Supply chain management er processen med at koordinere og optimere bevægelsen af varer, information og midler på tværs af hele forsyningskæden, fra råvarer til færdige produkter, for at imødekomme kundernes efterspørgsel. Effektiv prognose er et kritisk element i supply chain management, da det giver virksomheder mulighed for at forudse fremtidig efterspørgsel og træffe informerede beslutninger om produktion, lagerbeholdning og logistik.
Selvom nogle ERP-systemer kan være nyttige værktøjer til prognoser, er de fleste af dem har en række ulemper, der kan påvirke nøjagtigheden og effektiviteten af prognoseprocessen. Her er nogle af de største ulemper ved at bruge ERP-systemer til prognoser:
- Begrænset integration med andre systemer: ERP-systemer mangler ofte integration med andre systemer og datakilder, der er relevant for prognoser, såsom salgsstedsdata, vejrdata eller markedsdata. Dette kan begrænse nøjagtigheden og omfanget af de prognoser, der genereres af systemet.
- Kompleksitet og ufleksibilitet: ERP-systemer kan være komplekse og ufleksible, hvilket gør det vanskeligt for brugerne at tilpasse dem til specifikke prognosebehov. Dette kan føre til prognoser, der ikke er skræddersyet til virksomhedens unikke behov, hvilket fører til unøjagtige eller irrelevante forudsigelser.
- Mangel på realtidsdata: Mange ERP-systemer gør det ikke leverer data i realtid, hvilket gør det vanskeligt at generere nøjagtige prognoser i hurtigt skiftende miljøer.
Mange er også afhængige af yderligere regneark for at booste deres forudsigelsesevner. De er dog ikke designet til at håndtere store mængder data, hvilket kan være et problem i komplekse forsyningskæder med mange datakilder og variabler. De kræver også betydelig manuel dataindtastning og beregninger, som kan være tidskrævende og fejlbehæftede og føre til unøjagtige eller inkonsistente prognoser. Endelig risikerer virksomheder altid at støde på en korrupt fil, hvilket kan have katastrofale konsekvenser.
Ifølge en nylig McKinsey-artikel: „Virksomheder skal modernisere deres forsyningskæder. … Innovatorer er begyndt at omfavne næste generations systemer, og resten af feltet begynder at følge efter. Nye applikationer omfatter kunstig intelligens, maskinlæring og dataanalyse for at fremskynde beslutningstagningen.
Fem fordele ved at implementere en lageroptimeringsløsning som AGR
- Forbedret nøjagtighed og omfang:Løsninger til lageroptimering bruger avancerede analyser og algoritmer til at forudsige efterspørgsel og optimere lagerniveauer, hvilket kan føre til mere nøjagtige og omfattende prognoser end dem, der genereres af ERP-systemer.
- Større fleksibilitet og tilpasning : Løsninger til lageroptimering er ofte mere fleksible og kan tilpasses end ERP-systemer, hvilket giver virksomheder mulighed for at skræddersy løsningen til deres specifikke behov og begrænsninger.
- Adgang til eksterne data: Lageroptimeringsløsninger er ofte designet til at integrere med andre systemer og datakilder, såsom point-of-sale-data, vejrdata eller markedsdata, hvilket kan forbedre nøjagtigheden og omfanget af de prognoser, der genereres af systemet. Læs mere om interne og eksterne data.
- Data og samarbejde i realtid: Mange lageroptimeringsløsninger tilbyder realtidsdata og understøtter realtidssamarbejde, hvilket gør det nemmere for flere brugere at arbejde på den samme prognose samtidigt.
- Avanceret analyse og rapportering: Løsninger til lageroptimering tilbyder ofte avancerede analyse- og rapporteringsfunktioner, som kan hjælpe virksomheder med bedre at forstå deres lager- og efterspørgselsmønstre og træffe informerede beslutninger om produktion, lager og logistik. Læs mere om AI og Machine Learning.
Vil du lære mere ? Book et opdagelsesopkald med en af vores forsyningskædekonsulenter, klik her.
