
Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment as a Tool for Effective Inventory Management
6 May 2022Case Study – Fobaro
29 June 2022

Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment as a Tool for Effective Inventory Management
6 May 2022Case Study – Fobaro
29 June 2022Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment or is it worth sharing information

Dla przypomnienia CPFR (ang. Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) to wspólne prognozowanie, planowanie i uzupełnianie zapasów, które opiera się na porozumieniu partnerów biznesowych w zakresie stałej wymiany informacji na temat prognoz sprzedaży, zakupów i zapasów oraz planów promocji, produkcji i dostaw wraz z ustaleniem sposobów identyfikacji i wyjaśniania zaistniałych odchyleń. Nawiązanie współpracy zgodnie z zasadami CPFR może przebiegać zgodnie z poniżej zamieszczonymi krokami:
- Zawiązanie porozumienia w sprawie warunków współpracy, najlepiej sformułowane w formie pisemnej z wyraźnym wyszczególnieniem ról uczestniczących przedsiębiorstw, wytypowaniem osób odpowiedzialnych za realizację procesów, sprecyzowaniem standardów efektywności oraz wyznaczeniem akceptowanych wielkości potencjalnych rozbieżności w planach kooperantów.
- Opracowanie wspólnych planów dotyczących każdej kategorii produktów z uwzględnieniem harmonogramów promocji i zasad zarządzania zapasami.
- Podjęcie operacyjnego współdziałania w zakresie produkcji, uzupełniania zapasów oraz sprzedaży, w szczególności:
- identyfikacja i interpretacja różnic w prognozach sprzedaży,
- dzielenie się informacjami o planach uzupełniania zapasów wraz
z identyfikacją i analizą odchyleń od prognoz zamówień, - realizacja dostaw zgodnie z realnymi wynikami sprzedaży z zachowaniem założonych standardów w zakresie jakości i efektywności procesów.
CPFR w początkowym okresie wykorzystywała w procesie wymiany informacji standardy EDI. Jednak wdrożenie EDI oraz dostosowanie posiadanych systemów informatycznych do jego potrzeb wiąże się z koniecznością poczynienia dodatkowych nakładów finansowych, co wiele firm blokuje i uniemożliwia szersze wykorzystanie techniki CPFR. Poszukiwanie nowych rozwiązań w tym zakresie doprowadziło do wniosku, że oczywistym jest możliwość wykorzystanie innych form przekazywania informacji wystarczającej do pełnego wdrożenia i efektywnego funkcjonowania przedsiębiorstwa zgodnie z założeniami CPFR. Wielokanałowość przepływu informacji pomiędzy poszczególnymi partnerami w łańcuchu dostaw przyczynia się to do znacznego rozpowszechnienia praktyk CPFR w kontaktach handlowych. Kluczem do sukcesu nie jest wybór konkretnego sposobu przesyłania informacji lecz eliminacja błędów informacyjnych i rozbieżności do których zalicza się:
- kłopoty z wiarygodnością danych – wynikają z braku integracji systemów prognozowania z narzędziami CPFR oraz z braku automatyzacji procesu konwersji[1] i wymiany danych; istotna jest dokładna weryfikacja i kontrola danych przed wysłaniem ich do partnerskiej firmy,
- niewłaściwy obieg informacji związanych ze zmianami planów działalności – wszelkie zmiany zachodzące w planach organizacji promocji jednego partnera (dotyczące m.in. zakresu czasowo – przestrzennego kampanii promocyjnej, jej rodzaju oraz docelowego segmentu odbiorców), muszą jak najszybciej trafiać do pozostałych kooperantów;
- inna płaszczyzna planowania – poszczególne firmy partnerskie uczestniczące w procesie wymiany, w zależności od miejsca zajmowanego w łańcuchu dostaw, konstruują prognozy w odmiennych, charakterystycznych dla swojej działalności ujęciach; pojawiają się różne cele oraz możliwości w zakresie tworzenia opracowań planistyczno–prognostycznych; z reguły producent (dostawca) posiada lepsze informacje dotyczące makro sytuacji na rynku (opierające się o prowadzone statystyki sprzedaży) i w związku z tym skupiając się na wzroście efektywności procesów produkcyjno–logistycznych ma zdolność tworzenia planów produkcji i dostaw, natomiast detalista zna zachowania konsumentów i konkurentów, a co za tym idzie dysponuje bardziej precyzyjnymi danymi o rynku lokalnym (w szczególności dotyczącymi kształtowania się sprzedaży w wybranych placówkach handlowych); partnerzy powinni prowadzić dyskusje odnośnie tworzenia planów oraz wspólnie wyjaśniać ewentualne rozbieżności.
Przedsiębiorstwa, które funkcjonują zgodnie z założeniami techniki CPFR osiągają wiele korzyści, wśród których należy wymienić:
- zapewnienie konsumentom lepszej dostępności produktów, a co za tym idzie podniesienie poziomu ich zadowolenia,
- wzrost sprzedaży,
- zmniejszenie poziomu zapasów oraz obniżenie kosztów ich utrzymywania,
- ugruntowanie i rozwinięcie partnerskich stosunków z kluczowymi kooperantami.
Efekty te uzyskane są dzięki wdrożeniu zinstytucjonalizowanego procesu kompleksowej wymiany istotnych informacji pomiędzy partnerami handlowymi z zapewnieniem terminowości przepływu danych i ich aktualności oraz dzięki podejmowaniu działań mających na uwadze przede wszystkim interes konsumentów.
W ramach techniki CPFR możliwe jest zastosowanie specyficznych rozwiązań regulujących zasady współpracy w obszarze zarządzania zapasami. Wśród nich kluczowe znaczenie odgrywa metoda VMI (zarządzanie zapasami przez dostawcę) oraz CMI (wspólne zarządzanie zapasami), ale o tym w następnym artykule.
[1] Konwersja danych polega na zmianie formatu plików lub zapisaniu danych na innym, alternatywnym nośniku.
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.
LAST UPDATES
TAGS
- #AI
- #artificial-intelligence-from-A-to-Z
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #demand-forecasting
- #forecasting
- #Intelligent-Development-Operational-Program-2014-2020.
- #inventory-management
- #inventory-optimization
- #NCBiR
- #neural-networks
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #safety-stock
- #safety-stock
- #seasonal-stock
- #service-level-suppliers
- #stock-projection
- #stock-projection-over-time
- #supply-chain
- #supplychain
Related entries
How about AI: what is it and how does artificial intelligence work?
READ
Artificial intelligence (AI) is the ability of machines to exhibit human skills such as learning, inference and recommending solutions. Artificial intelligence enables associations to be made […]
The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level – the point of reordering
READ
The main feature of the model based on the so-called. “ordering point,” also known as an information-level ordering system or continuous review [3], is a condition […]
Fuzzy systems
READ
Based on fuzzy sets, a fuzzy inference system can be built. In such a system, fuzzy rules are implemented for modeling, which in turn make it possible to carry out the process of fuzzy inference.