Bestandsanalyse:Best Practices für intelligente,

Wir teilen, warum es wichtig ist, Bestandsdaten zu überwachen und zu analysieren. Erfahren Sie mehr über die Arten von Bestandsanalysen und wie Sie sie einsetzen, um Kundenzufriedenheit und maximale Rentabilität zu erreichen.

Was sind Inventaranalysen?

Bestandsanalysen sind Messungen, die sich auf aktuelle Waren konzentrieren, Eigentum oder Rohstoffe. Das Ziel der Analytik ist die Überwachung der Lagerbestände. Die aktuellen Lagerbestände wirken sich auf Geschäftsprozesse aus und heben Bereiche hervor, die verbessert werden müssen.

Die zentralen Thesen:

• Bestandsmanagementlösungen überwachen Waren in der gesamten Lieferkette, vom Rohstoff bis zum Verkauf des Endprodukts.
• Die ABC-Klassifizierung kategorisiert Lagerartikel basierend auf ihrem Wertbeitrag zum Geschäft.
• Um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf die Nachfrageerwartungen der Verbraucher zu reagieren, Unternehmen müssen vergriffene Ware vermeiden, Lieferrückstände und Lieferverzögerungen.

Wie analysieren Sie das Inventar?

Das Inventar umfasst Rohstoffe, unfertige und fertige Waren. Manager untersuchen Bestandsquantität und -qualität, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Diese Daten geben Einblicke in aktuelle und zukünftige Bedürfnisse.

Wie analysieren Sie die Inventarleistung?

Das Verstehen und Verbessern der Inventarleistung ist einer der häufigsten Gründe für die Überwachung von Inventaranalysen. Ein Bestandsmanager überwacht die Key Performance Indicators (KPIs) des Bestandsmanagements, um Bereiche mit guter Leistung oder Prozesse zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern. Viele Unternehmen definieren KPI-Ziele und überprüfen regelmäßig den Fortschritt.

Die zur Überwachung der Inventarleistung erforderlichen Daten befinden sich typischerweise in einem Inventarverwaltungssystem. Diese Systeme verfolgen Waren in der gesamten Lieferkette, vom Rohstoffeinkauf bis zum Verkauf. Ziel der Überwachung ist es, Über- oder Unterbestandssituationen zu vermeiden. Echtzeit, historische, und Kundendaten sind häufig in Warenwirtschaftslösungen verfügbar.

Welche Daten finden Sie in einem Inventarsystem?

Zu den kritischen Daten, die in Bestandsverwaltungslösungen gefunden werden, gehören:

Produkte

• Produkt ID
• Artikelname
• Artikelstandort
• Artikelnummern
• Messeinheiten
• Inventar starten
• Mindestanforderung

Aufträge

• Vorname
• Nachname
• Produkt ID
• Anzahl versendet
• Auftragsdatum

Lieferanten

• Lieferanten ID
• Name des Anbieters
• Lieferanten-E-Mail
• Telefon des Lieferanten

Beschaffung

• Lieferanten ID
• Produkt ID
• Nummer erhalten
• Kaufdatum

Arten von Inventaranalysen

Ein Unternehmen verwendet Ziele, um Inventarkennzahlen zu kategorisieren, während andere Metriken verwenden, um die Leistung einer Abteilung zu überwachen. Zum Beispiel, Die Bestellzykluszeit ist nützlich, um die Versandeffizienz zu messen.

Kategorien der Inventaranalyse

Eine andere Möglichkeit, die Kategorien der Inventaranalyse zu betrachten, ist der Wert, den die Daten bieten. Beschreibend, Diagnose, prädiktive und präskriptive Bestandsanalysen bieten in vielerlei Hinsicht einen Mehrwert.

• Beschreibende Inventaranalyse: Beschreibende Inventaranalysen verraten es Ihnen was ist los . Diese Analysen sind am einfachsten zu erhalten, Die meisten Bestandsverwaltungslösungen bieten vordefinierte deskriptive Analysen, die sofort einsatzbereit sind. Analysen umfassen Metriken, die häufig auf Dashboards zu finden sind, wie die Anzahl der verfügbaren Artikel und die Kosten pro Einheit.

• Diagnostische Inventaranalyse: Die Analyse des diagnostischen Inventars verrät es Ihnen warum etwas passiert. Die Ursachenanalyse ist eine diagnostische Analyse – etwas, das bei der Präsentation von Daten von grundlegender Bedeutung ist. Zum Beispiel, Nur zu wissen, dass ein Unternehmen von Monat zu Monat gewachsen ist, ist nicht hilfreich. Führungskräfte müssen verstehen, warum es Wachstum gab, um die Erfolge auf andere Abteilungen oder Produktlinien zu übertragen.

• Vorausschauende Bestandsanalyse: Predictive Inventory Analytics sagt einem Bestandsmanager, was ist wird wahrscheinlich passieren in der Zukunft. Verwenden Sie diese Analysen, um bedarfsgerechte Anpassungen vorzubereiten und vorzunehmen. Maschinelles Lernen, zum Beispiel, dreht sich alles um den Einsatz von Technologie, um aus der Vergangenheit zu lernen und die Zukunft vorherzusagen. Experten können vorausschauende Analysen durchführen, indem sie den saisonalen Bedarf aus dem Vorjahr betrachten, oder sie können Vorkenntnisse eines Ereignisses verwenden, wie zum Beispiel Brexit. Der Plan des Vereinigten Königreichs, die EU zu verlassen, warnte viele Unternehmen frühzeitig vor einer möglichen Unterbrechung der Lieferkette. Im Gegensatz, Die globale Pandemie wurde nicht früh genug vorhergesagt, um die PSA-Produktion anzupassen, um einen Nachfrageanstieg von Gesundheitsdienstleistern zu decken.

• Vorschreibende Inventaranalyse: Die präskriptive Inventaranalyse ist eine fortschrittlichere Methode zur Inventaranalyse. Diese Analysen sagen es Ihnen was musst du machen . Zum Beispiel, mit den richtigen Daten, Analyselösungen für das Bestandsmanagement können die Mengen eines Artikels bereitstellen, die erforderlich sind, um 90 % der Bestellungen in einem Zeitraum von drei Tagen auszuführen.

Beispiele für Inventaranalyse-Dashboards

Inventar-Dashboards sind eine visuelle Möglichkeit, beschreibende Inventarkennzahlen zu überwachen. Dashboards sammeln Daten aus Systemen und stellen Informationen zusammen und zeigen sie in einer leicht verständlichen Ansicht an.

Zum Beispiel, ein Inventar-Dashboard kann zur Hand angezeigt werden, meistverkaufte und vergriffene Artikel.

Das folgende Dashboard-Beispiel enthält Inventar, Volumen, Out-of-Stock- und Time-to-Sell-Analysen. Ein Blick auf dieses Dashboard bietet dem Management einen Überblick über den aktuellen Lagerbestand für eine einfache Planung.

• Inventar nach Kategorie
• Volumen heute
• Ausverkaufte Artikel
• Durchschnittliche Verkaufszeit in Tagen

Unser Leitfaden zur Bestandsplanung geht tiefer in die Elemente ein, die ein Unternehmen in ein Dashboard aufnehmen kann.

Best Practices für Inventaranalysen

Durch die Etablierung von Best Practices für die Analyse, die richtigen Talente zu finden und die Basistechnologie von Anfang an einzusetzen, Unternehmen können vermeiden, Geld für Datenbemühungen auszugeben, die sie in die falsche Richtung lenken. Zu den Best Practices gehören:

• Daten zentralisieren: Wenn sich die Daten in einem einzigen System befinden, im Gegensatz zu getrennten Silos, alle Beteiligten können abteilungsübergreifend zusammenarbeiten und kommunizieren.

• Inventar klassifizieren: Alle Inventargegenstände sollten klassifiziert oder kategorisiert werden, um eine einfache Überwachung zu ermöglichen. Die Klassifizierung kann mit dem ABC-Ranking beginnen, wobei A-Produkte am genauesten überwacht werden, da sie einen entscheidenden Einfluss auf den Gewinn haben. B-Produkte tragen nicht so viel zum Gewinn bei wie A-Artikel, während C-Produkte die kleinsten Gewinne ausmachen. Gehen Sie dann in detailliertere Details vor, wie Kleidung, Elektronik, Haushaltswaren und Outdoor. Mit der Klassifizierung können Sie Daten basierend auf einer Vielzahl von Parametern anzeigen.

• Erhalten Sie genaue Informationen über alle Systeme hinweg: Die Verwendung von Technologie zur Zentralisierung der Daten, die mit mehreren beweglichen Teilen der Lieferkette verbunden sind, stellt sicher, dass die Informationen, auf denen das Unternehmen seine Entscheidungen trifft, korrekt und vollständig sind.

• Verwenden Sie Echtzeit-Dashboards: Was nützen Daten, wenn sie nicht aktuell sind? In der Bestandsverwaltung, Sie möchten immer die aktuellen Lagerbestände kennen, um den Bedarf zu berechnen und Prognosen genau durchzuführen. Technologielösungen, die Echtzeit-, Nützliche Metriken in einer zentralen Ansicht machen es Mitarbeitern und Führungskräften leicht, den Status und die Produktivität schnell anzuzeigen.

Wie Predictive Analytics in der Bestandsverwaltung verwendet wird

Der Einsatz von Predictive Analytics im Bestandsmanagement wird einem Unternehmen helfen, in einem schnelllebigen Markt mit einer hohen Nachfrage nach seinen Produkten erfolgreich zu sein. Vorhersage des Bedarfs basierend auf dem Wetter, Feiertage und Wirtschaftstrends, zum Beispiel, reduziert Auftragsrückstände oder Überbestände.

Bedauerlicherweise, viele Unternehmen verfolgen Bestandsdaten entweder manuell oder verlassen sich auf deskriptive Analysen, die nur das weitergibt, was gerade passiert. Wenn ein Unternehmen eine Lösung einführt, die zukünftige Trends und Muster vorhersagt, es reduziert die Kosten von Überbeständen, minimiert Fehlbestände und prognostiziert Bedarf und Rentabilität genauer.

Prädiktive Bestandsanalysen ermöglichen dem Bestandsmanager außerdem:

• Priorisieren Sie den Bestand basierend auf Rentabilität und Nachfrage;
• Bestimmen Sie genaue Beschaffungsmengen für die Produktion, Hersteller und Lieferanten;
• Glätten Sie Unterbrechungen in der Lieferkette;
• Prognose von Nachfrage und Umsatz;
• Transportwege optimieren und bei Bedarf anpassen;
• Reduzieren Sie Abfall, wenn die Lösung einen Trend bei beschädigten Artikeln von einem Lieferanten erkennt; und
• Ermöglichen Sie dem Marketingteam, suggestive Verkäufe basierend auf Käufertrends zu konfigurieren, Überbestände oder die beliebtesten Artikel.

Wie Inventaranalysen die Inventaroptimierung verbessern

Big Data gepaart mit der Möglichkeit, zu messen und zu analysieren, sorgt für eine vorhersehbare Nachfrage und die Möglichkeit, häufige Bestandsherausforderungen zu meistern. Mit genauer Prognose, datengesteuerte Entscheidungen verhindern Bestandsengpässe, Überverkauf und Schrumpfung – all dies erhöht die Kosten und wirkt sich direkt auf die Rentabilität aus.

Die Verbraucher verlangen sofortige Befriedigung und erwarten, dass sie innerhalb von 24 bis 48 Stunden fast jeden Artikel vor ihrer Haustür haben. Um in diesem Umfeld zu bestehen, Händler müssen vergriffene Ware und Lieferverzögerungen vermeiden. Wenn ein Verkäufer eine Lieferung innerhalb von zwei Tagen verspricht, der Verbraucher erwartet den Artikel in 48 Stunden oder weniger. Wenn es nicht ankommt, der Käufer kann beim nächsten Mal zu einem Wettbewerber wechseln.

Loyalität steht nicht im Vordergrund des Käufers. Die Möglichkeit, genau das gewünschte Produkt zu kaufen, wann sie wollen, ist kritisch.

Die Erfüllung der aktuellen Verbraucheranforderungen ist eine Herausforderung. Es erfordert viele Daten, in einem Zentrallager gelagert, verbunden mit einer modernen Warenwirtschaftslösung. Kunde, Produkt, Auftrag, Lieferanten- und Beschaffungsdaten sind für intelligente Entscheidungen notwendig. Die Verwendung eines prognosebasierten Modells, das historische Big Data enthält, hilft bei der Optimierung des Bestandsmanagements, Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Rentabilität.

Verwenden Sie NetSuite Inventory Analytics, um die Unternehmensleistung zu optimieren

Bestandsanalysesysteme zeigen auf, was richtig ist, was falsch ist und wie man die Bestandsverwaltung verbessert. Die robuste Bestandsverwaltungslösung von NetSuite bietet Echtzeit-, anpassbare Bestandsanalysen, um den Erfolg zu beschleunigen. Mit den entsprechenden Basisdaten, moderne Bestandsverwaltungssysteme können mithilfe von Analysen antworten, "was sollten wir tun", um die Zufriedenheit zu verbessern, Gewinne maximieren und Kosten senken. Suchen Sie nach einer konfigurierbaren Bestandsverwaltungslösung, die sich in alle Ihre Geschäftssysteme integrieren lässt.