Wskaźnik Return on Inventory (ROI) w łańcuchu dostaw jest miarą efektywności zarządzania zapasami. Jest obliczany jako stosunek zysków (często zysku operacyjnego) do wartości średnich zapasów w danym okresie. Formuła obliczeniowa wygląda tak:

Czynniki wpływające na ROI w łańcuchu dostaw mogą obejmować:

• Poziom zapasów: Im wyższy poziom zapasów, tym większe koszty związane z przechowywaniem i utrzymaniem. To może obniżać ROI.
• Wskaźnik dni pokrycia sprzedaż: Wysoki wskaźnik dni pokrycia sprzedaży oznacza, że kapitał jest zainwestowany w zapasy przez dłuższy czas, co może obniżać ROI.
• Koszty utrzymania zapasów: Wysokie koszty związane z utrzymaniem zapasów, takie jak koszty przechowywania, ubezpieczenia, utraty, mogą obniżać ROI.
• Wartość sprzedaży: Wzrost wartości sprzedaży może przyczynić się do zwiększenia ROI, jeśli koszty związane z zapasami są stabilne lub maleją.
• Straty z tytułu przeterminowanych lub zepsutych zapasów: Im większe straty, tym niższe będzie ROI.

Wskaźnik ROI w łańcuchu dostaw można poprawić poprzez:

• Optymalizację poziomu zapasów: Analiza popytu, prognozowanie sprzedaży i zastosowanie strategii takich jak just-in-time (JIT) mogą pomóc w zmniejszeniu poziomu zapasów, co może zwiększyć ROI.
• Zwiększenie efektywności operacyjnej: Poprawa procesów magazynowania, transportu i zarządzania zapasami może pomóc w zmniejszeniu kosztów i zwiększeniu efektywności, co wpłynie pozytywnie na ROI.
• Optymalizacja łańcucha dostaw: Usprawnienie współpracy z dostawcami i odbiorcami, redukcja czasu dostawy, poprawa komunikacji w łańcuchu dostaw mogą skrócić lead time zapasów i poprawić ROI.
• Inwestycje w technologie: Wykorzystanie systemów informatycznych do monitorowania i zarządzania zapasami może zwiększyć kontrolę nad nimi i zmniejszyć ryzyko nadmiernego magazynowania.

Poprawa ROI w łańcuchu dostaw wymaga zrozumienia procesów biznesowych, identyfikacji obszarów do usprawnienia oraz wdrożenia odpowiednich strategii zarządzania zapasami i łańcuchem dostaw.

System Dature pozwala na poprawę wskaźnika Return on Inventory poprzez wykorzystania uczenia maszynowego do prognozowania popytu i generowania optymalnych rekomendacji zatowarowania. System Dature wykorzystuje matematyczną funkcję celu z ograniczeniami do ustalania optymalnych parametrów sterowania zapasami. Dzięki uwzględnieniu w wyliczeniach optymalnych parametrów zarówno aspektów kosztowych i marżowych, jak również ograniczeń w łańcuchu dostaw, generowane przez Dature wyliczenia prowadzą do znaczącej poprawy ROI.

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!