Hvorfor du trenger automatiserte etterspørselsprognoser

I løpet av de siste to årene har både koronapandemien og krig i Ukraina skapt store og uforutsette forstyrrelser på både lokale og globale forsyningskjeder. Dette betyr at bedrifter nå må planlegge for mange flere situasjoner for å sikre sin fremtidige overlevelse og konkuranseevne. Forsyningskjeder som endres nesten daglig, raske forandringer i kundenes handlemønstre og logistikkproblemer som følge av vær eller geopolitiske spenninger, er bare noen av problemene man må håndtere i dag. For å kunne planlegge i denne nye og mer kompliserte verdenen må bedrifter også endre og utvikle måten de tenker på.

Viktigheten av nøyaktige etterspørselsprognoser for produksjon

Uansett om du følger en make-to-stock eller make-to-order produksjon, så er man avhengig av den beste mulige innsikten i den fremtidige etterspørselen for å kunne lage de mest optimale produksjonsplanene.

For make-to-stock kan optimalisering av produksjonen gi deg lavere lønnskostnader og bedre utnyttelse av produksjonsmaskinene. Samtidig kan en optimal produksjonsplan gjøre det mulig å redusere lagernivået. For varer med kortere holdbarhet, kan også mer optimaliserte produksjonsplaner redusere tiden det tar fra varen blir produsert til den når kunden, som gir lengre holdbarhetstid for kunden og mindre svinn.

For bestillingsproduksjon (make-to-order) med kortere ledetider er tilgang på nøyaktige prognoser essensielt for å sikre at fabrikken er klar til å produsere de bestilte varene når bestillingene kommer ved å sikre at fabrikken har riktig bemanning, og at nødvendige råvarer er på lager. Langsiktig er nøyaktige prognoser nødvendig for å kunne forutsi større etterspørselsendringer i forsyningskjeden som vil kreve endring for å enten øke eller redusere produksjonskapasitet.

I begge tilfeller gjør mer nøyaktig planlegging basert på mer nøyaktige etterspørselsprognoser det mulig å ha høyere servicegrad, kortere ledetider og generelt mer fornøyde kunder.

Viktigheten av nøyaktige etterspørselsprognoser for logistikk

Mens logistikk ofte blir over oversett når man vurderer viktigheten av etterspørselsprognoser, er dette ugunstig ettersom logistikk regelmessig må håndtere mange av de tilsynelatende mest uforutsigbare hendelsene som påvirker forsyningskjeden. For eksempel, svingninger i drivstoffkostnader eller mangel på containertilgjengelighet eller problemer med transport er alle problemer som kan ha store påvirkninger på bedriftens lønnsomhet og leveringsevne.

De grunnleggende verktøyene som trengs for å sikre at man forstår situasjonen godt nok til å håndtere disse utfordringene er nøyaktige og oppdaterte etterspørselsprognoser. Etterspørselsprognoser er et viktig hjelpemiddel når du skal planlegge hvor mye varer du trenger å ha tilgjengelig på hvilket sted og til hvilke tidspunkt, og derfor for å kunne ha et klart bilde av handlingsrommet man har til å håndtere situasjonene på en økonomisk og effektiv måte. Med nøyaktige etterspørselsprognoser kan man også tidligere planlegge for uventede situasjoner, finne måter å kutte kostnader på og øke fleksibiliteten til å håndtere forstyrrelser.

Viktigheten av nøyaktige etterspørselsprognoser for innkjøp

Innkjøpere må sørge for å alltid ha oppdaterte innkjøpsplaner som igjen sikrer at nødvendige råvarer vil være tilgjengelig for å møte behovene til produksjon og delsalg. Feil beslutninger kan raskt føre til bestilling av feil mengde eller at råvarer ikke er tilgjengelig når de trengs i produksjon. Dette kan videre føre til tapte salg, tidkrevende omlegging av produksjon eller i ekstreme tilfeller, total produksjonsstans.

Selv om det viktigste målet for innkjøp er å sikre at riktig mengde råvarer alltid er på lager og at strømmen av nye råvarer alltid er sikker, må det også skje på en så kostnadseffektiv måte som mulig. Ved å dynamisk endre sikkerhetslager for å holde nivået generelt lavere i perioder med mindre risiko eller forvalte leverandørrelasjonene bedre, vil man ofte kunne finne betydelige besparelser.

I bedrifter som benytter en «just-in-case» innkjøpsstrategi, kan besparelser oppnås med mer nøyaktig og fleksibel langtidsplanlegging som er basert på nøyaktige og oppdaterte prognoser. For bedrifter som benytter «Just-In-time» er forutsigbar tilgang til råvare, produksjon og bestilling essensielt for å kunne levere i tide, og det er bare mulig å gjøre godt med veldig nøyaktige og oppdaterte prognoser.

Gode evner til å følge opp og ha kontroll over nødvendige innkjøp ved en varierende etterspørsel er viktig for å kunne finne de beste mulige innkjøpsstrategiene, uansett om man baserer seg på «just-in-case», «Just-In-time» eller en kombinasjon. Nøyaktige og oppdaterte etterspørselsprognoser beregnet gjennom automatiske metoder gjør det mulig.

Problemet med de fleste prognoseløsninger

Mange multifunksjonelle ERP-løsninger (Enterprise Resource Planning) har innebygde prognoseverktøy, men som oftest er de originalt designet for en annen tid, hvor forsyningskjedene var enklere, markedene mer forutsigbare og hvor produktene hadde lengre livssykluser.

For å oppnå noe som kan minne om tilfredsstillende nøyaktighet med disse prognoseverktøyene, er man avhengig av svært dyktige konsulenter eller interne brukere som bruker mange timer på å justere og vedlikeholde de statistiske modellene slik at de til enhver tid modellerer den kjente tilstanden til forsyningskjeden. Men i praksis fører dette ofte til situasjoner hvor man blir tvunget til enten å forenkle modellene (og dermed ofre nøyaktighet) eller kontinuerlig investere store mengder tid og penger i å vedlikeholde modellene og korrigere prognosene. Og selv etter alt dette er det ikke sikkert prognosene er spesielt gode.

I dag er forsyningskjeder i konstant endring, og de endres i mye høyere tempo enn før. Samtidig forventes det at produksjonsbedrifter har kortere ledetider og høyere servicegrad, selv i tider med mye varierende eller sporadisk etterspørsel. Sporadisk etterspørsel er vanskeligere å forutsi, og krever mer data fra flere forskjellige datakilder enn hva de fleste systemer kan ta imot og utnytte. Produksjonsbedrifter lanserer også nå nye produkter oftere enn før og det er ikke uvanlig at noen produkter både lanserer og fases ut i løpet av 6 måneder, noe som gjør mange av de eldre teknikkene ubrukelige.

For å håndtere de gamle og nye utfordringene på best mulig måte trenger du automatisering og mulighet til å stole på at de automatiserte prognosene er både nøyaktige og representative for den fremtidige utviklingen av forsyningskjeden.

Automatisert etterspørselsprognoser i Future Then View

Med Future Then View er automatisering i fokus. Hele systemet er designet fra grunnen av med den nyeste og mest avanserte teknologien for å automatisere nesten alle deler av prognose og analyseprosessen. Alt fra datainnsamling til generering og optimalisering av prognoser er automatisert.

Prognosene produsert av Future Then View er mye mer detaljerte og nøyaktige enn hva de fleste prognosesystemer kan tilby og hva enhver konkurrert innenfor samme prisklasse kan få til. Systemet håndterer automatisk produkter med sporadisk etterspørsel og tilpasser seg automatisk endringer i forsyningskjeden og markedet generelt, slik at du alltid får de beste og mest oppdaterte prognosene som er mulig. Og brukerne av systemet besitter enestående innsikt i bedriftens fremtidige etterspørsel.

Automatikken eliminerer mye av det manuelle arbeidet som ellers ville vært nødvendig i andre systemer, og reduserer behovet for brukere som er skolert innen statistikk og matematikk. Det er faktisk slik at gjennom et 2-dagers kurs levert av Future Then AS, vil alle deltagere med forretningsbakgrunn kunne ta i bruk systemet og utnytte det på en optimal måte.

Det er ingen tvil om at informasjon er nøkkelen til gode prognoser og Future Then View bruker både interne og eksterne data for å gi deg de beste mulige prognosene. I tillegg kan våre eksperter hjelpe med å finne og ta i bruk ytterligere datakilder for å løfte prognosene og innsikten på et helt nytt nivå.

Ofte oppnås de beste resultatene ved at flere samarbeider mot et felles mål. Uansett om det er samarbeid mellom mennesker, eller samarbeid mellom menneske og maskin, er Future Then View bygd for det. Systemet sørger for å analysere og hente ut innsikten som finnes i de store datasettene som benyttes, men den er også i stand til å ta imot og utnytte ekstra informasjon som ikke er digitalisert på formater som andre konkurrerende systemer krever. Dette betyr at i jobben med å produsere de beste mulige prognosene, utnytter Future Then View møtereferater fra kundemøter, kontaktshistorikken, eller rett og slett magefølelsen som en selger satt igjen med etter et møte. Det finnes ingen grenser på hva som kan legges til og utnyttes takket være vår egenutviklede AI motor.

Kontakt oss for å diskutere hvordan Future Then View vil passe i din bedrift.