Implementeringsprosess
Implementeringen av AGRs system var en trinnvis prosess:
Viktigheten av prognosenøyaktighet
Oppdag hvordan nøyaktige prognoser er nøkkelen til effektiv lageroptimalisering, kostnadskontroll og robusthet i virksomheten.
Viktigheten av prognosenøyaktighet
Oppdag hvordan nøyaktige prognoser er nøkkelen til effektiv lageroptimalisering, kostnadskontroll og robusthet i virksomheten.
Viktigheten av prognosenøyaktighet
Oppdag hvordan nøyaktige prognoser er nøkkelen til effektiv lageroptimalisering, kostnadskontroll og robusthet i virksomheten.
Viktigheten av prognosenøyaktighet
Oppdag hvordan nøyaktige prognoser er nøkkelen til effektiv lageroptimalisering, kostnadskontroll og robusthet i virksomheten.
Viktigheten av prognosenøyaktighet
Oppdag hvordan nøyaktige prognoser er nøkkelen til effektiv lageroptimalisering, kostnadskontroll og robusthet i virksomheten.
Resultatet
- Bedre balanse mellom lagerbeholdning og servicenivå
- Raskere reaksjoner på signaler fra salgsavdelingen
- Enkle rapporteringsmuligheter som gir en kontinuerlig oversikt over alle butikkene
- Nøyaktige etterspørselsprognoser
- Nøyaktig allokering basert på butikkens faktiske behov og salg
- Enkelt å integrere i de mange nye produktene som selskapet kontinuerlig lanserer
“I dag kan vi estimere salgsvolumene i butikkene mer nøyaktig fordi vi baserer varedistribusjonen på salgshistorikk og prognoser.”
- Søstrene Grene
- Jakob Skytt Gergersen, leder for forsyningskjeden, Søstrene Grene
Hver uke distribuerer lastebiler fra Århus i Danmark nye produkter til rundt 250 Søstrene Grene-forhandlere i Europa. Fordelingen av mengder per vare og per butikk er basert på det intelligente allokeringssystemet fra AGR. Systemet forbedrer presisjonen betydelig, noe som betyr høyere omsetning, mindre tapt salg og lavere lagerbeholdning i hele forsyningskjeden med mindre bryderi.
De fleste Søstrene Grene-butikkene får inn rundt 100 nye varer hver uke. Det er en sentral del av forretningsmodellen deres å alltid tilby kundene en ny opplevelse med nye produkttilbud, noe som oppmuntrer kundene til å besøke butikken ofte. Men hvordan finner Supply Chain-sjef Jakob Skytt Gregersen og kollegene hans ut hvor mange varer som skal leveres til hver butikk når 60 prosent av den ukentlige forsendelsen består av nye varer? Tidligere ble allokeringen bestemt som en prosentandel av det totale salgsbudsjettet. «Tidligere hadde vi en one-size-fits-all-løsning, der den primære driveren for varedistribusjonen var salgsbudsjettet vårt, slik at en butikk med høy omsetning fikk store mengder og en butikk med lav omsetning fikk mindre mengder.»
Fordeling basert på prognose
Dette har nå endret seg. I dag har den fremgangsrike butikkjeden innført et allokeringssystem som er utviklet i samarbeid med AGR, og som distribuerer varer til butikk med høyere presisjon. Det betyr at butikkene i dag får riktig mengde av alle varer, slik at de stemmer overens med det reelle antallet og behovet. Dette er en stor fordel for både butikkene, sentrallageret i Aarslev vest for Aarhus og innkjøpsavdelingen.
Men hvordan kan det være mulig? «I dag kan vi estimere salgsvolumene i butikkene mer nøyaktig fordi vi baserer varefordelingen på salgshistorikk og prognoser», forklarer Jakob Skytt Gergersen, og legger til «De fleste varene er nye, men vi opererer med en kategorisering av varene i tre nivåer. For eksempel kan nivåene for en spisestuestol være: Nivå 1 Møbler, Nivå 2 Sitteplasser og Nivå 3 Spisestuestol. Salgshistorikken til et nytt produkt baseres da på historikken til et antall sammenlignbare varer i nivå 3.»
Smertefri implementering
Ifølge Jakob Skytt Gregersen er dette en stor forbedring fordi butikkene har ulike salgsprofiler, og derfor er prognoser basert på salgshistorikk et mer nøyaktig grunnlag enn det totale salgsbudsjettet. Han understreker at det er mange nyanser som spiller inn på salget, som region, land, lokale forhold, beliggenhet (gate eller kjøpesenter) osv.
Butikkjeden begynte å jobbe med AGR-løsningen i 2019, og har brukt mye tid på å forberede implementeringen. Programvaren ble tatt i bruk i slutten av 2019, og det gikk stort sett smertefritt. Den største utfordringen er datakvalitet og mangel på data. Vi har derfor investert i et Product Data Management-system for å sikre konsistens i opprettelsen av produktmasterdata og for å sikre data av høy kvalitet, forklarer han.