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
  • Polski
    • Angielski
Polski
  • Angielski
✕
            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
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            • Optymalizacja łańcucha dostaw
            TAGI
            • #AI
            • #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

            7 marca 2023

            Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI


            PRZECZYTAJ

            Część I – prognozowanie popytu Żyjemy w czasach rewolucji informacyjnej. Często słyszymy terminy Machine Learning (ML, uczenie maszynowe) czy Artificial Intelligence (AI, sztuczna inteligencja). Pojęcia stają […]

            9 stycznia 2023

            Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami


            PRZECZYTAJ

            QR (Quick Response) oznacza współpracę dostawcy i sprzedawcy nastawioną na jak najszybszą reakcję na potrzeby klienta, na wymianę informacji w czasie rzeczywistym  oraz ograniczenie nakładów na […]

            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 […]

            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