Heads Up: Framgångsrik prognostisering och efterfrågeplanering

Uppnå framgångsrika prognoser och effektiv planering av efterfrågan med vår experthjälp.

In this article

March 25, 2021
4 min read
Hur ser det ut med din lagerhantering idag? Förlitar ni er på kalkylblad, ögonblicksbilder och enskilda personers kunskap? Eller har du en närtidsvy av all aktivitet som automatiskt ger instruktioner till planerare, inköpare och resten av teamet, så att de kan arbeta med huvudet högt?

När du arbetar i en dynamisk miljö är du bara så bra som din förmåga att göra prognoser.

När miljön förändras får modellerna kämpa

I den digitala tidsåldern, med moderna ERP-system, finns det en mängd information att mata in i dina prognoser. Kalkylblad, plug-ins och hemmagjorda modeller tenderar att bli standardalternativ.

I tuffa ekonomiska tider som vi upplever just nu är kontanter a och o. Att binda rörelsekapital genom att hålla onödiga lager belastar verksamheten genom att minska resurserna, men med störda leveranskedjor tack vare covid-19 och Brexit verkar buffertlager önskvärda.

Att kunna förlita sig på bättre prognoser och efterfrågeplanering för att optimera lagerhållningen kan ge fördelar direkt på sista raden, minska riskerna och öka motståndskraften. Detta kan inte uppnås med ett system som är beroende av kalkylblad och hemmagjorda modeller som saknar flexibilitet.

Efterfråga “dra

Försäljnings- och produktionsplaner är “push”-planer – de syftar till att sälja eller producera så mycket som möjligt.

Ekonomiteamen tar fram detaljerade finansiella prognoser för verksamheten. Produktionsplanerare eller inköpare beräknar sedan omsorgsfullt krav och output. Dessa planer är dock sällan integrerade och målen kan ibland bli motsägelsefulla.

Efterfrågeplanering innebär att man tittar på de faktorer som “drar” den faktiska försäljningen. Att anpassa produktionen och resurserna i leveranskedjan utifrån konsumenternas efterfrågan och specifika kampanjåtgärder har ett antal fördelar.

Dessa inkluderar:

Konsumentefterfrågan och kampanjsvar kan dock vara instabila. Detta är särskilt fallet när man ser till flera olika detaljhandelskunder och geografiska områden, vilket sedan förvärras av en hög volym av SKU:er.

De system, den datainsamling och de modeller som krävs för efterfrågeplaneringsprocessen på denna nivå är komplexa. Det tar tid att sammanställa dem, vilket innebär att de produceras mer sällan och i slutändan baseras på ögonblicksbilder. Den övergripande noggrannheten i de modeller som används kan inte granskas tillräckligt ofta för att hålla jämna steg med eventuell volatilitet.

Avancerad prognostisering och automatiserad påfyllning

Systematiserade prognoser (där rätt modeller tillämpas baserat på de senaste efterfrågemönstren, på SKU-nivå) skapar flera fördelar:

  • Resurseffektivitet – mindre tid läggs på datautvinning, manipulation och uppdatering av kalkylblad
  • Ökad precision – planer kan skapas baserat på vad som faktiskt händer, i realtid
  • Automatisering grundläggande, repetitivt beslutsfattande som inte kräver mänsklig bedömning eller innovation kan hanteras med hjälp av teknik
  • Optimering för servicenivåer.

När säkerhetslagret beräknas i nära realtid baserat på verkliga data blir det möjligt för verksamheten att arbeta enligt en enda, integrerad plan. Målen blir gemensamma och samarbetsinriktade.

Redovisa den verkliga kostnaden för lagerhållning

Få företag inser de fulla kostnadseffekterna av att hålla lager. Så länge lagret inte används eller säljs har det inget värde för företaget, men det finns ändå en kostnad för att hålla det, tack vare lager- och förvaringsavgifter. Varierande produktlivscykler kan leda till att lagret kasseras helt och hållet.

För att planeringen ska vara effektiv måste den involvera ett verkligt tvärfunktionellt engagemang i hela verksamheten. Den måste också vara anpassad till vad som faktiskt händer, i realtid. Om detta uppnås möjliggörs lageroptimering som balanserar kassaflöde och servicenivåer.

AGR-programvaran ger effektiva processer för din efterfrågeplanering och gör det enkelt att optimera lagret utifrån ditt företags aktuella prioriteringar. Hör av dig idag för att se hur stor skillnad det kan göra för din motståndskraft och anpassningsförmåga.

Related Posts
November 6, 2025
10 min read
ROI, eller Return on Investment, mäter hur effektivt ett företag omvandlar resurser till mätbara resultat. Den här guiden förklarar vad ROI innebär, hur man beräknar det och varför det är viktigt för beslutsfattandet inom lageroptimering. Med hjälp av insikter från Investopedia, Corporate Finance Institute och vår egen erfarenhet undersöker vi både finansiella och operativa fördelar. Du får lära dig hur du tolkar olika typer av avkastning, från årlig till social, och hur du använder dem för att bedöma långsiktigt värde. Se hur företag förbättrade effektiviteten, synligheten och lönsamheten genom smartare, datadrivna investeringsbeslut.
November 6, 2025
9 min read
S&OP (Sales and Operations Planning) samordnar alla delar av verksamheten - från försäljning och marknadsföring till drift och ekonomi - i en enda, datadriven plan. Den balanserar kundernas efterfrågan med leveransförmågan för att säkerställa effektivitet, lönsamhet och långsiktig tillväxt. Med delade data och konsekvent rapportering kan teamen samarbeta effektivt och fatta snabbare och säkrare beslut. Modern S&OP går längre än planering och levererar insikter i realtid som drivs av AI och automatisering, vilket förvandlar data till handlingsbara prognoser. Upptäck hur AGR:s plattform stärker S&OP genom att koppla samman prognoser, ERP-data och prestandasynlighet över hela leveranskedjan.
November 6, 2025
9 min read
Effektiv lagerpåfyllning håller verksamheten igång genom att se till att rätt produkter alltid finns tillgängliga utan att det uppstår överlager. Den här bloggen förklarar vad lagerpåfyllning är, hur processen fungerar och varför det är viktigt för att upprätthålla höga servicenivåer och ett sunt kassaflöde. Läsarna får lära sig om vanliga påfyllningsmetoder, bästa praxis och hur datadrivet beslutsfattande kan förbättra prestandan. Verkliga exempel från AGR:s kunder visar hur smartare påfyllning påverkar tillväxt och effektivitet