Bestandsoptimierung für KMU

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die mit einem physischen Warenfluss umgehen, haben möglicherweise kein großes Supply-Chain-Netzwerk zu verwalten, müssen jedoch unbedingt ihre Lagerbestände unter Kontrolle bringen - insbesondere wenn sie schnell wachsen. Die Bestandskontrolle ist ein zweifaches Problem: erstens das Asset Management, zweitens die Bestandsoptimierung. Lokad liefert letzteres durch seine prädiktive Optimierungstechnologie. Denken Sie an Lokad als Ihren Bestands-Copiloten, der Ihnen sagt, wann Sie kaufen sollen, wie viel Sie kaufen sollen, wohin Sie versenden sollen und was Sie mit den langsamen Bewegern tun sollen, die sich zu totem Bestand entwickeln könnten, wenn nichts unternommen wird. Unsere Technologie ist genau darauf ausgelegt, mit Bestandsrotationen umzugehen, die sowohl in Bezug auf das Volumen begrenzt sind (wenige Einheiten werden überhaupt verkauft oder gekauft) - als auch in Bezug auf die Tiefe (mit einer Geschichte, die viel kürzer ist als ein Jahrzehnt).

Zeichnung von Models

Es gibt viele Lagerbestands-Apps, die gut aussehen, aber keinen Mehrwert im Vergleich zu einer gut organisierten Excel-Tabelle bieten. Wenn Ihre App keine Lagerleistung erbringt, die mit Excel unmöglich zu erreichen wäre, sollten Sie wirklich hinterfragen, warum Sie eine solche App überhaupt benötigen.

Joannes Vermorel, Gründer von Lokad

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HYMA Skog & Trädgård ist ein führender nordischer Anbieter von Forst-, Garten-, DIY-, Jagd- und Outdoor-Produkten

Zuerst kaufte ich einige Literatur, um es selbst aufzubauen, und als ich nach Matlab-Funktionen zur Optimierung der Supply Chain suchte, fand ich Lokad - diese Jungs haben genau das gemacht, wonach ich gesucht habe - aber viel besser! Jetzt haben wir den Service in unser Geschäft implementiert und nutzen ihn täglich, um Kaufentscheidungen zu optimieren und zu treffen!

Anders Carlsson, CEO

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Fallstudie

Ihr vorausschauender Bestands-Copilot

Bestandsniveaus sind ein Gleichgewicht: Zu wenig und Ihre Kunden werden nicht ordnungsgemäß bedient, zu viel und Ihre Lagerkosten explodieren. Sobald eine Bestandsmanagement-Software vorhanden ist, besteht die Möglichkeit, die Bestandsniveaus zu optimieren. Lokad bietet dies durch eine vorausschauende Optimierung, was niedrigere Bestandsniveaus, besseren Service, weniger tote Bestände und eine erhöhte Produktivität bedeutet. Dies ist besonders kritisch für kleinere Unternehmen, die sich kein großes Verwaltungspersonal leisten können, um sich mit alltäglichen Aufgaben wie Auffüllungen zu befassen. Insbesondere in jungen, dynamischen Unternehmen tendiert die von mühsamen Aufgaben befreite Zeit dazu, ein noch schnelleres Wachstum anzufeuern.

Normalerweise beginnen wir damit, das Problem “wann und wie viel zu kaufen” anzugehen, indem wir einen täglichen Bericht erstellen, der die vorgeschlagenen Mengen zur Nachbestellung enthält. Diese Übung kann viele Feinheiten beinhalten, wie Bestellpläne, Lieferanten-MOQs, Preisstaffeln, inkonsistente Vorlaufzeiten oder Mehrfachbezug. Lokad berücksichtigt all diese Einschränkungen und mehr.

Je nach Bedarf behandelt Lokad jedoch auch eine Vielzahl von inventurbezogenen Problemen wie:

  • Zurückziehen von Beständen aus FBA, um Langzeitlagergebühren zu vermeiden
  • Ausgleich des Bestands zwischen zwei oder mehr Standorten
  • Bewertung der Zuverlässigkeit von Lieferanten mit Scorecards
  • Entscheidung, einen Artikel auf Lager zu behalten oder nicht und ob er über Dropshipping zu bedienen ist
  • Identifizierung von Langsamdreher und Förderung, um tote Bestände zu vermeiden
  • ….
Ihr vorausschauender Bestands-Copilot

Lokad bietet eine Kombination aus "Software + Service". Wenn Sie sich für unsere Managed Services anmelden, wird Ihnen ein Supply Chain Scientist zugewiesen. Er kümmert sich darum, Ihre historischen Daten in handlungsorientierte Zahlen wie vorgeschlagene Nachbestellmengen umzuwandeln. Unter der Haube nutzt dieser Experte unsere Web-App und Envision, eine domänenspezifische Programmiersprache, die sich der vorausschauenden Optimierung der Supply Chain widmet, und stellt sicher, dass Sie das Beste aus Lokads Technologie herausholen, ohne dass Sie zum KI-/IT-Experten werden müssen.

Sie bleiben am Steuer, haben aber jemanden, der Ihre Geschäftsexpertise in Code übersetzt. Kritisches Wissen wird automatisch in automatische Entscheidungen umgewandelt, die von einem System geliefert werden, das im Laufe der Zeit von mehreren Beitragenden weiter verfeinert werden kann.

Jenseits der klassischen Prognose

Prognosen, die nur einen einzigen durchschnittlichen zukünftigen Wert betrachten, funktionieren für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) schlecht. Die Bestandskosten konzentrieren sich auf extreme Situationen: Bestandsausfälle treten auf, wenn die Nachfrage stark unterschätzt wird, und umgekehrt entsteht toter Bestand, wenn die Nachfrage stark überschätzt wird. Dazwischen rotiert der Bestand sanft.

Dennoch verfehlen die meisten Softwareprodukte auf dem Markt den Punkt völlig und entscheiden sich für klassische Zeitreihenprognosen, die leider nicht geeignet sind, um die Probleme von KMUs zu bewältigen.

Lokad verfügt über eine probabilistische Prognosetechnologie: Wir weisen jeder einzelnen möglichen Zukunft eine Wahrscheinlichkeit zu. Wir prognostizieren nicht nur die Nachfrage, sondern auch die Lieferzeiten und Rücksendungen, wenn dies relevant ist. Im Allgemeinen müssen Unsicherheitsquellen prognostiziert werden.

Die probabilistische Prognose übertrifft veraltete Ansätze wie klassische Sicherheitsbestandsberechnungen, die die Realität vereinfachen und schlecht funktionieren, wenn die Nachfrage entweder intermittierend oder unregelmäßig ist, was bei KMUs oft der Fall ist. Die Zuweisung einer Wahrscheinlichkeit zu jeder möglichen Zukunft - d. h. die Quantifizierung des Schadens, den extreme Szenarien verursachen könnten - ist der erste Schritt zur Durchführung einer vorausschauenden Bestandsoptimierung.

Der zweite Schritt besteht darin, alle möglichen Optionen zu betrachten, zum Beispiel jede einzelne Menge, die nachbestellt werden soll - Einheit für Einheit. Wir denken nicht an die Wiederbeschaffung durch eine Min-/Max-Politik pro SKU. Stattdessen betrachten wir alle SKUs, das heißt, wir suchen nach der einen zusätzlichen Einheit Lagerbestand, die für das Unternehmen den größten Return on Investment bringt und dabei operative Einschränkungen wie Mindestbestellmengen und Losgrößen berücksichtigt.

Das bringt uns zum letzten Schritt: der wirtschaftlichen Priorisierung. Die Möglichkeit, jede einzelne zusätzliche Einheit Lagerbestand zu kaufen, sollte in Dollar oder Euro an Gewinnen und Verlusten bewertet werden. Diese Faktoren bezeichnen wir als wirtschaftliche Treiber: Bruttomarge, Lagerkosten, Strafen bei Bestandsausfällen usw. Das Endergebnis der Optimierung sind Nachbestellmengen, die vollständig auf die unsicheren Zukunftsszenarien und die Strategie Ihres Unternehmens abgestimmt sind.

Leistungsfähigkeit schlanker Bestände

Für Nachbestellungen liefert die Lokad-Web-App einen tabellarischen Bericht, der Ihnen genau die Mengen liefert, die Sie heute nachbestellen müssen, sowie die KPIs in Dollar oder Euro, die erklären, warum diese Mengen benötigt werden.

Leistungsfähigkeit schlanker Bestände

Dieser Bericht kann über ein Web-Dashboard abgerufen, als Excel-Tabelle heruntergeladen oder sogar für den automatischen Import in Ihr ERP geplant werden.

Lokad liefert Zahlen, die keiner weiteren Nachbearbeitung bedürfen und keinerlei manuelle Anpassungen erfordern. Dieses Kunststück zu erreichen ist eine zweifache Herausforderung; es erfordert:

  • eine Technologie mit modernsten probabilistischen Prognosemodellen und numerischen Optimierungslösern.
  • einen talentierten Experten, der das end-to-end numerische Rezept auf der Grundlage Ihrer historischen Daten erstellt und alle unvermeidlichen Datenprobleme minimiert. Tatsächlich sind viele klassische Planungslösungen das Gegenteil von schlank: Historische Daten müssen manuell “gereinigt” werden, Prognosemodelle müssen manuell “abgestimmt” werden, bestellte Mengen müssen manuell “angepasst” werden, usw. All diese Operationen behandeln Ihr Personal wie verbrauchbare Ressourcen.

Lokad liefert das Gegenteil: Die Anstrengungen werden in maßgeschneiderte numerische Rezepte investiert und kapitalisiert, die genau richtig für Ihr Unternehmen sind.

3 Sprouts entwirft einzigartige und moderne Produkte für Babys. Seit 2007 sind Spielzeug und Babyartikel online oder bei Händlern auf der ganzen Welt erhältlich.

Wir benötigten bei 3 Sprouts eine Lösung, die uns dabei hilft, unseren Bestand zu verwalten, während wir schnell wachsen. Lokad half uns dabei, den Bestand für alle Märkte vorherzusagen und ein System zu erstellen, das Bestellungen für unsere verschiedenen Lagerhäuser generiert. Lokad hat einen einschüchternden Prozess vereinfacht und präziser gemacht.

Banu Khurana, Mitinhaber

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Klassische Lösung Probleme mit der klassischen Lösung Lösung von Lokad
Klassische Prognosen (d.h. tägliche, wöchentliche, monatliche Durchschnitte) Funktioniert nicht bei unregelmäßiger oder intermittierender Nachfrage Probabilistische Prognosen, die Unsicherheit berücksichtigen
Anpassung des Prognosemodells und Bearbeitung der Prognosen Sehr zeitaufwendig, geringer Nutzen Selbstkalibrierung von Machine-Learning-Modellen
ABC-Analyse Grobe Kategorisierung von SKUs, viele Sonderfälle Berücksichtigt die volle Komplexität jedes einzelnen SKUs
Min/Max-Bestandsmethode Kontinuierliche Generierung von totem Bestand Priorisiert jede zusätzliche Einheit Lagerbestand anhand ihres ROI
Sicherheitsbestände Unsicherer Ansatz, der keine Füllraten gewährleistet Robuste Optimierungen, die direkte Lagerbestandsausfälle widerspiegeln
Konfigurierbare Vorlaufzeiten Funktioniert nicht bei variablen Vorlaufzeiten und ist zeitaufwendig Lernen und Prognostizieren von Vorlaufzeiten mit probabilistischen Prognosen
Konfigurierbare Lagerbestände (d.h. Tage Lagerbestand) Alternative unsichere Methode, die keine Füllraten gewährleistet Ökonomische Optimierung der Lagerbestände pro SKU
Mindestbestellmengen, Preisstaffelungen, Mehrfachbezug Nicht unterstützt, zeitaufwendige manuelle Eingriffe Native Unterstützung durch maßgeschneiderte Logik
Konfigurierbare Einzelpreise Annahme, dass die Nachfrage unabhängig vom Preis ist Nachfrageprognosen, die Produktpreise nutzen