Gjenoppretting og resiliens del 1: Takle svingninger i etterspørselen

By

september 10, 2020
4 min read
Diskuter strategier for å håndtere etterspørselssvingninger og stabilisere forsyningskjedeoperasjoner etter krisen.

In this article

Vår e-bok, Shifting Through the Gears, anser forsyningskjeden som motoren i detaljhandelens forretningsmodell. Noen organisasjoner sitter fast i lavt gir, med motoren som går på høye omdreininger bare for å komme videre.

Bedrifter som opererer i de høyere girene har skapt momentum og effektivitet i innsatsen – noe som gjør beslutningstaking enklere, skaper tid til å planlegge – og dette gir større motstandskraft og evnen til å absorbere eventuelle humper i veien.

Når vi ser på McKinsey-forskningen vi nylig delte, har vi slått fast at for å øke motstandskraften og bygge momentumet som kreves for å fremme gjenoppretting, må sårbarheter rundt forsyningskjeden adresseres. De største truslene finnes på følgende områder:

  • Etterspørselsplanlegging og lagerstyring – fremhevet som den største kilden til risiko av bedriftslederne som er involvert i forskningen
  • Økonomisk skjørhet – selskaper som er tynget av tung gjeld eller opererer med lite kontanter på hånden, har mindre handlingsrom.

I løpet av de neste ukene skal vi fokusere på tre viktige utfordringer for organisasjonens motstandskraft, hvordan de sannsynligvis påvirker forsyningskjeden din og hvilke skritt du kan ta for å motvirke dem. Denne uken ser vi på spørsmålet om etterspørselssvingninger.

Endring av forbrukeratferd

Nedstengningen så enorme endringer i etterspørselen. Nye handlevaner ble etablert, forbruksmønstre endret seg og forbrukerne opplevde mer eksponering for nye merkevarer. Forbrukernes holdninger og atferd har endret seg permanent – noen av nødvendighet, andre som en akselerasjon av eksisterende trender. Med pågående usikkerhet i markedet, vil det ta en stund å sette seg inn i nye vaner, og i mellomtiden er det ingen pålitelig presedens å basere beslutningene dine på.

De siste prognosene for gjenoppretting fra de økonomiske konsekvensene av COVID-19-krisen varierer mye, og forbrukernes etterspørsel er sterkt korrelert med økonomisk styrke. Det er en sammensatt effekt av variasjonen i disponibel inntekt ettersom folk blir permittert og sagt opp. Etter hvert som forbrukermønstrene går uforutsigbart, må grossister enten kjempe for å håndtere overflødig varelager eller løse problemer med å oppfylle servicenivået. Begge disse scenariene vil sannsynligvis ha en negativ innvirkning på arbeidskapitalen, og øke sårbarheten i forsyningskjeden.

Produkt innovasjon

I en tid da markedet er uforutsigbart, introduserer og avvikler produsenter produkter i et økende tempo i et forsøk på å utnytte nye vaner og kjøpsmønstre. Denne raske produktinnovasjonen byr på flere lagerstyringsutfordringer langs hele verdikjeden, med SKU-er som opplever stadig kortere levetid. Ytterligere funksjoner og forbedringer av produkter krever nye komponenter, og hver utvikling skaper ytterligere kompleksitet langs forsyningskjeden.

Å administrere dette økende utvalget av produkter for å sikre riktig mengde av riktig vare på rett sted til rett tid innebærer å sjonglere en kompleks kombinasjon av nøyaktig bestillings-, transport- og lagringslogistikk og oppfyllelsesprosesser. Selvfølgelig er ingen produkter like, og derfor kreves det titusenvis av beslutninger på tvers av tusenvis av varer.

Flerdimensjonal tilnærming

Når man takler disse utfordringene, kreves det en iboende avveining mellom lagerkostnadene og målet om å oppnå servicenivåer. For å møte denne utfordringen og ta de beste strategiske beslutningene, må flere dimensjoner balanseres. Selv om det er mye som kan oppnås i Excel, er regneark ikke kraftige nok til å takle den mangefasetterte visningen som kreves.

Automatiser og utnytt kraften i prognoser

For å forutse den raskt svingende etterspørselen du står overfor, trenger du et verktøy som kan inkludere analyse av flere tidshorisonter på tvers av potensielt tusenvis av produkter. En kraftig prognosemotor som AGR-programvare kan fange opp alle nye trender ved hjelp av prediktiv analyse og bruke relevante tilnærminger. Prognosenøyaktighet oppnås ved å bruke forskjellige metoder på produktnivå der det er hensiktsmessig, og sikrer at du ikke taper på å bruke en tilnærming som passer alle.

AGR-programvaren for forsyningskjedeplanlegging vil også automatisere de titusenvis av beslutningene som kreves. Dette kraftige verktøyet bruker meldinger og varsler for å ta hensyn til prognose- og etterfyllingsregler på et detaljert nivå. Teamet ditt er deretter tilgjengelig for å bringe ferdighetene sine til mer verdifulle aktiviteter, spesielt å administrere relasjoner langs forsyningskjeden, noe som øker motstandskraften for organisasjonen.

La oss vise deg hvilken innvirkning AGR-programvaren kan ha på din evne til å håndtere etterspørselssvingninger – ta kontakt i dag for å se hvor stor forskjell det kan gjøre for servicenivåene dine.

Related Posts
april 1, 2025
5 min read
Sterke leverandørrelasjoner bygger på mer enn bare kommunikasjon - de er avhengige av data. Riktig informasjon kan endre hvordan du samarbeider med leverandørene, fra nøyaktige ledetider til oppfyllelsesgrader og fremtidige innkjøpsprognoser. I denne bloggen går vi gjennom de viktigste leverandørdataene virksomheten din trenger for å redusere risiko, forhandle bedre og effektivisere innkjøpsbeslutninger.

By

mars 27, 2025
3 min read
Ved å sentralisere lagerdata til én enkelt, pålitelig kilde - som et ERP-system - reduseres feil, synligheten forbedres og beslutningstaking effektiviseres. Sammen med avansert programvare for lagerstyring kan bedrifter automatisere prosesser, forbedre prognosene og øke effektiviteten. I dagens uforutsigbare miljø er nøyaktige og tilgjengelige data ikke bare nyttige - de er en strategisk fordel.

By

mars 20, 2025
4 min read
Enten du er ny innen logistikk eller en veteran, er sikkerhetslager et viktig konsept som mange kan bli forvirret over. Som en enkel forklaring er sikkerhetslager en ekstra mengde lager som vedlikeholdes for å redusere risikoen for lagermangel. Det er vel og bra, men hvordan beregnes sikkerhetslager for å forhindre lagermangel? Svaret på det påvirkes av en rekke forskjellige variabler: Hvor forutsigbart er produktet i salg? Hvor godt er prognosemodellen tilpasset? Hva er ledetiden? Hva er prognosen for varen? Hva er konfidensnivået og angitt servicenivå? Det kan se ut som mye, men alle disse faktorene vil påvirke en vares sikkerhetslager.

By