Wie Sie mithilfe von Prognoseanalysen
Damit ein Unternehmen Langlebigkeit hat, sollte das Management Prognoseanalysen nutzen, um den Bestand zu optimieren und sich auf die Kundennachfrage vorzubereiten.
Durch die Integration von Informationen aus Point-of-Sale (POS), Bedarfsprognosen und Supply Chain Management-Systemen koennen Unternehmen die Bestandskontrolle verbessern. Durch die Verwendung von Echtzeitinformationen kann das Management datenbasierte Entscheidungen treffen, um ihre Regale optimal aufzufuellen und ihre Produkte genau zu verfolgen.
Unternehmen, die Lagerbestaende ueberwachen koennen, insbesondere durch die Automatisierung von Geschaeftsprozessen, koennen auch ihr Bestandsmanagement verbessern, um Kosten zu senken und Gewinne zu steigern.
Was ist die Lagerbestandsprognosen?
Die Bestandsprognose ist das Verfahren zur Zusammenarbeit von Informationen aus historischen Verkaufsdaten und Transaktionen mit der aktuellen Bedarfsplanung und Produktionsberichten, um einen idealen zukuenftigen Produktbestand zu projizieren. Auf diese Weise koennen Unternehmen sich auf einen Rueckgang oder eine Steigerung der Kundennachfrage vorbereiten, indem Nachbestellungen und Produktion manipuliert werden, um Lagerkosten zu minimieren.
Die Prognose des Bestands variiert je nach Unternehmen. Ein Lagerplaner kann die Prognosebedarfsparameter basierend auf Artikelebene, Kategorieebene, Artikelstandort, Kategoriestandort oder jeder benutzerdefinierten Anforderung festlegen. Waehrend der Prognoseprozess typischerweise zur Analyse von Fertigwaren verwendet wird, koennen auch Rohstoffe und unfertige Produkte ueberwacht werden.
Eine genaue Bedarfsplanung kann Lagerprognosen optimieren, sodass Unternehmen Bestellungen und Aufschubstrategien regulieren koennen, um Lagerbestaende zu vermeiden und den Umsatz zu steigern. Daher sollte das Management die wichtigsten Komponenten fuer eine erfolgreiche Bestandsprognose verstehen, z. B.-
- Historische Verkaufsdaten
- Historische Einkaufsdaten
- Einkauf Durchlaufzeit
- Fertigung Durchlaufzeit
- Verteilung Durchlaufzeit
Mit einem fortschrittlichen Systemintegrator koennen alle diese Informationen aus bestehenden POS-, Bestandskontroll- und Lagerbestellsystemen fuer die automatische Dateneingabe in eine Bedarfsprognose-Software gezogen werden. Dadurch wird der Datenaustausch und der Planungsprozess optimiert und gleichzeitig das Risiko menschlicher Fehler durch manuelle Eingaben reduziert. Das
Management sollte sich auch der internen und externen Faktoren bewusst sein, die Diskrepanzen zwischen dem projizierten und dem tatsaechlichen Lagerbestand verursachen koennen, einschliesslich-
- Lieferantenleistung
- eingehende Lieferungen
- Produktionseinschraenkungen
- Maschinenfehler
- Qualitaetsprobleme
Bestand Bedarfsprognose Best Practices
Eine genaue Bestandsprognose basiert auf den bewaehrten Methoden der quantitativen und qualitativen Datenanalyse, wie z. B.-
1. Prognosen nach Lagerbedarfsarten
Pruefen historischer Verkaufsdaten zeigt die Differenz der Nachfrage zwischen verschiedenen Artikeln, sodass die Verwaltung Trends ueberwachen und zukuenftige Verkaeufe projizieren kann. Zum Beispiel koennen einige Produkte das ganze Jahr ueber konsequent verkaufen, waehrend andere aufgrund der saisonalen Popularitaet eine hohe Nachfrage erfaehrt.Die
Identifizierung dieser Bedarfstypen ist fuer die Bestimmung des geeigneten Prognosealgorithmus fuer jeden Artikel unerlaesslich. Diese Algorithmen bestimmen den Grundbedarf und stellen sicher, dass die Produktion mit der Erfuellung des Mindestbestands beginnen kann. Es ist jedoch Sache des Managements, die verschiedenen Sicherheitsbestaende zu identifizieren, bei denen es sich um zusaetzliche Lagerbestaende handelt, die im Falle einer unerwarteten Umsatzsteigerung gespeichert werden.
2. Prognose nach
Lagerbedarfstrends Mit der Einfuehrung neuer Technologien schwanken die Lagerbedarfsraten weiterhin. Die Produkte folgen jedoch auch den grundlegenden Nachfragetrends, einschliesslich der Phase Neuentwicklung, Wachstum, Reife und Rueckgang, die erkennen, in welcher Phase sich ein Posten befindet und wo er sich in naher Zukunft befinden wird. Zum Beispiel, nachdem eine neue Artikelposition an Popularitaet gewinnt, verlaesst sie die neue und tritt in die Wachstumsphase ein, in der Nachfrage und Umsatz steigen.
Diese Trends ermoeglichen es Analysten, die Bedarfstypen des Bestands zu pruefen, um sicherzustellen, dass die Prognose korrekt ist. Nur die Prognose anhand von Basisbedarfsdaten negiert die wertvollen Schaetzungen, die nach Artikeltrends berechnet werden koennen.
3. Verstehen Sie saisonale Bedarfsschwankungen
Fast jeder Hersteller und Einzelhaendler erlebt eine Bedarfsschwankung aus geschaeftigen und langsamen Jahreszeiten. Diese Jahreszeiten koennen auf Schulplaenen, Wettermustern, Feiertagen und Traditionen basieren. Das Verstaendnis der jaehrlichen Nachfragemuster gibt Einblick in die Gewohnheiten der Kunden und ermoeglicht es dem Management, einen Aktionsplan zu erstellen, um die Vorteile der Nachfragespitzen zu nutzen.
4. Qualitative Forecasting verwenden
Waehrend Verkaufsdaten quantitative Informationen fuer Analysten zur Berechnung liefern, qualitative Prognosekonten fuer externe Elemente, die sich auf den zukuenftigen Bedarf auswirken koennen. Beispielsweise koennen Faktoren innerhalb des Marktes und Wettbewerber den durchschnittlichen Umsatz durch die Gewinnung von Kunden behindern oder foerdern. Daher koennen sowohl quantitative als auch qualitative Informationen gut abgerundete Daten fuer eine genaue Bedarfsplanung und Bestandskontrolle liefern.
5. Identifizieren Sie
Bedarfsprognoseausreisser Manchmal koennen aufgrund gezielter Aktionen wie Werbeaktionen, Einzelauftraege oder unvorhersehbarer Ereignisse ungewoehnliche Bedarfsausreisser auftreten. Das Management sollte sich die Zeit nehmen, Daten zu analysieren, um alle Ausreisser zu definieren und festzustellen, ob es vorbeugende Massnahmen gibt, um Nachfragetrends aufrechtzuerhalten. Ausserdem muss entschieden werden, ob die verzerrten Daten in die Prognoseberechnungen eingegeben oder nicht beruecksichtigt werden sollen.
Die Bedeutung der
Bedarfsprognose zur Bestandsoptimierung ist fuer die Optimierung der Lagerbestaende unerlaesslich, sodass Unternehmen die Kosten fuer Bestellungen, Abwicklung und Lagerbestaende senken koennen. Um effektive Prognosen zu erstellen, benoetigen Unternehmen jedoch Zugriff auf genaue Daten.
Durch die Automatisierung von Geschaeftsprozessen koennen Organisationen sicherstellen, dass Aufgaben effizient ausgefuehrt und Daten automatisch erfasst werden. Der Informationsaustausch kann mit einem Systemintegrator weiter verbessert werden, der Daten aller vorhandenen Software zusammenarbeitet, um die Kommunikation zu optimieren und den Bestand zu optimieren.Die
Optimierung des Bestands bietet Unternehmen viele Vorteile, wie reduzierte Lagerkosten und hoehere Gewinne. Um eine Bestandsoptimierung zu erreichen, sollten Unternehmen jedoch fortschrittliche Nachfrageprognose-Tools implementieren, um die
- Umsatzrate zu steigern - Durch erweiterte Nachfrageprognosen und Bestandsueberwachung koennen Unternehmen bestimmen, welche Produkte sich langsam bewegen und Marketing implementieren Strategien, um den Umsatz bei Bedarf zu steigern. Zunehmende Transaktionen fuer Waren mit niedrigen Umsatzraten steigern den Umsatz und eroeffnen Platz im Lager fuer hochgewinnorientierte Artikel.
- Verstehen Sie, wie sich die Preisauswirkungen auf den Umsatz auswirken das Management sollte verstehen, wie sich Werbeaktionen auf den Umsatz auswirken, z. B. die Diskontierung eines Artikels, Diese Informationen ermoeglichen es maschinelles Lernen, die Nachfrage basierend auf unterschiedlichen Preisen und Marketingtechniken zu prognostizieren, damit Unternehmen Kaeufe von Kunden antizipieren koennen.
- Effective Promotions entwickeln - Promotions neigen dazu, die Lieferkette zu stoeren, indem sie drei Effekte verursachen- Halo, Kannibalisierung und Post-Promotion-Dip. Halo bezieht sich auf die steigende Nachfrage nach nicht beworbenen Artikeln, die mit einem beworbenen Produkt zusammenhaengen. Kannibalisierung ist die Nachfrage nach Produkten, die den beworbenen Artikeln aehnlich sind. Post-Promotion Dip bezieht sich auf den Umsatzrueckgang, nachdem eine Werbeaktion beendet wurde, da Kunden den Artikel bereits zum ermaessigten Preis gekauft haben. Prognose-Software fuer maschinelles Lernen kann diese Nachfrageschwankungen vorhersagen und Marketingteams ermoeglichen, leistungsstarke Werbeaktionen mit realistischen Erwartungen zu entwickeln.
- Nachfrage nach Standort prognostizieren Mit Automatisierungswerkzeugen wie Barcodes, Scanner und standortbezogene Prognosen koennen Unternehmen Lagerbewegungen an allen Lager- und Lagerstandorten nachverfolgen. Dies gibt auch Einblicke in die Funktionsweise der Artikel in verschiedenen Geschaeften, so dass Prognose-Software zukuenftige Nachfrage fuer jedes Geschaeft vorhersagen kann. Das jeweilige Lager kann dann seine Lagerbestaende erhoehen oder verringern, um die Nachfrage zu decken, Lagerkosten zu minimieren und Gewinne zu steigern.
Die Nachfrageprognose foerdert nicht nur das Geschaeftsergebnis eines Unternehmens, indem sie sie angemessen auf zukuenftige Verkaeufe vorbereitet, sondern gewaehrleistet auch die Bestandsoptimierung. Diese fortschrittliche Loesung gibt Einblicke in bevorstehende Nachfragetrends, sodass Unternehmen die Artikelproduktion reduzieren oder erhoehen koennen, um optimale Lagerbestaende zu erhalten.
Automatisierte Bestandskontrolle- Wie es funktioniert und wie sie helfen kann,
Bedarfsplanung und -prognosen- Differenzen und Best Practices
POS-Integration- Wie Sie Ihre Online- und
