När övervägde du senast att renovera din programvara för planering av försörjningskedjan? För vissa människor är det varje år. För de flesta företagskunder tar det cirka 6 till 9 månader innan avtalet ska förnyas. Och det finns andra som antingen använder Excel eller grundläggande freemium-produkter för att få en funktionell top-down prognos gjord för de flesta SKU:er. Dessa individer ser möjligheter men det är antingen inte ett akut behov eller så har de ingen aning om hur de ska ta sig an en ny lösning med allt annat på tallriken. Dessa individer är "brandmän" i försörjningskedjan som kämpar med dagliga problem för att hålla fastigheten säker - så att säga. Om du är en av dessa brandmän är den här bloggen för dig.

Den svåra verkligheten är att programvara för försörjningskedjeplanering fortsätter att utvecklas och att förlita sig på senaste generationens teknik kommer inte att utveckla ditt företag. Äldre teknologier kan inte hämta värde från den potential som finns i din försörjningskedja. Dessa funktioner inkluderar automatisering, maskininlärning och realtidsplanering (och samarbete). Utan dem är du David utan slangbella.

Varför är automation, maskininlärning och realtidsplanering så viktigt?

Betrakta dessa fakta från en nyligen Programvarurådgivningsundersökning av 350 lager- och logistikpersonal:

• 46 % av de tillfrågade har fått minst en leverantör att släppa dem av skäl som är specifikt relaterade till att de är ett mindre (inte en "big box") företag. Ytterligare 23 % förväntar sig att snart släppas.
• 59 % av de tillfrågade säger att det tar något längre tid att skaffa lager än 2021.
• 35 % av återförsäljarna betalar mer än 20 % för frakt nu än för 12 månader sedan.

Dessa "händelser" läser som en fortsättning på 2020, och till stor del är de det. Men några är nya – som att ökningen av leverantörer släpper kunder utan ceremonier. Dessa leverantörer står inför brist på råvaror och arbetskraft. De är ofta beroende av stora företag för den största andelen bruttoorder. De måste uppfylla de servicenivåer som satts av dessa "stora aktörer" för att upprätthålla relationen. Detta innebär att andra företag inte kan betjänas på grund av antingen begränsat lager eller den högre kostnaden för att leverera 10 små beställningar jämfört med en stor beställning. Det roliga är att dessa leverantörer väljer (mycket) lägre marginaler framför dig.

Förbättra ordereffektiviteten

Nu kanske du inte kan "utbeställa" Walmart på bruttovarubasis, men du kan vara mer effektiv i att göra dina beställningar. Förbättrad synlighet för planering av leveranskedjan kan minska nettoantalet beställningar, vilket gör dig till en enklare kund att arbeta med. Det är här maskininlärning/automatisering kommer in i bilden. Att tillämpa denna teknik kommer att öka förutsägbarheten, och du kommer att kunna "se runt hörnen" för att bättre känna vad du verkligen behöver. Som ett resultat kan du bli modellkund för dem. Du kommer att ge en mer förutsägbar beställningsprocess och har förmågan att återkoppla till leverantören saker du ser nedströms som kommer att göra dem bättre i sin verksamhet.

Och när du bättre förutsäger efterfrågan finns det mindre behov av brådskande leveranser. Bränsle blir inte billigare inom kort. Den refererade ökningen på 20 % av fraktkostnaden måste betalas av dig (mindre marginal) eller kunden (potentiellt färre kunder i det långa loppet). Du kan minimera din risk genom att bli mer proaktiv i din planering.

Vi förstår detta och vi har pratat med många leverantörer under de senaste 30 åren som är som du. Vi kan hjälpa dig att förstå både affärsplanen för förändring och vilken teknik du behöver (och inte behöver) för att uppnå dina affärsmål. Om du är nyfiken på vad som är möjligt, prata med en medlem av vårt team och ta en rundtur i Arkievas lösningar för försörjningskedjeplanering.