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预见科技,打造AI大模型驱动的销售预测和库存管理系统

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你看到的问题,不是你要解决的问题

 导语

大部分企业都在抱怨交付问题,交付问题是订单部门的问题?是订单处理过程有问题?其实交付是各种计划和执行综合作用后的一个最终结果而已,看似要解决的是最后一公里的交付问题,其实要解决的是一个交付体系问题,这个体系远远比一个订单交付过程复杂得多。

案例场景:

客户交付率低,时间长,交付成本高如何解决?

某公司有多个工厂,每个工厂生产品项也不完全相同,同时在各区域设置了分仓,当各省销售公司订单员接到客户订单时,需要判断从哪个分仓发货,甚至可能从工厂直接发货。如果有突发缺货,那如何分货?优先级如何设定?如果提前预知缺货,又如何分配配额。目前公司出现大量缺货,但同时一些工厂还爆仓,物流成本也高居不下。

三个层次的解决方案:执行层,计划层和规划层

1. 执行层解决方法:在发生问题的那一层——订单管理层寻求解决方案

每个分公司要对应一个优先发货分仓,如果没有货,再按发货距离逐层选择其他分仓,操作非常复杂,由于运输成本要求,最多选择三个分仓拼货。如果临时突发缺货,则由区域经理对各分公司进行统一调配。如果提前预知缺货,则基于预测进行分配。如果当月没有按时提货,则收取滞库费进行惩罚。同时在第二个月再重新进行分配等等。

2. 计划层解决方法:在发生问题的上一层——计划层寻求解决方案

订单交付率低,大量转运,同时仓库爆仓,说明各分仓库存结构失衡,与市场需求不匹配。目前分仓库存是分仓仓库管理员向工厂订购的,或经过区域批准从其他分仓调拨。仓库管理员基于经验判断下单。所以,造成混乱的原因一个是前端预测偏差太大,另一个原因是后端分仓库存或品项不合理。所以,一要提升需求计划准确性,总部必须掌握所有分仓库存以及未来的1个月需求。其次,需要设置补货计划职能,自上而下统一进行补货,以及调拨平衡,而非自下而上缺货补货。

3. 规划层解决方法:在发生问题的上上层——规划层寻求解决方案

建立专业需求计划管理体系,提升预测质量。(改善需求计划体系)基于未来1-3年的市场需求,对公司所有工厂和分仓在库容和品项上设置的合理性进行评估,规划最优的调拨路径和优先级。调整工厂生产品项,调整分仓供货品项,基于淡旺季设置不同的库存水平。同时对分仓之间的转运设定严格的规则,由总部补货计划部门统一管理。(优化后端供应体系)最后引导改变客户和销售的上单行为,比如按客户设置不同的交付率要求或者交付提前期要求,比如经销商满足率为95%(允许缺货),必须提前5天上单。在经过综合评估后,还需要对各分公司的可售卖品项进行调整,实现对客户需求的有效响应,而非过度响应。(优化销售交付策略)

解决问题的答案永远在问题的上一层

每个企业都试图在整合和优化产销协作,但是着力的层次却完全不同。一类企业就事论事,强化执行层的反应能力,结果执行越敏捷,掩盖和拖延发现问题的能力也越强,长期习惯于高成本救火。另一类企业有较强的计划管理意识,通过提升计划准确性减少执行层的混乱。只有极少数企业能够站到更高的层次上,基于全局视角,从供应约束,计划体系,交付策略,产品组合优化,甚至公司战略要求等各个维度进行整体的策略设计和资源优化。三种不同的解决方案的结果是可以预见,不仅站得要高,看到全局,还要看得远,看得准,这样你才可能有最优解。

预见科技是一家专注于智能销售预测领域的AI技术服务商,为消费品、制造、零售企业提供以大数据、人工智能、运筹、仿真等技术驱动的智能销售预测系统,库存优化系统,助力企业提升销售、供应链运营质量、降低运营成本。

需求计划, 预测

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