\u00c5 n\u00e5 disse ratene for ordreoppfyllelse starter med lagerklassifisering.<\/p>\n
Som s\u00e5 mange modeller er engros- og distribusjonstiln\u00e6rmingen basert p\u00e5 Pareto-prinsippet. Denne 80\/20-regelen forutsetter at 80 % av verdien av virksomheten kommer fra 20 % av aksjen. <\/p>\n
Elementene i disse 20 % er de «vitale f\u00e5». Det er viktig \u00e5 ha dette forholdet i bakhodet n\u00e5r du prioriterer hvilke varer som skal fraktes for \u00e5 oppfylle ettersp\u00f8rselen og oppfylle serviceniv\u00e5m\u00e5lene. <\/p>\n
Denne teorien ligger bak ABC-lageranalyse og -klassifisering.<\/p>\n<\/p>\n
ABC-klassifisering deler vanligvis varelager inn i 3 grupper basert p\u00e5 verdi for virksomheten:<\/p>\n
Rangering av lager p\u00e5 denne m\u00e5ten gir bedre fokus p\u00e5 balansen i volumet av varer som fraktes. A-varer prioriteres for \u00e5 sikre bedre tilgjengelighet enn de i kategori B og C. <\/p>\n
En mer avansert form for klassifisering tar prosessen et skritt videre for \u00e5 ta hensyn til ettersp\u00f8rselsvolatilitet. Denne flerdimensjonale ABC XYZ-metoden tar hensyn til sannsynligheten for at ettersp\u00f8rselen vil variere fra prognosen og krever sofistikerte modeller. Det er utenfor muligheten til regneark<\/a>. <\/p>\n AGR-programvaren muliggj\u00f8r flerdimensjonal analyse og utf\u00f8rer den automatisk. Den prioriterer hvilke lagervarer som skal b\u00e6res basert p\u00e5 kriterier, inkludert behovstyper, plukkfrekvens, ettersp\u00f8rselsvolatilitet og salgskostnad (l\u00f8nnsomhet). Programvaren kan angi dynamiske lagerpolicyer og justere ombestillingsparametere p\u00e5 SKU-niv\u00e5<\/a>. <\/p>\n<\/p>\n Dette niv\u00e5et av lageroptimalisering<\/a> gj\u00f8r det mulig \u00e5 oppn\u00e5 h\u00f8ye serviceniv\u00e5er uten \u00e5 b\u00e6re store volumer av hver SKU. N\u00e5r lagerniv\u00e5ene for mindre viktige (B og C) varer reduseres \u2013 eller til og med trekkes helt ut avhengig av produktets livssyklus \u2013 reduseres kontantbindingen i lageret og lagerplass spares. <\/p>\n Optimalisering av ordresykluser og mengder kan f\u00f8re til ytterligere lagerreduksjon, men dette krever en h\u00f8y grad av prognosen\u00f8yaktighet for \u00e5 h\u00e5ndtere svingninger i ettersp\u00f8rselen. AGRs kraftige prognosemotor oppn\u00e5r dette ved automatisk \u00e5 bruke riktig metodikk<\/a> for \u00e5 h\u00e5ndtere nye ettersp\u00f8rselsm\u00f8nstre p\u00e5 SKU-niv\u00e5. Den kan ogs\u00e5 beregne optimale ordremengder basert p\u00e5 minimumsbestillingsmengder (MOQ) og ordresykluser. <\/p>\n Ved \u00e5 automatisere omr\u00e5dene i prognose- og p\u00e5fyllingsprosessen som ikke krever menneskelig vurdering eller innovasjon, utvikler team som bruker AGR-programvaren kapasiteten til \u00e5 bestille s\u00e5 ofte som n\u00f8dvendig som svar p\u00e5 endret ettersp\u00f8rsel. De har den menneskelige ressursen tilgjengelig for \u00e5 administrere unntaksvis og blir bedt av programvaren om \u00e5 ta informerte og rettidige beslutninger etter behov. <\/p>\nLageroptimalisering frigj\u00f8r arbeidskapital<\/h2>\n