Trafne prognozy popytu wyliczane automatycznie przy wykorzystaniu najnowszych osiągnięć nauki.Łatwe w obsłudze narzędzie niewymagające wiedzy eksperckiej.
Wybór strategii zarządzania zapasami pozwalajacej na zwiększenie sprzedaży i obniżenie kosztów zapasów. Monitorowanie efektywności i analiza what-if.
Automatyczne sprawdzanie zapotrzebowania i generowanie zamówień zakupu przy uwzględnieniu warunków handlowych dostawców.
Zarządzanie zapasami w strukturze wieloodziałowej i wielomagazynowej.
Przychody Twojej firmy wzrosną dzięki temu, że: zapewniamy wymagany poziomu dostępności towarów - Never Out Of Stock, oraz minimalizujemy ryzyko wystąpienia utraconej sprzedaży
Obniżymy koszty Twojej firmy dzięki: dostosowaniu poziomu zapasów do prognozowanego popytu oraz redukcji kosztów odnawiania zapasów i magazynowania
Obniżymy poziom kapitału zamrożonego w zapasach Twojej firmy dzięki optymalizacji zapasów umożliwiamy redukcję poziomu zapasów nawet o 30%
Pomożemy Ci zwiększyć wydajność pracowników i zaoszczędzić nawet do 80% czasu potrzebnego na planowanie sprzedaży i uzupełnianie zapasów poprzez automatyzację zamawiania
Wyniki, których nie osiągniesz przy pomocy arkuszy kalkulacyjnych. Dowiedz się, jak poprawić wyniki swojej firmy z ProLogistica Soft.
Odnawianie zapasów jest to proces uzupełniania magazynów w celu utrzymania podaży towarów.
Zarządzanie tym procesem wymaga odpowiedzi na pytanie kiedy i ile zamawiać. Harmonogram zamawiania oraz wielkość zamawianej partii towaru, powinny być wyznaczone w taki sposób, aby przy możliwie najniższych kosztach zamawiania i magazynowania utrzymać zadowalający poziom dostępności towarów dla klientów.
Strategia odnawiania zapasów powinna być dopasowana do konkretnych potrzeb przedsiębiostwa, a w szczególności do jego pozycji w łańcuchu dostaw.
Częste niewielkie zamówienia
W przypadku przedsiębiorstw takich jak na przykład supermarkety, które codziennie składają dużo niewielkich zamówień u lokalnych dostawców najefektywniejsze są proste i szybko działające metody niewymagające dużego zaangażowania ze strony pracowników przedsiębiostwa.
Rzadkie duże zamówienia
Z drugiej strony, innego rodzaju strategii potrzebują przedsiębiorstwa takie jak na przykład hurtownie, które dokonują zamówień bezpośrednio u producentów i zamawiają rzadziej, ale w dużych ilościach. Przedsiębiorstwa takie mają najczęściej do czynienia z dłuższym czasem realizacji zamówienia i większą jego niepewnością, jak również z bardziej złożoną strukturą kosztów, w której cena może zależeć od ilości zamawianego towaru. W efekcie zamówienia takich przedsiębiorców są bardziej skomplikowane i przez to mogą wymagać bardziej złożonych metod.
Powszechnie stosowaną w zarządzaniu zapasami praktyką jest składanie zamówienia w momencie, kiedy ilość towarów w magazynie osiągnie pewien poziom minimalny. Podczas wyznaczania tego poziomu należy uwzględnić czas realizacji zamówienia, zamierzony poziom dostępności towarów oraz prognozowany popyt.
Minimalny poziom zapasów powinien być wyznaczony w taki sposób, aby z prawdopodobieństwem zapas wystarczył na zaspokojenie popyt podczas, gdy zamówienie będzie realizowane.
Optymalna partia to najkorzystniejsza z punktu widzenia przedsiębiorstwa ilość towaru, który należy zamówić w momencie, gdy zapas osiągnął ustalony poziom minimalny. Powinna być ona wyznaczona w taki sposób, aby zminimalizować koszty logistyczne poprzez osiągnięcie równowagi pomiędzy kosztami zamawiania a kosztami magazynowania.
Ponieważ prognozowane wartości dotyczą przyszłości, nie jest możliwe stwierdzenie, na ile dokładne są obecne prognozy. Ich dokładność będzie można stwierdzić dopiero, kiedy znane już będą rzeczywiste wartości.
Często jednak chcielibyśmy już teraz oszacować, jakim błędem obarczone są te prognozy. Jest to przydatne na przykład w momencie, kiedy chcemy do danych dobrać najskuteczniejszą metodę prognozowania albo kiedy na prognozach chcemy oprzeć pewne decyzje biznesowe i dlatego musimy wiedzieć na ile są one dokładne.
W takiej sytuacji często korzysta się z metody symulacji i błędy obecnych prognoz przybliża się przez błędy prognoz dla dat przeszłych, gdzie algorytm prognostyczny zna tylko część danych historycznych, a pozostała część jest przed nim zakryta.
W ramach tej metody przeprowadzana jest symulacja prognoz dla dat przeszłych, a przewidywane wartości porównywane są z rzeczywistymi.
W tym celu wybierana jest data T z przeszłości, która będzie symulowała dzień dzisiejszy. Następnie obcinane są wszystkie dane historyczne późniejsze niż dzień T i w oparciu o tak zmodyfikowane dane obliczana jest prognoza z odpowiednim horyzontem czasowym. Krótko mówiąc, prognozy wyliczane są tak, jakby T było dniem dzisiejszym, więc zapominamy o wszystkim, co zdarzyło się później. Na końcu prognoza porównywana jest z wartością rzeczywistą i wyliczany jest błąd prognozy.
Zazwyczaj ta procedura powtarzana jest dla kilku dat T i na podstawie osiągniętych błędów prognoz szacowany jest błąd przyszłej prawdziwej prognozy (dotyczącej przyszłych wartości).
Istnieje wiele miar błędów prognoz. Najczęściej stosuje się poniższe miary.
W przypadku prognozowania wartości biznesowych często też jako miarę błędu stosuje się koszty przedsiębiorstwa związane z błędnymi prognozami.
Przedział ufności prognozy to zakres, w którym z pewnym zadanym prawdopodobieństwem będzie leżała wartość, którą prognozujemy. Na przykład, jeśli dla całkowitej sprzedaży pewnego produktu w przyszłym miesiącu 95-procentowy przedział ufności prognozy wynosi od 252 do 266, to oznacza, że z prawdopodobieństwem 95% sprzeda się co najmniej 252 i co najwyżej 266 sztuk tego produktu.
Przedziały ufności są sposobem na wyrażenie niepewności związanej z prognozą - im krótsze są przedziały ufności tym dokładniejsza jest prognoza.
Zazwyczaj, im bliższy jest horyzont prognoz, tym pewniejsze są prognozy. Innymi słowy, najczęściej niepewność dotycząca prognozy maleje wraz ze zbliżaniem się prognozowanego wydarzenia.
Na przykład, wartość całkowitej sprzedaży pewnego produktu w następnym miesiącu jest nieznana i jako taka może być prognozowana. Z drugiej jednak strony, ponieważ interesuje nas następny miesiąc, który jest relatywnie blisko, często mamy dość dokładne przypuszczenia dotyczące wartości tej sprzedaży. Dużo mniej natomiast wiemy o całkowitej sprzedaży w tym samym miesiącu, ale za rok. Do tego czasu mogą się na przykład zmienić gusta konsumentów lub na rynku może się pojawić nowy konkurent. Prognozy o tak odległym horyzoncie czasowym są więc obciążone większą niepewnością.
Największą korzyścią z używania przedziałów ufności dla prognozy jest możliwość oceny jej niepewności. Analizując wykres, a w szczególności szerokości przedziałów, można wywnioskować jak dobry jest model - bardzo rozległe przedziały świadczą o tym, że model jest raczej nieprzydatny, gdyż z prognozami na jego podstawie wiąże się zbyt duża niepewność. Taka graficzna reprezentacja jest bardziej intuicyjna niż jakikolwiek wskaźnik liczbowy. Ponadto prognozy przedziałowe pozwalają przygotować różne scenariusze przyszłych wydarzeń, zarówno pozytywne jak i negatywne, a co za tym idzie opracować różne strategie biznesowe. Możliwość sterowania poziomem ufności dla przedziałów daje nam kontrolę nad niepewnością. Możemy skonstruować zarówno szersze przedziały, ale mieć 99% pewność, że prognoza będzie się w nich zawierać albo np. 80%, węższe, ale mniej pewne.
Klasyfikacja produktów jest bardzo ważnym etapem podczas procesu prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Motywacją do klasyfikacji jest:
dobór metod prognostycznych do typu szeregu czasowego,
Analiza ABC jest często stosowanym narzędziem w zarządzaniu zapasami. Opiera się ona na zasadzie Pareto, która mówi, że 20% przyczyn powoduje 80% skutków.
Analiza ABC polega na podziale produktów na trzy kategorie ze względu na wielkość przychodów generowanych w wyniku ich sprzedaży.
Analiza ABC pozwala dobrać dla poszczególnych produktów odpowiednią strategię zarządzania zapasami bazując na tym jak istotne są one dla przedsiębiorstwa.
Zazwyczaj najbardziej opłacalne jest skoncentrowanie się na produktach grupy A. Ponieważ jest to nieliczna grupa można dla niej stosować najbardziej wysublimowane, ale też czasochłonne metody prognozowania w celu uzyskania jak najdokładniejszych prognoz popytu. Produkty takie powinny być zamawiane często, a unikanie wyczerpania ich zapasów powinno być priorytetem przedsiębiorstwa.Produkty grupy C mogą być zamawiane rzadziej, a do tworzenia prognoz popytu mogą być stosowane prostsze i szybsze, ale mniej dokładne metody. W przypadku produktów tej grupy istotna jest odpowiedź na pytanie, nie w jakiej ilości, ale czy w ogóle te produkty należy magazynować.Dla produktów grupy B stosować należy strategię pośrednią pomiędzy grupami A i C. Najważniejsze w ich przypadku jest monitorowanie czy nie wystąpiła ich ewolucja do którejś z sąsiednich grup.
Klasyfikację XYZ w klasycznym ujęciu postrzegamy jako metodę podziału produktów wg częstości zapotrzebowania na nie. Te, które sprzedają się najczęściej trafiają do grupy X, te które najrzadziej do grupy Z. Klasyfikację tą możemy interpretować też jako miarę zmienności. Grupa X opisuje wtedy produkty charakteryzujące się najmniejszą zmiennością sprzedaży, przez co produkty z tej grupy są najłatwiejsze do prognozowania.
Podsumowując:
Klasyfikacja DTRM mówi o częstości wystąpienia sprzedaży w analizowanym okresie:
Wielkość generowanych przez poszczególne produkty przychodów nie jest jedynym czynnikiem, który powinien być brany pod uwagę przy zarządzaniu zapasami. Poniżej wymieniamy inne często stosowane kategoryzacje.
• H - produkty drogie,
• M - produkty umiarkowanie drogie,
• L - produkty tanie.
• F - produkty szybko rotujące,
• S - produkty wolno rotujące,
• N - produkty, ktore nie rotują.
• nowych - bez historii sprzedaży,
• wchodzących z krótką historią,
• stabilnych o długiej historii sprzedaży,
• wycofanych bądź wycofywanych.
Naszą misją jest wspieranie przedsiębiorstw w doskonaleniu procesu zarządzania zapasami.
Oferujemy autorski pakiet oprogramowania ProLogistica, ale nasze wsparcie wykracza znacznie poza dostarczanie oprogramowania. Współpracujemy ściśle z naszymi klientami, pomagamy w projektowaniu procesu i ocenie jego efektywności. Możemy z dumą powiedzieć, że zdobyte do tej pory doświadczenie czyni nas wiodącymi ekspertami w dziedzinie zarządzania zapasami.
Wyliczamy prognozy popytu i dobieramy strategię zarządzania zapasami, która pozwala obniżyć koszty utrzymania zapasu i zwiększyć sprzedaż. Dobre wyniki osiągamy dzięki wykorzystaniu zaawansowanych metod statystyki i uczenia maszynowego. Nasze rozwiązanie to jednak nie tylko optymalizacja zapasów, ale też automatyzacja procesu odnawiania zapasów i zwiększenie jego przejrzystości.
Plastics Group Sp.z o.o.
„Oprogramowanie stworzone przez firmę ProLogistica wybraliśmy ze względu na udokumentowane osiągi generujące konkretne, oczekiwane korzyści, wiarygodny zespół wdrożeniowy oraz dobry stosunek jakości do ceny.
Proces implementacji szytego na miarę naszych potrzeb produktu przebiegał zgodnie z założonym harmonogramem i na każdym jego etapie moglibyśmy liczyć na wsparcie ze strony ProLogistica również w sytuacjach gdzie konieczne były dalsze, nieplanowane wcześniej modyfikacje.
Bieżącą współpracę odbieram jako wręcz modelowy przykład synergii w biznesie gdzie wkład obu stron pozwala nie tylko generować obecne przewagi i korzyści biznesowe ale również proaktywnie rozwijać oprogramowanie na przyszłość.”
/-/ Marek Bielecki
GENERALNY KONSULTANT ds. LOGISTYKI I SPRZEDAŻY
AMTRA Sp z o.o.:
„Amtra Sp. z o.o. współpracuje z ProLogistica Soft Sp. z o.o. w następujących obszarach:
Zakupione oprogramowanie ProLogistica stanowi gotowe narzędzie obsługujące wszystkie wyżej wymienione zakresy. Procesy wykonywane są przez system automatycznie, dzięki czemu użytkownik może skupić się na zarządzaniu wyjątkami. Zespól ProLogistica tworzą ludzie kompetentni, otwarci na potrzeby klienta, zaangażowani w realizowany projekt.
Rekomendujemy ProLogistica Soft Sp. z o.o., jako firmę rzetelną, godną zaufania i przyjazną klientowi.”
/-/ Tomasz Markusik
PROKURENT
HERMON Sp. z o.o.
„Współpracujemy z ProLogistica Soft Sp. zo.o. z siedzibą we Wrocławiu, w zakresie prognozowania popytu, optymalizacji zapasów magazynowych towarów i wyrobów gotowych oraz automatyzacji procesów zamawiania i odnawiania zapasów.
Prace wykonywane przez pracowników ProLogistica Soft Sp. z o.o. cechują się starannością i rzetelnością.
Możemy polecić firmę ProLogistica Soft Sp. z o.o., jako partnera kompetentnego, elastycznie i profesjonalnie podchodzącego do realizowanych zadań oraz szybko reagującego na potrzeby Klienta.”
/-/ Wojciech Tyc
DYREKTOR
PERS Sp. z o.o.
„Firma Pers sp .z o.o. współpracuje z firmą ProLogistica Soft Sp. z o.o. od 2016 roku.
Z przyjemnością informujemy, ze współpraca z firmą ProLogistica Soft Sp.z o.o., wysoki poziom obsługi oraz dyspozycyjność, spełniły nasze oczekiwania możemy polecić firmę ProLogistica Soft ,
jako rzetelnego i wiarygodnego partnera.”
/-/ Joanna Gancarz
KOORDYNATOR DS.ZAMÓWIEŃ
Igepa Polska Sp. z o.o.
„Informujemy, że firma ProLogistica Soft Sp. z o.o. współpracuje z firmą Igepa Polska Sp. z.o.o. w zakresie usług systemu zarządzania i prognozowania popytu. Współpraca między naszymi przedsiębiorstwami układna się bardzo dobrze, utworzone narzędzie informatyczne zostało skrojone na miarę indywidualnych potrzeb naszej Spółki. System jest dla nas dużym wsparciem w codziennych analizach stanów magazynowych oraz przy automatyzacji lokowania zamówień.
Na podstawie naszych doświadczeń, możemy polecić firmę ProLogistica Soft Sp. z o.o., jako solidnego i sprawdzonego partnera biznesowego.”
/-/ Agnieszka Woźniak
KIEROWNIK DZIAŁU ZAKUPÓW
Zellandia Sp.z o.o.
“Zeelandia Sp. z o.o. korzysta z oprogramowania firmy ProLogistica Soft Sp.z o.o. w zakresie prognozowania popytu dla celów planowania zakupów i produkcji.
Rozwiązanie dostarczone przez firmę ProLogistica jest kompletnym i przyjaznym w obsłudze narzędziem wspomagającym naszą codzienną pracę. Bieżąca współpraca nacechowana jest fachowością i profesjonalizmem a pracownicy firmy ProLogistica szybko i rzetelnie reagują na zgłaszane problem.
Rekomendujemy firmę ProLogistica Soft Sp. z o.o. jako partnera biznesowego elastycznie i indywidualnie podchodzącego do potrzeb klienta.”
/-/ Mariusz Glaza
SZEF DZIAŁU IT
