Optymalizacja zapasów: Minimalizacja ryzyka i odpadów
Optymalizacja zapasów to praktyka dysponowania odpowiednimi zapasami w celu zaspokojenia popytu oraz zabezpieczenie przed nieoczekiwanymi zakłóceniami przy jednoczesnym uniknięciu marnotrawstwa nadwyżek. Optymalizacja zapasów to w najlepszym razie elastyczna praktyka, która nie tylko szybko reaguje na ryzyko i szanse, ale także umożliwia prognozowanie i przygotowanie się do niej.
Optymalizacja zapasów jest ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej
Jak każdy lider biznesowy może Ci powiedzieć, optymalizacja zapasów jest szczególnie trudnym elementem zarządzania łańcuchem dostaw, ponieważ jest narażona na tak wiele czynników, takich jak trendy społeczne, wydarzenia naturalne, polityka, ekonomia i konkurencja (wymienić tylko kilka). Kiedy pandemia nadeszła, była matką wszystkich zakłóceń w globalnym łańcuchu dostaw i rzuciła jasne i niezachwiane światło na zmienność praktyk starego szkolnego łańcucha dostaw.
Ponadto, gdy tolerancje konsumenckie dotyczyły czasu dostawy wynoszącego tydzień lub więcej, firmy mogły dostać się do kilku dużych magazynów. Podczas gdy obecnie Amazon Effect dostrzega, że dostawy tego samego dnia lub następnego dnia stają się rosnącym popytem konsumentów. Miało to ogromny wpływ na optymalizację zapasów, ponieważ oznacza to, że firmy muszą mieć obecnie wiele centrów dystrybucji i wymagać zarządzania zapasami w wielu lokalizacjach. Najważniejsze jest, że zakupy przez internet są na zawsze wysokie, a lojalność konsumentów wobec marki pogarsza się w obliczu zwiększonego wyboru w internecie. Doprowadziło to do bezprecedensowego poziomu konkurencji dla wielu przedsiębiorstw oraz do spadku marży zysku i błędu.
„Łańcuch dostaw jest naprawdę trudny”.
Elon Musk
Różnica między gospodarką zapasami a optymalizacją zapasów
Obie czynności są częścią tych samych operacji łańcucha dostaw związanych z zapasami, ale jeśli chodzi o definiowanie konkretnych praktyk, ogólną kategorią jest „kontrola zapasów”, poniżej której leży zarządzanie zapasami i w ramach której realizowana jest optymalizacja zapasów.
Kontrola zapasów obejmuje wszystkie operacje gospodarki zapasami, w tym optymalizację zapasów.
- Gospodarka zapasami odnosi się do celu, jakim jest ustanowienie wysokich celów w zakresie produktywności i efektywności dla wszystkich operacji dotyczących zapasów. Nowoczesne technologie planowania działalności i łańcucha dostaw wspierają te procesy, zapewniając menedżerom łańcucha dostaw lepszy wgląd we wszystkie ogniwa łańcucha. Internet rzeczy (IoT) oraz urządzenia i zasoby połączone w chmurze mogą być zautomatyzowane w celu zwiększenia wydajności produkcji. Procesy produkcyjne, magazynowe i logistyczne osiągają również większą efektywność dzięki zastosowaniu inteligentnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe, robotyka i zrobotyzowana automatyzacja procesów.
- Optymalizacja zapasów to podzbiór zarządzania zapasami, który odnosi się bardziej szczegółowo do marży zysku i minimalizuje straty. Przeprowadzanie nadwyżek magazynowych powoduje straty i marnotrawstwo. Zajmuje miejsce, staje się przestarzałe i często nie sprzedaje lub musi być sprzedawane po obniżonych cenach. Z drugiej strony, jak widzieliśmy w czasie pandemii, niedobory i niespodziewany popyt to fajna strona monety magazynowej, gdzie koszty powstają w postaci utraty potencjalnego zysku i zniszczenia marki. W związku z tym celem optymalizacji zapasów jest najlepsze prognozowanie popytu i maksymalizacja produkcji finansowej zapasów dla firmy.
Różne rodzaje zapasów
Z punktu widzenia konsumenta zapasy składają się przede wszystkim z produktów gotowych. Jednak dla firm zapasy to wszystko, co muszą zachować w magazynie, utrzymywać i uzupełniać. Jeśli firma robi zupę, to „inwentaryzacja” mogłaby być czymś z nasion wykorzystywanych do uprawy pomidorów, cała droga do paliwa w firmie dostarcza ciężarówki, które zabierają je do sklepu spożywczego. Patrząc na gospodarkę zapasami w sposób bardziej całościowy, można lepiej zrozumieć jej złożoność.
Istnieją cztery podstawowe rodzaje zapasów:
- Surowce: wszystkie zapasy, które ostatecznie trafiają do gotowego produktu.
- Produkcja w toku (PwT): Jak wskazuje nazwa, wszystkie zapasy są obecnie przygotowywane i pakowane. Jest to etap kosztowny i ryzykowny, więc można zastosować rozwiązania do optymalizacji zapasów, aby pomóc w znalezieniu procesów najbardziej efektywnych pod względem kosztów i czasu.
- Produkty gotowe: Najczęściej postrzegane znaczenie zapasów, w stanie gotowym do sprzedaży w opakowaniu.
- Konserwacja, naprawa i materiały operacyjne (MRO): wszystkie wymagane zapasy w produkcji, produkcji i dostawie towarów. Optymalizację zapasów stosuje się w odniesieniu do najlepszej nadwyżki salda i niedoboru tych towarów, które nie są przeznaczone dla odbiorców końcowych.
Wyzwania związane z tradycyjną optymalizacją zapasów
Ponieważ istnieją łańcuchy dostaw i magazyny, jednym z największych wyzwań w zakresie optymalizacji zapasów jest działanie równoważące „tylko wystarczająco” i „za mało”. Prognozowanie popytu jest tradycyjnie praktyką wstecz. Mimo że eksperci ds. optymalizacji zapasów i prognozowania popytu są bardzo wykwalifikowani, istnieje tylko tyle, że można przeprowadzić analizę i prognozę. W związku z tym linearne łańcuchy dostaw zasilane przez poprzednie systemy będą zawsze podatne na zagrożenia, bez względu na to, jak duża jest wiedza fachowa. Do najczęstszych wyzwań należą:
- Poprzednie systemy, które nie są w stanie gromadzić dużych zbiorów danych ani nimi zarządzać: Ręczne i niepołączone technologie nie są w stanie obsługiwać rozproszonych i nieuporządkowanych danych. To z tych danych — dzięki zastosowaniu inteligentnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy zaawansowane analizy — można uzyskać większą dokładność od przewidywania ryzyka po prognozowanie popytu.
- Szybko zmieniające się wymagania klientów: co roku rośnie zapotrzebowanie konsumentów na szybką dostawę i spersonalizowane produkty. Cykle życia produktu są również krótsze niż kiedykolwiek wcześniej. Wdrażanie sieci logistycznych i łańcuchów dostaw w celu sprostania tym wymaganiom jest kosztowne dla firm, dlatego żąda się większej precyzji w kwestii optymalizacji zapasów.
- Zwiększona konkurencja: Wpływ czwartej rewolucji przemysłowej na inteligentne, połączone technologie łańcucha dostaw polega na tym, że przedsiębiorstwa mogą zakładać i rozwijać się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej – wszystkie te technologie są zarządzane z centralnego centrum. Doprowadziło to do bezprecedensowego poziomu konkurencji i możliwości wyboru dla konsumentów. Rozwiązania do optymalizacji zapasów są coraz częściej poszukiwane, aby pomóc w zapewnieniu przewagi konkurencyjnej.
- Zdarzenia pogodowe i klęski żywiołowe: Co roku obserwujemy coraz bardziej niszczące burze i niszczycielskie pożary. Oczywiście nie ma sposobu na dokładne przewidywanie takich zdarzeń, ale dzięki zastosowaniu zaawansowanych analiz i rozwiązań opartych na chmurze osoby zarządzające zapasami mogą dać sobie szansę walki w okresach wahań popytu.
Bazując na podstawowych procesach prognozowania optymalizacji zapasów
Istnieje szeroki wachlarz wyzwań związanych z optymalizacją zapasów — od biznesu po biznes. W przypadku niektórych produktów sezonowych lub B2B proces ten może być dość prosty, podczas gdy na przykład wielcy sprzedawcy detaliczni mogą mieć setki lub tysiące artykułów oraz rynek i bazę klientów.
Podstawowe praktyki, które leżą u podstaw optymalizacji zapasów, nie zmieniły się od dziesięcioleci – nawet od wieków. Jednak to, co się zmieniło, to rozwiązania programowe, które rozszerzają te procesy i specjalistów, którzy je realizują. Jednak nawet najbardziej zaawansowane systemy cyfrowe są nadal zakorzenione w wielu znanych i tradycyjnych protokołach i formułach optymalizacji zapasów:
- Analiza ABC: Identyfikacja najbardziej i najmniej popularnych produktów oraz tych, które są najbardziej i najmniej rentowne. Tradycyjnie odbywa się to poprzez analizę danych sprzedażowych z przeszłości. Jednak dzięki zaawansowanym rozwiązaniom analitycznym i inteligentnym technologiom można teraz lepiej przewidywać trendy i przewidywać rosnące i malejące zapotrzebowanie na zapasy przed ich wystąpieniem.
- Prognozowanie popytu: Analizy predykcyjne pomagają przewidywać zapotrzebowanie klientów. Jest on również wykorzystywany do przewidywania trendów lub ryzyka. Również tam, gdzie tradycyjnie był to proces pętli wstecznej, oprogramowanie do zarządzania zapasami umożliwia teraz menedżerom łańcucha dostaw minimalizację ryzyka niedoborów i marnotrawstwa oraz dokładniejsze prognozowanie popytu.
- Planowanie potrzeb materiałowych (MRP): system, który obsługuje planowanie, harmonogramowanie i kontrolę zapasów dla produkcji. W coraz większym stopniu dotychczasowe systemy MRP są zastępowane zintegrowanymi systemami planowania biznesowego i systemami MRP zorientowanymi na zapotrzebowanie (DDMRP), które zapewniają większą dokładność i odporność.
- Formuła punktu ponownego zamawiania: odzwierciedla minimalną ilość zapasów przed koniecznością ponownego zamawiania. Tradycyjnie był to proces skomplikowany, ponieważ różni się w zależności od produktu – nawet w obrębie bardzo podobnych produktów. Na przykład białe skarpetki i czarne skarpetki mogą mieć inny punkt ponownego uporządkowania. Technologie optymalizacji zapasów zapewniają dokładność i widoczność nawet najbardziej złożonych poziomów zapasów w wielu lokalizacjach — wszędzie i w czasie rzeczywistym.
- Ciągłe zarządzanie zapasami: Jest to szczególnie istotne w przypadku szybko zbywalnych towarów konsumpcyjnych (FMCG), w których produkty przemieszczają się z prędkością błyskawiczną. Dzięki inteligentnym technologiom procesy ciągłego zarządzania zapasami mogą być w pełni zautomatyzowane we wszystkich kanałach zakupów. Uczenie maszynowe może pomóc tym narzędziom uzyskać inteligentniejsze i dokładniejsze informacje z biegiem czasu, a nawet śledzić wiadomości, trendy i raporty pogodowe, aby dostarczać aktualne dane i raporty o stanie zapasów.
- Zapasy bezpieczeństwa i bufory zapasów: Jest to proces gwarantujący istnienie realistycznych buforów zapasów w przypadku nieoczekiwanych zmian. Od początku łańcuchów dostaw było to fundamentalne wyzwanie, ponieważ zarówno niedobory, jak i marnotrawstwo prowadzą do utraty dochodów. Nowoczesne rozwiązania z zakresu łańcucha dostaw zapewniają szybkość, łączność i zaawansowane funkcje analizy danych w procesie zarządzania zapasami. Pozwala to firmom na optymalizację marż buforowych z imponującą dokładnością.
Systemy optymalizacji zapasów: Korzyści i wyniki
W przeszłości korzyści płynące z nawet niewielkiej poprawy strategicznej optymalizacji zapasów można było osiągnąć w postaci niższych kosztów i lepszych marży zysku. Dzięki zastosowaniu zintegrowanych procesów biznesowych i oprogramowania do zarządzania zapasami korzyści te stają się bardziej niezawodne i wymierne — i poprawiają się z czasem, gdy oprogramowanie się uczy i dostosowuje.
- Większa przejrzystość w całej firmie: zwiększona przejrzystość dzięki oprogramowaniu do optymalizacji zapasów obejmuje dostawców surowców, a nawet globalnych partnerów, aktywa i wydatki, począwszy od sprzedaży, marketingu i księgowości. Łączność w chmurze umożliwia współpracę wszystkim zespołom zaangażowanym w łańcuch dostaw w czasie rzeczywistym.
- Lepsze prognozowanie popytu i możliwości predykcyjne: inteligentne technologie mogą przetwarzać złożone dane ze źródeł w ramach firmy i poza nią oraz dostarczać dokładne prognozy i analizy. Gdy technologie łańcucha dostaw oparte są na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, analizy predykcyjne i prognozowanie popytu stają się bardziej dokładne i wnikliwe.
- Bardziej wyrafinowane wyniki optymalizacji: dzięki inteligentnym systemom, które mogą analizować złożone i zróżnicowane zbiory danych, osoby zarządzające zapasami mogą nie tylko dostrzec, które produkty są najbardziej zyskowne, ale również takie, które lokalizacje są najlepsze dla których SKU i które kombinacje produktów sprzedają się najlepiej w różnych porach roku.
- Skalowalność: firmy muszą szybko się skalować z wielu powodów, takich jak sukces i ogólny wzrost, nieoczekiwane zdarzenia lub sezonowość. Inteligentne oprogramowanie i nowoczesne bazy danych są nieskończenie skalowalne i mogą przyspieszać i optymalizować operacje w skali globalnej.
Wychodzenie dalej i poza nią dzięki wielopoziomowej optymalizacji zapasów (MEIO)
Złożone (szczególnie globalne) łańcuchy dostaw korzystają z rozwiązań MEIO, które bazują na podstawach tradycyjnej optymalizacji zapasów, ale wykorzystują nowoczesne technologie łańcucha dostaw i chmury, aby uzyskać bardziej scentralizowany obraz globalnych operacji w czasie rzeczywistym. Skuteczne rozwiązanie MEIO rekomenduje optymalne poziomy zapasów dla każdego ogniwa – lub echa – w łańcuchu dostaw, poprzez jednoczesną optymalizację salda zapasów w wielu lokalizacjach.
Dzięki podejściu MEIO producenci mogą analizować prognozy popytu z kompleksowym wglądem łańcucha dostaw. W miarę jak firmy grają z Amazon Effect, rozwiązania MEIO pomagają im radzić sobie z dzisiejszymi, bardziej geograficznymi, mniejszymi zapasami.
Zacznij korzystać z najlepszych praktyk w zakresie planowania zapasów
Nowoczesne technologie i inteligentne rozwiązania mogą przynieść ogromne korzyści każdemu obszarowi zarządzania łańcuchem dostaw, ale ostatecznie to właśnie praktyki i ludzie prowadzą przedsiębiorstwo. Łączność w chmurze ułatwia nawiązywanie kontaktów z zespołami i partnerami łańcucha dostaw na całym świecie, zapewniając tym samym przejrzystość, udostępniając i nagradzając rzetelne praktyki oraz efektywne strategie planowania zapasów.
- Stosowanie solidnych technik prognozowania popytu.
Prognozowanie popytu jest kluczowym czynnikiem informującym o tym, w jaki sposób firmy opracowują strategie w zakresie zarządzania zapasami i innych procesów, takich jak zaopatrzenie w zasoby, dostawy, produkcja, planowanie finansowe i ocena ryzyka. - Uczyń swój budżet zapasów priorytetem Q1.
Każdy biznes ma cykle i zmiany przez cały rok. Ustalając budżet zapasów na kwartał po kwartale, osoby planujące łańcuch dostaw mogą wyznaczać bardziej realistyczne i możliwe do zrealizowania cele i KPI. - Wdrożenie standardowych systemów przeglądu zapasów.
Systemy przeglądu można dostosować do różnych rodzajów zapasów i pomóc w zwiększeniu wydajności i usprawnieniu procesów workflow. Złożone organizacje często używają różnych systemów w swojej działalności. Głównym celem jest zapewnienie spójności i wdrożenie planu. Istnieją dwa główne typy systemów przeglądu zapasów:- System ciągłego przeglądu: W tym modelu te same ilości towarów są zamawiane w każdym cyklu, a osoby odpowiedzialne za planowanie potrzeb materiałowych muszą stale monitorować poziomy zapasów i uzupełniać zapasy zawsze, gdy ilość towaru spada poniżej ustawionego poziomu.
- Przegląd okresowy: W tym modelu osoby odpowiedzialne za planowanie potrzeb materiałowych zamawiają produkty jednocześnie w ramach każdego cyklu biznesowego. Na koniec cyklu zamawiane są niezbędne zapasy w oparciu o poziomy jakości w danym momencie. Ten system nie korzysta ze stałych poziomów ponownego zamawiania i jest bardziej wydajny w przypadku produktów wolniej zbywalnych.
- Słuchaj klientów.
Wiele firm słucha tylko najcichszych kół i ostatecznie podejmuje decyzje w oparciu o najgłośniejsze informacje zwrotne. Najlepsze rozwiązania do zarządzania zapasami będą mogły regularnie gromadzić i analizować dane od wszystkich klientów i nabywców oraz oferować wgląd w dane i rekomendacje dotyczące tych danych w czasie rzeczywistym. Ułatwia to optymalizację zapasów, zapewniając, że decyzje dotyczące zarządzania zapasami są informowane i oparte na danych. - Użyj zasad dokładnie na czas (JIT) i na żądanie.
Krótsze niż kiedykolwiek cykle życia produktu oraz rosnące zapotrzebowanie konsumentów na szybkość i personalizację oznaczają, że optymalizacja zapasów musi być szybka i elastyczna. Technologie takie jak drukowanie 3D i zrobotyzowana automatyzacja pozwalają firmom na przenoszenie wirtualnych zapasów. Produkcja i logistyka łańcucha dostaw coraz częściej korzystają z sieci dostawców i dostawców na żądanie. Dzięki inteligentnemu oprogramowaniu osoby odpowiedzialne za planowanie potrzeb materiałowych mogą podejmować decyzje dotyczące optymalizacji zapasów w czasie rzeczywistym, mając pewność, że dane stanowią ich kopię zapasową.
Kolejne kroki w kierunku lepszego planowania i optymalizacji zapasów
Podobnie jak w przypadku każdej transformacji biznesowej, ważne jest zapewnienie odpowiedniej komunikacji w ramach zespołu ds. optymalizacji zapasów i łańcucha dostaw. Zacznij od likwidacji silosów, opracowania solidnych strategii zarządzania zmianami i komunikacji oraz rozmowy z liderami zespołu. Pracownicy to złoty zbiór informacji o bieżącym ryzyku i szansach, które można wykorzystać do opracowania przydatnych strategii planowania zapasów i optymalizacji. Dostawcy oprogramowania mogą również pomóc w opracowaniu mapy wdrożenia umożliwiającej realizację procesu optymalizacji zapasów.
Poznaj rozwiązania
do optymalizacji zapasów
Osiągnij cele dotyczące optymalizacji zapasów dzięki SAP Integrated Business Planning.
Biuletyn SAP Insights
Zasubskrybuj już dziś
Zasubskrybuj newsletter i zyskaj dostęp do najważniejszych analiz.