Att f\u00f6rhindra denna situation h\u00e5ller kassafl\u00f6det sunt och har en positiv inverkan p\u00e5 \u00e5rets bokslut.<\/p>\n<\/p>\n
F\u00f6r att f\u00f6rhindra att det byggs upp ett \u00f6verskottslager \u2013 lagerartiklar som inte l\u00e4ngre har n\u00e5gon efterfr\u00e5gan fr\u00e5n kunderna \u2013 \u00e4r det viktigt att f\u00f6rst\u00e5 produktens livscykel. Du m\u00e5ste ocks\u00e5 vara medveten om var varje produktlinje befinner sig i m\u00f6nstret: introduktion, tillv\u00e4xt, mognad eller nedg\u00e5ng. <\/p>\n
Efterfr\u00e5gan kan f\u00f6r\u00e4ndras radikalt n\u00e4r en produkt g\u00e5r igenom sin livscykel. Under lanserings-\/introduktionsfasen kan f\u00f6rs\u00e4ljningen skjuta i h\u00f6jden, bara f\u00f6r att sjunka genom golvet n\u00e4r varan n\u00e5r en punkt av nedg\u00e5ng. Tidpunkten och varaktigheten f\u00f6r denna efterfr\u00e5gecykel kan variera mycket mellan olika produktlinjer \u2013 den \u00e4r inte konsekvent f\u00f6r alla lager. <\/p>\n
Dessa olika och of\u00f6ruts\u00e4gbara m\u00f6nster g\u00f6r det sv\u00e5rare f\u00f6r lagerplanerare att prognostisera och se till att de best\u00e4ller r\u00e4tt lagerniv\u00e5er f\u00f6r varje produkt. F\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att prognoserna \u00e4r korrekta \u00e4r det n\u00f6dv\u00e4ndigt att till\u00e4mpa en annan lagerprognosmodell f\u00f6r varje efterfr\u00e5getyp \u2013 snabb, oregelbunden, positiv, l\u00e5ngsam, negativ, etc. <\/p>\n<\/p>\n
Om det utf\u00f6rs manuellt kan det vara extremt tidskr\u00e4vande att ber\u00e4kna produktens livscykelstadium f\u00f6r alla lagerf\u00f6rda och icke-lagerf\u00f6rda artiklar. S\u00e4rskilt n\u00e4r det handlar om hundratals eller tusentals SKU:er. Det \u00e4r inte heller en eng\u00e5ngsf\u00f6reteelse \u2013 etapperna m\u00e5ste identifieras, ses \u00f6ver och motsvarande efterfr\u00e5getyper uppdateras regelbundet. <\/p>\n
AGR-programvaran ber\u00e4knar inte bara varje artikels produktlivscykelstadium och efterfr\u00e5getyp \u2013 den tar ocks\u00e5 h\u00e4nsyn till s\u00e4songsvariationer, f\u00f6rs\u00e4ljningskampanjer och ABC XYZ-analys. Dessa flerdimensionella \u00f6verv\u00e4ganden anv\u00e4nds sedan f\u00f6r att prognostisera efterfr\u00e5gan och optimala lagerniv\u00e5er p\u00e5 artikel-f\u00f6r-artikel-basis i st\u00e4llet f\u00f6r att till\u00e4mpa en strategi som passar alla \u00f6ver produktlinjer. <\/p>\n
Med data som uppdateras i n\u00e4rtid baseras best\u00e4llningskvantiteter och tidpunkter p\u00e5 de senaste variablerna och optimeras enligt dina aff\u00e4rsm\u00e5l.<\/p>\n<\/p>\n
Att ha st\u00f6rre synlighet \u00f6ver stadierna f\u00f6r alla dina produkter g\u00f6r det m\u00f6jligt att se n\u00e4r varor n\u00e4rmar sig slutet av sin livsl\u00e4ngd. Med denna medvetenhet kan ditt team minska m\u00e4ngden lager som n\u00e5r det f\u00f6r\u00e5ldrade stadiet och d\u00e4rmed minska avskrivningarna. Detta kan uppn\u00e5s genom att inf\u00f6ra proaktiva lagerminskningsstrategier f\u00f6r att hantera artiklar som r\u00f6r sig l\u00e5ngsamt. Taktiken kan vara att lansera s\u00e4ljkampanjer f\u00f6r att skapa efterfr\u00e5gan, identifiera nya marknader d\u00e4r produkten fortfarande \u00e4r popul\u00e4r eller helt enkelt justera omordningsparametrarna. <\/p>\n
Med den ytterligare insikt och medvetenhet som de fick genom att anv\u00e4nda AGR Dynamics har v\u00e5ra kunder kunnat uppn\u00e5 minskningar av avskrivningar och f\u00f6r\u00e5ldrat lager med mellan 5 % och 20 %.<\/p>\n