Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasamiQuick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasamiQuick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasamiQuick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Optymalizacja łańcucha dostaw
            9 stycznia 2023
            Polecamy

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

            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:

            • Znaczenie informacji i procesy jakim podlega;
            • Produkcja i dostawy na indywidualne zamówienia;
            • Jednostkowy charakter produkcji, krótkie serie;
            • Częste dostawy uzupełniające [1].

            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:

            • System automatycznej identyfikacji: kody kreskowe, znaczniki elektroniczne;
            • EPOS – elektroniczne punkty sprzedaży;
            • Elektroniczna wymiana danych między dostawcą i odbiorcą;
            • Systemy rejestrujące sprzedaż, monitorujące zapasy i wspomagające ich uzupełnianie [1].

            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:

            • zmniejszenie zapasów bezpieczeństwa poprzez:
              • szybsze składanie zamówień i krótsze cykle ich realizacji (przyspieszenie przygotowania zamówienia w ramach systemu znacznie skraca skumulowany czas jego realizacji),
              • szybką reakcję na wzorce popytu, w połączeniu z lepiej ustalonymi, skróconymi cyklami.
            • zwiększenie sprzedaży oraz zniwelowanie potrzeby obniżki cen dzięki szybkiej odpowiedzi na zmiany popytu (znaczne obniżenie czasu reakcji na bieżące zamówienia klientów),
            • proces dystrybucji zostaje usprawniony poprzez optymalizację użycia zasobów i skrócenie cyklów dostaw, co przynosi obopólne korzyści partnerom handlowym,
            • poprawa komunikacji pomiędzy kooperantami i lepsze zrozumienie wzajemnych oczekiwań,
            • skrócenie czasu związanego z rozwojem nowych produktów.

            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.

            Rysunek 1. Samonapędzające koło korzyści jako efekt zastosowania systemu szybkiego reagowania [4]

            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, 2012

            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
            • 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

            22 sierpnia 2022

            Wskaźniki poziomu obsługi w zarządzaniu zapasami – jak je rozumieć i interpretować?


            PRZECZYTAJ

            Część I – wskaźniki poziomu obsługi dla pojedynczej pozycji asortymentowej Określanie wymaganego poziomu obsługi z punktu widzenia zarządzania zapasami to dość powszechne działanie. Zazwyczaj przedstawia się […]

            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
                        • Brak dostępnych tłumaczeń dla tej strony