Lagerprognose

Hvad er lagerprognose?

Lagerprognose er processen med at forudsige en virksomheds fremtidige lagerbehov for at opfylde kundernes efterspørgsel uden at overfylde lageret eller løbe tør for varer. Det involverer analyse af historiske salgsdata, markedstendenser og andre faktorer for at estimere, hvor meget lager der kræves over en bestemt periode.

Ved at forudse efterspørgslen nøjagtigt kan virksomheder:

• Optimere deres lagerniveauer
• Reducere lageromkostninger
• Forbedre den overordnede operationelle effektivitet

Lagerprognose spiller en vital rolle i forsyningskædestyring. Det sikrer, at produkter er tilgængelige, når kunderne ønsker dem, hvilket øger kundetilfredshed og loyalitet. Præcis prognose hjælper virksomheder med at balancere lageromkostninger med serviceniveauer og minimere risikoen for udsolgte varer eller overflødigt lager. Ved at forstå og forudsige efterspørgslen kan virksomheder træffe informerede beslutninger om indkøb, produktionsplanlægning og ressourceallokering.

Hvordan bruges lagerprognose?

Lagerprognose bruges af virksomheder til at tilpasse deres lagerniveauer efter kundernes efterspørgsel og sikre optimal tilgængelighed af varer, samtidig med at omkostningerne kontrolleres. Her er nogle primære anvendelser:

Minimering af udsolgte varer

• Udsolgte varer opstår, når et produkt ikke er tilgængeligt for kunderne, hvilket resulterer i tabt salg og utilfredse kunder.
• Lagerprognose hjælper med at forudsige fremtidig efterspørgsel, så virksomheder kan opretholde tilstrækkelige lagerniveauer.
• Ved at analysere salgstendenser og -mønstre kan virksomheder forudse, hvornår produkter sandsynligvis løber tør, og proaktivt genopfylde lageret.

Reduktion af lageromkostninger

• At have for meget lager binder kapital og medfører lageromkostninger (opbevaring, forsikring, forældelse).
• Prognoser gør det muligt for virksomheder at bestille den rigtige mængde på det rigtige tidspunkt og dermed reducere unødvendigt lager.
• Optimering af lagerniveauer sænker lageromkostningerne og forbedrer pengestrømmen.

Reduktion af produktaffald

• Overskydende lager, især letfordærvelige varer, kan føre til affald, hvis produkterne udløber før de sælges.
• Prognoser identificerer langsomt omsættelige varer og forudsiger fremtidigt salg, så virksomheder kan justere ordremængderne.
• Tilpasning af lagerniveauer til den faktiske efterspørgsel minimerer spild og øger lønsomheden.

Vigtige begreber i lagerprognose

Forståelse af disse begreber er afgørende for effektiv lagerprognose:

Leveringstidsbehov

• Leveringstid: Perioden mellem bestilling og modtagelse af varer.
• Leveringstidsbehov: Den mængde af et produkt, der sælges i leveringstiden.

Formel:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Eksempel:
Hvis gennemsnitlig leveringstid er 5 dage og gennemsnitligt dagligt salg er 20 enheder:

lead_time_demand = 5 * 20  # Resultat: 100 enheder

Det betyder, at 100 enheder forventes solgt i leveringstiden.

Måling af salgstendenser

• Analyse af historiske salg for at opdage mønstre (sæsonudsving, væksttendenser).
• Juster prognoser baseret på forventede ændringer (f.eks. øget salg i feriesæsonen).
• Værktøjer: glidende gennemsnit, år-til-år-sammenligninger, statistiske modeller.

Genbestillingspunkt

• Det lagerniveau, hvor der skal afgives en ny bestilling.
• Tager højde for leveringstidsbehov og sikkerhedslager.

Formel:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Eksempel:
Leveringstid: 5 dage, gennemsnitligt dagligt salg: 20 enheder, sikkerhedslager: 50 enheder

reorder_point = (20 * 5) + 50  # Resultat: 150 enheder

Når lageret når 150 enheder, skal der genbestilles.

Sikkerhedslager

• Ekstra lager for at undgå udsolgte varer på grund af usikkerheder.
• Virker som buffer mod udsving.

Formel:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Eksempel:
Maksimalt dagligt salg: 30 enheder, maksimal leveringstid: 7 dage, gennemsnitligt dagligt salg: 20 enheder, gennemsnitlig leveringstid: 5 dage

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # Resultat: 110 enheder

Opbevar 110 enheder som sikkerhedslager for at dække uventede udsving eller forsinkelser.

Formler for lagerprognose

Beregning af leveringstidsbehov

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Præcis leveringstidsbehov sikrer tilstrækkeligt lager under genopfyldning.

Beregning af sikkerhedslager

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Tager højde for variation i efterspørgsel og levering.

Beregning af genbestillingspunkt

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Sikrer, at bestillinger afgives, før lageret kommer under det sikre niveau.

Typer af lagerprognosemetoder

Forskellige tilgange inkluderer kvalitative og kvantitative teknikker:

Kvalitativ prognose

• Baseret på ekspertvurderinger, markedsundersøgelser, subjektiv vurdering.
• Bedst, når der er begrænset historisk data eller for nye produkter.

Metoder:

• Markedsundersøgelser: Spørgeskemaer, interviews, fokusgrupper.
• Delphi-metoden: Konsensus blandt ekspertpaneler.

Kvantitativ prognose

• Bruger matematiske modeller og historiske data.
• Antager, at tidligere mønstre vil fortsætte.

Metoder:

• Tidsserieanalyse: Undersøger datapunkter over tid for at finde mønstre.
• Årsagsmodeller: Analyserer forholdet mellem efterspørgsel og påvirkende faktorer.

Trendprognose

• Identificerer mønstre i salgsdata over tid.
• Nyttig til at forudsige stigninger, fald eller stabilitet i efterspørgslen.
• Eksempel: En opadgående tendens i økologisk salg betyder øget lagerbehov.

Grafisk prognose

• Plotter salgsdata på diagrammer/grafer for at visualisere tendenser og mønstre.
• Eksempel: Linjegrafer kan afsløre sæsonbestemte toppe og lavpunkter.

Anvendelsesområder og eksempler

Brug af AI og automatisering i lagerprognose

Fremskridt inden for AI og automatisering har transformeret lagerprognose:

Maskinlæringsalgoritmer

• Maskinlæringsmodeller analyserer store datamængder, identificerer komplekse mønstre og forbedres over tid.
• Tager højde for flere variable: historiske salg, markedstendenser, kampagner og eksterne faktorer (vejr, økonomiske indikatorer).
• Løbende læring fra nye data øger prognosenøjagtigheden.

AI-drevne lagerstyringssystemer

Fordele inkluderer:

• Realtidsovervågning af lager: Kontinuerlig overvågning af beholdning.
• Automatisk genbestilling: Udløser indkøbsordrer ved genbestillingspunktet.
• Prædiktiv analyse: Forudser efterspørgsel via omfattende dataanalyse.

Integration med AI-automatisering og chatbots

• Chatbots til kundeindsigt:
  Chatbots interagerer med kunder, indsamler præferencer og forudsiger tendenser.

  def gather_customer_feedback(): # Chatbot interaction code to collect customer preferences pass

• Automatiseret leverandørkommunikation:
  Automatiserer bestilling for at reducere manuelt arbejde og forsinkelser.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Code to generate and send purchase order to supplier pass

• Integration af prædiktiv analyse:
  Kombination af AI og analyse:

  • Identificerer nye tendenser
  • Justerer prognoser i realtid
  • Forbedrer beslutningsprocessen

Eksempel: AI i lagerprognose

En detailvirksomhed integrerer AI i lagerstyringen ved at analysere salgsdata, sociale medier-tendenser og økonomiske indikatorer.

• Salgsdata: Finder bedst sælgende varer og sæsonudsving.
• Tendenser på sociale medier: Overvåger hashtags/omtaler for at opdage stigende interesse for produkter.
• Økonomiske indikatorer: Justerer prognoser i forhold til ændringer i forbrugerforbrug.

AI-systemet automatiserer genbestilling og justerer dynamisk genbestillingspunkterne i takt med markedet.

Opnåede fordele:

• Forbedret prognosenøjagtighed (færre udsolgte varer og overskudslager)
• Øget reaktionsevne på markedsændringer
• Omkostningsbesparelser (lavere lageromkostninger, minimeret tabt salg)

Ved at udnytte AI og automatisering optimerer virksomheden lageret, tilpasser sig efterspørgslen og opnår en konkurrencefordel.

Forskning i lagerprognose

Lagerprognose er afgørende i forsyningskædestyring med det formål at forudsige behov og minimere omkostninger. Nyere forskning inkluderer:

1. Kombinering af probabilistiske prognoser for intermitterende efterspørgsel
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Tager fat på prognoser for intermitterende efterspørgsel og fremhæver probabilistiske metoder til beslutningstagning under usikkerhed.
   • Foreslår at kombinere probabilistiske prognoser for at balancere nøjagtighed med lagerstyring.
   • Kombinerede tilgange overgår individuelle, selvom der er afvejninger.

2. Værdibaseret lagerstyring
   Grzegorz Michalski

   • Tilpasser lagerstyring til det finansielle mål om at maksimere virksomhedens værdi.
   • Præsenterer en modificeret tilgang, der integrerer værdimaksimering.
   • Hjælper virksomheder med at tilpasse lagerstrategi til bredere finansielle mål.

3. En generisk ramme for beslutningsstøtte i detail-lagerstyring
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Foreslår en holistisk ramme for beslutningstagning i detail-lagerstyring.
   • Tager højde for kompleksitet fra globalisering og e-handel.
   • Integrerer produktsegmentering og efterspørgselsprognose for at balancere målsætninger.

4. Feature-baserede kombinationer af prognoser for intermitterende efterspørgsel: Bias, nøjagtighed og lagerimplikationer
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Fokuserer på metoder til at kombinere prognoser for intermitterende efterspørgsel i produktionssystemer.
   • Foreslår en feature-baseret ramme for forbedret nøjagtighed og lagerpåvirkning.

For mere om lagerprognose, AI-automatisering og best practices, udforsk andre FlowHunt-ressourcer.