At n\u00e5 disse ordreopfyldelsesrater starter med lagerklassificering.<\/p>\n
Som s\u00e5 mange modeller er engros- og distributionstilgangen baseret p\u00e5 Pareto-princippet. Denne 80\/20-regel foruds\u00e6tter, at 80 % af virksomhedens v\u00e6rdi stammer fra 20 % af bestanden. <\/p>\n
Elementerne i disse 20 % er de “vitale f\u00e5”. Det er vigtigt at have dette forhold i tankerne, n\u00e5r man prioriterer, hvilke varer der skal transporteres for at opfylde eftersp\u00f8rgslen og opfylde serviceniveaum\u00e5lene. <\/p>\n
Denne teori ligger bag ABC-opg\u00f8relsesanalyse og -klassificering.<\/p>\n<\/p>\n
ABC-klassificering opdeler typisk varelager i 3 grupper baseret p\u00e5 v\u00e6rdi for virksomheden:<\/p>\n
Rangering af lager p\u00e5 denne m\u00e5de giver bedre fokus p\u00e5 balancen i m\u00e6ngden af varer, der transporteres. A-poster prioriteres for at sikre bedre tilg\u00e6ngelighed end dem i kategori B og C. <\/p>\n
En mere avanceret form for klassificering tager processen et skridt videre for at tage h\u00f8jde for eftersp\u00f8rgselsvolatilitet. Denne flerdimensionelle ABC XYZ-metode inkorporerer overvejelser om sandsynligheden for, at eftersp\u00f8rgslen vil variere fra prognosen og kr\u00e6ver sofistikerede modeller. Det er uden for regnearkets kapacitet<\/a>. <\/p>\n AGR-softwaren muligg\u00f8r flerdimensionel analyse og udf\u00f8rer den automatisk. Den prioriterer, hvilke lagervarer der skal b\u00e6res baseret p\u00e5 kriterier, herunder eftersp\u00f8rgselstyper, plukfrekvens, eftersp\u00f8rgselsvolatilitet og salgsomkostninger (rentabilitet). Softwaren kan indstille dynamiske lagerpolitikker og justere ombestillingsparametre p\u00e5 SKU-niveau<\/a>. <\/p>\n<\/p>\n Dette niveau af lageroptimering<\/a> g\u00f8r det muligt at opn\u00e5 h\u00f8je serviceniveauer uden at b\u00e6re store m\u00e6ngder af hver SKU. N\u00e5r lagerniveauer af mindre vigtige (B og C) varer reduceres \u2013 eller endda tr\u00e6kkes helt tilbage afh\u00e6ngigt af produktets livscyklus \u2013 reduceres de kontanter, der er bundet i lageret, og lagerpladsen spares. <\/p>\n Optimering af ordrecyklusser og m\u00e6ngder kan f\u00f8re til yderligere lagerreduktion, men det kr\u00e6ver en h\u00f8j grad af prognosen\u00f8jagtighed for at h\u00e5ndtere udsving i eftersp\u00f8rgslen. AGR’s kraftfulde prognosemotor opn\u00e5r dette ved automatisk at anvende den passende metode<\/a> til at h\u00e5ndtere nye eftersp\u00f8rgselsm\u00f8nstre p\u00e5 SKU-niveau. Den kan ogs\u00e5 beregne optimale ordrem\u00e6ngder baseret p\u00e5 minimumsordrem\u00e6ngder (MOQ’er) og ordrecyklusser. <\/p>\n Ved at automatisere de omr\u00e5der af prognose- og genopfyldningsprocessen, der ikke kr\u00e6ver menneskelig vurdering eller innovation, udvikler teams, der bruger AGR-softwaren, kapaciteten til at bestille s\u00e5 ofte som n\u00f8dvendigt som reaktion p\u00e5 skiftende eftersp\u00f8rgsel. De har de menneskelige ressourcer til r\u00e5dighed til at administrere undtagelsesvis og bliver bedt af softwaren om at tr\u00e6ffe informerede og rettidige beslutninger efter behov. <\/p>\nLageroptimering frigiver arbejdskapital<\/h2>\n