Efterfrågeprognos

Noggranna efterfrågeprognoser är basen för goda och korrekta inköpsbeslut och säkerställer en perfekt lagerbalans. EazyStocks efterfrågeprognos grundar sig på efterfrågemönster, något som förbättrar precisionen i planeringen avsevärt. Eftersom kundefterfrågan kan förutses för tusentals lagervaror elimineras risken för inadekvata kostnader, oavsett om det gäller situationer med för mycket eller för lite i lager.

 demand-forecasting-banner

Efterfrågemönster

Produkternas efterfrågemönster revideras med automatik varje månad eller vecka. Användare uppmärksammas på avvikelser i efterfrågan och på mönster för eventuell åtgärd. EazyStock hittar och klassificerar produkter automatiskt efter olika behovsmönster. Likaså trender i produktens livscykel blir tydliga allteftersom de ändrar sig över tid. Efterfrågeklassifikationen säkrar att inköp och varupåfyllnad sker i rätt tid och i rätt kvantitet.

Efterfrågeprognostisering

Baserad på respektive produkts efterfrågemönster och klassificering används den statistiskt sett lämpliga prognosalgoritmen. Ett bibliotek med avancerade prognosmodeller ser till att den mest effektiva beräkningsmetoden för varje produkt appliceras. Prognostiseringen matchar produktens hela livscykel, från introduktion, tillväxt, mognad till nedgång. Klassifikationen av efterfrågemönster – och följande automatiska, optimala val av prognosalgoritm – revideras kontinuerligt och uppdateras per automatik av EazyStock.

När det gäller introduktion av nya produkter som inte har sålts tidigare ger EazyStock användaren möjligheter att hantera prognoserna manuellt.

 


White Paper - 4 Ways to Improve Demand Forecasting Accuracy



Produktersättningar

Det krävs robusta automatiska processer för att hantera prognostisering och varupåfyllnad både vid infasning och vid utfasning av produkter.

När en produkt ska ersättas av en annan är den historiska försäljningen och prognosen för den gamla produkten relevant för den nya produkten. Det prognostiserade behovet och den historiska försäljningen mappas över från den gamla till den nya produkten.

EazyStock stödjer alla typer av produktersättningar: en-till-en substitution (1:1), en-till-många substitution (1:n), många-till-en substitution (n:1) och många-till-många substitution (n:n).


 Fördelar

  • Mer precisa efterfrågeprognoser
  • Minskar behovet av säkerhetslager
  • Minskar risken för att produkter ligger för länge i lager och blir inkuranta
  • Minimerar faran med bristsituationer eller att lagret tar slut
  • Automatiserar processen för att precist förutsäga marknadsbehovet

Funktioner

  • Dynamisk klassificering av efterfrågemönster genom hela produktens livscykel
  • Beräknar statistisk prognos med hög noggrannhet. Marknadskännedom kan integreras.
  • Upptäcker och hanterar problem med kraftigt avvikande värden (outliers) automatiskt, i enlighet med gällande affärsregler
  • Inbyggd funktionalitet för hantering av avvikelser och anomalier i historisk efterfrågan
  • Ärver data vid substitutioner och produktersättningar
  • Tilldelar automatiskt parameterinställningar som baseras på produktens efterfrågemönster
  • Använder en avancerad undantagsprincip (management by exception) för att automatiskt upptäcka och självkorrigera problem

Frågor?Man with Computer

Bästa sättet att se om EazyStock kan vara något för ditt företag är att registrera dig för en personlig, kostnadsfri demonstration. Om du har frågor om produkten, om implementering eller något annat så bara hör av dig! Våra välutbildade representanter är alltid tillgängliga, redo att svara.




CONTACT US