Decyzja o prawidłowej równowadze i ilości utrzymywanego asortymentu (SKU) w wielu magazynach może być prawdziwym wyzwaniem. Regularne monitorowanie i planowanie właściwych poziomów zapasu dla dziesiątek lub nawet setek tysięcy artykułów bez właściwych narzędzi może sprawić, że nawet najlepsi managerowie zakupów skapitulują.
Dodanie trudnego zadania wyboru technik prognozowania, które dadzą najbardziej odpowiednie prognozy wraz ze wszystkimi konfiguracjami dla każdego modelu daje niekończące się możliwości i tworzy rzeczywiście ogromne wyzwanie. Co robią managerowie, aby sprostać temu zadaniu?
Produkty nowe, dojrzałe, sezonowe i produkty w końcu życia muszą być traktowane w różny sposób, a większość profili popytu zmienia się w czasie. Nowe produkty mogą przemieszczać się z fazy wzrostu do fazy dojrzałości, tracić trend wzrostowy w sprzedaży i stawać się bardziej stabilne.
Inne mogą odzwierciedlać stabilne wzorce popytu, a następnie zaczynają wykazywać trend spadkowy, zmierzając w kierunku końca cyklu życia produktu. Zależnie odtempa sprzedaży, częstotliwości i wielkości, popyt może być różny w każdym przypadku.
Przy tak wielu decyzjach planistycznych w drodze do prognozy, wielu praktyków było skłonnych polegać na swoim systemie komputerowym, aby wybrać najlepszy model prognozowania z szerokiego wachlarza technik. W porównaniu do bardziej naukowego podejścia, może to być tylko nieco bardziej zaawansowane niż przypadkowe ruchy laboratoryjnego szczura, które chce wyjść z labiryntu.
Modele prognozy w podejściu „najlepszego wyboru” mogą powodować bardzo zróżnicowane wyniki. Różne próbki historii będą miały wpływ na prognozowanie, a wydajność jest często obniżona przez znaczące odchylenia w danych. Dostosowanie prognozy na podstawie tego, jak mocno pasuje do przeszłości, nie gwarantuje lepszego dopasowania na przyszłość.
Bardziej racjonalnym podejściem do zagadnienia jest precyzyjne rozpoznawanie różnych rodzajów popytu przed zastosowaniem odpowiedniej techniki. Błędy w rozpoznawaniu różnic w charakterystykach popytu mogą skutkować zastosowaniem niewłaściwych technik prognozowania i dają niepożądane wyniki, jak nadwyżki zapasów, duże skoki w planach uzupełniania zapasów, późne dostawy promocyjne i częste braki zapasów.
System Slim4 od Slimstock automatycznie rozpoznaje na jakim etapie cyklu życia jest produkt i systematycznie analizuje historię popytu lub wyzwania związane z uzupełnieniem zapasów przed zastosowaniem optymalnej strategii planowania.
Slim4 bez problemu integruje się z dowolnym systemem ERP i stosuje naukowo wspierane statystyki do wykrywania trendów w każdej kombinacji artykuł / lokalizacja i określenia odpowiedniej klasyfikacji dla artykułów, które zawierają sezonowość, nieregularne lub nierówne popyty, nowe aktywności, spadki sprzedaży i wiele innych czynników.
Ta technika znacznie zmniejsza wysiłek związany z tradycyjnymi technikami prognozowania i planowania, umożliwiając planistom angażowanie się w dodatkowe działania, które umożliwiają jeszcze większą poprawę biznesu. Wynikiem działania Slim4 są dokładniejsze i bardziej spójne prognozy oraz poziom zapasu, przy znacznie mniejszym wysiłku.
Klasyfikacja popytu jest istotnym krokiem naprzód w porównaniu do tradycyjnego podejścia „najlepszego wyboru”. Oczywistą korzyścią jest znacząca poprawa ogólnej ufności strategii planowania zapasów.
W Slimstock wierzymy, że znaczące możliwości leżą w uwolnieniu ogromnej ilości energii kinetycznej (przepływy pieniężne) z zapasów większości firm. Sposobem, w jaki pomagamy naszym klientom czerpać z tego pomysłu, jest tworzenia oprogramowania, które staje się „centralną inteligencją” organizacji planowania zapasów i pomaga zapobiegać zagrożeniom celów łańcucha dostaw. W Slimstock nie tylko kopiujemy pomysły; rozwijamy wiedzę o łańcuchu dostaw i pomagamy naszym klientom osiągać nadzwyczajne wyniki z sytuacji bliskich „mission impossible”.
