Efterfrågeplanering och lagerhanteringsprocesser finns för att undvika:
- Onödigt höga lagernivåer (överlager)
- Dyra lageravskrivningar
- Överdriven användning av premiumtransporttjänster
- Missade åtaganden och dåliga servicenivåer
ERP-system spårar lager och försäljning på SKU-nivåer men lageroptimering är bortom dem. De flesta återförsäljare och grossister tar därför kalkylbladsplanering i Excel som utgångspunkt.
Detta är en suboptimal lösning som dock innehåller flera dolda kostnader. Manuell implementering av varje anpassat ark resulterar i en icke-standardiserad process. Detta leder till ett inslag av risk, inflexibilitet inom systemet och en långsiktig begränsning av tillväxten. I takt med att modellerna byggs och utvecklas avviker de mer och mer från alla standardutgångspunkter.
Kalkylbladsmodeller dokumenteras sällan och även om de kan vara helt vettiga för teammedlemmen som byggde dem, är intressenter inom utbudshanteringen behöver kunna använda och hämta insikter från systemet. Om den enda personen som verkligen förstår modellen är frånvarande på grund av sjukdom eller semester eller lämnar företaget, blir det kalkylarket en ostödd enskild punkt av misslyckande.
Med flera personer som manipulerar enskilda kalkylblad är dokumentationen (eller bristen på) av ändringar som gjorts ett annat problem. Det är osannolikt att ändringar är enkla och kräver manuella ingrepp över flera fält, och när de görs finns det ingen omedelbar metod för att logga dem och spåra deras inverkan på modellen.
Värdbar tidsresurser investeras i underhåll av ett kalkylbladsbaserat system – dessa onödiga supportkostnader är kostsamma för verksamheten. För att hantera alla dina produkter är arket troligtvis stort, åtminstone i storleksordningen tusentals celler. Med så mycket data i ett enda kalkylblad krävs en regelbunden granskningsprocess för att säkerställa att all information hanteras korrekt, särskilt när man tänker på forskningen som uppskattar att 94 % av kalkylbladen innehåller fel. Låt oss inte ens prata om möjligheten att hela arket blir korrumperat…
I alla företag som hanterar en rad varor är det osannolikt att efterfrågemönster kommer att vara konsekventa för alla produkter. Att tillämpa en metod för lagerprognos av en enda storlek för alla kommer att resultera i en statistiskt olämplig metod för att bygga fel på fel på grund av ogiltiga antaganden för vissa artiklar. Vi kommer att undersöka implikationerna av de många variablerna som spelar in i lageroptimering i vårt nästa inlägg .
Om vi redan har övertygat dig om att kalkylblad inte klarar uppgiften att hantera dina lagerhanteringsprocesser,kontakta oss idag för att se hur stor skillnad AGR-programvaran kan göra för din marknadsposition.
