Czy niezbilansowane zapasy "zabijają" Państwa EBITDA? Rozwiązanie. Część 2

W Części 1 tego artykułu omówiliśmy już przyczyny niezbilansowanych zapasów i problemy, do których one prowadzą. Rozważmy teraz najskuteczniejszy sposób rozwiązania tego problemu.

Główne wnioski

Drugą częścią walki z niezbilansowanymi zapasami jest monitorowanie KPI i wczesne ostrzeganie.

• Analiza SKU w podziale na ABC. 

• Ustawienie progów alertów BI. 

• Rotacja stocków w sieci a nie lokalnie. 

• Powiązanie z forecastami ML. 

• Raportowanie EBITDA na kategorię.

Rozwiązanie dylematu "sprzedaż kontra ekonomia" często pojawia się w firmie z nowym i ambitnym dyrektorem ds. zakupów i łańcucha dostaw. Osoba ta najprawdopodobniej pracowała już w firmach systemowych i nauczyła się, że optymalizacja zapasów oraz równoważenie utraconej sprzedaży i nadwyżek jest łatwo osiągalne tylko wtedy, gdy łańcuchy dostaw zostaną zasadniczo przekształcone i zautomatyzowane przy użyciu zaawansowanych rozwiązań.

Wyobraźmy sobie hipotetyczną sieć supermarketów spożywczych, Cranberry Market, z roczną sprzedażą na poziomie 500 mln USD i wartością zapasów 179,8 mln USD (20% aktywów spółki). EBITDA za ubiegły rok wyniosła 30 mln USD lub 6% przychodów. Obecnie firma zatrudnia 20 osób zajmujących się generowaniem zamówień, które poświęcają na to 50% swojego czasu. Pomaga im w tym system ERP, który buduje prognozy na podstawie danych historycznych, podczas gdy specjaliści ds. zaopatrzenia dokonują ręcznych korekt w oparciu o nadchodzące promocje i trendy sezonowe.

Ponadto proszę sobie wyobrazić, że Linda, która wcześniej pracowała w sieci supermarketów jako dyrektor ds. zakupów, przejmuje dział łańcucha dostaw w Cranberry Market. Strategia Lindy na okres próbny będzie obejmować wdrożenie zautomatyzowanego systemu zarządzania zapasami, ponieważ poprzednia firma korzystała z takiego oprogramowania, a ona widziała wszystkie jego zalety. Ponadto Linda jest przekonana, że nowy system pozwoli jej osiągnąć doskonałe wyniki już podczas sześciomiesięcznego okresu próbnego. Teraz jednak konieczne jest przekonanie kierownictwa Cranberry Market o tych korzyściach.

• Rozwiązanie w chmurze
  

Linda bez wątpienia wybierze rozwiązanie SaaS, ponieważ oparte na chmurze miesięczne rozwiązanie subskrypcyjne nie wymaga kosztownych serwerów i może być używane tak długo, jak długo są zadowoleni z wyników. To z kolei gwarantuje ciągłe zaangażowanie dostawcy w maksymalizację krótko- i długoterminowych korzyści dla klienta.

• Prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji
  

Nowy system zapewni zautomatyzowane krótko-, średnio- i długoterminowe prognozowanie sprzedaży na okres do roku (co jest szczególnie ważne w przypadku produktów o długim czasie dostawy, takich jak te z Chin lub Indii). Zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji uwzględnią większość czynników wpływających na popyt klientów na poziomie SKU/sklepu/kanału/dnia: historię sprzedaży, sezonowość, dni tygodnia, trendy, charakterystykę regionalną, nadchodzące święta, promocje itp. Ponadto, dzięki uczeniu maszynowemu, taki system będzie z czasem poprawiał dokładność prognoz.

• W pełni zautomatyzowany system uzupełniania zapasów
  

Zautomatyzowany system uzupełniania zapasów pozwoli firmie generować i wysyłać zamówienia do zewnętrznych dostawców lub magazynu centralnie, bez interwencji planistów popytu lub pracowników sklepu. System weźmie pod uwagę bieżące salda, czas realizacji dostawy, ilości w transporcie, daty wygaśnięcia produktów, warunki dostawców i harmonogramy, tak aby każdy produkt dotarł do właściwego miejsca docelowego i we właściwej ilości, bez tworzenia nadmiernych zapasów i zapewniając optymalną dostępność. Ponadto pozwoli to uniknąć błędów ludzkich i uwolnić personel zaangażowany w generowanie zamówień do bardziej krytycznych zadań strategicznych, pozwalając systemowi zająć się rutynowymi zadaniami.

• Efektywne zarządzanie świeżymi zapasami
  

Unikalne algorytmy uwzględnią wahania popytu w zależności od dnia tygodnia, warunków dostawcy, opakowania i czasu dostawy łatwo psujących się produktów. Zapewni to maksymalną dostępność świeżych produktów każdego dnia, przy minimalnych odpisach i przecenach na koniec dnia/daty ważności. W środowisku dużego łańcucha dostaw jest to niezbędny krok w kierunku odchudzenia i ograniczenia marnotrawstwa, a tym samym poprawy wydajności operacyjnej.

• Alokacja zapasów na wielu półkach
  

Algorytmy nowego systemu będą również uwzględniać wszystkie osobliwości ruchu towarów i generować bardzo dokładne prognozy dotyczące zarządzania zapasami zarówno w magazynach regionalnych, jak i centralnych. Zapotrzebowanie na towary będzie szacowane dla każdego sklepu uzupełnianego przez DC. Będzie to obejmować liczbę dostaw towarów przez zewnętrznego dostawcę do każdego sklepu w oparciu o harmonogram dostaw DC, sezonowość, promocje i inne czynniki, co pozwoli na optymalną i terminową dystrybucję towarów, niezależnie od liczby połączeń logistycznych.

• Automatyczne wsparcie dla rotacji asortymentu
  

Linda wie z wcześniejszych doświadczeń, że rotacja asortymentu, nawet na poziomie 30% rocznie, jest bardziej efektywna, gdy odbywa się automatycznie. Kiedy wprowadzane są nowe SKU, system automatycznie przewiduje pierwsze zamówienie w zależności od jego specyfiki. Nowy SKU jest zamiennikiem lub analogiem istniejącego lub jest całkowicie nowy dla sieci. Tylko w ten sposób można uniknąć kosztownych błędów w rozszerzaniu i wymianie asortymentu. W przypadku wycofania produktu program uwzględni strukturę łańcucha dostaw, aby śledzić zapasy na wszystkich poziomach w celu skutecznego wycofania produktu.

• Bogaty w informacje pulpit nawigacyjny i moduł analityczny
  

Trzymanie ręki na pulsie wszystkich kluczowych wskaźników ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania zapasami na bieżąco. Linda wie o tym i wie również, że wymaga to posiadania informacyjnego pulpitu nawigacyjnego na wyciągnięcie ręki, w którym można zobaczyć zarówno operacyjne, jak i strategiczne wskaźniki KPI za pomocą kilku kliknięć. Dzięki temu można na czas zauważyć i wyeliminować odchylenia, a także zbudować skuteczną strategię na przyszłość. Nowy system powinien również zawierać potężny moduł analityczny i kompleksowy system raportowania dla maksymalnej widoczności i analizy problemów na wszystkich poziomach.

Odnosząc się do przykładu hipotetycznej sieci supermarketów, Cranberry Market, uważamy, że słuszne jest rozważenie dwóch wariantów zdarzeń i, odpowiednio, obliczeń.

Opcja 1

Linda dołączyła do firmy w czasie, gdy podejście "najpierw sprzedaż" od dawna stanowiło podstawę strategii biznesowej. W rezultacie dostępność produktów wynosiła średnio 96%, a wskaźnik rotacji 35 dni (w porównaniu do 28 dni w przypadku bezpośredniego konkurenta).

Podczas gdy w poprzednim doświadczeniu Lindy wdrożenie rozwiązania zaowocowało 3% wzrostem sprzedaży, zdała sobie sprawę, że nawet przy już wysokiej dostępności można oczekiwać 1% wzrostu sprzedaży dzięki lepszemu prognozowaniu i dystrybucji. Wyznaczyła cel obrotu na 30 dni, a nie 28 dni, ponieważ system jest "inercyjny", a wyeliminowanie nadmiaru zapasów bez ponoszenia dodatkowych kosztów zajmie trochę czasu. Obliczenia wykazały, że przyniosłoby to roczny zysk EBITDA w wysokości 1 914 mln USD (7,7%).

W rzeczywistości oczekiwany roczny wzrost dochodu netto w tym przypadku wyniósłby około 1,55 mln USD lub 17%.

Opcja 2

Jeśli Linda przybyła do firmy, gdy była ona w trybie "ekonomicznym", a dostępność produktów wynosiła 92% przy wskaźniku rotacji wynoszącym 30 dni, oczekuje ona zwiększenia dostępności, a tym samym zwiększenia sprzedaży o 2% przy jednoczesnym utrzymaniu, a nawet nieznacznej poprawie rotacji o 5% do 28,5 dnia dzięki wdrożeniu nowego systemu zarządzania zapasami.

Oczekiwane wyniki ekonomiczne:

Wzrost EBITDA: 2,41 mln USD (+9,6%)

Wzrost zysku netto: 1,75 mln USD (+16%)

Efekt bonusowy

W obu przypadkach spodziewano się znacznych oszczędności pracy dzięki centralizacji i automatyzacji procesów uzupełniania zapasów. Jak wiemy, firma zatrudniała 20 osób pracujących nad zamówieniami, co stanowiło połowę ich czasu pracy, gdy pojawiła się Linda. Przy średnim wynagrodzeniu wynoszącym 90 000 USD rocznie, dawało to 900 000 rocznych kosztów.

Po wdrożeniu automatyzacji tylko 5 osób poświęcało 100% swojego czasu na obsługę zamówień. Zakładając, że pensje pozostały na tym samym poziomie, koszty wyniosły zaledwie 450 tys. dolarów rocznie. Oczywiście oszczędności te są warunkowe, gdyż nie mówimy tu o zwolnieniach pracowników. Uwolniony czas można poświęcić na strategiczne zadania i projekty oraz nawiązanie bardziej efektywnych interakcji z innymi działami i dostawcami, co zwiększy ogólną wydajność procesów biznesowych.

Wykorzystując te dane jako podstawę, Linda spotkała się z dostawcą systemu, aby wstępnie, choć niedokładnie, oszacować kwotę inwestycji w projekt. Następnie, po obliczeniu ROI projektu, była zadowolona, widząc 500-600% i zaczęła przygotowywać prezentację dla kierownictwa firmy. Nie ma wątpliwości, że obliczenia przekonają kierownictwo Lindy do zainwestowania w nowy system zarządzania zapasami.

Jak widać, efektywność finansowa i operacyjna działalności detalicznej może ucierpieć z powodu wielu, często nieoczywistych czynników, takich jak niezrównoważone zapasy.

Świat handlu detalicznego jest zbyt dynamiczny, a ilość danych, które należy przeanalizować, jest tak duża, że doświadczenie, intuicja pracowników i stosunkowo proste modele w Excelu lub ERP nie wystarczają do podejmowania optymalnych decyzji. Bardzo trudno jest znaleźć równowagę bez dobrej metodologii i wyrafinowanych modeli matematycznych w odwiecznej walce między strategiami "sprzedawców" i "ekonomistów". Na szczęście dziś rolę wielkiego korektora w tej materii zdecydowanie zajmuje AI, a raczej nowoczesne rozwiązania technologiczne oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Takie systemy bezstronnie dokonują obliczeń i podejmują decyzje taktyczne za ludzi na podstawie złożonych algorytmów, a także pomagają menedżerom w podejmowaniu ważnych decyzji strategicznych. Systemy te mogą po prostu "zobaczyć" kluczowe wskazówki i wzorce w nieskończonej ilości danych, które są zwykle niedostępne dla ludzkich oczu.

Powiązane:  8 kroków do perfekcji w zarządzaniu asortymentem

Ponadto proste i przybliżone obliczenia pokazują, że nawet minimalne efekty takiego systemu dają znaczny wzrost zysków i pozwalają na zwrot inwestycji w pierwszym roku wdrożenia. A w kolejnych latach daje możliwości stabilnego wzrostu i ekspansji biznesu, uwalniając ogromne kwoty pieniędzy i naprawiając nieefektywne procesy biznesowe.