Utmaningar med prognoser – navigera genom oregelbunden efterfrågan

De senaste åren har globala försörjningskedjor skakats om rejält, med snabbt förändrade kundbeteenden och lagerförsörjning som blivit mer oregelbundna och mer komplexa än någonsin tidigare. Kundernas preferenser och köpvanor kan nu förändras på kort varsel, drivna av allt från trender och marknadsföringskampanjer till externa händelser och aktuella frågor. Denna volatilitet i kundbeteenden har skapat en utmaning för företag när det gäller att förutse och anpassa sig till efterfrågan i realtid. 

Samtidigt har lagerförsörjningen blivit alltmer komplex och ibland bräcklig, på grund av en rad faktorer som sträcker sig från geopolitiska spänningar till naturkatastrofer och pandemier. Dessa händelser kan orsaka störningar i tillverkningsprocessen, transportrutter och leveranskedjor, vilket gör det svårt att säkerställa en stabil och kontinuerlig tillgång på komponenter och produkter. 

Det är inom denna snabbrörliga och ofta oförutsägbara miljö som företag står inför enorma utmaningar när det gäller inköpsplanering och efterfrågeprognoser. De dramatiska fluktuationerna i både efterfrågan och utbud har gjort prognostisering av efterfrågan än mer utmanande, och detta av främst två anledningar: 

1. Att som traditionellt använda föregående års försäljningsdata är inte längre lika applicerbart eftersom fluktuationer kan snedvrida data. Utan tillförlitlig historisk efterfrågedata är det svårt att skapa en pålitlig prognos.
2. Samtidigt har det skett betydande förändringar i konsumentbeteenden, vilket gör det svårt att göra antaganden om trender och förutse beteenden. Kundbeteendet fortsätter att vara avvikande eftersom köpvanor speglar aktuella händelser och nyheter snarare än faktiska behov.

I denna dynamiska och osäkra miljö behöver företag agera snabbt och flexibelt för att möta efterfrågan och säkerställa en stabil tillgång på produkter. Det kräver inte bara avancerade prognosverktyg och analysmetoder utan också en förmåga att anpassa sig och reagera i realtid på förändrade marknadsförhållanden och kundbeteenden. 

Konsekvenser av bristande efterfrågeprognoser

Exakta efterfrågeprognoser är viktiga, eftersom prognosproblem leder till flera andra problem i er försörjningskedja. Förutom att det har en direkt påverkan på dina inköps- och lageravdelningar så påverkar det även den övergripande verksamheten och kan skapa hinder för tillväxt och skapa kundmissnöje.

Möjliga konsekvenser av dåliga efterfrågeprognoser:

• Högre risk för lagerbrist – felaktiga prognoser gör det svårare att fastställa rätt lagernivåer eller ställa in lämpliga nivåer för säkerhetslager och uppnå mål för lagertillgänglighet (hög servicenivå).
• Överskott och inkurant lager – Det behövs noggranna prognoser för att förhindra överlager vilket riskerar att du bygger upp ett för stort lager vilket kan bli inkurant.
• Skadad kundnöjdhet – om du inte kan möta efterfrågan kan lojala kunder vända sig till en konkurrent med risken att dom inte återvänder.
• Svårare att hantera leverantörernas ledtider – om du inte kan ge leverantörerna en bra prognos över dina lagerbehov blir det svårare för dem att hålla dina leveranstider. Det är också viktigt för att upprätthålla bra leverantörsrelationer.
• Risk för underbemanning – om du räknar fel på perioder med försäljningstoppar så risker du att vara underbemannad på lagret och andra kundnära roller, som arbetar med att så effektivt som möjligt kunna hantera och ta vara på en ökad försäljning.
• Förlorade intäkter – allt ovanstående kan leda till ytterligare förlorad försäljning längre fram.

Dessa är alla mycket ovälkomna problem för inköpare och lagerplanerare, och tyvärr verkar oförutsägbar efterfrågan vara del av det nya normala, som vi behöver vara förberedda på att bemöta.

Begränsningar med 30-dagars rullande genomsnitt för prognoser 

Med marknader i förändring kommer kundernas beteende sannolikt att förbli oberäkneligt. Det betyder att om du använder ett 30-dagars glidande medelvärde för att beräkna efterfrågan, är det nästan omöjligt att generera en korrekt prognos. Detta beror på att en 30-dagars rullande medelvärdesprognos endast är lämplig för lagerartiklar med stabil efterfrågan, där de föregående 30 dagarnas efterfrågan är en bra indikator på den framtida prognosperioden. 

Eftersom väldigt få varor har en stabil efterfrågan måste du använda lämpliga historiska data och leta efter försäljningsperioder med liknande trender och marknadsdynamik som idag. Prognosmodeller måste ta hänsyn till en rad efterfrågemönster och behandla artiklar på olika sätt, beroende på vilken typ av efterfrågan de upplever. 

Begränsningar med prognoser i kalkylblad

Att uppnå exakta efterfrågeprognoser är inte en enkel uppgift, särskilt om du följer upp varje lagerartikel och har en omfattande portfölj med många SKUer. Det är också mycket svårt att ta hänsyn till ledtider och förutse leveransförseningar vid manuella uträkningar.

För nystartade och mindre företag kan kalkylblad vara ett effektivt och billigt verktyg. Men när dina SKUer börjar byggas upp kommer du att börja inse deras begränsningar. Kalkylblad integreras inte bra med affärssystem, gör det komplext att samarbeta, säkerheten är svag och viktigast av allt, det ger dig inte en helhetssyn.

Det är också mycket tidskrävande att regelbundet granska varje artikel i ditt lager manuellt för att beräkna prognosfel, hitta extremvärden och förstå orsaksfaktorer. De blir också inaktuella i samma minut som de skapas, så om leverantörernas ledtider kontinuerligt fluktuerar riskerar uppdatering av dokumentet att kunna bli ett heltidsjobb.

Hantera utmaning med volatilitet i efterfrågeprognoser

Efterfrågeprognoser kommer att förbli mycket svåra, därför måste du se till att ha de bästa verktygen och prognosprocesserna.

Om du inte redan har gjort det är det ett utmärkt ställe att börja på att investera i ett verktyg för statistisk efterfrågeprognoser som kontinuerligt kan analysera och anpassa sig till de senaste marknadsförhållandena. Mjukvaror för efterfrågeprognoser hjälper dig att förstå volatiliteten i din efterfrågan och justera dina påfyllningsparametrar efter behov. Det kan också snabbt identifiera trender i kundbeteende och hjälpa dig att reagera därefter.

Produktlivscykel vikt för efterfrågeprognoser

Mjukvaror för lageroptimering som EazyStock gör detta genom att analysera efterfrågemönster för alla dina artiklar och delar in var och en av dom i en egen efterfrågetyp baserat på dess position i produktens livscykel. Alla artiklar har olika mönster för hur dom rör sig genom sin livscykel, till exempel kan vissa artiklar inom fordonsindustrin gå över en natt från tillväxt och mognad till nedgång men återgå till tillväxtfasen när försäljningen tar fart igen.

Genom att ta hänsyn till efterfrågetyper, använder mjukvaror för efterfrågeprognoser den mest lämpliga statistiska algoritmen för att beräkna efterfrågan så att varje artikel kan behandlas på olika sätt. Till exempel kommer artiklar med stabil efterfrågan att tilldelas en algoritm, medan de med klumpigare eller långsammare efterfrågan att använda en mer lämplig formel.

Förmågan att reagera på trender

Att vara proaktiv och snabb i att anpassa sig till efterfrågetrender är avgörande för att hålla lagernivåerna i linje med dina kunders behov och marknadsförhållanden.

Kombinera verktyg för prognoser med mänskliga insikter 

I tider av osäkerhet och instabil efterfrågan är det värdefullt att integrera kvalitativa prognosdata och mänskliga insikter i den kvantitativa prognosprocessen. Genom att kombinera olika tillvägagångssätt kan du skapa mer robusta och realistiska efterfrågeprognoser som tar hänsyn till både numeriska data och ditt teams erfarenhet.  

Ett effektivt sätt att göra detta är att använda statistiska metoder, såsom glidande medelvärden för att etablera en grundläggande efterfrågeprognos. Därefter kan du komplettera denna kvantitativa data med kvalitativa insikter från olika källor, såsom feedback från säljteam, marknadsinformation och direkt kundfeedback. 

Genom att främja öppen och effektiv kommunikation mellan olika avdelningar kan du säkerställa att data av hög kvalitet samlas in och används för att förbättra prognoserna ytterligare. En sådan integrerad metod möjliggör en mer holistisk syn på försäljnings- och trendmönster, vilket i sin tur leder till mer precisa och användbara prognoser. 

Minska konsekvenser av felaktiga efterfrågeprognoser 

Att uppnå perfekta prognoser är en utmaning, särskilt med den ökande komplexiteten i dagens marknad. Trots ansträngningar kommer det alltid att finnas en viss grad av osäkerhet och fel i prognoserna. Det är därför avgörande att ha strategier på plats för att hantera och mildra konsekvenserna av felaktiga prognoser.  

Här är några sätt som programvara för lageroptimering kan bistå med i denna process: 

1. Kontinuerlig efterfrågeövervakning 

EazyStocks funktion för varningar övervakar kontinuerligt den faktiska efterfrågan under hela prognosperioden och varnar dig omedelbart om avvikelser från prognosen uppstår. Genom att snabbt identifiera dessa avvikelser kan du vidta åtgärder i realtid, såsom att undersöka orsakerna bakom förändringarna och justera ombeställningsparametrarna vid behov. Dessutom kan EazyStock automatiskt justera påfyllnadsparametrar, såsom ombeställningspunkter, ombeställningskvantiteter och säkerhetslager, för att säkerställa att din lagerhantering är optimerad för att möta servicenivåer.  

2. Hantering av säsongsvariationer i efterfrågan 

Genom att använda avancerad AI-basead analys av efterfrågemönster eliminerar EazyStock behovet av manuell granskning av data och automatiskt identifierar och integrerar säsongsbaserade efterfrågeprofiler i din prognosprocess. Denna funktion säkerställer att dina lagernivåer anpassas för att möta efterfrågan under olika säsonger och perioder, vilket innebär att du har tillräckligt med lager för att hantera efterfrågeökningar under högsäsong samtidigt som du undviker överflödigt lager när efterfrågan minskar. 

3. Hantering av avvikande efterfrågan

EazyStock analyserar och jämför den faktiska efterfrågan med prognosen vid slutet av varje prognosperiod för att identifiera extrema avvikelser, såsom efterfrågevariationer. Genom att lyfta fram dessa avvikelser ger systemet dig möjlighet att noggrant granska orsakerna bakom dem och fatta informerade beslut om huruvida du bör inkludera extremvärdena i din nästa prognos. Dessa åtgärder uppdaterar sedan automatiskt påfyllningsparametrarna för att optimera din lagerhantering. 

4. Varningar för risk för lagerbrist 

EazyStock genererar dagliga rapporter om risk för slut i lagret (risk of run-out rapport) genom att jämföra prognoserna för varje lagervara med de aktuella lagernivåerna, inklusive inkommande leveranser och leveranstider från leverantörer. Genom att förse dig med denna information i realtid kan du hantera potentiella lagerbrist genom att vidta åtgärder baserat på undantag, granska detaljerad information om varje artikel och fatta beslut om eventuella nödvändiga beställningar. 

För att ytterligare förbättra din förmåga att hantera kritiska artiklar i din försörjningskedja, såsom de som är avgörande för produktionskontinuitet eller artiklar till viktig kund, erbjuder EazyStock möjligheten att ladda upp och flagga en prioriterad lista över dessa artiklar. Genom att tilldela olika påfyllningsparametrar till dessa artiklar, såsom höjda säkerhetslagernivåer och mer känsliga lagerbristvarningar, kan du säkerställa att dessa kritiska artiklar alltid är tillgängliga när de behövs som mest. 

5. Optimering av säkerhetslager 

Säkerhetslager är en viktig komponent för att hantera osäkerheter i efterfrågan och utbud. Genom att använda en avancerad lageroptimeringslösning som EazyStock kan du dynamiskt justera säkerhetslagernivåerna baserat på flera faktorer, inklusive efterfrågetyp för varje artikel, prognoser, leverantörsledtider och dina önskade servicenivåer. Särskilt under perioder av instabil efterfrågan kan det vara nödvändigt att öka säkerhetslagernivåerna för att hantera oväntade fluktuationer i efterfrågan eller eventuella förseningar i leveranser. 

6. Effektiv leverantörshantering 

Att hantera flera leverantörer över hela världen kan vara en komplex uppgift, men med EazyStock blir det betydligt enklare. Genom att utnyttja funktioner som dynamiska ledtider, orderschemaläggning, orderkalendrar och automatisk orderpåfyllning kan du optimera dina inköpsbeslut. EazyStock väljer automatiskt den mest lämpliga leverantören baserat på faktorer som deras ledtider, enhetspriser och minimiorderkvantiteter (MOQ) för att säkerställa att du effektivt kan upprätthålla dina servicenivåer samtidigt som du minimerar lagerkostnader och risker för lagerbrist. 

Förbättra efterfrågan och utbudsprognoser

Om du upplever utmaningar med efterfrågeprognoser kan det vara dags att överväga en  mjukvara för efterfrågeprognoser, som EazyStock.

Medan vi fortsätter att se fluktuerande efterfrågan erbjuder EazyStock avancerad funktionalitet som är enkel att använda och levererar korrekta prognoser som tar hänsyn till efterfrågevariationer, säsongsvariationer, trender och kampanjer. EazyStocks dynamiska ledtidsfunktion ger fullständig synlighet av ledtider, vilket är nyckeln till att mildra effekterna av avbrott i försörjningskedjan vid varupåfyllnad.

Du kan ta emot och övervaka varningar när ledtiderna avviker från förväntningarna. Alternativt kan EazyStock automatiskt justera påfyllningsparametrar, såsom ombeställningspunkter och kvantiteter eller säkerhetslager för specifika artiklar, vilket ökar din förmåga att nå servicenivåer eller uppfyllandemål.

Om du vill slippa slösa tid på att räkna ut prognoser i kalkylblad och få exaktare prognoser, boka in ett samtal med oss, så berättar vi hur EazyStock kan hjälpa er att lägga grunden för framgångsrik lagerhantering.