Készletoptimalizálás definíciója

A készletoptimalizálás az a gyakorlat, hogy megfelelő készlettel rendelkezik a szükségletének kielégítéséhez, és pufferel a váratlan zavarokkal szemben, miközben elkerüli a pazarló többletet. A készletoptimalizálás legjobb esetben agilis gyakorlat, amely nemcsak gyorsan reagál a kockázatokra és lehetőségekre, hanem képes előrejelezni és felkészülni rá.

A készletoptimalizálás fontosabb, mint valaha

A készletoptimalizálás továbbra is az ellátásilánc-menedzsment egyik legnagyobb kihívást jelentő aspektusa, amely számtalan külső erőnek van kitéve – a társadalmi trendektől és a gazdasági változásoktól az időjárási eseményekig, a geopolitikai dinamikáig és a versenynyomásig. Az elmúlt években kiderült, hogy ezek az ellátási lánc zavarai milyen gyorsan fejleszthetik a hagyományos tervezési megközelítéseket, hangsúlyozva az agilisabb, adatvezérelt és rugalmasabb készletezési stratégiák szükségességét.

Emellett az ugyanaznapi és másnapi szállítási elvárások növekedése alapvetően megváltoztatta a vállalatok készletgazdálkodását. Ahelyett, hogy néhány központosított raktárra hagyatkoznának, a vállalkozások olyan többhelyű elosztóhálózatokat működtetnek, amelyek nagyobb sebességet, pontosságot és valós idejű láthatóságot igényelnek. A fokozott online versennyel és a változó ügyfélhűségekkel a szervezeteknek a szolgáltatási szinteket szorosabb árréssel és nagyobb bizonytalansággal kell egyensúlyba hozniuk.

A modern készletvezetési megközelítéseket alkalmazó vállalatok – a mesterséges intelligencia által vezérelt előrejelzés, forgatókönyv-tervezés és intelligens automatizálás használatával, hogy közelebb kerüljenek a készlethez – csökkenthetik a szállítási költségeket, védhetik a szolgáltatási szinteket, és gyorsan reagálhatnak a piaci volatilitásra.

A készletvezetés és a készletoptimalizálás közötti különbség

A készletvezetés és a készletoptimalizálás egyaránt része a készletellenőrzés széles körű gyakorlatának és kategóriájának.

A készletvezetés arra a célra vonatkozik, hogy minden készletműveletnél magas termelékenységi és hatékonysági célokat határozzanak meg. A modern üzleti és logisztikailánc-tervezési technológiák úgy támogatják ezeket a folyamatokat, hogy nagyobb rálátást biztosítanak az ellátásilánc-menedzsereknek a lánc összes hivatkozására. A Dolgok internete (IoT) és a felhőhöz kapcsolódó eszközök és eszközök automatizálhatók a gyártás nagyobb hatékonysága érdekében. A termelési, raktári és logisztikai folyamatok is nagyobb hatékonyságot érnek el olyan intelligens technológiák alkalmazásával, mint a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás, a robotika és a robotfolyamat-automatizálás.

A készletoptimalizálás a készletvezetés olyan részhalmaza, amely pontosabban a haszonrésre és a veszteség minimalizálására vonatkozik. A többletkészlet vezetése veszteséget és hulladékot okoz. Helyet vesz igénybe, elavulttá válik, és gyakran nem értékesíti, vagy csökkentett áron kell értékesíteni. Másrészt, ahogy azt a világjárvány idején láthattuk, a hiány és a váratlan kereslet a készletérme flip oldala, ahol a költségek a potenciális nyereség elvesztése és a márka károsodása formájában jelentkeznek. Ezért a készletoptimalizálás célja a legjobb kereslet előrejelzése és a készlet pénzügyi teljesítményének maximalizálása a vállalat számára.

A leltár különböző típusai

Fogyasztói szempontból a leltár elsősorban késztermékekből áll. De egy vállalkozás számára a készlet bármi, amit készleten kell tartaniuk, karban kell tartaniuk és utánpótlaniuk kell. Ha egy cég levest készít, akkor a „leltár” bármi lehet a paradicsom termesztéséhez használt magvakból, egészen a vállalat üzemanyagáig, amely teherautókat szállít, amelyek elviszik az élelmiszerboltba. Ha a készletgazdálkodást így holisztikusabban vizsgáljuk, az nagyobb mértékben értékeli annak összetettségét.

Négy alapvető készletfajta létezik:

1. Nyersanyagok: az összes készlet, amely végül a késztermékbe kerül.
2. Befejezetlen termelés (BnT): Mint a neve is jelzi, ez az összes jelenleg előkészítés és csomagolás alatt álló készlet. Ez egy drága és kockázatos szakasz, így a készletoptimalizálási megoldások alkalmazhatók a legköltségesebb és legidőhatékonyabb folyamatok megtalálásához.
3. Késztermékek: A leggyakrabban észlelt jelentése annak, hogy mi a készlet, a csomagolt, értékesítésre kész állapotban.
4. Karbantartás, javítás és üzemeltetési kellékek (MRO): a cikkek gyártásához, gyártásához és szállításához szükséges összes készlet. A készletoptimalizálás a nem fogyasztói cikkek legjobb egyenlegtöbbletére és hiányára vonatkozik.

A hagyományos készletoptimalizálás kihívásai

Mivel voltak ellátási láncok és raktárak, a készletoptimalizálás egyik legnagyobb kihívása az „éppen elég” és a „nem túl sok” közötti egyensúly megteremtése volt. A kereslet-előrejelzés hagyományosan visszapillantó gyakorlat. Bár a készletoptimalizálás és a kereslet-előrejelzés szakértői nagyon képzettek, csak annyi van, hogy az emberi elemzés és előrejelzés megvalósulhat. Ezért a hagyományos rendszerek által működtetett lineáris ellátási láncok mindig kiszolgáltatottak lesznek, függetlenül attól, hogy mennyi szakértelmet alkalmaznak. A leggyakoribb kihívások közé tartoznak a következők:

• Örökölt rendszerek, amelyek nem képesek nagy adathalmazok gyűjtésére és kezelésére: A kézi és nem összekapcsolt technológiák nem tudják kezelni az eltérő és strukturálatlan adatok mennyiségét. Ezekből az adatokból – az intelligens technológiák, például a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a fejlett analitika alkalmazásán keresztül – a legnagyobb pontosság érhető el a kockázatragadozástól a szükséglet-előrejelzésig.
• Gyorsan változó vevői igények: Minden évben nő a fogyasztói kereslet a gyors szállítás és a testreszabott termékek iránt. A termékéletciklusok is rövidebbek, mint valaha. A vállalatok számára drága a logisztikai és ellátásilánc-hálózatok megerősítése, hogy megfeleljenek ezeknek az igényeknek, így nagyobb pontosságot kérnek a készletoptimalizálástól.
• Fokozott verseny: Az Ipar 4.0 és az intelligens, összekapcsolt ellátásilánc-technológiák egyik következménye, hogy a vállalkozások minden eddiginél gyorsabban tudnak felállni és növekedni – mindezt egy központi központból irányítva. Ez a verseny és a fogyasztói választék példátlan szintjéhez vezetett. A készletoptimalizálási megoldásokat egyre inkább keresik, hogy versenyelőnyhöz jussanak.
• Időjárás események és természeti katasztrófák: Minden évben több pusztító vihart és pusztító vadtüzet látunk. Nyilvánvalóan nincs mód az ilyen események pontos előrejelzésére, de a fejlett analitika és a felhőhöz kapcsolódó megoldások használatával a készletvezetők harci esélyt adhatnak maguknak az ebből következő hullámzó kereslet időszakaiban.

Készletoptimalizálási előrejelzési folyamatok

A készletoptimalizálási kihívások széles skálája létezik az üzlettől az üzletig. Bizonyos szezonális vagy B2B termékek esetében a folyamat meglehetősen egyszerű lehet, míg a nagy kiskereskedőknek például több száz vagy több ezer SKU és egy rendkívül merkuriális piac és ügyfélkör lehet.

A készletoptimalizálást alátámasztó alapvető gyakorlatok évtizedek, sőt évszázadok óta nem változtak. De mi változott, azok a szoftvermegoldások, amelyek fokozzák ezeket a folyamatokat, és a szakemberek, akik végrehajtják őket. De még a legkifinomultabb digitális rendszerek is számos ismert és hagyományos készletoptimalizálási protokollban és képletben gyökereznek:

• Az ABC-elemzés lehetővé teszi a legnépszerűbb és a legkevésbé jövedelmező termékek, valamint a legjövedelmezőbb termékek azonosítását. Ez hagyományosan a múltbeli értékesítési adatok elemzésével valósult meg. A fejlett analitikákkal és intelligens technológiákkal azonban mostantól jobban előrejelezhetők a trendek, és előre jelezhetők a növekvő és csökkenő készletszükségletek, mielőtt azok megtörténnének.
• A szükséglet-előrejelzés prediktív elemzésekkel segít előre jelezni a vevői szükségletet. A trendek és kockázatok előrejelzésére is szolgál. Ismét, ahol ez hagyományosan hátralékosabb folyamat volt, a készletvezetési szoftver mostantól lehetővé teszi az ellátásilánc-menedzserek számára, hogy minimalizálják a hiányok és a hulladék kockázatát, és pontosabban előrejelzsék a keresletet.
• Az anyagszükséglet-tervezés olyan rendszer, amely a gyártás tervezését, ütemezését és készletvezérlését kezeli. A régi MRP-rendszereket egyre inkább integrált üzleti tervezési rendszerek és szükségletvezérelt MRP (DDMRP) rendszerek váltják fel, amelyek nagyobb pontosságot és ellenálló képességet biztosítanak.
• A jelzőkészlet képlete az újrarendezés előtt a minimális készletmennyiséget tükrözi. Ez hagyományosan bonyolult folyamat, mert termékenként különbözik – még a nagyon hasonló termékeken belül is. Például a fehér zokni és a fekete zokni is lehet egy másik átrendezési pont. A készletoptimalizálási technológiák még a legösszetettebb többhelyszínes készletszinteket is pontosak és láthatóvá tehetik – mindenhol és valós időben.
• A folyamatos készletvezetés különösen fontos a gyorsan mozgó fogyasztási cikkek (FMCG) esetében, ahol a termékek villámgyorsan mozognak. Az intelligens technológiákkal a folyamatos készletvezetési folyamatok teljes mértékben automatizálhatók a többcsatornás beszerzési érintkezési pontokon keresztül. A gépi tanulás pedig segíthet ezeknek az eszközöknek az intelligensebbé és pontosabbá tételében az idő múlásával, még a hírek, trendek és időjárási jelentések megtekintését is lehetővé téve az élő elemzések és a készletstátus-jelentések készítése érdekében.
• A biztonsági készlet és a készletpufferek biztosítják, hogy nem várt esetben reális készletpufferek álljanak rendelkezésre. Az ellátási láncok kezdete óta ez alapvető kihívást jelent, mivel a hiány és a pazarlás egyaránt bevételkieséshez vezet. A modern logisztikailánc-szoftvermegoldások gyorsaságot, kapcsolatot és fejlett adatelemzési funkciókat hoznak a készletvezetési folyamatba. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy lenyűgöző pontossággal optimalizálják pufferárrésüket.

Készletoptimalizáló rendszerek: Előnyök és eredmények

Történelmileg a stratégiai készletoptimalizálás kisebb fejlesztéseinek előnyei alacsonyabb költségekkel és jobb haszonkulccsal valósíthatók meg. Az integrált üzleti folyamatok és készletvezetési szoftverek alkalmazásával ezek az előnyök robusztusabbá és mérhetőbbé válnak – és csak idővel javulnak, ahogy a szoftver tanul és alkalmazkodik.

• Nagyobb üzleti átláthatóság: A készletoptimalizáló szoftver által biztosított fokozott átláthatóság kiterjed az értékesítéstől, a marketingtől és a könyveléstől a nyersanyag-szállítókra, sőt a globális partnerekre, eszközökre és kiadásokra is. A felhőalapú kapcsolat lehetővé teszi a logisztikai láncban részt vevő összes csapat számára, hogy valós időben működjenek együtt.
• Jobb kereslet-előrejelzés és prediktív képességek: Az intelligens technológiák feldolgozhatnak összetett adatokat az üzleten belüli és kívüli forrásokból – és pontos előrejelzéseket és elemzéseket biztosítanak. Amikor a logisztikailánc-technológiák mesterséges intelligenciával és gépi tanulással működnek, a prediktív analitika és a kereslet-előrejelzés pontosabbá és átláthatóbbá válik.
• Kifinomultabb optimalizálási eredmények: Az összetett és változatos adathalmazokat elemezni képes intelligens rendszerekkel a készletvezetők nemcsak azt láthatják, hogy mely termékek a legjövedelmezőbbek, hanem az is, hogy mely helyszínek a legmegfelelőbbek az SKU és mely termékkombinációk értékesítenek legjobban az év különböző időszakaiban.
• Skálázhatóság: A vállalatoknak gyorsan kell növekedniük számos okból, beleértve a sikert és az általános növekedést, a váratlan eseményeket vagy a szezonalitást. Az intelligens szoftverek és a modern adatbázisok végtelenül skálázhatók, és globális szinten felgyorsíthatják és optimalizálhatják a működést.

Tovább és feljebb lépés a multi-echelon készletoptimalizálással (MEIO)

Az összetett (különösen globális) ellátási láncok profitálnak a MEIO megoldásokból, amelyek a hagyományos készletoptimalizálás alapjaira épülnek, de modern ellátási lánc és felhőalapú technológiák használatával központosított, valós idejű képet kapnak a globális műveletekről. Egy hatékony MEIO megoldás az optimális készletszinteket ajánlja az egyes hivatkozásokon – vagy echelonon – a logisztikai láncban azáltal, hogy egyszerre optimalizálja a készletegyensúlyt több helyszínen.

A MEIO megközelítéssel a gyártók elemezhetik a szükséglet-előrejelzéseket a logisztikai lánc átfogó nézetével. A gyors, egyszerű kézbesítés és a kényelmes visszaküldés érdekében a vállalkozások a fogyasztói elvárásoknak megfelelően segítenek megbirkózni a mai földrajzilag jobban elosztott, kisebb készletekkel.

Első lépések a készlettervezés bevált gyakorlatainak használatában

A modern technológiák és az intelligens megoldások hatalmas előnyökkel járhatnak az ellátásilánc-menedzsment minden területén, de végül a gyakorlatok és az emberek vezetik az üzletet. A felhőalapú kapcsolat segítségével a világ minden tájáról kapcsolódhat csapataihoz és logisztikailánc-partnereihez, így ez a láthatóság működhet a megbízható gyakorlatok és hatékony készlettervezési stratégiák megosztásával és jutalmazásával.

1. Használjon robusztus kereslet-előrejelzési technikákat. A szükséglet-előrejelzés kulcsfontosságú tényező annak tájékoztatásában, hogy a vállalatok hogyan stratégiázzák a készletgazdálkodást és más folyamatokat, például az erőforrás-beszerzést, a beszállítói logisztikát, a gyártást, a pénzügyi tervezést és a kockázatértékelést.

2. Tegye készletköltségvetését 1. negyedéves prioritássá. Minden vállalkozás rendelkezik ciklusokkal és eltolódásokkal az év során. A negyedéves készletköltségvetés létrehozásával az ellátásilánc-tervezők realisztikusabb és megvalósíthatóbb célokat és KPI-ket határozhatnak meg.

3. Szabványos készletellenőrző rendszerek implementálása. A rendszerek ellenőrzése testreszabható a különböző leltártípusokhoz, és segíthet a hatékonyság javításában és a munkafolyamatok egyszerűsítésében. Nem ritka, hogy az összetett szervezetek különböző rendszereket használnak üzleti tevékenységükön belül. A lényeg a következetesség és a terv kidolgozása. A készletellenőrző rendszereknek két fő típusa van:

   • Folyamatos ellenőrzési rendszer: Ebben a modellben azonos mennyiségű cikket rendelnek meg minden ciklusban, és a készletvezetőknek folyamatosan figyelniük kell a készletszinteket, és készletfeltöltést kell végezniük, amikor egy cikk mennyisége egy beállított szint alá csökken.
   • Időszakos felülvizsgálat: Ebben a modellben a készletvezetők egyszerre rendelnek termékeket az egyes üzleti ciklusokon belül. A ciklus végén a szükséges készlet megrendelése az adott időpontban érvényes minőségi szintek alapján történik. Ez a rendszer nem használ rögzített utánrendelési szinteket, és hatékonyabb a lassabb mozgású termékek esetében.

4. Hallgassa meg ügyfeleit. Sok vállalkozás csak a legnyomasztóbb kerekeket hallgatja, és végül a leghangosabb visszajelzések alapján hoz döntéseket. A legjobb készletvezetési szoftvermegoldások képesek lesznek rendszeresen összegyűjteni és elemezni az összes ügyfelétől és beszerzőjétől származó adatokat, és valós időben betekintést és ajánlást kínálni erről a bevitelről. Ez segít a készletoptimalizálási erőfeszítésekben azáltal, hogy biztosítja a készletvezetési döntések megalapozottságát és az adatvezérelt használatot.

5. Just-in-time (JIT) és on-demand elvek használata. A gyorsabb és személyre szabottabb termékéletciklusok és a növekvő fogyasztói kereslet azt jelenti, hogy a készletoptimalizálásnak gyorsan és agilisnak kell lennie. Az olyan technológiák, mint a 3D nyomtatás és a robotautomatizálás lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy virtuális készleteket szállítsanak. Az ellátási lánc gyártása és logisztikája egyre inkább az igény szerinti szolgáltatók és beszállítók hálózatait használja. Az intelligens szoftverrel a készletvezetők valós idejű készletoptimalizálási döntéseket hozhatnak, bízva abban, hogy az adatok biztonsági másolatot készítenek róluk.

Következő lépések a jobb készlettervezés és -optimalizálás érdekében

Mint minden üzleti átalakulás esetében, fontos, hogy jó kommunikációt alakítson ki a készletoptimalizálás és az ellátási lánc csapatában. Kezdje a silók lebontásával, erős változáskezelési és kommunikációs stratégiák kidolgozásával, valamint a csapatvezetőkkel való beszélgetéssel. A munkaerőn belül egy aranybánya az aktuális kockázatokról és lehetőségekről, amely felhasználható a végrehajtható készlettervezési és optimalizálási stratégiák kialakításához. A szoftvergyártók abban is segíthetnek, hogy ütemtervet dolgozzon ki a készletoptimalizálási út elindításához.