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 zapasy co zwiększa efektywność całego łańcucha dostaw. Głównym założeniem jest zidentyfikowanie popytu na produkty końcowe w sposób szybki i dokładny, przesłanie informacji w górę łańcucha dostaw oraz uzupełnienie zapasów danego produktu w ilości odpowiadającej bieżącemu zapotrzebowaniu [1] [2].
Historia koncepcji QR rozpoczęła się w 1986 roku w branży tekstylno-odzieżowej. Wprowadzenie nowej koncepcji zarządził R. Milliken z firmy Milliken & Company, gdyż dla branży odzieżowej istotna jest dokładna i szybka informacja na temat popytu i jego zmian, aby można było odpowiednio zareagować [1].
Produkty z branży odzieżowej są wrażliwe na czynniki zewnętrzne takie jak: sezonowość (spadek temperatury latem), zmienność mody, czynniki społeczne. Aby wdrożyć koncepcje QR należy brać pod uwagę kilka najważniejszych czynników:
Skuteczne wdrożenie QR opiera się głównie na wprowadzeniu zaawansowanych rozwiązań informacyjnych i informatycznych, gdyż informacja w QR jest najważniejszym elementem, na którym należy skupić swoją uwagę. Do głównych procesów jakim podlega informacja należą: tworzenie, otrzymywanie, archiwizacja, zbieranie, wyszukiwanie, zwielokrotnienie, opracowywanie, wykorzystywanie, niszczenie. Na tych procesach opiera się działanie koncepcji QR [2]. Jednak do szybkiej reakcji w łańcuchu dostaw potrzebne są dobre rozwiązania informatyczne bazujące na systemie globalnych standardów GS1:
Dzięki rozwiniętemu systemowi informacji w koncepcji QR można uzyskać znaczną przewagę nad konkurencją. Fizyczne zapasy można zastąpić informacją, a produkty danymi, które nie obciążają tak finansów przedsiębiorstwa jak zbyt duże zapasy. Dzięki zastosowaniu QR zmniejsza się poziom zapasów [1] oraz ryzyko wystąpienia braku w zapasach, zwiększa się również rotacja zapasów [3], przyspiesza się składanie zamówień oraz ich cykl realizacji. Niestety wprowadzenie zaawansowanych rozwiązań informacyjnych i informatycznych wiąże się z poniesieniem dodatkowych kosztów przez cały łańcuch dostaw a wymiana informacji wymaga zwiększenia zaufania między wszystkimi ogniwami łańcucha [1].
Ogólnie biorąc, zastosowanie QR może mieć znaczący wpływ dla funkcjonowania zarówno detalistów, jak i producentów, zapewnia bowiem:
Wymienione powyżej czynniki w efekcie powodują podwyższenie rentowności oraz zmniejszenie kosztów całkowitych w łańcuchach dostaw. Istotną cechą strategii QR, jest to, iż zwiększa ona efektywność zarządzania popytem i ukierunkowuje łańcuch dostaw na zaspokajanie potrzeb klienta, przez co wpływa na obniżenie poziomu zapasów.
Wymienione powyżej korzyści są wzajemnie od siebie zależne i tworzą samonapędzające się koło korzyści. Przedstawione zostało one na rysunku 1.
Aplikacja Dature wykorzystując sztuczną inteligencję do prognozowania popytu pozwala na szybkie podejmowanie decyzji i dostrzeganie niektórych zjawisk wcześniej niż konkurencja. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność oraz prędkość podjętych działań skutkujących w licznych korzyściach jak m.in. ograniczenie błędów w prognozach czy utrzymanie odpowiednich poziomów zapasów. Wypróbuj teraz!
Literatura:
[1] Fechner I., Zarządzanie łańcuchem dostaw, Wyższa Szkoła Logistyki, Poznań, 2007 [2] Fertsch M., Matulewski M., Przepływ informacji w systemach Quick Response – studium przypadku in: Elastyczne łańcuchy dostaw – koncepcje, doświadczenia, wyzwania, VI Międzynarodowa Konferencja Logistics Poznań 2002, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań, 2002 [3] Krzyżaniak S., Cyplik P., Zapasy i magazynowanie Tom I: Zapasy – Podręcznik do kształcenia w zawodzie technik logistyk, Biblioteka Logistyka, Poznań, 2007 [4] Cyplik P., Hadaś Ł., Zarządzanie zapasami w łańcuchu dostaw, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2012Niniejszy 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.
Część 2 W pierwszej części artykułu koncentrowaliśmy się na wyzwaniach w prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w branży chemicznej oraz wykorzystania AI do poprawy tych procesów. […]
Część 1 Prognozowanie popytu i optymalizacja zapasów mają kluczowe znaczenie dla branży chemicznej, która boryka się z dużą zmiennością, niepewnością i złożonością łańcucha dostaw. Niektóre z […]
Część II – zintegrowane planowanie, prognozowanie i zatowarowanie w branży spożywczej W branży spożywczej dokładne prognozowanie i efektywne zarządzanie zapasami mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. Wspólne […]