Vi har tidligere tatt opp noen av de grunnleggende problemene ved bruk av et Excel-basert system. Svakhetene ved disse modellene blir for tiden brakt i spesielt skarp lindring av volatiliteten i etterspørselsnivåene og endret forbrukeradferd.
Her skal vi utforske implikasjonene av de mange elementene som spiller i lageroptimalisering og hvordan de presenterer en oppgave som er for kompleks for det ydmyke regnearket.
Kjernen i utfordringen er det faktum at ikke alle produkter er skapt like. Variabler på tvers av produktbasen din vil sannsynligvis omfatte:
- Verdier og marginer
- Etterspørselsmønstre
- Ledetider
- Leverandørens atferd
- Forpliktelser på servicenivå
For å nå målet om optimalisert varelager – frigjøre arbeidskapital og forbedre servicenivået – må alle disse faktorene tas i betraktning på tvers av produktspekteret . Regneark kan rett og slett ikke forstå så mange elementer.
Når du arbeider i en enkelt dimensjon, hvis beregningene på plass er riktige, fungerer regneark veldig bra for å spore mønstre for både salg og forsyning. Der de sliter, er å utjevne seg til en flerdimensjonal tilnærming som tar hensyn til en kombinasjon av forhold, inkludert ledetider, etterspørsel, salgsvolum og salgsverdi.
Uten dette mangefasetterte synet, kommer virksomheten din til å finner det vanskelig å optimalisere fullt ut og øke salgs- og servicenivået. Byrden med å gi handlingskraftig informasjon vil falle på teamet, noe som krever arbeidsintensiv datainnsamling og analyse for å skaffe innsikt for å ta aksjebeslutninger for å garantere ordreoppfyllelse.
Når du er i en posisjon til å stole på det menneskelige elementet for å tolke informasjon i stedet for å utnytte maskinlæring for å gi anbefalinger, kan det være vanskelig å få grep om prosessen og foreta gode vurderinger av hva slags lager som skal bestilles, når og i hvilken mengde. Standardholdningene har en tendens til å snike seg inn, og går tilbake til standardpolicyer over hele linjen og mister av syne de ulike behovene for ulike produkter.
Begrensningene til regnearkmodeller blir igjen tydelige når du vurderer din tilnærming til varig endring. Hvis virksomheten din krever en viss reduksjon i lagerbeholdningen på lang sikt for å oppnå økonomiske mål, er sannsynligheten for at de eksisterende modellene ikke er bygget for å imøtekomme denne formen for planlegging. En annen feilbar, tidkrevende modell må lages for å møte dette spesifikke målet.
Hvis noe av dette høres kjent ut, er det på tide å oppgradere prosessene dine og få mest mulig ut av verktøyene som er tilgjengelige.Med AGR-programvare kan du identifisere etterspørselsmønstre og beregne lagerprognoser som er finjustert til alle variablene i din spesifikke virksomhet. Systemet bruker flere prognosemetoder og velger automatisk den mest passende tilnærmingen for de eksisterende mønstrene – overstyrer standardpolicyer til fordel for den beste løsningen for det spesifikke spørsmålet.
Som et tillegg til eksisterende ERP-systemer, krever ikke AGR endringer i gjeldende programvare. I stedet henter den informasjon direkte fra ERP-systemet og gjør rådataene om til praktisk innsikt. Ikke bare fjerner S&OP-programvaren risikoen og smerten fra prosessen, den sikrer at beholdningen din blir fullt optimalisert med riktig lager på rett sted til rett tid for alle kundene dine.
La oss oss viser deg hvilken innvirkning AGR-programvaren kan ha på din smidighet som bedrift – ta kontakt i dag for å se hvor stor forskjell det kan gjøre for din markedsposisjon.
