Vi har tidigare tagit upp några av de grundläggande problemen med att använda ett Excel-baserat system< /a>. Svagheterna hos dessa modeller är för närvarande särskilt kraftiga avhjälpande av volatiliteten i efterfrågenivåer och förändrat konsumentbeteende.
Här ska vi undersöka konsekvenserna av de många faktorer som spelar in i lageroptimering och hur de presenterar en uppgift som är för komplex för det ödmjuka kalkylarket.
Kärnan i utmaningen är det faktum att inte alla produkter är skapade lika. Variabler över din produktbas kommer sannolikt att inkludera:
- Värden och marginaler
- Efterfrågemönster
- Ledetider
- Leverantörsbeteende
- Servicenivååtaganden
För att uppnå målet om optimerat lager – frigöra rörelsekapital och förbättra servicenivåerna – kräver att alla dessa faktorer beaktas i hela produktsortimentet . Kalkylark kan helt enkelt inte förstå så många element.
När man arbetar i en enskild dimension, om beräkningarna på plats är korrekta, fungerar kalkylblad mycket bra för att spåra mönster för både försäljning och utbud. Där de kämpar, är att nå en mångdimensionell strategi som tar hänsyn till en kombination av villkor inklusive ledtider, efterfrågan, försäljningsvolym och försäljningsvärde.
Utan denna mångfacetterade syn kommer ditt företag att har svårt att helt optimera och öka försäljningen och servicenivåerna. Bördan av att tillhandahålla handlingskraftig information kommer att falla på teamet, vilket kräver arbetsintensiv datainsamling och analys för att skaffa insikten för att fatta aktiebeslut för att garantera orderuppfyllelse.
När du är i en position att lita på det mänskliga elementet att tolka information snarare än att utnyttja maskininlärning för att ge rekommendationer, kan det vara svårt att få grepp om processen och göra sunda bedömningar av vilket lager som ska beställas, när och i vilken kvantitet. Standardinställningen tenderar att smyga sig in, återgå till standardpolicyer över hela linjen och förlora ur sikte de olika behoven för olika produkter.
Begränsningarna hos kalkylbladsmodeller blir återigen uppenbara när man överväger din strategi för varaktig förändring. Om ditt företag kräver en bestämd minskning av lagerlagret på lång sikt för att uppnå finansiella mål är sannolikheten att de befintliga modellerna inte kommer att ha byggts för att klara denna form av planering. En annan felbar, tidskrävande modell måste skapas för att möta detta specifika mål.
Om något av detta låter bekant är det dags att uppgradera dina processer och göra det bästa av de tillgängliga verktygen.Med AGR-programvara kan du identifiera efterfrågemönster och beräkna lagerprognoser som är finjusterade till alla variabler i din specifika verksamhet. Systemet tillämpar flera prognosmetoder och väljer automatiskt det mest lämpliga tillvägagångssättet för de befintliga mönstren – åsidosätter standardpolicyer till förmån för den bästa lösningen för den specifika frågan.
Som ett tillägg till befintliga affärssystem kräver AGR inga ändringar av nuvarande programvara. Istället tar den information direkt från affärssystemet och omvandlar rådata till handlingsbar insikt. S&OP-programvaran tar inte bara bort risken och smärtan från processen, den säkerställer att ditt lager blir helt optimerat med rätt lager på rätt plats vid rätt tidpunkt för alla dina kunder.
Låt vi visar dig vilken inverkan AGR-programvaran kan ha på din smidighet som företag – kontakta oss idag för att se hur stor skillnad det kan göra för din marknadsposition.
