Problemet med Excel: Del 2 – Där kalkylblad verkligen lossnar

By

juli 28, 2020
4 min read
Dyk djupare in i begränsningarna med att använda kalkylblad för inventeringsuppgifter och de problem som kan uppstå.

In this article

No headings were found on this page.
Vi har tidigare tagit upp några av de grundläggande problemen med att använda ett Excel-baserat system. Svagheterna i dessa modeller framhävs för närvarande särskilt tydligt på grund av volatiliteten i efterfrågenivåerna och det förändrade konsumentbeteendet.

Här kommer vi att utforska konsekvenserna av de många element som spelar in i lageroptimering och hur de presenterar en uppgift som är för komplex för det ödmjuka kalkylbladet.

Kärnan i utmaningen är det faktum att alla produkter inte är skapade lika. Variabler i din produktbas kommer sannolikt att inkludera:

  • Värden och marginaler
  • Mönster för efterfrågan
  • Ledtider
  • Leverantörens beteende
  • Åtaganden på servicenivå

För att uppnå målet med optimerat lager – att frigöra rörelsekapital och förbättra servicenivåerna – krävs att alla dessa faktorer beaktas i hela produktsortimentet. Kalkylblad kan helt enkelt inte förstå så många element.

När du arbetar i en enda dimension, om beräkningarna på plats är korrekta, fungerar kalkylblad mycket bra för att spåra mönster för både försäljning och utbud. Där de kämpar är att levla upp till ett flerdimensionellt tillvägagångssätt som tar hänsyn till en kombination av förhållanden inklusive ledtider, efterfrågan, försäljningsvolym och försäljningsvärde.

Utan denna mångfacetterade syn kommer ditt företag att få svårt att fullt ut optimera och öka försäljnings- och servicenivåerna. Bördan av att tillhandahålla användbar information kommer att falla på teamet, vilket kräver arbetsintensiv datainsamling och analys för att få den insikt som krävs för att fatta lagerbeslut för att garantera orderuppfyllelse.

När du är i en position där du förlitar dig på den mänskliga faktorn för att tolka information i stället för att utnyttja maskininlärning för att ge rekommendationer, kan det vara svårt att få grepp om processen och göra sunda bedömningar av vilket lager som ska beställas, när och i vilken mängd. Standardattityderna tenderar att smyga sig in, återgår till standardpolicyer över hela linjen och förlorar de olika behoven av olika produkter ur sikte.

Begränsningarna med kalkylbladsmodeller blir återigen uppenbara när du överväger din strategi för varaktig förändring. Om ditt företag kräver en viss minskning av lagerhållningen på lång sikt för att uppnå ekonomiska mål, är sannolikheten stor att de befintliga modellerna inte kommer att ha byggts för att rymma denna form av planering. En annan felbar, tidskrävande modell måste skapas för att ta itu med detta specifika mål.

Om något av detta låter bekant är det dags att uppgradera dina processer och få ut det mesta av de tillgängliga verktygen. Med AGR-programvara kan du identifiera mönster i efterfrågan och beräkna lagerprognoser som är finjusterade till alla variabler i din specifika verksamhet. Systemet använder flera prognosmetoder och väljer automatiskt det lämpligaste tillvägagångssättet för de befintliga mönstren – och åsidosätter standardpolicyer till förmån för den bästa lösningen för den specifika frågan.

Som ett tillägg till befintliga ERP-system kräver AGR inga ändringar i nuvarande programvara. Istället tar den information direkt från ERP-systemet och omvandlar rådata till användbara insikter. S&OP-programvaran tar inte bara bort risken och smärtan från processen, den säkerställer att ditt lager blir helt optimerat med rätt lager på rätt plats vid rätt tidpunkt för alla dina kunder.

Låt oss visa dig vilken inverkan AGR-programvaran kan ha på din smidighet som företag – kontakta oss idag för att se hur stor skillnad det kan göra för din marknadsposition.

Related Posts
juli 17, 2025
17 min read
Deadstock är inte bara ett osålt lager - det är en tyst vinstdödare. Denna djupgående guide förklarar vad deadstock är, varför det uppstår i grossistmiljöer och hur man kan förhindra det genom smartare prognoser, bättre SKU-hantering och automatisering av leveranskedjan. Den innehåller exempel, formler och bilder som hjälper ditt team att vidta åtgärder.

By

juli 17, 2025
10 min read
Att förstå SKU:er är grundläggande för att hantera lager med noggrannhet och kontroll. I den här bloggen går vi igenom vad en SKU är, hur den skiljer sig från en UPC och varför det spelar roll om du spårar 50 eller 5 000 produkter. Lär dig hur du använder SKU:er för att förbättra prognoser, optimera ditt lager och integrera sömlöst med dina verktyg för planering av efterfrågan.

By

juli 16, 2025
14 min read
Kämpar du med att balansera servicenivåer och lagerkostnader? I den här guiden till efterfrågeprognoser beskrivs hur smartare, datadrivna prognoser hjälper företag att minska slöseri, planera proaktivt och hålla sig flexibla i ett snabbt föränderligt supply chain-landskap. Lär dig hur AI förbättrar prognosprecisionen, hur du undviker vanliga fallgropar och vilka verktyg som har störst inverkan.

By