{"id":2673,"date":"2020-03-03T00:00:00","date_gmt":"2020-03-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agrinventory.com\/bruk-av-beste-praksis-prosesser-til-ettersporselsprognosen\/"},"modified":"2025-01-03T20:10:13","modified_gmt":"2025-01-03T20:10:13","slug":"bruk-av-beste-praksis-prosesser-til-ettersporselsprognosen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agrinventory.com\/no\/blog\/bruk-av-beste-praksis-prosesser-til-ettersporselsprognosen\/","title":{"rendered":"Bruk av prosesser for beste praksis i ettersp\u00f8rselsprognosene dine"},"content":{"rendered":"\n
Lagerplanlegging er en kompleks oppgave – med \u00f8kende komplikasjoner av multikanaler, st\u00f8rre variasjon i ettersp\u00f8rsel og mer uregelmessige ledetider, blir jobben med \u00e5 administrere lagerbeholdning, ofte innenfor begrensninger, stadig vanskeligere.<\/h5>\n

D\u00e5rlig lagerplanlegging er sv\u00e6rt kostbart. Det gir blant annet feil kombinasjoner av aksjer, for h\u00f8ye lagerniv\u00e5er, overinvestering, d\u00e5rlig kapitalutnyttelse og tapte inntekter. Andre konsekvenser inkluderer utsolgte problemer og for mye tid brukt p\u00e5 kj\u00f8psprosessen. <\/p>\n

Dette dokumentet tar opp noen problemer som organisasjoner kan bruke p\u00e5 virksomheten sin for \u00e5 f\u00e5 bedre kontroll over lagerplanleggingsprosessen. Dette vil f\u00f8re til h\u00f8yere l\u00f8nnsomhet ved \u00e5 levere forbedrede serviceniv\u00e5er samtidig som lagerbeholdningen reduseres og gir mulighet for \u00e5 oppn\u00e5 mer kostnadseffektiv drift. <\/p>\n

Vi vil diskutere hvordan riktige prognoseteknikker, beregning av sikkerhetslagre og effektiv bruk av tidlige varslingssystemer kan forbedre den generelle lagerplanleggingsprosessen og forbedre fortjenesten. Vi vil ogs\u00e5 unders\u00f8ke hvordan disse problemene vanligvis ikke l\u00f8ses ordentlig innenfor dagens forretningssystemer og hvilken metodikk som kan brukes for \u00e5 forbedre dem. <\/p>\n<\/p>\n

Reduser kompleksiteten, men \u00f8k n\u00f8yaktigheten<\/h2>\n

For \u00e5 redusere lagerkompleksiteten for planlegging, har selskaper en tendens til \u00e5 g\u00e5 gjennom en reise. Reisen starter med grunnleggende \u00abtommelfingerregel\u00bb-beregninger av sikkerhetslager, som legger til forventet ettersp\u00f8rsel et bestemt antall dager eller uker, for \u00e5 sikre at gitte serviceniv\u00e5er oppfylles til sluttkunden. Lagerbeholdningen kontrolleres hovedsakelig ved hjelp av min- og maksm\u00e5l. <\/p>\n

P\u00e5 grunn av uforutsigbarheten til visse varer, ettersp\u00f8rselen og viktigheten av visse produkter, kan «tommelfingerregel» sikkerhetslagre og min\/maks lagerkontroll ofte fortsatt f\u00f8re til utsolgt.<\/p>\n

Det neste trinnet i reisen er \u00e5 se etter \u00e5 klassifisere eller gradere produkter i omr\u00e5der av betydning. Disse omr\u00e5dene kan gj\u00f8res ved hjelp av salgshastighet, l\u00f8nnsomhet, omsetning eller andre midler. Karakterer settes, ofte ved hjelp av ABC-klassifiseringen (Pareto-analyse), og deretter brukes forskjellige dager\/uker med sikkerhetslagerdekning p\u00e5 forskjellige karakterer. For eksempel f\u00e5r A-varer som har h\u00f8yest salgsrate 4 ukers sikkerhetslager, mens B-varer f\u00e5r 3 uker. <\/p>\n

Sp\u00f8rsm\u00e5let stilles da om riktig prognosemetode brukes. Forskning har vist at en 10 % \u00f8kning i prognosen\u00f8yaktighet kan f\u00f8re til en 10 % \u00f8kning i fortjeneste. I neste del utforsker vi hvilke prognosemetoder som kan brukes, og hvordan du finner den beste prognosen per individuell SKU etter sted. <\/p>\n

Beste praksis-prosess er \u00e5 g\u00e5 over til \u00e5 ta i bruk lageroptimaliseringsteknikker. Her gjennomg\u00e5s hver enkelt SKU etter sted, den beste tilpasningsprognosen blir funnet og brukt til \u00e5 planlegge den forventede p\u00e5g\u00e5ende ettersp\u00f8rselen, med tanke p\u00e5 sesongvariasjoner, sakteg\u00e5ende produkter og trender. <\/p>\n

\u00d8kende trend mot internetthandel, for eksempel, oppdages automatisk og brukes til \u00e5 lage l\u00f8pende prognose.<\/p>\n

Serviceniv\u00e5er kan angis av SKU etter lokasjon for \u00e5 opprette individuelle<\/p>\n

Krav til SKU-sikkerhetslager. P\u00e5 denne m\u00e5ten forhindres utsolgte lager og tilgjengeligheten opprettholdes p\u00e5 et gitt fastsatt niv\u00e5, men p\u00e5 lavest mulig lagerniv\u00e5. <\/p>\n<\/p>\n

Bruker du riktige prognosemetoder?<\/h2>\n

En av de vanligste metodene som bedrifter bruker for \u00e5 forutsi fremtidig ettersp\u00f8rsel etter produkter, er \u00e5 beregne gjennomsnittet av salget de siste m\u00e5nedene. Denne metoden kan fungere bra for varer som er i konstant ettersp\u00f8rsel, men den fungerer ikke bra for andre. Tenk deg f\u00f8lgende eksempel, der prognosen beregnes ved \u00e5 beregne gjennomsnittet av salget de siste 6 m\u00e5nedene og sammenligne det med de faktiske salgstallene: <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Som det fremg\u00e5r av eksemplet ovenfor, er prognosefeilen sv\u00e6rt h\u00f8y i alle tilfeller, og hadde disse prognosene blitt brukt til lagerplanleggingsform\u00e5l, ville de enten ha f\u00f8rt til for h\u00f8ye lagerniv\u00e5er eller en lagersituasjon.<\/p>\n

Ved \u00e5 se p\u00e5 tallene ser vi at post 1 har et \u00f8kende salgsm\u00f8nster. Post 2 har et synkende salgsm\u00f8nster, og post 3 har et sesongbasert salgsm\u00f8nster der salget \u00f8ker dramatisk i april hvert \u00e5r. <\/p>\n

P\u00e5 grunn av det faktum at forskjellige varer kan ha et sv\u00e6rt forskjellig ettersp\u00f8rselsm\u00f8nster, er det ekstremt viktig \u00e5 velge den mest relevante prognosemetoden for hver vare. Eksempler p\u00e5 prognosemoduler som kan brukes basert p\u00e5 ulike typer data er: <\/p>\n