Hvordan er tilstanden til lagerstyringen din i dag? Er du avhengig av regneark, øyeblikksbilder og enkeltpersoners kunnskap? Eller har du en nærtidsvisning av all aktivitet som automatisk ber planleggere, kjøpere og resten av teamet, slik at de kan løpe med hodet hevet?
Når du opererer i et dynamisk miljø, er du bare så god som din evne til å forutsi.
Når omgivelsene endres, sliter modellene
I den digitale tidsalderen, med moderne ERP-systemer, er det et vell av informasjon å mate inn i prognosene dine. Regneark, plugin-moduler og hjemmelagde modeller har en tendens til å bli standardalternativene.
I tøffe økonomiske tider som vi opplever nå, er kontanter konge. Å binde opp arbeidskapital gjennom å holde unødvendig lager legger en hemsko på virksomheten ved å redusere ressursene, men med forstyrrede forsyningskjeder takket være COVID og Brexit, virker bufferlager ønskelig.
Å kunne stole på bedre prognoser og etterspørselsplanlegging for å optimalisere lagerbeholdningen kan gi fordeler rett til bunnlinjen, redusere risiko og øke motstandskraften. Dette er ikke oppnåelig i et system som er avhengig av regneark og hjemmelagde modeller som mangler smidighet.
Krev «pull»
Salgs- og produksjonsplaner er «push»-planer – rettet mot å selge eller produsere så mye som mulig.
Økonomiteam produserer detaljerte økonomiske prognoser for virksomheten. Produksjonsplanleggere eller innkjøpere beregner deretter møysommelig krav og resultater. Disse planene er imidlertid sjelden integrert, og målene kan noen ganger bli motstridende.
Etterspørselsplanlegging innebærer å se på faktorene som «trekker» faktisk salg. Justering av produksjons- og forsyningskjederessurser basert på forbrukernes etterspørsel og spesifikk kampanjerespons har en rekke fordeler.
Disse inkluderer:
- Økt kundeservice med reduserte lagernivåer
- Forbedret forsyningskjedekapasitet og kostnadskontroll
- Økt respons og fleksibilitet i forsyningskjeden
Forbrukernes etterspørsel og kampanjerespons kan imidlertid være volatil. Dette er spesielt tilfelle når det ses på tvers av flere detaljhandelskunder og geografier, og deretter forsterket av et høyt volum av SKU-er.
Systemene, datainnsamlingen og modellene som kreves for etterspørselsplanleggingsprosessen på dette nivået er komplekse. De tar tid å trekke sammen, noe som betyr at de produseres sjeldnere og ender opp med å være basert på øyeblikksbilder. Den generelle nøyaktigheten til modellene som brukes kan ikke gjennomgås ofte nok til å holde tritt med eventuell volatilitet.
Avanserte prognoser og automatisert etterfylling
Systematiserte prognoser (der de riktige modellene brukes basert på de siste etterspørselsmønstrene, på SKU-nivå) skaper flere fordeler:
- Ressurseffektivitet – mindre tid brukt på datautvinning, manipulering og regnearkoppdateringer
- Økt nøyaktighet – planer kan lages basert på hva som faktisk skjer, i sanntid
- Automatisering – grunnleggende, repeterende beslutningstaking som ikke krever menneskelig dømmekraft eller innovasjon, kan håndteres av teknologi
- Optimalisering for servicenivåer.
Når sikkerhetslageret beregnes i nær sanntid basert på reelle data, blir det mulig for virksomheten å jobbe i henhold til en enkelt, integrert plan. Målene blir felles og samarbeidende.
Frigjøre den sanne lagerkostnaden
Få selskaper innser de fulle kostnadsimplikasjonene av å holde varelager. Inntil det brukes eller selges, gir det ingen verdi for en organisasjon, men det er en kostnad å holde det takket være lager- og lagringskostnader. Variable produktlivssykluser kan føre til at lageret kastes helt.
For at planlegging skal være effektiv, må den innebære virkelig tverrfunksjonelt engasjement på tvers av en virksomhet. Det må også være på linje med det som faktisk skjer, i sanntid. Å oppnå dette muliggjør lageroptimalisering som balanserer kontantstrøm og servicenivåer.
AGR-programvaren gir effektive prosesser for etterspørselsplanlegging og gjør det enkelt å optimalisere lagerbeholdningen rundt de nåværende prioriteringene til virksomheten din. Ta kontakt i dag for å se hvor stor forskjell det kan gjøre for din motstandskraft og tilpasningsevne.
