Přejít na obsah
Zaměstnanci podílející se na inventáři

Optimalizace inventáře: Minimalizace rizika a odpadu

 

Tato webová stránka byla pro vás přeložena strojovým překladem. Společnost SAP neposkytuje žádné záruky správnosti nebo úplnosti strojového překladu. Původní anglickou webovou stránku najdete pomocí mapy světa v pravém horním rohu této stránky.

Optimalizace zásob je praxe, kdy máte správnou zásobu k uspokojení vaší poptávky, a ochraňujte před nečekanými výpadky a zároveň se vyhněte plýtvání přebytkem. Optimalizace zásob je ve svém nejlepším případě agilní praktikou, která nejen rychle reaguje na riziko a příležitosti, ale má také schopnost předvídat a připravit se na něj.

Optimalizace zásob je důležitější než kdy jindy

Jak vám může sdělit každý vedoucí podniku, optimalizace zásob je obzvláště obtížnou složkou řízení dodavatelského řetězce, protože je zranitelná vůči tolika faktorům, včetně sociálních trendů, přírodních událostí, politiky, ekonomie a konkurence (abych uvedl jen několik). Když pandemie přišla, byla matkou všech celosvětových narušení dodavatelského řetězce a vrhla jasné a neochvějné světlo na nestálost postupů v dodavatelském řetězci ve starých školách.

 

Kromě toho, když byly tolerance spotřebitelů pro dodací lhůty v délce nejméně jednoho týdne, mohly se firmy dostat jen s několika velkými sklady. Zatímco dnes se Amazon Effect dočká toho samého dne nebo dalšího dne dodání, stává se stále větší spotřebitelskou poptávkou. To mělo nesmírný dopad na optimalizaci zásob, protože to znamená, že podniky nyní musí mít více distribučních středisek a vyžadují vícemístné vedení zásob. V první řadě je online nakupování na vysoké úrovni a loajalita spotřebitelské značky se tváří v tvář většímu výběru na internetu zmenšuje. To vedlo k nebývalé úrovni hospodářské soutěže u mnoha podniků a ke zmenšujícímu se ziskovému a chybovému rozpětí.

"Situace v dodavatelském řetězci je opravdu tristní."

Elon Musk

Rozdíl mezi vedením zásob a optimalizací zásob

Obě jsou součástí stejných operací dodavatelského řetězce souvisejících se zásobami, ale pokud jde o definování specifických postupů, je celkovou kategorií „kontrola zásob“, která spočívá ve vedení zásob a v rámci této optimalizace inventury.

 Optimalizace zásob je klíčovou komponentou řízení zásob

Řízení zásob zahrnuje všechny operace vedení zásob, včetně optimalizace zásob.

  • Vedení zásob odkazuje na cíl stanovení vysokých cílů produktivity a efektivity pro všechny inventurní operace. Moderní technologie pro plánování obchodních a dodavatelských řetězců podporují tyto procesy tím, že manažerům dodavatelského řetězce poskytují větší viditelnost ve všech článcích řetězce. Internet věcí (IoT) a cloudová připojená zařízení a prostředky mohou být automatizovány pro vyšší efektivitu výroby. Výrobní, skladové a logistické procesy také dosahují větší efektivity díky aplikaci inteligentních technologií, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení, robotika a robotická automatizace procesů.
  • Optimalizace zásob je podmnožina vedení zásob, která konkrétně odkazuje na ziskové rozpětí a minimalizaci ztrát. Převod nadbytečných zásob vede ke ztrátám a plýtvání. Zabírá prostor, stává se zastaralým a často neprodává nebo musí být prodáván za snížené ceny. Na druhou stranu, jak jsme viděli během pandemie, nedostatek a nečekaná poptávka jsou přelomovou stranou inventární mince, kde vznikají náklady ve formě ztráty potenciálního zisku a poškození značky. Proto je cílem optimalizace zásob nejlepší prognóza poptávky a maximalizace finančního výkonu zásob pro firmu.

Různé typy zásob

Z pohledu spotřebitele se zásoby skládají především z hotových výrobků. Ale pro firmu je zásoba cokoliv, co musí držet na skladě, udržovat a doplňovat. Pokud firma vyrábí polévku, pak „inventarizace“ by mohla být cokoliv ze semen použitých k pěstování rajčat, a to až po palivo ve firmě dodávkové vozíky, které ji vezmou do obchodu s potravinami. Pohled na vedení zásob tímto ucelenějším způsobem dává větší ohodnocení její složitosti. 

 

Existují čtyři základní druhy zásob:

  1. Suroviny: Veškeré zásoby, které nakonec končí v hotovém výrobku.
  2. Rozpracovanost: Jak název naznačuje, jedná se o veškerou zásobu, která se právě připravuje a balí. Jedná se o drahou a riskantní etapu, takže je možné použít řešení pro optimalizaci zásob, která pomohou najít co nejnákladnější a časově nejúčinnější procesy.
  3. Hotové zboží: Nejčastěji vnímaný význam zásob ve stavu připravenosti k prodeji.
  4. Údržba, opravy a pomocný a provozní materiál (MRO): Veškeré zásoby potřebné při výrobě, výrobě a dodávce artiklů. Optimalizace zásob se používá pro nejlepší vyrovnání přebytku a nedostatečného krytí těchto položek, které nejsou spotřebitelem.

Výzvy tradiční optimalizace zásob

Vzhledem k tomu, že existují dodavatelské řetězce a sklady, je jednou z největších výzev pro dosažení optimalizace zásob vyrovnávání mezi „jen dost“ a „ne příliš velkým“. Prognóza poptávky je tradičně postupem zaostalým. I když jsou odborníci na optimalizaci zásob a prognózu poptávky velmi kvalifikovaní, existuje jen tolik, že lidské analýzy a předpovědi mohou dosáhnout. Lineární dodavatelské řetězce, které jsou poháněny staršími systémy, proto budou vždy zranitelné, bez ohledu na to, kolik odborných znalostí se uplatní. Mezi nejčastější problémy patří:

  • Starší systémy, které nemohou shromažďovat ani spravovat data velkého objemu: Manuální a nepropojené technologie nemohou zvládat objemy nesourodých a nestrukturovaných dat. Právě z těchto dat – prostřednictvím inteligentních technologií, jako je umělá inteligence, strojové učení a pokročilé analýzy – je dosaženo některé z největších přesností od predikce rizika až po prognózu poptávky.
  • Rychle se měnící požadavky zákazníků: Každý rok roste poptávka spotřebitelů po rychlých dodávkách a produktech na míru. Také životní cykly výrobků jsou kratší než kdy jindy. Pro firmy je nákladné, aby své logistické sítě a sítě dodavatelských řetězců splnily tyto požadavky, takže se od optimalizace zásob požaduje větší přesnost.  
  • Zvýšená konkurence: Důsledkem průmyslu 4.0 a inteligentních technologií propojených dodavatelských řetězců je to, že podniky mohou zakládat a růst rychleji než kdykoli předtím – to vše je řízeno z centrálního uzlu. To vedlo k nebývalé úrovni hospodářské soutěže a výběru pro spotřebitele. Stále častěji se hledají řešení optimalizace zásob, která by pomohla zajistit konkurenční výhodu.
  • Počasí a přírodní katastrofy: Každý rok jsme svědky více debilitačních bouří a ničivých požárů. Samozřejmě neexistuje způsob, jak přesně předvídat takové události, ale s využitím pokročilých analytických nástrojů a cloudových řešení si manažeři zásob mohou dát šanci bojovat ve výsledných obdobích ochabující poptávky.

Navazující na procesy prognózy základní optimalizace zásob

Od byznysu po byznys existuje široká škála výzev k optimalizaci zásob. U některých sezónních nebo B2B produktů může být proces poměrně jednoduchý, zatímco například velcí maloobchodníci mohou mít stovky nebo tisíce artiklů a vysoce merkuriální trh a zákaznickou základnu. 

 

Základní postupy, na nichž je založena optimalizace zásob, se po desetiletí – dokonce staletí – nezměnily. Ale co se změnilo, jsou softwarová řešení, která tyto procesy rozšiřují, a specialisté, kteří je provádějí. Ale i ty nejsofistikovanější digitální systémy jsou stále založeny na mnoha známých a tradičních protokolech a vzorcích pro optimalizaci inventáře:

  • Analýza ABC: Zjišťování nejoblíbenějších a nejméně oblíbených produktů a také těch, které jsou nejvíce a nejméně ziskové. Toho bylo tradičně dosaženo analýzou dat z minulých prodejů. Díky pokročilým analytickým nástrojům a inteligentním technologiím je nyní možné lépe předvídat trendy a předvídat rostoucí a klesající potřeby zásob dříve, než k nim dojde.
  • Prognóza poptávky: Prediktivní analýza pomáhá předvídat poptávku zákazníků. Používá se také k předvídání trendů nebo rizik. Opět tam, kde se tradičně jednalo o proces zpětné smyčky, nyní software pro řízení zásob umožňuje manažerům dodavatelských řetězců minimalizovat riziko nedostatku a plýtvání a přesněji předpovídat poptávku. 
  • Plánování potřeb materiálu (MRP): Systém, který zpracovává plánování, rozvrhování a řízení zásob pro výrobu. Staré systémy MRP jsou stále častěji nahrazovány integrovanými systémy podnikového plánování a systémy MRP řízené potřebou (DDMRP), které poskytují větší přesnost a odolnost. 
  • Vzorec objednací hladiny: Odráží minimální množství zásoby, než budete muset znovu objednat. Tradičně se jedná o komplikovaný proces, protože se liší od výrobku k produktu – a to i v rámci velmi podobných produktů. Například bílé ponožky a černé ponožky mohou mít klidně jiný objednací bod. Technologie optimalizace zásob dokáží udržet i ty nejsložitější vícelokační úrovně zásob přesné a viditelné – všude a v reálném čase.
  • Trvalé vedení zásob: To je důležité zejména pro rychloobrátkové spotřební zboží (FMCG), kde se produkty pohybují rychlostí blesku. Díky inteligentním technologiím lze procesy kontinuálního vedení zásob plně automatizovat napříč všemi kontaktními body nákupu ve všech kanálech. Strojové učení může těmto nástrojům pomoci získat chytřejší a přesnější informace, dokonce i sledovat novinky, trendy a meteorologické výkazy a poskytovat tak aktuální přehledy a výkaznictví stavu zásob. 
  • Pojistná zásoba a rezervy zásob: Jedná se o proces zajištění realistických rezerv zásob v případě neočekávaných. Od začátku dodavatelských řetězců je to zásadní výzva, protože nedostatek a plýtvání vede ke ztrátě příjmů. Moderní softwarová řešení dodavatelského řetězce přinášejí do procesu vedení zásob rychlost, konektivitu a pokročilé funkce analýzy dat. To umožňuje podnikům optimalizovat své rezervy s působivou přesností.

Systémy optimalizace zásob: Výhody a výsledky

Z historického hlediska by bylo možné přínosy i malých vylepšení strategické optimalizace zásob realizovat ve snížených nákladech a lepších ziskových maržích. Díky aplikaci integrovaných podnikových procesů a softwaru pro řízení zásob se tyto výhody stávají robustnějšími a měřitelnějšími – a postupně se zlepšují až s tím, jak se software učí a přizpůsobuje. 

  • Větší přehlednost v rámci celého podniku: Rozšířená transparentnost umožněná softwarem pro optimalizaci zásob sahá od prodeje, marketingu a účetnictví až po dodavatele surovin a dokonce i globální partnery, majetek a výdaje. Konektivita cloudu umožňuje všem týmům zapojeným do dodavatelského řetězce spolupracovat v reálném čase.
  • Zlepšené prognózy poptávky a prediktivní schopnosti: Inteligentní technologie mohou zpracovávat komplexní data ze zdrojů uvnitř i vně podniku – a dodávat přesné prognózy a přehledy. Když jsou technologie dodavatelského řetězce poháněny umělou inteligencí a strojovým učením, jsou prediktivní analýzy a prognózy poptávky přesnější a přehlednější.
  • Důmyslnější výsledky optimalizace: Díky inteligentním systémům, které dokáží analyzovat složité a rozmanité datové sady, mohou manažeři zásob vidět nejen, které produkty jsou nejvýnosnější, ale například věci, za které jsou nejlepší lokality, za které SKU a které kombinace produktů se nejlépe prodávají v různých obdobích roku.
  • Škálovatelnost: Společnosti musí rychle růst z mnoha důvodů, včetně úspěchu a obecného růstu, neočekávaných událostí nebo sezónnosti. Inteligentní software a moderní databáze jsou nekonečně škálovatelné a dokáží zrychlit a optimalizovat operace v globálním měřítku.

Překročit s optimalizací inventury pro více echelonů (MEIO)

Komplexní (zejména globální) dodavatelské řetězce těží z řešení MEIO, která staví na základech tradiční optimalizace zásob, ale využívají moderní technologie dodavatelského řetězce a cloudu k získání centralizovanějšího obrazu globálního provozu v reálném čase. Efektivní řešení MEIO doporučuje optimální úrovně zásob na každém odkazu – neboli echelonu – v dodavatelském řetězci souběžnou optimalizací bilance zásob napříč více lokacemi.

 

Pomocí přístupu MEIO mohou výrobci analyzovat prognózy potřeb s komplexním pohledem na dodavatelský řetězec. A jako podniky s Amazon Effectem jim řešení MEIO pomáhají vyrovnat se s dnešními geograficky více distribuovanými, menšími zásobami.

Začněte používat osvědčené postupy pro plánování zásob

Moderní technologie a inteligentní řešení mohou přinést obrovské výhody všem oblastem řízení dodavatelského řetězce, ale v konečném důsledku jsou to postupy a lidé, kteří řídí podnik. Konektivita cloudu vám pomáhá propojit se s vašimi týmy a partnery v dodavatelském řetězci po celém světě a zajistit tak tuto viditelnost sdílením a odměnou za řádné postupy a efektivními strategiemi plánování zásob.

  1. Použití robustních technik prognózy potřeb.
    Prognóza poptávky je klíčovým faktorem při informování o tom, jak podniky strategizují řízení zásob a další procesy, jako je nákup zdrojů, vstupní logistika, výroba, finanční plánování a posouzení rizik.
  2. Zajistěte, aby byl rozpočet zásob prioritou 1. čtvrtletí.
    Každý podnik má cykly a posuny v průběhu roku. Plánovači dodavatelského řetězce mohou sestavením rozpočtu zásob každé čtvrtletí nastavit realističtější a realizovatelné cíle a ukazatele.
  3. Implementace standardních systémů kontroly zásob.
    Systémy kontroly lze přizpůsobit pro různé typy zásob a pomoci zvýšit efektivitu a zjednodušit pracovní postupy. Není neobvyklé, že složité organizace používají v rámci svého podnikání různé systémy. Hlavním bodem je důslednost a zavedení plánu. Existují dva hlavní typy systémů kontroly zásob:
    • Systém průběžné kontroly: V tomto modelu jsou v každém cyklu objednána stejná množství položek a vedoucí zásob musí průběžně monitorovat úroveň zásob a doplňovat zásoby, kdykoli množství artiklu klesne pod stanovenou úroveň. 
    • Pravidelná kontrola: V tomto modelu manažeři zásob objednávají produkty současně v rámci každého obchodního cyklu. Na konci cyklu se objedná potřebná zásoba na základě úrovně kvality v daném okamžiku. Tento systém nepoužívá pevné úrovně přeuspořádání a je efektivnější pro pomaleji se pohybující produkty.
  4. Poslechněte si své zákazníky.
    Mnoho podniků naslouchá pouze nejsympatičtějším kolům a nakonec se rozhoduje na základě nejhlasitější zpětné vazby. Nejlepší softwarová řešení pro řízení zásob budou schopna pravidelně shromažďovat a analyzovat data od všech vašich zákazníků a kupujících a nabízet přehledy a doporučení – v reálném čase – o tomto vstupu. To napomáhá úsilí o optimalizaci zásob tím, že zajišťuje, aby rozhodnutí o vedení zásob byla informovaná a založená na datech.
  5. Použít principy just-in-time (JIT) a on-demand.
    Krátkodobé životní cykly produktů a rostoucí poptávka spotřebitelů po rychlosti a personalizaci znamenají, že optimalizace zásob musí být rychlá a flexibilní. Technologie jako 3D tisk a robotická automatizace umožňují podnikům nést virtuální inventáře. Výroba a logistika v dodavatelském řetězci stále více využívají sítě poskytovatelů a dodavatelů na vyžádání. Díky inteligentnímu softwaru mohou manažeři zásob činit rozhodnutí o optimalizaci zásob v reálném čase s jistotou, že data je zálohují.

Další kroky k lepšímu plánování a optimalizaci zásob

Stejně jako u každé podnikové transformace je důležité navázat dobrou komunikaci napříč optimalizací zásob a týmem dodavatelského řetězce. Začněte odbouráváním sil, rozvojem silných strategií řízení změn a komunikace a rozhovory s vedoucími vašeho týmu. V rámci vaší pracovní síly je zlatý důl informací o aktuálních rizicích a příležitostech, které lze využít k vytvoření aktivních strategií plánování a optimalizace zásob. Dodavatelé softwaru vám také mohou pomoci s vypracováním itineráře, který vám umožní pokročit v optimalizaci inventáře.

Prozkoumat řešení
pro optimalizaci zásob

Dosáhněte svých cílů optimalizace zásob pomocí SAP Integrated Business Planning.

Newsletter SAP Insights

Přihlásit se k odběru dnes

Získejte důležité informace přihlášením k odběru našeho newsletteru.

Další čtení

Zpět na začátek