Små planlægningsteams kan håndtere tusindvis af SKU’er, når planlæggerne ikke længere behøver at gennemgå hver enkelt vare manuelt. Nøglen ligger i at automatisere rutineberegninger og bestillinger og derefter anvende undtagelsesbaseret planlægning til at lede medarbejderne hen mod de varer, leverandører og beslutninger, der rent faktisk kræver opmærksomhed.
Det ændrer planlæggerens rolle. I stedet for at oprette ordrer linje for linje, tjekke regneark og gentagne gange gennemgå produkter, der klarer sig som forventet, kan de nu koncentrere sig om undtagelserne.
For virksomheder med voksende produktsortimenter kan denne ændring udgøre forskellen mellem at ansætte flere medarbejdere, hver gang kataloget udvides, og at opbygge en planlægningsfunktion, der kan skaleres.
Hvor mange SKU’er kan en lagerplanlægger egentlig håndtere?
Der findes ikke noget universelt forhold mellem antallet af SKU’er og antallet af planlæggere. Antallet af SKU’er, som en planlægger kan håndtere, afhænger af udsvingene i efterspørgslen, leverandørernes kompleksitet, leveringstider, produkters livscyklus og – ikke mindst – i hvor høj grad planlægningsprocessen er automatiseret.
En planlægger, der primært arbejder med regneark, kan have svært ved at håndtere en portefølje, som en planlægger, der bruger automatiserede, undtagelsesbaserede processer, kan administrere uden problemer. Det afgørende kriterium er derfor ikke blot antallet af SKU’er, men hvor meget manuelt arbejde hver enkelt SKU medfører.
En portefølje bestående af tusindvis af stabile, forudsigelige varer kræver muligvis mindre opmærksomhed end en langt mindre portefølje af sæsonbestemte, kampagnebaserede eller meget ustabile produkter. Leverandørernes leveringstider, begrænsninger i forbindelse med ordrer og kvaliteten af de underliggende data har også indflydelse på arbejdsbyrden.
En planlægger, der primært arbejder med regneark, er nødt til at bruge en betydelig del af sin tid på at indsamle oplysninger, kontrollere lagerbeholdningen, gennemgå efterspørgslen og beslutte, hvad der skal bestilles. I takt med at produktsortimentet vokser, stiger arbejdsbyrden tilsvarende. Til sidst bliver det urealistisk at gennemgå hver enkelt SKU.
Som et referencepunkt på markedet forvalter den nordiske distributør af skønheds- og livsstilsprodukter, Sæther, en bred portefølje på mere end 16.000 varenumre fordelt på over otte mærker pr. planlægningsenhed. Dette tal illustrerer snarere den omfang, som moderne planlægningsteams kan stå over for, end et effektivitetsresultat skabt af AGR.
Inden Sæther ændrede sin planlægningsmetode, var virksomheden stærkt afhængig af regneark og manuelle processer, hvilket gjorde planlægningen tidskrævende og vanskelig at skalere.
Den vigtige ændring handler derfor ikke om at finde et magisk forhold mellem SKU’er og planlæggere. Det handler om at ændre, hvad planlæggeren skal gøre for hver enkelt SKU.
I stedet for:
Gennemgå det hele → afgør, hvad der kræver opmærksomhed → beregn en ordre → opret ordren
processen bliver:
Systemet beregner behovene → rutinebeslutninger automatiseres → planlæggeren gennemgår undtagelser → planlæggeren griber ind, hvor skøn tilfører værdi
Dette er princippet bag undtagelsesbaseret lagerplanlægning.
Varer, der udvikler sig som planlagt, kræver ikke samme opmærksomhed som et produkt, der oplever en uventet stigning i efterspørgslen, forsinkelser hos leverandøren eller risiko for udsolgte varer. Ved at give planlæggere mulighed for at skelne mellem de to kan man administrere en langt større portefølje uden at hver ekstra SKU medfører endnu en manuel opgave.
Udvidelse til over 10.000 varenumre uden at øge medarbejderantallet
Vital Pet Group administrerer cirka 10.000 SKU’er med et lagerstab på blot tre personer: en kategoridirektør, en indkøber og en kategoriassistent.
Én indkøber havde ansvaret for hele produktsortimentet, så det var simpelthen ikke praktisk muligt at give hver enkelt vare lige meget opmærksomhed manuelt.
Løsningen var ikke at udvide teamet. Vital Pet indførte AGR for at automatisere en større del af lageroptimeringen og bestillingsprocessen, især for de produkter, der udgør den såkaldte »long tail«. Systemet genererer prognoser og understøtter planlagte leverandørbestillinger, mens teamet kan gribe ind, når en undtagelse kræver menneskelig vurdering.
Det samme trepersoners team administrerer nu porteføljen på 10.000 SKU’er uden at øge antallet af medarbejdere. Produkttilgængeligheden er også steget fra omkring 75 % til cirka 95 %.
Teamet kan bruge mere tid på SKU’er med høj ydeevne og vigtige leverandørrelationer i stedet for at behandle hvert produkt, som om det kræver den samme mængde opmærksomhed.
Den samme driftsmodel kan fungere i mindre skala. Templespa har for eksempel to primære AGR-brugere, der administrerer op til 2.500 varenumre.
Disse virksomheder opererer i forskellige skalaer, men princippet er det samme: automatiserede beregninger og ordreforslag reducerer det rutinemæssige arbejde forbundet med hver enkelt SKU, mens planlæggerne kan fokusere deres opmærksomhed på undtagelser.
Automatisering er ikke værdifuld blot fordi den gør en eksisterende manuel opgave hurtigere. Den største fordel er, at den helt fjerner rutinebeslutninger fra planlæggerens arbejdsbyrde.
En virksomhed behøver ikke at have 10.000 varer, før automatisering kan betale sig. Så snart den tid, det tager at gennemgå varer, beregne behov og udarbejde indkøbsordrer, begynder at begrænse planlæggerne i deres arbejde, er der mulighed for at automatisere rutineopgaver og styre ved hjælp af undtagelser.
Eliminering af manuelt arbejde med indkøbsordrer
Oprettelse af indkøbsordrer er en af de mest oplagte muligheder for at reducere den manuelle arbejdsbyrde.
En manuel proces kræver ofte, at planlæggere eller indkøbere skal gennemgå rækker i et regneark og tjekke den aktuelle lagerbeholdning, historiske salgstal, udestående ordrer, prognoser, leveringstider og leverandørkrav, før de beslutter, hvad der skal købes.
Ganger man denne proces op på hundredvis eller tusindvis af varenumre og snesevis af leverandører, kan ordreafgivelsen komme til at optage en stor del af arbejdsugen.
Automatiseret bestilling ændrer den mekaniske del af denne arbejdsgang. I stedet for at oprette ordrer gennemgår og godkender planlæggerne systemgenererede ordreforslag baseret på efterspørgsel, aktuelt lager, lagerpolitikker og leverandørbegrænsninger.
Planlæggeren bevarer kontrollen. Det, der forsvinder, er en stor del af de gentagne beregninger og den administrative arbejdsbyrde, der knytter sig til beslutningen.
Kundernes resultater viser flere måder, hvorpå dette kan føre til større planlægningskapacitet.
Hugh Jordan sparede 10 timer på udarbejdelsen af indkøbsordrer ved at gå væk fra den tidligere manuelle proces. Disse timer kan i stedet bruges til at administrere flere produkter eller til at fokusere på planlægningsopgaver, der kræver menneskelig vurdering.
Hos Muuto blev en kategorichefs ugentlige ordrearbejde reduceret fra omkring to timer til cirka 15 minutter.
Det er mere end blot en hurtigere ordrebehandling. Gentaget hver uge skaber en reduktion af den størrelse en betydelig ekstra kapacitet i løbet af et år.
Muuto bruger også AGR’s indkøbsplan som en leverandørprognose, hvilket giver leverandørerne et overblik over de forventede behov på længere sigt. Oplysninger, der genereres gennem planlægningsprocessen, kan derfor understøtte både samarbejdet med leverandørerne og det interne indkøb.
Kjell & Company har opnået en anden form for effektivitetsgevinst. Deres bestillinger hos leverandørerne er gået fra at være en daglig aktivitet til at foregå to dage om ugen.
Det adskiller sig fra at reducere den tid, der kræves til hver enkelt ordreafgivelse. I stedet har teamet reduceret hyppigheden af de rutinemæssige leverandørbestillinger, der kræver opmærksomhed.
Tilsammen viser disse eksempler tre måder, hvorpå automatisering kan øge planlægningskapaciteten: ved at reducere det samlede antal timer, der bruges på at oprette indkøbsordrer, ved at forkorte de enkelte ordreopgaver og ved at mindske hyppigheden af gennemgangen af rutineordrer.
Det fælles træk er, at den manuelle gennemgang linje for linje fjernes fra arbejdsgangen.
Den tid, der dermed frigøres, kan bruges til:
- undersøge usædvanlige ændringer i efterspørgslen
- gennemgå produkter, der risikerer at blive udsolgt
- undersøge overskydende eller langsomt omsætteligt lager
- samarbejde tættere med strategiske leverandører
- planlægge kampagner og sæsonbestemt efterspørgsel
- gennemgå nye produkter med begrænset salgshistorik
- forbedre input til prognoser
- forvalte en større portefølje uden at øge den administrative arbejdsbyrde
Det er her, automatiseringen begynder at påvirke planlæggerens kapacitet i stedet for blot at gøre de enkelte opgaver hurtigere.
Hvordan undtagelsesbaseret planlægning hjælper små teams med at skalere
Undtagelsesbaseret planlægning er det, der gør denne model skalerbar.
I stedet for at spørge: »Hvad skal jeg gøre med hver enkelt SKU?«, kan planlæggeren fokusere på et mere nyttigt spørgsmål: »Hvilke SKU’er kræver min opmærksomhed i dag?«
Tænk på en planlægger, der har ansvaret for 5.000 varer. Hvis 4.700 af dem sælger stort set som forventet, og der allerede er tilstrækkeligt lager eller passende genopfyldning planlagt, giver det kun ringe værdi at gennemgå alle 5.000. Planlæggerens ekspertise udnyttes bedre på de resterende 300.
Undtagelser kan blandt andet være:
- efterspørgsel, der ligger væsentligt over eller under prognosen
- potentielle fremtidige lagerudtømninger
- opbygning af overskydende lagerbeholdning
- usædvanlige ændringer i salget
- problemer med leverandørernes leveringstider
- nye varer uden tilstrækkelig historik
- kampagneefterspørgsel
- ændringer i kravene til sikkerhedslager
- ordrer, der falder uden for de normale leverandørbegrænsninger
Softwaren varetager gentagne beregninger på tværs af porteføljen og afdækker usædvanlige situationer. Herefter er det medarbejderne, der afgør, hvad disse undtagelser betyder, og hvordan de skal håndteres.
Denne tilgang mindsker også risikoen for, at vigtige produkter eller problemstillinger går tabt i den enorme mængde poster, som en planlægger skal håndtere.
Hos Vital Pet administrerer AGR en stor del af »long tail«, så teamet kan bruge mere tid på de produkter og leverandører, der har størst indflydelse på forretningen.
Hos Sæther har overgangen fra en planlægning, der i høj grad var baseret på regneark og reaktiv, til en mere struktureret tilgang reduceret det manuelle arbejde og hjulpet teamet med at fokusere på aktiviteter med større gennemslagskraft, herunder prognoser for nye produkter.
Forskellige virksomheder har forskellige porteføljer, men princippet er det samme: Automatiseringen håndterer omfanget, mens planlæggerne bidrager med deres vurdering.
Hvornår bør du automatisere din lagerplanlægning?
Der er ikke et bestemt antal SKU’er, hvor alle virksomheder bør skifte fra manuel planlægning til automatisering. Et stærkere signal er, om arbejdsbyrden fra din nuværende proces er begyndt at begrænse, hvad teamet kan opnå.
Planlæggere bruger fem timer eller mere om ugen på at udarbejde eller kontrollere regneark med indkøbsordrer
Hvis en betydelig del af arbejdsugen går med at indsamle data, kopiere tal, beregne ordremængder eller oprette indkøbsordrer, bør du overveje, hvor stor en del af dette arbejde der reelt kræver menneskelig vurdering.
Rutinemæssige beregninger og gentagelige beslutninger om ordrer er oplagte kandidater til automatisering.
Væksten i antallet af varenumre overstiger væksten i antallet af planlæggere
Et voksende sortiment er gode nyheder, indtil hver ny SKU skaber endnu en manuel opgave.
Hvis produktsortimentet er blevet væsentligt udvidet i løbet af de seneste 12 måneder, mens planlægningsteamet har bevaret samme størrelse, bør man vurdere, om den nuværende proces realistisk set kan understøtte den næste vækstfase.
Alternativet behøver ikke nødvendigvis at være endnu en ansættelse. Det kan i stedet være muligt at reducere mængden af manuelt arbejde, der kræves for hver SKU.
Lagerudtømning og overlagring forekommer samtidig
Et lager kan have for meget lagerbeholdning samlet set og alligevel mangle de produkter, som kunderne rent faktisk efterspørger.
Hvis planlæggerne hele tiden er nødt til at slukke brande i forbindelse med varemangel, mens andre produkter hober sig op, kan problemet ligge i prioriteringen snarere end blot den samlede lagerbeholdning.
Automatiseret prognoseudarbejdelse og lageroptimering kan hjælpe planlæggere med at skelne mellem varer, der kræver mere lagerbeholdning, varer, der kræver mindre, og varer, der kræver indgriben.
Leverandørordrer gennemgås dagligt, fordi de skal
Hyppige bestillinger er ikke nødvendigvis et problem. For visse leverandører eller produktgrupper er det faktisk en nødvendighed.
Et advarselstegn er, når indkøbere tjekker leverandørerne hver dag, fordi de ellers ikke har tillid til, at det næste behov bliver opfyldt.
Automatiserede ordreforslag og planlagte bestillinger kan skabe en mere gennemtænkt rytme, samtidig med at undtagelser, der kræver hurtig opmærksomhed, stadig markeres. Kjell & Companys overgang fra daglige leverandørbestillinger til to dage om ugen viser, hvordan det kan se ud i praksis.
Ansættelse er den eneste måde, du mener, at teamet kan skaleres på
At ansætte flere medarbejdere kan nogle gange være den rigtige investering. Men hvis man går ud fra, at en fordobling af antallet af SKU’er i sidste ende må betyde en fordobling af planlægningsteamet, er det værd at undersøge processen først.
Vital Pet Groups erfaring viser, at der findes et alternativ. Deres trepersoners lagerstyringsteam administrerer cirka 10.000 SKU’er uden at øge antallet af medarbejdere, fordi en stor del af den rutinemæssige planlægningsarbejdsbyrde ikke længere skal håndteres manuelt.
Oversigt over resultaterne vedrørende teamets effektivitet
| Virksomhed | Teamstørrelse / rolle | SKU / porteføljeomfang | Tid / effektivitetsresultat | Strategisk konklusion |
|---|---|---|---|---|
| Vital Pet Group | Et lagerteam på tre personer | Ca. 10.000 varenumre | Stort sortiment administreres uden at øge medarbejderantallet | Automatisering af rutinemæssig genopfyldning gør det muligt for et slankt team at skalere, samtidig med at det kan fokusere på vigtige produkter og leverandører |
| Templespa | To primære AGR-brugere | Op til 2.500 varer | Et lille team administrerer en omfattende produktportefølje | Den samme automatiseringsmodel kan understøtte mindre porteføljer og teams |
| Hugh Jordan | Indkøbsafdelingen | Bredt produktsortiment | 10 timers besparelse ved oprettelse af indkøbsordrer | Fjernelsen af manuelt arbejde med indkøbsordrer skaber kapacitet til aktiviteter med højere værdi |
| Muuto | Kategorichefer | Bredt sortiment af designprodukter | En kategorichefs ugentlige ordreafgivelse er reduceret fra ca. to timer til 15 minutter | Automatisering af ordreberegninger frigør tilbagevendende planlægningskapacitet |
| Kjell & Co. | Indkøbsafdelingen | Detailhandelsportefølje med flere leverandører | Leverandørbestillinger er gået fra dagligt til to gange om ugen | Automatisering kan reducere hyppigheden af rutinemæssige leverandørbestillinger, der kræver opmærksomhed |
| Sæther | Teamet for planlægning af forsyningskæden | Over 16.000 varenumre fordelt på mere end 8 mærker pr. planlægningsenhed | Mindre afhængighed af manuel planlægning og større fokus på opgaver med stor effekt | Store porteføljer bliver lettere at håndtere, når teams går fra regnearksbaseret planlægning til strukturerede, undtagelsesfokuserede processer |
Disse virksomheder opererer inden for forskellige forretningsområder og planlægningsmiljøer, og tallene bør derfor ikke betragtes som universelle sammenligningsgrundlag.
Det, de viser, er en fælles driftsmodel: at reducere det manuelle arbejde forbundet med hver enkelt SKU, så vækst i produktporteføljen ikke automatisk medfører en tilsvarende stigning i planlægningsarbejdet.
Moderniser dit indkøbsworkflow
Overgangen fra manuelt indkøb til automatiseret, undtagelsesbaseret indkøbsplanlægning kræver ikke, at alt automatiseres på én gang.
En målrettet overgang kan hjælpe dit team med at opbygge tillid til processen, samtidig med at man måler effekten.
- Gennemgå jeres nuværende manuelle arbejdsbyrde. Mål, hvor mange timer teamet bruger hver uge på at kontrollere regneark, beregne behov, oprette ordrer og gennemgå leverandører.
- Identificer de største kilder til gentaget arbejde. Se efter leverandører med store leveringsmængder, kategorier med mange rutineordrer eller SKU-grupper, der tager meget tid, selvom de kræver meget lidt skøn.
- Start med automatiserede ordreforslag. Afprøv automatiseringen med én leverandør, kategori eller produktgruppe. Lad systemet beregne forslag til ordrer, mens planlæggerne beholder godkendelses- og kontrolbeføjelserne.
- Definer de undtagelser, der kræver opmærksomhed. Beslut, hvilke ændringer i efterspørgslen, lagerrisici, leverandørproblemer eller ordreværdier der skal udløse en manuel gennemgang.
- Mål resultatet. Hold øje med den tid, det tager at oprette ordrer, lagerbeholdningen og antallet af manuelle indgreb.
- Udvid gradvist. Når teamet har tillid til processen, kan du udvide automatiseringen til flere leverandører, kategorier eller lokationer.
AGR’s automatiserede bestillingssoftware understøtter denne model ved at omdanne prognoser og lagerbehov til forslag til ordrer, samtidig med at planlæggere har mulighed for at justere dem, når omstændighederne kræver det. AGR er udviklet til at understøtte virksomheder med mellem 500 og 50.000 varenumre.
Bestilling er kun den sidste del af processen. Pålidelig automatisering afhænger også af, at man har indsigt i den fremtidige efterspørgsel. Vores guide til efterspørgselsplanlægning og prognoser forklarer, hvordan prognoser leverer de nødvendige oplysninger, der skal til for at træffe bedre beslutninger om lagerbeholdning og indkøb.
Målet er ikke at fjerne planlæggerne fra beslutningerne om lagerbeholdningen. Det er at undgå, at de bruger tid på beregninger og rutinekontroller, som softwaren kan udføre løbende.
Det giver teamet mere kapacitet til beslutninger, hvor erfaring, kommerciel viden og menneskelig dømmekraft er afgørende.
Book en demo for at se, hvordan AGR kan hjælpe dit team med at administrere en voksende SKU-portefølje uden, at den manuelle arbejdsbyrde stiger.
