Definicja optymalizacji zapasów

Optymalizacja zapasów to praktyka posiadania odpowiednich zapasów w celu zaspokojenia popytu i zabezpieczenia przed nieoczekiwanymi zakłóceniami, przy jednoczesnym uniknięciu marnotrawstwa nadwyżki. Optymalizacja zapasów to w najlepszym razie zwinna praktyka, która nie tylko szybko reaguje na ryzyko i szanse, ale także ma zdolność przewidywania i przygotowywania się do niej.

Optymalizacja zapasów ma większe znaczenie niż kiedykolwiek wcześniej

Optymalizacja zapasów pozostaje jednym z najtrudniejszych aspektów zarządzania łańcuchem dostaw, podatnym na niezliczone siły zewnętrzne – od trendów społecznych i zmian ekonomicznych po wydarzenia pogodowe, dynamikę geopolityczną i presję konkurencyjną. W ostatnich latach ujawniono, jak szybko zakłócenia w łańcuchu dostaw mogą rozwinąć tradycyjne podejścia do planowania, podkreślając potrzebę bardziej elastycznych, opartych na danych i odpornych strategii dotyczących zapasów.

Ponadto wzrost oczekiwań w zakresie dostaw tego samego i następnego dnia zasadniczo zmienił sposób zarządzania zapasami przez firmy. Zamiast polegać na kilku scentralizowanych magazynach, firmy obsługują obecnie wielolokalizacyjne sieci dystrybucyjne, które wymagają większej szybkości, dokładności i widoczności w czasie rzeczywistym. Dzięki zwiększonej konkurencji online i zmieniającej się lojalności klientów organizacje muszą zrównoważyć poziomy usług z mniejszymi marżami i większą niepewnością.

Firmy, które stosują nowoczesne podejścia do zarządzania zapasami — wykorzystując prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji, planowanie scenariuszy i inteligentną automatyzację do pozycjonowania zapasów bliżej klientów — mogą obniżyć koszty utrzymania, chronić poziomy usług i szybko reagować na zmienność rynku.

Różnica między gospodarką zapasami a optymalizacją zapasów

Gospodarka zapasami i optymalizacja zapasów są zarówno częścią szerokiej praktyki, jak i kategorii kontroli zapasów.

Zarządzanie zapasami odnosi się do celu, jakim jest ustalenie celów dotyczących wysokiej produktywności i wydajności dla wszystkich operacji magazynowych. Nowoczesne technologie planowania biznesu i łańcucha dostaw wspierają te procesy, zapewniając menedżerom łańcucha dostaw większą widoczność we wszystkich ogniwach 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 wydajność 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 w szczególności do marż zysku i minimalizacji strat. Przeniesienie nadwyżki zapasów powoduje straty i odpady. Zajmuje miejsce, staje się przestarzały i często nie sprzedaje się lub musi być sprzedawany po obniżonych cenach. Z drugiej strony, jak widzieliśmy w czasie pandemii, niedobory i nieoczekiwany popyt to przerzut monety inwentarzowej, gdzie koszty przychodzą w postaci utraty potencjalnego zysku i szkody dla marki. Dlatego celem optymalizacji zapasów jest optymalne prognozowanie popytu i maksymalizacja wyników finansowych zapasów dla firmy.

Różne rodzaje zapasów

Z punktu widzenia konsumenta inwentaryzacja składa się przede wszystkim z wyrobów gotowych. Ale dla firmy zapasy to wszystko, co muszą utrzymać w magazynie, utrzymać i uzupełnić. Jeśli firma robi zupę, to „inwentarz” może być czymś od nasion użytych do uprawy pomidorów, aż do paliwa w firmie dostawczej ciężarówek, które zabierają ją do sklepu spożywczego. Patrząc na zarządzanie zapasami w ten bardziej całościowy sposób, doceniamy jego złożoność.

Istnieją cztery podstawowe rodzaje zapasów:

1. Surowce: Cały zapas, który ostatecznie trafia do gotowego produktu.
2. Produkcja w toku (PwT): Jak sama nazwa wskazuje, jest to cały zapas, który jest obecnie przygotowywany i pakowany. Jest to etap kosztowny i ryzykowny, więc rozwiązania do optymalizacji zapasów mogą być stosowane, aby pomóc znaleźć najbardziej efektywne kosztowo i czasowo procesy.
3. Produkty gotowe: Najczęściej postrzegane znaczenie zapasów w stanie gotowym do sprzedaży.
4. Konserwacja, naprawa i materiały eksploatacyjne (MRO): Wszystkie zapasy potrzebne do produkcji, produkcji i dostawy pozycji. Optymalizację zapasów stosuje się w celu najlepszego bilansowania nadwyżki i niedoboru tych pozycji niekonsumpcyjnych.

Wyzwania związane z tradycyjną optymalizacją zapasów

Ponieważ istniały łańcuchy dostaw i magazyny, jednym z największych wyzwań związanych z optymalizacją zapasów jest równowaga między „wystarczającą” a „niezbyt dużą ilością”. Prognozowanie popytu tradycyjnie było praktyką wsteczną. Mimo że eksperci ds. optymalizacji zapasów i prognozowania popytu są bardzo wykwalifikowani, jest tylko tyle, że można przeprowadzić analizę i przewidywanie przez człowieka. W związku z tym liniowe łańcuchy dostaw oparte na dotychczasowych systemach będą zawsze podatne na zagrożenia, niezależnie od tego, ile specjalistycznej wiedzy jest stosowane. Do najczęstszych wyzwań należą:

• Starsze systemy, które nie mogą gromadzić dużych zbiorów danych ani zarządzać nimi: technologie ręczne i niepołączone nie mogą obsługiwać ilości rozproszonych i nieustrukturyzowanych danych. To właśnie z tych danych – dzięki zastosowaniu inteligentnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i zaawansowane analizy – uzyskuje się największą dokładność od predykacji ryzyka po prognozowanie popytu.
• Szybko zmieniające się wymagania klientów: Każdego roku rośnie zapotrzebowanie konsumentów na szybką dostawę i niestandardowe produkty. Ponadto cykle życia produktu są krótsze niż kiedykolwiek wcześniej. To kosztowne dla firm, aby zintensyfikować swoje sieci logistyczne i sieci łańcucha dostaw, aby sprostać tym wymaganiom, więc od optymalizacji zapasów wymaga się większej precyzji.
• Większa konkurencja: Efektem Przemysłu 4.0 i inteligentnych, połączonych technologii łańcucha dostaw jest to, że firmy mogą tworzyć i rozwijać się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej — wszystkie zarządzane są z centralnego węzła. Doprowadziło to do bezprecedensowego poziomu konkurencji i wyboru dla konsumentów. Rozwiązania do optymalizacji zapasów są coraz częściej poszukiwane, aby pomóc zapewnić przewagę nad konkurencją.
• Wydarzenia pogodowe i klęski żywiołowe: Każdego roku obserwujemy coraz więcej burz i niszczących pożarów dzikich. Oczywiście nie ma możliwości dokładnego przewidywania takich zdarzeń, ale dzięki zaawansowanym analizom i rozwiązaniom połączonym z chmurą menedżerowie ds. zapasów mogą dać sobie szansę walki w wynikających z tego okresach wahań popytu.

Procesy prognozowania optymalizacji zapasów

Istnieje szeroki zakres wyzwań związanych z optymalizacją zapasów od biznesu do biznesu. W przypadku niektórych produktów sezonowych lub B2B proces ten może być dość prosty, podczas gdy na przykład duzi sprzedawcy detaliczni mogą mieć setki lub tysiące SKU oraz wysoce mercurial rynek i bazę klientów.

Podstawowe praktyki, które stanowią podstawę optymalizacji zapasów, nie zmieniły się od dziesięcioleci – nawet stulecia. Ale to, co się zmieniło, to rozwiązania programowe, które rozszerzają te procesy i specjalistów, którzy je wykonują. Ale nawet najbardziej wyrafinowane systemy cyfrowe są nadal osadzone w wielu znanych i tradycyjnych protokołach i formułach optymalizacji zapasów:

• Analiza ABC pozwala zidentyfikować najbardziej i najmniej popularne produkty, a także te, które są najbardziej i najmniej dochodowe. Tradycyjnie odbywa się to poprzez analizę danych sprzedaży z przeszłości. Jednak dzięki zaawansowanej analityce i inteligentnym technologiom możliwe jest teraz lepsze przewidywanie trendów i przewidywanie rosnących i spadających potrzeb magazynowych przed ich wystąpieniem.
• Prognozowanie popytu za pomocą analiz predykcyjnych pomaga przewidywać zapotrzebowanie klientów. Służy również do przewidywania trendów lub zagrożeń. Również tam, gdzie tradycyjnie był to proces bardziej zapętlony wstecz, oprogramowanie do zarządzania zapasami umożliwia teraz menedżerom łańcucha dostaw minimalizowanie ryzyka niedoborów i odpadów oraz dokładniejsze prognozowanie popytu.
• Planowanie potrzeb materiałowych to system obsługujący planowanie, harmonogramowanie i sterowanie zapasami dla produkcji. Coraz częściej starsze systemy MRP są zastępowane zintegrowanymi systemami planowania biznesowego i systemami MRP sterowanymi zapotrzebowaniem (DDMRP), które zapewniają większą dokładność i odporność.
• Formuła poziomu ponownego zamawiania odzwierciedla minimalną ilość zapasów przed koniecznością ponownego zamawiania. Tradycyjnie był to skomplikowany proces, ponieważ różni się od produktu do produktu - nawet w ramach bardzo podobnych produktów. Na przykład białe skarpetki i czarne skarpetki mogą mieć inny punkt ponownego zamawiania. Technologie optymalizacji zapasów mogą zapewnić dokładność i widoczność nawet najbardziej złożonych poziomów zapasów w wielu lokalizacjach — wszędzie i w czasie rzeczywistym.
• Ciągłe zarządzanie zapasami jest szczególnie istotne w przypadku szybko zbywalnych towarów konsumpcyjnych (FMCG), w których produkty poruszają się z prędkością pioruna. Dzięki inteligentnym technologiom procesy ciągłego zarządzania zapasami mogą być w pełni zautomatyzowane w punktach kontaktowych zakupów omnikanałowych. Uczenie maszynowe może pomóc tym narzędziom uzyskać inteligentniejsze i dokładniejsze informacje z biegiem czasu, a nawet śledzić wiadomości, trendy i raporty pogodowe, aby zapewnić wgląd w dane na żywo i raportowanie stanu zapasów.
• Zapasy bezpieczeństwa i bufory zapasów to proces zapewnienia realistycznych buforów zapasów w przypadku nieoczekiwanych. Od początku łańcuchów dostaw było to fundamentalne wyzwanie, ponieważ zarówno niedobory, jak i marnotrawstwo prowadzą do utraty dochodów. Nowoczesne rozwiązania do zarządzania łańcuchem dostaw zapewniają szybkość, łączność i zaawansowane funkcje analizy danych w procesie zarządzania zapasami. Pozwala to firmom zoptymalizować marże bufora z imponującą dokładnością.

Systemy optymalizacji zapasów: Korzyści i wyniki

Historycznie korzyści płynące z nawet niewielkich ulepszeń w strategicznej optymalizacji zapasów można było osiągnąć w obniżonych kosztach i lepszych marżach zysku. Dzięki zastosowaniu zintegrowanych procesów biznesowych i oprogramowania do zarządzania zapasami korzyści te stają się bardziej solidne i wymierne — i z czasem ulegają poprawie, gdy oprogramowanie uczy się i dostosowuje.

• Większa widoczność w całej firmie: zwiększona przejrzystość dzięki oprogramowaniu do optymalizacji zapasów obejmuje sprzedaż, marketing i księgowość na dostawców surowców, a nawet globalnych partnerów, aktywa i wydatki. Łączność w chmurze umożliwia wszystkim zespołom zaangażowanym w łańcuch dostaw współpracę w czasie rzeczywistym.
• Lepsze prognozowanie popytu i zdolności predykcyjne: inteligentne technologie mogą przetwarzać złożone dane ze źródeł wewnątrz i spoza firmy — i zapewniać dokładne prognozy i analizy. Gdy technologie łańcucha dostaw są oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, analizy predykcyjne i prognozowanie popytu stają się dokładniejsze i bardziej wnikliwe.
• Bardziej zaawansowane wyniki optymalizacji: Dzięki inteligentnym systemom, które mogą analizować złożone i zróżnicowane zestawy danych, menedżerowie ds. zapasów widzą nie tylko, które produkty są najbardziej opłacalne, ale także takie, które lokalizacje są najlepsze dla których SKU i które kombinacje produktów najlepiej sprzedają się 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 zwiększać i optymalizować operacje w skali globalnej.

Wyżej i dalej dzięki wielostopniowej optymalizacji zapasów (MEIO)

Złożone (zwłaszcza 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. Efektywne rozwiązanie MEIO zaleca optymalne poziomy zapasów na każdym ogniwie — lub na każdym poziomie — w łańcuchu dostaw poprzez jednoczesną optymalizację bilansu zapasów w wielu lokalizacjach.

Dzięki podejściu MEIO producenci mogą analizować prognozy popytu z kompleksowym widokiem łańcucha dostaw. Ponieważ firmy radzą sobie z oczekiwaniami konsumentów w zakresie szybkiej, łatwej dostawy i wygodnych zwrotów, rozwiązania MEIO pomagają im radzić sobie z dzisiejszymi, bardziej rozproszonymi geograficznie, 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 w końcu to praktyki i ludzie prowadzą biznes. Łączność w chmurze pomaga połączyć się z zespołami i partnerami łańcucha dostaw na całym świecie, dzięki czemu widoczność ta umożliwia pracę poprzez udostępnianie i nagradzanie rzetelnych praktyk i skutecznych strategii planowania zapasów.

1. Korzystaj z solidnych technik prognozowania popytu. Prognozowanie popytu jest kluczowym czynnikiem informującym o tym, w jaki sposób firmy opracowują strategię zarządzania zapasami i innymi procesami, takimi jak zakup zasobów, logistyka przychodząca, produkcja, planowanie finansowe i ocena ryzyka.

2. Ustaw swój budżet magazynowy jako priorytet I kwartału. Każda firma ma cykle i zmiany przez cały rok. Ustanawiając budżet zapasów na kwartał, planiści łańcucha dostaw mogą wyznaczać bardziej realistyczne i możliwe do zrealizowania cele oraz wskaźniki KPI.

3. Wdrożenie standardowych systemów weryfikacji zapasów. Weryfikacja systemów może być dostosowana do różnych typów zapasów i pomaga zwiększyć wydajność i usprawnić obiegi pracy. Złożone organizacje często korzystają z różnych systemów w ramach swojej działalności. Główną kwestią jest spójność i wdrożenie planu. Istnieją dwa główne typy systemów przeglądów zapasów:

   • System ciągłego przeglądu: W tym modelu te same ilości towarów są zamawiane w każdym cyklu, a osoby odpowiedzialne za zarządzanie zapasami muszą stale monitorować poziomy zapasów i uzupełniać zapasy za każdym razem, gdy ilość towaru spadnie poniżej ustalonego poziomu.
   • Przegląd okresowy: W tym modelu osoby odpowiedzialne za planowanie potrzeb materiałowych zamawiają produkty w tym samym czasie w ramach każdego cyklu biznesowego. Na koniec cyklu niezbędne zapasy są zamawiane na podstawie poziomów jakości w danym momencie. System ten nie wykorzystuje stałych poziomów ponownego zamawiania i jest bardziej wydajny w przypadku wolniej przenoszonych produktów.

4. Posłuchaj swoich klientów. Wiele firm słucha tylko wyciskanych kół i kończy podejmowanie decyzji w oparciu o najgłośniejsze informacje zwrotne. Najlepsze rozwiązania do zarządzania zapasami będą w stanie regularnie gromadzić i analizować dane od wszystkich klientów i nabywców oraz oferować analizy i rekomendacje – w czasie rzeczywistym – na temat tych danych. Pomaga to w optymalizacji zapasów poprzez zapewnienie, że decyzje dotyczące gospodarki zapasami są oparte na informacjach i danych.

5. Użyj zasad just-in-time (JIT) i On-Demand. Krótszy niż kiedykolwiek cykl życia produktu i rosnące zapotrzebowanie konsumentów na szybkość i personalizację oznaczają, że optymalizacja zapasów musi być szybka i elastyczna. Technologie takie jak druk 3D i automatyzacja robotyczna umożliwiają firmom przenoszenie wirtualnych zapasów. Produkcja i logistyka łańcucha dostaw w coraz większym stopniu działają z wykorzystaniem sieci dostawców i dostawców dostępnych na żądanie. Dzięki inteligentnemu oprogramowaniu menedżerowie ds. zapasów mogą podejmować decyzje dotyczące optymalizacji zapasów w czasie rzeczywistym, mając pewność, że kopie zapasowe danych są kopiowane.

Kolejne kroki w celu lepszego planowania i optymalizacji zapasów

Podobnie jak w przypadku każdej transformacji biznesowej, ważne jest, aby nawiązać dobrą komunikację w całym zespole ds. optymalizacji zapasów i łańcucha dostaw. Zacznij od likwidacji silosów, opracowania silnych strategii zarządzania zmianami i komunikacji oraz rozmów z liderami zespołu. W ramach personelu znajduje się kopalnia złota zawierająca informacje o bieżących zagrożeniach i szansach, które można wykorzystać do opracowania przydatnych strategii planowania i optymalizacji zapasów. Dostawcy oprogramowania mogą również pomóc w opracowaniu mapy drogowej umożliwiającej optymalizację zapasów.