
K jak Key Performance Indicators
23 lutego 2024
M jak MIN-MAX
29 lutego 2024

K jak Key Performance Indicators
23 lutego 2024
M jak MIN-MAX
29 lutego 2024L jak Lean
Metoda LEAN, zainspirowana systemem produkcyjnym Toyoty, może być wykorzystana do usprawnienia zarządzania łańcuchem dostaw poprzez eliminowanie marnotrawstwa i optymalizację procesów. Oto kilka sposobów, w jakie można zastosować zasady LEAN w zarządzaniu łańcuchem dostaw:
- Redukcja marnotrawstwa (waste reduction): Identyfikacja i eliminacja wszelkich rodzajów marnotrawstwa w łańcuchu dostaw, takich jak nadmiarowa produkcja, nadmiarowy zapas, nadmiarowe przetwarzanie, nadmiarowy ruch, opóźnienia, defekty itp.
- Wartość z perspektywy klienta: Skoncentrowanie się na wartości dostarczanej klientowi poprzez zrozumienie i reagowanie na ich potrzeby. Eliminowanie działań, które nie dodają wartości dla klienta.
- Ustandaryzowane procesy: Wprowadzenie procedur operacyjnych i najlepszych praktyk we wszystkich procesach łańcucha dostaw, aby zapewnić spójność i efektywność.
- Synchronizacja procesów: Skoordynowanie harmonogramów produkcji, dostaw i transportu, aby uniknąć opóźnień i zatorów w łańcuchu dostaw.
- System ciągłego doskonalenia: Wdrożenie kultury ciągłego doskonalenia, w której pracownicy są zachęcani do zgłaszania zdiagnozowanych problemów i proponowania rozwiązań, aby stale ulepszać procesy.
- JIT (Just-in-Time): Wykorzystanie zasad JIT do minimalizacji zapasów poprzez dostarczanie komponentów i produktów dokładnie wtedy, gdy są one potrzebne, co redukuje koszty przechowywania i ryzyko starzenia się.
- Zarządzanie jakością: Zapewnienie wysokiej jakości produktów poprzez ciągłe monitorowanie i poprawę procesów, aby zmniejszyć liczbę defektów i zwiększyć satysfakcję klienta.
- Zaangażowanie pracowników: Zachęcanie pracowników do aktywnego uczestnictwa w procesie doskonalenia poprzez szkolenia, motywację i udział w podejmowaniu decyzji.
Metoda LEAN może być bardzo skuteczna w wielu przypadkach, ale istnieją sytuacje, w których może napotkać trudności lub nie będzie najlepszym podejściem w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Poniżej dwa wybrane przypadki, w których metoda LEAN może być trudna do zastosowania:
- Złożone sieci dostaw: W przypadku bardzo złożonych łańcuchów dostaw, w których zaangażowanych jest wiele poddostawców na różnych etapach produkcji, implementacja zasad LEAN może być trudniejsza ze względu na konieczność koordynacji i synchronizacji działań wielu podmiotów.
- Duże wahania w popycie: Jeśli popyt na produkty lub usługi jest bardzo zmienny lub trudny do przewidzenia, strategia oparta na zasadach LEAN, która zakłada minimalne zapasy i dostawy just-in-time, może prowadzić do problemów związanych z dostępnością produktów w przypadku nagłego wzrostu popytu.
Generalnie, implementacja zasad LEAN w zarządzaniu łańcuchem dostaw może przynieść liczne korzyści, takie jak zwiększenie efektywności, obniżenie kosztów, skrócenie czasu realizacji zamówień i poprawa satysfakcji klienta. Należy jednak mieć świadomość kiedy ją stosować i gdzie dan nam ona największą wartość.
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!
OSTATNIE WPISY
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
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
- case_study
Powiązane wpisy
Jak sztuczna inteligencja zmienia pracę planistów popytu i produkcji
PRZECZYTAJ
Jeszcze kilkanaście lat temu planowanie popytu i produkcji w firmach opierało się głównie na arkuszach kalkulacyjnych, danych historycznych i intuicji doświadczonych planistów. Dziś do gry wkracza […]
Człowiek i Sztuczna Inteligencja w Demand Planningu – Synergia, a nie rywalizacja
PRZECZYTAJ
W dobie dynamicznie rozwijającej się technologii, coraz więcej firm sięga po sztuczną inteligencję (AI), by wspierać procesy planistyczne, w tym jeden z kluczowych – Demand Planning. […]
Czy klasyczne narzędzia typu BI nadają się do zaawansowanych zagadnień optymalizacyjnych, zwłaszcza do optymalizacji zapasów?
PRZECZYTAJ
Narzędzia Business Intelligence (BI) zdobyły ogromną popularność dzięki swojej zdolności do wizualizacji danych, raportowania i analizy biznesowej. Jednakże, mimo że wspierają procesy analityczne i pomagają w […]


