Zmniejszenie kosztów magazynu – prognozowanie zapasów

System prognozowania zapasów za pomocą sztucznej inteligencji

Prognozowanie zapasów za pomocą sztucznej inteligencji ( uczenia maszynowego) umożliwia zmniejszenie kosztów i uwolnienie gotówki.

Czy Twoja firma wylicza i uwzględnia w wycenie produktów:

  • koszt finansowy związany z utrzymaniem obecnego poziomu zapasów?
  • koszt magazynowania, ubezpieczenia, pomyłek, zniszczeń, strat magazynowych?
  • koszty czasu i zasobów przeznaczonych na operacje magazynowe?
  • koszty utraconych korzyści – (kapitał uwolniony z nierotujących zapasów mógłby zostać użyty do sfinansowania dodatkowej sprzedaży) ?

Jeśli na któreś z tych pytań odpowiedziałeś „NIE”, może to oznaczać, że ponosisz niepotrzebne nakłady z powodu zawyżonych zapasów.

Korzyści z wdrożenia systemu prognozowania sprzedaży i zapasów metodami Machine Learning:

Mniejsze koszty nadmiernych zapasów (zbyt wiele zapasów):

  • Uwolnienie gotówki – niższe koszty finansowe
  • Możliwość zwiększenia sprzedaży. Uwolnienie gotówki i powierzchni magazynowych pozwala na sprzedaż innych towarów: oferta letnia/zimowa, inne towary sezonowe.
  • Obniżenie poziomu zapasów wolno rotujących
  • Wyprzedaż mniej atrakcyjnych towarów
  • Precyzyjne przewidzenie poziomu niezbędnych zapasów (np. elementy do serwisu, gwarancji napraw awarii)
  • Wzrost satysfakcji klienta – skrócenie terminów dostaw

Mniejsze koszty utraconych zleceń (zbyt mało zapasów):

Przykład: Brak mleka w sklepie spożywczym może oznaczać utratę klienta, który dzięki temu odwiedzi konkurencję i przejdzie do niej na wiele miesięcy. Utracone korzyści są dziesiątki lub setki razy wyższe od ceny litra mleka.

    • Obniżenie kosztów prognozowania zapasów. Algorytmy obliczeniowe Przetworzą sprawniej większą ilość danych niż tradycyjne metody analiz. Korzyści mogą zostać zainwestowane w inne obszary biznesu
    • Optymalizacja przestrzenie magazynowej
    • Polepszenie precyzji prognoz

Obniż koszty i zwiększ zyski lepiej zarządzając zapasami.

Wprowadź system prognozowania sprzedaży i zapasów
oparty na sztucznej inteligencji

Uwolnienie kapitału

Firma o sprzedaży rocznej 100 mln zł, o średniej rotacji zapasów 45 dni, przechowuje średniorocznie towary o wartości 12,3 mln zł. Obniżenie rotacji zapasów do 30 dni sprawia, że ta sama sprzedaż może być osiągnięta przy poziomie zapasów wynoszącym 8,2 mln zł. Uwalnia to ponad 4 mln kapitału pracującego. Przy koszcie kapitału ok 12% rocznie daje to ok. 500 tys. zł dodatkowego zysku brutto. Zwiększa to płynność o ponad 4 500 tys zł

Redukcja kosztów:
Firma o sprzedaży rocznej 100 mln zł, zmniejszając poziom zapasów o 10% (zakładając proporcjonalne zmniejszenie kosztów magazynu również o 10%, bez zmiany rotacji zapasów) osiągnie następujące oszczędności:

Sfinansowanie większej sprzedaży:Wyżej opisana firma może znaleźć się w sytuacji, gdzie pewna ilość towaru zalega w magazynie. Przy rotacji zapasów wynoszącej 90 dni, w ciągu 1 roku nastąpi czterokrotny obrót kapitałem, przy wypełnieniu magazynu produktami rotującymi 45 dni, można dokonać ośmiokrotnego obrotu kapitałem. Jeśli zmiana ta dotyczy 10% towaru, o wartości 1,23 mln zł, przy marży 15%, z tego tytułu można osiągnąć dodatkowe 435 tys zł zysku. Wiele firm ma jednak marżę większą niż 15% zatem te oszczędności mogą być większe

Kliknij tutaj aby przejśc do kalkulatora i wyliczyć korzyści dla innych wartości liczbowych niż te powyżej

Przed obniżką Po obniżce Różnica
Koszty finansowania zapasów (12% rocznie) 1 479 452,05 zł 1 331 506,85 zł 147 945,21 zł
Koszty wynajmu magazynu (szacunek) 170 520,00 zł 153 468,00 zł 17 052,00 zł
Koszty operacyjne magazynu(szacunek) 120 000,00 zł 108 000,00 zł 12 000,00 zł
Zysk z dodatkowej sprzedaży 435 000,00 zł
Razem oszczędności 612 130,18 zł

Wylicz redukcją kosztów zapasów dla Twojej firmy

W celu osiągnięcia tych korzyści, należy stworzyć system analizy i prognozowania zapasów wykorzystujący mechanizmy sztucznej inteligencji.

Dzienna sprzedaż produktu, sprzedaż w danym sklepie to dane, na które mają wpływ duże ilości czynników – dzień tygodnia, pora roku, poprzednie wartości sprzedaży, grafik dni wolnych od handlu, pogoda, działania konkurencji i wiele innych.

Używając zaawansowanych narzędzi Machine Learning, możliwe jest zbudowanie prognozy uwzględniającej wpływ tych wszystkich czynników, i przewidującej wyniki sprzedaży precyzyjniej niż dotychczasowe metody “klasy excel”.
Podstawą takich działań jest pozyskanie możliwie obszernego i szczegółowego zbioru danych historycznych w celu “nauczenia” systemu Machine Learning.

Opierając się na danych historycznych system Machine Learning “uczy” się prognozować kolejne wartości sprzedaży na podstawie już występujących zjawisk. Możliwe jest również wykrywanie ukrytych zależności, takich jak korelacje sprzedaży pomiędzy pozornie niepowiązanymi produktami, czy też grupowanie koszyków zakupowych w kategorie.

Prognoza przygotowana przez zaawansowany algorytm na podstawie dużego zbioru danych daje lepsze podstawy do przewidywania przyszłej sprzedaży. Poniżej przykład jednego z wymiarów takiej analizy – ilustracja wzajemnej korelacji 10 produktów w sprzedaży detalicznej. Na przecięciu kolumn i wierszy znajdują się histogramy pokazujące rozkład sprzedaży – w większości zbliżony do normalnego z wyjątkiem produktu 3. Na osiach pozostałych wykresów znajdują się sprzedaże poszczególnych produktów w celu zobrazowania korelacji sprzedaży. Przykładowo, produkt 3 nie jest zbytnio skorelowany z żadnym innym, ponieważ jego sprzedaż nie zmienia się wraz ze zmianą sprzedaży innych produktów, nie ma zatem sensu włączanie go do promocji.

 

Pomożemy Ci obniżyć koszty i uwolnić gotówkę.

Skontaktuj się z nami: