نکات افزایش سود برای عمده‌فروشان و توزیع‌کنندگان قطعات لوازم خانگی: نحوه بهینه‌سازی موجودی

تسلط بر پیش‌بینی تقاضا و ردیابی لحظه‌ای موجودی

استفاده از پیش‌بینی تقاضای مبتنی بر داده برای قطعات لوازم خانگی

جدیدترین فناوری یادگیری ماشین در پیش‌بینی زمان تعویض قطعات تأثیر واقعی دارد و به شرکت‌ها دقتی حدود ۴۰ درصدی بیشتر از ردیابی دستی قدیمی می‌دهد. به عنوان مثال، کمپرسورهای سیستم گرمایشی و تهویه مطبوع (HVAC)؛ طبق مشاهدات اخیر ما، این قطعات در مناطق ساحلی تقریباً سه بار بیشتر خراب می‌شوند. توزیع‌کنندگان هوشمند از این نوع اطلاعات برای انبار کردن قطعات در جایی که واقعاً مورد نیاز هستند، به جای حدس و گمان، استفاده می‌کنند. بسیاری از سیستم‌های پیشرفته موجود، داده‌های فروش معمولی فروشگاه‌ها را با سایر عوامل خارج از دیوارهای خود مانند آمار ساخت مسکن جدید و گزارش‌های آب و هوایی ترکیب می‌کنند. این امر به آن‌ها کمک می‌کند تا افزایش ناگهانی تقاضا برای اقلامی مانند ترموستات یخچال در امواج گرمایی یا پمپ‌های اضافی ماشین ظرف‌شویی پس از طوفان‌های منطقه‌ای را تشخیص دهند.

اجراي ديد واقعي از موجودي انبار در سراسر كانال‌ها

سیستم‌های ردیابی ابری هر حدوداً ۱۵ ثانیه یکبار سطح موجودی را بین انبارها، ویترین‌های فروشگاهی و آن کامیونت‌های تعمیرات سیار به‌روزرسانی می‌کنند. تصویر این سناریو را در نظر بگیرید: یک تکنسین آخرین قفل درب ماشین لباسشویی را برای تعمیر بر می‌دارد، و داداش – موجودی در تمام نقاط دیگر بلافاصله به‌روز می‌شود. دیگر فروختن کالایی که از انبار خارج شده پیش نمی‌آید. اعداد و ارقام هم داستانی مشابه روایت می‌کنند. شرکت‌هایی که موجودی خود را به صورت زمان واقعی ردیابی می‌کنند، حدود یک‌سوم کمتر از سفارشات معوقه ناشی از انتظار مشتریان برای قطعات دارند. و وقتی صحبت از قطعاتی می‌شود که با فناوری RFID علامت‌گذاری شده‌اند، صحبت از کاهش خطاهای شمارش تا حدود ۹۰ درصد نسبت به روش‌های دستی قدیمی است. با این حال، با وجود هزینه‌های اولیه، منطقی به نظر می‌رسد که تعداد بیشتری از کسب‌وکارها به این سیستم‌ها روی می‌آورند.

تکمیل پویا بر اساس الگوهای واقعی تقاضای قطعات لوازم خانگی

سیستم‌های خودکار نقطه سفارش مجدد را هفتگی با استفاده از متغیرهای کلیدی تنظیم می‌کنند:

• شاخص‌های فصلی : تقاضا برای المنت گرمایشی خشکن در سه‌ماهه چهارم به میزان ۵۷ درصد افزایش می‌یابد
• همبستگی‌های نرخ خرابی : موتورهای میز چرخان مایکروویو دارای متوسط عمر 22 ماه هستند
• تغییرپذیری زمان تحویل : برد کنترل اجاق‌های وارداتی با تأخیر تا 23 روز مواجه می‌شوند

: این رویکرد از سفارش اضافی قطعات کم‌مصرف مانند پره‌های دستگاه نان‌ساز جلوگیری می‌کند، در عین حال دسترسی 99٪ برای قطعات پرفروش مانند فیلتر آب یخچال حفظ می‌شود.

کاهش موجودی اضافی و هزینه‌های نگهداری با بهینه‌سازی لجستیک موجودی

شناسایی و مدیریت موجودی قطعات کم‌مصرف لوازم خانگی

موجودی کم‌مصرف 18 تا 24 درصد از هزینه‌های نگهداری را در بخش توزیع تشکیل می‌دهد ( گزارش ضایعات موجودی 2023 ). عمده‌فروشان قطعات لوازم خانگی از تحلیل فصلی ABC برای تمایز قطعات پرگردش—مانند واشر درب یخچال—از قطعات منسوخ مانند ترموستات‌های قدیمی خشک‌کن استفاده می‌کنند. بهترین عملکردها با اقدامات زیر به کاهش 7 درصدی هزینه‌ها دست می‌یابند:

• شناسایی قطعاتی با نسبت گردش کمتر از 1.5 در سال
• تصفیه قطعات منسوخ از طریق بازارهای ثانویه
• تنظیم مجدد سطوح موجودی ایمنی برای قطعات تخصصی

کاهش حداقل موجودی از طریق روش‌های به موقع و لجستیک کم‌هزینه

استفاده از سیستم‌های موجودی به موقع (JIT) به‌طور متوسط نیاز به ذخیره‌سازی قطعات لوازم خانگی را تا ۳۳٪ کاهش می‌دهد. پیاده‌سازی‌های موفق شامل تلفیق JIT با موارد زیر است:
– توافق‌نامه‌های VMI که امکان تکمیل مجدد ظرف ۴۸ ساعت از واحدهای رایج SKU را فراهم می‌کند
– بارانداز مشترک برای قطعات تأمین‌شده از سوی OEM
– سیستم‌های کانبان برای تجدید موجودی موتورهای ماشین لباس‌شویی

تعادل بین تخفیف‌های حجمی و ظرفیت انبارداری و اهداف چرخش موجودی

اگرچه خرید عمده تخفیف‌هایی در حد ۱۲ تا ۱۵ درصد ارائه می‌دهد، اما ۴۳ درصد از توزیع‌کنندگان تشخیص داده‌اند که هزینه‌های نگهداری بالاتر تا ۶۰ درصد از این صرفه‌جویی‌ها را از بین می‌برد ( مطالعه مبنایی فروشندگان ۲۰۲۴ ). شرکت‌های پیشرو از مدل‌سازی کشش برای تعیین اندازه سفارش بهینه برای اقلامی مانند برد کنترل مایکروویو و پمپ ماشین ظرف‌شویی استفاده می‌کنند و به کالاهایی با ویژگی‌های زیر اولویت می‌دهند:

• ≥۵ چرخه گردش در سال
• ≤۴۵ روز عمر انبارداری برای اقلام حساس به بسته‌بندی
• شرایط لازم برای قرارگیری در ناحیه اولویت انبار

مدل‌های استراتژیک مدیریت موجودی برای کاهش ریسک و حمایت از رشد

مدیریت موجودی توسط فروشنده (VMI): مزایا و چالش‌های آن برای توزیع‌کنندگان

مدیریت موجودی توسط فروشنده (VMI) اساساً مسئولیت موجودی را به تامین‌کنندگان منتقل می‌کند، هرچند توزیع‌کنندگان همچنان بخش فروش واقعی را برعهده دارند. طبق تحقیق مک‌کینزی در سال گذشته، این رویکرد باعث کاهش قطعی کالاها در محدوده ۱۸ تا ۲۵ درصد می‌شود. در مورد اجزای بسیار پرطرفداری مانند رله‌های کمپرسور یا عناصر گرمایشی، VMI عملکرد بسیار خوبی دارد، زیرا تامین‌کنندگان می‌توانند از طریق اعداد فروش خود به‌طور واقعی ببینند چه چیزی در حال فروش است. اما باید توجه داشت که برای اجرای موفق VMI نیاز به توافق‌های محکم در مورد اشتراک اطلاعات و ایجاد اعتماد واقعی بین طرفین وجود دارد. اگر راه‌های مناسبی برای سنجش عملکرد وجود نداشته باشد، توزیع‌کنندگان کنترل زیادی را در مورد زمان تجدید موجودی کالاها از دست می‌دهند که بسیاری از کسب‌وکارها پذیرفتن آن را دشوار می‌دانند.

موجودی قراردادی برای کاهش ریسک سرمایه‌گذاری در زنجیره تأمین قطعات لوازم خانگی

با استفاده از موجودی کالا در سیستم وابرمدیریت، کسب‌وکارها تا زمانی که کالاها واقعاً فروخته نشوند، مجبور به پرداخت هزینه نیستند؛ این امر زمانی که با کالاهایی که به سختی فروخته می‌شوند یا بسیار تخصصی هستند سروکار دارید، تفاوت بزرگی ایجاد می‌کند. طبق آخرین گزارش گارتنر در سال ۲۰۲۴، این روش می‌تواند منجر به کاهش حدود ۳۰٪ هزینه‌های سرمایه‌ای برای شرکت‌هایی شود که قطعات تخصصی لوازم خانگی را مدیریت می‌کنند. اما البته این روش مستلزم تلاش‌هایی نیز هست — باید هزینه‌های انبارداری و نگهداری را قبل از هر توافقی به دقت مذاکره کرد. بسیاری از توزیع‌کنندگان با استفاده از روش‌های ترکیبی به موفقیت می‌رسند. به عنوان مثال، ممکن است فیلتر آب یخچال‌های تخصصی را تحت سیستم وابرمدیریت نگه دارند، در حالی که تسمه ماشین‌های لباس‌شویی که فروش سریعی دارند را از طریق سیستم مدیریت موجودی توسط فروشنده مدیریت کنند. این امر به آن‌ها کنترل بهتری بر روی ریسک‌ها بسته به نیاز هر محصول می‌دهد. کل این سیستم زمانی بسیار بهتر کار می‌کند که همراه با نرم‌افزار مناسب مدیریت موجودی باشد که تمام اتفاقات را در مدل‌ها و مکان‌های مختلف پیگیری می‌کند.

بهبود تکمیل سفارش و رضایت مشتری از طریق دقت

کاهش زمان‌های تأخیر و کمبود موجودی برای پاسخگویی به نیازهای تکنسین‌ها

توزیع‌کنندگان قطعات لوازم خانگی با اجرای سیستم‌های ردیابی موجودی در زمان واقعی، زمان‌های تحویل خود را بین ۱۸ تا ۳۴ درصد کاهش می‌دهند، بر اساس معیارهای صنعتی اخیر از سال ۲۰۲۳. هنگامی که انبارها به جای پیگیری آنچه فقط روی قفسه است، به دنبال نیازهای واقعی تکنسین‌ها هستند، شرکت‌ها شروع به تمرکز بر ارسال اولویت‌دار قطعات حیاتی می‌کنند. به چیزهایی مانند پمپ‌های ماشین ظرفشویی یا کمپرسورهای یخچال فکر کنید که مشتریان واقعاً به سرعت به آنها نیاز دارند. توزیع‌کنندگانی که هشدارهای خودکار برای تکمیل موجودی راه‌اندازی می‌کنند، بهبود چشمگیری نیز تجربه می‌کنند و در عرض تنها دوازده ماه مشکلات تحویل در همان روز را تقریباً نصف می‌کنند. و نباید از قطعی‌های انبار – که می‌توانند کابوسی واقعی برای کسب‌وکارها باشند – غافل شد. هر تعمیری که به دلیل عدم موجودی یک قطعه به تأخیر بیفتد، به طور متوسط حدود ۱۱۰۰ دلار برای ارائه‌دهندگان خدمات به دلیل درآمد از دست رفته و جریمه‌های تأخیر هزینه دارد.

چگونه دقت موجودی نرخ تکمیل سفارش قطعات لوازم خانگی را افزایش می‌دهد

وقتی دقت موجودی به حدود ۹۵٪ برسد، اکثر توزیع‌کنندگان شاهد افزایش نرخ تکمیل سفارش‌ها به حدود ۹۸٪ خواهند بود. این سطح از عملکرد زمانی که مسئله بازگشت پیمانکاران برای خرید قطعات بیشتر باشد، اهمیت زیادی دارد. اعداد و ارقام با سیستم‌های پیشرفته شمارش دوره‌ای حتی بهتر نیز می‌شوند. این راه‌حل‌های فناوری، اشتباهات در انتخاب قطعات را در مقایسه با روش‌های قدیمی دستی تقریباً به اندازه دو سوم کاهش می‌دهند. در نتیجه تکنسین‌ها به آنچه نیاز دارند دست می‌یابند — مواردی مانند جرقه‌زن اجاق یا پمپ‌های تخلیه پیچیده ماشین‌های لباس‌شویی. اسکنرهای بارکد و برچسب‌های RFID نیز تفاوت بزرگی ایجاد می‌کنند. شرکت‌هایی که این روش‌های تأیید هویت را اجرا می‌کنند، معمولاً به نرخ دقت حمل و نقل نزدیک به ۹۹٫۴٪ دست می‌یابند. بازگشت کمتر قطعات به دلیل اشتباه در ارسال، به معنای مشتریانی راضی‌تر و دردسر کمتر برای همه افراد درگیر در زنجیره تأمین است.

استفاده از فناوری: نرم‌افزار مدیریت موجودی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده

انتخاب پلتفرم مناسب برای ردیابی بلادرنگ قطعات لوازم خانگی

شرکت‌های توزیع امروزی به دنبال سیستم‌هایی هستند که امکان نظارت بر تمام فعالیت‌ها در زمان واقعی در سراسر عملیات خود را فراهم کنند. بهترین پلتفرم‌های موجود، حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) را با اسکنر بارکد ترکیب می‌کنند تا حرکت محصولات را از زمان ورود به انبار تا خروج جهت تحویل، تحت نظر داشته باشند. انتقال به سیستم‌های مبتنی بر ابر طبق تحقیقات Ponemon در سال 2023 حدود 43 درصد از خطاهای دستی مزاحم را کاهش می‌دهد، علاوه بر این، این سیستم‌ها به صورت خودکار اطلاعات موجودی را در سیستم‌های ERP و کانال‌های فروش آنلاین به‌روزرسانی می‌کنند. هنگام خرید نرم‌افزار جدید، مدیران انبار باید حتماً اطمینان حاصل کنند که نرم‌افزار روی دستگاه‌های تلفن همراه به خوبی کار می‌کند و ارتباطات API مناسبی دارد تا تمام بخش‌ها بتوانند بدون ایجاد جزایر اطلاعاتی جداگانه، داده‌ها را به اشتراک بگذارند.

تحلیل پیش‌بینانه برای تکمیل هوشمندانه‌تر و پیش‌بینی دقیق‌تر

سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین هنگام پیش‌بینی نیازهای بعدی مشتریان، به حدود ۱۸ عامل مختلف توجه می‌کنند. چیزهایی مثل تأثیر فصل‌ها بر عادات خرید و الگوهای درخواست‌های تعمیر ارسالی توسط تکنسین‌ها همه در محاسبات لحاظ می‌شوند. نتیجه چیست؟ این مدل‌ها می‌توانند با دقت بالایی تقاضای آینده را پیش‌بینی کنند و حدود ۹۲ بار از هر ۱۰۰ بار به درستی پیش‌بینی می‌کنند. این سیستم‌ها همچنین در شناسایی روندهای غیرمعمول بسیار خوب عمل می‌کنند. به عنوان مثال، مواردی داشته‌ایم که سفارشات کمپرسور یخچال در طول موج‌های شدید گرمای تابستانی حدود ۳۰٪ افزایش یافته است که به فروشگاه‌ها کمک می‌کند قبل از بروز مشکلات، موجودی خود را افزایش دهند. وقتی شرکت‌ها این پیش‌بینی‌های هوشمند را با اطلاعات لحظه‌ای درباره زمان تحویل قطعات توسط تأمین‌کنندگان ترکیب می‌کنند، اتفاق جالبی رخ می‌دهد. سطح خدمات همچنان در حدود ۹۸٪ بسیار مطمئن باقی می‌ماند، اما دیگر نیازی به نگهداری حجم زیادی از موجودی اضافی نیست. برخی از کسب‌وکارها گزارش داده‌اند که با این روش، نیاز به موجودی ایمنی خود را تقریباً به اندازه یک چهارم کاهش داده‌اند.

مطالعه موردی: توزیع‌کننده منطقه‌ای پس از ادغام سیستم ERP، کمبود موجودی را ۳۰٪ کاهش داد

یک عمده‌فروش قطعات سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی در منطقه مرکزی ایالات متحده توانست به روشی برای حل مشکلات مداوم خود در مورد کمبود موتورها و شیرآلات دست یابد، و این کار را با ادغام نرم‌افزار پیش‌بینی موجودی در سیستم ERP موجود خود انجام داد. این امر به این معنا بود که هر زمان سطح موجودی پایین‌تر از حد مشخصی که توسط سیستم تعیین شده بود قرار می‌گرفت، سفارش‌های خرید به صورت خودکار ایجاد می‌شدند. این نرم‌افزار تنها به اعداد ساده موجودی توجه نمی‌کرد— بلکه عوامل دیگری مانند تعداد تماس‌های خدماتی در مناطق مختلف و همچنین شرایط آب‌وهوایی که بر عملیات تأثیر می‌گذاشت را نیز در نظر می‌گرفت. پس از حدود شش ماه استفاده از این روش، نتایج قابل توجهی حاصل شد: کمبود موجودی حدود ۳۰ درصد کاهش یافت، دوره گردش موجودی برای تقریباً ۸۰ کد محصول بهبود یافت، و همچنین موفق شدند هزینه‌های موجودی اضافی را سالانه حدود ۱۲۷ هزار دلار کاهش دهند، مطابق داده‌های گزارش تحلیل زنجیره تأمین ۲۰۲۴.