Vi har tidligere behandlet nogle af de grundlæggende problemer med at bruge et Excel-baseret system. Svaghederne ved disse modeller er i øjeblikket ved at blive bragt i særlig skarp lindring af volatiliteten i efterspørgselsniveauer og ændret forbrugeradfærd.
Her skal vi undersøge implikationerne af de mange elementer, der er på 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 marginer
- Efterspørgselsmønstre
- Ledetider
- Leverandøradfærd
- Forpligtelser på serviceniveau
Når målet om optimeret lagerbeholdning – frigivelse af arbejdskapital og forbedring af serviceniveauet – 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, og hvis beregningerne er korrekte, fungerer regneark meget godt til at spore mønstre for både salg og levering. Der, hvor de kæmper, er at nå et niveau op til en multidimensionel tilgang, som tager højde for en kombination af forhold, herunder leveringstider, efterspørgsel, salgsvolumen og salgsværdi.
Uden denne mangefacetterede visning vil din virksomhed har svært ved at optimere fuldt ud og øge salgs- og serviceniveauet. Byrden med at levere brugbare oplysninger vil falde på holdet, hvilket kræver arbejdsintensiv dataindsamling og analyse for at opnå den indsigt, som du kan tage lagerbeslutninger på for at garantere ordreopfyldelse.
Når du er i en position, hvor du kan stole på det menneskelige element til at fortolke information i stedet for at udnytte maskinlæring til at give anbefalinger, kan det være svært at få fat i processen og foretage sunde vurderinger af, hvilket lager der skal bestilles, hvornår og i hvilken mængde. Standardholdningerne har en tendens til at snige sig ind, de vender tilbage til standardpolitikker over hele linjen og mister af syne de forskellige behov for forskellige produkter.
Begrænsningerne ved regnearksmodeller bliver igen tydelige, når du overvejer din tilgang til varig forandring. Hvis din virksomhed kræver en fast reduktion af lagerbeholdningen på længere sigt for at nå økonomiske mål, er sandsynligheden for, at de eksisterende modeller ikke er bygget til at imødekomme denne form for planlægning. En anden fejlbar, tidskrævende model skal oprettes 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 passende tilgang til de eksisterende mønstre – tilsidesætter standardpolitikker til fordel for den bedste løsning til det specifikke spørgsmål.
Som en tilføjelse til eksisterende ERP-systemer, kræver AGR ikke ændringer af den nuværende software. I stedet tager det information direkte fra ERP-systemet og omdanner rådata til handlingsvenlig indsigt. Ikke alene fjerner S&OP-softwaren 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 viser dig, hvilken indflydelse AGR-softwaren kan have på din smidighed som virksomhed – kontakt os i dag for at se, hvor stor en forskel det kan gøre for din markedsposition.
