Key Performance Indicators (KPIs), czyli wskaźniki kluczowej wydajności, to konkretne miary wykorzystywane do oceny postępów w osiąganiu celów i strategicznych priorytetów organizacji. W kontekście łańcucha dostaw, KPIs pomagają monitorować, oceniać i doskonalić różne aspekty jego działania. Oto kilka przykładów KPIs stosowanych w mierzeniu efektywności zapasów w łańcuchu dostaw:

• Wskaźnik zapasów (Inventory Turnover): Liczba razy, jaką zapasy firmy są obracane w określonym okresie, zazwyczaj rocznym. Wysoki wskaźnik zapasów sugeruje efektywne zarządzanie zapasami i minimalizację ryzyka starzenia się zapasów.
• Poziom zapasów w dniach (Inventory Days on Hand): Średnia liczba dni, przez które firma może utrzymać swoje zapasy na bieżącym poziomie sprzedaży. Niska wartość tego wskaźnika sugeruje bardziej efektywne zarządzanie zapasami (temu wskaźnikowi poświęciliśmy więcej czasu w odcinku I jak Inventory Days on Hand).
• Wartość zapasów w stosunku do obrotu (Inventory to Sales Ratio): Wartość całkowitych zapasów w porównaniu do całkowitej wartości sprzedaży. Niski stosunek może wskazywać na efektywne zarządzanie zapasami i minimalizację ryzyka nadmiernych zapasów.
• Koszt utrzymania zapasów (Inventory Holding Cost): Całkowity koszt przechowywania zapasów, który obejmuje koszty magazynowania, ubezpieczenia, straty związane ze starzeniem się oraz utratą wartości. Monitorowanie tego KPI pomaga identyfikować i minimalizować koszty związane z utrzymaniem zapasów.

Te KPIs są przykładowymi, najczęściej używanymi wskaźnikami do mierzenia efektywnego zarządzania zapasami w łańcuchu dostaw. Umożliwiają one firmom monitorowanie i doskonalenie procesów zatowarowania oraz minimalizowanie kosztów związanych z przechowywaniem i utrzymaniem zapasów. Istotne jest, aby organizacje wybierały te wskaźniki, które najlepiej odzwierciedlają ich cele strategiczne i priorytety, aby móc skutecznie monitorować i doskonalić działania w obszarze logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw.

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!