5 skäl att inte lita på kalkylblad för prognoser

By

februari 8, 2023
2 min read

Supply chain management är processen att koordinera och optimera rörelsen av varor, information och medel över hela leveranskedjan, från råvaror till färdiga produkter, för att möta kundernas efterfrågan. Effektiv prognoser är en kritisk 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.

Medan vissa affärssystem kan vara användbara verktyg för prognoser, är de flesta av dem har ett antal nackdelar som kan påverka noggrannheten och effektiviteten i prognosprocessen. Här är några av de största nackdelarna med att använda affärssystem för prognoser:

  • Begränsad integration med andra system: ERP-system saknar ofta integration med andra system och datakällor som är som är relevanta för prognoser, såsom data från försäljningsställen, väderdata eller marknadsdata. Detta kan begränsa noggrannheten och heltäckningen 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 för specifika prognosbehov. Detta kan leda till prognoser som inte är skräddarsydda för verksamhetens unika behov, vilket leder till felaktiga eller irrelevanta förutsägelser.
  • Brist på realtidsdata: Många affärssystem gör det inte tillhandahålla realtidsdata, vilket gör det svårt att generera korrekta prognoser i snabbt föränderliga miljöer.

Många förlitar sig också på ytterligare kalkylblad för att öka sina prognosförmågor. De är dock inte designade för att hantera stora mängder data, vilket kan vara ett problem i komplexa leveranskedjor 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 konsekvenser.

Enligt en McKinsey-artikel nyligen: „Företag måste modernisera sina leveranskedjor. … Innovatörer har börjat ta till sig nästa generations system, och resten av fältet börjar följa efter. Nya applikationer inkluderar AI, maskininlärning och dataanalys för att påskynda beslutsfattandet.

Fem fördelar med att implementera en lageroptimeringslösning som AGR

< ol>

  • Förbättrad noggrannhet och heltäckande:Lösningar för lageroptimering använder avancerad analys och algoritmer för att prognostisera efterfrågan och optimera lagernivåer, vilket kan leda till mer exakta och heltäckande prognoser än de som genereras av ERP-system.
  • Större flexibilitet och anpassning. : Lageroptimeringslösningar är ofta mer flexibla och anpassningsbara än ERP-system, vilket gör att företag kan skräddarsy lösningen efter sina specifika behov och begränsningar.
  • Tillgång till extern data: Lageroptimeringslösningar är ofta utformade för att integreras med andra system och datakällor, såsom data från försäljningsställen, väderdata eller marknadsdata, vilket kan förbättra noggrannheten och heltäckningen av de prognoser som genereras av systemet. Läs mer om intern och extern data.
  • Realtidsdata och samarbete: Många lageroptimeringslösningar erbjuder realtidsdata och stöder samarbete i realtid, vilket gör det lättare för flera användare att arbeta med samma prognos samtidigt.
  • Avancerad analys och rapportering: < /strong>Lösningar för lageroptimering erbjuder ofta avancerade analys- och rapporteringsmöjligheter, 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 Machine Learning.
  • Vill du lära dig mer ? Boka ett upptäcktssamtal med en av våra konsulter i försörjningskedjan, klicka här.

  • Avancerad analys och rapportering: Lageroptimeringslösningar erbjuder ofta avancerade analys- och rapporteringsmöjligheter, 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 Machine Learning.
  • Vill du lära dig mer ? Boka ett upptäcktssamtal med en av våra konsulter i försörjningskedjan, klicka här.

  • Avancerad analys och rapportering: Lageroptimeringslösningar erbjuder ofta avancerade analys- och rapporteringsmöjligheter, 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 Machine Learning.
  • Vill du lära dig mer ? Boka ett upptäcktssamtal med en av våra konsulter i försörjningskedjan, klicka här.

    Related Posts
    november 11, 2024
    2 min read
    Upptäck hur AGR:s lösning för lagerhantering överbryggar luckorna efter traditionella ERP-system och ger avancerad prognostisering, automatiserad beställning och insikter i realtid till din leveranskedja – allt kommer igång på så lite som en vecka.

    By

    oktober 22, 2024
    2 min read
    Om du letar efter sätt att minska lagersaldot, undvika lagerbrist, optimera beställningar och effektivisera manuella processer, bör en lagerhanteringslösning vara en högsta prioritet i din budget för 2025

    By