Processer til efterspørgselsplanlægning og lagerstyring er til for at hjælpe med at undgå:
- Unødvendigt høje lagerniveauer (overlagre)
- Dyre lagerafskrivninger
- Overdreven brug af premium-transporttjenester
- Manglende forpligtelser og dårligt serviceniveau
ERP-systemer sporer lager og salg på SKU-niveauer, men lageroptimering er uden for dem. De fleste detailhandlere og grossister tager derfor udgangspunkt i regnearksplanlægning i Excel.
Dette er dog en suboptimal løsning, der indeholder flere skjulte omkostninger. Manuel implementering af hvert brugerdefineret ark resulterer i en ikke-standardiseret proces. Dette fører til et element af risiko, manglende fleksibilitet i systemet og en langsigtet begrænsning af væksten. Efterhånden som modellerne bygges og udvikler sig, afviger de mere og mere fra ethvert standardudgangspunkt.
Regnearksmodeller er sjældent dokumenterede, og selvom de kan give perfekt mening for det teammedlem, der har bygget dem, skal interessenter på tværs af forsyningsstyring være i stand til at bruge og udlede indsigt fra systemet. Hvis den eneste person, der virkelig forstår modellen, er fraværende på grund af sygdom eller ferie eller forlader virksomheden, bliver regnearket et uunderstøttet enkelt fejlpunkt.
Med flere personer, der manipulerer individuelle regneark, er dokumentationen (eller manglen på) af foretagne ændringer en anden bekymring. Ændringer er sandsynligvis ikke ligetil, hvilket kræver manuel indgriben på tværs af flere felter, og når de foretages, er der ingen umiddelbar metode til at logge dem og spore deres indvirkning på modellen.
Der investeres dyrebare tidsressourcer i vedligeholdelse af et regnearksbaseret system – disse unødvendige supportomkostninger er dyre for virksomheden. For at håndtere alle dine produkter vil arket sandsynligvis være stort, i størrelsesordenen tusindvis af celler i det mindste. Med så mange data i et enkelt regneark kræves der en regelmæssig revisionsproces for at sikre, at alle oplysninger håndteres korrekt, især når man tænker på forskningen, der anslår, at 94 % af regnearkene indeholder fejl. Lad os ikke engang tale om muligheden for, at hele arket bliver ødelagt…
I enhver virksomhed, der håndterer en række varer, er det usandsynligt, at efterspørgselsmønstrene vil være konsistente på tværs af alle produkter. Anvendelse af en ensartet lagerprognosemetode vil resultere i en statistisk usund tilgang til at bygge fejl på fejl på grund af ugyldige antagelser for nogle varer. Vi vil undersøge konsekvenserne af de mange variabler, der er i spil i lageroptimering i vores næste indlæg.
Hvis vi allerede har overbevist dig om, at regneark ikke er op til opgaven med at håndtere dine lagerstyringsprocesser, så kontakt os i dag for at se, hvor stor en forskel AGR-softwaren kan gøre for din markedsposition.
