{"id":2568,"date":"2020-03-03T00:00:00","date_gmt":"2020-03-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agrinventory.com\/blog\/anvendelse-af-best-practice-processer-til-din-demand-forecasting\/"},"modified":"2025-10-16T23:16:08","modified_gmt":"2025-10-16T23:16:08","slug":"anvendelse-af-best-practice-processer-til-din-demand-forecasting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agrinventory.com\/da\/blog\/anvendelse-af-best-practice-processer-til-din-demand-forecasting\/","title":{"rendered":"Anvendelse af best practice-processer til din eftersp\u00f8rgselsprognose"},"content":{"rendered":"\n
Lagerplanl\u00e6gning er en kompleks opgave – med stigende komplikationer i form af flere kanaler, st\u00f8rre variation i eftersp\u00f8rgslen og mere uberegnelige leveringstider bliver det stadig vanskeligere at styre lageret, ofte inden for begr\u00e6nsede rammer.<\/h5>\n

D\u00e5rlig lagerplanl\u00e6gning er meget kostbar. Det resulterer blandt andet i forkerte kombinationer af lagre, for h\u00f8je lagerniveauer, overinvesteringer, d\u00e5rlig udnyttelse af kapital og tabte indt\u00e6gter. Andre konsekvenser er problemer med udsolgte varer og for meget tid brugt p\u00e5 indk\u00f8bsprocessen. <\/p>\n

Denne artikel rejser nogle f\u00e5 sp\u00f8rgsm\u00e5l, som organisationer kan anvende i deres virksomhed for at f\u00e5 bedre kontrol over deres lagerplanl\u00e6gningsproces. Det vil f\u00f8re til h\u00f8jere rentabilitet ved at levere bedre serviceniveauer, samtidig med at lagerbeholdningen s\u00e6nkes, og der opn\u00e5s en mere omkostningseffektiv drift. <\/p>\n

Vi vil diskutere, hvordan korrekte prognoseteknikker, beregning af sikkerhedslagre og effektiv brug af systemer til tidlig varsling kan forbedre den overordnede lagerplanl\u00e6gningsproces og \u00f8ge indtjeningen. Vi vil ogs\u00e5 unders\u00f8ge, hvordan disse problemer normalt ikke l\u00f8ses ordentligt i de nuv\u00e6rende forretningssystemer, og hvilke metoder der kan bruges til at forbedre dem. <\/p>\n<\/p>\n

Reducer kompleksiteten, men \u00f8g n\u00f8jagtigheden<\/h2>\n

For at reducere lagerkompleksiteten i forbindelse med planl\u00e6gning har virksomheder en tendens til at gennemg\u00e5 en rejse. Rejsen starter med grundl\u00e6ggende “tommelfingerregel”-beregninger af sikkerhedslagre, hvor man til den forventede eftersp\u00f8rgsel l\u00e6gger et bestemt antal dages eller ugers d\u00e6kning for at sikre, at de givne serviceniveauer overholdes over for slutkunden. Lagerbeholdningerne kontrolleres hovedsageligt ved hj\u00e6lp af min- og max-m\u00e5l. <\/p>\n

P\u00e5 grund af uforudsigeligheden af visse varer, eftersp\u00f8rgslen og vigtigheden af visse produkter, kan “tommelfingerregler” for sikkerhedslagre og min\/max-lagerstyring ofte stadig f\u00f8re til udsolgte lagre.<\/p>\n

N\u00e6ste skridt p\u00e5 rejsen er at fors\u00f8ge at klassificere eller inddele produkter i vigtige omr\u00e5der. Disse omr\u00e5der kan v\u00e6re baseret p\u00e5 salgsrate, rentabilitet, oms\u00e6tning eller andet. Klasserne fasts\u00e6ttes, ofte ved hj\u00e6lp af ABC-klassifikation (Pareto-analyse), og derefter anvendes forskellige dage\/uger med sikkerhedslagerd\u00e6kning til forskellige klasser. For eksempel f\u00e5r A-varer, som har den h\u00f8jeste salgsprocent, 4 ugers sikkerhedslager, mens B-varer f\u00e5r 3 uger. <\/p>\n

Sp\u00f8rgsm\u00e5let er s\u00e5, om man bruger den rigtige prognosemetode. Forskning har vist, at en stigning p\u00e5 10 % i prognosens n\u00f8jagtighed kan f\u00f8re til en stigning p\u00e5 10 % i overskuddet. I n\u00e6ste afsnit unders\u00f8ger vi, hvilke prognosemetoder der kan bruges, og hvordan man finder den bedst egnede prognose for hver enkelt SKU p\u00e5 hvert sted. <\/p>\n

Best practice-processen er at g\u00e5 over til at anvende teknikker til lageroptimering. Her gennemg\u00e5s hver enkelt SKU pr. lokation, den bedst egnede prognose findes og bruges til at planl\u00e6gge den forventede l\u00f8bende eftersp\u00f8rgsel under hensyntagen til s\u00e6sonudsving, langsomt oms\u00e6ttelige produkter og tendenser. <\/p>\n

Den stigende tendens til internethandel registreres f.eks. automatisk og bruges til at skabe l\u00f8bende prognoser.<\/p>\n

Serviceniveauer kan indstilles af SKU efter placering for at skabe individuelle<\/p>\n

Krav til SKU-sikkerhedslager. P\u00e5 denne m\u00e5de forhindres udsolgte varer, og tilg\u00e6ngeligheden opretholdes p\u00e5 et givet niveau, men p\u00e5 det lavest mulige lagerniveau. <\/p>\n<\/p>\n

Bruger du de rigtige prognosemetoder?<\/h2>\n

En af de mest almindelige metoder, som virksomheder bruger til at forudsige den fremtidige eftersp\u00f8rgsel efter produkter, er at beregne et gennemsnit af salget i de foreg\u00e5ende m\u00e5neder. Denne metode kan fungere godt for varer, der er i konstant eftersp\u00f8rgsel, men den fungerer ikke godt for andre. Overvej f\u00f8lgende eksempel, hvor prognosen beregnes ved at tage gennemsnittet af salget over de sidste 6 m\u00e5neder og sammenligne det med de faktiske salgstal: <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Som det fremg\u00e5r af ovenst\u00e5ende eksempel, er prognosefejlen meget h\u00f8j i alle tilf\u00e6lde, og hvis disse prognoser var blevet brugt til lagerplanl\u00e6gning, ville de enten have f\u00f8rt til for store lagerbeholdninger eller en udsolgt situation.<\/p>\n

Ved at se p\u00e5 tallene kan vi se, at vare 1 har et stigende salgsm\u00f8nster. Vare 2 har et faldende salgsm\u00f8nster, og vare 3 har et s\u00e6sonbestemt salgsm\u00f8nster, hvor salget stiger dramatisk i april hvert \u00e5r. <\/p>\n

Da forskellige varer kan have et meget forskelligt eftersp\u00f8rgselsm\u00f8nster, er det ekstremt vigtigt at v\u00e6lge den mest relevante prognosemetode for hver vare. Eksempler p\u00e5 prognosemoduler, der kan bruges baseret p\u00e5 forskellige typer data, er: <\/p>\n