Lageroptimeringsdefinition

Lageroptimering är praxis att ha rätt lager för att möta din efterfrågan, och buffra mot oväntade störningar, samtidigt som slöseri med överskott undviks. Som bäst är lageroptimering en agil praxis som inte bara reagerar snabbt på risk och möjlighet utan också har kapacitet att förutsäga och förbereda sig för det.

Lageroptimering är viktigare än någonsin

Lageroptimering är fortfarande en av de mest utmanande aspekterna av försörjningskedjehantering, sårbar för otaliga externa krafter – från sociala trender och ekonomiska förändringar till väderhändelser, geopolitisk dynamik och konkurrenstryck. De senaste åren har det visat sig hur snabbt dessa störningar i försörjningskedjan kan främja traditionella planeringsstrategier, vilket understryker behovet av mer flexibla, datadrivna och motståndskraftiga lagerstrategier.

Dessutom har ökningen av förväntningarna på leveranser samma dag och nästa dag i grunden förändrat hur företagen hanterar lagerhållningen. I stället för att förlita sig på ett fåtal centraliserade lager driver företagen nu distributionsnät med flera platser som kräver högre hastighet, noggrannhet och synlighet i realtid. Med ökad konkurrens online och skiftande kundlojaliteter måste organisationer balansera servicenivåer med stramare marginaler och högre osäkerhet.

Företag som använder moderna lagermetoder – med hjälp av AI-driven prognostisering, scenarioplanering och intelligent automatisering för att positionera lager närmare kunderna – kan minska de bärande kostnaderna, skydda servicenivåer och reagera snabbt på marknadsvolatilitet.

Skillnaden mellan lagerhållning och lageroptimering

Lagerhållning och lageroptimering är både en del av den breda praxisen och kategorin lagerstyrning.

Med lagerhållning avses målet att sätta höga produktivitets- och effektivitetsmål för alla lageroperationer. Moderna affärs- och försörjningskedjeplaneringstekniker stöder dessa processer genom att ge chefer i försörjningskedjan större synlighet över alla länkar i kedjan. Internet of Things (IoT) och molnanslutna enheter och tillgångar kan automatiseras för ökad effektivitet i tillverkningen. Processer för produktion, lager och logistik uppnår också större effektivitet genom tillämpning av intelligenta tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning, robotteknik och robotprocessautomatisering.

Lageroptimering är en delmängd av lagerhållning som mer specifikt avser vinstmarginaler och minimerar förluster. Att föra överskottslager orsakar förlust och avfall. Den tar upp plats, blir föråldrad och säljer ofta inte eller måste säljas till reducerade priser. Å andra sidan, som vi såg under pandemin, är brist och oväntad efterfrågan flip-sidan av inventeringsmyntet, där kostnaderna kommer i form av förlust av potentiell vinst och skada på varumärket. Därför är målet med lageroptimering att bäst prognostisera efterfrågan och maximera det finansiella resultatet av lagret för företaget.

De olika typerna av lager

Ur konsumentens synvinkel består inventeringen främst av färdiga varor. Men för ett företag är inventering allt de har att hålla i lager, underhålla och fylla på. Om ett företag gör soppa, då kan ”inventering” vara allt från fröna som används för att odla tomaterna, ända till bränslet i företagets leveransbilar som tar det till mataffären. Att titta på lagerhållning på detta mer holistiska sätt ger en större uppskattning av dess komplexitet.

Det finns fyra grundläggande lagertyper:

1. Råmaterial: Allt lager som så småningom hamnar i slutprodukten.
2. Produkter i arbete (PIA): Som namnet antyder är detta allt lager som förbereds och förpackas för närvarande. Detta är ett dyrt och riskfyllt steg, så lageroptimeringslösningar kan användas för att hjälpa till att hitta de mest kostnads- och tidseffektiva processerna.
3. Färdiga varor: Den vanligast upplevda innebörden av vad lager är, i sitt förpackade säljfärdiga skick.
4. Underhålls-, reparations- och driftsmaterial (MRO): Allt lager som behövs för tillverkning, produktion och leverans av artiklarna. Lageroptimering tillämpas för bästa saldoöverskott och brist på dessa artiklar som inte är avsedda för konsumenter.

Utmaningarna med traditionell lageroptimering

Eftersom det har funnits försörjningskedjor och lager har en av de största utmaningarna för att uppnå lageroptimering varit balansakten mellan ”lagom nog” och ”inte för mycket”. Prognostisering av efterfrågan har traditionellt varit en bakåtblickande praxis. Även om lageroptimering och behovsprognosexperter är mycket skickliga, finns det bara så mycket att mänsklig analys och förutsägelse kan åstadkomma. Linjära försörjningskedjor som drivs av äldre system kommer därför alltid att vara sårbara, oavsett hur mycket expertis som tillämpas. Några av de vanligaste utmaningarna är:

• Gamla system som varken kan samla in eller hantera stordata: Manuella och icke-anslutna teknologier kan inte hantera volymer av olika och ostrukturerade data. Det är från dessa data – genom tillämpning av smarta tekniker som AI, maskininlärning och avancerad analys – som den största noggrannheten uppnås från riskförutsägelse till behovsprognoser.
• Snabba kundkrav: Varje år växer konsumenternas efterfrågan på snabba leveranser och kundanpassade produkter. Produktlivscyklerna är också kortare än någonsin. Det är dyrt för företag att förstärka sina logistik- och distributionskedjenätverk för att möta dessa krav, så större precision efterfrågas från lageroptimering.
• Ökad konkurrens: En konsekvens av Industri 4.0 och intelligent, uppkopplad försörjningskedjeteknik är att företag kan etablera sig och växa snabbare än någonsin – alla hanteras från ett centralt nav. Detta har lett till en aldrig tidigare skådad nivå av konkurrens och konsumentval. Lager optimeringslösningar är allt mer eftertraktade för att bidra till att ge en konkurrensfördel.
• Väderhändelser och naturkatastrofer: Varje år ser vi fler försvagande stormar och destruktiva skogsbränder. Naturligtvis finns det inget sätt att exakt förutsäga sådana händelser, men med hjälp av avancerade analyser och molnanslutna lösningar kan lagerchefer ge sig själva en kämpande chans under de resulterande perioderna av vacklande efterfrågan.

Prognosprocesser för lageroptimering

Det finns ett brett utbud av lageroptimeringsutmaningar från företag till företag. För vissa säsongs- eller B2B-produkter kan processen vara ganska enkel, medan stora detaljhandlare till exempel kan ha hundratusentals artiklar och en mycket merkuriell marknad och kundbas.

De grundläggande metoder som ligger till grund för lageroptimering har inte förändrats på årtionden – ens århundraden. Men det som har förändrats är mjukvarulösningar som förstärker dessa processer och de specialister som utför dem. Men även de mest sofistikerade digitala systemen är fortfarande förankrade i många av de välkända och traditionella lageroptimeringsprotokollen och formlerna:

• ABC-analys gör att du kan identifiera de mest och minst populära produkterna samt de som är mest och minst lönsamma. Detta har traditionellt skett genom analys av tidigare försäljningsdata. Men med avancerade analyser och smarta tekniker är det nu möjligt att bättre förutse trender och förutse stigande och fallande lagerbehov innan de inträffar.
• Behovsprognostisering med prediktiv analys hjälper till att förutse kundbehov. Det används också för att hjälpa till att förutsäga trender eller risker. Återigen, där detta traditionellt var en mer backward-looping-process, tillåter nu lagerhanteringsprogram chefer i försörjningskedjan att minimera risken för brist och slöseri, och mer exakt prognostisera efterfrågan.
• Materialbehovsplanering är ett system som hanterar planering, tidplanering och lagerstyrning för tillverkning. I allt högre grad ersätts gamla MRP-system av integrerade affärsplaneringssystem och behovsstyrda MRP-system (DDMRP) som ger större noggrannhet och motståndskraft.
• Formel för beställningspunkt reflekterar lägsta lagernivå innan du behöver beställa om. Detta har traditionellt varit en komplicerad process eftersom den skiljer sig från produkt till produkt – även inom mycket liknande produkter. Till exempel kan vita strumpor och svarta strumpor mycket väl ha en annan beställningspunkt. Lager optimeringstekniker kan hålla även de mest komplexa multilocational lagernivåer exakta och synliga - överallt och i realtid.
• Löpande lagerhållning är särskilt relevant för snabbrörliga konsumtionsvaror (FMCG) där produkterna rör sig blixtsnabbt. Med smarta teknologier kan löpande lagerhanteringsprocesser automatiseras i alla omnikanalers inköpspunkter. Och maskininlärning kan hjälpa dessa verktyg att bli smartare och mer exakta över tid, till och med hålla ett öga på nyheter, trender och väderrapporter för att leverera insikter i realtid och lagerstatusrapportering.
• Säkerhetslager och lagerbuffertar säkerställer att det finns realistiska lagerbuffertar vid oväntade. Sedan försörjningskedjorna började har detta varit en grundläggande utmaning eftersom både brist och slöseri leder till inkomstbortfall. Moderna programvarulösningar för försörjningskedjan ger snabbhet, anslutning och avancerade dataanalysfunktioner till lagerhanteringsprocessen. Detta gör det möjligt för företag att optimera sina buffertmarginaler med imponerande noggrannhet.

Lageroptimeringssystem: Fördelar och resultat

Historiskt sett kunde fördelarna med även små förbättringar av strategisk lageroptimering realiseras i sänkta kostnader och bättre vinstmarginaler. Med tillämpning av integrerade affärsprocesser och lagerhanteringsprogram blir dessa fördelar mer robusta och mätbara – och förbättras bara med tiden när programvaran lär sig och anpassar sig.

• Större synlighet i hela verksamheten: Den ökade transparensen tack vare lageroptimeringsprogram sträcker sig från försäljning, marknadsföring och redovisning till råmaterialleverantörer och till och med globala partner, tillgångar och utgifter. Molnkonnektivitet gör det möjligt för alla team som är involverade i försörjningskedjan att samarbeta i realtid.
• Förbättrade behovsprognoser och prediktiva förmågor: Smarta teknologier kan bearbeta komplexa data från källor inom och utanför verksamheten – och leverera korrekta prognoser och insikter. När försörjningskedjetekniker drivs av AI och maskininlärning blir prediktiva analyser och behovsprognoser mer exakta och insiktsfulla.
• Mer sofistikerade optimeringsresultat: Med smarta system som kan analysera komplexa och varierande dataset kan lagerchefer se inte bara vilka produkter som är mest lönsamma, utan saker som vilka platser som är bäst för vilken SKU och vilka kombinationer av produkter som säljer bäst vid olika tidpunkter på året.
• Skalbarhet: Företagen måste skala upp snabbt av många skäl, inklusive framgång och allmän tillväxt, oväntade händelser eller säsongsvariationer. Smart mjukvara och moderna databaser är oändligt skalbara och kan öka och optimera verksamheten på global nivå.

Går över och bortom med multi-echelon lageroptimering (MEIO)

Komplexa (särskilt globala) leveranskedjor drar nytta av MEIO-lösningar, som bygger på grunderna i traditionell lageroptimering men använder modern försörjningskedja och molnteknik för att få en mer centraliserad, realtidsbild av den globala verksamheten. En effektiv MEIO-lösning rekommenderar optimala lagernivåer vid varje länk – eller echelon – i försörjningskedjan genom att samtidigt optimera lagersaldot på flera platser.

Med en MEIO-metod kan tillverkarna analysera behovsprognoser med en helhetsbild av försörjningskedjan. Och när företag brottas med konsumenternas förväntningar på snabb, enkel leverans och bekväma returer, hjälper MEIO lösningar dem att hantera dagens mer geografiskt fördelade, mindre lager.

Kom igång med bästa praxis för lagerplanering

Modern teknik och smarta lösningar kan ge enorma fördelar för alla områden av försörjningskedjan, men i slutändan är det praxis och människor som driver ett företag. Molnanslutning hjälper dig att ansluta till dina team och partner i försörjningskedjan runt om i världen, så sätt den synligheten i arbete genom att dela och belöna sunda metoder och effektiva lagerplaneringsstrategier.

1. Använd robusta prognosmetoder för efterfrågan. Behovsprognoser är en nyckelfaktor för att informera om hur företag utformar lagerhållning och andra processer, till exempel resursinköp, inleveranslogistik, tillverkning, finansplanering och riskbedömning.

2. Gör din lagerbudget till en Q1-prioritet. Varje företag har cykler och skift under hela året. Genom att upprätta en lagerbudget kvartalsvis kan planerare av försörjningskedjor ställa in mer realistiska och levererbara mål och nyckeltal.

3. Implementera standardsystem för lagergranskning. Granskningssystem kan anpassas för olika typer av lager och bidra till att förbättra effektiviteten och effektivisera arbetsflöden. Det är inte ovanligt att komplexa organisationer använder olika system inom sin verksamhet. Huvudpunkten är att ha konsekvens och införa en plan. Det finns två huvudtyper av system för lagergranskning:

   • Kontinuerligt granskningssystem: I denna modell beställs samma kvantiteter av artiklar i varje cykel och lagerchefer måste övervaka lagernivåerna kontinuerligt och fylla på lager när kvantiteten av en artikel sjunker under en fastställd nivå.
   • Periodisk granskning: I den här modellen beställer lagerchefer produkter samtidigt inom varje affärscykel. I slutet av cykeln beställs nödvändigt lagersaldo baserat på kvalitetsnivåer vid den tidpunkten. Detta system använder inte fasta beställningsnivåer och är effektivare för långsammare produkter.

4. Lyssna på dina kunder. Många företag lyssnar bara på de gnisslande hjulen och till slut fattar de beslut som baseras på den mest högljudda återkopplingen. De bästa programvarulösningarna för lagerhantering kommer regelbundet att kunna samla in och analysera data från alla dina kunder och köpare och erbjuda insikter och rekommendationer – i realtid – om den insatsen. Detta hjälper lageroptimeringsarbetet genom att säkerställa att lagerstyrningsbeslut är informerade och datadrivna.

5. Använd just-in-time-principer (JIT) och on-demand-principer. Produktlivscykler som är kortare än någonsin och konsumenternas växande efterfrågan på snabbhet och personalisering innebär att lageroptimeringen måste vara snabbrörlig och smidig. Tekniker som 3D-utskrift och robotautomatisering gör det möjligt för företag att föra virtuella inventeringar. Tillverkning och logistik i försörjningskedjan drivs i allt större utsträckning med hjälp av nätverk av leverantörer och leverantörer på begäran. Med intelligent programvara kan lagerchefer fatta beslut om lageroptimeringar i realtid och lita på att data säkerhetskopierar dem.

Nästa steg för bättre lagerplanering och optimering

Precis som vid alla verksamhetsförändringar är det viktigt att etablera god kommunikation i hela lageroptimerings- och försörjningskedjeteamet. Börja med att bryta ner silor, utveckla starka strategier för förändringshantering och kommunikation och prata med dina teamledare. Inom din personal finns en guldgruva med information om aktuella risker och möjligheter, som kan utnyttjas för att fastställa handlingsbara lagerplanerings- och optimeringsstrategier. Mjukvaruleverantörer kan också hjälpa dig att ta fram en vägkarta för att få igång din lageroptimering.