Készletgazdálkodás -
avagy "Gazdálkodj okosan"
Szeretné készleteinek legalább 10%-át likvid forrássá alakítani?
Térjen át AI-vezérelt készletgazdálkodásra.
Ha készletekkel dolgozunk, akkor örök kérdés az optimális készlet meghatározása.
A definícióját tudjuk: az a minimális készlet, amellyel mindig ki tudjuk szolgálni a vásárlókat és/vagy biztosítjuk a termelés biztonságosságát.
A „minimális” szint meghatározása és elérése azonban a gyakorlatban gondot okoz. Ezt a minimális – vagy optimális – készletszintet minden egyes termék esetén rengeteg összetevő alakítja: a konkrét értéke, a beszerzés értéke, a termék iránti kereslet és annak időbeli alakulása, a termék elérhetősége vagy szállítási költsége.
Mégis azt állítjuk: fejlett matematikai eszköztár és mesterséges intelligencia kombinálásával megoldható az optimális készletszint napi szintű meghatározása.
A gyakorlatban mai napig alkalmazott legegyszerűbb készletgazdálkodási megfontolás adott termék egy kritikus szint elérése esetén történő rendelés. Általában fix tételszámú rendelés.
Ez a készletekben és a készletekben tartott források tekintetében az alábbi ábrát eredményezi.
Jól látható módon, a rendelést követő időszakban messze az optimális szint feletti készletmennyiséggel rendelkezünk, tehát túl nagy a tárolási költségünk és aránytalanul sok pénzünk fekszik készletben.
Ez a megközelítés jól működik a gyakorlatban, de
- nem veszi figyelembe a forgalmi és/vagy termelési adatok napi ingadozását
- nem veszi figyelembe a szezonális és trend hatásokat
- nem igazodik a forgalom és/vagy termelés sajátos ingadozásaihoz,
Röviden, nem optimális
A matematikai modellezés segítségével megvalósított készletgazdálkodás elveszíti a korábbi szabályos fűrészfog jellegét, mert a mindenkori rendelés komplex feltételrendszernek tesz eleget.
Ugyanakkor garantálja a készletek minimum 10%-os felszabadítását, likvid tőkévé történő konvertálását.
A matematika modellezés és AI segítségével
Mindezek figyelembe vételével optimális készletgazdálkodást valósítunk meg
- Előrejelezhetjük a várható forgalom alakulását
- A forgalmi előrejelzés során kiszűrhetjük a szezonális és trend hatásokat
- A várható forgalomhoz igadozó mértékű rendeléseket eszközölhetünk
- Fgyeielmbe vehetjük a szállítási átfutási időket
- Megrendeléseinkben maximalizálhatjuk a rendelési kedvezményeket
- Szimulációkat végezhetünk a devizaárfolyamok alakulásával kapcsolatban
- Az integrált AI-komponens miatt a létrehozott modell automatikusan alkalmazkodik a készlet szortiment váltotozásához.
