Dit fenomeen wordt het

‘Forrester’-effect (of “bullwhip effect”) genoemd (Chase R.B., Jacobs F.R. en Aquilano N.J.,

2004).

Ondanks de vele manieren om de accuraatheid van voorspellingen te verhogen zal, zelfs de beste

previsie veelal inaccuraat zijn. De taak van vraagvoorspellers is dan ook tweeërlei. Ten eerste

moeten ze trachten om goede voorspellingen te bezorgen die dan gebruikt worden in de

geaggregeerde planning. Hun tweede doelstelling is het nastreven van een continue vermindering

van de voorspellingsfout. Hierbij is het de bedoeling om routinematig voorspellingen te

produceren die aan vier voorwaarden voldoen: voorspellingen zijn beredeneerd, realistisch,

worden regelmatig herzien, en stellen de totale vraag voor (Wallace T.F., 2000).

3.2.4 Het proces van de vraagvoorspelling

In deze paragraaf is het niet de bedoeling om de methodes aan de hand waarvan de

vraagvoorspellingen gemaakt worden te bespreken. De analyse in de volgende alinea’s brengt een

uiteenzetting van de meer relevante feiten voor geaggregeerde planning zoals het niveau waarop

de previsies gebeuren en hoe frequent previsies nodig zijn.

A. Het niveau van vraagvoorspelling

De afdeling verkoop en marketing is verantwoordelijk om een duidelijk standpunt met betrekking

tot de vraag in te nemen. Dit kan zowel gebeuren op detail als op geaggregeerd niveau. Belangrijk

is dat men eerst beslist of men op een geaggregeerd niveau zal voorspellen om dit dan op te

splitsen, of dat men op een gedetailleerd niveau voorspelling maakt om deze dan samen te nemen

in families.

Het is mogelijk om de verschillende niveaus, waarop vraagvoorspellingen kunnen gemaakt

worden, voor te stellen in een piramide (Wallace T.F., 2000) zoals in figuur 3.2.

Previsies gemaakt op het bovenste niveau in de piramide zullen weinig nuttig zijn. Wanneer

een bedrijf slechts over één set van voorspellingen beschikt op ondernemingsniveau dan is het

duidelijk dat deze niet specifiek genoeg zijn. Men kan hier dan ook niet mee werken.


total company business unit product family product subfamily model/ brand Package size Stockkeeping Unit ( SKU) SKU by customer SKU by customer by location

Figuur 3.2: Niveau van vraagvoorspelling (Wallace T.F., 2000)

Vraagvoorspelling aan de bodem van de piramide kunnen daarentegen wel interessant zijn. Zo is

het mogelijk om de voorspellingen, die gemaakt zijn voor een stock keeping unit per klant en per

locatie, op diverse manieren samen te nemen. Dit betekent wel niet meteen dat dit de beste manier

is om previsies te maken. Het samenvoegen van individuele producten in productfamilies is een

eerste euvel dat moet overwonnen worden. Dit moet gebeuren op een manier die aansluit bij het

planningssysteem en zinnig is voor vraagvoorspeller. Het is een algemeen bekend fenomeen dat

voorspellingen op lange termijn of het niveau van productfamilies accurater zijn dan

voorspellingen op korte termijn of het niveau van het individuele product. Dit kan aangetoond

worden met een eenvoudig voorbeeld. Stel nu dat de maandelijkse gemiddelde verkopen 20

bedragen en een standaard afwijking hebben van 2 eenheden. Dit betekent dat 95% van de

verkopen, bij een normale verdeling, tussen 16 en 24 liggen. Dit komt overeen met een

voorspellingsfout van ongeveer 20% rond het maandelijkse gemiddelde van 20 eenheden.

Wanneer we nu dit zelfde doen op jaarbasis dan komen we tot een gemiddelde van 240 eenheden

(20 x 12) met een standaard afwijking van 6,910. Hier ligt 95% van de verkopen tussen 226 en

254, dit komt overeen met een voorspellingsfout van ongeveer 5,8%. De voorspellingsfout zakt

dus van 20% naar 5,8% door de langere tijdsperiode. Hetzelfde effect kan waargenomen bij

productfamilies ten opzichte van individuele producten (Vollmann T.E., 2005). Het is ook veel 10 De maandelijkse variantie is 2² of 4 dan wordt de jaarlijkse variantie 4x12 of 48. De jaarlijkse standaard afwijking is dan √48 = 6,9.


meer werk om de voorspellingen van alle stock keeping units per klant en per locatie te

voorspellen.

Het is dus niet noodzakelijk dat voor de geaggregeerde planning previsies op het laagste niveau

van aggregatie worden gemaakt. Alhoewel hogere niveaus beter kunnen zijn om voorspellingen te

maken, is het wel aangewezen om de data met betrekking tot previsies bij te houden op het laagste

niveau van planning die gehanteerd worden binnen een bedrijf (Wallace T.F., 2000). Dit maakt

het immers mogelijk om specifieke eigenschappen met betrekking tot een bepaalde vraag vast te

leggen en op te sporen. In dit systeem is het dan bijvoorbeeld ook mogelijk om rekening te

houden met regionale promotiecampagnes.

Het meest aan te raden niveau voor de previsies van de geaggregeerde planning is de

productfamilie of subfamilie. Het is wel aan te bevelen om productfamilies te vormen waarin een

studie van het verleden en een projectie naar de toekomst makkelijk kan gebeuren. Het is

belangrijk dat men hierbij een voldoende homogeniteit bewaart met betrekking tot de

beslissingsvariabelen in het geaggregeerde planningsproces (Bruggeman W. en Van Dierdonck

R., 1988) De meeste bedrijven slagen hier echter niet in en maken previsies op een lager niveau

om deze dan samen te aggregeren tot het subfamilie- of familieniveau.

B. De frequentie van previsies

Voor een gewone herziening, volstaat een maandelijkse beschouwing. Wanneer er zich evenwel

een belangrijke wijziging voordoet in het midden van een maand, dan moet de vraagvoorspelling

direct geüpdatet worden (Wallace T.F., 2000). Een minder frequente herziening dan één maal per

maand leidt tot problemen zoals die geschetst zijn in het inleidende voorbeeld in hoofdstuk 2.

Ook een hogere frequentie dan één maal per maand kan werken. Maar vooraleer dit te doen moet

wel nagegaan worden of het nuttig is. Want er zijn ondernemingen die hun voorspellingen zeer

frequent aanpassen om zo wijzigingen direct in het productieplan te integreren. Dit is echter geen

goede gewoonte, en het resulteert meestal nooit in een beter resultaat.

Opgemerkt moet worden dat in de huidige snel evoluerende en dynamische marktomgeving de

geaggregeerde planning meer en meer wordt toegepast met een wekelijkse frequentie. Dit wordt

vooral mogelijk gemaakt door de evolutie van beleidsinformatiesystemen en het beschikbaar zijn

van goedkope omvangrijke opslagmedia (Elbaum S., 2005).


Een geschikte frequentie om voorspellingen te maken is één maal per maand, tenzij een

onderneming uitblinkt in het maken van previsies. Een maandelijkse previsie past ook perfect bij

de maandelijkse cyclus van de geaggregeerde planning. Wanneer zou blijken dat het noodzakelijk

is om een hogere frequentie aan te houden dan kan er nog altijd naar overgeschakeld worden.

3.3 De input van het aanbod: capaciteit

Capaciteit is de maatstaf die uitdrukt in welke mate een onderneming kan voldoen aan de vraag

van zijn klanten en dit op een tijdige manier (Vonderembse M.A. en White G.P.,1988). Het doel

van een capaciteitsbepaling is om nieuwe productieplannen te beoordelen op hun haalbaarheid. Er

wordt nagegaan of de hoeveelheden die in de planning worden gedefinieerd, kunnen

geproduceerd worden met de bestaande capaciteit. Hierbij valt op te merken dat de

capaciteitsplanning een tijdsafhankelijk karakter bezit. Het geaggregeerde planningsproces richt

zich op middellang tijdsperspectief. De capaciteit moet dus ook vanuit dit standpunt beoordeeld

worden. Concreet komt het er in de capaciteitsplanning er op neer dat gebouwen en uitrusting als

vaststaand moet beschouwd worden. Op middellange termijn is men wel in staat om het

personeelsbestand, tijdflexibiliteit of de benuttinggraad van machines aan te passen. Een ander

alternatief waarmee men op middellange termijn de capaciteit kan uitbreiden is “subcontracting”

(Chopra S. en Meindl P., 2004 ).

Afhankelijk van het type van productieproces is de bepaling van de capaciteit een eenvoudige dan

wel een complexe activiteit. Bij lijnproductie, waar productiefactoren permanent worden

toegewezen aan een productfamilie, is men perfect op de hoogte welke hoeveelheden men in staat

is te produceren. Bij batch- of stukproductie is dit een stuk moeilijker. Ook hier kan men perfect

inschatten wat de capaciteit is van de beschikbare productiefactoren maar is het moeilijker om het

potentieel te produceren hoeveelheden te bepalen. Elk product heeft zijn eigen kenmerken en zijn

eigen behoeften, dit resulteert in productafhankelijke bewerkingstijden. Ook de omsteltijd of

insteltijd is een invloedrijke parameter (Van Dierdonck R. en Vereecke A., 1994). In beide

gevallen is het de bedoeling om de “bottlenecks” te identificeren. Aangezien het deze knelpunten

zijn die op middellange termijn de capaciteit van een onderneming beperken, moet men deze zo

optimaal mogelijk benutten om de winstgevendheid van de onderneming te maximaliseren

(Bruggeman W. en Slagmulder R., 2001). Om de haalbaarheid van productieplannen te verifiëren,

zal men voor deze knelpunten een ruwe capaciteitsplanning opstellen. Anders gezegd, gaat men

de impact na van het vooropgestelde productieplan op de belangrijkste productiefactoren. Hierbij

is het enkel de bedoeling om na te gaan of de gemiddelde capaciteit voldoende is (Bruggeman W.


en Van Dierdonck R., 1988). De ruwe capaciteitsplanning kan op twee niveaus plaatsvinden. Een

eerste mogelijkheid is om dit uit te voeren op productfamilieniveau. Hiervoor kan men een

individueel product nemen dat representatief is voor de ganse familie of kan men een gewogen

gemiddelde trachten te bepalen voor een productfamilie (dit zal periodiek moeten aangepast

worden om rekening te houden met mixwijzigingen). Een tweede mogelijkheid is om de ruwe

capaciteitsplanning te verrichten op basis van het Master Production Schedule (MPS). Bij deze

methode gaat men de capaciteitsbenutting voor de individuele items van de productfamilies

afzonderlijk bepalen om deze daarna te aggregeren (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Uiteindelijk zal de capaciteitsplanning ervoor zorgen dat men vertrekt van een uitvoerbaar

productieplan en dat een onderneming over de nodige capaciteit beschikt.

3.4 De input van financiën

Veranderingen in de plannen van de geaggregeerde planning kunnen belangrijke financiële

gevolgen hebben. Het is dan ook essentieel dat deze gevolgen in rekening worden gebracht

alvorens de nieuwe plannen worden goedgekeurd. In sommige onderneming gebeurt de omzetting

in geldeenheden automatisch maar in de meeste bedrijven is dit de taak van de financiële afdeling

(Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Financiën is zoals later nog wordt beschreven verantwoordelijk voor het op tijd afsluiten van de

vorige maand. De taak van financiën houdt bijvoorbeeld in dat kosten en prijzen up-to-date zijn.

Deze spelen namelijk een belangrijke rol in de fiscale projecties. Financiën zal ook zorgen voor de

omzetting in geldeenheden van de planning, zo dat een vergelijking met het business plan

mogelijk is.

Met ander woorden de financiële afdeling dient als monetaire waakhond van de onderneming.

Financiën heeft er ook alle voordeel bij om ervoor te zorgen dat de geaggregeerde planning goed

loopt. Hoe hoger de kwaliteit van de geaggregeerde planning, hoe accurater de toekomstige

financiële projecties zullen zijn.


3.5 De input van strategie

“De idee dat een bedrijf moet geleid worden opdat de waarde van de onderneming op lange

termijn voor de aandeelhouders gemaximaliseerd wordt, is reeds lang gemeengoed.” (Bruggeman

W. en Slagmulder R., 2001). Om dit te kunnen verwezenlijken is het noodzakelijk om een

strategie en prestatiemaatstaven te ontwikkelen die tegemoet komen aan deze doelstelling. De

geaggregeerde planning is een eerste operationele vertaling van de strategie van de onderneming,

en speelt dus een belangrijke rol bij de implementatie van deze strategie (Bruggeman W. en Van

Dierdonck R., 1988).

De belangrijkste factoren van strategie die in de literatuur naar voor komen, beslaan vier thema’s.

Dit zijn kost, kwaliteit, tijd en flexibiliteit (Adam E. E. en Swamidass P. M., 1989) . Het is

vanzelfsprekend dat men altijd tracht zo kostenefficiënt mogelijk te werken. In de hedendaagse

veeleisende marktomgeving is het ook logisch dat veel aandacht gaat naar kwaliteit. Maar voor

geaggregeerde planning zijn vooral de factoren tijd en flexibiliteit van belang. Onder “tijd” zitten

de competitieve voordelen levertijd, “on-time” levering en ontwikkelingssnelheid vervat.

Levertijd is de tijd tussen de ontvangst en levering van een order. Om de levertijd te verkorten kan

men werken met voorraden of met overcapaciteit. Beiden hebben zoals reeds eerder beschreven

hun invloed op de geaggregeerde planning. “On-time” levering is de maatstaf waarin men nagaat

in welke mate de beloofde levertijd wordt gerespecteerd. Het laatste element van tijd is de

ontwikkelingssnelheid. Hiermee meet men hoeveel tijd de ontwikkeling van een nieuw product in

beslag neemt. De tweede belangrijke factor van de strategie die een invloed heeft op de

geaggregeerde planning is flexibiliteit. Flexibiliteit valt uiteen in twee aspecten: customization en

volumeflexibiliteit.

Customization of de mate waarin de onderneming in staat is om producten af te stemmen op de

wensen van de klant en volumeflexibiliteit zijn bepalende factoren van de productiestrategie

(Krajewski L. J. en Ritzman L. P., 1996).

Voor de geaggregeerde planning is het noodzakelijk dat voor elke productfamilie de

productiestrategie wordt gedefinieerd. In de bespreking die volgt beperken we ons tot de

productiestrategieën die in hoofdstuk 2 zijn behandeld.

In de productiestrategie wordt uitgedrukt wat men binnen een productfamilie tracht te

verwezenlijken in termen van vraag en aanbod. De vragen die een onderneming zich kan stellen

bij het ontwerpen van een competitieve strategie zijn:


• Bestaat de productfamilie uit make-to-stock dan wel uit make-to-order producten?

• Wat zijn de doelstellingen met betrekking tot de klantenservice? Hierbij houdt men

rekening met het tijdig en volledig zijn van verzendingen naar klanten.

• Als de productfamilie make-to-stock is: hoe groot moet de voorraad afgewerkte producten

zijn om aan de klantenservicedoelstelling te voldoen?

• Als de productfamilie make-to-order is: hoeveel orderreserves mogen er zijn? Hoe groot

mogen de levertijden worden?

In figuur 3.3 zijn twee voorbeelden van competitieve strategieën weergegeven (Wallace T.F.,

2000).

Productfamilie 1

1. Make-to-stock

2. Target klantenservice: 99% Line Item Fill

3. Voorraaddoelstelling: 10 dagen

Productfamilie 2

1. Make-to-order

2. Target klantenservice: 98% Order Fill

3. Target levertijd: 4 weken

Figuur 3.3: Productiestrategie : voorbeelden (Wallace T.F., 2000)

De eerste productfamilie van de onderneming bestaat uit make-to-stock producten. Als

doelstelling hiervoor stelt de onderneming dat 99 percent van de producten op tijd en met een

volledige klantenservice moeten geleverd worden. Om dit te kunnen verwezenlijken zal er een

voorraad afgewerkte producten nodig zijn van 10 dagen.

De tweede productfamilie is samengesteld uit make-to-order producten. Bij een dergelijke

productfamilie wordt geen rekening gehouden met de voorraad afgewerkte producten maar met de

hoeveelheid orders in reserve. Deze orderreserves bepalen rechtstreeks de levertijden.

Een diepere beschouwing van de eerste productfamilie brengt ons bij de doelstelling die gesteld

wordt voor de klantenservice. Hierbij staat 99 % “Line Item Fill”. Dit wil zeggen dat 99 % van

alle items op tijd en volledig volgens specificaties verzonden wordt. Op het eerste gezicht kunnen

we hier uit besluiten dat deze onderneming fantastisch werk levert. Maar als we er rekening mee

houden dat een order uit vijf items bestaat en dat deze items meestal ook nog eens afkomstig zijn

van verschillende productielijnen. Dan is de maatstaf die voor het meten van de klantenservice


zou moeten gehanteerd worden “order fill”, het percentage van orders dat op tijd en volledig zijn

verzonden.

Alleen is de onderneming in dit voorbeeld niet in staat om met “order fill” te werken omdat men

genoodzaakt is een strategie per productfamilie te definiëren. Het zijn namelijk deze

productfamilies die ook gehanteerd worden in de geaggregeerde planning. Toch blijft het

noodzakelijk om dit “order fill” in de analyse van een planning te betrekken. Aangezien dit de

belangrijkste norm is voor het meten van de klantenservice. Zo zal men in deze onderneming

bijvoorbeeld een “order fill” doel zetten van 95 %. Om deze doelstelling te bereiken is het nodig

om een “Line Item fill” na te streven van 99 %.

Het vaststellen van de doelstellingen voor voorraad en orderreserves is voor de meeste bedrijven

een onnauwkeurige wetenschap. Alleen als een onderneming vlug over goede data kan

beschikken dan is het mogelijk om accurate informatie te produceren. Wanneer een onderneming

met geaggregeerde planning begint dan kan ze de standaarden van de voorraden afgewerkt

producten behouden zoals ze zijn. En naarmate de onderneming beter wordt in geaggregeerde

planning kan het de criteria bijstellen (meestal naar beneden).

Voor make-to-order producten is de levertijd grotendeels een functie van de orderreserves. Deze

orderreserves zijn dan op hun beurt het gevolg van de tijd nodig in productieactiviteiten.

Ook hier kan men bij de aanvang van een geaggregeerde planning starten van de bestaande

orderreserves. Om deze later aan te scherpen.

Soms is het zeer moeilijk om uit te maken of een bedrijf een make-to-order dan wel een make-to-

stock onderneming is. Een voorbeeld van een typisch make-to-order bedrijf is een

vliegtuigbouwer.

3.6 Besluit

Omwille van het interfunctionele karakter van de geaggregeerde planning is de input voor het

proces afkomstig uit meerdere afdelingen van de onderneming. De input van strategie is

noodzakelijk om de prestaties van het recente verleden te beoordelen. Het vraagbeheer en

capaciteitsplannen zorgen voor de informatie die noodzakelijk is om vraag en aanbod te kunnen

balanceren en het financiële departement zorgt ten slotte voor de vertaling in geldeenheden zodat

het verband tussen de operationele en de financiële planning kan gelegd worden.

Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 39 -

Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces

4.1 Inleiding

De essentie van geaggregeerde planning is het ondersteunen van managementbeslissingen. Voor

elke productfamilie moet een beslissing genomen worden omtrent het verkoopsplan, het

productieplan en de voorraden of orderreserves. De basis waarop deze beslissingen steunen, is het

recente verleden, previsies, aanbevelingen van het middenmanagement en de expertise van het

topmanagement.

Geaggregeerde planning is evenwel geen losstaande maandelijkse vergadering waarin vlug een

aantal beslissingen worden genomen. Het voorbereidende werk begint reeds kort na het einde van

de vorige maand. Het maandelijkse proces kan naar een model van Thomas Wallace samengevat

worden in 5 stappen (figuur 4.1). Deze stappen hebben zowel betrekking op het middenkader en

andere personen in de onderneming als op het topmanagement en omvatten:

• Het afsluiten van de vorige maand en updaten van vraagvoorspellingen.

• Het nagaan wat de impact is van wijzigingen op het productieplan en of er voldoende

capaciteit is om het productieplan te realiseren.

• Het identificeren van alternatieven voor probleemgebieden.

• Het formuleren van overeengekomen aanbevelingen voor het topmanagement.

• Het communiceren van deze informatie aan het topmanagement met voldoende tijd om

deze informatie te kunnen behandelen.

Dankzij het voorbereidende werk van anderen in de onderneming is het topmanagement in staat

om de finale vergadering van de geaggregeerde planning in een korte tijd af te werken. Het gevolg

van geaggregeerde planning voor het topmanagement is dat ze meer tijd beschikbaar hebben voor

activiteiten die voor hen een hoger nut opleveren, dit omvat zelden micromanagement (Palmatier

G. E. en Crum C., 2003).

Hoe sneller het proces van geaggregeerde planning is doorlopen, hoe accurater en sneller men kan

inspelen op de actuele vraag.


Figuur 4.1: De maandelijkse geaggregeerde planningcyclus (Wallace T.F., 2000)

4.2 Stap 1: Afsluiten van de vorige maand

Logischerwijs vindt deze stap plaats kort na het einde van de vorige maand. Het zijn vooral

financiën en het departement dat het informatiesysteem beheert die hier in de geaggregeerde

planning worden betrokken. In deze fase worden de data uit de net afgesloten maand zoals de

eigenlijke verkoop- en productiecijfers ingegeven in het systeem. Verder wordt in deze stap de

informatie gegenereerd waarover verkoop- en marketingmensen dienen te beschikken om hun

verkoopsplan op te stellen (Wallace T.F., 2000).

In deze stap kan ook een revisie plaatsvinden van de producten van de onderneming. Voor nieuwe

producten gaat men na hoe ver men staat met de ontwikkeling hiervan en of men eventueel het

schema met betrekking tot de ontwikkeling moet aanpassen. Het is namelijk eerst nodig om te

weten welke producten beschikbaar zullen zijn alvorens men deze kan verkopen (Palmatier G. E.

en Crum C., 2003).

Ten slotte wordt er in dit stadium van de geaggregeerde planning ook gezorgd voor de

verspreiding van deze informatie naar de geschikte personen. Om het vervolg van het proces op

tijd te laten verlopen is het aangewezen om deze stap vlug af te ronden (Ling R.C. en Goddard

W.E., 1988).


4.3 Stap 2: De fase van het vraagbeheer

Dit is de fase waarin mensen uit de verkoop en marketing de informatie, die ze ontvangen hebben

uit de eerste stap, analyseren met het oog op het genereren van nieuwe vraagvoorspellingen

(Wallace T.F., 2000). Wel moet opgemerkt worden dat in deze stap het begrip vraagvoorspelling

ruim kan geïnterpreteerd worden. Eigenlijk moet deze stap gezien worden als een geïntegreerde

planning of herplanning van verkoop en marketing. Het is belangrijk om de voorspellingen niet te

aanzien als een vermoeden van de verwachte verkopen, maar eerder als de vraag naar product die

men wenst beschikbaar te hebben omdat men van plan is dit effectief te verkopen (Palmatier G. E.

en Crum C., 2003).

De eerste belangrijke actie van verkoop en marketing is de beoordeling van hun eigen prestaties

en resultaten. Wanneer uit de informatie van het vraagbeheer blijkt dat de previsies te veel

afwijken van de eigenlijke cijfers, dit wil zeggen dat de afwijkingen de redelijke limiet

overschrijden, dan is het aangewezen om de planning te herzien. Hierbij stelt men zich de

volgende vragen: “Waar zijn er afwijkingen tussen de werkelijke en de geplande prestaties en wat

zijn de oorzaken van deze afwijkingen?” (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Na de analyse van de verstreken periode worden nieuwe voorspellingen en plannen gemaakt. Bij

het maken van deze voorspellingen baseert men zich steeds op veronderstellingen. Het is dan ook

van het grootste belang om aan te geven om welke veronderstellingen het gaat. Er zijn nochtans

veel ondernemingen die niet begrijpen waarop hun plannen gefundeerd zijn. Het documenteren

van veronderstellingen zorgt ervoor dat iedereen in de onderneming het denkproces achter de

voorspellingen kan volgen. Men kan hierdoor ook meerdere visies in beschouwing nemen,

waardoor de plannen kritischer kunnen geëvalueerd worden. Een belangrijk instrument hierbij zijn

de “What-if” analyses (Palmatier G. E. en Crum C., 2003). Het is logisch dat hoe beter de

hypotheses ondersteund worden, hoe makkelijker het is om veranderingen in te voeren en te

achterhalen waar de oorzaken van mogelijke afwijkingen liggen(Ling R.C. en Goddard W.E.,

1988).

Voorbeelden van gegevens waarmee men bij het genereren van nieuwe previsies rekening zal

houden, zijn prijswijzigingen, concurrentie, algemene economische omstandigheden, nieuwe

producten en informatie van belangrijke klanten. Het voorgaande is typisch het geval voor make-

to-stock producten. Bij make-to-order producten zal vooral een goed contact met de klanten

onontbeerlijk zijn. Hierdoor wordt een wezenlijk inzicht bekomen in de toekomstplannen van


klanten (Wallace T.F., 2000). Zoals in hoofdstuk 3 wordt aangehaald is de expertise van verkoop-

en marketingmensen cruciaal in deze stap van de geaggregeerde planning. Nieuwe previsies

kunnen aanvankelijk met statistische methoden ontwikkeld worden. De taak van verkoop en

marketing is om de statistisch gegenereerde vraagvoorspellingen kritisch te beoordelen en aan te

passen waar nodig.

Uiteindelijk is het de bedoeling om tot één plan te komen voor verkoop en marketing. Een manier

om dit te bereiken en ook om de verschillende niveaus, die in het vorige hoofdstuk aan bod

kwamen, op een consistente manier met elkaar te harmoniseren is gebaseerd op het piramide

model (figuur 4.2). Het is onwaarschijnlijk dat de previsies – bekomen door de voorspellingen op

productniveau samen te nemen – overeen komen met de previsies die via andere bronnen op het

geaggregeerde niveau ontwikkeld zijn. Op het individuele niveau baseert men zich op informatie

van klanten en promotiecampagnes, terwijl men op het geaggregeerde niveau rekening houdt met

budget- en omzetdoelstellingen. Een procedure die gevolgd wordt om de beide te verenigen, is om

eerst de voorspellingen op het productniveau samen te tellen tot op productfamilieniveau en

daarna deze te aggregeren tot het ‘total business’ niveau. Veelal wordt op het hoogste niveau

gewerkt in geldeenheden. Het management van vraagbeheer zal deze cijfers in beschouwing

nemen en vergelijken met de doelstellingen van de onderneming. Wanneer de afwijkingen tussen

beide te groot zijn zal men trachten om een compromis te formuleren. Dit compromis zal op zijn

beurt een terugwerkend effect hebben op de twee lagere niveaus waardoor het de basis vormt voor

het nieuwe plan van verkoop en marketing (Newberry T.L. en Bhame C.D., 1981). Een dergelijke

manier van werken zorgt voor consistentie over de niveaus heen en leidt en tot een eenduidige

planning voor verkoop en marketing. Wel is het belangrijk dat verkoop en marketing ervoor

zorgen dat de kloof tussen het geplande en het gewenste resultaat wordt gedicht of zo beperkt

mogelijk blijft.

€ total business (level 1) X Z

Roll up product lines Force down (level 2)

X1 X2 Z1 …Z9 indivual items (level 3)

Figuur 4.2: Het piramide model (Vollmann T.E., 2005)


Het scenario dat hieronder beschreven wordt, kan een indicatie vormen van hoe men in deze stap

te werk gaat (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

- Gebeurtenis: De vraag is gedaald met 5%

- Analyse: De markt is aan het slabbakken, maar ons marktaandeel blijft behouden. We

verwachten dat de zaken zo zullen blijven. We zouden ons marktaandeel kunnen

vergroten maar dit is momenteel onuitvoerbaar.

- Actie: We voorspellen dat de verkopen voor de rest van het jaar 5% lager zullen zijn.

- Aanbeveling voor productie: Verminder de productie lichtjes.

In een onderneming, die zich in een omgeving bevindt waar men werkt aan het maximum van de

productiemogelijkheden zal de rol van verkoop en marketing een andere klemtoon kennen. In een

dergelijke omgeving zal men de capaciteit over de productfamilies verdelen op een manier die de

winst maximaliseert (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Eenmaal de nieuwe voorspellingen zijn goedgekeurd, worden deze üpgedatet in de database van

het bedrijfssysteem van de onderneming. Wanneer dit is gebeurd, is het aan de mensen van de

productieplanning om na te gaan of de productieplannen moeten gewijzigd worden of niet.

4.4 Stap 3: De planning van het aanbod (capaciteitsplanning)

De capaciteitsplanning is een verantwoordelijkheid van productie. Het doel is om een

productieplan op te stellen op productfamilieniveau waarbij de levertijden en voorraadobjectieven

zoveel mogelijk gerespecteerd worden. Net zoals vraagbeheer een geïntegreerd proces is van

verkoop en marketing is de capaciteitsplanning een integrerende vergadering voor alle belangrijke

functies die betrokken zijn bij het aanbod van de onderneming. Hiertoe behoren bijvoorbeeld

assemblage, productie, aankoop, personeelsbeheer en planning (Palmatier G. E. en Crum C.,

2003). Tijdens deze fase van de geaggregeerde planning tracht men een antwoord te geven op de

vraag, “Hoe snel kan er gereageerd worden op wat verkoop en marketing willen?” maar ook “Is

het efficiënt om zo vlug te reageren?” (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988). Het belang van

strategie speelt ook hier zijn rol. Zo kan één van de doelen van productie zijn om de arbeid in de

onderneming zo stabiel mogelijk te houden, wat zijn impact zal hebben op de capaciteitsplanning.

Net zoals in stap 2 zal men ook hier starten met een revisie van de eigenlijke prestaties ten

opzichte van het vorige plan (Palmatier G. E. en Crum C., 2003). Hierbij zal men antwoorden

zoeken op de volgende vragen: Hebben we gedaan wat we vooropgesteld hadden? Indien niet,


waarom niet? Hoe groot zijn de afwijkingen en wat zijn de oorzaken hiervan? Wat kunnen we

doen om dit in de toekomst te vermijden? Bij deze beoordeling maakt men gebruik van de

prestatiemaatstaven waarvan sprake in vorige hoofdstukken zoals levertijden,

voorraaddoelstellingen en aantal defecten.

De basis van deze fase wordt gevormd door de geüpdate spreadsheets van verkoop en marketing

uit stap 1. De belangrijkste taak bij capaciteitsplanning is het al dan niet wijzigen van

productieplannen. Wanneer er weinig is veranderd ten opzichte van de vorige maand dan zal er

ook geen reden zijn om de productieplannen te wijzigen. Als er zich daarentegen wezenlijke

veranderingen voordoen in bijvoorbeeld de previsies, de voorraden of orderreserves, kan dit een

aanpassing van de productieplannen vergen (Wallace T.F., 2000). Wanneer verkoop en marketing

hun plannen hebben aangepast dan zijn er drie mogelijke reacties van productie (Ling R.C. en

Goddard W.E., 1988):

1. Een inkrimping van het plan. Wanneer verkoop en marketing slechts een kortstondige daling

voorzien is het niet nodig om het productieplan drastisch aan te passen. Productie zal liever een

voorraad opbouwen dan dat men mensen moet ontslaan.

2. Een stijging van de planning. Dit is het interessantste scenario omdat het de meeste

beperkingen stelt. Er moet namelijk worden nagegaan hoe snel men zich kan aanpassen. Het is

niet alleen voldoende om te onderzoeken waar extra capaciteit kan bekomen worden. Ook de

leveranciers moeten in staat zijn om meer materiaal te leveren.

3. Het geaggregeerde plan is ongewijzigd maar de productmix is gewijzigd. Hier kan men kiezen

tussen enerzijds een korte termijn stijging van de productie en anderzijds een korte termijn daling

van de voorraad.

De twee belangrijke processen die hier naar voor komen zijn materiaalplanning en

capaciteitsplanning. Materiaalplanning stemt overeen met Material requirements planning (MRP

I), hetgeen vertaald kan worden als materiaalbehoeftenplanning. Om over voldoende materiaal te

beschikken, bestaan er twee mogelijke oplossingen. Ten eerste kan men de informatie die

voorhanden is met zijn leveranciers delen of ten tweede gaat men veiligheidsstocks invoeren.

Voor populaire producten houdt werken met veiligheidsstocks weinig risico’s in, maar

laagvolume producten daarentegen kunnen tot aanzienlijke kosten leiden bij een verandering in de

markt. Om te weten hoe snel men de productie kan opdrijven en tegen welke kost moet men ook

een projectie maken van de benodigde capaciteit. Dit kan gebeuren via een gedetailleerde

capaciteitsplanning of een ruwe capaciteitsplanning. Zoals reeds in vorig hoofdstuk werd

opgemerkt zullen de meeste ondernemingen een ruwe capaciteitsplanning uitvoeren omwille van


de beperkingen die tijd en complexiteit stellen (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988). Nadat er

gebreken inzake capaciteit aan het licht komen, kan men hiervoor mogelijke oplossingen zoeken

en deze alternatieven analyseren met “What-if” simulaties om zo een antwoord te formuleren naar

de vraagzijde toe (Palmatier G. E. en Crum C., 2003).

Het volgende scenario geeft aan hoe men via een combinatie van materiaalplanning en ruwe

capaciteitsplanning beslissingen in productie kan ondersteunen (Ling R.C. en Goddard W.E.,

1988).

- Situatie: Verkoop en marketing vragen voor een stijging van 10% in ons make-to-stock

product.

- Analyse: Onze voorraad afgewerkte producten is laag, ook veel onderdelen zijn niet meer

in voorraad. Er is ook een tekort aan materiaal, waarvoor de levertijd 90 dagen bedraagt.

Na contact met de leverancier blijkt dat deze kan verlaagd worden tot 45 dagen. Uit de

ruwe capaciteitsplanning blijkt dat we permanent boven de beschikbare capaciteit

uitkomen. Het gaat niet om machinale beperkingen maar om een tekort aan de

productiefactor arbeid.

- Actie: Productie zal aanvankelijk opgedreven worden met overuren, maar voor de

toekomst moet men nagaan of de productie permanent met een extra ploeg kan verhoogd

worden. Verkoop en marketing moeten over het probleem worden ingelicht.

Het uiteindelijke resultaat van deze stap is een vervolledigde spreadsheet, rapporten van de ruwe

capaciteitsplanning en een lijst van mogelijke aanbodprobleemgebieden die hogerop moeten

opgelost worden (Wallace T.F., 2000). In sommige gevallen waar een wijziging in het

productieplan zich aandient, kan de betrokkenheid van het topmanagement noodzakelijk zijn,

alhoewel productie zoveel mogelijk zelf een oplossing zal zoeken voor problemen. De

belangrijkste output is vanzelfsprekend de nieuwe productieplanning.

4.5 Stap 4: De voorbereidende vergadering van de geaggregeerde planning

Het doel van deze vergadering is vijfledig (Wallace T.F., 2000):

• Het balanceren van vraag en aanbod.

• Het oplossen van problemen en verschillen waaruit een reeks van aanbevelingen voor het

topmanagement volgen.


• Het identificeren van probleemgebieden waar geen consensus kan bereikt worden en die

in de finale vergadering van de geaggregeerde planning door het topmanagement moeten

worden opgelost.

• Het ontwikkelen, waar mogelijk, van scenario’s en alternatieven ter oplossing van

huidige probleemgebieden.

• Het organiseren van de agenda van de finale vergadering van de geaggregeerde planning.

De belangrijkste deelnemers aan deze vergadering zijn verkoop, marketing en productie. Maar

ook personen die verantwoordelijk zijn voor productontwikkeling of mensen van financiën

kunnen hieraan deelnemen. Aangezien deze personen grotendeels overeenkomen met de personen

van de vorige stappen kan men zich de vraag stellen om alles samen te brengen in één

vergadering. Dit zou veel efficiënter zijn. Maar het tegendeel is waar. Er bestaan twee redenen om

dit te ontkrachten. Ten eerste worden zowel in stap 2 als stap 3 onderwerpen besproken die weinig

relevant zijn voor de personen van de andere stap, waardoor minder efficiënt gewerkt wordt. Ten

tweede heeft men in productieplanning enige tijd nodig om de vraagvoorspellingen te analyseren.

Ze moeten immers kunnen nagaan of het plan van verkoop en marketing haalbaar is (Palmatier G.

E. en Crum C., 2003).

Waar men in de vorige stappen eerder op het niveau van het individuele product werkt, zal men in

deze vergadering vooral een herziening houden van de plannen op productfamilieniveau. In deze

fase wordt het financieel overzicht geüpdate. Er worden aanbevelingen gemaakt omtrent de

toekomstige te volgen koers voor elke productfamilie. De productiemiddelen waar wijzigingen

vereist zijn en de problemen waar nog geen oplossingen voor zijn, worden besproken (Wallace

T.F., 2000). Vandaar dat deze meeting als de voorbereidende fase van de finale vergadering kan

worden aanzien maar waar eveneens reeds beslissingen worden genomen.

4.6 Stap 5 : De finale vergadering van de geaggregeerde planning

De finale vergadering van de geaggregeerde planning is de afsluitende vergadering van de

maandelijkse geaggregeerde planningcyclus. De objectieven die in deze vergadering worden

nagestreefd zijn (Wallace T.F., 2000):

• Het nemen van beslissingen aangaande de geaggregeerde planning van elke

productfamilie.

• Het goedkeuren van productie- of aankoopwijzigingen waar een belangrijke

kostencomponent is aan verbonden.


• De link leggen tussen de gemonetariseerde versie van de geaggregeerde planning en het

businessplan .

• Het opstellen van oplossingen voor gebieden waar nog geen consensus was bereikt.

• Het opvolgen van de prestaties (vb. klantenservices) van de onderneming via

prestatiemaatstaven.

Veelal beschikt een onderneming over een vast schema (figuur 4.3) om de afsluitende vergadering

te voeren, hierdoor is het eenvoudig om antwoorden te formuleren op de bovenstaande

objectieven (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Om tot goed geïnformeerde beslissingen te komen is het noodzakelijk dat de deelnemers van de

finale vergadering reeds over de informatie uit de vorige stappen beschikken vóór de finale

vergadering zodat men reeds op voorhand kan nadenken over mogelijke alternatieven (Palmatier

G. E. en Crum C., 2003). De uiteindelijke output van deze finale vergadering van geaggregeerde

planning zijn de beslissingen die het topmanagement heeft genomen aangaande de modificaties

van het businessplan en de finale geaggregeerde planning spreadsheet. Figuur 4.4 bevat een

voorbeeld van een dergelijke spreadsheet in zijn meest algemene vorm, een gedetailleerde

bespreking hiervan is terug te vinden in het volgende hoofdstuk.

1. Bijzondere problemen

2. Bespreking van de prestaties van de onderneming

a. klantenservice

b. financieel en zakelijk

c. departement per departement (geaggregeerd)

3. Bespreking van de veronderstelling waarop de plannen zijn gebaseerd

4. Bespreking van de productfamilies

5. Discussies omtrent nieuwe producten

6. Bespreking speciale projecten

7. Recapituleren van de genomen beslissingen

8. Kritische beoordeling van de geaggregeerde planning

Figuur 4.3: Agenda van de finale vergadering (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988)

Daar het doel van geaggregeerde planning is om tot een gecoördineerd plan te komen voor elke

functie in de onderneming, is het essentieel dat er een mechanisme bestaat waardoor het plan


ondersteund wordt door elke functie. Het is duidelijk dat dit enkel kan bereikt worden wanneer het

topmanagement bij de geaggregeerde planning wordt betrokken. Ook contracten tussen de

verschillende afdelingen kunnen hiertoe bijdragen. Deze contracten onderstrepen het belang van

het opvolgen van de planning (Vollmann T.E., 2005).

Tot slot kan ook nog worden vermeld dat bij kleinere bedrijven stap vier en vijf kunnen

samengevoegd worden in één meeting.


Figuur 4.4: De spreadsheet van de geaggregeerde planning(Ling R.C. en Goddard W.E., 1988)

11 “Huidig” staat voor het goedgekeurde geaggregeerde plan uit de vorige cyclus. 12 BvB = Beschikbaar voor boeking 13 Het gaat hier om de voorraad afgewerkte producten. 14 BV = Beginvoorraad 15 Voorraadobj. = voorraadobjectief uitgedrukt in dagen.

J F M A M J J A S O N D Tot. J F M

Aantal dagen 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 240 20 20 20

VERKOOPSPLAN

Vorig jaar 154 156 175 172 191 198 190 175 174 162 155 136 2038 - - -

Budget 160 160 180 180 200 200 200 180 180 160 160 140 2100 - - -

Huidig11 180 180 200 200 200 180 180 160 160 140 2110 160 160 -

Plan 164 166 187 190 205 205 205 185 185 160 160 150 2162 170 170 190

Verschil +4 +6 +7

Cum. verschil +4 +10 +17

PRODUCTIEPLAN

Budget 170 170 170 170 200 200 200 200 160 160 160 160 2120 - - -

Huidig 170 180 200 200 200 200 160 160 160 160 2119 170 170 -

Plan 164 165 168 180 200 210 210 200 200 160 160 160 2177 180 180 180

BvB12 166 190

Verschil -6 -5 -2

Cum. verschil -6 -11 -13

VOORRAAD13

Budget(BV14=161) 171 181 171 161 161 161 161 181 161 161 161 181 -

Huidig 155 155 155 155 175 155 155 155 155 175 - 185 195 -

Plan 163 165 155 150 147 142 137 152 167 167 167 177 - 187 197 187

Verschil -8 -16 -16

Voorraadobj.15 20 18.3 16.3 14.6 14.3 13.8 14.8 16.4 20.8 20.8 23.8 22.1 - 20.8 22 19.7

ORDERRESERVE

Budget 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 -

Huidig 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 - 15 15

Geboekte orders 14 10

Plan 12 15 24 29 29 31 21 11 11 11 11 11 - 11 11 11

Verschil +2 +5 +14

VERZENDINGEN

Budget 160 160 180 180 200 200 200 180 180 160 160 140 2100

Huidig 180 180 200 200 200 180 180 160 160 140 2105 160 160

Plan 162 163 178 185 203 215 215 185 185 160 160 150 2161 170 170 190

Verschil +2 +3 -2

Cum. verschil +2 +5 +3

Vandaag


4.7 Besluit

Het maandelijkse proces van de geaggregeerde planning bestaat uit vijf stappen. Stap 1 is nodig

om een beoordeling van het recente verleden mogelijk te maken. De informatie is hoofdzakelijk

afkomstig van het financiële departement. In stap 2 is het vraagbeheer verantwoordelijk voor het

opstellen van een verkoopsplan. Op basis van dit verkoopsplan zal productie in de derde stap van

de geaggregeerde planning trachten om dit verkoopsplan zo goed mogelijk te realiseren rekening

houdende met levertijden en voorraadobjectieven.

In de voorlaatste stap wordt dit alles samengevoegd en tracht men om vraag en aanbod in balans

te brengen. De uitkomst ervan is een goedgekeurd verkoop- en productieplan. Problemen

waarover in stap 4 nog geen consensus is bereikt, worden doorgestuurd naar de finale vergadering

van de geaggregeerde planning. In de voorbereidende vergaderingen kunnen reeds alternatieven

geformuleerd worden voor deze problemen maar het is pas in stap 5 dat hier omtrent beslissingen

zullen worden genomen. Tijdens de finale vergadering worden de gewichtige onderwerpen

besproken terwijl de triviale zaken reeds afgehandeld zijn in de voorgaande vergaderingen.

Uiteindelijk is het resultaat van al deze stappen een goedgekeurd gecoördineerd plan voor elke

functie in de onderneming.

Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 51 -

Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning

5.1 Inleiding

Het verstaan van de logica achter de geaggregeerde planning is niet zo moeilijk. Paradoxaal

hieraan is een succesvolle implementatie. Het invoeren van een nieuw proces in een onderneming

is vaak problematisch. Vooral wanneer hierbij mensen zijn betrokken. De invoering van een

nieuw proces heeft tot gevolg dat de onderneming verandert en in deze context betekent

veranderen dat de mensen in de ondernemingen andere gewoontes moeten aanleren (Saunders M.,

Thornhill A. en Lewis P., 2002). De deelnemers aan het nieuwe proces moeten eerst en vooral het

nieuwe proces goed begrijpen en moeten zich ook een duidelijk beeld van de toekomst kunnen

vormen om de veranderingen in hun werkomgeving te aanvaarden. Ook hier speelt het

management een aanzienlijke rol, zo maakt een uitspraak van Seema Phull (Entersays’ director of

process and technology) duidelijk: “Folks didn’t agree initially to the changes. You need concrete

reasons and executive sponsorship to drive cultural change” (Derringer P., 2004).Een andere

belangrijke reden voor het slagen van nieuwe projecten is de snelheid waarmee succes geboekt

wordt. Het topmanagement is samengesteld uit mensen met een zeer drukke agenda, die weinig

tijd hebben voor onproductieve activiteiten. Daarom moeten resultaten vlug merkbaar zijn.

Wanneer dit niet het geval is, zal de implementatie uitgesteld of stopgezet worden. Waardoor het

nooit een succes zal worden (Palmatier G. E. en Crum C., 2003).

Het voordeel bij geaggregeerde planning is wel dat er reeds een beproefd implementatiepad

bestaat (Wallace T.F., 2000). Deze methode is bereikt via jaren proefondervindelijk onderzoek.

Dit betekent wel nog niet dat de implementatie van geaggregeerde planning vlug kan gebeuren. Er

is nog steeds een aanzienlijk hoeveelheid werk aan de implementatie verbonden en ook het

maandelijks karakter van de geaggregeerde planning zorgt voor een vertraging. Tijdens de

implementatie kunnen verbeteringen die opvallen slechts een maand later worden toegepast. Het

implementatiepad is samengevat in figuur 5.1.

Er valt op te merken dat de positieve resultaten van geaggregeerde planning reeds geregistreerd

worden voor het einde van het implementatiepad is bereikt. Reeds in de derde maand, nog voor

het volledige implementatiepad is doorlopen, komen probleemgebieden aan het licht, die men niet


zou opmerken zonder een geaggregeerde planning. Dit is het gevolg van het inzicht in de

toekomst die de geaggregeerde planning verschaft.

Figuur 5.1: Het implementatiepad van geaggregeerde planning (Wallace T.F., 2000)

5.2 Het opstarten van geaggregeerde planning

5.2.1 De initiële briefing

Het startpunt van geaggregeerde planning is een initiële briefing op het niveau van het

topmanagement. Deze briefing is een uiteenzetting door een persoon, gespecialiseerd in

geaggregeerde planning. Het doel van deze briefing is er voor te zorgen dat het topmanagement de

mogelijkheden van geaggregeerde planning kan inschatten. Zij dienen te weten hoe geaggregeerde

planning werkt en wat voor voordelen er gerealiseerd kunnen worden (Wallace T.F., 2000).

In sommige ondernemingen is het mogelijk om deze eerste stap over te slaan. Dit is het geval

wanneer de belangrijkste personen in de onderneming reeds enige kennis van of ervaring met

geaggregeerde planning hebben.


5.2.2 De opleiding

Er zijn twee hoofdredenen om opleidingssessies in het implementatiepad te verwerken. Ten eerste

moeten de mensen in de onderneming goed weten waarover geaggregeerde planning gaat

vooraleer ze kunnen beslissen of dit proces geïmplementeerd zal worden. Ten tweede zorgt deze

opleidingssessie voor de creatie van een gemeenschappelijk kader en standpunt en collectieve

terminologie onder de mensen die verantwoordelijk zijn voor de geaggregeerde planning (Wallace

T.F., 2000).

De grootste fout die mogelijks kan gemaakt worden in deze fase van het implementatiepad is dat

men deze stappen onderschat. In hoofdstuk 2 kwam dit aan bod bij de vereisten van de

geaggregeerde planning. Iedereen die deelneemt aan geaggregeerde planning moet weten hoe

geaggregeerde planning als proces in elkaar zit en waar het toe dient (Rice D., 2006)

Belangrijk is ook dat op deze opleidingssessie een aanzet wordt gegeven tot de gedragswijziging

die zoals reeds eerder besproken nodig is om geaggregeerde planning te implementeren. Via de

opleidingssessie bekomt men een dieper inzicht in het geaggregeerde planningproces waardoor

men de nood ervan voor de onderneming makkelijker inziet. Dit zorgt er ook voor dat de mensen

bereidwilliger en enthousiaster zullen zijn om de nodige veranderingen door te voeren (Ling R.C.

en Goddard W.E., 1988).

Nadat deze twee stappen zijn doorlopen, is het noodzakelijk dat de personen die de leiding over

de geaggregeerde planning hebben, samen zitten met alle personen die betrokken zijn in het

proces, om te beslissen of de geaggregeerde planning zal doorgevoerd worden. Is het antwoord

negatief dan stopt het implementatiepad hier. Maar meestal zal het antwoord positief zijn omdat

de logica achter geaggregeerde planning zeer eenvoudig is en het zeer mooie vooruitzichten

vooropstelt (Wallace T.F., 2000).

5.3 Toekennen van de verantwoordelijkheden

Eenmaal de definitieve beslissing genomen is om geaggregeerde planning te implementeren,

komen we bij de organisatorische fase. Vooraleer men kan starten met de geaggregeerde planning

is het nodig dat de functies voor het uitoefenen ervan aanwezig zijn. In deze fase gaat men ook na

welke personen aanwezig moeten zijn in de vergadering van de verschillende stappen van de

geaggregeerde planning.


5.3.1 Leidinggevend persoon

Het is voor elk proces belangrijk, en zeker ook voor geaggregeerde planning, dat er een

leidinggevend persoon wordt aangeduid. Een essentiële eigenschap van deze leidinggevende

persoon is dat hij een voorvechter, verdediger is van de geaggregeerde planning. De manager van

geaggregeerde planning is namelijk de persoon die er moet voor zorgen dat de geaggregeerde

planning voortdurend onder de aandacht wordt gebracht van het topmanagement. Hij is ook de

cruciale persoon voor het opheffen van hindernissen en voor het ondersteunen van de mensen die

instaan voor de dagelijkse exploitatie van het proces (Wallace T.F., 2000).

5.3.2 Geaggregeerde planning verantwoordelijke

Voor elk proces is er een verantwoordelijke die instaat voor de implementatie van het proces op

het werkterrein. Deze persoon evolueert vaak mee met het proces en wordt zo de autoriteit binnen

de onderneming met betrekking tot geaggregeerde planning. Deze opdracht houdt meestal geen

voltijdse dagtaak in.

De persoon die verantwoordelijk is voor de geaggregeerde planning moet een goede kennis

hebben van wat zich afspeelt in de onderneming. Zo moet hij vertrouwd zijn met de mensen, de

producten, de processen en de klanten van het bedrijf. Het is dus niet aangewezen om een persoon

van buiten de onderneming aan te stellen voor de geaggregeerde planning (Wallace T.F., 2000).

5.3.3 Samenstelling van de vergaderteams

Voor elke stap van de geaggregeerde planning moeten er vergaderteams worden samengesteld. De

personen die aanwezig dienen te zijn bij de eerste drie stappen van hoofdstuk vier zijn reeds in

vorige hoofdstukken naar voor gekomen. Deze drie stappen komen ook meestal overeen met

aparte departementen binnen de onderneming. De twee belangrijkste functies die hierbij moeten

ingevuld worden zijn de demand planner in stap 2 en de supply planner in stap3. Voor de laatste

twee stappen is het minder duidelijk welke personen moeten betrokken worden in deze fases van

het proces (Palmatier G. E. en Crum C., 2003).

In figuur 5.2 is samengevat welke personen deelnemen aan de laatste twee stappen van de

geaggregeerde planning. In de linkerhelft van de figuur staan de personen die verplicht aanwezig

moeten zijn bij de finale vergadering van de geaggregeerde planning. De eerste persoon die hier


op de lijst staat is de general manager. Zoals reeds eerder is opgemerkt speelt de general manager

een belangrijke rol. Hij is de persoon die ervoor zorgt of de geaggregeerde planning al dan niet

succesvol is. Eenmaal de general manager zich volledig inzet voor geaggregeerde planning, zullen

de andere deelnemers aan dit proces dit ook doen (Wallace T.F., 2000).

De leden van voorbereidende vergadering van de geaggregeerde planning komen uit de

rechterkant van de figuur. Soms is het ook nuttig dat sommige van deze personen hun opwachting

maken in de finale vergadering van de geaggregeerde planning. Deze personen beschikken

immers over de nodige expertise met betrekking tot detailgerelateerde problemen. Wanneer reeds

op voorhand is geweten dat men meer informatie over bepaalde details wil weten, dan kunnen de

gewenste personen uitgenodigd worden om deel te nemen aan de finale vergadering. Het is ook

niet steeds nodig dat deze personen de hele duur van de finale vergadering aanwezig zijn.

Wanneer de inbreng van deze personen slechts beperkt is in relatie tot de ganse vergadering dan

kan men de persoon slechts voor een specifiek onderdeel van de vergadering uitnodigen (Wallace

T.F., 2000).

Verplichte deelnemers aan de finale vergadering Mogelijke deelnemers aan de finale vergadering General manager Verkoop Verkoopsmanager

Klantenservicemanager Logistiek manager Manager vraagbeheer

Marketing Marketingmanager

Hoofd van de vraagvoorspelling Productmanager

Productie Productiemanager

Fabrieksmanager Master scheduler Aankoopmanager Kwaliteitsmanager

Financiën Financiënmanager

Budgetmanager Manager kostencalculatie

Personeel Personeelsmanager

Speciale projecten De geschikte managers

Figuur 5.2: Deelnemers aan de vergaderingen van de laatste stappen van de geaggregeerde planning

(Wallace T.F., 2000)

Het valt wel op te merken dat de onderstaande figuur slechts een indicatie is, ondernemingen

kunnen andere benamingen gebruiken voor de functies die hier bedoeld worden. Ook is het

mogelijk dat niet alle functies in een bedrijf voor komen of dat bepaalde functies door één en


dezelfde persoon kunnen uitgevoerd worden. Verkoop en Marketing kan bijvoorbeeld de

verantwoordelijkheid zijn van één manager. Anderzijds kunnen er, vooral in grote

ondernemingen, meerdere personen zijn met dezelfde functie. Zo kunnen er bijvoorbeeld drie of

vier productmanagers zijn.

Belangrijk is dat men bij de samenstelling van de teams de juiste mix vindt tussen macht en

kennis zo dat men tot de best mogelijke beslissingen komt. Dit is vooral cruciaal wanneer een

onderneming in een periode van veranderingen en moeilijkheden zit (Wallace T.F., 2000).

5.4 Het instellen van de productfamilies

Het belang van productfamilies en de verschillende niveaus waarop men kan werken in een

onderneming, werd reeds eerder besproken. In de volgende paragrafen vind je dan ook eerder een

opsomming van meer praktische kanttekeningen.

De eerste bemerking die belangrijk is in deze context houdt verband met het aantal

productfamilies. Volgens Robert Tearnan is het cruciaal om niet meer dan een tiental

productfamilies te hebben, dit is nodig omdat de geaggregeerde planning een instrument is

van het topmanagement. Het is bekend dat topmanagers typisch mensen zijn met een drukke

agenda en weinig tijd. Daarom is het nodig dat er niet te veel in detail gewerkt wordt bij een

geaggregeerde planning. Het is aangeraden om een productfamilieaantal tussen de zes en de

tien aan te houden.

Bemerking twee handelt over hoe men productfamilies kan selecteren. In dit opzicht werd reeds

aangehaald dat men kan gebruik maken van de “frons”-test (supra blz. 19). De verschillende

opties volgens de welke men de producten van een onderneming kan opsplitsen werden echter

nog niet aangehaald. De mogelijke keuzes zijn:

-Producttype

-Productkarakteristieken

-Productgrootte

-Merk

-Marktsegment

-Klant

Fundamenteel bij het instellen van de productfamilies is de manier waarop de onderneming in

interactie treedt met de markt (Wallace T.F., 2000).


Voor sommige productcategorieën is het nodig om uiterst bedachtzaam te werk te gaan. Onder

deze categorieën vallen vervangonderdelen, “nood”-orders en nieuwe producten.

Vervangonderdelen behoren gewoonlijk tot de productfamilie die ze ondersteunen. Soms kan het

zijn dat de vraag naar vervangstukken de vraag naar het product, waar deze vervangstukken deel

van uitmaken, overtreft. Voor een dergelijk onderdeel kan het noodzakelijk zijn dat men een

aparte productfamilie opricht. Dit is ook het geval wanneer het product zelf niet meer wordt

geproduceerd maar de vervangstukken nog wel (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

“Nood”-orders zijn orders die de gewone werkwijze en levertijd niet kunnen afwachten, ze

moeten sneller worden afgehandeld dan normale orders. De manier om deze efficiënt in de

geaggregeerde planning in te werken is via een afzonderlijke productfamilie. Het is mogelijk om

voor deze familie een vraagvoorspelling te maken waardoor men met de “nood”-orders gaat

rekening houden bij het plannen (Palmatier G. E. en Crum C., 2003).

Nieuwe producten worden meestal in een individuele productfamilie ondergebracht ook wanneer

ze perfect in één van de bestaande productfamilies passen. Het afzonderlijk opnemen van nieuwe

producten in productfamilies bevordert immers het inzicht ten aanzien van deze producten. Op

deze manier wordt ervoor gezorgd dat nieuwe producten besproken worden in de vergaderingen

van de geaggregeerde planning (Wallace T.F., 2000).

Eenmaal de organisatie en structuur achter de geaggregeerde planning vastliggen, is het nodig om

een adequaat rapportering- en discussieraamwerk op te stellen. In de vorige hoofdstukken werd

reeds meerdere malen gebruik gemaakt van spreadsheets, deze kunnen ook aangevuld worden met

allerlei grafieken zoals staafdiagrammen en cumulatieve grafieken. Het voordeel van de

spreadsheets is dat ze makkelijk te verspreiden zijn en de interpretatie ervan vlug kan gebeuren

(Vollmann T.E., 2005). Met de huidige software is ook de “what-if” analyse slechts een zeer

kleine inspanning.

5.5 De spreadsheet voor de geaggregeerde planning

Het nemen van een beslissing wordt vergemakkelijkt wanneer informatie overzichtelijk wordt

voorgesteld zodat de gevolgen van eventuele acties onmiddellijk zichtbaar zijn en dat

alternatieven op een eenvoudige manier geëvalueerd kunnen worden. “ Data moet transparant

zijn.“ volgens Oliver Wight. Dit betekent dat de gebruikers van informatie de data moeten

begrijpen en weten waar deze data vandaan komen.


Degelijk data management is een kritische succesfactor voor geaggregeerde planning.

Ondernemingen die worstelen met hun geaggregeerde planning zijn vaak ondernemingen die er

niet in slagen om een spreadsheet te ontwikkelen op basis waarvan het management vlot

beslissingen kan nemen (Tearnan R., 2002). Een typisch kenmerk die hierbij naar voor komt is dat

elke afdeling zijn eigen spreadsheet heeft, maar men er niet in slaagt om deze te integreren in één

enkele spreadsheet.

Eerder werd reeds ingegaan op een prototypeoplossing met een bijhorende spreadsheet (supra blz.

22), ook figuur 4.4 is een voorbeeld van een dergelijke spreadsheet (supra blz. 49). Hetgeen volgt,

is een diepgaandere bespreking van wat er verwacht wordt van een spreadsheet voor

geaggregeerde planning. In het kader van het opstellen van een geaggregeerde planning, zijn er

drie types van informatie die van belang zijn:

1. Informatie over de prestaties in het verleden.

2. Informatie over de huidige prestaties.

3. Informatie over de toekomstige plannen.

Al deze data nodig om een beslissing te nemen voor een productfamilie moet dadelijk beschikbaar

zijn en voorgesteld worden in één enkel rapport (Ling R.C. en Goddard W.E., 1988).

Algemeen gezien kan de spreadsheet van geaggregeerde planning samengesteld zijn uit vijf

onderdelen. Deze zijn het verkoopsplan, productieplan, voorraad, orderreserves en verzendingen.

Op de figuur is ook een lijn te zien met het label “vandaag”, links van deze lijn is de informatie te

vinden die betrekking heeft op het verleden. Meestal voorziet men in de informatie van de drie

laatste maanden voor “vandaag”. Rechts van deze lijn komt de toekomstplanning voor de rest van

de planningshorizon. Daarvoor gebruikt men veelal een periode van twaalf maanden.

Tussen de verschillende segmenten in de spreadsheet zijn veel gelijkenissen alsook een aantal

verschilpunten. In de bespreking die volgt, zal elk segment afzonderlijk onder de loep genomen

worden. Als eerste in de bespreking en in de spreadsheet komt het verkoopsplan. Het

verkoopsplan is samengesteld uit zes rijen. De eerste rij van het verkoopsplan bevat de verkopen

van het vorige jaar. Hierna volgt de rij met het budget of jaarlijks businessplan waarin de

verwachte verkopen geboekt zijn. De rij “Huidig” is opgebouwd uit de cijfers van het

goedgekeurde verkoopsplan uit de vorige periode. “Plan” is de rij waarin de cijfers komen die

gebaseerd zijn op de meest recente verwachtingen van de verkopers en marketeers.

Het is logisch dat in de eerste drie kolommen van deze rij geen voorspellingen staan maar wel de

werkelijke verkopen van de voorbije drie maanden. Op basis hiervan worden de vijfde en de zesde


rij van het verkoopsplan berekend. Deze bevatten respectievelijk de afwijking van de werkelijke

verkopen ten opzichte van het businessplan en het cumulatieve verschil.

Het tweede onderdeel van de spreadsheet voorziet in de informatie omtrent het productieplan. Dit

deel van de tabel bestaat eveneens uit zes rijen, waarvan er zes overeenkomen met deze van het

verkoopsplan. Een eerste rij bevat het businessplan. Daarna een tweede rij die de

productiegegevens van de vorige officiële planning omhelzen. Hierop volgt een rij met de

voorstellen van productie voor de volgende maanden. Voor de eerste drie kollommen van deze rij

geldt terug dat ze de werkelijke productie weergeven in plaats van voorspellingen. De vierde rij is

de rij die afwijkt ten opzichte van het verkoopsplan. Deze rij bevat de hoeveelheden die nog

beschikbaar zijn voor boeking en bekomt men door van het productieplan de reeds geboekte

orders in mindering te brengen. Het productieplan wordt net als het verkoopsplan afgesloten met

de rijen “Verschil” en “Cumulatief verschil”. Ook hier is de afwijking het verschil tussen de

werkelijke output en het budget.

De derde sectie van het rekenblad handelt over de voorraad afgewerkte producten. Weerom

worden de rijen “Budget”, “Huidig”, “Plan” en “Verschil” weergegeven. In deze rijen vindt men

dezelfde informatie terug als bij de vorige twee segmenten maar nu toegespitst op de voorraden.

De rij “Plan” wordt bekomen door bij de eindvoorraad van de vorige maand de geplande

productie op te tellen en de geplande verkoop af te trekken. De vijfde rij, “ Voorraadobjectief”,

weerspiegelt de voorraad uitgedrukt in tijdseenheden. Een voorraadobjectief wordt berekend door

de voorraadhoeveelheid te delen door een verkoopssnelheid (zoals het aantal verkopen per maand

of per dag).

Als vierde rubriek kan men de orderreserves plaatsen. In een make-to-stock omgeving gaat het

dan ook om echte reserves voor toekomstige orders. Aangezien verondersteld wordt dat het

boeken van een order en de verzending ervan terzelfder tijd gebeuren. Bij een make-to-order

onderneming ligt dit enigszins anders. Hier kan het voorkomen dat boekingen en verzendingen

niet in de zelfde maand plaatsvinden. Daarom gaat men dergelijke boekingen omrekenen naar

orderreserves. Het zijn dus reserves aan orders die reeds geboekt zijn maar nog niet geproduceerd.

Ook in dit deel van de spreadsheet vinden we de klassieke rijen als budget, huidig, plan en

verschil terug, aangevuld met een rij geboekte orders.

Het afsluitende segment van de spreadsheet is het segment “Verzendingen”. Hier vinden we

opnieuw de rijen “Budget”, “Huidig”, “Plan”, “Verschil” en “Cumulatief verschil”. De


betekenissen van deze rijen zijn gelijkaardig aan diegene die reeds gegeven zijn. Zo stelt

“Budget” het verwachte aantal verzendingen van het komende jaar voor.

“Huidig” is de rij waarin de goedgekeurde planning van de vorige maand wordt geprojecteerd.

“Plan” geeft weer wat de verwachte verzendingen zullen zijn op basis van de planning van

verkopen en productie. “Verschil” is het glijdende verschil tussen de vorige drie maanden van

“Planning” en “Businessplan”. “Cumulatief verschil” is het geaggregeerde van “verschil”.

Voor elke maand wordt ook het aantal werkdagen weergegeven. Zo zijn de data beter te

begrijpen. Een maand met meer werkdagen zal namelijk aanleiding geven tot een groter volume.

Voor de voorstelling van de gegevens in de spreadsheet van de geaggregeerde planning kunnen

ondernemingen kiezen uit een aantal alternatieven. De twee meest vanzelfsprekende

voorstellingmethoden zijn geldeenheden en productiehoeveelheden.

Bij deze algemene vorm van de spreadsheet zijn nog een aantal opmerkingen te maken (Wallace

T.F., 2000).

1. Bij het invoeren van de spreadsheet is het best dat men voorkomt dat men overladen wordt

met gegevens, soms kan het lijken alsof sommige data in de spreadsheet thuishoren en

worden deze data er dan ook gemakkelijk aan toegevoegd. Het is echter aan te raden om

het zo simpel mogelijk te houden in het begin. Pas later wanneer men beter overweg kan

met de geaggregeerde planning, kan de extra data in de spreadsheet verwerkt worden.

2. Voor een make-to-stock onderneming is het niet nodig om de rubriek orderreserves in hun

spreadsheet op te nemen. Aangezien de orderreserves in een dergelijke omgeving

overeenkomen met de voorraden aan product voor toekomstige orders. De derde en de

vierde rubriek zoals ze hierboven zijn beschreven kunnen dus in één en dezelfde rubriek

ondergebracht worden.

3. Deze opmerking is gelijkaardig aan de vorige maar handelt over make-to-order

ondernemingen. Bij een make-to-order onderneming is het segment voorraad afgewerkt

producten zinloos aangezien men in een dergelijke omgeving niet op voorraad produceert.

Ook hier kunnen dus de derde en vierde rubriek samengenomen worden in één rubriek

namelijk de rubriek orderreserves.

Met deze opmerkingen over de spreadsheet wordt het deel van de algemene voorbereiding voor

het starten van een geaggregeerde planning afgesloten. In de volgende fases van het

implementatiepad begint nu het eigenlijk werk wat betreft het geaggregeerde plannen. De


volgende stap van de implementatie is nu immers het opzetten van een pilootversie van de


5.6 Het opstarten van een geaggregeerde planning bij 1 of 2 productfamilies

Hier begint dus het eigenlijke geaggregeerde plannen. In de vorige stappen zijn de algemene

maatregelen getroffen om het geaggregeerde planningsproces mogelijk te maken. Bij de aanvang

is het aan te raden om slechts met een beperkt aantal (één of twee) productfamilies te beginnen,

zodat men niet bedolven wordt onder de data en het werk dat verband houdt met de geaggregeerde

planning (Wallace T.F., 2000).

Een volgende stap is dan om te bepalen welke productfamilie men gaat gebruiken in de

pilootuitvoering. Als pilootproductfamilie is het interessant om noch de moeilijkste noch de

makkelijkste te kiezen. De gulden middenweg zal ervoor zorgen dat men het meeste opsteek bij

het opzetten van de geaggregeerde planning. Wanneer men als pilootfamilie echter de keuze

maakt om de moeilijkste te gebruiken, zal dit ervoor zorgen dat de geaggregeerde planning

moeilijk op gang zal komen. In deze fase is het echter nog niet de bedoeling om direct grote

resultaten te boeken. Men moet er alleen naar streven om het proces operationeel te maken. Als

men start met de makkelijkste of minst beduidende productfamilie van de onderneming dan is het

mogelijk dat de mensen in de onderneming moeilijk warm te maken zijn voor de geaggregeerde

planning.

De gulden middenwegkeuze valt op één of twee van de belangrijke productfamilies die geen

bijzonderheden bezitten. Waarom er twee pilootfamilies kunnen bestaan, is dat de onderneming is

opgebouwd uit twee totaal verschillende delen. Als men dan de geaggregeerde planning slechts op

één productfamilie toepast wordt ook maar één deel van de onderneming in het proces betrokken.

Dus de beide productfamilies zijn noodzakelijk om de ganse onderneming bij de geaggregeerde

planning te betrekken.

Na dat beslist is welke de pilootproductfamilies zijn kan men het proces dat onder hoofdstuk 4 is

beschreven uitvoeren.

1. Afsluiten van de vorige maand voor de pilootproductfamilie en het invullen van de spreadsheet

met de geüpdate data.

2. Het vraagbeheer en de vraagvoorspellingen worden uitgevoerd voor de pilootproductfamilie.


3. De capaciteitsplanning uitoefenen voor de pilootproductfamilie en zien hoe aan de

voorspellingen het best kan voldaan worden.

4. en 5.De vergaderingen voeren om het proces van de geaggregeerde planning voor de

pilootproductfamilie af te sluiten.

Wanneer dit alles achter de rug is, zit de eerste cyclus van de geaggregeerde planning erop. Dit is

het begin en nog niet alles loopt gesmeerd. Eens men echter het proces beter leert kennen, zal er

snel beterschap te merken zijn en vooruitgang geboekt worden.

5.7 Het ontwikkelen van een beleidslijnen die afgestemd zijn op de geaggregeerde

planning

Het opstellen van een uitgebreid reglement voor de geaggregeerde planning is niet noodzakelijk.

Toch is het interessant om de beleidslijnen op papier te zetten. Daarin dienen de volgende zaken

in opgenomen te worden:

− de doelstellingen.

− een beschrijving van de verschillende stappen van het proces.

− de deelnemers aan de verschillende stappen.

De beleidslijnen kunnen ook een bepaling bevatten met betrekking tot de datums waarop de

verschillende vergaderingen plaatsvinden. Het op voorhand bekend maken van dergelijke datums

zorgt ervoor dat de personen in de onderneming hiermee kunnen rekening houden zodanig dat de

aanwezigheden in de vergaderingen van de geaggregeerde planning gemaximaliseerd worden


5.8 Veralgemeen de geaggregeerde planning naar alle productfamilies

Eenmaal het goed vlot met de geaggregeerde planning van de pilootproductfamilies kan er

overgeschakeld worden naar een geaggregeerde planning die alle productfamilies van de

onderneming omvat. In deze fase van de implementatie vallen alle stukken van de puzzel in

elkaar. Vanaf nu is het ook mogelijk om de financiële planning van de volledige onderneming op

te stellen. Op het einde van deze fase draait de geaggregeerde planning op volle toeren.

Er wordt aangeraden om de overschakeling naar de resterende productfamilies in verschillende

stappen plaats te laten vinden. Zo wordt de werklast die hiermee gepaard gaat, gespreid. Ook de


kans op problemen en fouten is kleiner. Bijkomende voordelen van deze werkwijze is dat men het

proces geleidelijk aan kan optimaliseren en de spreadsheet stapsgewijs kan opgeschoond worden


5.9 Automatiseren van de geaggregeerde planning

Voor de meeste bedrijven is dit een zeer belangrijke stap in de implementatie. Er is slechts een

zeer kleine minderheid van de bedrijven die aan deze stap weinig of geen aandacht moeten

besteden. De bedrijven waarvan sprake beschikken reeds over alle benodigde data in hun

informatiesysteem en kunnen deze data rechtstreeks invoeren in een geaggregeerde

planningmodule. Niet alle onderneming genieten echter van deze gunstige omstandigheden. Het

aanpassen van een informatiesysteem vergt enige tijd. Waardoor het kan voorvallen dat bij de

pilootproductfamilies de spreadsheet manueel aangevuld moeten worden om geen verdere

vertragingen op te lopen. Op deze manier worden de betrokkenen ook meer vertrouwd met de

spreadsheet en de informatie die erin verwerkt is (Wallace T.F., 2000).

Oliver Wight komt tot de vaststelling dat een belangrijke vertragende factor van de geaggregeerde

planning het onvermogen is om tot bruikbare informatie te komen vroeg in het implementatiepad.

Bij de keuze van de geaggregeerde planningssoftware moet men rekening houden met de

volgende factoren (Tearnan R., 2005):

• De module moet de invoer en/of aggregatie van alle benodigde data voor een effectieve

geaggregeerde planning toelaten en mag niet begrensd worden door de gegevens van het

reeds aanwezige informatiesysteem.

• De module moet ook bekwaam zijn om zowel kwantitatieve als kwalitatieve informatie te

verstrekken.

• De module moet de beoogde informatie samenvatten in effectieve grafische presentaties

zodat het nemen van beslissingen vergemakkelijkt wordt.

• De module moet een effectieve presentatie van de verschillende stappen van de

geaggregeerde planning mogelijk maken evenals van de benodigde prestatiemaatstaven.

Zoals reeds eerder opgemerkt, is de kans op mislukking groter wanneer snelle resultaten

uitblijven. Vandaar dat men zo vlug mogelijk moet beschikken over het juiste informatiesysteem.


5.10 Continuous improvement

De ideale geaggregeerde planning is veelal een utopie. Men kan er wel naar streven dit ideaal zo

dicht mogelijk te benaderen. Om dit mogelijk te maken, kunnen ondernemingen een evolutiepad

volgen (Lapide L., 2005). Hierbij vertrekt men van de beoordeling van de geaggregeerde planning

zoals ze is. Daarna vergelijkt men dit proces met hetgeen men als ideaal beschouwd en stelt men

een plan op om de vastgestelde hiaten zo goed als mogelijk op te lossen. In het kader van dit

evolutiepad stelt Larry Lapide een maturiteitsmodel (figuur 5.3) voor van het geaggregeerde

planningsproces. Dit maturiteitsmodel kan als basis gebruikt worden om innovaties door te

voeren. Het model is opgebouwd uit vier stadia:

• Marginaal proces

• Rudimentair proces

• Klassiek proces

• Ideaal proces

Figuur 5.3: Het maturiteitsmodel van L. Lapide (Lapide L., 2005)

Elk stadium wordt besproken in termen van de frequentie van vergaderen, balanceren van vraag

en aanbod en de gebruikte software.


Stadium 1: Marginaal proces:

Een dergelijk geaggregeerd planningsproces is minder formeel en vindt slechts sporadisch plaats,

vaak wordt het ook gekenmerkt door een chaotisch karakter. Zelfs wanneer de vergaderingen

vooraf vastliggen, worden ze vaak geannuleerd omdat de deelnemers er het belang niet van inzien.

Vaak is het management niet betrokken bij de geaggregeerde planning en is de geaggregeerde

planning ook geen geïntegreerd proces. Het vraagbeheer maakt enkel plannen in hun eigen

belang, er wordt niet gepoogd om een consensus te bereiken tussen verkoop en productie. Het

gevolg is dat er ook een grote verscheidenheid aan productieplannen is waarbij men weinig

moeite doet om deze op mekaar af te stemmen. Hiervoor is ook weinig software nodig. Elk

departement en zelfs elke persoon kan zijn eigen spreadsheet gebruiken om de geïsoleerde

plannen te ontwikkelen.

Ondernemingen die zich in stadium 1 bevinden, moeten evolueren naar een stadium 2 proces. Dit

kunnen ze bereiken door een formeler proces te creëren waaraan iedereen wil meewerken. Ook

moet men meer eenheid brengen in de gebruikte spreadsheets.

Stadium 2: Rudimentair proces:

Ondernemingen met een stadium 2 geaggregeerde planning hebben wel een formele planning

maar niet iedereen is ten volle geëngageerd, we kunnen dus niet spreken van een echt geïntegreerd

proces. Er worden regelmatig interfunctionele vergaderingen georganiseerd om vraag en aanbod

op elkaar af te stemmen, maar de aanwezigheid voor deze vergaderingen wordt als optioneel

beschouwd. Er is ook nog steeds geen geïntegreerde software, vaak vindt er ook geen feedback

plaats van productie naar verkoop over de haalbaarheid van het verkoopsplan.

De ondernemingen die zich in deze situatie bevinden, kunnen evolueren naar het volgende

stadium door te voorzien in een grotere betrokkenheid van het management. Hierdoor zullen de

anderen binnen de onderneming de geaggregeerde planning ook serieuzer nemen en zich meer

geëngageerd voelen. Ook moet men trachten om verkoopsplan en productieplan met elkaar te

integreren.

Stadium 3: Klassiek proces

Een stadium 3 geaggregeerde planning volgt grotendeels de richtlijnen zoals deze zijn beschreven

in de voorgaande hoofdstukken. Het gaat om een geïntegreerd proces waarin interfunctionele

teams beslissingen nemen om vraag en aanbod te balanceren. Dit proces wordt ook ondersteund

door een geïntegreerd softwarepakket.

Om zich uiteindelijk tot een stadium 4 proces te ontwikkelen, is het nodig om de frequentie van

plannen te verhogen en om het aantal samenwerkingsrelaties met klanten en leveranciers uit te

breiden.


Stadium 4: Ideaal proces

Dit is een geaggregeerd planningsproces dat in principe nooit kan bereikt worden, maar als

referentie kan gebruikt worden voor hetgeen men dient na te streven. Deze vorm van

geaggregeerde planning is “event-driven”, dit wil zeggen dat de planning aangepast wordt

wanneer er iemand om vraagt of direct als men een onevenwicht vaststelt tussen vraag en aanbod.

Dit houdt in dat men over een systeem moet beschikken die constant vraag en aanbod opvolgen,

waardoor er steeds real-time informatie ter beschikking staat. Een dergelijke geaggregeerde

planningmodule moet ook direct de gewenste personen verwittigen wanneer er moet vergaderd

worden. Het gaat om virtuele vergaderingen via een mondiaal proces zodat niemand hoeft te

reizen om de vergadering te volgen. Naast de mensen van de onderneming zelf zal deze

geaggregeerde planning ook de ondernemingen stroomop- en stroomafwaarts in de supply chain

omvatten, waardoor vraag en aanbod niet alleen binnen de onderneming gebalanceerd wordt maar

ook op het niveau van de ganse supply chain. Een laatste punt waar een ideaal proces zich

onderscheidt, is het feit dat men winst gaat plannen en maximaliseren bovenop het balanceren van

vraag en aanbod (Elbaum S.,2005).

Het doel is dus om voortdurend verbeteringen aan te brengen in het proces van de geaggregeerde

planning. Deze verbeteringen zijn meestal slechts kleine wijzigingen van het bestaande systeem

waardoor men van een continue verbetering spreekt. Bij de geaggregeerde planning moet men

zich concentreren op een interne en externe vorm van continue verbetering. Er zijn twee

hulpmiddelen om deze continue verbetering te ondersteunen (Wallace T.F., 2000). Het eerste

werd reeds vermeld als laatste puntje op de agenda van de afsluitende vergadering (supra blz. 47):

Kritische beoordeling van de geaggregeerde planning. Het tweede hulpmiddel is een vragenlijst

om na te gaan hoe goed de geaggregeerde planning wordt toegepast. Een voorbeeld van een

dergelijke vragenlijst is terug te vinden in bijlage 3.

5.11 Enkele bijzondere situaties

In de voorgaande studie bleef de bespreking beperkt tot make-to-stock en make-to-order

ondernemingen. Maar het is duidelijk dat ondernemingen meestal niet beperkt zijn tot deze

situaties. Ter afsluiting van deze literatuurstudie komen in de volgende paragrafen nog twee

specifieke situaties met hun bijzonderheden kort aan bod.

A. Meerdere productie-eenheden

Het komt frequent voor dat ondernemingen meer dan één productie-eenheid hebben. Dit moet

zich ook in de geaggregeerde planning weerspiegelen.


Wanneer de productiemiddelen binnen een productie-eenheid permanent zijn toegewezen aan één

product dan is het mogelijk om elke productie-eenheid als een subfamilie te beschouwen. Het is

op basis van deze subfamilies dat men de geaggregeerde planning zal voeren tot en met de

voorbereidende vergadering van stap 4. In de afsluitende vergadering werkt men op het niveau

van de productfamilies en wanneer er problemen opduiken, grijpt men terug naar het

subfamilieniveau. Op deze manier kan men nagaan in welke productie-eenheid de oorzaak is van

het probleem.

Ondernemingen waar de productiemiddelen niet permanent zijn toegewezen aan één enkel

product kunnen gewoon gebruik maken van een ruwe capaciteitsplanning. Men moet er wel voor

zorgen dat de previsies gemaakt worden op een niveau dat toelaat om de vraag per productie-

eenheid te bepalen (Wallace T.F., 2000).

B. Assemblage-op-order

Producten in deze categorie worden geassembleerd na het ontvangen van klantenorders met als

fundamenten een aantal basiscomponenten. Deze productievorm ligt dus ergens tussen make-to-

stock en make-to-order. De voorraadniveaus van de afgewerkte producten zal zeer laag zijn. Het

beheersen van de voorraad doet zich voor op het niveau van de basiscomponenten. Deze worden

behandeld als een make-to-stock producten en zullen ook op deze manier worden weergegeven in

de spreadsheet van de geaggregeerde planning (Wallace T.F., 2000).

5.12 Besluit

De implementatie van een geaggregeerde planning vereist de nodige aandacht opdat deze kan

uitgroeien tot een succesvol proces. Alvorens men het geaggregeerde planningsproces kan

uitvoeren moet elke deelnemer weten waar het voor staat en wat het inhoudt. Vandaar dat men

start met een initiële briefing met daaropvolgende opleidingssessies. Eenmaal dit is gebeurd, moet

men ervoor zorgen dat elke functie die noodzakelijk is voor het uitvoeren van de geaggregeerde

planning is ingevuld en dat de structuur achter de geaggregeerde planning aanwezig is.

Als al deze voorbereidende stappen beëindigd zijn kan men uiteindelijk beginnen met het

toepassen van de geaggregeerde planning. Hierbij wordt aangeraden om te starten met een

beperkte basis en eenmaal men het proces goed onder de knie heeft, over te schakelen naar de

ganse onderneming. Het geaggregeerde planningsproces is ook nooit perfect en is steeds vatbaar

voor kleine verbeteringen.

Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 68 -

Hoofdstuk 6: Het onderzoek

6.1 Inleiding

In het empirisch onderzoek wordt besproken in hoeverre geaggregeerde planning zijn ingang heeft

gevonden in de Belgische ondernemingen. Een goed toegepast geaggregeerd planningsproces

draagt immers bij tot een hogere efficiëntie en effectiviteit binnen de onderneming. In de loop van

de literatuurstudie zijn ook een aantal kenmerken naar voren gebracht die belangrijk zijn bij het

voeren van een geaggregeerde planning.

6.2 Methode

6.2.1 Specifieke onderzoeksvragen

Het onderzoek werd uitgevoerd aan de hand van een enquête die werd opgesplitst in drie delen.

Het eerste deel heeft de bedoeling om de penetratie van het geaggregeerde planningsproces na te

gaan. Ten tweede behandelt de enquête de kenmerken van het geaggregeerde planningsproces en

de invloeden ervan. Deze kenmerken komen allen aan bod in de literatuurstudie. En als laatste

deel wordt getracht de redenen te achterhalen voor het niet bezitten van een geaggregeerde

planning.

6.2.2 Populatie en Steekproef

Het steekproefkader bestaat uit Belgische bedrijven, waarbij er geen beperkingen worden

opgelegd qua sector. Dit om een zo representatief mogelijk beeld te bekomen van de populatie.

In totaal zijn er 31 ondernemingen ondervraagd met een zelf samengestelde vragenlijst. Wel moet

opgemerkt worden dat de responsgraad laag is (15%), waardoor elke goed ingevulde vragenlijst in

de sample is opgenomen. Dit kan ervoor zorgen dat de representativiteit ten aanzien van de

populatie voor een deel verloren gaat. De ondernemingen die in onze sample zijn opgenomen,

waren bij voorkeur ‘grotere’ bedrijven met meer dan 50 werknemers. Dit omdat geaggregeerde

planning, alhoewel het een reeds lang verspreid begrip is, nog maar recentelijk sterk aan aandacht

heeft gewonnen door de veranderende marktomstandigheden.


6.2.3 Gegevensverzameling

Aan de hand van een zelf opgestelde vragenlijst (bijlage 1.1) zijn de gegevens verzameld met

betrekking tot de geaggregeerde planning in de Belgische bedrijven. De vragenlijst werd

opgesteld na het doornemen van de beschikbare literatuur. In deze enquête wordt de Engelstalige

term ‘Sales and operations planning (S&OP)’ gebruikt in plaats van geaggregeerde planning

omdat verondersteld wordt dat deze term breder verspreid is dan de Nederlandstalige term

geaggregeerde planning. De vragenlijst is gepubliceerd op Internet via het online enquête

softwarepakket Websurveyor, daar dit met de huidige beschikbare middelen de makkelijkste

manier is om druk bezette personen te bereiken.

Doch door de lage responsgraad en door de beperkte tijd waarin dit onderzoek moest uitgevoerd

worden, blijft de significantie beperkt. Maar als basisonderzoek kan het toch een aantal

interessante aanwijzingen opleveren.

In bijlage 1.2 zijn de bedrijven terug te vinden die meegewerkt hebben aan het onderzoek. Om te

beginnen is vertrokken van de Trends top 10000016 en zijn hieruit een veelvoud van sectoren

geselecteerd. Van al deze sectoren zijn naar gelang de grootte van de sector, de top 30 of top 60

van elke sector geselecteerd. Uit deze top 30 of top 60 zijn daarna willekeurig bedrijven

geselecteerd. Om een goede weerspiegeling van de populatie te bekomen, is het noodzakelijk dat

elk lid van de populatie een even grote kans heeft om geselecteerd te worden. Maar door de

toegepaste manier van werken wordt dit niet verzekerd, want de onderneming die niet onder de

top 30 of top 60 vallen, hebben geen kans om gekozen te worden. Ook de willekeurige manier van

selecteren door de onderzoeker kan aan subjectiviteit onderworpen zijn.

Na de selectie van de ondernemingen werden deze aangeschreven op het algemene

E-mailadres. De e-mail was voorzien van een begeleidende brief (bijlage 1.1). Door de lage

responsiegraad op deze e-mails, is er daarna overgeschakeld op een persoonlijke aanpak. In de

Trends top 100000 zijn ook de telefoonnummers van de bedrijven vermeld. Voor het bekomen

van de nodige antwoorden werden de bedrijven opgebeld met de vraag of ze bereid waren om deel

te nemen aan de enquête. Dit leverde uiteindelijk een betere respons op. Alhoewel deze nog steeds

vrij beperkt was, werden op deze manier toch het vereiste aantal antwoorden bekomen.

16 http://www.trendstop.be


6.2.4 Gegevensanalyse

Aan de hand van de vragenlijst worden gegevens verzameld met betrekking tot het al dan niet

toepassen van geaggregeerde planning. De vragenlijst (bijlage 1.1) is opgedeeld in vijf

onderdelen. Sectie A handelt over de typering van de onderneming en de respondent. Sectie B

analyseert de kenmerken van het geaggregeerde planningsproces. Sectie C heeft te maken met de

invoering en de applicatie van de geaggregeerde planning. In sectie D volgt een bespreking van de

invloed op de resultaten met betrekking tot de invoering van een geaggregeerd planningsproces en

ten slotte in sectie E worden vragen gesteld rond het niet hebben van een geaggregeerde planning.

Voor het beantwoorden van de vragenlijst wordt vooral gefocust op mensen die tot het

management van een onderneming behoren. Aangezien zij de personen zijn die het meest actief

bij de geaggregeerde planning betrokken zijn.

In de vragenlijst wordt elke vraag voorafgegaan door een letter en een cijfer. Aan de hand van

deze letter- en cijfercombinaties zijn de data in SPSS ingegeven. Indien de vraag uit meerdere

delen bestaat wordt aan deze combinatie nog een cijfer toegevoegd. Zo bestaat vraag A3

bijvoorbeeld uit drie deelvragen. Ook kan er op sommige vragen meer dan één antwoord worden

aangeduid. Het gaat hier om verschillende variabelen waarvoor ook een extra teken wordt

bijgevoegd bij de vraag. Een voorbeeld hiervan is vraag B9. Nadat de verzamelde gegevens zijn

ingegeven, zijn met behulp van het softwareprogramma SPSS 14.0 statistische analyses

uitgevoerd. Bij het refereren naar de vragen uit de vragenlijst (bijlage 1.1) wordt enkel nog de

vraag met letter- en cijfercombinatie opgegeven, zonder telkens opnieuw te verwijzen naar bijlage

1.1. Hypothesen worden telkens getoetst op een significantieniveau van 5%. Dit wil zeggen dat

men zich met 95% zekerheid kan uitspreken over de bekomen resultaten.

De vragenlijst bevat voornamelijk vragen waarvan de antwoordmogelijkheden beperkt zijn tot

dichotome variabelen (ja/neen). Dit werd gedaan om het invullen van de enquête zo eenvoudig

mogelijk te houden en om ervoor te zorgen dat men een duidelijk standpunt moet innemen,

waardoor een duidelijke zwart/wit visie wordt bekomen. Het nadeel hiervan is dat er slechts over

nominale schalen beschikt wordt, waarvoor de analysetechnieken beperkt zijn in vergelijking met

ordinale of intervalschalen. De geëigende maat voor de centrale tendens, het ‘meest typische’

antwoord, is in een dergelijke schaal de modus: de meest voorkomende keuze. Dit alles zorgt

ervoor dat het onderzoek qua statistische analysetechniek beperkt blijft tot de Chi kwadraattest

(De Pelsmacker P. en Van Kenhove P., 2002).


6.3 Resultaten en interpretatie

6.3.1 Situatie omtrent geaggregeerde planning in België

Zoals de titel van deze scriptie aangeeft, is het de bedoeling om na te gaan hoe het zit met de

geaggregeerde planning in België. Vanuit dit standpunt wordt dan ook vraag B1 gesteld. Hieruit

blijkt dat 61% positief antwoord op deze vraag en 39% negatief (figuur 1). Hieruit zou men

kunnen besluiten dat geaggregeerde planning zijn ingang in België reeds redelijk goed heeft

gevonden, maar niets is minder waar. Wanneer de resultaten echter worden bekeken door een

onderverdeling te maken naar grootte van de ondernemingen, dan komt men tot een gans ander

inzicht. Als criteria voor de grootte van de onderneming wordt het aantal werknemers gebruikt.

Op basis hiervan worden de ondernemingen opgedeeld in drie groepen namelijk de

ondernemingen met meer dan 50 en minder dan 100 werknemers, ondernemingen met een

werknemeraantal tussen de 100 en de 500 en de ondernemingen met meer dan 500 werknemers.

Deze onderverdeling komt overeen met de indeling die het VBO17 hanteert (Statistieken VBO

oktober 200518).

Wordt er in uw onderneming gebruik gemaakt van geaggregeerde planning?

neen , 39%

ja, 61%

neen

ja

Figuur 6.1: Bekomen verdeling van de geaggregeerde planning in België. (eigen voorstelling)

17 Verbond van Belgische ondernemingen. 18 http://www.vbo-feb.be/index.html?page=90


De trend die dan is vast te stellen, is dat het percentage het laagst is bij de kleinste ondernemingen

en het hoogst bij de grootste ondernemingen (figuur 2). Daartegenover staat het feit dat men in

België het grootste percentage van de ondernemingen in de onderzochte populatie aantreft in de

eerste groep (50%) en slechts een beperkt percentage (8%) in de laatste groep. Waaruit dus kan

besloten worden dat geaggregeerde planning nog een ruime progressie kan maken in België.

Wel moet hierbij opgemerkt worden dat deze trend statistisch niet significant (Sig. 0,133)

aangetoond is. Ook mag de opmerking onder het kadertje ‘chi-square tests’ niet uit het oog

verloren worden (bijlage 2.1.1). Wanneer bij deze opmerking het aangegeven percentage hoger is

dan 20 (66,7%) dan wijst dit erop dat ofwel groepen moeten worden samengenomen of dat de

vaststellingen zouden geverifieerd moeten worden aan de hand van onderzoek op grotere schaal.

Bij dergelijke kleine waarden is het ook beter om de waarde van de Fisher’s Exact Test te

beschouwen19. De significantie die hier terug te vinden is, is licht hoger dan die van de gewone

chi kwadraattoets maar nog steeds niet hoog genoeg om over een significant verband te spreken

(Sig. 0,127) (bijlage 2.1.1).

Aantal werknemers Geaggregeerde planning Aantal ondernemingen

Tussen 50 en 100 25 % 50 %

Tussen 100 en 500 63 % 42 %

Meer dan 500 86 % 8 %

Figuur 6.2: Bekomen verdeling van de geaggregeerde planning in België naar aantal werknemers (eigen voorstelling)

In de vragenlijst wordt ook geprobeerd om een zicht te krijgen waarom ondernemingen geen

geaggregeerde planning bezitten. Dit gebeurt aan de hand van vragen E1a, E1b en E2. De

voornaamste reden voor de afwezigheid van een geaggregeerde planning is omdat men het

concept niet kent. 75% van de respondenten die geen geaggregeerde planning hebben, antwoorden

negatief op de vraag of ze voor deze enquête al van geaggregeerde planning hadden gehoord. Aan

deze respondenten wordt ook gevraagd of ze van plan zijn zich verder te informeren met

betrekking tot geaggregeerde planning. Hierop antwoordde de helft van de respondenten positief.

19http://www.sussex.ac.uk/its/help/guides/spss2way.shtml: tables with small expected values http://wwwling.arts.kuleuven.ac.be/genling/statistiek/2.htm: beperkingen


6.3.2 De algemene kenmerken van de geaggregeerde planning

Het geaggregeerde planningsproces kent zoveel uitvoeringen als er ondernemingen zijn. Elke

geaggregeerde planning wordt afgestemd op de noden van de onderneming. Daarom is het

interessant om een blik te werpen op de algemene kenmerken van de geaggregeerde

planningsprocessen zoals deze ook in de literatuurstudie zijn terug te vinden.

Een eerste kenmerk dat hiervoor in aanmerking komt is of er een verband bestaat tussen de

geaggregeerde planning en het businessplan. Dit wordt nagegaan met vraag B3. Alhoewel in

hoofdstuk 1 wordt beschreven dat de geaggregeerde planning een essentiële schakel vormt tussen

de strategische planning en het jaarlijkse businessplan antwoordt 21% van de respondenten dat er

geen interactie is tussen de beide. Wanneer er gekeken wordt naar de invloed hiervan op de

effectiviteit van de geaggregeerde planning dan kan er geen significant verband vastgesteld

worden (Sig. 1,000). Naast deze algemene beoordeling kan dit ook uitgesplitst worden naar de

verschillende aspecten waarop de geaggregeerde planning een effect uitoefent. Deze aspecten

komen voor onder D1a voorraadniveau, D1b levertijden, D1c klantenservice, D1d kosten en D1e

winst. Ook op het resultaat naar voorraadniveau, levertijden, klantenservice, kosten en winst toe,

blijkt dit geen invloed te hebben (Sig. >= 0,352) (bijlage 2.2.1).

Een tweede kenmerk komt naar voor in vraag B4, het gaat om de frequentie waarmee het

geaggregeerde planningsproces wordt gevoerd. Het proces dat beschreven wordt in Hoofdstuk 4 is

een maandelijkse cyclus. Maar in Hoofdstuk 3 werd reeds opgemerkt dat men steeds vaker

overschakelt naar een wekelijks proces. Beide cyclussen worden bevestigd in dit onderzoek. 53%

van de respondenten voert een maandelijkse geaggregeerde planning, 37% voert reeds een

wekelijks proces en slechts 10% heeft een proces dat op kwartaalbasis loopt. Omdat bij het

inleidende voorbeeld van Hoofdstuk 2 duidelijk gesteld werd dat een herziening per kwartaal een

te lage frequentie is om een onderneming onder controle te houden, verdelen we deze frequenties

in twee groepen. Namelijk een groep ‘kwartaal’ en een groep met wekelijks en maandelijks

samen. Hierbij is vast te stellen dat er een trend bestaat dat de effectiviteit groter is bij de tweede

groep dan bij de eerste. Deze trend mag volgens de chi kwadraattest zelfs als statistisch significant

beschouwd worden (Sig. 0,034). Maar omdat ook hier het aantal respondenten klein is en met

twee kolommen en twee rijen wordt gewerkt, is het beter om rekening te houden met de waarde

van de Fisher’s Exact Test (Sig. 0,098) (bijlage 2.2.2). Alhoewel de trend niet volledig valt weg te

cijferen, verliest hij hierdoor zijn statistische significantie ten opzichte van het 5%

betrouwbaarheidsinterval.


Een derde karakteristiek die in deze analyse betrokken wordt, is de planningshorizon die toegepast

wordt in de geaggregeerde planning. Ook hier valt waar te nemen dat de planningshorizon die het

meest aangewend wordt, in 37% van de gevallen, deze is die in de literatuurstudie voorkomt

namelijk twaalf maanden. Uit het onderzoek blijkt ook dat een tijdshorizon van zes maand bijna

even vaak gehanteerd wordt (31%). Een tijdshorizon van achttien maanden of twee jaar

daarentegen komt veel minder voor. Ook blijken er ondernemingen te zijn die een

planningshorizon van één maand gebruiken. Op de meeste resultaatsparameters zoals

voorraadniveau, kosten, winst en effectiviteit blijken deze vaststellingen geen statistisch

significante invloed te hebben (Sig. >= 0,40) (bijlage 2.2.3). Wat betreft de invloed op levertijden

komt de trend naar voor dat deze minder positief zijn bij een planningshorizon van één maand en

een planningshorizon van twee jaar. Dit is echter geen statistisch significant verband (Sig. 0,065)

(bijlage 2.2.4). Voor de invloed op de klantenservice wordt hetzelfde verband vastgesteld als bij

levertijden. Ook hier wordt geconstateerd dat bij een planningshorizon van één maand en die van

twee jaar de resultaten minder positief beïnvloed worden, en dit op een statistisch significante

manier (Sig. 0,007) (bijlage 2.2.5).

Uiteindelijk wordt aan de respondenten ook gevraagd of ze hun geaggregeerde planning aanzien

als een proces of als een losstaande vergadering. In de literatuurstudie werd meermaals benadrukt

dat de geaggregeerde planning een proces is en geen eenmalige vergadering. Het merendeel van

de respondenten (63%) bevestigt dit. Ook hier wordt onderzocht of dit een invloed heeft op de

resultaten en de beoordeling van de geaggregeerde planning. Er is echter geen enkel statistisch

significant verband vast te stellen dat er een afhankelijkheid bestaat tussen het aanzien van de

geaggregeerde planning als een proces en de invloed op de resultaten (Sig. >= 0,296) (bijlage

2.2.6).

Bij alle waarden voor de significanties moet opgemerkt worden dat opnieuw gewerkt wordt met

de ‘Fisher’s Exact Test’ omwille van het kleine aantal respondenten. Ook hier geldt dat deze

vaststellingen slechts als een basisstudie kunnen gehanteerd worden en dat deze zouden moeten

geverifieerd worden op grotere schaal.


6.3.3 De betrokkenheid van het management

In de literatuurstudie in hoofdstuk 1 wordt benadrukt dat het belangrijk is dat het management

actief betrokken is bij de geaggregeerde planning. Naar aanleiding hiervan is het interessant om

de verdeling met betrekking tot vraag C1 in beschouwing te nemen (Figuur 3).

Uit dit diagram blijkt dat het vooral de general manager of een andere leidinggevend persoon is

die de onderneming in contact brengt met geaggregeerde planning. Samen zijn ze goed voor iets

meer dan 60%. Een andere belangrijke bron wordt gevormd door de moedervennootschap, en

veelal zal ook hier het topmanagement dit ondersteunen. Hieruit blijkt al dat het management een

essentiële rol speelt bij de geaggregeerde planning.

Hoe is uw onderneming in contact gekomen met geaggregeerde planning?

general manager, 26%

andere leidinggevende ,

38%

moedervennootschap, 26%

consultant, 5%

andere, 5%

Figuur 6.3: Wie brengt ondernemingen in contact met geaggregeerde planning. (eigen voorstelling)

Aan de hand van de vragen C5, D1 en D2 wordt getracht om te achterhalen of de rol van het

management ook in werkelijkheid een invloed heeft op de resultaten van de onderneming. Bij

deze analyse wordt een onderscheid gemaakt tussen ondernemingen waar de general manager niet

deelneemt aan de geaggregeerde planning en deze waar hij wel deelneemt. Algemeen blijkt er een

trend te bestaan die de alternatieve hypothese, dat er een verband bestaat tussen de twee

variabelen, bevestigd. Daar waar de general manager deelneemt aan de geaggregeerde planning,

antwoord 83% van de respondenten dat hun geaggregeerde planning effectief is. Terwijl wanneer

de general manager niet betrokken is bij de geaggregeerde planning slechts 40% vindt dat hun


geaggregeerde planning effectief is. Dit is echter niet statistisch significant vastgesteld (Sig.

0,074). Wanneer ook hier naar de Fisher Exact Test wordt gekeken, blijkt de statistische

significantie nog iets lager te zijn (Sig. 0,117) (bijlage 2.3.1). Ook hier kan men naast deze

algemene beoordeling de opsplitsing maken naar de afzonderlijke aspecten waarop de

geaggregeerde planning een effect uitoefent. Voor wat de invloed betreft op voorraadniveau,

levertijden en klantenservice blijkt er nagenoeg geen statistische significant verband te bestaan

met de rol van het management (resp. Sig. 0,706; 0,523; 0,352) (bijlage 2.3.2). Dit kan het gevolg

zijn van het feit dat de invloed op voorraadniveau, levertijden en klantenservice de meer algemene

resultaten van de geaggregeerde planning zijn, zodat er sowieso een positief effect zal zijn op deze

drie aspecten. Voor de kosten en de winst ligt dit lichtjes anders. Hierbij blijkt er een trend te

bestaan dat in ondernemingen waar de general manager een actieve rol speelt in de geaggregeerde

planning de kosten en winsten vaker (90%) een positief effect ondervinden dan wanneer dit niet

het geval is (60%). Ook in deze gevallen kan men echter niet spreken van een statistisch

significante trend (Sig. 0,099) (bijlage 2.3.3). Weerom moet ook hier aandacht worden besteed

aan de Fisher Exact Test, hierbij blijkt dat de significantie nog licht daalt (Sig. 0,172). Een

mogelijke verklaring voor het bestaan van deze laatste trends is dat het management meer de

nadruk zal leggen op kosten en winst.

6.3.4 De kenmerken van de afsluitende vergadering

In deze paragraaf worden de kenmerken van de afsluitende vergadering besproken en wordt

nagegaan of deze een invloed hebben op de resultaten van de onderneming. Als kenmerken van de

afsluitende vergadering worden beschouwd:

1. het feit of er een agenda bestaat,

2. of er een vaste procedure is voor de vergaderingen

3. hoe lang de afsluitende vergadering duurt.

Deze variabelen zijn terug te vinden in de vragen B6a, B6b en B6c. In de literatuurstudie werd

aangehaald dat het bestaan van een agenda belangrijk kan zijn om er voor te zorgen dat de

aanwezigheden gemaximaliseerd kan worden. Uit het onderzoek blijkt dat ongeveer 60% van de

ondervraagde ondernemingen over een agenda beschikt. Verder beschikt 90% van de

respondenten over een vaste procedure voor de afsluitende vergadering en duren deze

vergaderingen voor het merendeel (ca. 70%) twee uur of meer. Alhoewel deze factoren een

belangrijke invloed uitoefenen op het geaggregeerde planningsproces kan voor geen enkele


eigenschap een statistisch significante invloed op de resultaten van de onderneming gevonden

worden (Sig. >=0,227) (bijlage 2.4.1).

6.3.5 Continuous improvement

In de literatuurstudie werd aangehaald dat de ideale geaggregeerde planning veelal een utopie is.

Daarom moeten ondernemingen er naar streven om voortdurend verbeteringen aan te brengen in

hen geaggregeerde planning. Op basis van de vragen C3, D1 en D2 wordt nagegaan of er een

verband is tussen de duur dat een geaggregeerd planningsproces reeds geïmplementeerd is en de

invloed ervan op de resultaten. Van onze respondenten is 10,5% nog maar net bezig met

geaggregeerde planning, dit wil zeggen minder dan één jaar, 42,1% is al langer dan één jaar de

eigenaar van een geaggregeerd planningsproces en 47,4% bezit reeds langer dan drie jaar een


Opnieuw wordt bekeken op welke onderdelen van vraag D1 dit een invloed heeft. Voor de eerste

factor, het niveau van de voorraad is geen statistisch significant verband vast te stellen (Sig.

0,216) (bijlage 2.5.1). Ook voor de levertijden en de klantenservice kan geen statistisch significant

besluit genomen worden, maar hier valt wel een trend te constateren dat ondernemingen die

langer dan drie jaar een geaggregeerde planning hebben betere resultaten boeken dan

ondernemingen die er nog niet zo lang mee bezig zijn (resp. Sig. 0,099 en 0,133) (bijlage 2.5.2).

Voor de factor winst is het moeilijk om de nulhypothese niet te verwerpen (Sig. 0,053), aldus kan

hier gesteld worden dat de tendens, dat de winst positievere invloeden ondervindt naarmate men

langer over een geaggregeerd planningsproces beschikt, gerechtvaardigd is (bijlage 2.5.3). Ten

slotte is er nog de invloed op de kosten. Voor dit onderdeel valt wel een statistisch significant

verband waar te nemen (Sig. 0,007), naarmate de ondernemingen langer over een geaggregeerde

planning beschikken, ondervinden hun kosten een positievere invloed (bijlage 2.5.4).

Als laatste onderdeel van deze paragraaf wordt bestudeerd of de duur dat een onderneming over

een geaggregeerde planning beschikt een invloed heeft op de algemene beoordeling van de

effectiviteit van deze geaggregeerde planning. Voor deze variabele geldt hetzelfde als voor de

factor winst. Ook hier is het moeilijk om de nulhypothese niet te verwerpen, omdat de

significantie dicht bij 0,05 ligt (Sig. 0,057), dus ook hier kan men stellen dat er een trend bestaat

dat ondernemingen die langer over een geaggregeerde planning beschikken deze als effectiever

beoordelen dan ondernemingen die nog niet zo lang over een geaggregeerde planning beschikken

(bijlage 2.5.5).


Ook hier geldt de opmerking dat er met de Fisher Exact Test gewerkt wordt omdat de Chi

kwadraattoets bij kleine verwachte waarden minder betrouwbare resultaten oplevert.

6.4 Besluit

Uit de studie kan worden afgeleid dat het begrip geaggregeerde planning vooral geïntegreerd is in

grote ondernemingen. Bij de ‘kleinere’ ondernemingen echter is het concept van geaggregeerde

planning nog vrij onbekend. Bij deze bedrijven is dus nog een lange weg te gaan om het concept

van geaggregeerde planning te implementeren. Aangaande de kenmerken van de geaggregeerde

planning is vast te stellen dat wat betreft frequentie en planningshorizon de betere resultaten

bekomen worden met hetgeen we in de literatuurstudie beschrijven. Ook het belang van de

betrokkenheid van het management wordt in deze analyse bevestigd, dit feit komt ook terug in de

casestudies die hierop volgen. Als laatste valt op te merken dat de geaggregeerde planning niet

direct optimaal functioneert maar dat het een proces is dat geleidelijk aan groeit nadat het is

geïmplementeerd.

Aangezien de representativiteit van de steekproef voor de populatie beperkt is, is het niet aan te

raden de bekomen resultaten al te sterk te veralgemenen. Deze scriptie zou echter wel een aanzet

kunnen zijn voor onderzoekers die geïnteresseerd zijn in geaggregeerde planning.

Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 79 -

Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de

praktijk

7.1 Inleiding

Om de theoretische beschouwingen uit de literatuurstudie te toetsen met de praktijk volgen in dit

hoofdstuk twee casestudies van bedrijven die gebruik maken van geaggregeerde planning in hun

bedrijfsvoering. Beide casestudies belichten een ander deel van het geaggregeerde

planningsproces omdat we ze bekijken vanuit het standpunt van twee verschillende functies,

respectievelijk supply planner en financieel directeur. De eerste casestudie concentreert zich op

het planningsaspect van de geaggregeerde planning en op het balanceren van vraag en aanbod

terwijl de tweede casestudie het financiële denken achter de geaggregeerde planning behandelt.

7.2 Casestudie 1: Geaggregeerde planning binnen Shell 20

7.2.1 Situatieschets

De implementatie van het geaggregeerde planningproces in Shell was een initiatief dat gestart is

vanuit het topmanagement. De missie van Shell speelde hierbij een belangrijke rol. Het is

namelijk hun doelstelling om nummer één te zijn en te blijven inzake smeermiddelen. De strategie

die hierbij gehanteerd wordt is om de eerste keuze leverancier te zijn. Dit tracht men te

verwezenlijken door zich te positioneren als een betrouwbare leverancier en goede kwaliteit te

leveren. De cruciale prestatiemaatstaf die hierbij gehanteerd wordt is de “OTIF”-parameter. OTIF

staat voor het percentage van producten dat “on time in full” wordt geleverd. Een hoge OTIF kan

bereikt worden langs twee mogelijke wegen ofwel gaat men aan voorraadopbouw doen, wat geld

kost (dood geld), ofwel moet men trachten te achterhalen wanneer welk product vereist zal zijn.

Dit laatste wordt mogelijk gemaakt door een beter inzicht te verwerven in wat men op

middellange termijn kan verwachten. Hierin ligt ook de cruciale rol van de geaggregeerde

planning als schakel tussen de lange termijn strategie en de operationele uitvoering (zie figuur

7.121).

20 Intrview met De Groote R., supply planner, 17 maart 2006 21 Sales and Operations planning is de engelse vertaling van geaggregeerde planning.


Figuur 7.1: Geaggregeerde planning integreert de lange termijn strategie en de operationele uitvoering.

(Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)

De werkwijze die men bij Shell toepaste voor het invoeren van de geaggregeerde planning was

vergelijkbaar met die van het inleidende voorbeeld in hoofdstuk 2. Er werd weinig aandacht

besteed aan de vraagvoorspelling. De previsies bleven beperkt tot een extrapolatie van historische

gegevens waarbij er geen inbreng was van specifieke informatie zoals promotieacties van

marketing of nieuwe klanten van verkoop. De communicatie tussen de verschillende

departementen was nagenoeg onbestaande (zie figuur 7.2). Het gevolg hiervan was een gebrek

aan controle over de onderneming en nagenoeg geen inzicht in wat de toekomst zou brengen. Een

goede illustratie hiervan was dat “Maintenance” in een onderhoudsstop voorzag net voor een

periode van vakantie. Met als gevolg dat de productie gedurende een lange periode stil lag, eerst

door het onderhoud en daarna door de vakantie. Tezelfdertijd was ook de markt in omvang

toegenomen. Dit alles resulteerde in een onverwacht sterke daling van de OTIF. Het grote risico

dat Shell hierbij liep was dat klanten Shell gingen aanzien als een minder betrouwbare leverancier

en ze hierdoor mogelijks konden afhaken. Dit was in strijd met de ondernemingsstrategie.

Vandaar dat er beslist werd om een geaggregeerde planning te implementeren.

Hours

Days Weeks Months

1 - 3 Years

Sales and Operations Planning (S&OP)

Transport Planning

When

Annual

Quarterly

Weekly

Daily

Monthly

12 month Sales Forecast

Weekly/daily plan Daily plan by

bundled loads and full loads to

customer requirements

Days Weeks 1 - 3 Years



T&R & Strategic Planning

Transport Planning

When

Annual

Quarterly

Weekly

Daily

Master Production Planning

Monthly

12 month Sales Forecast

Financial Forecasts& Strategic

Planning

Weekly/daily plan Daily plan by

bundled loads and full loads to

customer requirements


Figuur 7.2: Geaggregeerde planning staat voor interfunctionele samenwerking. (Shell Lubricants S&OP Manual,

2004)

7.2.2 Het geaggregeerde planningproces

Voor het implementeren van het geaggregeerde planningproces beschikt Shell over een

projectteam dat ondersteund wordt met een paar consultants. Dit projectteam staat in voor de

implementatie van eenzelfde proces over de hele wereld. De implementatie geschiedt cluster22 per

cluster. De structuur die binnen Shell gehanteerd wordt, is hierbij van wezenlijk belang. De

structuur voor de geaggregeerde planning is opgebouwd uit drie niveaus. Het hoogste niveau is

uiteraard het “global”niveau, hierbinnen zijn dan een tiental enveloppen gedefinieerd en op het

laagste niveau bevinden zich de “supply plants” in clusters. De weerslag van deze structuur zal

duidelijk worden bij de beschrijving van het geaggregeerde planningproces zelf. De effectieve

implementatie over de hele wereld is in één jaar tijd verricht. Aan de implementatie op de

werkvloer gaat een kick-off meeting vooraf waarbij het management een opleiding krijgt zodat er

een gemeenschappelijke consensus bestaat rond geaggregeerde planning. Dit was ook één van de

vitale eigenschappen in de literatuurstudie. Na de opleiding van het management volgt dan het

aanbrengen van de juiste organisatie, dit houdt bijvoorbeeld het aanduiden van een demand

planner in omdat een dergelijke functie in de oude samenstelling niet bestond. Vervolgens wordt

het geaggregeerde planningsproces werkelijk ingevoerd. Dit neemt zo’n vier maanden in beslag.

Aan dit alles ging een uitgebreide voorstudie vooraf van 1 à 2 jaar waaruit het projectteam een

22 Deze cluster kunnen zowel staan voor een groep van landen als voor één land afzonderlijk.

Sales:

we can sell 200

Sales:

we can sell 200

Marketing:

the promotion will sell 400

Marketing:


Finance:

we have abudget of 300

Manufacturing:

they will only sell 150

Strategic & Financial Planning

Demand Forecasting& Planning

Supply Planning

Distribution Planning

Manufacturing Planning

Material Planning

Shipment Planning

Order Promising

oneoneconsensusconsensus

planplan

• Various departments have conflicting goals or make inconsistent plans:

• S&OP is a multi-disciplined approach to get consensus and commitment on oneoneSales and Operations planplan that drives the entire organisation.

Sales:

we can sell 200

Sales:

we can sell 200

Marketing:


Marketing:


Finance:


Manufacturing:


Sales:

we can sell 200

Sales:

we can sell 200

Marketing:


Marketing:


Finance:


Finance:


Manufacturing:


Manufacturing:




Supply Planning



Material Planning

Shipment Planning

Order Promising


planplan



Supply Planning



Material Planning

Shipment Planning

Order PromisingStrategic & Financial Planning


Supply Planning



Material Planning

Shipment Planning

Order Promising


planplan

• Various departments have conflicting goals or make inconsistent plans:

• S&OP is a multi-disciplined approach to get consensus and commitment on oneoneSales and Operations planplan that drives the entire organisation.


handleiding heeft ontwikkeld waarin gedetailleerd beschreven staat hoe elke functie moet

ingevuld worden en hoe alles gecoördineerd wordt.

Net zoals in hoofdstuk vier beschreven is, maakt men bij Shell ook gebruik van een

vijfstappenplan. Al liggen bepaalde accenten in sommige stappen licht anders, toch komt het

grotendeels op hetzelfde neer. Het doel van geaggregeerde planning blijft nog steeds het

balanceren van vraag en aanbod op middellange termijn. Het voorkomt dat verkoop en marketing

niet is afgestemd op de beschikbare capaciteit en vice versa. De verschillende stappen worden

samengevat in figuur 7.3.

Figuur 7.3: De verschillende stappen van het geaggregeerde planningproces (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)

Elke van de vijf stappen bestaat uit een aantal analyses die vooraf gebeuren en die dan afgesloten

worden met een vergadering ter bekrachtiging.

De eerste stap in het proces is er vooral op gericht om nieuwe activiteiten te communiceren die

een impact kunnen hebben op de planning van zowel vraag als aanbod. Deze stap wordt eveneens

gebruikt om de huidige en de afgeronde activiteiten te beoordelen. In de aanloop naar stap 2 toe,

geven de verkoop- en marketingmensen al hun beschikbare informatie van elke klant in. Dit houdt

in dat zij de vraag die zij verwachten en de projecten die zij zien, opslaan in een centrale database.

In Shell wordt hierbij gebruik gemaakt van een uniforme template over de ganse wereld. Deze

informatie bevat o.a. over welk product het gaat, van welke productie-eenheid of cluster dit

product moet afkomstig zijn, welk distributiecentrum gebruikt wordt, welke veranderingen er

gaan optreden en vooral belangrijk de waarschijnlijkheid waarmee dit zal plaatsvinden. Nadat al

• Co-ordinate, agree & communicate all aspects of new activities that will impact the planning environment from both a demand and supply point of view

• Co-ordinate, agree & communicate all aspects of new activities that will impact the planning environment from both a demand and supply point of view

Step 1: New activities

Step 1: New activities

Step 2: Demand

management

Step 2: Demand

management

Step3: Supply

management

Step3: Supply

management

Step 4: Integrated

reconciliation

Step 4: Integrated

reconciliation

Step 5: S&OP management

review

Step 5: S&OP management

review

• Develop and communicate the most accurate forecast for months +2 to +12.

• Develop and communicate the most accurate forecast for months +2 to +12.

• Develop the plan to fulfil the demand plan.

• Identify gaps & issues and resolve within authority levels or propose solutions for step4

• Develop the plan to fulfil the demand plan.

• Identify gaps & issues and resolve within authority levels or propose solutions for step4

• Resolution of issue between the demand plan & the supply plan

• Review business performance versus plan

• Resolution of issue between the demand plan & the supply plan

• Review business performance versus plan

• Overall governance of steps 1 to 4

• Ensuring alignment of business to long term strategic plan

• Overall governance of steps 1 to 4

• Ensuring alignment of business to long term strategic plan

Week 3 -1 of

each month

QuarterlyWeek 1 –2 of

each month

Week 3 of

each month

Week 4 of

each month


deze gegevens zijn ingegeven volgt de verwerking ervan. Dit is de belangrijkste opgave in stap 2

en is de verantwoordelijkheid van de demand planner. De taak van de demand planner houdt in

dat hij al de informatie die ingegeven wordt, uitdrukt in één getal. Hierbij voegt hij de

hoeveelheden van de individuele verkopers samen en verifieert de bekomen getallen met het

verleden. Dit alles gebeurt op basis van nauwkeurig omschreven regels. De output van deze stap

is een forecasttabel voor maand 0 tot en met maand 12.

De resultaten van deze tabel dienen op hun beurt als input voor de derde stap, de supply planning.

In deze derde stap gaat de supply planner na of de hoeveelheden die door de demand manager

gevraagd worden, rekening houdend met de bestaande voorraad en uitbestedingen, geproduceerd

kunnen worden met de beschikbare productiemiddelen. Dit gebeurt vooral met het oog op de

tijdstippen maand + 2 tot en met maand + 12 omdat men ervan uit gaat dat aan de huidige maand

en de volgende maand nog maar weinig kan verandert worden en dat problemen voor deze

maanden reeds in vorige cyclussen zouden moeten opgemerkt zijn. Bij het bepalen van de

beschikbare capaciteit gaat men vooral rekening houden met de bottlenecks. Hiervoor gaat men

per maand en per lijn het aantal beschikbare uren bepalen waarbij men rekening houdt met het

aantal gewerkte dagen, het aantal uren dat per dag wordt gewerkt, onderhoud, vakantiedagen,

training,… Deze totale beschikbare capaciteit wordt vermenigvuldigd met een factor 0.95 om

rekening te houden met bijvoorbeeld ziekte of een stilstand die niet te voorzien is. Op deze manier

wordt de betrouwbaarheid van de beschikbare capaciteit verhoogd.

De supply planner tracht om zo veel mogelijk zelf op te lossen door samen met andere productie-

eenheden in de cluster te gaan kijken hoe men het best tegemoet kan komen aan de forecast. Zo

kan er besloten worden wanneer in mei de forecast net niet haalbaar is al een deel in april te

plannen. Ook gaat hij kijken om bijvoorbeeld onderhoudsstoppen te plannen wanneer de

productie-eenheid stil ligt tengevolge van verlof.

Elke stap in het geaggregeerde planningproces wordt geconsolideerd in een vergadering, tijdens

deze meetings maakt men ook gebruik van een standaard presentatiepakket. Figuur 7.4 bevat een

voorbeeld van een overzicht van wat er in de supply meeting besproken wordt.


Figuur 7.4: Procedure gevolgd binnen een vergadering (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)

Eerst worden de belangrijkste prestatiemaatstaven (KPI = key performance indicator) besproken,

ook nieuwigheden komen in het begin van de vergadering aan bod. Bij de bespreking van de

KPI’s gaat men bijvoorbeeld de oorzaken na voor het te laat afhandelen van orders. Ook de

“forecast accuracy”, de mate waarin de previsies juist waren, wordt bediscussieerd en er heeft een

terugkoppeling plaats naar het demand management. Vervolgens gaat men over tot het beoordelen

van het vorige en het nieuwe plan per productie-eenheid of per cluster. Daarna volgt een

afhandeling van de onbeantwoorde items die verder naar stap vier zullen worden overgeheveld.

Hetgeen dus niet in de supply planning stap kan opgelost worden, gaat verder naar stap 4. In deze

stap komen we bij het hoger management terecht op het enveloppenniveau , hier worden

beslissingen genomen rond bijvoorbeeld het uitbesteden van productie, het invoeren van een

drieploegenstelsel of het spreiden van promotieacties. Door de beslissingen die op dit niveau

genomen worden, krijgt men eveneens een terugkoppeling naar de eerdere stappen in de

geaggregeerde planning. Als er in stap 4 nog onopgeloste problemen zijn, worden deze behandeld

in stap 5. Op dit niveau gaat het dan nog vooral om investeringsbeslissingen. Deze twee laatste

stappen houden zich daarnaast vooral bezig met het evalueren van de eigenlijke prestaties ten

opzichte van het vooropgestelde businessplan en de mate waarin de ondernemingsstrategie wordt

verwezenlijkt.

Voor het uitvoeren van de verschillende maandelijkse stappen wordt gebruik gemaakt van een

vaste agenda die reeds een jaar vooraf gekend is.(zie figuur 7.5). Een dergelijke agenda zorgt

ervoor dat de verantwoordelijken perfect weten tegen wanneer ze hun cijfers klaar moeten

hebben. De verkopers kunnen gedurende de ganse maand hun gegevens ingeven maar zijn

verplicht om deze tegen dag vijf te finaliseren. Daarna komt de demand planner in actie, deze

• Step 4 Updates • Capacity Review • Open action/issue review • Issues for further analysis • Issues for escalation to Step 4 • Review of next Steps raised during

the meeting

• KPI Review – OTIF/Stock-Outs root-cause

review – Other KPIs

• New Activities Business • New Activities Supply Chain • Forecast Overview

Part 2 : Planning Part 1 : Review


moet zijn forecasttabel af hebben tegen de zevende dag opdat deze op dag tien in de demand

meeting kan besproken en goedgekeurd worden. De volgende stap is het opstellen van supply plan

die dan op het einde van week drie bekrachtigd wordt. In deze agenda staat aangegeven dat de

stap vier en vijf vergaderingen slechts per kwartaal plaats vinden maar men is van plan om de stap

vier bijeenkomst ook maandelijks te gaan organiseren.

Week 1 Day 1 Day 2 Day 3 Day 4 Day 5

Step 1 Meeting Month - 1

Actuals Available

Initial Baseline Forecast Available


Forecast Input

Due Step 2 Meeting


Initial Supply

Plan Pack Available

Step 3 Meeting


Step 4 Meeting

Step 5 Meeting (Quarterly)

Week 5 Day 21 Day 22

Deadline for New Activity

Updates

Figuur 7.5: De agenda van de maandelijkse cyclus (Shell Lubricants S&OP Manual, 2004)

Belangrijk is ook nog het niveau van aggregatie waarmee in de verschillende stappen wordt

gewerkt. In stap één tot en met stap drie wordt met stock keeping units gewerkt, in stap vier en

vijf gaat men vooral met productgroepen en –families werken. Zoals reeds eerder is aangegeven

vertrekt men van de verkopen per klant en naarmate het geaggregeerde planningproces verder is

doorlopen, worden minder details in rekening gebracht.

Het besluit van dit bezoek was dat de geaggregeerde planning een overlegorgaan is om meer

inzicht te hebben in de toekomst. Ook werd gesteld dat geaggregeerde planning niet iets is waar

men van de ene op de andere dag kan instappen. Het is een proces dat continu voor verbetering

vatbaar is en waar je als gebruiker voortdurend in groeit.


7.3 Casestudie 2: Geaggregeerde planning binnen Bonar TF Belgium23

7.3.1 Situatieschets

Deze casestudie belicht de geaggregeerde planning vanuit een ander gezichtspunt. In dit

bedrijfsbezoek kreeg ik een uiteenzetting vanuit het standpunt van de Business controlling en

filosofieën die hierachter schuilgaan.

Bonar TF Belgium maakt deel uit van de in Londen beursgenoteerde investeringsmaatschappij

Low & Bonar Plc. Die is samengesteld uit twee groepen, vloerbekleding enerzijds en technisch

textiel anderzijds . De in België gevestigde filialen van Bonar behoren tot de groep van het

technische textiel dat onder meer gebruikt wordt in de bouw- en agro-industrie. Een ander bekend

product van Bonar zijn kunstgrasgarens, die gebruikt worden voor kunstgrasvelden. Naast

vestigingen in België bezit Bonar divisies in Schotland, het Verenigd Koninkrijk, China en

onlangs ook Hongarije (Figuur 7.6).

Figuur 7.6: Overzicht van Low & Bonar (Low & Bonar, 2006)

Het doel van de groep is om op lange termijn de aandeelhouderswaarde te maximaliseren. De

strategie die hiertoe gehanteerd wordt is drieledig. Het eerste luik bevat het organisch groeien, dit

is de groei binnen de bestaande businesses. Een tweede aspect is differentiatie, het toevoegen van

nieuwe productsegmenten. En de derde dimensie omvat “merger and acquisition” of overnames

met het oog op complementariteit en synergie. Om deze strategieën waar te maken, wordt elk

segment beoordeeld via “market mapping”. Hierbij worden producten in een 3x3 matrix geplaatst

23 Interview met Dekimpe L., financieel en logistiek directeur, 20 maart 2006


en de dimensies waarop producten dan worden beoordeeld, zijn bijvoorbeeld de “return on capital

employed” en de “market attractiveness”. Deze market mapping wordt tweemaal per jaar

uitgevoerd en aan de aandeelhouders voorgelegd. Maar om de maximalisatie van

aandeelhouderswaarde te realiseren is het echter noodzakelijk dat de onderneming continu wordt

opgevolgd. Op de middellange termijn wordt dit bewerkstelligd door de geaggregeerde planning.

7.3.2 Het geaggregeerde planningproces.

Om een onderneming in de hand te kunnen houden moeten we weten wat er gebeurt in de

onderneming en in Bonar wordt dit opgevolgd via de toegevoegde waarde. Hierbij is het

belangrijk dat deze controle gebeurt los van de boekhouding, de reden waarom wordt later

duidelijk. Vanuit deze visie om een onderneming onder controle te hebben, is het ook interessant

om zich de vraag te stellen: “Hoe werkt een onderneming in de praktijk?”. In de praktijk gaat een

onderneming producten produceren en verkopen. Deze vormen de twee voornaamste activiteiten

voor een bedrijf en al de rest zijn ondersteunende diensten. Tot deze ondersteunende diensten

behoren de departementen aankoop, logistiek, personeelsbeheer, financiële dienst en ICT.

Allemaal samen liggen deze activiteiten aan de basis van de ondernemingskosten.

Het belangrijkste voor een onderneming is echter dat ze haar verkopen en productie zo goed

mogelijk onder controle heeft en kent, zowel op korte, middellange als op lange termijn. De reden

hiervoor is dat verkopen en productie de twee processen zijn die toegevoegde waarde creëren voor

de onderneming. Vanuit dit idee is het mogelijk om de winst van een onderneming bepalen. De

winst wordt gelijkgesteld aan de totale toegevoegde waarde min de totale kosten. Zoals in figuur

7.7 te zien is, komt men op basis van deze berekening tot hetzelfde cijfer als wanneer men de

winst langs boekhoudkundige weg bepaalt. Om de onderneming zo winstgevend mogelijk te

besturen moet men dus een maximalisatie van de toegevoegde waarde nastreven waarbij men de

kosten tracht onder controle te houden.

Figuur 7.7: Voorbeeld winstberekening (bedrijfspresentatie Bonar, 2006)

Bonar YARNS & FABRICS

CASE 1 - EXERCISE – HOW MUCH IS THE ADDED VALUE ?

SALES MARGINS SALES 4,000

PROD A 100 STOCK MOVEMENT

PROD B 300 PROD A 450

PROD ADDED VALUE PROD B -675

PROD A 750 MATERIAL COST

PROD B 825 PROD A -600

PROD B -1,200

TOTAL ADDED VALUE 1,975 1,975

� ADDED VALUE P&L � ACCOUNTING P&L


CASE 1 - ADDED VALUE : DATA

PRODUCT A PRODUCT B

SALES VOLUME 10 20

PRODUCTION VOLUME 15 15

SALES PRICE 100 150

COST OF PRODUCT

- MATERIAL 40 80

- VAR COST 20 30

- FIX IND COST 30 25


Maar waarom nu via deze weg de winst bepalen. Ten eerste omdat men door deze manier van

werken een betere opvatting heeft van de oorsprong van het resultaat. Er kan worden nagegaan of

het dan wel verkoop, dan wel productie is die aan de basis liggen van de winst. Hetgeen een heel

stuk moeilijker is langs de boekhoudkundige berekening. Dit concept kan ook op elk moment

toegepast worden, zo weet men voor elke verkoop wat de verkoopsmarge is en voor elke

productie kent men de toegevoegde waarde, want deze wordt gevormd door de kostprijs bovenop

de materiaalkost. Een tweede reden voor deze manier van werken, is het feit dat de boekhouding

altijd achter loopt. Terwijl men langs de toegevoegde waarde het resultaat proactief kan bepalen

en men dus ook proactief kan ingrijpen. Een ander aanzienlijk voordeel is dat men voortdurend

met real-time informatie werkt. Bij dit alles moet wel opgemerkt worden dat men een duidelijke

kijk moet hebben in de bestaande bedrijfsprocessen en over een operationeel management

beschikt die alles goed onder controle houdt. In het begin werd ook opgemerkt dat los van de

boekhouding moest worden gewerkt, dit wil niet zeggen dat de boekhouding overbodig is, maar

deze vormt enkel nog een bevestiging van hetgeen voorspeld was via de toegevoegde waarde

methode.

Met een dergelijke werkwijze is het ook zeer eenvoudig om na te gaan waar de oorzaken liggen

van het niet halen van targets. Dit kan nagegaan worden tot op het niveau van product en klant

voor verkopen en tot op het niveau van product of machine voor productie.

De conclusie van deze filosofie is dat de business proactief kan beheerst worden door winst op te

volgen via de beheersing van toegevoegde waarde. Figuur 7.8 bevat een samenvatting van de

voordelen van deze manier van werken.

Figuur 7.8: Voordelen van de toegevoegde waarde-methode(bedrijfspresentatie Bonar, 2006)


ADVANTAGES OF THE ADDED VALUE APPROACH

• You don’t need any accounting information or inventory closings

• Real time information of the sales margins and production added value

is easy to get and to monitor

• Detailed information performance and profitability by customer, product, machine, country etc… is easy to get, to follow up and to analyze

• No big efforts or administration required !

• Forecasting and budgeting : same concept = transparency

• Comparison with budget, forecast or other targets very straight forward

• Big advantage to be “pro active” and

• Split of added value into sales part and production part = control on THE PROFIT DRIVERS and control on PBIT


De bespreking van het geaggregeerde planningproces heeft geen uitvoerige beschrijving van hoe

de planning effectief plaatsvindt, maar eerder een beschrijving van wat ik de management visie

achter geaggregeerd planning zou noemen. Zo bevat Figuur 7.9 de vereisten voor een succesvol

business controlling systeem. Zoals in de hoofdstuk 1 is opgemerkt, vormt de geaggregeerde

planning het deel van de business controlling op middellange termijn.

Figuur 7.9: De vereisten voor een succesvol beheerscontrolesysteem(bedrijfspresentatie Bonar, 2006)

Zoals ook in de literatuurstudie vinden we hier terug dat er een goed geïntegreerd systeem moet

beschikbaar zijn. Dit komt neer op een systeem waarin alle departementen betrokken zijn. Meestal

is de informatie voor het voeren van een geaggregeerde planning reeds aanwezig in de

onderneming, alleen wordt ze vaak niet geïntegreerd benut of is de structuur in de onderneming en

de processen waarmee gewerkt wordt nodeloos ingewikkeld wat integratie moeilijk maakt. Ook

wat in “1.4 De noodzakelijke betrokkenheid van het management” wordt aangehaald, komt hier

terug. De financieel en logistiek directeur van Bonar benadrukte dat zonder de steun van het

management het proces gedoemd is om te mislukken. Ook het laatste item van figuur 7.9, is

behandeld in de literatuurstudie onder hoofdstuk 2. Wanneer er bij Bonar een overname gebeurt,

wordt er eerst een strategie ontwikkeld (want deze is meestal niet aanwezig) waarbij de

onderneming geplaatst wordt in een marktsegment. Daarna volgt een opleidingssessie voor de

belangrijkste personen in de onderneming. De implementatie van het geïntegreerde systeem

geschiedt per fabriek. Voor veel van deze bedrijven houdt dit een stevige wijziging in van de

bedrijfscultuur die men moeilijk van de ene dag op de andere kan realiseren. Maar door

regelmatige herhaling via het maandelijks proces wordt de verandering bewerkstelligd.


CONDITIONS TO HAVE A SUCCESFULL BUSINESS CONTROLLING ENVIRONMENT

● GOOD INTEGRATED SYSTEMS

● MANAGEMENT SUPPORT

● GOOD UNDERSTANDING / KNOWLEDGE - OF THE PROCESSES AND MANAGEMENT INFORMATION - BY THE KEY PEOPLE OF THE COMPANY

INTRODUCTION


Om de filosofie die hierboven is uiteengezet te kunnen implementeren zijn er enkele

organisatorische noodzakelijkheden. Deze zorgen er ook voor dat het lijkt alsof het geaggregeerde

planningsproces anders wordt uitgevoerd dan het vijfstappen proces zoals beschreven bij Shell en

in hoofdstuk 4, maar niets is minder waar. Wellicht is het beter om te stellen dat het op een

compactere manier wordt uitgevoerd.

Bij Bonar is de verkoopsmanager is verantwoordelijk voor de toegevoegde waarde van verkopen

wat kan vergeleken worden met demand management . De fabrieksmanager is op zijn beurt

verantwoordelijk voor de toegevoegde waarde van de productie wat verband houdt met supply

management. En het financieel departement is belast met het toezicht op de informatie, de data en

de bedrijfsprocessen, evenals met de beheersing van het geïntegreerde bedrijfssysteem waarmee al

deze gegevens verwerkt worden. Hierdoor spelen deze een belangrijke rol bij de dagelijkse

opvolging, bij de afsluiting van de vorige maand en in de afsluitende vergadering.

Het maandelijkse geaggregeerde planningsproces zelf komt neer op twee fases. Eerst hebben we

de fase van overleg tussen verkoop en productie. Deze personen houden wekelijks een informele

vergadering ter evaluatie van hoe er gewerkt zal worden. Tweewekelijks is er dan een formele

vergadering waar effectief previsies worden opgesteld. In de tweede fase heeft men ten slotte de

maandelijkse afsluitende vergadering waarin een performantiebeoordeling plaatsvindt door het

hele management. Deze afsluitende vergadering integreert stap 4 en stap 5 uit hoofdstuk 4. De

financiële afdeling zorgt voor het rapport van deze vergadering en is dus verantwoordelijk voor

het afsluiten van de vorige maanden. In dit rapportering- en discussieraamwerk worden de drie

laatste maanden van de voorbije periode weergegeven samen met de twaalf toekomstige maanden.

Het is immers niet alleen belangrijk om plannen te maken maar ook om de performantie uit het

verleden nauwgezet op te volgen. In principe komen in deze vergadering zo goed als geen

verrassingen meer voor, dit is het gevolg van de hoge transparantie die bekomen wordt door met

real-time gegevens te werken. Hetzelfde geldt voor de previsies van verkoop en productie omdat

men gedurende de maand er reeds systematisch mee bezig is, namelijk wekelijks informeel en

tweewekelijks formeel.

De plannen die in deze maandafsluitende vergadering worden opgesteld, worden tijdens de maand

ook continu opgevolgd door de financiële dienst. Zo zal men dagelijks de productie toegevoegde

waarde in elke fabriek nakijken en wanneer er te grote afwijking bestaan met het plan zal men

zich hiervoor moeten verantwoorden. Ook de verkoopsmensen worden nauwgezet gevolgd. Dit

alles zorgt er nog eens voor dat de plannen nageleefd zullen worden en dat men tegenover weinig

verassingen komt te staan.


Net zoals bij Shell werkt men bij Bonar in de eerste stappen van het geaggregeerde

planningsproces niet met productgroepen maar met de toegevoegde waarde per klant of per

product. Hierbij wordt ook geen onderscheid gemaakt tussen make-to-stock en make-to-order wat

soms aanleiding heeft tot spanningen. In de afsluitende vergadering gaat men terug werken met

productgroepen. Hierbij worden de vele producten opgedeeld in tien markt- of

businesssegmenten. Deze marktsegmenten worden gedefinieerd vanuit de strategie, naar de

manier waarop ze zich differentiëren in de markt. Op het ogenblik dat er problemen worden

vastgesteld in de productgroepen zal men pas meer gedetailleerd gaan zoeken naar de oorzaak

hiervan.

De conclusie bij Bonar is dat het belangrijk is om te weten wat er zich in het bedrijf afspeelt. Op

de middellange termijn gebeurt dit via geaggregeerde planning. Maar om deze geaggregeerde

planning mogelijk te maken is het nodig om over een duidelijk geformuleerde

beheerscontrolesysteem te beschikken. Waarbij dit beheerscontrolesysteem bestaat uit een

beheerscontrolestructuur, een beheerscontroleproces en beheerscontrolecultuur.

7.4 Besluit

Het geaggregeerde planningsproces zoals het in Shell toegepast wordt, komt overeen met de

cyclus die in hoofdstuk 4 werd geschetst. De praktische invulling ervan bezorgt een dieper

inzicht in hoe een onderneming gebruik maakt van deze theoretische concepten. De relatie

tussen de lange termijn doelstellingen, strategie en de daaruit volgende prestatiemaatstaven,

die belangrijk zijn voor het beoordelen van de prestaties van het recente verleden, komt

duidelijker tot uitdrukking. Ook het planningsproces zelf werd concreter door bepaalde

voorbeelden en er is de bevestiging van enkele zaken die belangrijk worden geacht in de

theorie zoals het hebben van een op voorhand vastgelegde agenda en de standaardprocedure

voor vergaderingen.

Bij Bonar is de uiteenzetting grotendeels financieel, wat de kijk op geaggregeerde planning

verruimt omdat in de literatuur nagenoeg geen vermelding wordt gemaakt van een dergelijk

gebruik. De toegevoegde waarde methode is nochtans niet moeilijk om te implementeren. De

meeste informatie is reeds aanwezig in de onderneming omdat het gaat om de processen waar

men dagdagelijks mee bezig is. Het komt er enkel op neer om over het juiste

beheerscontrolesysteem te beschikken.

Algemeen Besluit - 92 -

Algemeen Besluit

Besluiten uit de scriptie

In de snel veranderende marktomgeving van vandaag is het noodzakelijk dat ondernemingen over

een venster beschikken op de toekomst. De consumenten zijn ook veeleisender geworden, ze

willen op maat gemaakte goederen die zo vlug mogelijk geleverd worden. De ondernemingen zelf

wensen hun beschikbare capaciteit zo optimaal mogelijk te benutten en willen werken met zo

klein mogelijke voorraden. Een proces dat al deze kenmerken incorporeert, is geaggregeerde

planning. Hoewel dit proces reeds sedert de jaren ’80 bestaat, is het pas sinds de laatste jaren dat

het sterk aan populariteit heeft gewonnen. Vandaar ook dat het de moeite loonde om er wat meer

aandacht aan te besteden. In deze scriptie bevatten de eerste vijf hoofdstukken een studie van de

beschikbare literatuur. De laatste twee hoofdstukken bevatten persoonlijk werk. Waarbij eerst

getracht wordt de bevindingen uit de literatuur te staven door middel van een empirisch onderzoek

aan de hand van een vragenlijst. Afsluiten doen we met twee beschrijvingen van geaggregeerde

planningsprocessen uit de praktijk.

Geaggregeerde planning is een krachtig beslissingsondersteunend proces voor managers. Het doel

van geaggregeerde planning is om vraag en aanbod van een onderneming in evenwicht te brengen

en te houden. Zoals de term geaggregeerde planning laat vermoeden, zorgt dit proces voor een

evenwicht op een geaggregeerd niveau, dit wil zeggen dat men werkt met productfamilies. Het

uiteindelijke resultaat van alle voordelen van de geaggregeerde planning gecombineerd is een

hoger rendement van het geïnvesteerde vermogen.

De geaggregeerde planning situeert zich op het middellange tijdperspectief. In deze optiek vormt

de geaggregeerde planning het verband tussen de strategische planning en de operationele

planning. De geaggregeerde planning zorgt er ook voor dat de lange termijn strategische planning

en het jaarlijkse businessplan op elkaar zijn afgestemd. Omwille van deze interacties is de

betrokkenheid van het management één van de essentiële vereisten.

Een kenmerkende situatie voor veel ondernemingen is een gebrekkige samenwerking tussen de

verschillende afdelingen. Het gevolg hiervan is dat de afdelingen tegenstrijdige belangen

nastreven, wat op zijn beurt tot verwarring, chaos en conflicten leidt. Dit kan vermeden worden


door te werken met een geaggregeerde planning die de onderneming voorziet van één plan voor

de ganse onderneming en een zicht biedt op de toekomst waardoor men proactief kan reageren.

Daar de geaggregeerde planning tot doel heeft om één verkoop- en productieplan te ontwikkelen

voor de ganse onderneming, is het de logica zelf dat de voornaamste inputs afkomstig zijn van

verkoop en productie. Daarnaast vormen ook de ondernemingsstrategie en de financiële afdeling

belangrijke informatiebronnen.

Het proces dat voor één goedgekeurd plan voor de ganse onderneming zorgt, valt uiteen in vijf

stappen.

Stap 1: Het afsluiten van de vorige maand.

Stap 2: De fase van het vraagbeheer.

Stap 3: De planning van het aanbod of capaciteitsplanning.

Stap 4: De voorbereidende vergadering.

Stap 5: De finale vergadering.

Om het nemen van beslissingen in deze vijf stappen te vergemakkelijken is het nodig dat

informatie overzichtelijk wordt voorgesteld. Voor deze voorstelling wordt veelal gebruik gemaakt

van een spreadsheet per productfamiliegroep. Deze spreadsheet bestaat in zijn meest algemene

vorm uit vijf onderdelen:1) verkoopsplan, 2)productieplan, 3)voorraad, 4)orderreserves en

5)verzendingen. Voor deze onderdelen worden telkens het recente verleden en de toekomst

weergegeven. Wanneer de spreadsheet is ontwikkeld, zit de algemene voorbereiding erop.

Aanvankelijk was geaggregeerde planning ontwikkeld als onderdeel van Manufacturing Resource

Planning (MRP II) en bleef zo beperkt tot de grenzen van één enkele onderneming. Vandaag de

dag blijft de geaggregeerde planning niet beperkt tot één onderneming. Het vervult immers een

belangrijke rol bij het op elkaar afstemmen van verschillende bedrijven in eenzelfde

bedrijfskolom.

Het implementeren van een geaggregeerde planning is niet iets wat op één dag geschiedt. Omdat

elke afdeling de werking van de geaggregeerde planning moet begrijpen, start het

implementatiepad met een initiële briefing voor het topmanagement. Daarna volgen

opleidingssessies voor alle andere personen die betrokken zijn bij de geaggregeerde planning.

Wanneer iedereen een dieper inzicht heeft verworven in het geaggregeerde planningsproces, moet

men ervoor zorgen dat elke functie, die noodzakelijk is voor de uitvoering van het proces, is


ingevuld. Hierop volgt het vastleggen van de productfamilies en het opstellen van het

rapportering- en discussieraamwerk. De volgende stap is het opstarten van een geaggregeerde

planning met een beperkt aantal productfamilies. Eenmaal de geaggregeerde planning van de

pilootproductfamilies vlot loopt, kan er overgeschakeld worden naar een geaggregeerde planning

die alle productfamilies van de onderneming omvat. Aangezien de ideale geaggregeerde planning

veelal een utopie is, wordt het implementatiepad afgesloten door een proces van voortdurende

verbetering.

In het onderzoek, wordt nagegaan hoe het zit met de geaggregeerde planning in Belgische

ondernemingen. Hierbij wordt geconstateerd dat geaggregeerde planning een goed geïntegreerd

begrip is in grote ondernemingen. Maar dat bij kleinere ondernemingen er nog een ruime

progressiemarge bestaat. De voornaamste reden waarom ondernemingen niet over een

geaggregeerde planning beschikken is omdat het begrip hen onbekend was voor dit onderzoek.

Wel zijn de meeste van plan om zich over geaggregeerde planning te informeren, wat hen alleen

maar ten goede kan komen. Ook wanneer ze geen geaggregeerde planning zouden implementeren,

zijn er steeds aspecten van de logica die zullen blijven hangen.

Verder wordt in het onderzoek nagegaan in welke mate de kenmerken, die in de literatuurstudie

naar voor zijn gebracht, worden toegepast en hoe dit een invloed heeft op de resultaten en

beoordeling van de geaggregeerde planning. De meeste van deze kenmerken worden in het

onderzoek bevestigd. Een goed voorbeeld hiervan is de voortdurende verbetering. Ondernemingen

die langer met geaggregeerde planning bezig zijn, beoordelen deze positiever.

Afsluitend worden twee voorbeelden uit de praktijk beschreven. De eerste casestudie schetst een

geaggregeerde planning zoals ze ook in de literatuurstudie is terug te vinden. Deze praktische

invulling verduidelijkt hoe een onderneming dit theoretische concept benut bij zijn operationele

werking. De tweede casestudie verruimt de kijk op de geaggregeerde planning omdat men gebruik

maakt van een andere denkwijze. Men hanteert in deze geaggregeerde planning de toegevoegde

waarde als basis voor het leiden van de onderneming. Het implementeren van een dergelijk proces

is niet moeilijk aangezien de meeste van de benodigde informatie reeds aanwezig is.


Persoonlijk besluit

Deze scriptie was een uitgelezen mogelijkheid om de kennis, vaardigheden, en attitudes die

doorheen de kandidaturen en licenties zijn verworven om te zetten in de praktijk. Bij de

uitwerking van deze scriptie was het immers mogelijk om een groot deel van de gedoceerde

cursussen uit de voorbije vier jaar toe te passen. Voorbeelden hiervan zijn operationeel beheer,

beheerscontrole en marktonderzoek.

Bovendien was deze scriptie ook een mogelijkheid om nieuwe kennis en vaardigheden te

ontwikkelen die zeker nog van pas zullen komen. Zo was de zoektocht naar reeds bestaande

literatuur zeer leerrijk alsook het verwerken en integreren hiervan op een persoonlijke manier.

Via deze scriptie heb ik ook geleerd om een bepaald project aan te pakken en te plannen, ermee

rekening houdend dat niet altijd alles volgens plan verloopt en dat ook onverwachte

omstandigheden in aanmerking moeten genomen worden.

Het onderzoek en de casestudies vormden een eerste kennismaking met het praktische

economische leven. Ik kon zelf ervaren hoe druk bezet bedrijfsmensen zijn, en hoe moeilijk het is

om dergelijke personen te bereiken. Hierdoor heb ik tijdens deze scriptie mijn sociale

vaardigheden verder leren ontplooien. Het zoeken van respondenten voor de vragenlijst is hier

niet vreemd aan. Bovendien heb ik geleerd om een assertieve maar gemoedelijke houding aan te

nemen. Ook de interviews vormden een zeer leerrijke en aangename inleiding op wat verwacht

kan worden in een dagtaak als economist. Afsluitend kan gesteld worden dat deze scriptie een

zeer instructieve belevenis was. Ik zou dan ook iedereen die hiertoe heeft bijgedragen willen

bedanken.

Lijst van geraadpleegde werken i

Lijst van geraadpleegde werken

Boeken en artikels

8 Lessons Purchasing Pros Need to Learn About S&OP, 2005, Supplier Selection & Management

Report, Institute of Management & Administration, Vol. 5, Issue 6, blz.2-5.

ADAM E.E. en SWAMIDASS P.M., 1989, Assessing operations management from a strategic

perspective, Journal of management, Vol. 15, Issue 2, blz. 181-203.

ARMSTRONG J.S, MORWITZ V.G. en KUMAR V., 2000, Sales forecasts for existing

consumer products and services: Do purchase intentions contribute to accuracy, International

Journal of Forecasting, Vol. 16, Issue 3, blz. 383-398.

Box Clever with planning, 2000, Works management, Findlay Publications Ltd., Vol.53, Issue 4,

blz. 30-33

BRUGGEMAN W. en VAN DIERDONCK R., 1988, Doelmatig materiaalbeheer: een inleiding

tot het integrale denken in produktie en logistiek, Kluwer, Antwerpen, 282 blz.

BRUGGEMAN W. en SLAGMULDER R., 2001, Beheerscontrole: leidraad voor het doelgericht

managemnt van organisaties, Lannoo, Tielt, 262 blz.

CHASE R.B., JACOBS F.R. en AQUILANO N.J., 2004, Operations management for competitive

advantage, McGraw-Hill/Irwin, Boston, 806 blz.

CHOPRA S. en MEINDL P., 2004, Supply chain management: strategy, planning and operation,

Pearson education, Upper Saddle River (N.J.), 576 blz.

COLDRICK A., LING D. en TURNER C., 2003, Evolution of Sales & Operations Planning –

From Production planning to Integrated Decision Making.

DERRINGER P., 2004, Uncommon practice, The manufacturer US: World class manufacturing,

URL: <http://www.themanufacturer.com/us/detail.html?contents_id=2807>.(10/04/2006).

Lijst van geraadpleegde werken ii

DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P., 2002, Marktonderzoek: methoden en

toepassingen, Garant, Leuven, 836 blz.

DOUGHERTY J., 2004, Re-engineering Your Business Planning Through Sales & Operations

Planning, Partners for Excellence Newsletters, Vol. 1, Issue 1,

URL: <http://www.partnersforexcellence.com/news9596.htm>.(3/3/2006)

ELBAUM S., 2005, Best Practices in S&OP: A Benchmark Report, Aberdeen Group Inc., Boston

Massachusetts, June 2005, 33 blz.

Elkay Mfg’s Unique S&OP Process Drives Inventory Dollars Down, 2003, Inventory

Management Report, Vol.3, Issue 3, blz 12-14.

GEURTS M.D. en WHITLARK D., 1996, Improving sales forecasts by improving the input data,

Journal of Business Forecasting Methods & Systems, Vol. 15, Issue 3, blz.15-19.

GEURTS M.D. en WHITLARK D., 1999, Six ways to make sales forecasts more accurate,

Journal of Business Forecasting Methods & Systems, Vol. 18, Issue 4, blz. 21-25.

HARDISON M.C. en BETTINI P.J., 2002, Effective Sales and Operations Planning: Laying the

Foudation for Global Supply Chain Management, International Conference Proceedings, APICS

2002, blz. 1-7

IBM Corporation, 2005, IBM RFID Solution for the Consumer Driven Supply Chain,

URL: <http://www.businesslogistics.com/file_uploads/976.pdf>.(20/2/2006)

KRAJEWSKI L.J. en RITZMAN L.P., 1996, Operations management: strategie and analysis,

Addison-Wesley, Reading (Massachusetts), 878 blz.

KRUSE G., 2004, New wine in old Bottles?, Manufacturing Engineer, Vol. 83, Issue 3, blz. 48 –

49.

LAPIDE L., 2004, Sales and operations planning part I : The process, Journal of Business

Forecasting Methods & Systems, Vol. 24, Issue 3, blz. 17-20.

Lijst van geraadpleegde werken iii

LAPIDE L., 2005, Sales and operations planning part III : A Diagnostic Model, Journal of

Business Forecasting Methods & Systems, Spring 2005, blz. 13-16.

LEE M., ELANGO B. en SCHNAARS S.P., 1997, The accuracy of the Conference Board’s

buying plans index: A comparison of judgmental vs. extrapolation forecasing methods,

International Journal of Forecasting 13, blz 127-135

LING R.C. en GODDARD W.E., 1988, Orchestrating Success: Improved Control of the Business

with Sales and Operations Planning, John Wiley & Sons Ltd, New York, 157 blz.

MARK K., 2004, Demanding More, Canadian Transortation & Logistics, Vol. 107, Issue 9, blz.

16 – 19.

Making the Link Between Sales and Operations Planning, 2004, Glassmeyer/McNamee Center

for Digital Strategies, Tuck School of Business at Dartmouth and Cisco Systems, Inc.

MENTZER J.T en MOON M.A., 2004, Understanding Demand, Supply Chain Management

Review, Reed Business Information, Vol. 8, Issue 4, blz 38-45

NEWBERRY T.L. en BHAME C.D., 1981, How Management Should Use and Interact with

Sales Forecasts, Inventories and Production Magazine, July-August 1981

PALMATIER G.E. en CRUM C., 2003, Enterprise sales and operations planning, synchronizing

demand, supply and resources for peak performance, Ross publishing, Boca Raton, 266 blz.

PRAET B., 2004, Welke forecast, meneer?- De toekomst van een bedrijf vershilt naargelang de

gesprekspersoon-, Business logistics, Februari 2004, blz. 34 – 39.

RICE D., 2006, Sure You have a Headache, But… One Company’s Experience with Sales &

Operations Planning, D. R. Rice Company,

URL: <http://www.drricecompany.com/headache.htm>.(3/3/2006)

ROONEY C. en BANGERT C., 2001, High-Level Management Control Of the Planning Process,

Adhesive Age, Vol. 44, Issue 10, blz. 49-50.

Lijst van geraadpleegde werken iv

ROSS A., 2004, Creating agile supply chains, Manufactuaring Engineer, Vol. 82, Issue 6, blz. 18-

21.

Sales and Operations Planning – Simulation Model Characteristics, 2006, Kogent – MML

Limited, URL: <http://www.mml-net.com/papers/s_and_op_sim.html>.(24/02/2006)

SAUNDERS M., THORNHILL A. en LEWIS P., 2002, Understanding employees’ Reactions to

the Management of Change: An Exploration through an Organisational Justice Framework, The

Irish Journal of Management, Vol. 23, Issue 1, blz. 85-109.

STITT B., 2004, Demand planning: Pushing the test of the company to drive results, Journal of

Business Forecasting Methods & Systems, Vol. 23, Issue 2, blz. 2-9.

TEARNAN R., 2002, It’s all in the planning, The manufacturer: Manufacturing techniques,

September 2002, blz. 38-39

TEARNAN R., 2005, S&OP Data Management: Critical to a successful Implementation, Oliver

Wight White Paper Series, 5 blz.

URL: <http://www.oliverwight.com/americas/sop/pdf/wpaper23.pdf>. (10/04/2006).

VAN DIERDONCK R. en VEREECKE A., 1994, Operationeel beheer, Academia press, Gent,

618 blz.

VOLLMANN T.E., BERRYW.L., WHYBARK D.C en JACOBS F.R., 2005, Manufacturing

planning and control for supply Chain management, McGraw-Hill/Irwin, Boston, 712 blz.

VONDEREMBSE M.A. en WHITE G.P., 1988, Operations management: concepts, methods and

strategies, West publishing co., Saint Paul (Connecticut), 863 blz.

WALLACE T.F., 2000, Sales and operations planning: the how-to-handbook, Tom Wallace

Publications, Cincinnati, 131 blz.

Lijst van geraadpleegde werken v

WALLACE T.F. en STAHL B., 2005, Sales & Operations planning: The Next Generation, T.F.

Wallace & Co.,

URL: <http://www.tfwallace.com/pages_blocks_v3/images/links/sop_whitepaper.pdf>.

(24/02/2006).

Interne informatie

− Bedrijfspresentatie Bonar, 2006

− Intrview met De Groote R., 17 maart 2006

− Interview met Dekimpe L., 20 maart 2006

− Low & Bonar, 2006

− Shell Lubricants S&OP Manual, 2004

Internetsites

− http://www.cpcctraining.org/Leadership_Management/Oliver%20Wight%20FAQ%20S%

20&%20OP.asp

− http://www.trendstop.be

− http://www.vbo-feb.be/index.html?page=90: statistieken VBO 2005

− http://www.sussex.ac.uk/its/help/guides/spss2way.shtml: tables with small expected

values

− http://wwwling.arts.kuleuven.ac.be/genling/statistiek/2.htm: beperkingen

Bijlagen vi

Bijlagen

Bijlage 1.1: Begeleidende brief en vragenlijst ........................................................................viii

Bijlage 1.2: Bedrijven die meegewerkt hebben aan het onderzoek ........................................xiii

Bijlage 2.0: Uitleg bij het gebruik van de statistische testen. ................................................. xiv

Bijlage 2.1.1: Kruistabel ‘Wordt er in uw onderneming gebruik gemaakt van S & OP?’ –

‘aantal werknemers’ ................................................................................................................. xv

Bijlage 2.2.1: Kruistabellen ‘verband tussen businessplan en geaggregeerde planning’ -

‘invloed op de resultaten’ ........................................................................................................ xvi

Bijlage 2.2.2: Kruistabel ‘ frequentie van het geaggregeerde planningsproces’ – ‘effectiviteit

van de geaggregeerde planning’.............................................................................................xxii

Bijlage 2.2.3: Kruistabellen ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ - ‘invloed

op de resultaten’ ....................................................................................................................xxiii

Bijlage 2.2.4: Kruistabel ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ - ‘invloed op

de levertijden’.......................................................................................................................xxvii

Bijlage 2.2.5: Kruistabel ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ - ‘invloed op

de klantenservice’................................................................................................................xxviii

Bijlage 2.2.6: Kruistabellen ‘geaggregeerde planning aanzien als proces of als losstaande

vergadering’ – ‘invloed op de resultaten’.............................................................................. xxix

Bijlage 2.3.1: Kruistabel ‘rol general manager’ - ‘effectiviteit van de geaggregeerde planning’

.............................................................................................................................................. xxxv

Bijlage 2.3.2: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op voorraadniveau, levertijden

en klantenservice’................................................................................................................ xxxvi

Bijlage 2.3.3: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op kosten en winst’ ........... xxxix

Bijlage 2.4.1: Kruistabellen ‘kenmerken van de afsluitende vergadering’ – ‘invloed op de

resultaten’ .................................................................................................................................xli

Bijlage 2.5.1: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is geïmplementeerd’ –

‘de invloed op het voorraadniveau’........................................................................................... lx


‘de invloed op levertijden en klantenservice’........................................................................... lxi


‘de invloed op de winst’ .........................................................................................................lxiii

Bijlagen vii


‘de invloed op de kosten’ ....................................................................................................... lxiv


‘de effectiviteit’ ....................................................................................................................... lxv

Bijlage 3: Voorbeeldvragenlijst voor “continuous improvement” (Wallace T.F., 2000) ...... lxvi

Bijlagen viii

Bijlage 1.1: Begeleidende brief en vragenlijst

Geachte, Als laatstejaarsstudent TEW (optie technische bedrijfskunde) werk ik aan een bedrijfskundige thesis met als titel ‘Geaggregeerde planning in Belgische bedrijven: stand van zaken.’ Geaggregeerde planning - ook ‘Sales and operations planning’ (S&OP) genaamd - is een periodiek planningsproces waardoor het management betere grip krijgt op de onderneming (een meer uitgebreide omschrijving vindt u bij aanvang van de enquête). In het kader van mijn onderzoek heb ik een enquête samengesteld waarin ik enerzijds tracht te achterhalen welke bedrijven dit concept reeds hebben ingevoerd en welke de eigenschappen zijn van hun S&OP. Anderzijds wil ik ook nagaan wat de redenen zijn waarom S&OP nog geen ingang heeft gevonden bij andere bedrijven. Bij voorkeur wordt deze enquête ingevuld door de Algemeen Directeur, Verkoopsdirecteur, Logistiek Directeur of de Directeur Planning. Wanneer U doorklikt op de link die U hieronder vindt, wordt u automatisch naar de enquête gebracht. Het invullen neemt ongeveer een tiental minuten in beslag. www.feb.ugent.be/ss/wsb.dll/WauHel/sales_and_operations_planning.htm Na het afsluiten van mijn onderzoek zullen alle bedrijven, die hebben deelgenomen, de resultaten van dit onderzoek per mail of per post ontvangen. Indien U meer gedetailleerde informatie omtrent S&OP wenst, kunt U steeds een exemplaar van mijn thesis verkrijgen. Indien U verder nog vragen heeft omtrent de enquête kan U mij steeds contacteren via mail of GSM. Gelieve de enquête voor 11 maart 2006 te beantwoorden. Alvast bedankt voor de moeite en uw kostbare tijd. Met vriendelijke groeten, Wauter Hellebuyck Mailto: [email protected] Gsm: 0472/892820

Bijlagen ix

Bijlagen x

Bijlagen xi

Bijlagen xii

Bijlagen xiii

Bijlage 1.2: Bedrijven die meegewerkt hebben aan het onderzoek

Anglo Belgian Corporation de heer Luc Duyck Afwerkingsbedrijf Jansen NV de heer Dirk Roosen AMIS semiconductor de heer Henri Vanluchene BarcoView Medical Imaging Systems de heer Romeo Baertsoen Balta de heer Freddy Vanhaelst Belgian Shell de heer Dirk Laurier Bonar Technical Fabrics de heer Luc Dekimpe Brady Belgium NV de heer Ronald Goossens Cartamundi de heer Wim Vlekken deSter NV de heer Gilles Korstanje Farm Frites Europe de heer Danny Dresselaerts Ford Genk de heer Jos Van Muylder Helvoet Pharma Belgium N.V. mevrouw Ingrid Noten Horafrost de heer Frank Hoflack HTS ( CWS &boco TRS) de heer Martin De Cock de Rameyen Lano NV de heer Willy Morel McCain foods Belgium de heer William Jarijch Mitsui & Co Benelux de heer Eric Saccasyn NV Bekaert BU Steel Cord de heer Benny Libbrecht NV Snack Food Poco Loco de heer Lieven Blanckaert Niko NV de heer Guy Vermeiren Pasfrost NV mevrouw Anne Lafaut Philips Business Line Home Control de heer Jean-Paul Abrams Protronic NV de heer Walter Bilcke Quadrant EPP de heer Arie Zwep Roxell NV de heer Hugo De Ruyck TVH Forklift Parts mevrouw Caroline Onraet Vink NV de heer Robert Hermans Volvo Trucks Benelux de heer Peter Himpe Willy Naessens Group de heer Dirk Deroose Wyckaert Houtconstructies NV de heer Johan Van Muylder

Bijlagen xiv

Bijlage 2.0: Uitleg bij het gebruik van de statistische testen.

Aangezien de vragenlijst voornamelijk vragen bevat waarvan de antwoordmogelijkheden beperkt

zijn tot dichotome variabelen (ja/neen), zijn we in onze analyse beperkt tot de chikwadraattoets. In

Spss komt dit neer op een analyse met behulp van een kruistabel. Aan de hand van een kruistabel

gaan we na of er een verband is tussen twee verschillende variabelen. De nulhypothese

veronderstelt dat er geen verband is tussen de twee variabelen. Om na te gaan of het verband

tussen de twee variabelen significant is, wordt er naar de Pearson Chi-square gekeken. Is deze

kleiner dan 0,05 dan kunnen we besluiten dat er een significant verband bestaat tussen de

variabelen en verwerpen we de nulhypothese. Door naar de Cramer’s V kan men de sterkte van

het verband nagaan. Een waarde nul duidt op geen verband, terwijl een waarde één op een perfect

verband duidt (De Pelsmacker P. en Van Kenhove P., 2002).

Om van de chikwadraattoets gebruik te kunnen maken moet aan een aantal voorwaarden zijn

voldaan. Chi kwadraat vereist dat elke cel voldoende observaties bevat. Wanneer je gegevens

niet voldoen aan deze eisen - hetgeen bij ons meestal het geval is vanwege de kleine

steekproef - heb je twee mogelijkheden. Ofwel gooi je rijen of kolommen samen (waarbij je

uiteraard informatie verliest) tot aan de eisen voldaan is, ofwel doe je een beroep op een

alternatieve test (wat in ons onderzoek is gebeurd). Een courant gebruikt alternatief voor chi

kwadraat dat geschikt is voor dunbevolkte cellen is Fisher's Exact Test24. De Fisher's Exact

Test was oorspronkelijk ontwikkeld voor 2X2 tabellen, maar werd nadien uitgebreid voor IXJ

tabellen. Ook hier verwerpen we de nulhypothese pas wanneer de waarde van de Fisher’s

Exact Test kleiner is dan 0,05.

24 http://wwwling.arts.kuleuven.ac.be/genling/statistiek/2.htm : beperkingen

Bijlagen xv

Bijlage 2.1.1: Kruistabel ‘Wordt er in uw onderneming gebruik gemaakt van S & OP?’

– ‘aantal werknemers’

Case Processing Summary

30 100,0% 0 ,0% 30 100,0%SOP * werknemers2N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

SOP * werknemers2 Crosstabulation

1 12 6 19

25,0% 63,2% 85,7% 63,3%

3 7 1 11

75,0% 36,8% 14,3% 36,7%

4 19 7 30

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within werknemers2

Count


Count


ja

neen

SOP

Total

1,00 2,00 3,00

werknemers2

Total

Chi-Square Tests

4,041a 2 ,133 ,127

4,181 2 ,124 ,194

3,682 ,127

30

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)Exact Sig.(2-sided)

4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is 1,47.

a.

Symmetric Measures

,367 ,133 ,127

,367 ,133 ,127

30

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig. Exact Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.

Bijlagen xvi

Bijlage 2.2.1: Kruistabellen ‘verband tussen businessplan en geaggregeerde planning’ -

‘invloed op de resultaten’

Crosstabs


19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

voorraadniveau * busplan

levertijden * busplan

klantenservice * busplan

kosten * busplan

winst * busplan

effectief * busplan

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op het voorraadniveau’

voorraadniveau * busplan

Crosstab

0 1 1

,0% 25,0% 5,3%

2 0 2

13,3% ,0% 10,5%

1 0 1

6,7% ,0% 5,3%

12 3 15

80,0% 75,0% 78,9%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

neen

negatief

positief

voorraadniveau

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

4,560a 3 ,207 ,413

4,545 3 ,208 ,413

3,698 ,413

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


7 cells (87,5%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,21.

a.

Bijlagen xvii

Symmetric Measures

,490 ,207 ,413

,490 ,207 ,413

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de levertijden’

levertijden * busplan

Crosstab

2 0 2

13,3% ,0% 10,5%

13 4 17

86,7% 100,0% 89,5%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

neen

positief

levertijden

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

,596b 1 ,440 1,000 ,614

,000 1 1,000

1,007 1 ,316 ,649 ,614

1,000 ,614

19

Pearson Chi-Square

Continuity Correctiona

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)

Computed only for a 2x2 tablea.

3 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,42.

b.

Symmetric Measures

,177 ,440 1,000

,177 ,440 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xviii

3. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de klantenservice’

klantenservice * busplan

Crosstab

3 0 3

20,0% ,0% 15,8%

12 4 16

80,0% 100,0% 84,2%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

neen

positief

klantenservice

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

,950b 1 ,330 ,567 ,470

,041 1 ,839

1,562 1 ,211 ,567 ,470

1,000 ,470

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,224 ,330 ,567

,224 ,330 ,567

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xix

4. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de kosten’

kosten * busplan

Crosstab

4 0 4

26,7% ,0% 21,1%

11 4 15

73,3% 100,0% 78,9%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

neen

positief

kosten

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

1,351b 1 ,245 ,530 ,352

,223 1 ,637

2,159 1 ,142 ,530 ,352

,530 ,352

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,267 ,245 ,530

,267 ,245 ,530

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xx

5. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de winst’

winst * busplan

Crosstab

4 0 4

26,7% ,0% 21,1%

11 4 15

73,3% 100,0% 78,9%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

neen

positief

winst

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

1,351b 1 ,245 ,530 ,352

,223 1 ,637

2,159 1 ,142 ,530 ,352

,530 ,352

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,267 ,245 ,530

,267 ,245 ,530

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxi

6. Afhankelijkheid van ‘de effectiviteit’

effectief * busplan

Crosstab

1 0 1

6,7% ,0% 5,3%

5 1 6

33,3% 25,0% 31,6%

9 3 12

60,0% 75,0% 63,2%

15 4 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

Count

% within busplan

gedeelte

ja

effectief

Total

ja neen

busplan

Total

Chi-Square Tests

,449a 2 ,799 1,000

,654 2 ,721 1,000

,735 1,000

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,154 ,799 1,000

,154 ,799 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxii

Bijlage 2.2.2: Kruistabel ‘ frequentie van het geaggregeerde planningsproces’ –

‘effectiviteit van de geaggregeerde planning’

Crosstabs


18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%effectief * frequentie1N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

effectief * frequentie1 Crosstabulation

2 4 6

100,0% 25,0% 33,3%

0 12 12

,0% 75,0% 66,7%

2 16 18

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within frequentie1

Count


Count


gedeelte

ja

effectief

Total

1,00 2,00

frequentie1

Total

Chi-Square Tests

4,500b 1 ,034

1,758 1 ,185

4,920 1 ,027

,098 ,098

18

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,500 ,034

,500 ,034

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.


Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.

b.

Bijlagen xxiii

Bijlage 2.2.3: Kruistabellen ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ -

‘invloed op de resultaten’

Crosstabs


18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

voorraadniveau * vertoek

levertijden * vertoek

klantenservice * vertoek

kosten * vertoek

winst * vertoek

effectief * vertoek


Valid Missing Total

Cases


voorraadniveau * vertoek

Chi-Square Tests

6,800a 8 ,558 ,468

6,856 8 ,552 ,400

9,327 ,400

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Crosstab

0 0 0 0 1 1

,0% ,0% ,0% ,0% 16,7% 5,6%

0 0 1 0 1 2

,0% ,0% 50,0% ,0% 16,7% 11,1%

7 1 1 2 4 15

100,0% 100,0% 50,0% 100,0% 66,7% 83,3%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

neen

positief

voorraadniveau

Total

12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand

vertoek

Total

Bijlagen xxiv

Symmetric Measures

,615 ,558 ,468

,435 ,558 ,468

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases





kosten * vertoek

Crosstab

1 0 1 0 1 3

14,3% ,0% 50,0% ,0% 16,7% 16,7%

6 1 1 2 5 15

85,7% 100,0% 50,0% 100,0% 83,3% 83,3%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

neen

positief

kosten

Total


vertoek

Total

Chi-Square Tests

2,229a 4 ,694 ,846

2,299 4 ,681 1,000

2,858 ,717

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,352 ,694 ,846

,352 ,694 ,846

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxv


winst * vertoek

Crosstab

2 0 1 0 1 4

28,6% ,0% 50,0% ,0% 16,7% 22,2%

5 1 1 2 5 14

71,4% 100,0% 50,0% 100,0% 83,3% 77,8%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

neen

positief

winst

Total


vertoek

Total

Chi-Square Tests

2,020a 4 ,732 1,000

2,514 4 ,642 ,945

2,430 ,897

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,335 ,732 1,000

,335 ,732 1,000

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxvi


effectief * vertoek

Crosstab

1 0 1 1 3 6

14,3% ,0% 50,0% 50,0% 50,0% 33,3%

6 1 1 1 3 12

85,7% 100,0% 50,0% 50,0% 50,0% 66,7%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

gedeelte

ja

effectief

Total


vertoek

Total

Chi-Square Tests

2,893a 4 ,576 ,683

3,310 4 ,507 ,774

3,433 ,578

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,401 ,576 ,683

,401 ,576 ,683

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxvii

Bijlage 2.2.4: Kruistabel ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ - ‘invloed

op de levertijden’

levertijden * vertoek

Crosstab

0 0 1 1 0 2

,0% ,0% 50,0% 50,0% ,0% 11,1%

7 1 1 1 6 16

100,0% 100,0% 50,0% 50,0% 100,0% 88,9%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

neen

positief

levertijden

Total


vertoek

Total

Chi-Square Tests

7,875a 4 ,096 ,150

7,013 4 ,135 ,105

6,963 ,065

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,661 ,096 ,150

,661 ,096 ,150

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxviii

Crosstab

0 0 1 2 0 3

,0% ,0% 50,0% 100,0% ,0% 16,7%

7 1 1 0 6 15

100,0% 100,0% 50,0% ,0% 100,0% 83,3%

7 1 2 2 6 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

Count

% within vertoek

neen

positief

klantenservice

Total


vertoek

Total

Bijlage 2.2.5: Kruistabel ‘Hoe ver in de toekomst wordt de S & OP opgesteld?’ - ‘invloed

op de klantenservice’

klantenservice * vertoek

Chi-Square Tests

14,400a 4 ,006 ,007

13,448 4 ,009 ,007

10,334 ,007

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,894 ,006 ,007

,894 ,006 ,007

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxix

Bijlage 2.2.6: Kruistabellen ‘geaggregeerde planning aanzien als proces of als losstaande

vergadering’ – ‘invloed op de resultaten’

Crosstabs


19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

voorraadniveau * proces

levertijden * proces

klantenservice * proces

kosten * proces

winst * proces

effectief * proces


Valid Missing Total

Cases


voorraadniveau * proces

Crosstab

1 1 2

14,3% 8,3% 10,5%

6 11 17

85,7% 91,7% 89,5%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

neen

positief

voorraadniveau

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

,166b 1 ,683 1,000 ,614

,000 1 1,000

,161 1 ,688 1,000 ,614

1,000 ,614

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Bijlagen xxx

Symmetric Measures

,094 ,683 1,000

,094 ,683 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases





levertijden * proces

Crosstab

1 0 1

14,3% ,0% 5,3%

1 1 2

14,3% 8,3% 10,5%

5 11 16

71,4% 91,7% 84,2%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

neen

positief

levertijden

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

2,078a 2 ,354 ,682

2,361 2 ,307 ,682

2,224 ,455

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,331 ,354 ,682

,331 ,354 ,682

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxi


klantenservice * proces

Crosstab

1 2 3

14,3% 16,7% 15,8%

6 10 16

85,7% 83,3% 84,2%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

neen

positief

klantenservice

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

,019b 1 ,891 1,000 ,704

,000 1 1,000

,019 1 ,890 1,000 ,704

1,000 ,704

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)


2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,11.

b.

Symmetric Measures

-,031 ,891 1,000

,031 ,891 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxii


kosten * proces

Crosstab

2 1 3

28,6% 8,3% 15,8%

5 11 16

71,4% 91,7% 84,2%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

neen

positief

kosten

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

1,362b 1 ,243 ,523 ,296

,265 1 ,607

1,314 1 ,252 ,523 ,296

,523 ,296

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,268 ,243 ,523

,268 ,243 ,523

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxiii


winst * proces

Crosstab

2 1 3

28,6% 8,3% 15,8%

5 11 16

71,4% 91,7% 84,2%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

neen

positief

winst

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

1,362b 1 ,243 ,523 ,296

,265 1 ,607

1,314 1 ,252 ,523 ,296

,523 ,296

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,268 ,243 ,523

,268 ,243 ,523

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxiv


effectief * proces

Crosstab

0 1 1

,0% 8,3% 5,3%

3 3 6

42,9% 25,0% 31,6%

4 8 12

57,1% 66,7% 63,2%

7 12 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

Count

% within proces

gedeelte

ja

effectief

Total

losstaan proces

proces

Total

Chi-Square Tests

1,093a 2 ,579 ,764

1,414 2 ,493 ,764

1,163 ,764

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,240 ,579 ,764

,240 ,579 ,764

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxv

Bijlage 2.3.1: Kruistabel ‘rol general manager’ - ‘effectiviteit van de geaggregeerde

planning’

Crosstabs


17 100,0% 0 ,0% 17 100,0%effectief * rolGM1N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

effectief * rolGM1 Crosstabulation

3 2 5

60,0% 16,7% 29,4%

2 10 12

40,0% 83,3% 70,6%

5 12 17

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

gedeelte

ja

effectief

Total

1,00 2,00

rolGM1

Total

Chi-Square Tests

3,192b 1 ,074

1,446 1 ,229

3,054 1 ,081

,117 ,117

17

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,433 ,074

,433 ,074

17

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.



b.

Bijlagen xxxvi

Bijlage 2.3.2: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op voorraadniveau,

levertijden en klantenservice’


Crosstabs


17 94,4% 1 5,6% 18 100,0%voorraadniveau * rolgm1N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

voorraadniveau * rolgm1 Crosstabulation

0 1 1

,0% 7,7% 5,9%

4 12 16

100,0% 92,3% 94,1%

4 13 17

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolgm1

Count

% within rolgm1

Count

% within rolgm1

neen

positief

voorraadniveau

Total

1,00 2,00

rolgm1

Total

Chi-Square Tests

,327b 1 ,567 1,000 ,765

,000 1 1,000

,555 1 ,456 1,000 ,765

1,000 ,765

17

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

-,139 ,567 1,000

,139 ,567 1,000

17

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xxxvii

Crosstabs Case Processing Summary

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%

levertijden * rolGM1

klantenservice * rolGM1

kosten * rolGM1

winst * rolGM1


Valid Missing Total

Cases


levertijden * rolGM1

Crosstab

0 1 1

,0% 7,7% 5,6%

5 12 17

100,0% 92,3% 94,4%

5 13 18

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

neen

positief

levertijden

Total

1,00 2,00

rolGM1

Total

Chi-Square Tests

,407b 1 ,523

,000 1 1,000

,673 1 ,412

1,000 ,722

18

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

-,150 ,523

,150 ,523

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.



b.

Bijlagen xxxviii


klantenservice * rolGM1

Crosstab

0 2 2

,0% 15,4% 11,1%

5 11 16

100,0% 84,6% 88,9%

5 13 18

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

neen

positief

klantenservice

Total

1,00 2,00

rolGM1

Total

Chi-Square Tests

,865b 1 ,352

,009 1 ,926

1,396 1 ,237

1,000 ,510

18

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

-,219 ,352

,219 ,352

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.



b.

Bijlagen xxxix

Bijlage 2.3.3: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op kosten en winst’


kosten * rolGM1

Crosstab

2 1 3

40,0% 7,7% 16,7%

3 12 15

60,0% 92,3% 83,3%

5 13 18

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

neen

positief

kosten

Total

1,00 2,00

rolGM1

Total

Chi-Square Tests

2,714b 1 ,099

,886 1 ,347

2,439 1 ,118

,172 ,172

18

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,388 ,099

,388 ,099

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.



b.

Bijlagen xl


winst * rolGM1

Crosstab

2 1 3

40,0% 7,7% 16,7%

3 12 15

60,0% 92,3% 83,3%

5 13 18

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

Count

% within rolGM1

neen

positief

winst

Total

1,00 2,00

rolGM1

Total

Chi-Square Tests

2,714b 1 ,099

,886 1 ,347

2,439 1 ,118

,172 ,172

18

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,388 ,099

,388 ,099

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.



b.

Bijlagen xli

Bijlage 2.4.1: Kruistabellen ‘kenmerken van de afsluitende vergadering’ – ‘invloed op

de resultaten’

Crosstabs


19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

voorraadniveau * duurafsl

voorraadniveau * agenda

voorraadniveau * vastproc

levertijden * duurafsl

levertijden * agenda

levertijden * vastproc

klantenservice * duurafsl

klantenservice * agenda

klantenservice * vastproc

kosten * duurafsl

kosten * agenda

kosten * vastproc

winst * duurafsl

winst * agenda

winst * vastproc

effectief * duurafsl

effectief * agenda

effectief * vastproc


Valid Missing Total

Cases

Bijlagen xlii

1. Kruistabel ‘vaste agenda’ – ‘invloed op het voorraadniveau’

voorraadniveau * agenda

Crosstab

0 1 1

,0% 14,3% 5,3%

2 0 2

16,7% ,0% 10,5%

1 0 1

8,3% ,0% 5,3%

9 6 15

75,0% 85,7% 78,9%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

neen

negatief

positief

voorraadniveau

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

3,529a 3 ,317 ,435

4,818 3 ,186 ,435

3,022 ,435

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,431 ,317 ,435

,431 ,317 ,435

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xliii

2. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘invloed op het voorraadniveau’

voorraadniveau * vastproc

Crosstab

1 0 1

5,9% ,0% 5,3%

2 0 2

11,8% ,0% 10,5%

1 0 1

5,9% ,0% 5,3%

13 2 15

76,5% 100,0% 78,9%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

neen

negatief

positief

voorraadniveau

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

,596a 3 ,897 1,000

1,007 3 ,800 1,000

2,093 1,000

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,177 ,897 1,000

,177 ,897 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xliv

3. Kruistabel ‘vaste agenda’ – ‘ invloed op de levertijden’

levertijden * agenda

Crosstab

2 0 2

16,7% ,0% 10,5%

10 7 17

83,3% 100,0% 89,5%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

neen

positief

levertijden

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

1,304b 1 ,253 ,509 ,386

,135 1 ,714

1,973 1 ,160 ,509 ,386

,509 ,386

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,262 ,253 ,509

,262 ,253 ,509

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xlv

4. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘ invloed op de levertijden’

levertijden * vastproc

Crosstab

2 0 2

11,8% ,0% 10,5%

15 2 17

88,2% 100,0% 89,5%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

neen

positief

levertijden

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

,263b 1 ,608 1,000 ,795

,000 1 1,000

,472 1 ,492 1,000 ,795

1,000 ,795

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,118 ,608 1,000

,118 ,608 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xlvi

5. Kruistabel ‘vaste agenda’ – ‘de invloed op de klantenservice’

klantenservice * agenda

Crosstab

3 0 3

25,0% ,0% 15,8%

9 7 16

75,0% 100,0% 84,2%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

neen

positief

klantenservice

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

2,078b 1 ,149 ,263 ,227

,623 1 ,430

3,078 1 ,079 ,263 ,227

,263 ,227

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,331 ,149 ,263

,331 ,149 ,263

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xlvii

6. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘de invloed op de klantenservice’

klantenservice * vastproc

Crosstab

3 0 3

17,6% ,0% 15,8%

14 2 16

82,4% 100,0% 84,2%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

neen

positief

klantenservice

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

,419b 1 ,517 1,000 ,702

,000 1 1,000

,730 1 ,393 1,000 ,702

1,000 ,702

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,149 ,517 1,000

,149 ,517 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xlviii

7. Kruistabel ‘vaste agenda’ – ‘de invloed op de kosten’

kosten * agenda

Crosstab

3 1 4

25,0% 14,3% 21,1%

9 6 15

75,0% 85,7% 78,9%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

neen

positief

kosten

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

,305b 1 ,581 1,000 ,525

,000 1 1,000

,319 1 ,572 1,000 ,525

1,000 ,525

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,127 ,581 1,000

,127 ,581 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen xlix

8. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘de invloed op de kosten’

kosten * vastproc

Crosstab

3 1 4

17,6% 50,0% 21,1%

14 1 15

82,4% 50,0% 78,9%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

neen

positief

kosten

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

1,127b 1 ,288 ,386 ,386

,021 1 ,885

,940 1 ,332 1,000 ,386

,386 ,386

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

-,244 ,288 ,386

,244 ,288 ,386

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen l

9. Kruistabel ‘vaste agenda’ - ‘de invloed op de winst’

winst * agenda

Crosstab

3 1 4

25,0% 14,3% 21,1%

9 6 15

75,0% 85,7% 78,9%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

neen

positief

winst

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

,305b 1 ,581 1,000 ,525

,000 1 1,000

,319 1 ,572 1,000 ,525

1,000 ,525

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,127 ,581 1,000

,127 ,581 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen li

10. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘de invloed op de winst’

winst * vastproc

Crosstab

3 1 4

17,6% 50,0% 21,1%

14 1 15

82,4% 50,0% 78,9%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

neen

positief

winst

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

1,127b 1 ,288 ,386 ,386

,021 1 ,885

,940 1 ,332 1,000 ,386

,386 ,386

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

-,244 ,288 ,386

,244 ,288 ,386

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lii

11. Kruistabel ‘vaste agenda’ - ‘de effectiviteit’

effectief * agenda

Crosstab

1 0 1

8,3% ,0% 5,3%

4 2 6

33,3% 28,6% 31,6%

7 5 12

58,3% 71,4% 63,2%

12 7 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

Count

% within agenda

gedeelte

ja

effectief

Total

ja neen

agenda

Total

Chi-Square Tests

,735a 2 ,692 1,000

1,069 2 ,586 1,000

,798 1,000

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,197 ,692 1,000

,197 ,692 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen liii

12. Kruistabel ‘vaste procedure’ – ‘de effectiviteit’

effectief * vastproc

Crosstab

1 0 1

5,9% ,0% 5,3%

5 1 6

29,4% 50,0% 31,6%

11 1 12

64,7% 50,0% 63,2%

17 2 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

Count

% within vastproc

gedeelte

ja

effectief

Total

ja neen

vastproc

Total

Chi-Square Tests

,419a 2 ,811 1,000

,496 2 ,780 1,000

1,447 1,000

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,149 ,811 1,000

,149 ,811 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen liv

Crosstabs


19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

voorraadniveau * duurafl1

levertijden * duurafl1

klantenservice * duurafl1

kosten * duurafl1

winst * duurafl1

effectief * duurafl1


Valid Missing Total

Cases

13. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de invloed op het voorraadniveau’

voorraadniveau * duurafl1

Crosstab

0 1 1

,0% 16,7% 5,3%

2 0 2

15,4% ,0% 10,5%

1 0 1

7,7% ,0% 5,3%

10 5 15

76,9% 83,3% 78,9%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

neen

negatief

positief

voorraadniveau

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

3,573a 3 ,311 ,393

4,603 3 ,203 ,393

3,028 ,594

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Bijlagen lv

Symmetric Measures

,434 ,311 ,393

,434 ,311 ,393

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




14. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de invloed op de levertijden’

levertijden * duurafl1

Crosstab

2 0 2

15,4% ,0% 10,5%

11 6 17

84,6% 100,0% 89,5%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

neen

positief

levertijden

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

1,032b 1 ,310 ,544 ,456

,045 1 ,832

1,624 1 ,202 ,544 ,456

1,000 ,456

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,233 ,310 ,544

,233 ,310 ,544

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lvi

15. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de invloed op de klantenservice’

klantenservice * duurafl1

Crosstab

3 0 3

23,1% ,0% 15,8%

10 6 16

76,9% 100,0% 84,2%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

neen

positief

klantenservice

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

1,644b 1 ,200 ,517 ,295

,367 1 ,545

2,529 1 ,112 ,316 ,295

,517 ,295

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,294 ,200 ,517

,294 ,200 ,517

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lvii

16. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de invloed op de kosten’

kosten * duurafl1

Crosstab

3 1 4

23,1% 16,7% 21,1%

10 5 15

76,9% 83,3% 78,9%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

neen

positief

kosten

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

,101b 1 ,750 1,000 ,627

,000 1 1,000

,105 1 ,746 1,000 ,627

1,000 ,627

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,073 ,750 1,000

,073 ,750 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lviii

17. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de invloed op de winst’

winst * duurafl1

Crosstab

3 1 4

23,1% 16,7% 21,1%

10 5 15

76,9% 83,3% 78,9%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

neen

positief

winst

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

,101b 1 ,750 1,000 ,627

,000 1 1,000

,105 1 ,746 1,000 ,627

1,000 ,627

19

Pearson Chi-Square


Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.


Exact Sig.(1-sided)



b.

Symmetric Measures

,073 ,750 1,000

,073 ,750 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lix

18. Kruistabel ‘duur afsluitende vergadering’ – ‘de effectiviteit’

effectief * duurafl1

Crosstab

1 0 1

7,7% ,0% 5,3%

4 2 6

30,8% 33,3% 31,6%

8 4 12

61,5% 66,7% 63,2%

13 6 19

100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

Count

% within duurafl1

gedeelte

ja

effectief

Total

1,00 2,00

duurafl1

Total

Chi-Square Tests

,487a 2 ,784 1,000

,784 2 ,676 1,000

,648 1,000

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,160 ,784 1,000

,160 ,784 1,000

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lx

Bijlage 2.5.1: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is

geïmplementeerd’ – ‘de invloed op het voorraadniveau’

Crosstabs


18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%voorraadniveau * hoelangN Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

voorraadniveau * hoelang Crosstabulation

1 1 0 2

50,0% 12,5% ,0% 11,1%

1 7 8 16

50,0% 87,5% 100,0% 88,9%

2 8 8 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

neen

positief

voorraadniveau

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

4,078a 2 ,130 ,216

3,757 2 ,153 ,216

3,508 ,216

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,476 ,130 ,216

,476 ,130 ,216

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lxi


geïmplementeerd’ – ‘de invloed op levertijden en klantenservice’

Crosstabs


19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

19 100,0% 0 ,0% 19 100,0%

voorraadniveau * hoelang

levertijden * hoelang

klantenservice * hoelang

kosten * hoelang

winst * hoelang

effectief * hoelang


Valid Missing Total

Cases


levertijden * hoelang

Crosstab

1 1 0 2

50,0% 12,5% ,0% 10,5%

1 7 9 17

50,0% 87,5% 100,0% 89,5%

2 8 9 19

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

neen

positief

levertijden

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

4,401a 2 ,111 ,099

3,986 2 ,136 ,099

3,762 ,099

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Bijlagen lxii

Symmetric Measures

,481 ,111 ,099

,481 ,111 ,099

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases





klantenservice * hoelang

Crosstab

1 2 0 3

50,0% 25,0% ,0% 15,8%

1 6 9 16

50,0% 75,0% 100,0% 84,2%

2 8 9 19

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

neen

positief

klantenservice

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

3,958a 2 ,138 ,220

4,804 2 ,091 ,220

4,036 ,133

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,456 ,138 ,220

,456 ,138 ,220

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lxiii


geïmplementeerd’ – ‘de invloed op de winst’

winst * hoelang

Crosstab

2 1 1 4

100,0% 12,5% 11,1% 21,1%

0 7 8 15

,0% 87,5% 88,9% 78,9%

2 8 9 19

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

neen

positief

winst

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

8,387a 2 ,015 ,035

7,250 2 ,027 ,053

5,860 ,053

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,664 ,015 ,035

,664 ,015 ,035

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lxiv


geïmplementeerd’ – ‘de invloed op de kosten’

kosten * hoelang

Crosstab

2 2 0 4

100,0% 25,0% ,0% 21,1%

0 6 9 15

,0% 75,0% 100,0% 78,9%

2 8 9 19

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

neen

positief

kosten

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

9,975a 2 ,007 ,007

10,559 2 ,005 ,007

7,749 ,007

19

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,725 ,007 ,007

,725 ,007 ,007

19

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lxv


geïmplementeerd’ – ‘de effectiviteit’

Crosstabs


18 100,0% 0 ,0% 18 100,0%effectief * hoelangN Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

effectief * hoelang Crosstabulation

2 3 1 6

100,0% 42,9% 11,1% 33,3%

0 4 8 12

,0% 57,1% 88,9% 66,7%

2 7 9 18

100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

Count

% within hoelang

gedeelte

ja

effectief

Total

<1j <3j >3j

hoelang

Total

Chi-Square Tests

6,286a 2 ,043 ,043

7,075 2 ,029 ,057

5,539 ,057

18

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.



a.

Symmetric Measures

,591 ,043 ,043

,591 ,043 ,043

18

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases




Bijlagen lxvi

Bijlage 3: Voorbeeldvragenlijst voor “continuous improvement” (Wallace T.F., 2000)

Bijlagen lxvii

geaggregeerde planning in Belgische bedrijven: stand van...

Documents

Transcript of geaggregeerde planning in Belgische bedrijven: stand van...