Du som arbetar med lager och inköp måste ta hänsyn till ett stort antal parametrar i din vardag, och att få fram prognoser med så liten felmarginal som möjligt är sannerligen ingen enkel uppgift. Vi vet vilka utmaningar du brottas med, och som tur är vet vi också att det finns saker som kan underlätta ditt arbete. Ofta handlar lösningen om vilket system man har till sin hjälp, och vilka funktioner systemet kan hantera.
Ojämn efterfrågan
Låt oss till exempel titta på ett vanligt förekommande scenario med att vi sitter på ett alltför stort lager av varor som har en blygsam åtgång. Så länge det förekommer en jämn efterfrågan på en vara eller produkt är det inga problem, men när efterfrågan varierar mycket över tid, blir det svårt för många av de system som används idag att göra rättvisande beräkningar. En vanlig följd blir att man sitter på ett onödigt stort lager, vilket medför kostnader, och även risken att varorna blir utdaterade.
Med ett lagerhanteringssystem som kan göra sannolikhetsprognoser, blir det betydligt lättare att möta och hantera intermittent efterfrågan. Systemet presenterar pålitliga inköpsberäkningar, och du kan lättare möta dina kunders efterfrågan.
Varor som blir gamla och utdaterade
Om du arbetar inom processtillverkning, mat- eller dryckesindustrin, så vet du hur svårt det är att hålla efter lagernivåerna. Att varor blir gamla och måste kasseras är tyvärr inte helt ovanligt, och i och med det går stora summor pengar upp i rök (för att inte tala om det onödiga med att varor och produkter inte kommer till användning).
Som tur är, finns idag sofistikerade lösningar som kan ta med produkternas livslängd i beräkningen av vilken produktmix som ska finnas i lager. På så sätt kan varornas färskhet garanteras, och ni minimerar svinnet.
Det tidsödande, manuella arbetet
Hur mycket tid lägger du varje dag, vecka, respektive månad på att analysera siffror och försöka få fram träffsäkra prognoser? Och hur många gånger har du slitit ditt hår i frustration över att hur mycket du än anstränger dig, så blir det ändå inte helt bra?
Hur mycket erfarenhet vi än har, så är det svårt att slå de system som har tagits fram för att göra det här jobbet åt oss. Dagens moderna system kan med hjälp av maskininlärning ta fram mycket träffsäkra prognoser. Systemet räknar fram ett förslag, och du behöver bara läsa igenom det och ta ställning till om det behöver justeras på något sätt. På det här sättet frigörs värdefull tid för dig, samtidigt som prognoserna blir mer träffsäkra.
När lagret ska kompensera osäkerheten
Det är inte ovanligt att man, i situationer då det är svårt att förutse framtida efterfrågan på specifika produkter, köper på sig ”för att ha i lager”, i det fall det skulle behövas. På det sättet drar man inte bara på sig kostnader, utan man får även ett överlager som riskerar att bli utdaterat.
Svårigheterna att göra rättvisande prognoser kan så klart lika gärna få till följd att man köper in för lite varor, och riskerar att inte kunna täcka kundernas behov. Att tvingas meddela att varan saknas i lager, vill vi så klart undvika så långt det är möjligt.
Med hjälp av en lösning som arbetar med sannolikhetsprognoser får du en tydligare bild av variationerna i efterfrågan, och kan på så sätt anpassa inköpen på ett helt annat sätt.
För att sammanfatta det hela så kan ett modernt system, som tar hänsyn till alla parametrar, på ett snabbt och smidigt sätt hjälpa till att spara både tid och pengar, och se till att ni kan möta kundernas behov och efterfrågan.