Поради щодо збільшення прибутку для оптовиків та дистриб’юторів запчастин для побутової техніки: як оптимізувати складські запаси

Майстерність у прогнозуванні попиту та відстеженні запасів у реальному часі

Використання прогнозування попиту на основі даних для запчастин до побутової техніки

Найновіші технології машинного навчання реально допомагають передбачати, коли потрібно замінювати деталі, забезпечуючи підприємствам приблизно на 40% кращу точність у порівнянні зі старомодним ручним відстеженням. Візьмемо, наприклад, компресори систем кондиціонування — за нашими останніми спостереженнями, вони виходять з ладу близько трьох разів частіше на узбережжях. Розумні дистриб'ютори використовують таку інформацію, щоб поповнювати запаси деталей там, де вони дійсно потрібні, а не гадати. Багато найкращих систем поєднують звичайні дані про продажі з магазинів з іншою інформацією, що відбувається поза їхніми стінами, наприклад, з даними про будівництво нових будинків та прогнозами погоди. Це допомагає їм виявляти раптові стрибки попиту на такі речі, як термостати для холодильників під час хвиль спеки, чи додаткові насоси для посудомийок після того, як шторми вплинули на певні райони.

Впровадження видимості інвентарю в режимі реального часу через усі канали

Системи хмарного відстеження синхронізують рівні запасів між складами, торговими точками та тими мобільними ремонтними автомобілями кожні 15 секунд. Уявіть таку ситуацію: технік бере останній замок кришки пральної машини для ремонту, і ось — інвентар одразу оновлюється скрізь. Більше не буде продажу товарів, яких уже немає на складі. І цифри також говорять про себе. Компанії, які відстежують запаси в режимі реального часу, мають приблизно на третину менше замовлень, що очікують деталей. А коли мова доходить до деталей, позначених за допомогою RFID-технології, то кількість помилок при підрахунку скорочується майже на 90% порівняно з традиційним ручним підрахунком. Тому зрозуміло, чому все більше компаній переходять на такі системи, незважаючи на початкові витрати.

Динамічне поповнення на основі фактичних моделей попиту на запчастини для побутової техніки

Автоматизовані системи коригують точки повторного замовлення щотижня, використовуючи ключові змінні:

• Індекси сезонності : Попит на нагрівальні елементи для пральних сушарок зростає на 57% у IV кварталі
• Кореляція показників відмов : Мотори поворотного столу мікрохвильових пічок мають середній термін служби 22 місяці
• Змінність терміну поставки : Імпортовані електронні модулі керування духовою шафою мають затримки до 23 днів

Цей підхід запобігає надмірному замовленню малопродаваних товарів, таких як лопатки для хлібопічки, і водночас забезпечує доступність на рівні 99 % для найпопулярніших артикулів, наприклад фільтрів води для холодильників.

Зниження надлишкових запасів і витрат на зберігання за рахунок оптимізації мінімальних запасів

Виявлення та управління запасами малопродаваних запчастин для побутової техніки

Малопродавані запаси становлять 18–24 % витрат на зберігання в секторі дистрибуції ( звіт про втрати на складах 2023 ). Оптовики запчастин для побутової техніки використовують щоквартальний ABC-аналіз, щоб відрізняти швидкопродавані товари — такі як ущільнення дверей холодильників — від нерухомих артикулів, наприклад, термостатів для старих моделей сушилок. Найефективніші компанії досягають скорочення витрат на 7 % шляхом:

• Виявлення товарів із коефіцієнтом оборотності менше 1,5/рік
• Ліквідація застарілих деталей через вторинні ринки
• Коригування рівнів страхових запасів для нішевих компонентів

Мінімізація надлишкових запасів шляхом використання методів Just in Time та Lean

Впровадження систем управління запасами за принципом just-in-time (JIT) у середньому скорочує потребу у складських приміщеннях для запчастин побутової техніки на 33%. Успішні реалізації передбачають інтеграцію JIT із:
– угодами VMI, що дозволяють поповнювати поширені SKU протягом 48 годин
– крос-докінгом для компонентів, що походять від OEM
– системами Канбан для поповнення запасів двигунів пральних машин

Поєднання цільових знижок на обсяги з обмеженнями на зберігання та цілями оборотності

Хоча закупівлі великих обсягів дають знижки 12–15%, 43% дистриб'юторів стикаються з тим, що вищі витрати на зберігання зривають до 60% цих економій ( дослідження бенчмаркингу оптовиків 2024 ). Ведучі компанії використовують моделювання еластичності для визначення оптимальних розмірів замовлень на такі деталі, як керуючі плати мікрохвильових печей та насоси пральних машин, віддаючи перевагу асортиментним позиціям (SKU) з:

• ≥5 циклами оборотності на рік
• ≤45-денним терміном зберігання для товарів, чутливих до упаковки
• Можливістю розміщення в пріоритетній зоні складу

Стратегічні моделі управління запасами для зменшення ризиків і підтримки зростання

Управління запасами постачальником (VMI): Переваги та виклики для дистриб'юторів

Інвентаризація, керована постачальником (VMI), фактично передає відповідальність за запаси постачальникам, хоча дистриб'ютори все ще займаються безпосередньою реалізацією. Згідно з дослідженням McKinsey минулого року, цей підхід скорочує випадки відсутності товарів на складі від 18 до 25 відсотків. Коли мова йде про дуже популярні компоненти, такі як реле компресора чи нагрівальні елементи, VMI працює чудово, оскільки постачальники можуть бачити, що саме продується зараз, через свої власні показники продажів. Проте необхідно враховувати, що для успішного функціонування VMI потрібні міцні угоди щодо обміну інформацією та формування справжньої довіри між сторонами. Якщо немає належних механізмів вимірювання ефективності, дистриб'ютори втрачають контроль над моментом поповнення запасів, що багато компаній сприймають дуже болісно.

Консигнаційні запаси для зниження ризиків капіталу в ланцюгах постачання запчастин для побутової техніки

З відповідальним зберіганням підприємства не зобов'язані платити за товари, доки ті фактично не будуть продані, що має велике значення у разі важкопродаваних або дуже специфічних продуктів. Згідно з останнім звітом Gartner за 2024 рік, такий підхід може скоротити витрати на капітал приблизно на 30% для компаній, які працюють із спеціалізованими запчастинами для побутової техніки. Проте це пов’язано й з певними зусиллями — плата за зберігання та обробку вантажів має бути ретельно узгоджена до підписання будь-якої угоди. Багато дистриб’юторів досягають успіху, використовуючи поєднані методи. Наприклад, вони можуть тримати спеціалізовані фільтри води для холодильників на відповідальному зберіганні, тоді як стрічкові передачі для пральних машин, що швидко продаються, керуються через систему управління запасами постачальника. Це дає їм кращий контроль над ризиками залежно від потреб окремого продукту. Уся система працює набагато ефективніше, коли використовується разом із якісним програмним забезпеченням для обліку запасів, яке відстежує всі події, що відбуваються серед різних моделей та місць зберігання.

Покращення виконання замовлень та задоволення клієнтів за рахунок точності

Скорочення термінів виконання та відсутності запасів для задоволення потреб техніків

Постачальники запчастин для побутової техніки фіксують скорочення термінів поставки на 18–34 відсотки після впровадження систем відстеження запасів у реальному часі, згідно з останніми галузевими показниками за 2023 рік. Коли на складах відстежується те, що дійсно потрібно майстрам, а не просто те, що там є, компанії починають зосереджуватися на тому, щоб першими відправляти саме ті запчастини, які мають критичне значення. Згадайте, наприклад, помпи для посудомийних машин або компресори для холодильників — саме ці деталі клієнтам найчастіше потрібні негайно. Постачальники, які налаштовують автоматичні сповіщення про поповнення запасів, також фіксують значний прогрес: проблеми з доставкою в той самий день скорочуються майже на половину всього за дванадцять місяців. І не варто забувати про відсутність запасів — це може стати справжнім кошмаром для бізнесу. Кожне ремонтне завдання, яке затримується через відсутність деталі, обходиться сервісним провайдерам у середньому в 1100 доларів США через втрачені доходи та штрафні санкції.

Як точне управління запасами підвищує рівень виконання замовлень на запчастини для побутової техніки

Коли точність обліку запасів досягає близько 95%, більшість дистриб'юторів відзначають стрибок рівня виконання замовлень до приблизно 98%. Така продуктивність має велике значення, коли йдеться про те, щоб привертати підрядників назад за новими деталями. Показники стають ще кращими завдяки сучасним системам циклічного підрахунку. Ці технологічні рішення скорочують помилки при комплектації приблизно на дві третини порівняно з традиційними ручними перевірками. Майстри отримують те, що їм потрібно — такі деталі, як запальники для печей або складні насоси для зливу пральних машин. Штрих-коди та RFID-мітки також відіграють важливу роль. Компанії, які впроваджують ці методи перевірки, зазвичай досягають точності відвантаження майже 99,4%. Менше повернень деталей через переплутування означає задоволених клієнтів і менше проблем для всіх учасників ланцюга поставок.

Використання технологій: програмне забезпечення для управління запасами та передбачувана аналітика

Вибір правильної платформи для відстеження запчастин для побутової техніки в реальному часі

Сьогоднішні дистрибуційні компанії шукають системи, які дають їм можливість бачити все, що відбувається в режимі реального часу протягом усіх операцій. Найкращі платформи поєднують датчики Інтернету речей (IoT) зі сканерами штрих-кодів, щоб відстежувати рух окремих товарів — від моменту їхнього надходження на склад до відправлення замовлень. Перехід на хмарні системи зменшує непотрібні помилки, зумовлені ручним введенням даних, приблизно на 43% (за даними дослідження Ponemon, 2023 рік), крім того, ці системи автоматично оновлюють інформацію про запаси в ERP-системах та каналах онлайн-продажів. Обираючи нове програмне забезпечення, керівники складів мають переконатися, що воно добре працює на мобільних пристроях і має якісні API-з’єднання, щоб усі підрозділи могли обмінюватися даними, не створюючи окремих інформаційних островів.

Прогностична аналітика для розумного поповнення запасів та прогнозування

Сучасні системи машинного навчання аналізують близько 18 різних факторів, намагаючись передбачити, що потрібно клієнтам далі. Такі речі, як вплив сезонів на звички покупок і закономірності запитів на ремонт від техніків, всі враховуються. Результат? Ці моделі можуть досить точно передбачати майбутній попит, потрапляючи в ціль приблизно 92 рази зі 100. Вони також дуже добре вміють виявляти дивні тенденції. Наприклад, ми спостерігали випадки, коли замовлення компресорів для холодильників зростають приблизно на 30% під час суворих літніх хвиль спеки, що допомагає магазинам зарезервувати товари до того, як виникнуть проблеми. Коли компанії поєднують ці розумні прогнози з інформацією в реальному часі про те, скільки часу постачальники витрачають на доставку деталей, відбувається дещо цікаве. Рівень обслуговування залишається надійним на рівні близько 98%, але їм більше не потрібно тримати стільки зайвих запасів. Деякі підприємства повідомляють, що скоротили потребу в страхових запасах майже на чверть, використовуючи цей підхід.

Дослідження випадку: Регіональний дистриб'ютор скоротив випадки нестачі товару на 30% після інтеграції ERP

Оптовий продавець запчастин для систем опалення, вентиляції та кондиціонування повітря, що базується в середній смузі США, знайшов спосіб вирішити постійні проблеми з нестачею двигунів і клапанів, інтегрувавши програмне забезпечення прогнозування запасів у свою існуючу ERP-систему. Це означало, що щоразу, коли рівень запасів опускався нижче певних меж, встановлених системою, замовлення на закупівлю створювалися автоматично. Програмне забезпечення аналізувало не лише базові дані про запаси — воно також враховувало кількість викликів майстрів у різних регіонах та погодні умови, що впливали на роботу. Приблизно через півроку використання цього підходу було досягнуто вражаючих результатів: випадки нестачі знизилися приблизно на 30%, обертання запасів покращилося майже за 80 артикулами, а щорічні витрати на надлишкові запаси було зменшено приблизно на 127 тисяч доларів США, згідно з даними Звіту з аналітики ланцюгів поставок 2024 року.