Jak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawcówJak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawcówJak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawcówJak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawców
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
  • Angielski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Wpływ wartości odstających (ang. Outlier) na wyliczenie zapasu bezpieczeństwa
            25 maja 2020
            (Nie) widoczność w łańcuchu dostaw
            15 czerwca 2020
            Aktualności

            Jak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawców

            Sanpo to technika iaidō, w której trzeba zmierzyć się z kilkoma oponentami na raz. Jej skuteczność zależy od kompleksowej oceny sytuacji i wykonania kilku powiązanych ze sobą cięć. Koncentracja tylko na jednym oponencie nie pozwoli na wyjście z sukcesem z takiej opresji.

            Czas pandemii to czas nie tylko zawirowań popytu, ale także podaży, zmuszający do kompleksowego spojrzenia na łańcuch dostaw. Załamanie się łańcuchów dostaw spowodowało znaczące obniżenie poziomów obsługi dostawców. Stosowanie deklaratywnych lead time’ów oraz przyjęcie założenia realizacji dostaw w 100% zgodnie z zamówieniem okazały się błędne i nieadekwatne do realiów „nowej” gospodarki. Czy powolne luzowanie obostrzeń pozwala na powrót do stosowania wcześniejszych zasad sterowania zapasami ?

            Z mojego doświadczenia wynika, że niewiele firm zwracało przed pandemią uwagę na śledzenie Service Levelu dostawców, a przynajmniej nie robiło tego w sposób usystematyzowany i ubrany w proces. Obietnica powrotu do normalności może rodzić pokusę utrzymania takiego podejścia, mimo że wcale nie było one dobre. Konsekwencją przyjęcia cichego założenia 100% Service Levelu dostawców jest zwykle narażenie się na ryzyko sytuacji out-of-stock wynikającej z dwóch problemów:
            – nieterminowych dostaw
            – niekompletnych dostaw

            Znając aktualną pozycję zapasów oraz prognozę popytu i jej zmienność, jesteśmy w stanie wyliczyć na ile dni sprzedaży starcza nam zapas. Stosując deklaratywny lead time, zamówienie do dostawcy wyślemy w najpóźniejszej możliwej dacie, katóra pozwoli nam na przyjęcie dostawy przed wpadnięciem w sytuację out-of-stock. Jeśli jednak nasz dostawca notorycznie się spóźnia, dostawę możemy otrzymać długo po tym kiedy nasz zapas osiągnie poziom 0. Podobnie sytuacja ma się w przypadku niskiego fill rate dostawcy. Jeśli na bieżąco będziemy  śledzić rzeczywisty Service Level dostawców, jesteśmy w stanie podejmować decyzje dotyczące wielkości zamówień, jak i momentu ich wysyłki, w sposób znacząco ograniczających ryzyko wystąpienia zjawisk out-of-stock. Monitoring poziomu obsługi dostawców można zrealizować np. poprzez wyliczanie odchylenia standardowego dla opóźnień dostaw oraz ich niekompletności w ciągu ostatnich X miesięcy dla każdego produktu. Wyliczone wartości powinny być następnie uwzględnione w procesie zarządzania zamówieniami do dostawców np. poprzez ich uwzglednienie w wyliczonym poziomie zapasu bezpieczeństwa lub poprzez przesunięcie daty wysłania zamówienia.

            Dodatkową informacją jaką warto także brać pod uwagę przy składaniu zamówień to kalendarz pracy naszego dostawcy. A w zasadzie kalendarz dni, w które on nie pracuje. Mając taką wiedzę jesteśmy w stanie zgromadzić zapas z wyprzedzeniem na okres pokrycia sprzedaży w momencie braku dostępności naszego dostawcy.

            Dowiedzi się więcej jak Smartstock optymalizuje zapas z uwzględnieniem Service Levelu dostawcy oraz kalendarza dostępności dostawców. Zamów demo.

            Technika Sanpo w wykonaniu nauczyciela naszej szkoły iaidō Takashi Kurokiego do obejrzenia na stronie: https://www.youtube.com/watch?v=XA0EV1UNSX8

            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