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स्ट्रीमलाइन को प्रतिस्पर्धी समाधानों के बीच क्या अलग बनाता है


SKU में ऑर्डर की तारीखों को सिंक करना

यदि ERP सिस्टम में अंतर्निहित आपकी न्यूनतम/अधिकतम पुनःपूर्ति रणनीति एक SKU के लिए क्रय संकेत देती है, लेकिन उसी आपूर्तिकर्ता के अन्य SKU को अभी पुनःपूर्ति की आवश्यकता नहीं है, तो आप क्या करेंगे? न्यूनतम/अधिकतम ऑर्डरिंग सिग्नल प्रति आइटम आते हैं जबकि व्यवसाय प्रति आपूर्तिकर्ता क्रय आदेश जारी करते हैं। इसलिए आप या तो अलर्ट को अनदेखा कर देते हैं और बाद में कमी हो जाती है, या अत्यधिक पूर्ण कंटेनर खरीद लेते हैं। ERP विधियों के विपरीत, स्ट्रीमलाइन प्रति आपूर्तिकर्ता क्रय संकेतों को बढ़ाता है। स्ट्रीमलाइन अगले ऑर्डर चक्र के दौरान एक असतत-घटना सिमुलेशन के माध्यम से सभी क्रय संकेतों की भविष्यवाणी करता है और निरंतर ऑर्डर चक्र, या पूर्ण कंटेनर (ऑर्डर चक्र परिवर्तनशील है) या EOQ खरीदने के साथ एक सुचारू क्रय प्रक्रिया के लिए पहले से खरीद करता है।

सूत्रों को असतत-घटना सिमुलेशन से प्रतिस्थापित करना

इन्वेंट्री पुनःपूर्ति अगले लीड समय के दौरान और कभी-कभी उससे आगे भविष्य की इन्वेंट्री स्तरों की गणना पर आधारित होती है। इसका मतलब है कि आपके फ़ॉर्मूले को कई आगामी खपत और पुनःपूर्ति घटनाओं को ध्यान में रखना होगा। कभी-कभी यह संभव है, लेकिन एक बार जब आप शिपमेंट शेड्यूल या ट्रांजिट में कई ऑर्डर जैसे इवेंट शेड्यूल से निपटना शुरू करते हैं तो Excel लगभग तुरंत हार मान लेता है।

जबकि हमारे प्रतिस्पर्धी आमतौर पर घटनाओं को वास्तविक रूप से टकराए बिना गणनाओं को सरल बनाते हैं, स्ट्रीमलाइन एक दिन की सटीकता के साथ एक समयरेखा बनाता है और सभी शेड्यूल को समयरेखा पर रखता है। फिर स्ट्रीमलाइन एक दिन की सटीकता के साथ कंपनी के इन्वेंट्री स्तरों के बारे में हमें सबसे सटीक जानकारी देते हुए घटना अनुक्रम को निष्पादित करता है। कभी-कभी यह पुनःपूर्ति फ़ार्मुलों की तुलना में अधिक सटीक विधि होती है, लेकिन कई मामलों में, यह वास्तविक दुनिया की आपूर्ति श्रृंखला जटिलता को समायोजित करने का एकमात्र तरीका है।

मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI का उपयोग करना

मौसमी, मूल्य लोच या शीर्ष-डाउन पूर्वानुमान का अनुमान लगाना आजकल पर्याप्त नहीं है। बाजार बहुत गतिशील रूप से बदलता है और यह अनुमान लगाना कठिन है कि क्या आपकी बिक्री का इतिहास अभी भी वर्तमान स्थिति के लिए पर्याप्त रूप से प्रासंगिक है और इसका उपयोग भविष्य में अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ हम अपने मालिकाना AI का उपयोग करते हैं, इसलिए हम समय श्रृंखला पूर्वानुमान तकनीक, भविष्यवक्ता और स्तर परिवर्तन केवल तभी लागू करते हैं जब AI कहता है कि इसे लागू करना उचित है - ठीक वैसे ही जैसे आप हर दिन हर SKU पर नज़र रख रहे हैं।

समूह ईओक्यू

क्या आप अपने काम में EOQ का उपयोग कर रहे हैं? यदि नहीं, तो EOQ पर करीब से नज़र डालना उचित है क्योंकि यह इन्वेंट्री प्लानिंग अवधारणा आपके होल्डिंग और ऑर्डरिंग लागत को काफी कम कर देती है। दुर्भाग्य से, क्लासिक EOQ की गणना SKU के अनुसार की जाती है, न कि SKU के समूह के अनुसार। वास्तविक दुनिया की आपूर्ति श्रृंखला में, खरीद ऑर्डर में एक से अधिक SKU होते हैं, यदि सैकड़ों SKU नहीं होते हैं। जबकि स्ट्रीमलाइन क्लासिक EOQ गणना का समर्थन करता है, यह समूह EOQ भी प्रदान करता है जो क्लासिक दृष्टिकोण से बहुत आगे जाता है जिससे EOQ उन ऑर्डर पर लागू होता है जिनमें कई SKU शामिल होते हैं।

यह स्ट्रीमलाइन की आइटम के समूह के लिए ऑर्डर की तारीख को सिंक करने की क्षमता के कारण संभव हो पाता है। फिर स्ट्रीमलाइन SKU के समूह के लिए सबसे अच्छा ऑर्डर चक्र खोजने के लिए सिंक्रोनाइज़ेशन की बाधा को आगे-पीछे करता है और होल्डिंग और ऑर्डरिंग लागत के संयोजन को स्वचालित रूप से कम कर देता है।

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अग्रिम पठन:

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