อะไรที่ทำให้ Streamline โดดเด่นท่ามกลางโซลูชันที่แข่งขันกัน

โดย Alex Koshulko, Ph.D. ในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ • อัปเดตเมื่อ ตุลาคม 31, 2024

กำลังซิงค์วันที่สั่งซื้อข้าม SKUs

คุณจะทำอย่างไรหากกลยุทธ์การเติมสินค้าขั้นต่ำ/สูงสุดที่มีอยู่ในระบบ ERP ส่งสัญญาณการซื้อสำหรับ SKU หนึ่งรายการ แต่ SKU อื่นๆ ของซัพพลายเออร์รายเดียวกันยังไม่ต้องการการเติมเต็ม สัญญาณการสั่งซื้อขั้นต่ำ/สูงสุดต่อรายการในขณะที่ธุรกิจออกใบสั่งซื้อต่อซัพพลายเออร์ ดังนั้นคุณจึงละเว้นการแจ้งเตือนและจะเกิดปัญหาการขาดแคลนในภายหลัง หรือซื้อภาชนะเต็มมากเกินไป ตรงข้ามกับวิธี ERP Streamline เพิ่มสัญญาณการซื้อต่อซัพพลายเออร์ Streamline คาดการณ์สัญญาณการซื้อทั้งหมดระหว่างรอบคำสั่งซื้อถัดไปผ่านการจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องและการซื้อล่วงหน้าเพื่อให้กระบวนการจัดซื้อราบรื่นด้วยรอบคำสั่งซื้อที่คงที่ หรือการซื้อคอนเทนเนอร์เต็มจำนวน (รอบคำสั่งซื้อเป็นตัวแปร) หรือ EOQ

การแทนที่สูตรด้วยการจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง

การเติมเต็มสินค้าคงคลังขึ้นอยู่กับการคำนวณระดับสินค้าคงคลังในอนาคตในช่วงเวลารอคอยสินค้าครั้งต่อไปและบางครั้งก็เกินกว่านั้น นั่นหมายความว่าสูตรของคุณต้องคำนึงถึงการบริโภคและการเติมเต็มที่จะเกิดขึ้นมากมาย บางครั้งก็ทำได้ แต่เมื่อคุณเริ่มจัดการกับกำหนดการของกิจกรรม เช่น กำหนดการจัดส่ง หรือคำสั่งซื้อหลายรายการระหว่างการขนส่ง Excel จะถูกยกเลิกเกือบจะในทันที

ในขณะที่คู่แข่งของเรามักจะทำให้การคำนวณง่ายขึ้นโดยไม่ต้องชนกับเหตุการณ์ที่เหมือนจริง แต่ Streamline จะสร้างไทม์ไลน์ที่มีความแม่นยำในหนึ่งวันและใส่กำหนดการทั้งหมดลงบนไทม์ไลน์ จากนั้น Streamline จะดำเนินการตามลำดับเหตุการณ์โดยให้ข้อมูลที่ถูกต้องที่สุดเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลังของบริษัทด้วยความแม่นยำในหนึ่งวัน บางครั้งเป็นเพียงวิธีการที่แม่นยำกว่าเมื่อเทียบกับสูตรการเติมสินค้า แต่ในหลายกรณี นี่เป็นวิธีเดียวที่จะรองรับความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานในโลกแห่งความเป็นจริง

การใช้ AI ในการคาดการณ์อุปสงค์

การประเมินฤดูกาล ความยืดหยุ่นของราคา หรือการคาดการณ์จากบนลงล่างยังไม่เพียงพอในปัจจุบัน ตลาดมีการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกมาก และเป็นการยากที่จะคาดการณ์ว่าประวัติการขายของคุณยังมีความเกี่ยวข้องเพียงพอกับสถานการณ์ปัจจุบันหรือไม่ และสามารถนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ในอนาคตได้ นั่นคือพื้นที่ที่เราใช้ AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา ดังนั้นเราจึงใช้เฉพาะเทคนิคการพยากรณ์อนุกรมเวลา ตัวทำนาย และการเปลี่ยนแปลงระดับหาก AI บอกว่าเหมาะสมที่จะใช้ - เช่นเดียวกับที่คุณจับตาดูทุก SKU ทุกวัน

กลุ่ม EOQ

คุณใช้ EOQ ในการทำงานของคุณหรือไม่? หากไม่เป็นเช่นนั้น ก็คุ้มค่าที่จะให้ EOQ พิจารณาอย่างใกล้ชิด เนื่องจากแนวคิดการวางแผนสินค้าคงคลังนี้ช่วยลดต้นทุนการถือครองและการสั่งซื้อของคุณได้อย่างมาก ขออภัย EOQ แบบคลาสสิกคำนวณตาม SKU ไม่ใช่กลุ่มของ SKU ในห่วงโซ่อุปทานในโลกแห่งความเป็นจริง ใบสั่งซื้อมี SKU มากกว่าหนึ่งรายการ หากไม่ใช่ SKU หลายร้อยรายการ แม้ว่า Streamline จะรองรับการคำนวณ EOQ แบบคลาสสิก แต่ก็ยังมี EOQ แบบกลุ่มที่ก้าวไปไกลกว่าวิธีการแบบคลาสสิกที่ทำให้ EOQ ใช้ได้กับคำสั่งซื้อที่มี SKU หลายรายการ

นั่นเป็นไปได้ด้วยความสามารถของ Streamline ในการซิงค์วันที่สั่งซื้อสำหรับกลุ่มสินค้า จากนั้น Streamline เพียงแค่ย้ายอุปสรรคของการซิงโครไนซ์ไปมาเพื่อค้นหารอบการสั่งซื้อที่ดีที่สุดสำหรับกลุ่ม SKU และลดต้นทุนการถือครองและการสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ

คุณต้องการทดสอบ Streamline กับข้อมูลของบริษัทของคุณหรือไม่?

Alex Koshulko ปริญญาเอก

ผู้ร่วมก่อตั้ง GMDH Streamline

ผู้เชี่ยวชาญด้านการวางแผนห่วงโซ่อุปทานชั้นนำที่มีประสบการณ์มากกว่าสิบปีในด้านการคาดการณ์ความต้องการ การวางแผนสินค้าคงคลัง และการเพิ่มประสิทธิภาพ

เชื่อมต่อกับ Alex on LinkedIn

อ่านเพิ่มเติม:

• วิธีจัดการกับกระบวนการซัพพลายเชนระหว่างการระบาดของไวรัสโคโรนา
• เหตุใดจึงเปลี่ยนจาก Excel เป็นซอฟต์แวร์วางแผนสินค้าคงคลัง
• ต้องอ่าน: โซลูชันการจัดการซัพพลายเชนอัจฉริยะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ
• การจัดตำแหน่งข้ามสายงานในการวางแผนซัพพลายเชน: กรณีศึกษาการวางแผนการขายและการดำเนินงาน [PDF]
• การจัดการอุปสงค์และอุปทาน: การวางแผนการทำงานร่วมกันการพยากรณ์และการเติมเต็ม