\u00c5 forhindre denne situasjonen holder kontantstr\u00f8mmen sunn og har en positiv innvirkning p\u00e5 \u00e5rsregnskapet.<\/p>\n<\/p>\n
For \u00e5 forhindre oppbygging av overskuddslager \u2013 lagervarer som ikke lenger har kundebehov \u2013 er det avgj\u00f8rende \u00e5 forst\u00e5 produktets livssyklus. Du m\u00e5 ogs\u00e5 v\u00e6re klar over hvor hver produktlinje befinner seg innenfor m\u00f8nsteret: introduksjon, vekst, modenhet eller nedgang. <\/p>\n
Ettersp\u00f8rselen kan endre seg radikalt etter hvert som et produkt utvikler seg gjennom livssyklusen. I lanserings-\/introduksjonsfasen kan salget skyte i v\u00e6ret, bare for \u00e5 falle gjennom gulvet n\u00e5r varen n\u00e5r nedgangspunktet. Tidspunktet og varigheten av denne ettersp\u00f8rselssyklusen kan variere sterkt mellom produktlinjer \u2013 den er ikke konsistent p\u00e5 tvers av alle lager. <\/p>\n
Disse forskjellige og uforutsigbare m\u00f8nstrene gj\u00f8r det mer utfordrende for lagerplanleggere \u00e5 forutsi og sikre at de bestiller de riktige lagerniv\u00e5ene for hvert produkt. For \u00e5 sikre at prognosene er n\u00f8yaktige, er det n\u00f8dvendig \u00e5 bruke en annen lagerprognosemodell for hver ettersp\u00f8rselstype \u2013 rask, uberegnelig, positiv, treg, negativ osv. <\/p>\n<\/p>\n
Hvis det utf\u00f8res manuelt, kan det v\u00e6re ekstremt tidkrevende \u00e5 beregne produktets livssyklusstadium for alle lagerf\u00f8rte og ikke-lagerf\u00f8rte varer. Spesielt n\u00e5r dette involverer hundrevis eller tusenvis av SKU-er. Det er heller ikke en engangs\u00f8velse \u2013 stadiene m\u00e5 identifiseres, gjennomg\u00e5s og de tilsvarende ettersp\u00f8rselstypene oppdateres med jevne mellomrom. <\/p>\n
AGR-programvaren beregner ikke bare hver vares livssyklusstadium og ettersp\u00f8rselstype \u2013 den tar ogs\u00e5 hensyn til sesongvariasjoner, salgskampanjer og ABC XYZ-analyse. Disse flerdimensjonale hensynene brukes deretter til \u00e5 forutsi ettersp\u00f8rsel og optimale lagerniv\u00e5er p\u00e5 vare-for-vare-basis i stedet for \u00e5 bruke en tiln\u00e6rming som passer alle p\u00e5 tvers av produktlinjer. <\/p>\n
Med data som oppdateres i n\u00e6r tid, er bestillingsmengder og tidspunkter basert p\u00e5 de nyeste variablene som er i spill, og optimaliseres i henhold til forretningsm\u00e5lene dine.<\/p>\n<\/p>\n
\u00c5 ha st\u00f8rre synlighet over stadiene til alle produktene dine gj\u00f8r det mulig \u00e5 se n\u00e5r varene n\u00e6rmer seg slutten av levetiden. Med denne bevisstheten kan teamet ditt redusere mengden lager som n\u00e5r det foreldede stadiet og dermed redusere avskrivninger. Dette kan oppn\u00e5s ved \u00e5 sette proaktive lagerreduksjonsstrategier p\u00e5 plass for \u00e5 h\u00e5ndtere sakteg\u00e5ende varer. Taktikker kan inkludere \u00e5 lansere salgskampanjer for \u00e5 generere ettersp\u00f8rsel, identifisere nye markeder der produktet fortsatt er popul\u00e6rt eller bare justere ombestillingsparametere. <\/p>\n
Med den ekstra innsikten og bevisstheten de fikk gjennom \u00e5 bruke AGR Dynamics, har v\u00e5re kunder v\u00e6rt i stand til \u00e5 oppn\u00e5 reduksjoner i avskrivninger og foreldet lager p\u00e5 mellom 5 % og 20 %.<\/p>\n