Det finnes prosesser for etterspørselsplanlegging og lagerstyring for å unngå:
- Unødvendig høye lagernivåer (overlager)
- Kostbare lageravskrivninger
- Overdreven bruk av førsteklasses transporttjenester
- Tilpassede forpliktelser og dårlige servicenivåer
ERP-systemer sporer lager og salg på SKU-nivåer, men lageroptimalisering er utenfor dem. De fleste forhandlere og grossister tar derfor utgangspunkt i regnearkplanlegging i Excel.
Dette er en suboptimal løsning, men som inneholder flere skjulte kostnader. Manuell implementering av hvert tilpasset ark resulterer i en ikke-standard prosess. Dette fører til et element av risiko, ufleksibilitet i systemet og en langsiktig begrensning på vekst. Etter hvert som modellene bygges og utvikler seg, avviker de mer og mer fra ethvert standard utgangspunkt.
Regnearkmodeller blir sjelden dokumentert, og selv om de kan gi perfekt mening for teammedlemmet som bygde dem, er interessenter på tvers av forsyningsstyringen behov for å kunne bruke og hente innsikt fra systemet. Hvis den eneste personen som virkelig forstår modellen er fraværende på grunn av sykdom eller ferie eller forlater virksomheten, blir regnearket et enkelt feilpunkt som ikke støttes.
Med flere personer som manipulerer individuelle regneark, er dokumentasjonen (eller mangelen på) av endringer som er gjort en annen bekymring. Endringer vil neppe være enkle, og krever manuell intervensjon på tvers av flere felt, og når de gjøres er det ingen umiddelbar metode for å logge dem og spore deres innvirkning på modellen.
Dydelige tidsressurser investeres i vedlikehold av et regnearkbasert system – denne unødvendige støtteoverheaden er kostbar for bedriften. For å håndtere alle produktene dine, er arket sannsynligvis stort, i størrelsesorden tusenvis av celler i det minste. Med så mye data i et enkelt regneark kreves det en regelmessig revisjonsprosess for å sikre at all informasjonen blir håndtert riktig, spesielt når du tenker på forskningen som anslår at 94 % av regnearkene inneholder feil. La oss ikke engang snakke om muligheten for at hele arket blir ødelagt …
I enhver virksomhet som håndterer en rekke varer, er det usannsynlig at etterspørselsmønstrene vil være konsistente på tvers av alle produkter. Bruk av en beholdningsprognosemetodikk som passer for alle vil resultere i en statistisk feilaktig tilnærming til å bygge feil på feil på grunn av ugyldige forutsetninger for enkelte varer. Vi vil utforske implikasjonene av de mange variablene som er i bruk i lageroptimalisering i vårt neste innlegg .
Hvis vi allerede har overbevist deg om at regneark ikke er opp til oppgaven med å håndtere lagerstyringsprosessene dine,ta kontakt i dag for å se hvor stor forskjell AGR-programvaren kan utgjøre for din markedsposisjon.
