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.

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.