geaggregeerde planning in belgische bedrijven: stand van...
Post on 24-May-2020
1 Views
Preview:
TRANSCRIPT
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
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 4 -
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.
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 5 -
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
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 6 -
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.
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 7 -
• 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
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 8 -
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
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 9 -
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
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 10 -
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.
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 11 -
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.
Hoofdstuk 1: Overzicht geaggregeerde planning - 12 -
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
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 14 -
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
Eigenlijke verkopen 90 95 85 Verschil -10 -5 -15 Cumulatief verschil -15 -30
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
Eigenlijke productie 98 100 101 Verschil -2 0 +1 Cumulatief verschil -2 -2 -1
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
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 15 -
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
Eigenlijke verkopen 90 95 85 Verschil -10 -5 -15 Cumulatief verschil -15 -30
4 BV = Beginvoorraad 5 Vanaf Mei gaat het om de nieuwe vraagvoorspellingen.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 16 -
Productieplan:
Feb. Maart April Mei6 Juni Juli Aug. Sep. Productieplan (in 1000 tallen)
100 100 100 110 100 100 90 90
Eigenlijke productie 98 100 101 Verschil -2 0 +1 Cumulatief verschil -2 -2 -1
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 17 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 18 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 19 -
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
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 20 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 21 -
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
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 22 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 23 -
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
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 24 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 25 -
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.
Hoofdstuk 2: De structuur en logica van geaggregeerde planning - 26 -
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
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 28 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 29 -
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
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 30 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 31 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 32 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 33 -
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).
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 34 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 35 -
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.
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 36 -
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:
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 37 -
• 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
Hoofdstuk 3: De input van geaggregeerde planning - 38 -
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.
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 40 -
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).
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 41 -
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
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 42 -
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)
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 43 -
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,
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 44 -
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
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 45 -
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.
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 46 -
• 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.
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 47 -
• 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
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 48 -
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.
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 49 -
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
Hoofdstuk 4: Het maandelijkse geaggregeerde planningproces - 50 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 52 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 53 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 54 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 55 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 56 -
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).
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 57 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 58 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 59 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 60 -
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 61 -
volgende stap van de implementatie is nu immers het opzetten van een pilootversie van de
geaggregeerde planning.
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 62 -
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
(Wallace T.F., 2000).
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
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 63 -
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
(Wallace T.F., 2000).
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 64 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 65 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 66 -
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.
Hoofdstuk 5: Het implementatiepad van geaggregeerde planning - 67 -
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.
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 69 -
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
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 70 -
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).
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 71 -
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
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 72 -
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
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 73 -
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.
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 74 -
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.
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 75 -
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
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 76 -
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
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 77 -
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
geaggregeerde planning.
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).
Hoofdstuk 6: Het onderzoek - 78 -
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.
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 80 -
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
Sales and Operations Planning (S&OP)
Sales and Operations Planning (S&OP)
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 81 -
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:
the promotion will sell 400
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:
the promotion will sell 400
Marketing:
the promotion will sell 400
Finance:
we have abudget of 300
Manufacturing:
they will only sell 150
Sales:
we can sell 200
Sales:
we can sell 200
Marketing:
the promotion will sell 400
Marketing:
the promotion will sell 400
Finance:
we have abudget of 300
Finance:
we have abudget of 300
Manufacturing:
they will only sell 150
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
Strategic & Financial Planning
Demand Forecasting& Planning
Supply Planning
Distribution Planning
Manufacturing Planning
Material Planning
Shipment Planning
Order PromisingStrategic & 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.
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 82 -
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 83 -
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.
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 84 -
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 85 -
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
Week 2 Day 6 Day 7 Day 8 Day 9 Day 10
Forecast Input
Due Step 2 Meeting
Week 3 Day 11 Day 12 Day 13 Day 14 Day 15
Initial Supply
Plan Pack Available
Step 3 Meeting
Week 4 Day 16 Day 17 Day 18 Day 19 Day 20
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.
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 86 -
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 87 -
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
Bonar YARNS & FABRICS
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 88 -
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)
Bonar YARNS & FABRICS
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 89 -
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.
Bonar YARNS & FABRICS
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
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 90 -
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.
Hoofdstuk 7: Toepassingen van geaggregeerde planning in de praktijk - 91 -
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
Algemeen Besluit - 93 -
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
Algemeen Besluit - 94 -
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.
Algemeen Besluit - 95 -
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
Bijlage 2.5.2: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is geïmplementeerd’ –
‘de invloed op levertijden en klantenservice’........................................................................... lxi
Bijlage 2.5.3: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is geïmplementeerd’ –
‘de invloed op de winst’ .........................................................................................................lxiii
Bijlagen vii
Bijlage 2.5.4: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is geïmplementeerd’ –
‘de invloed op de kosten’ ....................................................................................................... lxiv
Bijlage 2.5.4: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is geïmplementeerd’ –
‘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: wauter.hellebuyck@gmail.com 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
% within werknemers2
Count
% within werknemers2
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
Case Processing Summary
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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
Value Approx. Sig. Exact Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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
Value Approx. Sig. Exact Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,63.
b.
Symmetric Measures
,224 ,330 ,567
,224 ,330 ,567
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,84.
b.
Symmetric Measures
,267 ,245 ,530
,267 ,245 ,530
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,84.
b.
Symmetric Measures
,267 ,245 ,530
,267 ,245 ,530
19
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 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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
5 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,21.
a.
Symmetric Measures
,154 ,799 1,000
,154 ,799 1,000
19
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 xxii
Bijlage 2.2.2: Kruistabel ‘ frequentie van het geaggregeerde planningsproces’ –
‘effectiviteit van de geaggregeerde planning’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
% within frequentie1
Count
% within frequentie1
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,67.
b.
Symmetric Measures
,500 ,034
,500 ,034
18
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
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
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%
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
N Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op het voorraadniveau’
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
13 cells (86,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,06.
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
Value Approx. Sig. Exact Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.
2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de kosten’
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
12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
8 cells (80,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,17.
a.
Symmetric Measures
,352 ,694 ,846
,352 ,694 ,846
18
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 xxv
3. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de winst’
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
12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
9 cells (90,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,22.
a.
Symmetric Measures
,335 ,732 1,000
,335 ,732 1,000
18
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 xxvi
4. Afhankelijkheid van ‘de effectiviteit’
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
12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
10 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,33.
a.
Symmetric Measures
,401 ,576 ,683
,401 ,576 ,683
18
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 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
12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
8 cells (80,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,11.
a.
Symmetric Measures
,661 ,096 ,150
,661 ,096 ,150
18
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 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
12maand 18maand 1maand 2jaar 6maand
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
8 cells (80,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,17.
a.
Symmetric Measures
,894 ,006 ,007
,894 ,006 ,007
18
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 xxix
Bijlage 2.2.6: Kruistabellen ‘geaggregeerde planning aanzien als proces of als losstaande
vergadering’ – ‘invloed op de resultaten’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
N Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op het voorraadniveau’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,74.
b.
Bijlagen xxx
Symmetric Measures
,094 ,683 1,000
,094 ,683 1,000
19
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.
2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de levertijden’
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,37.
a.
Symmetric Measures
,331 ,354 ,682
,331 ,354 ,682
19
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 xxxi
3. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de klantenservice’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
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
Value Approx. Sig. Exact Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.
Bijlagen xxxii
4. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de kosten’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,11.
b.
Symmetric Measures
,268 ,243 ,523
,268 ,243 ,523
19
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 xxxiii
5. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de winst’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,11.
b.
Symmetric Measures
,268 ,243 ,523
,268 ,243 ,523
19
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 xxxiv
6. Afhankelijkheid van ‘de effectiviteit’
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
5 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,37.
a.
Symmetric Measures
,240 ,579 ,764
,240 ,579 ,764
19
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 xxxv
Bijlage 2.3.1: Kruistabel ‘rol general manager’ - ‘effectiviteit van de geaggregeerde
planning’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
3 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,47.
b.
Symmetric Measures
,433 ,074
,433 ,074
17
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Bijlagen xxxvi
Bijlage 2.3.2: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op voorraadniveau,
levertijden en klantenservice’
1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op het voorraadniveau’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,24.
b.
Symmetric Measures
-,139 ,567 1,000
,139 ,567 1,000
17
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 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
N Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de levertijden’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,28.
b.
Symmetric Measures
-,150 ,523
,150 ,523
18
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Bijlagen xxxviii
3. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de klantenservice’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,56.
b.
Symmetric Measures
-,219 ,352
,219 ,352
18
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Bijlagen xxxix
Bijlage 2.3.3: Kruistabellen ‘rol general manager’ – ‘invloed op kosten en winst’
1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de kosten’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,83.
b.
Symmetric Measures
,388 ,099
,388 ,099
18
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Bijlagen xl
2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de winst’
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,83.
b.
Symmetric Measures
,388 ,099
,388 ,099
18
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Bijlagen xli
Bijlage 2.4.1: Kruistabellen ‘kenmerken van de afsluitende vergadering’ – ‘invloed op
de resultaten’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
N Percent N Percent N Percent
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
6 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,37.
a.
Symmetric Measures
,431 ,317 ,435
,431 ,317 ,435
19
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 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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
7 cells (87,5%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,11.
a.
Symmetric Measures
,177 ,897 1,000
,177 ,897 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,74.
b.
Symmetric Measures
,262 ,253 ,509
,262 ,253 ,509
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,21.
b.
Symmetric Measures
,118 ,608 1,000
,118 ,608 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,11.
b.
Symmetric Measures
,331 ,149 ,263
,331 ,149 ,263
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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,32.
b.
Symmetric Measures
,149 ,517 1,000
,149 ,517 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,47.
b.
Symmetric Measures
,127 ,581 1,000
,127 ,581 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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
-,244 ,288 ,386
,244 ,288 ,386
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,47.
b.
Symmetric Measures
,127 ,581 1,000
,127 ,581 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
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
-,244 ,288 ,386
,244 ,288 ,386
19
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 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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
5 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,37.
a.
Symmetric Measures
,197 ,692 1,000
,197 ,692 1,000
19
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 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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,11.
a.
Symmetric Measures
,149 ,811 1,000
,149 ,811 1,000
19
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 liv
Crosstabs
Case Processing Summary
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
N Percent N Percent N Percent
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
7 cells (87,5%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,32.
a.
Bijlagen lv
Symmetric Measures
,434 ,311 ,393
,434 ,311 ,393
19
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.
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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,63.
b.
Symmetric Measures
,233 ,310 ,544
,233 ,310 ,544
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,95.
b.
Symmetric Measures
,294 ,200 ,517
,294 ,200 ,517
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
3 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,26.
b.
Symmetric Measures
,073 ,750 1,000
,073 ,750 1,000
19
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 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
Continuity Correctiona
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
Exact Sig.(1-sided)
Computed only for a 2x2 tablea.
3 cells (75,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is1,26.
b.
Symmetric Measures
,073 ,750 1,000
,073 ,750 1,000
19
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 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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
5 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,32.
a.
Symmetric Measures
,160 ,784 1,000
,160 ,784 1,000
19
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 lx
Bijlage 2.5.1: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is
geïmplementeerd’ – ‘de invloed op het voorraadniveau’
Crosstabs
Case Processing Summary
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,22.
a.
Symmetric Measures
,476 ,130 ,216
,476 ,130 ,216
18
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 lxi
Bijlage 2.5.2: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is
geïmplementeerd’ – ‘de invloed op levertijden en klantenservice’
Crosstabs
Case Processing Summary
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
N Percent N Percent N Percent
Valid Missing Total
Cases
1. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de levertijden’
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,21.
a.
Bijlagen lxii
Symmetric Measures
,481 ,111 ,099
,481 ,111 ,099
19
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.
2. Afhankelijkheid van ‘de invloed op de klantenservice’
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,32.
a.
Symmetric Measures
,456 ,138 ,220
,456 ,138 ,220
19
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 lxiii
Bijlage 2.5.3: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,42.
a.
Symmetric Measures
,664 ,015 ,035
,664 ,015 ,035
19
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 lxiv
Bijlage 2.5.4: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
4 cells (66,7%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,42.
a.
Symmetric Measures
,725 ,007 ,007
,725 ,007 ,007
19
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 lxv
Bijlage 2.5.4: Kruistabel ‘duur dat een geaggregeerd planningsproces is
geïmplementeerd’ – ‘de effectiviteit’
Crosstabs
Case Processing Summary
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.
(2-sided)Exact Sig.(2-sided)
5 cells (83,3%) have expected count less than 5. The minimumexpected count is ,67.
a.
Symmetric Measures
,591 ,043 ,043
,591 ,043 ,043
18
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 lxvi
Bijlage 3: Voorbeeldvragenlijst voor “continuous improvement” (Wallace T.F., 2000)
Bijlagen lxvii
top related