ניהול רכש וניהול מלאי עם Data core

גיבוש תחזיות
על פי נתוני העבר שהצטברו לגבי רכש ומלאי, ניתן להפיק תחזיות שונות, בהתאם למטרותיכם. תחזיות אלה, יסייעו להיערך לעתיד מבחינת הרכש באופן אופטימאלי. Power BI מסייע גם בכך וככל שתשתמשו בו באופן איכותי יותר, כך תוכלו יותר לדייק בתחזיות.

התייעלות מתמדת

ההבנה והתחזיות, יספקו לכם בסיס לשיפור מתמיד. כך, תוכלו למשל לשפר את קביעת הכמויות המינימאליות של המלאי מכל פריט נרכש, הכמויות המקסימאליות לרכישה והכמות האופטימאלית שדרושה בדרך כלל.

ניתוח כספי

ניתוח הפעילות הכספית בכל הנוגע לרכש ולמלאי, חיוני לשם צמצום עלויות בתחומים אלה. הוא עשוי להתבטא בין השאר בכיוון של ניהול ספקים, כאשר בוחנים לעומק את פעילות הרכש מול ספקים ספציפיים. קידום אופטימיזציה של הניהול הכספי, יחייב התעמקות בפרטי הפרטים וכאן פשוט חיוני כלי עזר דוגמת Power BI. הוא יאפשר לכם להפריד בין עיקר לטפל, לראות תמונת רוחב של המידע כמו גם להיות מסוגלים להתעמק "אנכית" בפרטי הפרטים, להציג את הדברים באופן גרפי ברור הרבה יותר ועוד. כמובן, הניתוח הכספי יסייע גם לנתח את התקציב שתוכנן לרכש ולהשוות אותו לביצוע בפועל.

עלות המלאי נובעת מכך, שמלאי משמעותו "כסף" ששוכב במחסנים ואם אנחנו מאחסנים הרבה מלאי שלא תואם לדרישות המכירות, אנחנו בעצם "משקיעים" כסף במלאי שלא מגדיל את שורת הרווח. בנוסף, עלות המלאי גם נובעת ממלאי מת, כאשר מוצרים שיש לנו במלאי מפסיקים להימכר ואז צריך להיפטר ממנו במחירי הפסד או מלאים שפג תוקפם וגורמים להפסדים.

עוד נזכיר, צמצום והפחתת עלויות המלאי ע"י התאמת המלאי לתחזיות מכירה – קביעת מדיניות מלאי דינמית בהתאם לתחזית המכירות, התנהגות המכירות (עונתיות למשל) וסיווג מוצרים מסוימים כאסטרטגיים וקביעת מלאי ביטחון לכל פריט. ניתן לבצע גם ניתוח תחזיות מכירה בזמן אמת ע"י היסטוריית רכישה ושימוש באלגוריתמים מתקדמים, למעשה המערכת יכולה לעשות שימוש באלגוריתמים מתקדמים של machine learning כדי לסווג את המוצרים לקבוצות (clustering) בהתאם להתנהגות המכירות וסך ההכנסות של כל פריט ולאחר מכן היא תקבע אסטרטגיית מלאי לכל פריט, הכוללת:

– נקודת ההזמנה הבאה המומלצת

– הכמות המומלצת להזמנה

– כמות מלאי אופטימלית

– מלאי ביטחון מומלץ (בהתאם לסטיות התקן ברמות המלאי. כלומר, עד כמה קצב המשיכה מהמלאי יכול להיות שונה מתקופה לתקופה)

סימולציות

ישנו גם היבט של סימולציות מלאי להזמנה והשפעתן על רמות המלאי – המערכת מאפשר לבצע סימולציות מלאי ומאפשרת למנהל הרכש לראות בצורה גרפית איך המלאי יתנהג, אם הוא יבצע הזמנה מסוימת בכמות מסוימת והשפעות זמן האספקה של כל פריט.

ניהול רכש ומלאי – עוד נקודות מפתח

עבור חברות יצרניות, מלאי קיים לכל אורך שרשרת הייצור וצריכה של פריט מסוים יכולה להיות תלויה בייצור של מוצרים שונים. באמצעות הכלים שלנו, נוכל לזהות את הצריכה והמגמות של כל פריט בהתאם לתחזיות ומגמות המכירה והייצור של פריטי התוצרת הגמורה והשפעתם על הדרישה למלאי של חומרי הגלם ומוצרי הביניים (מלאי בתהליך).

בעיות בזמינות המלאי עלולות לפגוע באספקת המוצרים ללקוחות ולפגיעה ישירה במכירות ובנוסף עלולות לגרום להפסד מכירות פוטנציאליות וביכולת של החברה לספק את מוצריה בזמן, כפי שהתחייבה ללקוחותיה. המערכת שלנו ב Power BI תדע להתריע לנו על חסרים במלאי ועל הזמנות עתידיות שחסרות במלאי ויש לטפל בהם בהקדם.

יתרונות המערכת בניהול רכש ומלאי – סיכום:

i. הורדה וצמצום של עלויות המלאי

ii. הפחתת מלאים מתים ומלאים שהם פג תוקף

iii. שיפור בזמינות המלאי והיכולת של הארגון לספק את המוצרים בזמן

iv. קביעת אסטרטגיית מלאי בזמן אמת על בסיס תובנות מנתונים

v. תגובה מהירה לשינויים ולדרישות לכל מוצר

vi. מדידה של איכות הספקים של הארגון

רוצים להפיק תובנות עסקיות מהעסק שלכם אך לא יודעים מאיפה להתחיל?
צרו איתנו קשר!