Supply chain management er prosessen med å koordinere og optimalisere bevegelsen av varer, informasjon og midler på tvers av hele forsyningskjeden, fra råvarer til ferdige produkter, for å møte kundenes etterspørsel. Effektiv prognoser er et kritisk element i forsyningskjedestyring, ettersom det lar virksomheter forutse fremtidig etterspørsel og ta informerte beslutninger om produksjon, lager og logistikk.
Selv om noen ERP-systemer kan være nyttige verktøy for prognoser, er de fleste av dem har en rekke ulemper som kan påvirke nøyaktigheten og effektiviteten til prognoseprosessen. Her er noen av hovedulempene ved å bruke ERP-systemer for prognoser:
- Begrenset integrasjon med andre systemer: ERP-systemer mangler ofte integrasjon med andre systemer og datakilder som er relevant for prognoser, for eksempel data fra salgssted, værdata eller markedsdata. Dette kan begrense nøyaktigheten og helheten til prognosene som genereres av systemet.
- Kompleksitet og ufleksibilitet: ERP-systemer kan være komplekse og lite fleksible, noe som gjør det vanskelig for brukere å tilpasse dem til spesifikke prognosebehov. Dette kan føre til prognoser som ikke er skreddersydd for virksomhetens unike behov, noe som fører til unøyaktige eller irrelevante spådommer.
- Mangel på sanntidsdata: Mange ERP-systemer gjør det ikke gi sanntidsdata, noe som gjør det vanskelig å generere nøyaktige prognoser i raskt skiftende miljøer.
Mange er også avhengige av ekstra regneark for å øke prognoseevnene sine. De er imidlertid ikke designet for å håndtere store datamengder, noe som kan være et problem i komplekse forsyningskjeder med mange datakilder og variabler. De krever også betydelig manuell datainntasting og beregninger, noe som kan være tidkrevende og feilutsatt og føre til unøyaktige eller inkonsekvente prognoser. Til slutt risikerer bedrifter alltid å støte på en korrupt fil, noe som kan få katastrofale konsekvenser.
I følge en nylig McKinsey-artikkel: „Bedrifter må modernisere sine forsyningskjeder. … Innovatører har begynt å omfavne neste generasjons systemer, og resten av feltet begynner å følge etter. Nye applikasjoner inkluderer AI, maskinlæring og dataanalyse for å øke hastigheten på beslutningstaking.
Fem fordeler ved å implementere en lageroptimaliseringsløsning som AGR
- Forbedret nøyaktighet og helhet:Løsninger for lageroptimalisering bruker avanserte analyser og algoritmer for å forutsi etterspørsel og optimalisere lagernivåer, noe som kan føre til mer nøyaktige og omfattende prognoser enn de som genereres av ERP-systemer.
- Større fleksibilitet og tilpasning : Løsninger for lageroptimalisering er ofte mer fleksible og kan tilpasses enn ERP-systemer, noe som lar bedrifter skreddersy løsningen til deres spesifikke behov og begrensninger.
- Tilgang til eksterne data: Lageroptimaliseringsløsninger er ofte utviklet for å integreres med andre systemer og datakilder, for eksempel salgssteddata, værdata eller markedsdata, noe som kan forbedre nøyaktigheten og helheten til prognosene som genereres av systemet. Les mer om interne og eksterne data.
- Sanntidsdata og samarbeid: Mange løsninger for beholdningsoptimalisering tilbyr sanntidsdata og støtter sanntidssamarbeid, noe som gjør det enklere for flere brukere å jobbe med samme prognose samtidig.
- Avansert analyse og rapportering: Løsninger for beholdningsoptimalisering tilbyr ofte avanserte analyse- og rapporteringsfunksjoner, som kan hjelpe bedrifter til å bedre forstå beholdningen og etterspørselsmønstrene deres og ta informerte beslutninger om produksjon, beholdning og logistikk. Les mer om AI og maskinlæring.
Vil du lære mer ? Bestill en oppdagelsessamtale med en av våre leverandørkjedekonsulenter, klikk her.
