Tipy pro zvýšení zisku pro velkoobchodníky a distributory náhradních dílů pro domácí spotřebiče: Jak optimalizovat skladové zásoby

Mistrovství v prognózování poptávky a sledování skladových zásob v reálném čase

Využití datově řízeného prognózování poptávky pro náhradní díly do spotřebičů

Nejnovější technologie strojového učení skutečně pomáhají předpovídat, kdy je třeba díly vyměnit, a poskytují firmám přibližně o 40 % vyšší přesnost ve srovnání se starým manuálním sledováním. Vezměme si například kompresory pro klimatizaci – podle nedávných zjištění se porouchají přibližně třikrát častěji na pobřeží. Chytrý dodavatelé využívají tento druh informací k tomu, aby skladem měli díly tam, kde jsou skutečně potřeba, místo aby jen hádali. Mnohé z nejlepších systémů kombinují běžná prodejní data z obchodů s událostmi mimo jejich prodejny, jako jsou počty nových domů ve výstavbě a počasné zprávy. To jim pomáhá odhalit náhlé nárůsty poptávky po věcech jako termostaty do lednic během vln tepla nebo dodatečné čerpadla do myček po bouřkách v určitých oblastech.

Zavedení reálné viditelnosti zásob napříč kanály

Cloudové systémy sledování udržují úrovně zásob synchronizované mezi sklady, prodejnami a těmito mobilem opravárenskými vozy každých asi 15 sekund. Představte si tento scénář: technik si vezme poslední zámek dvířek pračky pro opravu a hned – inventarizace se okamžitě aktualizuje všude jinde. Už žádné prodávání věcí, které již ze skladu zmizely. I čísla vypráví svůj příběh. Společnosti, které sledují zásoby v reálném čase, evidují přibližně o třetinu méně zpožděných objednávek od zákazníků čekajících na díly. A pokud jde o díly označené technologií RFID, mluvíme o snížení chyb při počítání o téměř 90 % ve srovnání s klasickým ručním počítáním. Je proto logické, že stále více firem přechází na tyto systémy, i přes počáteční náklady.

Dynamická doplňování zásob na základě skutečných vzorců poptávky po náhradních dílech pro spotřebiče

Automatické systémy upravují bod opakované objednávky každý týden s využitím klíčových proměnných:

• Sezónní indexy : Poptávka po topném článku sušičky stoupá ve 4. čtvrtletí o 57 %
• Korelace poruchovosti : Motory otočného tácu mikrovlnné trouby mají průměrnou životnost 22 měsíců
• Variabilita dodacích lhůt : Doimportované řídicí desky pro trouby čelí zpožděním až 23 dní

Tento přístup brání přebytečnému objednávání pomalu se pohybujících položek, jako jsou lopatky do pekařských strojů, a zároveň zajišťuje dostupnost 99 % u SKUs s vysokou poptávkou, například filtrů vody do lednic.

Snížení přesycení skladu a skladovacích nákladů díky optimalizaci štíhlého skladového hospodářství

Identifikace a správa skladových zásob pomalu se pohybujících náhradních dílů pro spotřebiče

Pomalu se pohybující zásoby představují 18–24 % nákladů na skladování v distribučním sektoru ( zpráva o plýtvání zásobami 2023 ). Velkoobchodníci s náhradními díly pro spotřebiče používají čtvrtletnou ABC analýzu k rozlišení rychle se prodávajících položek – jako těsnění dvířek ledniček – od nehybných SKU, jako jsou termostaty sušiček starších typů. Nejlepší dosahují snížení nákladů o 7 % tím, že:

• Označují položky s obratem pod 1,5/rok
• Vyřazování zastaralých dílů prostřednictvím sekundárních trhů
• Nastavení úrovně bezpečnostních zásob pro specifické komponenty

Minimalizace přebytkových zásob prostřednictvím právě včas a štíhlých postupů

Zavedení systémů skladových zásob právě včas (JIT) průměrně snižuje potřebu skladování náhradních dílů pro spotřebiče o 33 %. Úspěšná implementace integruje JIT s:
– dohodami o spravovaných zásobách dodavatelem (VMI), které umožňují doplnění běžných SKUs do 48 hodin
– křížovým nakládáním u součástek pocházejících od výrobce za účelem původního vybavení (OEM)
– kanbanovými systémy pro doplňování motorů praček

Vyvažování objemových slev s kapacitou skladování a cíli obratu

Ačkoli hromadní nákupy nabízejí slevy 12 %–15 %, 43 % distributorů zjistilo, že vyšší náklady na skladování ruší až 60 % těchto úspor ( studie referenčních ukazatelů velkoobchodníků 2024 ). Vedoucí společnosti využívají modelování elasticity k určení optimálních objednávaných množství u položek, jako jsou ovládací desky mikrovlnných troub nebo čerpadla myček nádobí, přičemž upřednostňují SKUs s:

• ≥5 ročními obraty zásob
• ≤45denní životností pro položky citlivé na balení
• Způsobilostí pro umístění v první zóně skladu

Strategické modely zásob pro snížení rizika a podporu růstu

Spravované zásoby dodavatelem (VMI): Výhody a výzvy pro distributory

Skladová zásoba řízená dodavatelem (VMI) v podstatě převádí odpovědnost za skladové zásoby na dodavatele, i když distributoři stále zajišťují samotný prodej. Podle výzkumu společnosti McKinsey z minulého roku tato metoda snižuje výpady zásob o 18 až 25 procent. U velmi populárních komponent, jako jsou relé kompresorů nebo topné články, VMI funguje výborně, protože dodavatelé mohou sledovat aktuální prodeje prostřednictvím svých vlastních prodejních dat. Je však nutné si uvědomit, že úspěšné fungování VMI vyžaduje pevné dohody o sdílení informací a skutečnou důvěru mezi zúčastněnými stranami. Pokud neexistují vhodné způsoby měření výkonu, distributori předávají příliš velkou kontrolu nad tím, kdy jsou produkty doplňovány, což mnoho firem považuje za obtížné přijmout.

Zásoby na splaťovém skladě za účelem snížení kapitálového rizika v dodavatelských řetězcích náhradních dílů pro spotřebiče

U zboží na prodejním místě si firmy nemusí platit, dokud zboží skutečně neprodají, což činí velký rozdíl při obchodování s těžko prodejnými nebo velmi specifickými výrobky. Podle nejnovější zprávy společnosti Gartner z roku 2024 může tento přístup snížit kapitálové výdaje o přibližně 30 % u firem zabývajících se specializovanými díly pro spotřebiče. Ale spojené to je také s určitou prací – skladovací a manipulační poplatky je třeba pečlivě vyjednat ještě před uzavřením jakékoli dohody. Mnoho distributorů dosahuje úspěchu smíšenými metodami. Například mohou udržovat speciální náplně vodních filtrů do ledniček na zásilkovém skladu, zatímco rychle se prodávající řemeny do praček spravují prostřednictvím dodavatelsky spravovaného skladu. To jim umožňuje lépe kontrolovat rizika v závislosti na potřebách jednotlivých produktů. Celý systém funguje mnohem lépe, pokud je propojen se spolehlivým softwarem pro správu zásob, který sleduje veškeré události probíhající u různých modelů a v různých lokalitách.

Zlepšení plnění objednávek a spokojenosti zákazníků prostřednictvím přesnosti

Snižování dodacích lhůt a výpadků zásob pro splnění požadavků techniků

Dodavatelé náhradních dílů na spotřebiče zaznamenali snížení dodacích lhůt o 18 až 34 procent, pokud nasadili systémy sledování zásob v reálném čase, jak vyplývá z průmyslových ukazatelů z roku 2023. Když sklady sledují, co technici skutečně potřebují, a nejen co se tam nachází, začínají firmy zaměřovat pozornost na rychlé vyřízení těchto klíčových dílů. Zamyslete se nad věcmi jako jsou čerpadla myček nebo kompresory lednic, které zákazníci opravdu potřebují okamžitě. Dodavatelé, kteří nastavili automatická upozornění na doplňování zásob, rovněž zaznamenali obrovské zlepšení – během pouhých dvanácti měsíců se problémy se stejnodenní dodávkou snížily téměř o polovinu. A neměli bychom zapomínat ani na výpadek zásob, což může být pro podniky absolutní noční můrou. Každá oprava, která se zpozdí kvůli nedostupnosti dílu, stojí poskytovatele služeb průměrně přibližně 1 100 USD v podobě ztraceného příjmu a peněz za prodlenání.

Jak přesnost zásob zvyšuje míru plnění objednávek náhradních dílů na spotřebiče

Když přesnost zásob dosáhne přibližně 95 %, většina distributorů zaznamená nárůst míry plnění objednávek na zhruba 98 %. Tento druh výkonu velmi záleží, pokud jde o to, aby se konstruktéři vraceli pro další díly. Čísla se ještě zlepšují s pokročilými systémy cyklického počítání zásob. Tyto technologické řešení snižují chyby při vyzvedávání zboží zhruba o dvě třetiny ve srovnání s klasickou ruční kontrolou. Technici tak dostávají to, co potřebují – například zapalovače troub nebo ty problematické čerpadla odpadních vod praček. Čtečky čárových kódů a RFID štítky také znamenají obrovský rozdíl. Společnosti, které tyto metody ověřování implementují, obvykle dosahují přesnosti dodávek téměř 99,4 %. Méně vrácených dílů kvůli tomu, že došlo k záměně, znamená celkově spokojenější zákazníky a méně starostí pro všechny zapojené do dodavatelského řetězce.

Využití technologie: softwarové řešení pro správu zásob a prediktivní analytika

Výběr vhodné platformy pro sledování náhradních dílů pro spotřebiče v reálném čase

Distribuční společnosti dnes hledají systémy, které jim poskytují přehled o všem, co se v reálném čase děje v rámci jejich provozu. Nejlepší dostupné platformy kombinují IoT senzory s čtečkami čárových kódů, aby sledovaly pohyb jednotlivých produktů od okamžiku, kdy dorazí do skladu, až po jejich expedici. Přechod na cloudové systémy podle výzkumu Ponemon z roku 2023 snižuje obtížné ruční chyby přibližně o 43 %; navíc tyto systémy automaticky aktualizují informace o zásobách v rámci ERP i online prodejních kanálů. Při výběru nového softwaru by manažeři skladů měli rozhodně zajistit, že bude dobře fungovat na mobilních zařízeních a bude mít kvalitní API rozhraní, aby všechny oddělení mohly sdílet data bez vytváření izolovaných informačních ostrovů.

Prediktivní analytika pro chytřejší doplňování zásob a prognózování

Moderní systémy strojového učení analyzují přibližně 18 různých faktorů, když se snaží předpovědět, co zákazníci budou potřebovat dál. Zohledňují například vliv ročních období na nákupní návyky nebo vzorce opravných požadavků od techniků. Výsledek? Tyto modely dokážou docela přesně odhadnout budoucí poptávku a trefit se přibližně 92krát z každých 100 pokusů. Velmi dobře také rozpoznávají neobvyklé trendy. Například jsme viděli případy, kdy objednávky kompresorů pro ledničky stoupnou o přibližně 30 % během krutých letních vln tepla, což prodejnám pomáhá zásobit se předem, ještě než k problémům dojde. Když firmy tyto chytré předpovědi propojí s aktuálními informacemi o dodacích lhůtách dodavatelů dílů, stane se něco zajímavého. Úroveň servisu zůstává pevná na úrovni kolem 98 %, ale už nemusí držet tolik nadbytečných zásob. Některé společnosti uvádějí, že touto metodou snížily potřebu pojistných zásob téměř o čtvrtinu.

Studie případu: Regionální distributor snížil výpady zásob o 30 % po integraci ERP

Velkoobchod se součástkami pro klimatizaci se sídlem ve středozápadní části USA vyřešil své trvalé problémy s nedostatkem motorů a ventilů tím, že integroval do svého stávajícího ERP systému softwarové řešení pro prediktivní správu zásob. To znamenalo, že pokaždé, když hladina zásob klesla pod určité, systémem stanovené úrovně, se automaticky generovaly objednávky na nákup. Software totiž nepracoval pouze s jednoduchými čísly zásob – zohledňoval také faktory jako počet servisních zakázek v různých regionech nebo počasí ovlivňující provoz. Po přibližně šesti měsících využívání tohoto přístupu byly dosaženy velmi významné výsledky: výpady zásob se snížily zhruba o 30 procent, obrat zásob se zlepšil u téměř 80 různých kódů produktů a ročně se podařilo ušetřit přibližně 127 tisíc dolarů na nákladech za nadbytečné zásoby, jak vyplývá z dat ze Zprávy o analytice dodavatelského řetězce za rok 2024.