Vi har tidligere tatt opp noen av de grunnleggende problemene med å bruke et Excel-basert system. Svakhetene ved disse modellene blir for tiden brakt spesielt skarpt av volatiliteten i etterspørselsnivåene og endret forbrukeratferd.
Her skal vi utforske implikasjonene av de mange elementene som spiller inn i lageroptimalisering og hvordan de presenterer en oppgave som er for kompleks for det ydmyke regnearket.
Kjernen i utfordringen er det faktum at ikke alle produkter er skapt like. Variabler på tvers av produktbasen din vil sannsynligvis omfatte:
- Verdier og marginer
- Mønstre for etterspørsel
- Ledetider
- Leverandørens adferd
- Forpliktelser på tjenestenivå
Å nå målet om optimalisert lagerbeholdning – frigjøring av arbeidskapital og forbedring av servicenivået – krever at alle disse faktorene tas i betraktning på tvers av produktspekteret. Regneark kan rett og slett ikke forstå så mange elementer.
Når du arbeider i en enkelt dimensjon, hvis beregningene på plass er riktige, fungerer regneark veldig bra for å spore mønstre for både salg og forsyning. Der de sliter, er å utjevne seg til en flerdimensjonal tilnærming som tar hensyn til en kombinasjon av forhold inkludert ledetider, etterspørsel, salgsvolum og salgsverdi.
Uten dette mangefasetterte synet vil virksomheten din finne det vanskelig å optimalisere og øke salgs- og servicenivået. Byrden med å gi handlingsrettet informasjon vil falle på teamet, noe som krever arbeidsintensiv datainnsamling og analyse for å skaffe innsikt for å ta lagerbeslutninger for å garantere ordreoppfyllelse.
Når du er i en posisjon der du er avhengig av det menneskelige elementet for å tolke informasjon i stedet for å utnytte maskinlæring for å gi anbefalinger, kan det være vanskelig å få grep om prosessen og gjøre fornuftige vurderinger av hvilket lager du skal bestille, når og i hvilken mengde. Standardholdningene har en tendens til å snike seg inn, gå tilbake til standardretningslinjer over hele linja og miste av syne de forskjellige behovene for forskjellige produkter.
Begrensningene til regnearkmodeller blir igjen tydelige når du vurderer din tilnærming til varig endring. Hvis virksomheten din krever en fast reduksjon i lagerbeholdningen på lang sikt for å nå økonomiske mål, er sannsynligheten stor for at de eksisterende modellene ikke er bygget for å imøtekomme denne formen for planlegging. En annen feilbarlig, tidkrevende modell må lages for å adressere dette spesifikke målet.
Hvis noe av dette høres kjent ut, er det på tide å oppgradere prosessene dine og få mest mulig ut av verktøyene som er tilgjengelige. Med AGR-programvare kan du identifisere etterspørselsmønstre og beregne lagerprognoser som er finjustert til alle variablene i din spesifikke virksomhet. Systemet bruker flere prognosemetoder og velger automatisk den mest hensiktsmessige tilnærmingen for de eksisterende mønstrene – og overstyrer standardretningslinjer til fordel for den beste løsningen for det spesifikke spørsmålet.
Som et tillegg til eksisterende ERP-systemer krever ikke AGR endringer i gjeldende programvare. I stedet tar den informasjon direkte fra ERP-systemet og gjør rådataene om til praktisk innsikt. Ikke bare fjerner S&OP-programvaren risikoen og smerten fra prosessen, den sikrer at lagerbeholdningen din blir fullt optimalisert med riktig lager på rett sted til rett tid for alle kundene dine.
La oss vise deg hvilken innvirkning AGR-programvaren kan ha på din smidighet som bedrift – ta kontakt i dag for å se hvor stor forskjell det kan gjøre for din markedsposisjon.
