A kereslet-előrejelzés és a készlettervezés legjobb gyakorlatai 2023-ra

Az ellátási lánc tartós zavaraihoz kapcsolódó kihívásokat proaktívan kell kezelni. A vállalatoknak arra kell törekedniük, hogy javítsák kereslet-előrejelzési és készlettervezési folyamataikat a legújabb technológia és a legjobb gyakorlatok kihasználásával a beszállítói kiszámíthatatlanság kezelésére.

A Keith Drake, Ph.D., valamint Malcolm O'Brien, a CSCP által tartott webináriumon „A kereslet-előrejelzés és készlettervezés legjobb gyakorlatai 2023” című webináriumon bemutatták az iparági bevált gyakorlatokat az ellátási lánc megszakításainak kezelésére. Emellett olyan megközelítéseket is felszabadított, amelyek jelezhetik a lehetséges problémákat és gyorsabban reagálhatnak a váratlan eseményekre. A webinárium gyakorlati bemutatókat tartalmaz arról, hogyan lehet ezeket a megközelítéseket megvalósítani az Streamline platformon.

A World Economic Reports szerint az üzemeltetésben és az ellátási lánc menedzsmentjében dolgozó felsővezetők arra számítanak, hogy a vállalati értékre gyakorolt hatás akár 25%-val is növekedni fog az elkövetkező néhány évben, és csak a vállalatok 12%-ja van megfelelően védett az ellátási láncban és a működésben fellépő jövőbeni zavarokkal szemben. Az Gartner jelentések szerint pedig az ellátási lánc vezetői közül 23% arra számít, hogy 2025-re digitális ellátási lánc ökoszisztéma lesz.

„Sokan tisztában vagyunk ezzel a témával, de nem vagyunk felkészülve a cselekvésre. Néhány bevált gyakorlatunk remélhetőleg áthelyezheti a fókuszt a reagálásról a proaktívra. Mint tudják, az ellátási lánc kiszámíthatatlansága új normális, az biztos. Már legalább pár éve, és a belátható jövőben is így lesz.” – mondta Keith Drake, Ph.D. „Munkánk és kötelezettségeink nagy kihívást jelentenek. Tudom, hogy sok olyan vezető, aki érdeklődik platformunk iránt, azzal kezdi a beszélgetést, hogy „digitális kötegbe továbbítjuk az ellátási lánc tervezési menedzsmentjét. Szóval jó látni ezt a fókuszváltást, de úgy gondolom, hogy az egész iparágban ez még mindig folyamatban van.”

Gyakori ellátási lánc tervezési kihívások

Iparági kutatásaink szerint tehát a közös ellátási lánc tervezési kihívások a következők:

A webináriumon bemutatott mindhárom téma az ellátási lánc működésének bizonytalanságának kezelését fedi le, különös tekintettel a kereslet-előrejelzés és a készlettervezés kockázatcsökkentési stratégiáinak optimalizálására.

Szállítói kiszámíthatatlanság

A beszállítói kiszámíthatatlanság komoly fennakadásokat okozhat az ellátási lánc működésében. A beszállítói kiszámíthatatlanság gyakori példái közé tartozik a szállítási dátum és a rendelési mennyiség változása. Ha egy szállító megváltoztatja a szállítási dátumot, az késedelmet okozhat a gyártási ütemezésben, és hatással lehet a termék elérhetőségére.

A szállító kiszámíthatatlansága: Taktikai bevált gyakorlat (reaktív)

Az igazság egyetlen forrásának fenntartása érdekében a legjobb taktikai gyakorlat az, hogy frissítjük a rendelés állapotát az ERP-rendszerben, amely ezután automatikusan frissítéseket indít el más tervezési platformokon. Az Streamline és más tervezési megoldások rugalmasságot kínálnak az olyan paraméterek módosításához, mint a szállítói átfutási idő, a szállítási mennyiségek és az eltérések.

Szállítói kiszámíthatatlanság: Stratégiai legjobb gyakorlat

Stratégiai bevált gyakorlatként a vállalkozások csökkenthetik a beszállítói kiszámíthatatlanságot azáltal, hogy szinkronizálják az összes tétel megrendelését az egyes beszállítókkal, és elősegítik az egyértelmű kommunikációt az ellátási és rendelési követelményekről. E cél eléréséhez az egyik hatékony megvalósítási stratégia a Min/Max (feltöltési pont) rendelési stratégiáról az időszakos rendelési stratégiára való átállás, ami csökkentheti a bizonytalanságot és optimalizálhatja a készletkezelést.

„Az alkalmazkodóképesség és a mérhetőség kulcsfontosságú itt. Fel kell ismernie a piaci változást, létre kell hoznia egy modellt, amely szerinte az új piaci jogot képviseli, és mérnie kell a teljesítményét a jövőben. A digitalizáció mindezt lehetővé teszi, az automatizálás pedig időt és energiát takarít meg.” – mondja Malcolm O'Brien.

Történelmi adatok zavarai

A múltbeli adatok megzavarását számos tényező okozhatja, beleértve az inflációt és a magas kamatlábakat, a geopolitikai eseményeket, a globális kereskedelmi konfliktusokat, a váratlan keresletnövekedés során fellépő készletezéseket és a beszállítók kiszámíthatatlanságát.

Az ellátási lánc kezelésében a múltbeli adatokban fellépő zavarok kezelése érdekében a legjobb gyakorlatok közé tartozik a kereslet-előrejelzési stratégiák felülvizsgálata, hogy figyelembe vegyék az ilyen zavarok hatását. Fontos, hogy ne változtassuk meg a forrásadatokat az ERP-rendszerekben vagy más adatbázisokban, mivel ezek az adatok az igazság egyetlen forrásaként szolgálnak, és változatlanok maradnak.

Új termékek keresletének előrejelzése

Ha kihívásokkal kell szembenéznie az új termékek iránti kereslet előrejelzésében, a vállalkozások bevált gyakorlatokat alkalmazhatnak, amelyek magukban foglalják a kereslet modellezését a reprezentatív értékesítési múlttal rendelkező, hasonló cikkekből származó minták vagy modellek alapján. Ezek a modellek egyedi tervezési elemeken, például cikkszám/hely/csatorna kombinációkon és termékkategóriákon alapulhatnak, pontosabban ábrázolva a keresleti mintákat.

Alsó vonal

„Mindenki tapasztal adatkimaradást, de mindegyik más. Tehát arra kell összpontosítania, hogy mi értelmes az Ön számára egy olyan automatizált folyamat kontextusában, amely lehetővé teszi egy stratégia alkalmazását. A következő lépés a beszállítói kiszámíthatatlanságra való gyors reagálás tervének elindítása. Egy módszert javasoltunk, az utánpótlási pontról, min-maxról az időszakos stratégiára való átállást. – mondta Keith Drake, Ph.D. „Az Streamline platform számos területe személyre szabható az Ön üzleti modelljének és iparági feltételeinek megfelelően. Javasoljuk, hogy gondolja át, mi a legmegfelelőbb az Ön számára, hogyan teheti magát kiszámíthatóbbá, és hogyan tud az Streamline hozzáadni értéket vállalkozása számára.”