Inventarieprognos

Vad är inventarieprognos?

Inventarieprognos är processen att förutse ett företags framtida lagerbehov för att möta kundernas efterfrågan utan att överlagerhålla eller riskera att vara utan produkter. Det innebär att analysera historiska försäljningsdata, marknadstrender och andra faktorer för att uppskatta hur mycket lager som krävs under en viss tidsperiod.

Genom att förutse efterfrågan noggrant kan företag:

• Optimera sina lagernivåer
• Minska lagerhållningskostnader
• Förbättra den operativa effektiviteten

Inventarieprognos spelar en avgörande roll inom supply chain management. Det säkerställer att produkter finns tillgängliga när kunderna vill ha dem, vilket ökar kundnöjdhet och lojalitet. Noggrann prognos hjälper företag att balansera lagerkostnader med servicenivåer, vilket minimerar risken för bristsituationer eller överlager. Genom att förstå och förutse efterfrågan kan företag fatta informerade beslut om inköp, produktionsplanering och resursallokering.

Hur används inventarieprognos?

Inventarieprognos används av företag för att anpassa lagernivåerna efter kundernas efterfrågan och säkerställa optimal tillgänglighet samtidigt som kostnaderna hålls under kontroll. Här är några huvudområden:

Minimera bristsituationer

• Bristsituationer uppstår när en produkt inte finns tillgänglig för köp, vilket leder till förlorad försäljning och missnöjda kunder.
• Inventarieprognos hjälper till att förutse framtida efterfrågan och gör det möjligt för företag att upprätthålla tillräckliga lagernivåer.
• Genom att analysera försäljningstrender och mönster kan företag förutse när produkter sannolikt kommer att ta slut och proaktivt fylla på lagret.

Minska lagerhållningskostnader

• Att hålla ett överskott av lager binder kapital och medför lagringskostnader (lagerhållning, försäkring, inkurans).
• Prognostisering gör det möjligt för företag att beställa rätt mängd vid rätt tidpunkt, vilket minskar onödiga lagernivåer.
• Optimerade lagernivåer sänker kostnader och förbättrar kassaflödet.

Minska produktspill

• Överskottslager, särskilt för färskvaror, kan leda till spill om produkterna blir för gamla innan de säljs.
• Prognoser identifierar långsamt omsatta produkter och förutsäger framtida försäljning, vilket gör att företag kan justera orderkvantiteterna.
• Genom att anpassa lagernivåerna efter faktisk efterfrågan minimeras spill och lönsamheten förbättras.

Nyckelbegrepp inom inventarieprognos

Att förstå dessa begrepp är avgörande för effektiv inventarieprognos:

Ledtidsefterfrågan

• Ledtid: Perioden mellan att en order läggs och att lagret tas emot.
• Ledtidsefterfrågan: Den mängd av en produkt som säljs under ledtiden.

Formel:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Exempel:
Om genomsnittlig ledtid är 5 dagar och genomsnittlig daglig försäljning är 20 enheter:

lead_time_demand = 5 * 20  # Resultat: 100 enheter

Detta innebär att 100 enheter förväntas säljas under ledtiden.

Mäta försäljningstrender

• Analyserar historisk försäljning för att upptäcka mönster (säsongsvariationer, tillväxttrender).
• Justerar prognoser baserat på förväntade förändringar (t.ex. ökad försäljning under högtider).
• Verktyg: glidande medelvärden, år-till-år-jämförelser, statistiska modeller.

Ombeställningspunkt

• Lagernivån då en ny order bör läggas.
• Tar hänsyn till ledtidsefterfrågan och buffertlager.

Formel:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Exempel:
Ledtid: 5 dagar, genomsnittlig daglig försäljning: 20 enheter, buffertlager: 50 enheter

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

När lagret når 150 enheter ska en ny beställning läggas.

Buffertlager

• Extra lager för att förhindra bristsituationer vid osäkerheter.
• Fungerar som en buffert mot variationer.

Formel:

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

Exempel:
Maximal daglig försäljning: 30 enheter, maximal ledtid: 7 dagar, genomsnittlig daglig försäljning: 20 enheter, genomsnittlig ledtid: 5 dagar

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

Behåll 110 enheter som buffertlager för att täcka oväntade toppar eller förseningar.

Inventarieprognosformler

Beräkna ledtidsefterfrågan

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Noggrann ledtidsefterfrågan säkerställer tillräckligt lager under påfyllning.

Beräkna buffertlager

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

Tar hänsyn till variationer i efterfrågan och leverans.

Beräkna ombeställningspunkt

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Säkerställer att beställningar läggs innan lagret går under en säker nivå.

Typer av metoder för inventarieprognos

Olika angreppssätt inkluderar kvalitativa och kvantitativa tekniker:

Kvalitativ prognos

• Bygger på expertutlåtanden, marknadsundersökningar och subjektiva bedömningar.
• Bäst när historiska data är begränsade eller för nya produkter.

Metoder:

• Marknadsundersökningar: Enkäter, intervjuer, fokusgrupper.
• Delphi-metoden: Konsensus från expertpaneler.

Kvantitativ prognos

• Använder matematiska modeller och historiska data.
• Antar att tidigare mönster fortsätter.

Metoder:

• Tidsserieanalys: Undersöker datapunkter över tid för att hitta mönster.
• Kausala modeller: Analyserar samband mellan efterfrågan och påverkande faktorer.

Trendprognos

• Identifierar mönster i försäljningsdata över tid.
• Användbar för att förutse ökningar, minskningar eller stabilitet i efterfrågan.
• Exempel: En uppåtgående trend för ekologiska produkter signalerar ökat lagerbehov.

Grafisk prognos

• Plottar försäljningsdata i diagram/grafer för att visualisera trender och mönster.
• Exempel: Linjediagram kan visa säsongstoppar och dalar.

Användningsområden och exempel

Användning av AI och automatisering inom inventarieprognos

Framsteg inom AI och automatisering har förändrat inventarieprognoser:

Maskininlärningsalgoritmer

• Maskininlärningsmodeller analyserar stora datamängder, identifierar komplexa mönster och förbättras över tid.
• Tar hänsyn till flera variabler: historisk försäljning, marknadstrender, kampanjer och externa faktorer (väder, ekonomiska indikatorer).
• Ständig inlärning från nya data ökar prognosernas noggrannhet.

AI-drivna lagerhanteringssystem

Fördelar inkluderar:

• Realtidsövervakning av lager: Kontinuerlig övervakning av lagernivåer.
• Automatiserad ombeställning: Skapar inköpsorder vid ombeställningspunkten.
• Prediktiv analys: Förutser efterfrågan genom omfattande dataanalys.

Integration med AI-automatisering och chattbottar

• Chattbottar för kundinsikter:
  Chattbottar interagerar med kunder, samlar in preferenser och förutser trender.

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

• Automatiserad leverantörskommunikation:
  Automatiserar beställningar och minskar manuellt arbete och förseningar.

  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 av prediktiv analys:
  Kombinerar AI med analys:

  • Identifierar framväxande trender
  • Justerar prognoser i realtid
  • Förbättrar beslutsfattande

Exempel: AI inom inventarieprognos

Ett detaljhandelsföretag integrerar AI i lagerhanteringen genom att analysera försäljningsdata, trender på sociala medier och ekonomiska indikatorer.

• Försäljningsdata: Identifierar storsäljare och säsongstrender.
• Trender på sociala medier: Övervakar hashtags/omnämningar för att upptäcka ökande intresse för produkter.
• Ekonomiska indikatorer: Justerar prognoser utifrån förändringar i konsumenternas köpbeteende.

AI-systemet automatiserar ombeställningar och justerar dynamiskt ombeställningspunkter utifrån marknadsförändringar.

Uppnådda fördelar:

• Förbättrad prognosnoggrannhet (färre bristsituationer och överskott)
• Ökad anpassningsförmåga till marknadsförändringar
• Kostnadsbesparingar (lägre lagerhållningskostnader, minskade förlorade försäljningar)

Genom att använda AI och automatisering optimerar företaget lagret, anpassar sig efter efterfrågan och får en konkurrensfördel.

Forskning kring inventarieprognos

Inventarieprognos är avgörande inom supply chain management och syftar till att förutse behov samtidigt som kostnader minimeras. Ny forskning inkluderar:

1. Combining Probabilistic Forecasts of Intermittent Demand
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Tar itu med prognoser för intermittent efterfrågan och betonar probabilistiska metoder för beslutsfattande vid osäkerhet.
   • Föreslår att kombinera probabilistiska prognoser för att balansera noggrannhet med lagerstyrning.
   • Kombinerade angreppssätt presterar bättre än enskilda, även om kompromisser finns.

2. Value-Based Inventory Management
   Grzegorz Michalski

   • Kopplar lagerstyrning till det ekonomiska målet att maximera företagets värde.
   • Presenterar ett modifierat tillvägagångssätt där värdemaximering integreras.
   • Hjälper företag att anpassa lagerstrategin till övergripande ekonomiska mål.

3. A Generic Framework for Decision Support in Retail Inventory Management
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Föreslår en holistisk ram för beslutsstöd inom detaljhandelns lagerhantering.
   • Tar hänsyn till komplexiteten från globalisering och e-handel.
   • Integrerar produktsegmentering och efterfrågeprognos för att balansera mål.

4. Feature-based Intermittent Demand Forecast Combinations: Bias, Accuracy, and Inventory Implications
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Fokuserar på kombinationsmetoder för prognoser av intermittent efterfrågan inom produktion.
   • Föreslår en funktionsbaserad ram för förbättrad noggrannhet och lagerpåverkan.

För mer om inventarieprognos, AI-automatisering och bästa praxis, utforska fler av FlowHunts resurser.