Processer för efterfrågeplanering och lageroptimering finns för att hjälpa till att undvika detta:
- Onödigt höga lagernivåer (överlager)
- Kostsamma lageravskrivningar
- Överdriven användning av förstklassiga transporttjänster
- Missade åtaganden och dålig servicenivå
ERP-system spårar lager och försäljning på SKU-nivå, men lageroptimering ligger utanför dem. De flesta detaljhandlare och grossister tar därför kalkylarksplanering i Excel som utgångspunkt.
Detta är en suboptimal lösning, men som innehåller flera dolda kostnader. Manuell implementering av varje anpassat ark resulterar i en icke-standardiserad process. Detta leder till ett inslag av risk, oflexibilitet inom systemet och en långsiktig begränsning av tillväxten. I takt med att modellerna byggs och utvecklas avviker de mer och mer från alla vanliga utgångspunkter.
Kalkylbladsmodeller dokumenteras sällan, och även om de kan vara helt meningsfulla för den teammedlem som skapade dem, måste intressenter inom försörjningshantering kunna använda och härleda insikter från systemet. Om den enda person som verkligen förstår modellen är frånvarande på grund av sjukdom eller semester eller lämnar företaget, blir kalkylbladet en felkritisk systemdel som inte stöds.
Med flera personer som manipulerar enskilda kalkylblad är dokumentationen (eller bristen på) ändringar som gjorts ett annat problem. Det är osannolikt att ändringar är enkla, eftersom de kräver manuella ingrepp över flera fält, och när de görs finns det ingen omedelbar metod för att logga dem och spåra deras inverkan på modellen.
Dyrbara tidsresurser investeras i underhåll av ett kalkylbladsbaserat system – denna onödiga supportkostnad är kostsam för verksamheten. För att hantera alla dina produkter kommer arket sannolikt att vara stort, i storleksordningen tusentals celler minst. Med så mycket data i ett enda kalkylblad krävs en regelbunden revisionsprocess för att säkerställa att all information hanteras korrekt, särskilt när man tänker på forskningen som uppskattar att 94 % av kalkylbladen innehåller fel. Låt oss inte ens prata om möjligheten att hela arket blir skadat…
I alla företag som hanterar en rad varor är det osannolikt att efterfrågemönstren kommer att vara konsekventa för alla produkter. Att tillämpa en metod för lagerprognoser som passar alla kommer att resultera i ett statistiskt osunt tillvägagångssätt för att bygga fel på fel på grund av ogiltiga antaganden för vissa poster. Vi kommer att utforska konsekvenserna av de många variabler som spelar in i lageroptimering i vårt nästa inlägg.
Om vi redan har övertygat dig om att kalkylblad inte klarar av att hantera dina processer för lageroptimering, kontakta oss idag för att se hur stor skillnad AGR-programvaran kan göra för din marknadsposition.
