Supply chain management er prosessen med å koordinere og optimalisere bevegelsen av varer, informasjon og midler på tvers av hele forsyningskjeden, fra råvarer til ferdige produkter, for å møte kundenes etterspørsel. Effektive prognoser er et kritisk element i forsyningskjedestyring, siden det lar bedrifter forutse fremtidig etterspørsel og ta informerte beslutninger om produksjon, inventar og logistikk.
Mens noen ERP-systemer kan være nyttige verktøy for prognoser, har de fleste av dem en rekke ulemper som kan påvirke nøyaktigheten og effektiviteten til prognoseprosessen. Her er noen av de største ulempene ved å bruke ERP-systemer for prognoser:
- Begrenset integrasjon med andre systemer: ERP-systemer mangler ofte integrasjon med andre systemer og datakilder som er relevante for prognoser, for eksempel salgsdata, værdata eller markedsdata. Dette kan begrense nøyaktigheten og helheten til prognosene som genereres av systemet.
- Kompleksitet og ufleksibilitet: ERP-systemer kan være komplekse og lite fleksible, noe som gjør det vanskelig for brukere å tilpasse dem til spesifikke prognosebehov. Dette kan føre til prognoser som ikke er skreddersydd for virksomhetens unike behov, noe som fører til unøyaktige eller irrelevante spådommer.
- Mangel på sanntidsdata: Mange ERP-systemer gir ikke sanntidsdata, noe som gjør det vanskelig å generere nøyaktige prognoser i raskt skiftende miljøer.
Mange er også avhengige av flere regneark for å øke prognoseevnen. De er imidlertid ikke designet for å håndtere store mengder data, noe som kan være et problem i komplekse forsyningskjeder med mange datakilder og variabler. De krever også betydelig manuell dataregistrering og beregninger, noe som kan være tidkrevende og utsatt for feil og føre til unøyaktige eller inkonsekvente prognoser. Til slutt risikerer bedrifter alltid å støte på en korrupt fil, noe som kan få katastrofale konsekvenser.
I følge en nylig McKinsey-artikkel: «Bedrifter må modernisere forsyningskjedene sine.
Fem fordeler med å implementere en lageroptimaliseringsløsning som AGR
- Forbedret nøyaktighet og omfang: Lageroptimaliseringsløsninger bruker avanserte analyser og algoritmer for å forutsi etterspørsel og optimalisere lagernivåer, noe som kan føre til mer nøyaktige og omfattende prognoser enn de som genereres av ERP-systemer.
- Større fleksibilitet og tilpasning: Lageroptimaliseringsløsninger er ofte mer fleksible og tilpassbare enn ERP-systemer, slik at bedrifter kan skreddersy løsningen til deres spesifikke behov og begrensninger.
- Tilgang til eksterne data: Lageroptimaliseringsløsninger er ofte designet for å integreres med andre systemer og datakilder, for eksempel salgsstedsdata, værdata eller markedsdata, noe som kan forbedre nøyaktigheten og helheten til prognosene som genereres av systemet. Les mer om interne og eksterne data.
- Sanntidsdata og samarbeid: Mange lageroptimaliseringsløsninger tilbyr sanntidsdata og støtter sanntidssamarbeid, noe som gjør det enklere for flere brukere å jobbe med samme prognose samtidig.
- Avansert analyse og rapportering: Lageroptimaliseringsløsninger tilbyr ofte avanserte analyse- og rapporteringsfunksjoner, som kan hjelpe bedrifter med å bedre forstå lager- og etterspørselsmønstrene deres og ta informerte beslutninger om produksjon, inventar og logistikk. Les mer om kunstig intelligens og maskinlæring.
Vil du vite mer? Bestill en oppdagelsessamtale med en av våre supply chain-konsulenter, klikk her.
