Vi har tidligere behandlet nogle af de grundlæggende problemer med at anvende et Excel-baseret system. Svaghederne ved disse modeller bliver i øjeblikket særlig tydeligt afhjulpet af volatiliteten i efterspørgselsniveauerne og ændret forbrugeradfærd.
Her vil vi undersøge implikationerne af de mange elementer, der er i spil i lageroptimering, og hvordan de præsenterer en opgave, der er for kompleks til det ydmyge regneark.
Kernen i udfordringen er, at ikke alle produkter er skabt lige. Variabler på tværs af din produktbase vil sandsynligvis omfatte:
- Værdier og margener
- Mønstre for efterspørgsel
- Leveringstider
- Leverandørernes adfærd
- Forpligtelser på serviceniveau
At nå målet om optimeret lagerbeholdning – frigørelse af arbejdskapital og forbedring af serviceniveauer – kræver, at alle disse faktorer tages i betragtning på tværs af produktsortimentet. Regneark kan simpelthen ikke forstå så mange elementer.
Når du arbejder i en enkelt dimension, fungerer regneark meget godt til at spore mønstre for både salg og forsyning, hvis beregningerne er korrekte. Der, hvor de kæmper, er i at udjævne sig til en flerdimensionel tilgang, der tager højde for en kombination af betingelser, herunder leveringstider, efterspørgsel, salgsvolumen og salgsværdi.
Uden dette mangefacetterede syn vil din virksomhed finde det svært at optimere og øge salgs- og serviceniveauet fuldt ud. Byrden med at levere brugbar information vil falde på teamet, hvilket kræver arbejdskrævende dataindsamling og analyse for at skaffe den indsigt, der skal til at træffe lagerbeslutninger for at garantere ordreopfyldelse.
Når du er i en position, hvor du er afhængig af det menneskelige element til at fortolke information i stedet for at udnytte maskinlæring til at give anbefalinger, kan det være svært at få styr på processen og foretage fornuftige vurderinger af, hvilket lager du skal bestille, hvornår og i hvilken mængde. Standardholdningerne har en tendens til at snige sig ind, vende tilbage til standardpolitikker over hele linjen og miste de forskellige behov for forskellige produkter af syne.
Begrænsningerne ved regnearksmodeller bliver igen tydelige, når du overvejer din tilgang til varig forandring. Hvis din virksomhed har brug for en fast reduktion af lagerbeholdningen på lang sigt for at nå økonomiske mål, er der stor sandsynlighed for, at de eksisterende modeller ikke er bygget til at imødekomme denne form for planlægning. Endnu en fejlbarlig, tidskrævende model skal skabes for at adressere dette specifikke mål.
Hvis noget af dette lyder bekendt, er det tid til at opgradere dine processer og få mest muligt ud af de tilgængelige værktøjer. Med AGR-software kan du identificere efterspørgselsmønstre og beregne lagerprognoser, der er finjusteret til alle variablerne i din specifikke virksomhed. Systemet anvender flere prognosemetoder og vælger automatisk den mest hensigtsmæssige tilgang til de eksisterende mønstre – og tilsidesætter standardpolitikker til fordel for den bedste løsning på det specifikke spørgsmål.
Som en tilføjelse til eksisterende ERP-systemer kræver AGR ikke ændringer i den nuværende software. I stedet tager den information direkte fra ERP-systemet og omdanner de rå data til handlingsorienteret indsigt. S&OP-softwaren fjerner ikke kun risikoen og smerten fra processen, den sikrer, at dit lager bliver fuldt optimeret med det rigtige lager på det rigtige sted på det rigtige tidspunkt for alle dine kunder.
Lad os vise dig den indvirkning, som AGR-softwaren kan have på din agilitet som virksomhed – kontakt os i dag for at se, hvor stor en forskel det kan gøre for din markedsposition.
