למה לעבור מ-Excel לתוכנת תכנון מלאי
זה הגיוני עבור כל עסק קמעונאי, כל מי שעוסק בתכנון שרשרת האספקה לעשות את השינוי ולעבור לאוטומציה כלשהי של תהליכים, כמה שיותר טוב יותר. ככל שתחלק יותר למכונה, כך תוכל להיות יותר יצירתי לגבי האסטרטגיות העסקיות שלך, המוצר שלך, השותפות שלך, בחירת הספק והלקוח שלך, הזמן שלך. כל מתכנן נתקל בזה. כל העבודה השגרתית שמגיעה עם הביקוש ותכנון המלאי עבור המודל הספציפי של העסק שלך.
לעולם לא תחזה את כל המצבים שאתה צריך לתת עליהם את הדעת ואת השיטות שתצטרך להשתמש כדי לתת את הדעת עליהם. אז, פתרונות תוכנה מותאמים אישית, מורכבים, חכמים ואוטומטיים הם השלב ההגיוני הבא. זה השינוי שתצטרך לקבל כדי להיות מסוגל להתקדם בעולם המודרני של שרשרת האספקה.
כל מתכנן קמעונאי מתמודד עם אותו טווח של כאבים בכל הנוגע לתחזיות ותכנון מלאי. בכל מקום שבו אתה צריך לעשות תחזיות לגבי משהו, ו/או להצטייד בהתאם, בין אם זה תכנון עבור חנויות מכולת, מכונות או ייצור, מכירת ווים או חלקי רכב, או מושבים של חברת תעופה, אתה צריך להתמודד עם גיליונות אלקטרוניים.
הכנס לרשימת תבליטים של נקודות כאב, זה ייראה כך:
זה יכול להיות הרבה יותר טוב, וזה יוצר שגיאה, לוקח ממכירות או קשירת הון.
חיזוי ביקוש מדויק הוא משהו שרוב המתכננים מסתמכים עליו יותר ויותר. זה המקור לכל ההחלטות שהתקבלו לאחר מכן. עשייה ידנית תניב בקושי את אותן תוצאות, ככל הנראה פחות מדויקות, תוך כדי שתגרום לך להשקיע המון זמן רק במחיקה של המספרים האלה, העתקה הדבקה, מחיקה, כתיבת נוסחאות, בדיקה כפולה וסינון.
...אשר, כפול החזרות הקבועות והגורם האנושי האקראי, הופך למשימה שלמה.
לפעמים אתה אפילו צריך ליצור פלטפורמה מאפס והיגיון לעקוב אחריו בעת ניהול מלאי. ולהיצמד אליו לנצח בסופו של דבר לוקח הרבה מזמנך.
השימוש במודלים של חיזוי שפותחו מראש, יישומם פה ושם, בהחלט עובר לעבודת תבניות, אבל אלה עדיין לא מסוגלים למלא את רוב הפערים האסטרטגיים, וזה מה שייקח את רוב הזמן והמאמץ שלך.
אתה תמיד תקוע ברמה של פרטים, לכוד במעגל הקסמים של חזרות, עיבוד נתונים מפורט, יהיו לך רק מספיק משאבים כדי להיות גלגל השיניים במכונה שלך, וזו לא אסטרטגיה עסקית טובה לטווח ארוך עבור אף אחד.
זה לא דורש פרשנות, אבל להגיד שזה מייגע זה לא להגיד כלום.
זה יכול להיות רק אחד, אבל סביר יותר שזה מספר עצום של גליונות נתונים, ברצף, שגם צריך להפיץ ולעדכן בין כל חברי הצוות.
... לעשות זאת ללא גישה שיטתית היא בעצם שיטות של תקופת האבן.
חשבון מודע לכל חריג, קידום או אירוע מיוחד בכל פעם. מגדיר זאת עד לנקודה הקודמת כאזורי העבודה המייגעים ביותר וכאלה הרגישים ביותר לטעות אנוש, מה שהופך אותם לשדה מוקשים של כישלונות ומשימות שגוזלות זמן.
זה צד אחד ומספר סיבות לעשות את המעבר אבל הצד השני טעים עוד יותר.
אתה לא יכול להמשיך לבזבז את כל הזמן הזה ועדיין לחשוב שתמשיך עם המשחק כשממש כולם עושים אוטומציה. זה כמו השלב הבא אחרי המצאת תוכנת עיבוד תמלילים למחשבים אישיים, אז היית צריך להפסיק להשתמש בנייר בפועל.
הסיבות כוללות מגוון של ממדים שונים, אך נוכל לשזור את הגדולים ביותר במאמר זה.
באמת מגוון היתרונות החיוביים הוא עצום. קודם כל, מגיע
- אוטומציה של כל התהליך.
הצורך לזכור פחות שלבים הוא שיפור עצום. ניתן לנטוש תהליך של הכפלת מגמות, חישוב מלאי בטיחות, הסרת חריגים בציר הזמן, ריקוד סביב זמני ההובלה והגבלות הספקים וכו'. אתה יכול לצאת מהשגרה שאתה כל כך רגיל אליה ולראות אופק רחב יותר של משימות טובות יותר שאתה יכול לבצע במקום זאת.
- עושים את זה בצורה שקופה לחלוטין
מלבד טכנולוגיה קניינית, שלעיתים יכולה להיות סוד, כל התהליך פתוח וברור לכולם. זה מאפשר לך לערב הרבה יותר אנשים בתכנון מאשר בעבר. אתה לא צריך את המומחה העמל Excel ואת כל השאר שמשתמשים בגיליון שלהם - כולם יכולים להיות מיומנים באותה מידה ולעמוד על אותו עמוד כל הזמן.
קח את שלך כלים לעמוד בכוונות שלך.
- מסוגל למשוך נתונים בצורה חלקה, לעבד נתונים ופעולות פלט.
דורש רק אישור או תיקונים קלים ממקבל ההחלטות כדי להמשיך את הכדור.
- חוסך זמן, טעות אנוש ומוסיף דיוק מכונה לכל חישוב
...לכן מתעלה בהרבה על כל תוצאות אנושיות אפשריות.
תן למכונה לקחת בחשבון מספר רב של גורמים, לעשות את רוב העבודה המלוכלכת ולחסוך לך זמן ומשאבים אדירים.
- מספק לך אינטליגנציה ברמה הבאה
... פותחים את הדלתות לתכנון אסטרטגי בקנה מידה גדול יותר.
זה מדבר בעד עצמו, בעצם. במקום לשחות בשורות, צורך להדביק ערכים, פיסות טבלאות, להזיז קוביות טקסט, להמציא נוסחאות ופקודות מאקרו, לבדוק שוב את הכל אם יש שגיאות הקלדה או שגיאות אם משהו משתבש, מה עם להגדיל את זה ולהעביר את העסק שלך אסטרטגיות המבוססות על נתונים, שעובדו עבורך באופן אמין תוך שניות?
- יכול להסביר מצבים דפוסים הרבה יותר טוב
יש מצבים שבני אדם יהיו הרבה יותר איטיים להרים ולפעול לפיהם. באמצעות למידת מכונה ואלגוריתמים חכמים, לתוכנת תכנון ביקוש יכולה להיות עין הרבה יותר טובה לדברים כאלה.
אתה יכול לבזבז את זמנך בסיעור מוחות בכל פעם, או שאתה יכול לעקוב אחר דפוסי המכונה ולחזות אותם מראש, בהתבסס על הסתברות וסטטיסטיקה.
כלים לתכנון דרישה כמו Streamline יש ערכת כלים נרחבת, מוגדרת מראש כדי לתת את הדעת על:
- עונתיות
- חריגים במגמה
- מבצעים
- חגים
- זמן אספקה ומחזור הזמנה
- חיי מדף של מוצר (עבור בתי מרקחת וקמעונאות מזון טרי)
- זמינות ספקים (אירועים כמו ראש השנה הסיני וכו')
- חלקים מינימום ומקסימום של ספק
- גמישות מחיר
- עומס מיכל ועיגול
- העברת מלאי בין חנויות
- החזרות
- שימוש בחומרים בייצור פריט מוגמר
- תחזית לפי מק"ט/מיקום/ערוץ
וכו '
- מאפשר לך לחשב מדדי KPI באופן מדויק, בקנה מידה גדול יותר, באופן אוטומטי.
...לא רק את הרגילים, רק מהירים וטובים יותר, אלא גם נותן לך כמה מספרים שלא חשבת לאסוף קודם.
דברים כמו קצב מחזור מלאי, הון משוחרר משימוש במניות, החזר ROI שאתה מקבל משימוש בתוכנה בתשלום ויישום אסטרטגיות תכנון שונות וכו'.
חישוב מדדי KPI הוא לא משהו שצריך להתעלם ממנו, כי אתה צריך נקודות התייחסות כדי למדוד את הצמיחה שלך. וזה יכול להיות משהו שלעתים קרובות מתעלמים ממנו לחלוטין, לפעמים כי זה כאב בצוואר.
כל תהליך תכנון ביקוש ומלאי זקוק לגמישות תוך שהוא דורש דיוק ואחריות נרחבת.
ניצול אדם וזמנו וכישרונותיו כדי להשיג דבר כזה כבר אינו הכרחי, אז אתה יכול להקצות את משאבי האנוש היצירתיים שלך למקום חשוב אחר. וזו הסיבה שאתה צריך לעשות את המעבר בהקדם האפשרי. משאירה רק את השאלה איזה פתרון ליישם, שבו אתה יכול לקבל עזרה, מספקי הפתרונות.
יותר מדי עבודה ידנית ב-Excel?
ראה מה Streamline יכול לעשות בשבילך
- זמינות מלאי של 99+%.
- עד 99% דיוק תחזית.
- הפחתה של עד 98% במלאי.
- הפחתה של עד 50% במלאי עודף.
- שיפור של 1-5 נקודות אחוז במרווח.
- עד 56X החזר ROI בשנה אחת. החזר ROI של 100% ב-3 החודשים הראשונים.
- הפחתה של עד 90% בזמן המושקע בתחזית, תכנון והזמנה.
