Come utilizzare l'analisi delle previsioni per ottimizzare l'inventario
Affinche un'azienda abbia longevita, la gestione dovrebbe utilizzare l'analisi di previsione per ottimizzare l'inventario e prepararsi per la domanda dei clienti.
Integrando le informazioni provenienti dai sistemi POS (POS), previsione della domanda e gestione della supply chain, le aziende possono migliorare il controllo dell'inventario. Utilizzando le informazioni in tempo reale, la gestione puo prendere decisioni basate sui dati per rifornire in modo ottimale i propri scaffali e monitorare con precisione i propri prodotti.
Le aziende che sono in grado di monitorare i livelli delle scorte, soprattutto automatizzando i processi aziendali, possono anche migliorare la gestione dell'inventario per ridurre i costi e aumentare i profitti.
Che cos'e la previsione dell'inventario?
La previsione dell'inventario e la procedura di collaborazione delle informazioni provenienti dai dati storici delle vendite e dalle transazioni con i report di pianificazione e produzione della domanda corrente per proiettare un livello di inventario futuro ideale. Cio consente alle organizzazioni di prepararsi per un calo o un aumento della domanda dei clienti, manipolando i riordini e la produzione per ridurre al minimo i costi di magazzino.
Le previsioni dell'inventario variano a seconda del business. Un planner di magazzino puo impostare i parametri della domanda prevista in base al livello dell'articolo, al livello di categoria, all'ubicazione dell'articolo, all'ubicazione della categoria o a qualsiasi fabbisogno personalizzato. Mentre il processo di previsione viene in genere utilizzato per analizzare i prodotti finiti, e possibile monitorare anche le materie prime e i prodotti non finiti. Una
pianificazione accurata della domanda puo ottimizzare le previsioni dell'inventario, consentendo alle aziende di regolare gli ordini di acquisto e le strategie di rifornimento per evitare scorte e incrementare i ricavi. Pertanto, la direzione deve comprendere i componenti chiave per la corretta previsione delle scorte, ad esempio- Dati storici di
- vendita Dati
- storici di acquisto Lead time di
- produzione Lead time di
- distribuzione Lead time di produzione
Con un integratore di sistema avanzato, tutte queste informazioni possono essere prelevate dai sistemi POS esistenti, controllo dell'inventario e ordinazione delle scorte per l'inserimento automatico dei dati in un software di previsione della domanda. Questo semplifica il processo di scambio e pianificazione dei dati riducendo al contempo il rischio di errori umani derivanti dagli input manuali. La
direzione deve inoltre essere a conoscenza dei fattori interni ed esterni che possono causare discrepanze tra i livelli di magazzino previsti ed effettivi, tra cui-
- Malfunzionamenti della macchina delle limitazioni di produzione delle consegne in entrata
- Problemi di qualita
Procedure ottimali per la previsione della domanda di magazzino
Una previsione di magazzino accurata si basa su best practice di analisi dei dati quantitativi e qualitativi, ad esempio-
1.
Previsione per tipi di domanda di magazzino L'esame dei dati storici delle vendite mostra la differenza di domanda tra vari articoli, consentendo alla direzione di monitorare le tendenze e proiettare le vendite future. Ad esempio, alcuni prodotti possono vendere costantemente durante tutto l'anno, mentre altri presentano picchi di domanda elevata a causa della popolarita stagionale.
L' identificazione di questi tipi di domanda e essenziale per determinare l'algoritmo di previsione appropriato per ciascun articolo. Questi algoritmi determinano la domanda di base, assicurando che la produzione possa iniziare a soddisfare i livelli minimi di inventario. Tuttavia, spetta alla direzione identificare i diversi livelli di scorte di sicurezza, che sono scorte supplementari immagazzinate in caso di aumento imprevisto delle vendite.
2. Previsioni in base alle tendenze della domanda di magazzino
Quando le mode vanno e vengono introdotte nuove tecnologie, i tassi di domanda di inventario continuano a fluttuare. Tuttavia, i prodotti seguono anche le tendenze della domanda di base, incluse le fasi di nuovo, di crescita, di maturita e di declino, che identificano in quale fase si trova un articolo e dove si trovera nel prossimo futuro. Ad esempio, dopo che una nuova riga articolo ha guadagnato popolarita, esce dal nuovo ed entra nella fase di crescita in cui la domanda e le vendite aumentano.
Queste tendenze consentono agli analisti di esaminare in modo incrociato i tipi di domanda di magazzino per garantire che le previsioni siano accurate. La sola previsione utilizzando i dati della domanda di base annulla le stime preziose che possono essere calcolate seguendo le tendenze degli articoli.
3. Comprendere le fluttuazioni della domanda stagionale
Quasi tutti i produttori e i rivenditori sperimentano fluttuazioni della domanda a partire da stagioni intense e lente. Queste stagioni possono essere basate su orari scolastici, modelli meteorologici, vacanze e tradizioni. La comprensione dei modelli di domanda annuali fornisce informazioni dettagliate sulle abitudini dei clienti e consente alla gestione di creare un piano d'azione per sfruttare i picchi della domanda.
4. Utilizzo delle previsioni qualitative
Mentre i dati sulle vendite forniscono informazioni quantitative per gli analisti da calcolare, le previsioni qualitative contano gli elementi esterni che possono influire sulla domanda futura. Ad esempio, i fattori all'interno del mercato e gli sforzi della concorrenza possono ostacolare o promuovere le vendite medie attirando i clienti. Pertanto, considerando sia le informazioni quantitative che qualitative possono fornire dati a tutto tondo per una previsione accurata della domanda e un controllo dell'inventario.
5. Identificare i outliers delle previsioni
della domanda A volte possono verificarsi insoliti errori della domanda a causa di azioni mirate, quali promozioni, ordini univoci o eventi imprevedibili. La gestione dovrebbe prendere il tempo necessario per analizzare i dati per definire tutti i valori outlier e determinare se esistono misure preventive per mantenere le tendenze della domanda. E inoltre essenziale decidere se i dati distorti debbano essere inseriti nei calcoli di previsione o ignorati.
L'importanza della previsione della
domanda di ottimizzazione dell'inventario e essenziale per ottimizzare i livelli di inventario, consentendo alle aziende di ridurre i costi di ordinazione, gestione e stoccaggio. Tuttavia, al fine di produrre previsioni efficaci, le aziende devono accedere a dati accurati.
Utilizzando l'automazione dei processi aziendali, le organizzazioni possono garantire che le attivita vengano completate in modo efficiente e che i dati vengano raccolti automaticamente. Lo scambio di informazioni puo essere ulteriormente migliorato con un integratore di sistema che collabora i dati di tutto il software esistente per semplificare la comunicazione e ottimizzare l'inventario.L'
ottimizzazione dell'inventario offre alle aziende molti vantaggi, come la riduzione dei costi delle scorte e l'aumento dei profitti. Tuttavia, per ottenere l'ottimizzazione dell'inventario, le aziende dovrebbero implementare strumenti avanzati di previsione della domanda per-
- Aumentare il tasso di fatturato - Attraverso la previsione avanzata della domanda e il monitoraggio dell'inventario, le aziende possono determinare quali prodotti sono in lenta evoluzione e implementare il marketing strategie per aumentare le vendite, ove necessario. L'aumento delle transazioni per merci con bassi tassi di fatturato aumenta i ricavi e apre spazio nel magazzino per gli articoli ad alto profitto.
- Comprendere in che modo le vendite degli effetti del prezzo - La gestione deve comprendere in che modo le promozioni influiscono sulle vendite, ad esempio lo sconto di un articolo per aumentare il tasso di fatturato. Queste informazioni consentono all'apprendimento automatico di prevedere la domanda in base a prezzi e tecniche di marketing diversi, in modo che le aziende possano anticipare gli acquisti dei clienti.
- Sviluppa promozioni efficaci - Le promozioni tendono a disturbare la catena di fornitura causando tre effetti- alone, cannibalizzazione e calo post-promozione. Halo si riferisce all'aumento della domanda di articoli non promossi correlati a un prodotto promosso. La cannibalizzazione e il calo della domanda di prodotti simili agli articoli pubblicizzati. Il calo post-promozione si riferisce alla diminuzione delle vendite dopo la scadenza di una promozione poiche i clienti hanno gia acquistato l'articolo al prezzo scontato. Il software di previsione di Machine Learning puo prevedere queste fluttuazioni della domanda, consentendo ai team di marketing di sviluppare promozioni ad alte prestazioni con aspettative realistiche.
- Prevedi la domanda per ubicazione- attraverso strumenti di automazione, quali codici a barre, scanner e previsioni basate sull'ubicazione, le aziende possono tenere traccia del movimento dell'inventario in tutte le sedi di magazzino e di magazzino. In questo modo vengono inoltre illustrate le prestazioni degli articoli nei diversi negozi, consentendo al software di previsione di prevedere la domanda futura specifica di ogni negozio. Il rispettivo magazzino puo quindi aumentare o diminuire i livelli delle scorte per soddisfare la domanda, riducendo al minimo i costi delle scorte e incrementando i profitti.
La previsione della domanda non solo promuove i profitti di un'azienda preparandoli adeguatamente per le vendite future, ma garantisce anche l'ottimizzazione dell'inventario. Questa soluzione avanzata fornisce informazioni dettagliate sulle future tendenze della domanda, in modo che le aziende possano ridurre o aumentare la produzione di articoli per mantenere livelli di scorte ottimali.
Pianificazione e previsione della domanda- Differenze e procedure ottimali
