Визначення оптимізації запасу

Оптимізація запасів - це практика наявності правильної інвентаризації для задоволення вашого попиту, і буферизація від несподіваних збоїв, уникаючи при цьому марнотратного надлишку. Оптимізація запасів в кращому випадку є гнучкою практикою, яка не тільки швидко реагує на ризик і можливість, але і має можливість прогнозувати і підготуватися до нього.

Оптимізація запасів як ніколи має вирішальне значення

Оптимізація запасів залишається одним із найскладніших аспектів управління ланцюгами поставок, уразлива до незліченної кількості зовнішніх сил — від соціальних тенденцій та економічних зрушень до погодних подій, геополітичної динаміки та конкурентного тиску. Останні роки показали, як швидко ці перебої в ланцюжку поставок можуть покращити традиційні підходи до планування, підкресливши потребу в гнучкіших, керованих даними та стійких стратегіях запасів.

Крім того, зростання очікувань на ті ж дні та наступні дні доставки принципово змінило те, як компанії керують запасами. Замість того, щоб покладатися на кілька централізованих складів, зараз підприємства працюють з мультилокаційними розподільчими мережами, які вимагають більшої швидкості, точності та видимості в режимі реального часу. З посиленою конкуренцією в Інтернеті та зміщенням лояльності клієнтів, організації повинні балансувати рівні обслуговування з більш жорсткою маржою та більшою невизначеністю.

Компанії, які використовують сучасні підходи до інвентаризації, використовуючи прогнозування, планування сценаріїв та інтелектуальну автоматизацію для розміщення запасів ближче до клієнтів, можуть зменшити витрати, захистити рівень обслуговування та швидко реагувати на волатильність ринку.

Різниця між керуванням запасами та оптимізацією запасів

Управління запасами та оптимізація запасів є як частиною широкої практики, так і категорії управління запасами.

Управління запасами відноситься до мети встановлення високих показників продуктивності та ефективності для всіх операцій з запасами. Сучасні технології планування бізнесу та ланцюгів поставок підтримують ці процеси, надаючи менеджерам ланцюгів поставок більшу видимість по всіх ланках ланцюга. Інтернет речей (IoT) і хмарні пристрої та активи можуть бути автоматизовані для більшої ефективності у виробництві. Виробничі, складські та логістичні процеси також досягають більшої ефективності завдяки застосуванню інтелектуальних технологій, таких як штучний інтелект (ШІ), машинне навчання, робототехніка та автоматизація роботизованих процесів.

Оптимізація запасу - це підмножина керування запасами, яка більш конкретно відноситься до маржі прибутку та мінімізації збитків. Проведення надлишкового запасу спричиняє втрату та відходи. Він займає місце, застаріває і часто не продає або має продаватися за зниженими цінами. З іншого боку, як ми бачили під час пандемії, недостачі та несподіваний попит – це зворотна сторона інвентарної монети, де витрати приходять у вигляді втрати потенційного прибутку та шкоди бренду. Тому метою оптимізації запасів є найкращий прогноз попиту та максимізація фінансового виходу запасів для компанії.

Різні типи запасів

З точки зору споживача, інвентаризація в першу чергу складається з готової продукції. Але для бізнесу інвентаризація - це все, що вони повинні тримати в наявності, підтримувати і поповнювати. Якщо компанія робить суп, то «інвентар» може бути будь-яким з насіння, яке використовувалося для вирощування помідорів, аж до палива в компанії доставки вантажівок, які відвозять його в продуктовий магазин. Погляд на управління запасами в цей більш цілісний спосіб дає більшу оцінку його складності.

Існує чотири основних типи інвентаризації:

1. Сировина: всі запаси, які в кінцевому підсумку потрапляють в готовий продукт.
2. Незавершене виробництво (WIP): як випливає з назви, це весь запас, який наразі готується та упаковується. Це дорогий і ризикований етап, тому рішення для оптимізації запасів можна застосовувати, щоб допомогти знайти найбільш витратні та ефективні за часом процеси.
3. Готові вироби: Найбільш часто сприймається значення того, що таке інвентар, в його упакованому готовому до продажу стані.
4. Постачання матеріалів для технічного обслуговування, ремонту та експлуатації (MRO): всі запаси, необхідні для виробництва, виробництва та поставки товарів. Оптимізація запасів застосовується до найкращого надлишку балансу та дефіциту цих неспоживчих товарів.

Проблеми традиційної оптимізації запасів

Оскільки були ланцюги поставок і склади, однією з найбільших проблем для досягнення оптимізації запасів був балансувальний акт між «достатньо» і «не дуже». Прогнозування попиту традиційно є практикою зворотного погляду. Незважаючи на те, що фахівці з оптимізації запасів і прогнозування попиту є дуже кваліфікованими, є лише стільки, що людський аналіз і прогноз можуть виконати. Таким чином, лінійні ланцюги поставок, які живляться від застарілих систем, завжди будуть вразливими, незалежно від того, скільки експертизи застосовується. Деякі з найбільш поширених проблем включають в себе:

• Застарілі системи, які не можуть ні збирати, ні керувати великими даними: Ручні та непідключені технології не можуть обробляти обсяги розрізнених і неструктурованих даних. Саме з цих даних (через застосування розумних технологій, таких як ШІ, машинне навчання та передова аналітика) досягається деяка найбільша точність від предикації ризику до прогнозування попиту.
• Швидкі потреби клієнтів: З кожним роком попит споживачів на швидку доставку та індивідуальні продукти зростає. Крім того, життєві цикли продукції коротші, ніж будь-коли. Компаніям дорого нарощувати свої логістичні мережі та мережі ланцюгів поставок, щоб задовольнити ці вимоги, тому від оптимізації запасів вимагається більша точність.
• Посилена конкуренція: Наслідком Industry 4.0 та інтелектуальних технологій зв'язаних ланцюгів постачання є те, що підприємства можуть створювати та зростати швидше, ніж будь-коли — все це керується з центрального хабу. Це призвело до безпрецедентного рівня конкуренції та вибору споживачів. Рішення для оптимізації запасів все частіше шукають, щоб допомогти забезпечити конкурентну перевагу.
• Погодні події та стихійні лиха: з кожним роком ми спостерігаємо більш виснажливі шторми та руйнівні лісові пожежі. Очевидно, що немає можливості точно прогнозувати такі події, але з використанням передової аналітики та хмарних рішень менеджери запасів можуть дати собі бойовий шанс в отримані періоди відхиленого попиту.

Процеси прогнозування оптимізації запасів

Існує широкий спектр завдань оптимізації запасів від бізнесу до бізнесу. Для деяких сезонних продуктів або B2B процес може бути досить простим, тоді як великі роздрібні торговці, наприклад, можуть мати сотні або тисячі SKU і дуже меркуріальний ринок і клієнтську базу.

Фундаментальні практики, що лежать в основі оптимізації запасів, не змінювалися десятиліттями — навіть століттями. Але, що змінилося, так це програмні рішення, які доповнюють ці процеси і фахівці, які їх виконують. Але навіть найскладніші цифрові системи все ще ґрунтуються на багатьох звичних і традиційних протоколах і формулах оптимізації запасів:

• ABC аналіз дозволяє визначити найбільш і найменш популярні продукти, а також ті, які є найбільш і найменш прибутковими. Це традиційно було досягнуто за допомогою аналізу минулих даних продажів. Але завдяки передовій аналітиці та інтелектуальним технологіям тепер можна краще прогнозувати тенденції та передбачати зростання та падіння потреби в запасі запасів, перш ніж вони відбудуться.
• Прогнозування потреби за допомогою прогнозної аналітики допомагає передбачити потребу клієнта. Він також використовується для прогнозування тенденцій або ризиків. Знову ж таки, там, де це традиційно був більш зворотний процес, програмне забезпечення для управління запасами тепер дозволяє менеджерам ланцюгів поставок мінімізувати ризик дефіциту та відходів, а також точніше прогнозувати попит.
• Планування потреби в матеріалах - це система, яка обробляє планування, планування та керування запасами для виробництва. Все частіше застарілі системи ППМ замінюються інтегрованими системами бізнес-планування та системами ППМ, керованими потребою (DDMRP), які забезпечують більшу точність і стійкість.
• Формула точки повторного замовлення відображає мінімальну суму запасу перед тим, як вам потрібно буде перевпорядкувати. Це традиційно був складний процес, оскільки він відрізняється від продукту до продукту навіть у межах дуже схожих продуктів. Наприклад, білі шкарпетки та чорні шкарпетки цілком можуть мати іншу точку повторного замовлення. Технології оптимізації запасів можуть підтримувати навіть найскладніші рівні мультилокаційної інвентаризації точними та видимими – скрізь і в режимі реального часу.
• Безстрокове управління товарними запасами особливо актуальне для швидких споживчих товарів (FMCG), де продукти рухаються з блискавичною швидкістю. Завдяки інтелектуальним технологіям процеси постійного управління запасами можуть бути повністю автоматизовані через багатоканальні точки взаємодії з покупками. А машинне навчання може допомогти цим інструментам з часом стати розумнішими та точнішими, навіть стежачи за новинами, тенденціями та звітами про погоду, щоб надавати аналітичні дані та звітність про стан запасів.
• Страховий запас і буфери запасу - це процес забезпечення наявності реалістичних буферів запасу у випадку неочікуваних. З початку ланцюгів поставок це було фундаментальним викликом, тому що дефіцит і відходи обидва призводять до втрати доходу. Сучасні програмні рішення для ланцюгів поставок забезпечують швидкість, зв'язок і розширені функції аналізу даних для процесу управління запасами. Це дозволяє підприємствам оптимізувати свої буферні маржі з вражаючою точністю.

Системи оптимізації запасів: переваги та результати

Історично склалося так, що переваги навіть невеликих поліпшень стратегічної оптимізації запасів могли бути реалізовані в знижених витратах і кращому маржі прибутку. Із застосуванням інтегрованих бізнес-процесів та програмного забезпечення для управління запасами ці переваги стають більш надійними та вимірюваними, і вдосконалюються лише з часом, коли програмне забезпечення навчається та адаптується.

• Розширена прозорість, що забезпечується програмним забезпеченням для оптимізації запасів, поширюється від продажів, маркетингу та обліку до постачальників сировини та навіть глобальних партнерів, активів і витрат. Хмарне з’єднання дає змогу всім групам, залученим до логістичного ланцюга, працювати разом у режимі реального часу.
• Покращення прогнозних і прогнозних можливостей попиту: інтелектуальні технології можуть обробляти складні дані з джерел всередині та зовні бізнесу, а також надавати точні прогнози та аналітичні дані. Коли технології ланцюгів поставок працюють на основі штучного інтелекту та машинного навчання, прогнозна аналітика та прогнозування попиту стають більш точними та проникливими.
• Більш складні результати оптимізації: завдяки інтелектуальним системам, які можуть аналізувати складні та різноманітні набори даних, менеджери запасів можуть бачити не тільки те, які продукти є найбільш вигідними, але і те, які місця найкраще підходять для яких SKU і які комбінації продуктів продаються найкраще в різний час року.
• Масштабованість: компанії повинні швидко масштабуватися з багатьох причин, включаючи успіх і загальне зростання, несподівані події або сезонність. Розумне програмне забезпечення та сучасні бази даних є нескінченно масштабованими і можуть збільшити та оптимізувати операції в глобальному масштабі.

Перехід за межі та вище за допомогою багатоешелонної оптимізації запасів (MEIO)

Комплексні (особливо глобальні) ланцюги поставок отримують вигоду від рішень MEIO, які будуються на основах традиційної оптимізації запасів, але використовують сучасні ланцюжки поставок і хмарні технології, щоб отримати більш централізовану картину глобальних операцій в реальному часі. Ефективне рішення MEIO рекомендує оптимальні рівні запасів на кожній ланці або ешелоні в логістичному ланцюгу шляхом одночасної оптимізації балансу запасів у кількох місцезнаходженнях.

За допомогою підходу MEIO виробники можуть аналізувати прогнози попиту з наскрізним поглядом на логістичний ланцюг. І оскільки підприємства відповідають очікуванням споживачів щодо швидкої, легкої доставки та зручного повернення, рішення MEIO допомагають їм впоратися з більш географічно розподіленими, меншими запасами.

Розпочати роботу з використанням найкращих практик планування запасів

Сучасні технології та розумні рішення можуть принести величезні переваги для кожної сфери управління ланцюгами поставок, але, зрештою, це практики та люди, які ведуть бізнес. Хмарний зв’язок допомагає вам з’єднатися з вашими командами та партнерами логістичного ланцюга по всьому світу, щоб забезпечити цю видимість для роботи, обмінюючись та нагороджуючи здоровими практиками та ефективними стратегіями планування запасів.

1. Використовуйте надійні методи прогнозування потреби. Прогнозування попиту є ключовим фактором в інформуванні того, як підприємства стратегізують керування запасами та інші процеси, такі як закупівля ресурсів, вхідна логістика, виробництво, фінансове планування та оцінка ризиків.

2. Зробіть свій бюджет запасів пріоритетом першого кварталу. Кожен бізнес має цикли та зміни протягом року. Встановивши бюджет запасів за квартал, планувальники логістичного ланцюга можуть встановлювати більш реалістичні цілі та KPI з можливістю доставки.

3. Впроваджуйте стандартні системи перевірки запасів. Оглядові системи можуть бути налаштовані для різних типів запасів і допомагають підвищити ефективність і оптимізувати робочі процеси. Не рідкість, що складні організації використовують різні системи в межах свого бізнесу. Головне - мати послідовність і поставити план на місце. Існує два основних типи систем огляду запасів:

   • Система безперервного перегляду: У цій моделі однакові кількості позицій замовляються в кожному циклі, а менеджери запасів повинні постійно контролювати рівні запасів і поповнювати запаси, коли кількість позиції опускається нижче встановленого рівня.
   • Періодичний огляд: у цій моделі менеджери запасів одночасно замовляють продукти в межах кожного бізнес-циклу. В кінці циклу необхідний запас замовляється на основі рівнів якості в цей момент часу. Ця система не використовує фіксовані рівні переупорядкування і є більш ефективною для більш повільних рухомих продуктів.

4. Слухайте своїх клієнтів. Багато підприємств лише слухають найскрипучіші колеса і в кінцевому підсумку приймають рішення на основі найгучніших відгуків. Найкращі програмні рішення для управління запасами зможуть регулярно збирати та аналізувати дані від усіх ваших клієнтів та покупців, а також пропонувати інформацію та рекомендації – в режимі реального часу – про цю інформацію. Це допомагає зусиллям з оптимізації запасу, гарантуючи, що рішення про керування запасами є поінформованими та керованими даними.

5. Використовуйте принципи «точно вчасно» (JIT) і «на вимогу». Найкоротші життєві цикли продукції та зростаючий споживчий попит на швидкість та персоналізацію означають, що оптимізація запасів повинна бути швидкою та гнучкою. Такі технології, як 3D-друк та роботизована автоматизація, дозволяють підприємствам переносити віртуальні запаси. Виробництво ланцюгів поставок і логістика все частіше працюють з використанням мереж постачальників і постачальників на вимогу. За допомогою інтелектуального програмного забезпечення менеджери запасів можуть приймати рішення щодо оптимізації запасів у режимі реального часу, впевнені, що дані їх підкріплюють.

Наступні кроки для кращого планування та оптимізації запасів

Як і в разі будь-якої трансформації бізнесу, важливо налагодити хорошу комунікацію між вашою оптимізацією запасу та групою логістичного ланцюга. Почніть з розбиття силосів, розробки сильних стратегій управління змінами та комунікації, а також спілкування з керівниками вашої команди. У межах вашої робочої сили є золотим видобутком інформації про поточні ризики та можливості, які можна використовувати для створення ефективних стратегій планування та оптимізації запасів. Постачальники програмного забезпечення також можуть допомогти вам розробити дорожню карту, щоб розпочати оптимізацію інвентаризації.