Supply chain management är processen att samordna och optimera förflyttningen av varor, information och medel genom hela försörjningskedjan, från råvaror till färdiga produkter, för att möta kundernas efterfrågan. Effektiva prognoser är en viktig del av supply chain management, eftersom det gör det möjligt för företag att förutse framtida efterfrågan och fatta välgrundade beslut om produktion, lager och logistik.
Även om vissa affärssystem kan vara användbara verktyg för prognoser har de flesta ett antal nackdelar som kan påverka noggrannheten och effektiviteten i prognosprocessen. Här är några av de största nackdelarna med att använda ERP-system för prognoser:
- Begränsad integration med andra system: Affärssystem saknar ofta integration med andra system och datakällor som är relevanta för prognoser, t.ex. data från försäljningsställen, väderdata eller marknadsdata. Detta kan begränsa noggrannheten och omfattningen av de prognoser som genereras av systemet.
- Komplexitet och oflexibilitet: ERP-system kan vara komplexa och oflexibla, vilket gör det svårt för användarna att anpassa dem till specifika prognosbehov. Detta kan leda till prognoser som inte är anpassade till verksamhetens unika behov, vilket leder till felaktiga eller irrelevanta förutsägelser.
- Brist på data i realtid: Många ERP-system tillhandahåller inte realtidsdata, vilket gör det svårt att generera korrekta prognoser i miljöer som förändras snabbt.
Många förlitar sig också på ytterligare kalkylblad för att öka sin prognosförmåga. De är dock inte utformade för att hantera stora mängder data, vilket kan vara ett problem i komplexa försörjningskedjor med många datakällor och variabler. De kräver också betydande manuell datainmatning och beräkningar, vilket kan vara tidskrävande och felbenäget och leda till felaktiga eller inkonsekventa prognoser. Slutligen löper företag alltid risken att så småningom stöta på en korrupt fil, vilket kan få katastrofala följder.
Enligt en nyligen publicerad McKinsey-artikel: “Företagen måste modernisera sina leveranskedjor. … Innovatörer har börjat anamma nästa generations system, och resten av branschen börjar följa efter. Nya applikationer innehåller AI, maskininlärning och dataanalys för att påskynda beslutsfattandet.
Fem fördelar med att implementera en lösning för lageroptimering som AGR
- Förbättrad noggrannhet och fullständighet: Lösningar för lageroptimering använder avancerad analys och algoritmer för att prognostisera efterfrågan och optimera lagernivåerna, vilket kan leda till mer exakta och omfattande prognoser än de som genereras av ERP-system.
- Större flexibilitet och anpassning: Lösningar för lageroptimering är ofta mer flexibla och anpassningsbara än ERP-system, vilket gör att företag kan skräddarsy lösningen efter sina specifika behov och begränsningar.
- Tillgång till externa data: Lösningar för lageroptimering är ofta utformade för att integreras med andra system och datakällor, t.ex. data från försäljningsställen, väderdata eller marknadsdata, vilket kan förbättra noggrannheten och omfattningen av de prognoser som genereras av systemet. Läs mer om interna och externa data.
- Data och samarbete i realtid: Många lösningar för lageroptimering erbjuder realtidsdata och stöd för samarbete i realtid, vilket gör det enklare för flera användare att arbeta med samma prognos samtidigt.
- Avancerad analys och rapportering: Lösningar för lageroptimering erbjuder ofta avancerade analys- och rapporteringsfunktioner, vilket kan hjälpa företag att bättre förstå sina lager- och efterfrågemönster och fatta välgrundade beslut om produktion, lager och logistik. Läs mer om AI och maskininlärning.
Vill du veta mer? Boka ett upptäckande samtal med en av våra supply chain-konsulter, klicka här.
