N\u00e5r du opererer i et dynamisk milj\u00f8, er du bare s\u00e5 god som din evne til \u00e5 forutsi.<\/p>\n
I den digitale tidsalderen, med moderne ERP-systemer, er det et vell av informasjon \u00e5 mate inn i prognosene dine. Regneark, plugin-moduler og hjemmelagde modeller har en tendens til \u00e5 bli standardalternativene. <\/p>\n
I t\u00f8ffe \u00f8konomiske tider som vi opplever n\u00e5, er kontanter konge. \u00c5 binde opp arbeidskapital gjennom \u00e5 holde un\u00f8dvendig lager legger en hemsko p\u00e5 virksomheten ved \u00e5 redusere ressursene, men med forstyrrede forsyningskjeder takket v\u00e6re COVID og Brexit, virker bufferlager \u00f8nskelig. <\/p>\n
\u00c5 kunne stole p\u00e5 bedre prognoser<\/a> og ettersp\u00f8rselsplanlegging for \u00e5 optimalisere lagerbeholdningen kan gi fordeler rett til bunnlinjen, redusere risiko og \u00f8ke motstandskraften. Dette er ikke oppn\u00e5elig i et system som er avhengig av regneark og hjemmelagde modeller som mangler smidighet. <\/p>\n Salgs- og produksjonsplaner er \u00abpush\u00bb-planer \u2013 rettet mot \u00e5 selge eller produsere s\u00e5 mye som mulig.<\/p>\n \u00d8konomiteam produserer detaljerte \u00f8konomiske prognoser for virksomheten. Produksjonsplanleggere eller innkj\u00f8pere beregner deretter m\u00f8ysommelig krav og resultater. Disse planene er imidlertid sjelden integrert, og m\u00e5lene kan noen ganger bli motstridende. <\/p>\n Ettersp\u00f8rselsplanlegging inneb\u00e6rer \u00e5 se p\u00e5 faktorene som «trekker» faktisk salg. Justering av produksjons- og forsyningskjederessurser basert p\u00e5 forbrukernes ettersp\u00f8rsel og spesifikk kampanjerespons har en rekke fordeler. <\/p>\n Disse inkluderer:<\/p>\n Forbrukernes ettersp\u00f8rsel<\/a> og respons p\u00e5 kampanjer kan imidlertid v\u00e6re ustabil. Dette er s\u00e6rlig tilfelle n\u00e5r man ser p\u00e5 flere detaljhandelskunder og geografiske omr\u00e5der, og n\u00e5r man i tillegg har et stort antall SKU-er<\/a>. <\/p>\n Systemene, datainnsamlingen og modellene som kreves for ettersp\u00f8rselsplanleggingsprosessen p\u00e5 dette niv\u00e5et er komplekse. De tar tid \u00e5 trekke sammen, noe som betyr at de produseres sjeldnere og ender opp med \u00e5 v\u00e6re basert p\u00e5 \u00f8yeblikksbilder. Den generelle n\u00f8yaktigheten til modellene som brukes kan ikke gjennomg\u00e5s ofte nok til \u00e5 holde tritt med eventuell volatilitet. <\/p>\n Systematiserte prognoser (der de riktige modellene brukes basert p\u00e5 de siste ettersp\u00f8rselsm\u00f8nstrene, p\u00e5 SKU-niv\u00e5) skaper flere fordeler:<\/p>\n N\u00e5r sikkerhetslageret beregnes i n\u00e6r sanntid basert p\u00e5 reelle data, blir det mulig for virksomheten \u00e5 jobbe i henhold til en enkelt, integrert plan. M\u00e5lene blir felles og samarbeidende. <\/p>\n F\u00e5 selskaper innser de fulle kostnadsimplikasjonene av \u00e5 holde varelager. Inntil det brukes eller selges, gir det ingen verdi for en organisasjon, men det er en kostnad \u00e5 holde det takket v\u00e6re lager- og lagringskostnader. Variable produktlivssykluser kan f\u00f8re til at lageret kastes helt. <\/p>\n For at planlegging skal v\u00e6re effektiv, m\u00e5 den inneb\u00e6re virkelig tverrfunksjonelt engasjement p\u00e5 tvers av en virksomhet. Det m\u00e5 ogs\u00e5 v\u00e6re p\u00e5 linje med det som faktisk skjer, i sanntid. \u00c5 oppn\u00e5 dette muliggj\u00f8r lageroptimalisering som balanserer kontantstr\u00f8m og serviceniv\u00e5er. <\/p>\nKrev \u00abpull\u00bb<\/h2>\n
\n
Avanserte prognoser og automatisert etterfylling<\/h2>\n
\n
Frigj\u00f8re den sanne lagerkostnaden<\/h2>\n