Restorder, obehag för kund eller fara för företaget?
Det finns det där gamla talesättet: ”Den som väntar på något gott väntar aldrig för länge”. Med en sådan attityd medföljer uppenbara risker för minskad kundnöjdhet. Sannolikheten att varan blir avbeställd och köpet uteblir är ju rätt stor.
Det är hög tid att lägga undan attityder som dessa, inte bara för att kunder idag förväntar sig bättre än så, utan också för att man måste utveckla hela lagrets lönsamhet och då ha kontroll över dess prestation som kan mätas med KPI.
KPI:n för restorder mäter hur många beställningar som inte kan uppfyllas vid den tidpunkt då en kund lägger dem. En hög andel restorder innebär att dina kunder tvingas vänta.
Kostnadsanalys för restorder
I regel kan företag lägga till ytterligare värden gällande lager för att analysera restorder och restorderkostnader i sin leveranskedja, som: restorderpris och restorderkostnad. Restordergraden är den takt med vilken en specifik vara inte kan levereras omedelbart genom de vanliga inventeringsprocesserna. Restordergraden identifierar antalet restorder som en procentandel av de totala beställningarna under en tidsperiod. Till exempel, om ett företag var tvungen att beställa 10 restorder utav 100 beställningar, skulle restordergraden vara 10 %
Friktionsanalys används ofta i restorderkostnadsberäkningar eftersom den ger en fullständig uppdelning av alla direkta, indirekta kostnader. Några av dessa kan inkludera ytterligare kundtjänstkrav, speciella fraktvillkor och förlorade affärer.
Så varför inte undvika denna kostnadskrävande ineffektivitet med en Virtuell Parallell Lager hantering?
Ett fält i företagets flödeskedja lämnas öppet för att husera information som: Varornas nuvarande vistelseort, antal, pris, leveranstid, potentiell destination och potentiellt pris, detta övervakas av AI som är styrda av företaget för att hänsyn till en mängd olika parametrar. Det skulle då tas hänsyn till konsumtionsmönster och framförallt förändringar av dessa som kan ses i förväg, t. ex:
- Planera försäljningen av varor utifrån väderleksrapporten.
- Planera ökad produktion av regnkläder utifrån prognosen om större regnmängder på grund av växthuseffekten.
- Planera försäljningen av varor utifrån modetrender och förutsäga dessas uppkomst.
- Planera försäljningen av varor utifrån förändrad demografi lokalt vilket innebär nya köpmönster beroende på andra sedvänjor och högtider.
Man kan då planera priset på varor beroende på var de finns. En bikini som säljs mitt i sommaren nära en strand, på dagtid, borde ju betinga ett högre pris eftersom det säkert rör sig om en desperat kund, för att inte tala om vad man skulle kunna ta betalt för solskyddsfaktor vid samma tillfälle.
Det Virtuella Parallella Lagret kan också ställas in så att det tar hänsyn till nyheterna, t.ex:
- Så som att direkt starta produktion av varmare innekläder när miljöpartiet ser ut att få utslagsgivande mandat i riksdagen.
- Eller att drastiskt höja priserna på ryggsäckar och plastdunkar utifrån underrättelser om ubåtstrafiken i Finska viken.
AI kan också notera anomalier t. ex:
- Notera och deducera varför det är många returer av en viss vara trots att det inte är efter en julhelg, vilket skulle vara en normal omständighet för returer.
- Notera och deducera varför det är många returer utförda av en viss kund eller en viss kundgrupp.
Och det bästa av allt är att det lagret kan rent fysiskt befinna sig var som helst. Så länge det är under överinseende av det Virtuella Parallella Lagret så finns det ingen begränsning för var varorna, rent fysiskt, kan befinna sig.
Med det Virtuella Parallella Lagret i din flödeskedja medföljer en beredskap och en handlingskraft som ligger före konkurrenternas. Riktlinjer baseras på korrekta analyser som snabbt kan implementeras. Man slipper tillhöra den där kategorin som sitter och säger: ”Vi såg det inte komma.”
Det finns ett gamla talesätt rörande oförutsedda förluster : ”Gråt inte över spilld mjölk!”
AI:n på det Virtuella Parallella Lagret svarar: ”Integer divided by zero, inget spill här”
Med vänliga AI-hälsningar
Vi på Mailwriter
Leave a Reply