Hasraütés és horoszkóp a beszerzéstervezésben Korszerű tervezési megoldás a kereslet- és a készlettervezés területén 1
1.Válaszd szét a két folyamatot! 2. Gyűjts adatokat! 3. Alkalmazz tudományos módszertant! 4. Tárd fel az összefüggéseket! 5. Mérj és csatolja vissza! 2
Kereslettervezés Készlettervezés Felhasznált adatok Elmúlt időszaki kereslet Iparág specifikus összefüggések Eredmény Várható kereslet Felhasznált adatok Várható kereslet Készlet + egyéb adatok Eredmény Mikor rendeljünk Mennyit rendeljünk 3
4
1. Válaszd szét a két folyamatot! 2.Gyűjts adatokat! 3. Alkalmazz tudományos módszertant! 4. Tárd fel az összefüggéseket! 5. Mérj és csatolja vissza! 5
A cégek több mint felének nem áll rendelkezésére elég adat a tervezéshez A cégek fele összesen 5 paramétert vesz figyelembe: Raktárkészlet Várható kereslet (kevés adattal csak pontatlanul lehetséges!) Korábbi kereslet Kielégítetlen vevői rendelések Beszállítási idő A cégek ¾-e nem költségalapon és nem megbízhatósági alapon tervezi a készletét! Egy nem reprezentatív felmérésem alapján. 6
Ezeket az adatokat kell gyűjteni! Aktuális raktárkészlet Szállítási költség Beszállító megbízhatósága Várható kereslet Kielégítetlen vevői rendelések Előírt vevőkiszolgálási színvonal Beszállítási idők Rendelésfeladás költsége Raktározási költség Utazó készlet Elmúlt időszaki kereslet ERP, készletriport, online kapcsolat és folyamatos frissítés Kontrolling feladata Elmúlt időszaki elvárt és megvalósult szállítási pontosság alapján A kereslettervezési folyama eredménye Lost business adatok naplója alapján Szerződések és éves stratégiai célok határozzák meg Beszállítói szerződések, vagy egyéb vállalások alapján Kontrolling feladata Kontrolling feladata ERP, beszállítói rendelések státusz riportja alapján ERP, korábbi forgalom alapján 7
8
1. Válaszd szét a két folyamatot! 2. Gyűjts adatokat! 3.Alkalmazz tudományos módszertant! 4. Tárd fel az összefüggéseket! 5. Mérj és csatolja vissza! 9
I. Kereslettervezés 10
Átlagszámítás Súlyozott átlag Regresszió Simítások ARIMA SARIMA 11
Egyszerű módszerek (Átlagszámítások) Követik a tényleges keresletet, nem előrejelzik Kevéssé pontosak Kevés adat elég hozzá 12
Közepes bonyolultságú módszerek (Regressziók és simítások) Rosszul reagálnak a szezonváltásokra Szezonváltások között kielégítő pontosságúak Közepes mennyiségű adat, közepes teljesítmény 13
Összetett módszerek (ARIMA SARIMA) Nem követi a görbe a változásait, hanem ráilleszkedik Sok adatra van szükség A legpontosabb előrejelzést tudja adni 14
II. Készlettervezés 15
Mikor? Mennyit? Ha a minimum készlet alá csökken Hogy a maximum készletre feltöltsük Azonos időközönként Mindig azonos mennyiséget 16
Mikor? Mennyit? Ha a minimum készlet alá csökken Mindig azonos mennyiséget 17
Tehát, mik az elvárások Kereslettervező algoritmus Módszertanok Egyszerűtől az összetett módszerekig Átlagszámítások Regressziók és simítások ARIMA és SARIMA Készlettervező algoritmus Mikor és mennyit? 4 alapstratégia kezelése Költség és megbízhatóság alapú modellek alkalmazása Automatikus működés Automatikus működés 18
Komplex kereslettervező és készlettervező eszköz Automatikus kereslettervezés ARIMA SARIMA módszertanok Genetikus algoritmus alkalmazása Mikor és mennyit? Automatikus válasz A négy készletstratégia kezelése Komplex modellek Költségoptimalizáló Megbízhatósági Vállalatspecifikus korlátkezelés Előírt szolgáltatási színvonal Beszállítói szerződések Termékjellemzők stb. 19
A komplex eszköz eredményei KERESLETTERVEZÉS 20
Szezonalitás felismerése Erősen szezonális termékre SARIMA modell automatikus alkalmazása. 21
Szezonalitás és trend egyidejű felismerése Egyszerű (WINTERS) modell automatikus alkalmazása. 22
Szezon kezdet felismerése SARIMA modell által észlelt szezonhatár. 23
Készletervezés A KOMPLEX ESZKÖZ EREDMÉNYEI 24
Sűrűbb rendelés mellett alacsonyabb költségek Egy drágább termék készletezése alacsonyabb készletszintek mellett. 25
Magasabb készlet, alacsony készletezési költség Egy olcsó termék optimalizált készletgörbéje: ritkább rendelés, magasabb készlet 26
Néhány darabos készlet optimalizálása Tartósan alacsonyabb készletek biztosítása néhány darab esetén is. 27
28
1. Válaszd szét a két folyamatot! 2. Gyűjts adatokat! 3. Alkalmazz tudományos módszertant! 4.Tárd fel az összefüggéseket! 5. Mérj és csatolja vissza! 29
Sör A meleg idő fokozza a keresletet 35 C fölött viszont csökken a kereslet Tüzifa Átlagos szezon szeptembertől februárig 2009 január (gázvita): 100%-os növekedés Autóalkatrész Kötelező szervizek figyelése 5 évvel ezelőtti eladási statisztikák 30
Akciók és promóciók hatásainak kereshetővé tétele Rendszeres egyeztetések értékesítők és tervezők között Tervezői esettanulmányok tervezett megosztása Összefüggések strukturált tárolása Információ szolgáltatási procedúrák 31
1. Válaszd szét a két folyamatot! 2. Gyűjts adatokat! 3. Alkalmazz tudományos módszertant! 4. Tárd fel az összefüggéseket! 5.Mérj és csatolja vissza! 32
Kereslettervezés Egységes kereslettervezési teljesítmény számítás minden tervezőnél Pontosság, és hiba számítása egyaránt A kereslettervezési pontosságok naplózása és a változások elemzése A tanulságok visszacsatolása a tervezési munkába A kereslettervek pontosságának beépítése a tervezők motivációs rendszerébe A pontos tervezésen túl a teljesítmény javulását is honorálni kell Az értékesítők motivációs rendszerét illeszteni a kereslettervhez Össze kell hangolni a tervezést az értékesítési stratégiával 33
Készlettervezés Lost business adatok szigorú naplózása Pontosság, és hiba számítása egyaránt Készletet szabályozó paraméterek ütemes felülvizsgálata Készletkorlátok (min, max, jelentésköteles stb.), és készletstartégiák Beszállítói szolgáltatási színvonal visszavezetése a tervezésbe Naprakész reakciók a sztochasztikus kihívásokra Egységes készlettervezői procedúrák bevezetése Azonos tervezési lépések az egyes árucsoportok tervezésénél 34
www.adversum.hu EREDMÉNYES TERVEZÉST KÍVÁNOK ÉS KÖSZÖNÖM A FIGYELMET! 35