Budowanie zapasu sezonowego przed świątecznym pikiem sprzedażyBudowanie zapasu sezonowego przed świątecznym pikiem sprzedażyBudowanie zapasu sezonowego przed świątecznym pikiem sprzedażyBudowanie zapasu sezonowego przed świątecznym pikiem sprzedaży
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
  • Angielski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Wpływ dni kalendarzowych na trafność prognoz
            2 października 2020
            Klasyczne ujęcie błędów prognoz jako determinant skuteczności procesu prognozowania popytu i ich wykorzystanie w przypadku zastosowania sieci neuronowych
            13 grudnia 2021
            Aktualności

            Budowanie zapasu sezonowego przed świątecznym pikiem sprzedaży

            Szybkimi krokami zbliża się okres przedświąteczny, który dla wielu firm oznacza znaczący wzrost popytu, ale też potencjalny problem z okresowym obniżeniem service levelu przez dostawców czy własne fabryki. Obniżony poziom realizacji zamówień dostawców w okresach wzmożonego popytu wynika z jednej strony z braku dostępności mocy produkcyjnych do bieżącej obsługi zwiększonego popytu z drugiej zaś z niewystarczającej budowy zapasów w okresie przed istotnym pikiem sprzedaży.
            Jedną z metod radzenia sobie z tego typu zjawiskami powodującymi utratę potencjalnej sprzedaży, a co za tym idzie marży jest wdrożenie modelu budowy zapasu sezonowego pozwalającego zbudować stock (z ang. Anticipatory Stock) przed pikiem sprzedażowym.
            O ile samo podejście jest oczywiste, to jego implementacja już nie. Do wdrożenia modelu konieczne jest bowiem uchwycenie poniższych elementów:
            • popytu jaki występuję podczas piku sprzedaży – ma on zwykle inną charakterystykę niż popyt w okresach przedświątecznych
            • popytu jaki jest przed pikiem – jego też musimy obsłużyć, ale nie chcemy tego robić z zapasu sezonowego
            • momentu od kiedy możemy zacząć gromadzić zapas sezonowy – terminy przydatności do spożycia mogą być realnym ograniczeniem
            • momentu, w którym powinniśmy przestać go budować , ponieważ nie chcemy zostać z nadmiernym zapasem po sezonie
            Proces budowania zapasu sezonowego może przyjąć podobne strategie niezależnie od tego czy dotyczy on firm produkcyjnych czy dystrybucyjnych.
            W przypadku firm produkcyjnych zwykle dążyć się będzie do „wypłaszczenia” produkcji celem utrzymania stałego rytmu produkcyjnego uwzgledniającego chociażby ekonomiczne wielkości szarży produkcyjnych, bez wprowadzania gwałtownych zmian i przezbrojeń.
            W przypadku firm dystrybucyjnych wspomniane wypłaszczeni będzie pozwalało na realizowanie operacji logistycznych uwzgledniających dostępne zasoby, tj. bez konieczności zatrudniania dodatkowych osób, czy zmiany godzin ich pracy.
            Modelem zatowarowania, który pozwala na „wypłaszczenie” produkcji i dostaw z uwzględnieniem zapasu sezonowego jest Anticipatory Stock Policy. Zakłada on, że prognoza statystyczna wyliczona dla zdefiniowanego w danych okresu budowania zapasu sezonowego oraz okresu wysokiego sezonu sprzedaży jest odpowiednio rozkładana na okres budowy zapasu sezonowego. Dzięki temu do bieżących rekomendacji zatowarowania brane są pod uwagę wielkości popytu uwzgledniające przyszłe piki sprzedażowe i tym samym zapewnione jest zgromadzenie na czas zapasu pozwalającego na obsłużenie zarówno bieżącego popytu jak i wzmożonych zakupów przed świętami.

            Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów m.in. w oparciu o model Anticipatory Stock Policy. Połączenie modelu Anticipatory Stock Policy z prognozowaniem popytu opartym o uwzględnienie efektu dni kalendarzowych np. świąt Bożego Narodzenia i towarzyszących im promocji umożliwia wdrożenie optymalnego podejścia do optymalizacji zapasów, przygotowanego na obsługę pików sprzedaży i realizację założonych celów biznesowych.

            Jeśli chciałbyś dowiedzieć się więcej jak wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji może Ci pomóc w podniesieniu dostępności towarów przez sezonem wysokiej sprzedaży skontaktuj się z nami. Chętnie pomożemy Twojej firmie.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            • Optymalizacja łańcucha dostaw
            • Czym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencja
            • Istota klasycznego modelu odnawiania zapasów opartego na przeglądzie okresowym 
            TAGI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            9 stycznia 2023

            Optymalizacja łańcucha dostaw


            PRZECZYTAJ

            Wybuch pandemii COVID-19 w 2020 roku istotnie wpłynął na przepływ towarów i usług. Wiele krajów zamknęło swoje granice, doszło do zaburzeń w łańcuchach dostaw, często do […]

            10 listopada 2022

            Czym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencja


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) jest jednym z najgorętszych tematów we współczesnym świecie. Jest to stosunkowo nowa dziedzina nauki. Początkowo nazywano ją cybernetyką, która istnieje od lat 40. […]

            8 listopada 2022

            Istota klasycznego modelu odnawiania zapasów opartego na przeglądzie okresowym 


            PRZECZYTAJ

            Podstawową cechą opisywanego modelu jest to, że zamówienie składane jest w określonym cyklu o stałym okresie przeglądu (ang. ROC – Re-order Cycle). Wielkość zamówienia w tym […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Polski
                        • Angielski