Att n\u00e5 dessa niv\u00e5er av orderuppfyllelse b\u00f6rjar med lagerklassificering.<\/p>\n
Som s\u00e5 m\u00e5nga modeller \u00e4r grossist- och distributionsmetoden baserad p\u00e5 Pareto-principen. Denna 80\/20-regel f\u00f6ruts\u00e4tter att 80 % av f\u00f6retagets v\u00e4rde h\u00e4rr\u00f6r fr\u00e5n 20 % av lagret. <\/p>\n
Objekten i dessa 20 procent \u00e4r de “livsviktiga”. Att ha detta f\u00f6rh\u00e5llande i \u00e5tanke \u00e4r viktigt n\u00e4r man prioriterar vilka artiklar som ska transporteras f\u00f6r att m\u00f6ta efterfr\u00e5gan och uppfylla serviceniv\u00e5m\u00e5len. <\/p>\n
Denna teori ligger bakom ABC-lageranalys och klassificering.<\/p>\n<\/p>\n
ABC-klassificering delar vanligtvis upp lager i 3 grupper baserat p\u00e5 v\u00e4rdet f\u00f6r verksamheten:<\/p>\n
Att rangordna lager p\u00e5 detta s\u00e4tt m\u00f6jligg\u00f6r b\u00e4ttre fokus p\u00e5 balansen i volymen av f\u00f6rem\u00e5l som transporteras. A-artiklar prioriteras f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla b\u00e4ttre tillg\u00e4nglighet \u00e4n de i kategori B och C. <\/p>\n
En mer avancerad form av klassificering tar processen ett steg l\u00e4ngre f\u00f6r att ta h\u00e4nsyn till volatiliteten i efterfr\u00e5gan. Denna flerdimensionella ABC XYZ-metod tar h\u00e4nsyn till sannolikheten f\u00f6r att efterfr\u00e5gan kommer att variera fr\u00e5n prognosen och kr\u00e4ver sofistikerade modeller. Det ligger utanf\u00f6r kalkylbladens kapacitet<\/a>. <\/p>\n AGR-programvaran m\u00f6jligg\u00f6r flerdimensionell analys och utf\u00f6r den automatiskt. Den prioriterar vilka lagerartiklar som ska transporteras baserat p\u00e5 kriterier som efterfr\u00e5getyper, plockfrekvens, efterfr\u00e5gans volatilitet och kostnad att s\u00e4lja (l\u00f6nsamhet). Programvaran kan st\u00e4lla in dynamiska lagerpolicyer och justera ombest\u00e4llningsparametrar p\u00e5 SKU-niv\u00e5<\/a>. <\/p>\n<\/p>\n Denna niv\u00e5 av lageroptimering<\/a> g\u00f6r det m\u00f6jligt att uppn\u00e5 h\u00f6ga serviceniv\u00e5er utan att beh\u00f6va b\u00e4ra stora volymer av varje SKU. N\u00e4r lagerniv\u00e5erna f\u00f6r mindre viktiga (B- och C-artiklar) minskar \u2013 eller till och med pensioneras helt beroende p\u00e5 produktens livscykel \u2013 minskar de kontanter som binds i lagret och lagerutrymme sparas. <\/p>\n Optimering av ordercykler och kvantiteter kan leda till ytterligare lagerminskningar, men detta kr\u00e4ver en h\u00f6g grad av prognosnoggrannhet f\u00f6r att hantera fluktuationer i efterfr\u00e5gan. AGR:s kraftfulla prognosmotor uppn\u00e5r detta genom att automatiskt till\u00e4mpa l\u00e4mplig metodik<\/a> f\u00f6r att hantera nya efterfr\u00e5gem\u00f6nster p\u00e5 SKU-niv\u00e5. Den kan ocks\u00e5 ber\u00e4kna optimala orderkvantiteter baserat p\u00e5 minsta best\u00e4llningskvantiteter (MOQ) och ordercykler. <\/p>\n Genom att automatisera de omr\u00e5den i prognos- och p\u00e5fyllningsprocessen som inte kr\u00e4ver m\u00e4nsklig bed\u00f6mning eller innovation, utvecklar team som anv\u00e4nder AGR-programvaran kapaciteten att best\u00e4lla s\u00e5 ofta som kr\u00e4vs som svar p\u00e5 f\u00f6r\u00e4nderlig efterfr\u00e5gan. De har den m\u00e4nskliga resursen tillg\u00e4nglig f\u00f6r att hantera undantagsvis och uppmanas av programvaran att fatta v\u00e4lgrundade och snabba beslut efter behov. <\/p>\nLageroptimering frig\u00f6r r\u00f6relsekapital<\/h2>\n