Supply chain management er processen med at koordinere og optimere bevægelsen af varer, information og midler på tværs af hele forsyningskæden, fra råvarer til færdige produkter, for at imødekomme kundernes efterspørgsel. Effektive prognoser er et kritisk element i supply chain management, da det giver virksomheder mulighed for at forudse fremtidig efterspørgsel og træffe informerede beslutninger om produktion, lagerbeholdning og logistik.
Mens nogle ERP-systemer kan være nyttige værktøjer til prognoser, har de fleste af dem en række ulemper, der kan påvirke nøjagtigheden og effektiviteten af prognoseprocessen. Her er nogle af de største ulemper ved at bruge ERP-systemer til forecasting:
- Begrænset integration med andre systemer: ERP-systemer mangler ofte integration med andre systemer og datakilder, der er relevante for prognoser, f.eks. salgsdata, vejrdata eller markedsdata. Det kan begrænse nøjagtigheden og omfanget af de prognoser, der genereres af systemet.
- Kompleksitet og ufleksibilitet: ERP-systemer kan være komplekse og ufleksible, hvilket gør det vanskeligt for brugerne at tilpasse dem til specifikke prognosebehov. Det kan føre til prognoser, der ikke er skræddersyet til virksomhedens unikke behov, hvilket fører til upræcise eller irrelevante forudsigelser.
- Mangel på data i realtid: Mange ERP-systemer leverer ikke data i realtid, hvilket gør det svært at lave præcise prognoser i hurtigt skiftende miljøer.
Mange er også afhængige af ekstra regneark for at øge deres prognoseevner. Men de er ikke designet til at håndtere store mængder data, hvilket kan være et problem i komplekse forsyningskæder med mange datakilder og variabler. De kræver også betydelig manuel indtastning af data og beregninger, hvilket kan være tidskrævende og fejlbehæftet og føre til unøjagtige eller inkonsekvente prognoser. Endelig risikerer virksomheder altid at støde på en korrupt fil, hvilket kan have katastrofale konsekvenser.
Ifølge en nylig McKinsey-artikel: “Virksomhederne er nødt til at modernisere deres forsyningskæder. … Innovatører er begyndt at tage næste generations systemer til sig, og resten af branchen er begyndt at følge efter. Nye applikationer inkorporerer AI, maskinlæring og dataanalyse for at fremskynde beslutningstagningen.
Fem fordele ved at implementere en lageroptimeringsløsning som AGR
- Forbedret nøjagtighed og omfang: Lageroptimeringsløsninger bruger avancerede analyser og algoritmer til at forudsige efterspørgsel og optimere lagerniveauer, hvilket kan føre til mere nøjagtige og omfattende prognoser end dem, der genereres af ERP-systemer.
- Større fleksibilitet og tilpasning: Lageroptimeringsløsninger er ofte mere fleksible og kan tilpasses end ERP-systemer, så virksomhederne kan skræddersy løsningen til deres specifikke behov og begrænsninger.
- Adgang til eksterne data: Lageroptimeringsløsninger er ofte designet til at integrere med andre systemer og datakilder, f.eks. salgsdata, vejrdata eller markedsdata, hvilket kan forbedre nøjagtigheden og omfanget af de prognoser, der genereres af systemet. Læs mere om interne og eksterne data.
- Data og samarbejde i realtid: Mange lageroptimeringsløsninger tilbyder data i realtid og understøtter samarbejde i realtid, hvilket gør det lettere for flere brugere at arbejde på den samme prognose samtidig.
- Avanceret analyse og rapportering: Lageroptimeringsløsninger tilbyder ofte avancerede analyse- og rapporteringsfunktioner, som kan hjælpe virksomheder med bedre at forstå deres lager- og efterspørgselsmønstre og træffe informerede beslutninger om produktion, lager og logistik. Læs mere om AI og maskinlæring.
Vil du vide mere? Book en samtale med en af vores supply chain-konsulenter, klik her.
