Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment jako narzędzie skutecznego zarządzania zapasamiCollaborative Planning, Forecasting and Replenishment jako narzędzie skutecznego zarządzania zapasamiCollaborative Planning, Forecasting and Replenishment jako narzędzie skutecznego zarządzania zapasamiCollaborative Planning, Forecasting and Replenishment jako narzędzie skutecznego zarządzania zapasami
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Angielski
  • Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Prognozowanie popytu z wykorzystaniem sieci neuronowych
            21 kwietnia 2022
            Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment czyli czy warto dzielić się informacjami
            12 maja 2022
            Aktualności

            Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment jako narzędzie skutecznego zarządzania zapasami

            CPFR (ang. Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) to wspólne prognozowanie, planowanie i uzupełnianie zapasów, które opiera się na porozumieniu partnerów biznesowych w zakresie stałej wymiany informacji na temat prognoz sprzedaży, zakupów i zapasów oraz planów promocji, produkcji i dostaw wraz z ustaleniem sposobów identyfikacji i wyjaśniania zaistniałych odchyleń.

            CPFR to technika poprawiająca jakość prognozowania i współpracy firm w łańcuchach dostaw. Zakłada ona intensywną współpracę pomiędzy przedsiębiorstwami będącymi ogniwami łańcucha dostaw oraz stanowi nowoczesne narzędzie, które wspomaga działalność tych przedsiębiorstw, w szczególności usprawniając wspomniane obszary tj. planowanie popytu, prognozowanie zamówień oraz procesy planowania zasobów i podejmowania decyzji w obszarze uzupełniania zapasów.

            Potrzeba podjęcia wspólnych działań w zakresie planowania, prognozowania i uzupełniania zapasów uzasadniona jest faktem, iż poszczególne podmioty łańcucha dostaw mają tendencje do tworzenia własnych zapasów bezpieczeństwa. Powoduje to znaczny wzrost poziomu zapasów w całym łańcuchu dostaw, często niewspółmierny do potrzeb. Wiąże się to również ze znacznym wzrostem kosztów długotrwałego utrzymywania zapasów, co z kolei jest przyczyną podwyższenia cen oferowanych produktów. Podjęcie współpracy pomiędzy kooperantami w łańcuchu dostaw, opartej na wzajemnej wymianie informacji odnośnie prognoz i planów produkcji, sprzedaży oraz zapasów, pozwoli zniwelować lub nawet wyeliminować takie niepożądane sytuacje.

            Zatem zasadniczym celem wdrożenia i wykorzystywania CPFR jest podwyższenie produktywności łańcuchów dostaw głównie poprzez obniżenie całkowitego poziomu zapasów przy jednoczesnym zapewnieniu wzrostu Poziomu Obsługi Klienta. Środkiem do realizacji tak postawionego celu będzie znaczne zwiększenie dokładności prognozowania popytu. Będzie ono możliwe dzięki wzajemnej wymianie danych pomiędzy kooperującymi przedsiębiorstwami oraz zapewnienie im łatwego dostępu do informacji, w szczególności do:

            • tworzonych przez partnerów handlowych prognoz zapotrzebowania materiałowego i produktowego – możliwość wglądu kooperantów w bieżące prognozy popytu partnera ma na celu umożliwienie natychmiastowego wychwycenia ewentualnych rozbieżności i wyjaśnienia ich przyczyn; w tym zakresie bardzo istotne jest ustalenie norm odchyleń dla prognoz zapotrzebowania na określone produkty, które zostaną zaakceptowane przez wszystkich partnerów oraz staną się podstawą ich weryfikacji,
            • harmonogramów promocji na poziomie poszczególnych jednostek asortymentowych,
            • bieżących danych o dokonanej sprzedaży (płynących z elektronicznych terminali kasowych – EPOS) – dokonuje się porównania rzeczywistej sprzedaży w minionych okresach z odpowiadającymi tym okresom prognozami.

            CPFR zapewnia kooperantom dostęp do kompletnej, aktualnej i wiarygodnej informacji, w szczególności pozwala:

            • konfrontować i analizować prognozy popytu tworzone przez partnerów, wychwytując znaczące rozbieżności pomiędzy nimi,
            • na bieżąco monitorować dane o sprzedaży dokonanej w poszczególnych Punktach Obsługi Sprzedaży (POS) oraz dokonywać porównania rzeczywistej sprzedaży z okresów poprzednich z odpowiadającymi im prognozami sprzedaży.

            Dla kooperujących przedsiębiorstw, które w codziennej współpracy wymieniają między sobą ogromne ilości informacji, szybkie wykrycie rozbieżności pomiędzy przewidywaniami i planami własnymi a partnera, bez zastosowania specjalistycznego narzędzia, jest bardzo trudne. Technika CPFR jest doskonałym rozwiązaniem w tym zakresie. Zidentyfikowanie istotnych rozbieżności w planach partnerów handlowych (producentów i detalistów) stanowi pierwszy etap współpracy pomiędzy nimi w ramach wykorzystania techniki CPFR. Wyselekcjonowanie miejsc występowania odchyleń implikuje konieczność podjęcia dalszych działań. W pierwszej kolejności należy wyselekcjonować i poddać analizie krytyczne obszary współpracy. Rozbieżności o kluczowym znaczeniu mogą się pojawić np. w prognozach zapotrzebowania na intensywnie promowane artykuły lub na dobra charakteryzujące się dużymi wahaniami popytu. Zarządzanie biorące pod uwagę wykryte w odpowiednim czasie, ponadnormatywne rozbieżności oraz ich analizę pozwala producentom i detalistom odpowiednio zareagować i podjąć niezbędne działania korygujące. Jednocześnie wymaga to przyjęcia prawdziwie partnerskich zasad kooperacji i efektywnego systemu komunikacji między partnerami.

            Skuteczność działań w ramach CPFR jest zatem uwarunkowana poziomem współpracy partnerów w łańcuchu dostaw oraz wynikami trafności prognoz popytu oferowanych przez tych partnerów. I pojawia się miejsca na metody zmniejszające błędy prognoz, do których zaliczyć możemy właściwie sparametryzowane modele oparte na pogłębionych sieciach neuronowych.

            Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level - the point of reordering
            • Istota klasycznego modelu odnawiania zapasów opartego na poziomie informacyjnym – punkcie ponownego zamówienia
            • Fuzzy systems
            • Systemy rozmyte
            • The benefits of using artificial intelligence in the supply chain
            TAGI
            • #NCBiR
            • #Program Operacyjny Inteligentny Rozwój 2014-2020
            • #Sieci Neuronowe
            • #Zapas zabezpieczający
            • Bullwhip effect
            • Koronawirus
            • Łańcuch Dostaw
            • optymalizacja zapasów
            • out-of-stock
            • Outllier
            • overstock
            • Prognozowanie
            • prognozowanie popytu
            • Projekcja zapasów
            • projekcja zapasów w czasie
            • Service Level dostawcy
            • supplychain
            • Zapas bezpieczeństwa
            • zapas sezonowy
            • zarządzanie zapasem

            Powiązane wpisy

            15 lipca 2022

            Systemy rozmyte


            PRZECZYTAJ

            W oparciu o zbiory rozmyte można zbudować rozmyty system wnioskowania. W takim systemie do modelowania implementowane są reguły rozmyte, które z kolei umożliwiają prowadzenie procesu wnioskowania rozmytego.

            15 lipca 2022

            Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw


            PRZECZYTAJ

            Według Gartnera, poziom automatyzacji w procesach łańcucha dostaw podwoi się w ciągu najbliższych pięciu lat. Jednocześnie, według najnowszych badań, globalne wydatki na platformy IIoT mają wzrosnąć […]

            15 lipca 2022

            Modelowanie niepewności za pomocą zbiorów rozmytych


            PRZECZYTAJ

            Niepewność jest obecna we wszystkich dziedzinach działalności człowieka, jest nieodłącznym elementem rzeczywistości. Oznacza to, że jakakolwiek próba opisu tej rzeczywistości powinna uwzględniać występowanie niepewności.  To właśnie w potrzebie modelowania niepewności  należy upatrywać impulsu dla rozwoju teorii zbiorów rozmytych i jej późniejszym uogólnieniom.

            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
              info@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

              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
                        • Angielski
                        • Polski