Helt nede på jorden måder at digitalisere produktionsvirksomheden på

Brug en avanceret planlægningsløsning til at skabe konkurrence fordele med

Forestil dig, at du kan skabe en bedre leveringsperformance ud mod kunderne og en reduktion af lagerværdien samtidigt. Hvordan? 

Med den rigtige cloud baserede planlægnings løsning er man i stand til, ved at bruge historiske data og Machine learning, at analysere salgs tendenserne for hvert produkt og lokation, koble den rigtige forecasting-model på og levere et mere præcist forecast. Samtidig tager den højde for den leveringsperformance man ønsker ud mod kunderne, såvel som de krav der er til leveringstid, minimum ordre bestilling og ordreinterval.

Som oftest ser vi, at man er i stand til at øge leveringsperformance ud mod kunderne med 3-5% og at man samtidig, kan nedbringe lagerværdien med mellem 30-50%.

I tider som disse så er de virksomheder der er i stand til at øge deres kundeoplevelse dem der kommer bedst ud på den anden side og derfor er det vigtigt for konkurrenceevnen.

Mange har en misforstået opfattelse af, at det går godt hvis man har en god forecast præcision. Men det er en misforståelse. Forecast præcision handler om hvor godt man gør det på et aggregeret niveau og ikke på ordrelinje niveau.

Et eksempel: 10 ordrer om måneden på en loftspære skal sendes til 10 forskellige adresser på 10 forskellige tidspunkter, er meget forskelligt fra 10 loftspærer der skal sendes på en bestemt dag til en adresse. Så længe der kun er en af hver vare på lageret så virker tilgangen, men lige så snart der kommer en ordre på 10 loftspærer så falder leveringsperformance fra 100% til 91%.

Den gode nyhed er, at der findes alternativer til systemer og Excel ark der forecaster på et aggregeret niveau fremfor på ordrelinje niveau. Man bør se sig om efter en løsning der anvender Machine Learning og probalistiske forecasting teknikker. 

Hent vores e-bog, hvor du kan læse mere om en effektiv tilgang til Supply Chain planlægning 

Optimer din forretning med AI - men vær klar i spyttet på hvilke udfordringer det skal løse
Mange tror fejlagtigt at kunstig intelligens kan være med til at løse et have af udfordringer i Supply Chain. Men det er misforstået. Man skal være meget skarp på den use-case man går efter. Det har scm.dk skrevet en artikel om som jeg synes er værd at genlæse før du begiver dig ud på AI rejsen. Læs den her.

Vil du have flere ideer til digitalisering af produktionsvirksomheden? Så ræk endelig ud. Du kan kontakte os her.