Styring av leveringskjeden er prosessen med å koordinere og optimalisere vareflyt, informasjon og midler gjennom hele leveringskjeden, fra råmaterialer til ferdige produkter, for å møte etterspørselen fra kundene. Effektive prognoser er et viktig element i styringen av leveringskjeden, da bedriftene bruker disse til å forutsi fremtidig etterspørsel og ta velfunderte beslutninger om produksjon, lagerbeholdning og logistikk.
Selv om noen ERP-systemer kan være nyttige verktøy ved utarbeidelse av prognoser, har de fleste av dem flere ulemper som gjør prosessen mindre presis og effektiv. Her er noen av de viktigste ulempene med å bruke ERP-systemer til å utarbeide prognoser:
- Begrenset integrering med andre systemer: ERP-systemer mangler ofte mulighet til integrering med andre systemer og datakilder som er relevante for å lage prognoser, som f.eks. salgspunktdata, værdata og markedsdata. Dette kan gjøre prognosene mindre presise og omfattende.
- Kompleksitet og manglende fleksibilitet: ERP-systemer kan være komplekse og lite fleksible, noe som gjør det vanskelig for brukerne å tilpasse dem etter egne behov. Dette kan føre til at prognosene ikke kan tilpasses bedriften, hvilket betyr at de vil gi upresise eller irrelevante prediksjoner.
- Manglende sanntidsdata: Mange ERP-systemer har ikke tilgang til sanntidsdata, noe som gjør det vanskelig å utarbeide presise prognoser i miljøer som endrer seg raskt.
Mange har også behov for regneark i tillegg for å utarbeide prognoser. Disse er imidlertid ikke laget for å håndtere store datamengder, noe som kan bli et problem i komplekse leveringskjeder med mange datakilder og variabler. De krever også betydelig innsats med manuell inntasting og beregning av data, noe som kan være tidkrevende, føre til feil og resultere i upresise og inkonsekvente prognoser. Sist, men ikke minst, gir dette en risiko for å før eller senere komme over en ødelagt fil, noe som kan ha katastrofale konsekvenser.
Ifølge en nylig artikkel fra McKinsey: „Companies have to modernize their supply chains. … Innovators have begun to embrace next-generation systems, and the rest of the field is starting to follow. New applications incorporate AI, machine learning, and data analytics to speed up decision making.
Her er fem fordeler med å ta i bruk en lagerstyringsløsning som AGR:
- Bedre presisjon og en mer omfattende løsning: Lagerstyringsløsninger benytter avansert analyse og algoritmer til å lage etterspørselsprognoser og optimalisere lagerbeholdningen, noe som kan gi mer presise og omfattende prognoser enn de som genereres av ERP-systemer.
- Større fleksibilitet og tilpasning: Lagerstyringsløsninger er ofte mer fleksible og tilpasningsbare enn ERP-systemer, noe som betyr at bedriftene kan skreddersy løsningen etter sine egne behov og begrensninger.
- Tilgang til eksterne data: Lagerstyringsløsninger er ofte utviklet for integrering med andre systemer og datakilder, som f.eks. salgspunktdata, værdata og markedsdata, noe som kan bety at systemene kan generere mer presise og omfattende prognoser. Les mer om interne og eksterne data.
- Sanntidsdata og samarbeid: Mange lagerstyringssystemer tilbyr sanntidsdata og støtter sanntidssamarbeid, noe som gjør det enklere for flere brukere å jobbe samtidig med samme prognose.
- Avansert analyse og rapportering: Lagerstyringsløsninger har ofte avansert kapasitet for analyse og rapportering, noe som kan gjøre det enklere for bedriftene å forstå mønstrene i lagerbeholdning og etterspørsel, og dermed ta velfunderte beslutninger om produksjon, lagerbeholdning og logistikk. Les mer om KI og maskinlæring.
Vil du vite mer? Klikk her for å bestille en telefonsamtale med en av konsulentene våre.
