Hur uppnår man konsekvent en hög servicegrad utan att ha stora volymer säkerhetslager för varje lagerartikel?
Att nå dessa nivåer av orderuppfyllelse börjar med lagerklassificering.
Som så många modeller är grossist- och distributionsmetoden baserad på Pareto-principen. Denna 80/20-regel förutsätter att 80 % av företagets värde härrör från 20 % av lagret.
Objekten i dessa 20 procent är de “livsviktiga”. Att ha detta förhållande i åtanke är viktigt när man prioriterar vilka artiklar som ska transporteras för att möta efterfrågan och uppfylla servicenivåmålen.
Denna teori ligger bakom ABC-lageranalys och klassificering.
Enkelt som ABC
ABC-klassificering delar vanligtvis upp lager i 3 grupper baserat på värdet för verksamheten:
- A (viktigast): detta är den minsta kategorin och består av de föremål som bidrar med mest värde
- B (ganska viktigt): i allmänhet en något större grupp produkter som bidrar med värde i mindre grad än de i kategori A
- C (minst viktig): vanligtvis den största kategorin, där produkterna bidrar med minst värde till slutresultatet.
Att rangordna lager på detta sätt möjliggör bättre fokus på balansen i volymen av föremål som transporteras. A-artiklar prioriteras för att säkerställa bättre tillgänglighet än de i kategori B och C.
En mer avancerad form av klassificering tar processen ett steg längre för att ta hänsyn till volatiliteten i efterfrågan. Denna flerdimensionella ABC XYZ-metod tar hänsyn till sannolikheten för att efterfrågan kommer att variera från prognosen och kräver sofistikerade modeller. Det ligger utanför kalkylbladens kapacitet.
AGR-programvaran möjliggör flerdimensionell analys och utför den automatiskt. Den prioriterar vilka lagerartiklar som ska transporteras baserat på kriterier som efterfrågetyper, plockfrekvens, efterfrågans volatilitet och kostnad att sälja (lönsamhet). Programvaran kan ställa in dynamiska lagerpolicyer och justera ombeställningsparametrar på SKU-nivå.
Lageroptimering frigör rörelsekapital
Denna nivå av lageroptimering gör det möjligt att uppnå höga servicenivåer utan att behöva bära stora volymer av varje SKU. När lagernivåerna för mindre viktiga (B- och C-artiklar) minskar – eller till och med pensioneras helt beroende på produktens livscykel – minskar de kontanter som binds i lagret och lagerutrymme sparas.
Optimering av ordercykler och kvantiteter kan leda till ytterligare lagerminskningar, men detta kräver en hög grad av prognosnoggrannhet för att hantera fluktuationer i efterfrågan. AGR:s kraftfulla prognosmotor uppnår detta genom att automatiskt tillämpa lämplig metodik för att hantera nya efterfrågemönster på SKU-nivå. Den kan också beräkna optimala orderkvantiteter baserat på minsta beställningskvantiteter (MOQ) och ordercykler.
Genom att automatisera de områden i prognos- och påfyllningsprocessen som inte kräver mänsklig bedömning eller innovation, utvecklar team som använder AGR-programvaran kapaciteten att beställa så ofta som krävs som svar på föränderlig efterfrågan. De har den mänskliga resursen tillgänglig för att hantera undantagsvis och uppmanas av programvaran att fatta välgrundade och snabba beslut efter behov.
Ta Newitts, som ville kunna göra smartare prognoser. Implementeringen av AGR-programvaran ledde till en 15-procentig minskning av lagerhållningen, en 50-procentig minskning av de resurser som krävs för att hantera lager, en ROI inom 6 månader och en plattform som kommer att säkerställa en mer effektiv, produktiv och lönsam verksamhet i framtiden.
Kontakta oss idag för att ta reda på exakt hur stor skillnad AGR-programvaran kan göra, inte bara för din lagerhantering utan också för ditt resultat.
