Hasznot növelő tippek háztartási készülékek alkatrészek nagykereskedői és forgalmazói számára: Hogyan optimalizálhatja készletét

A kereslet-előrejelzés és a valós idejű készletkövetés mesterfoka

Adatvezérelt kereslet-előrejelzés alkalmazása háztartási készülékek alkatrészek esetén

A legújabb gépi tanulási technológia jelentős különbséget jelent az alkatrészek cseréjének előrejelzésében, körülbelül 40 százalékkal pontosabb eredményt nyújtva a hagyományos kézi nyomon követéshez képest. Vegyük például a légkondicionáló kompresszorokat: a part menti területeken ezek a berendezések jelenlegi tapasztalatok szerint mintegy háromszor gyakrabban hibásodnak meg. Az okos forgalmazók ezt az információt használják fel arra, hogy oda szerezzék be a tartalékalkatrészeket, ahol ténylegesen szükség van rájuk, nem pedig találgatással dolgoznak. A piacon elérhető számos vezető rendszer ötvözi a boltokból származó hagyományos értékesítési adatokat a vállalaton kívül zajló más tényezőkkel, mint például az új lakásépítések száma vagy az időjárás-jelentések. Ez segíti őket abban, hogy azonosítsák a hirtelen megnövekedett keresletet, például a hűtőtermostátok iránt hőséghullámok idején, vagy extra mosogatógépszivattyúk iránt akkor, amikor viharok sújtották bizonyos területeket.

Valós idejű készletláthatóság megvalósítása a különböző csatornákon

A felhőalapú nyomon követési rendszerek minden 15 másodpercben szinkronban tartják a készletállapotot a raktárak, az üzletek és azok a mobil javítóautók között. Képzelje el a következő helyzetet: egy technikus elveszi az utolsó ajtórögzítő zárat egy mosógép-javításhoz, és már – a készlet mindenhol azonnal frissül. Többé nincs olyan értékesítés, ami már nincs is raktáron. A számok is beszédesek: a vállalatok, amelyek valós idejű készletnyilvántartást alkalmaznak, körülbelül harmadannyi visszárendelést tapasztalnak az alkatrészekre várakozó ügyfelektől. Ami pedig az RFID-technológiával jelölt alkatrészeket illeti, itt majdnem 90%-kal csökkennek a számlálási hibák a hagyományos kézi készletszámláláshoz képest. Világos, miért vált át egyre több cég erre a megoldásra, annak ellenére, hogy kezdeti költségekkel jár.

Dinamikus utánrendelés a tényleges háztartási gépalkatrészek iránti keresleti minták alapján

Az automatizált rendszerek hetente módosítják az újrarendelési pontokat kulcsfontosságú változók alapján:

• Szezonális indexek : A szárító fűtőelem iránti kereslet a negyedik negyedévben 57%-kal nő
• Hibaráták korrelációi : A mikrohullámú sütők forgótálas motorjainak átlagos élettartama 22 hónap
• Szállítási idő változékonysága : Az importált sütővezérlő egységek akár 23 napos késéseket is tapasztalhatnak

Ez a módszer megakadályozza a lassan forgó cikkek, például kenyérsütő keverőlapátok túlrendelését, miközben fenntartja a 99%-os elérhetőséget az igényeknek megfelelő cikkeknél, mint például a hűtővíztisztító szűrők.

A túlzott készletek és raktározási költségek csökkentése a takarékos készletoptimalizálással

Lassan mozgó háztartási gépalkatrészek felismerése és kezelése

A lassan mozgó készletek a disztribúciós szektorban a tartási költségek 18–24%-át teszik ki ( 2023-as Készletpazarlás-jelentés ). A háztartási gépalkatrész-kereskedők negyedévente ABC-elemzést alkalmaznak annak megállapítására, mely cikkek forgása gyors – például hűtőajtó tömítések –, és melyek az elakadt SKUs, mint például a régi típusú szárítótermosztátok. A legjobb eredményt elérő vállalatok 7%-os költségcsökkentést érnek el a következőkkel:

• Az évenkénti forgási aránynál alacsonyabb, 1,5-nél kisebb értékű cikkek azonosítása
• Elavult alkatrészek likvidálása másodlagos piacokon
• Biztonsági készlet szintjének újrameghatározása speciális alkatrészekhez

Túlkészlet csökkentése Just in Time és Lean módszerekkel

A just-in-time (JIT) készletgazdálkodási rendszer alkalmazása átlagosan 33%-kal csökkenti a háztartási gépek alkatrészeinek tárolási igényét. A sikeres bevezetések integrálják a JIT-et:
– VMI-megállapodásokkal, amelyek lehetővé teszik a gyakori SKUs 48 órán belüli pótlását
– Cross-dockinggal az OEM-től származó alkatrészekhez
– Kanban-rendszerekkel mosógépmotorok utánpótlásához

Kötési kedvezmények, tárolókapacitás és forgási célkitűzések összehangolása

Bár a nagykereskedelmi vásárlások 12–15% kedvezményt kínálnak, a kereskedők 43%-a tapasztalja, hogy a magasabb tartási költségek a megtakarítások akár 60%-át is elvihetik ( 2024 Wholesaler Benchmark Study ). A vezető vállalatok rugalmassági modellezést alkalmaznak a mikrohullámú sütők vezérlőelemei és mosogatógép-szivattyúk, valamint más cikkek optimális rendelési mennyiségének meghatározásához, kiemelt figyelmet fordítva az alábbi jellemzőkkel rendelkező SKUs-ra:

• ≥5 éves készletforgási ciklus
• ≤45 napos raktáron tarthatóság csomagolásérzékeny termékek esetén
• Elsődleges raktárzónába történő elhelyezésre való jogosultság

Stratégiai készletgazdálkodási modellek a kockázat csökkentéséhez és a növekedés támogatásához

Szállító által kezelt készlet (VMI): Előnyök és kihívások a forgalmazók számára

A szállító által kezelt készletgazdálkodás (VMI) gyakorlatilag a készletért való felelősséget ruházza át a beszállítókra, bár a forgalmazók továbbra is végzik az értékesítést. A tavalyi McKinsey-kutatás szerint ez az eljárás 18 és 25 százalék között csökkenti a készlethiányokat. Amikor különösen népszerű alkatrészekről van szó, például kompresszorrelékről vagy fűtőelemekről, a VMI kiválóan működik, mivel a beszállítók saját értékesítési adataikon keresztül ténylegesen látják, mi fogy jelenleg. Ugyanakkor ne tévedjünk: a VMI sikeres működtetéséhez szilárd megállapodásokra van szükség az információmegosztásról és valódi bizalom építéséről a felek között. Ha nincsenek megfelelő mérési módszerek a teljesítmény figyelemmel kísérésére, a forgalmazók túl sok kontrollt adnak át a termékek újrarendelésének időzítésével kapcsolatban, amit sok vállalkozás nehéz elfogadni.

Konszignációs készlet a tőkejármú kockázat csökkentésére háztartási gépalkatrészek ellátási láncában

A szállított készlettel a vállalkozásoknak nem kell fizetniük, amíg a termékek ténylegesen el nem kelnek, ami nagy különbséget jelent az eladhatatlan vagy nagyon speciális termékek esetében. A Gartner 2024-es legújabb jelentése szerint ez a módszer körülbelül 30%-kal csökkentheti a tőkekiadásokat azoknál a vállalatoknál, amelyek háztartási készülékekhez tartozó speciális alkatrészekkel foglalkoznak. Ugyanakkor ennek is van munkaigénye – a tárolási és kezelési díjakat gondosan meg kell egyeztetni, mielőtt bármit elfogadnának. Sok disztribútor vegyes módszerekkel ér el sikert. Például a speciális hűtővíztisztító szűrőket szállított készletként kezelik, miközben a gyorsan fogyó mosógépszíjakat inkább beszállító által vezetett készletgazdálkodással menedzselik. Ez lehetővé teszi számukra, hogy a termék igényeinek megfelelően jobban kontrollálják a kockázatokat. Az egész rendszer sokkal hatékonyabban működik, ha jó készletkezelő szoftverrel van összekapcsolva, amely nyomon követi az összes olyan eseményt, amely különböző modellek és helyszínek mentén történik.

A rendelések pontos teljesítésének javítása és az ügyféligazgatás növelése

Az átfutási idők és készletkivételek csökkentése a technikusok igényeinek kielégítése érdekében

A készülékelemek forgalmazói a vezetési időt 18 és 34 százalék között csökkenthetik, ha valós idejű készletnyilvántartó rendszereket vezetnek be, ezt igazolják a 2023-as iparági benchmarkok. Amikor a raktárak nyomon követik, hogy a technikusoknak valójában mire van szükségük, nem pedig csak azt, ami éppen ott áll, a vállalatok elkezdik elsődleges fontosságúnak tekinteni azoknak az alapvető fontosságú alkatrészeknek a kiszállítását. Gondoljunk például mosogatógép-szivattyúkra vagy hűtőgép-kompresszorokra, amelyekre az ügyfeleknek sürgősen szükségük van. Azok a forgalmazók is jelentős javulást érnek el, akik automatikus újrarendelési figyelmeztetéseket állítanak be, csökkentve a napon belüli szállítással kapcsolatos problémákat majdnem felére mindössze tizenkét hónap alatt. És ne feledkezzünk meg a készlethiányról sem, ami abszolút rémálommá válhat a vállalkozások számára. Minden egyes javítási munka, amelyet késleltetnek, mert az alkatrész nem áll rendelkezésre, átlagosan 1100 dollárba kerül a szolgáltatóknak a bevételkiesés és a büntetődíjak miatt.

Hogyan növeli a készletpontosság a készülékelemek rendelésbeteljesítési arányát

Amikor a készletpontosság eléri a körülbelül 95%-ot, a legtöbb forgalmazó rendelés teljesítési rátája körülbelül 98%-ra emelkedik. Ez a teljesítményszint nagy jelentőséggel bír abban, hogy a vállalkozók visszatérjenek újabb alkatrészekért. A számok még tovább javulnak a fejlett ciklikus ellenőrző rendszerekkel. Ezek a technológiai megoldások mintegy kétharmaddal csökkentik a téves kiválasztásokat a hagyományos kézi ellenőrzésekhez képest. Így a technikusok valóban azt kapják, amire szükségük van – például sütőgyújtókat vagy azokat a nehezen beszerezhető lefolyószivattyúkat mosógépekhez. A vonalkódolvasók és az RFID-címkék is óriási különbséget jelentenek. Azok a vállalatok, amelyek ezeket az ellenőrzési módszereket alkalmazzák, általában majdnem 99,4%-os szállítási pontosságot érnek el. Kevesebb visszaküldött alkatrész, mert valami összekeveredett, ami végül boldogabb vevőket jelent, és kevesebb fejfájást mindenki számára a ellátási láncban.

Technológia kihasználása: Készletgazdálkodási szoftver és prediktív analitika

A megfelelő platform kiválasztása valós idejű háztartási gépal katrészek nyomon követéséhez

A mai korszak elosztóvállalatai olyan rendszereket keresnek, amelyek valós időben betekintést nyújtanak az egész működésük során történő eseményekbe. A legjobb rendelkezésre álló platformok IoT-érzékelőket kombinálnak vonalkód-olvasókkal, hogy nyomon kövessék az egyes termékek mozgását attól kezdve, hogy megérkeznek a raktárba, egészen addig, amíg kiszállításra nem kerülnek. A felhőalapú rendszerekre való áttérés a Ponemon 2023-as kutatása szerint körülbelül 43%-kal csökkenti a kellemetlen kézi hibákat, emellett ezek a rendszerek automatikusan frissítik a készletinformációkat az ERP-rendszerekben és az online értékesítési csatornákon egyaránt. Amikor új szoftvert választanak, a raktárigazgatóknak mindenképpen figyelniük kell arra, hogy a rendszer jól működjön mobil eszközökön, és rendelkezzen jó API-kapcsolatokkal, így az összes részleg adatot tud megosztani anélkül, hogy elkülönült információs szigetek alakulnának ki.

Prediktív analitika intelligensebb utánpótláshoz és előrejelzéshez

A modern gépi tanulási rendszerek körülbelül 18 különböző tényezőt vesznek figyelembe, amikor megpróbálják előrejelezni, hogy a vásárlóknak mi lesz a következő szükségük. Ilyen tényezők például az évszakok hatása a vásárlási szokásokra, illetve a technikusok javítási igényeinek mintázatai. Az eredmény? Ezek a modellek meglehetősen pontosan képesek megbecsülni a jövőbeni keresletet, kb. 92 esetből 100-ban eltalálják. Kiválóan felismerik a szokatlan tendenciákat is. Például olyan eseteket láttunk, amikor a hűtőkompresszorok iránti rendelések körülbelül 30%-kal emelkedtek a kemény nyári hőségek alatt, ami segít az üzleteknek időben felpolcozni, mielőtt problémák lépnének fel. Amikor a vállalatok ezeket az okos előrejelzéseket ötvözik a szállítók alkatrészek szállítási idejére vonatkozó valós idejű információkkal, érdekes dolog történik. A szolgáltatási szint stabil marad, körülbelül 98%, miközben már nem kell annyi plusz készletet tartaniuk. Egyes vállalatok azt jelentették, hogy ennek a módszernek köszönhetően a biztonsági készletüket majdnem egy negyedével csökkentették.

Esettanulmány: Regionális forgalmazó 30%-kal csökkentette a készlethiányokat az ERP-integráció után

Egy Közép-Nyugat vidékén működő HVAC alkatrész-nagykereskedő sikerrel orvosolta a motorok és szelepek folyamatos hiányát, miután prediktív készletgazdálkodási szoftvert integrált meglévő ERP-rendszerébe. Ennek következtében amikor a készletszint a rendszer által meghatározott szint alá esett, automatikusan megjelentek a beszerzési rendelések. A szoftver pedig nemcsak az alapvető készletszámokat vette figyelembe, hanem azt is, hogy az egyes régiókban mennyi szervizhívás történt, valamint az üzemeltetést befolyásoló időjárási tényezőket is. Körülbelül fél év használat után jelentős eredményeket értek el: a készlethiányok mintegy 30 százalékkal csökkentek, a készletforgási sebesség javult 80 különböző termékkód esetében, és évente kb. 127 ezer dollárnyi többletkészlet-költségtől szabadultak meg a 2024-es Supply Chain Analytics Jelentés adatai szerint.