Memulai

Apa yang membuat Streamline menonjol di antara solusi yang bersaing


Menyinkronkan tanggal pemesanan di seluruh SKU

Apa yang Anda lakukan jika strategi pengisian ulang Min/Maks Anda yang terintegrasi ke dalam sistem ERP memberikan sinyal pembelian untuk satu SKU tetapi SKU lain dari pemasok yang sama belum memerlukan pengisian ulang? Sinyal pemesanan Min/Maks datang per item sementara bisnis mengeluarkan pesanan pembelian per pemasok. Jadi Anda mengabaikan peringatan dan akan mengalami kekurangan nanti, atau membeli kontainer penuh secara berlebihan. Berbeda dengan metode ERP, Streamline meningkatkan sinyal pembelian per pemasok. Streamline memprediksi semua sinyal pembelian selama siklus pesanan berikutnya melalui simulasi peristiwa-diskrit dan pembelian sebelumnya untuk memiliki proses pembelian yang lancar dengan siklus pesanan yang konstan, atau pembelian kontainer penuh (siklus pesanan bervariasi), atau EOQ.

Mengganti rumus dengan simulasi peristiwa Diskrit

Pengisian kembali persediaan didasarkan pada penghitungan tingkat persediaan di masa depan selama lead time berikutnya dan kadang-kadang lebih dari itu. Itu berarti formula Anda perlu memperhitungkan berbagai acara konsumsi dan pengisian yang akan datang. Kadang-kadang itu bisa dilakukan, tetapi begitu Anda mulai berurusan dengan jadwal acara seperti jadwal pengiriman, atau beberapa pesanan dalam perjalanan, Excel segera menyerah.

Sementara pesaing kami biasanya menyederhanakan perhitungan tanpa bertabrakan peristiwa secara realistis, Streamline membuat garis waktu dengan presisi satu hari dan menempatkan semua jadwal ke garis waktu. Kemudian Streamline mengeksekusi urutan kejadian yang memberi kami informasi paling akurat tentang tingkat inventaris perusahaan dengan presisi satu hari. Terkadang ini hanya metode yang lebih akurat dibandingkan dengan formula pengisian ulang, tetapi dalam banyak kasus, ini adalah satu-satunya cara untuk mengakomodasi kompleksitas rantai pasokan dunia nyata.

Menggunakan AI untuk memperkirakan permintaan

Memperkirakan musim, elastisitas harga, atau peramalan top-down tidak cukup saat ini. Pasar berubah sangat dinamis dan sulit diprediksi apakah riwayat penjualan Anda cukup relevan dengan situasi saat ini dan dapat digunakan untuk memperkirakan masa depan. Itu adalah area di mana kami menggunakan AI milik kami, jadi kami hanya menerapkan teknik perkiraan deret waktu, prediktor, dan perubahan level jika AI mengatakan itu tepat untuk diterapkan – sama seperti jika Anda mengawasi setiap SKU setiap hari.

EOQ Grup

Apakah Anda menggunakan EOQ dalam pekerjaan Anda? Jika tidak, ada baiknya memberi EOQ melihat lebih dekat karena konsep perencanaan inventaris ini secara signifikan mengurangi biaya penyimpanan dan pemesanan Anda. Sayangnya, EOQ klasik dihitung per SKU dan bukan grup SKU. Dalam rantai pasokan dunia nyata, pesanan pembelian berisi lebih dari satu SKU, jika bukan ratusan SKU. Sementara Streamline mendukung perhitungan EOQ klasik, ia juga menawarkan EOQ grup yang jauh melampaui pendekatan klasik membuat EOQ berlaku untuk pesanan yang mencakup beberapa SKU.

Itu menjadi mungkin berkat kemampuan Streamline untuk menyinkronkan tanggal pemesanan untuk sekelompok item. Kemudian Streamline hanya memindahkan penghalang sinkronisasi bolak-balik untuk menemukan siklus pemesanan terbaik untuk grup SKU dan secara otomatis meminimalkan kombinasi biaya penyimpanan dan pemesanan.

Apakah Anda ingin menguji Streamline pada data perusahaan Anda?

Memulai dengan Streamline »

Tidak perlu kartu kredit.
Sekarang tersedia untuk macOS dan Windows.

Bacaan lebih lanjut:

Terlalu banyak pekerjaan manual di Excel?

Lihat apa yang dapat dilakukan Streamline untuk Anda

  • Ketersediaan inventaris 99+%.
  • Akurasi perkiraan hingga 99%.
  • Pengurangan hingga 98% dalam kehabisan stok.
  • Pengurangan hingga 50% dalam kelebihan persediaan.
  • Peningkatan margin 1-5 poin persentase.
  • Hingga 56X ROI dalam satu tahun. 100% ROI dalam 3 bulan pertama.
  • Pengurangan hingga 90% dalam waktu yang dihabiskan untuk peramalan, perencanaan, dan pemesanan.