Что относится к товарам повседневного спроса: Товары повседневного спроса — это… Что такое Товары повседневного спроса?

Для этого розничным торговцам необходимы подходящие инструменты планирования. Кроме того, им необходимо понимать, как их применять.

• Свежие продукты обычно имеют высокий риск уценки и потерь, поэтому очень важно точно прогнозировать спрос и синхронизировать его пополнение. Для свежих продуктов процесс планирования должен быть достаточно детальным, чтобы улавливать даже самые незначительные изменения спроса, а цепочка поставок должна быть достаточно гибкой, чтобы адаптироваться к изменяющемуся спросу.
• Центральный магазин и другие продукты с более длительным сроком хранения — ключ к эффективному обращению с товарами и оптимизации потока запасов.Хотя точное прогнозирование остается важным, пополнение запасов для продуктов с длительным сроком хранения не обязательно должно точно синхронизироваться со спросом в любой данный момент, что позволяет выровнять поток запасов по цепочке поставок для эффективного использования производственных мощностей. Настройка доставки в магазин для пополнения запасов в одно касание или доставки «от грузовика к полке» имеет важное значение для повышения прибыльности.
• Omnichannel вырос до такой степени, что больше не может использоваться как «дополнительная» услуга, освобожденная от стандартных требований к эффективности.Фулфилмент в Интернете на самом деле подчеркивает потребность в высоком качестве и свежести, потому что конечные потребители не могут самостоятельно оценивать продукты. Более того, поскольку сегодня многие продуктовые магазины несут значительные убытки по онлайн-заказам, продолжающийся рост омниканальности подчеркивает необходимость значительного повышения операционной эффективности.

В этом руководстве по передовой практике мы выделим ключевые подходы к повышению как оперативности, так и эффективности цепочек поставок продуктовых магазинов. Вам будет сложно найти хотя бы одного продавца, использующего все эти передовые методы.Скорее, мы рекомендуем вам расставить приоритеты в наиболее осуществимых и эффективных областях развития с вашей собственной точки зрения.

2. Используйте возможности искусственного интеллекта для оптимизации цепочки поставок продуктов питания

Современные продуктовые магазины собирают огромные объемы данных о транзакциях и взаимодействиях с потребителями как в Интернете, так и в автономном режиме. Именно поэтому продуктовая розница идеально подходит для искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет использовать эти данные для принятия более быстрых и точных решений.Это бесценный актив в отрасли, где розничные торговцы должны контролировать миллионы товарных потоков и ежедневно точно согласовывать предложение и спрос в сотнях или даже тысячах точек.

Технологические компании могут стремиться позиционировать свои алгоритмы ИИ как «интеллектуальные», делая их максимально человечными — даже давая им человеческие имена, такие как Siri, Alexa, Einstein или Watson. Однако имейте в виду, что ИИ — это не человек. AI — это даже не единичное «оно».

Мы все еще далеки от общего искусственного интеллекта, который мог бы творчески решать неопределенные задачи.Однако мы добились большого прогресса в области специализированного ИИ, который решает четко определенные проблемы (например, алгоритмы распознавания изображений) и комбинации нескольких типов специализированного ИИ (например, беспилотные автомобили).

Рис. 2: Какой робот лучше для стирки одежды? Специализированный ИИ становится все более распространенным и часто используется для запуска приложений, которые на первый взгляд не выглядят особенно умными. (Иллюстрация вдохновлена ​​отличным сообщением в блоге Бена Эванса.)

Розничным торговцам не нужен «ИИ» — им необходимо использовать несколько алгоритмов ИИ в своем наборе аналитических инструментов, чтобы дополнить «старые» технологии, такие как статистический анализ и эвристика на основе правил. Например, алгоритмы машинного обучения при прогнозировании розничных продаж учитывают сотни факторов, потенциально влияющих на спрос (раздел 3.2), чего никогда не сможет достичь человек, занимающийся планированием спроса.

Однако применение ИИ в продуктовой рознице не ограничивается прогнозированием спроса . Розничные торговцы могут получить еще большие выгоды, используя ИИ для оптимизации всего диапазона своих операций — от оптимизации заказов (см. Раздел 4.1.1) до оптимизации рабочей силы (прочтите технический документ) и оптимизации уценки (прочитайте технический документ).

3. Прогнозирование спроса — двигатель вашей цепочки поставок продуктов питания

Прогнозирование спроса — это двигатель, управляющий вашей цепочкой поставок продуктов питания.Тем не менее, несмотря на доступные технологии, большому числу известных продуктовых ритейлеров еще предстоит по-настоящему начать свой путь прогнозирования на основе данных.

3.1. Детальное прогнозирование на основе данных — необходимость для продуктовых магазинов

В обзоре продуктовых розничных продавцов в Северной Америке в 2020 году только 52% респондентов сообщили, что они могут составлять прогнозы на уровне дневных артикулов-магазинов (SKU = складская единица). Остальные хотели делать прогнозы на уровне дня, но просто не могли.Немногие ритейлеры сегодня также могут отдельно прогнозировать онлайн-заказы, собранные в их магазинах, что неизбежно приводит к проблемам с управлением емкостью, особенно после значительного роста онлайн-спроса, вызванного кризисом COVID-19.

Детальное прогнозирование — это не просто лучшая практика — это необходимость в современной розничной торговле продуктами. Без подробных прогнозов невозможно правильно разместить запасы в цепочке поставок, чтобы максимизировать продажи и минимизировать отходы. Детализированные прогнозы также являются основой планирования как для управления ресурсами, так и для управления мощностью, и поэтому их следует рассматривать как предпосылку для прибыльных операций.

3.2. Машинное обучение обеспечивает высокую ценность при прогнозировании спроса на продукты питания

То, что началось с нескольких предшественников, таких как РЕЛЭКС, со временем стало мейнстримом: машинное обучение для прогнозирования розничного спроса. В настоящее время поставщики технологий для розничной торговли либо применяют машинное обучение, либо спешат обновить свои устаревшие системы, чтобы предложить это.

Машинное обучение дает системе прогнозирования возможность автоматически учиться и улучшать свои прогнозы, используя только данные, без необходимости в дополнительном программировании. Поскольку розничные торговцы генерируют огромные объемы данных, технология машинного обучения быстро доказывает свою ценность.

Конечно, алгоритмы машинного обучения не новы — они существуют уже несколько десятилетий. Но никогда раньше они не могли получить доступ к такому объему данных или вычислительной мощности, который доступен сегодня. Хотя в прошлом продуктовые магазины, возможно, изо всех сил пытались быстро обновлять свои прогнозы, крупномасштабная обработка данных и технология в памяти теперь позволяют выполнять миллионы расчетов прогнозов в течение одной минуты.

Машинное обучение позволяет включать широкий спектр факторов и взаимосвязей, влияющих на спрос, в ваши прогнозы продаж продуктов питания. Это чрезвычайно ценно, поскольку одни только данные о погоде могут включать сотни различных факторов, которые потенциально могут повлиять на спрос.

Однако здесь следует сделать одно предостережение: действительно важно, как реализовано машинное обучение. Хотя продуктовые магазины могут собирать огромные объемы данных, их данные часто весьма ограничены на уровне магазина и артикула. Медленно продвигающиеся продукты могут не обеспечивать достаточного количества торговых операций для изучения; основные данные о прошлых рекламных акциях и демонстрациях продуктов могут отсутствовать; и по мере того, как товары попадают в ассортимент и выходят за его пределы, данные для точного SKU, который они пытаются спрогнозировать, могут оказаться недоступными.Прогнозирование машинного обучения должно быть настроено правильно, чтобы сделать его менее уязвимым для проблем с данными, которые могут вызвать сценарий «мусор на входе, мусор на выходе».

При правильном внедрении машинное обучение эффективно решает общие проблемы с данными розничной торговли, обеспечивая преимущества во всех аспектах прогнозирования спроса на продукты питания: 1) учет повторяющихся моделей спроса, вызванных буднями и сезонами, 2) прогнозирование воздействия рекламных акций, изменений цен и другие внутренние бизнес-решения, 3) прогнозирование воздействия местной пешеходной доступности, событий, погоды и других внешних факторов и 4) даже обнаружение того, когда неизвестные факторы (например, незарегистрированное изменение способа отображения продукта) могут влиять на спрос.

В простых сценариях, таких как прогнозирование предсказуемо повторяющегося изменения спроса, машинное обучение обеспечивает только эквивалентную или немного лучшую точность, чем традиционное прогнозирование спроса на основе временных рядов. Однако при работе со сложными ситуациями, такими как перекрывающиеся рекламные акции или каннибализация продаж, прогнозирование на основе машинного обучения явно превосходит традиционные подходы к прогнозированию.

3.3. Типичные задачи прогнозирования спроса для супермаркетов, дискаунтеров и круглосуточных магазинов

Далее мы обсудим, как можно преодолеть некоторые типичные проблемы прогнозирования, с которыми сталкиваются супермаркеты, дискаунтеры и магазины повседневного спроса.

3.3.1. Прогнозирование спроса на новые товары и магазины

Поскольку машинное обучение основано на поиске закономерностей в исторических данных о продажах, новые продукты без исторических данных о продажах могут оказаться проблемой.К счастью, доступны и другие процедуры для улучшения управления выпуском новых продуктов.

При представлении нового продукта наиболее распространенным подходом является присвоение ему эталонного продукта, который будет использоваться в качестве образца для его модели продаж, пока новый продукт не накопит достаточно собственных исторических данных. Однако в продуктовой рознице количество новых продуктов в год может быть огромным. Это делает невозможным или, по крайней мере, крайне неэффективным определение и установку эталонных продуктов вручную.

Гораздо эффективнее использовать систему, которая может автоматически сравнивать атрибуты продуктов (например, группу продуктов, бренд, размер упаковки, цвет или ценовую категорию), чтобы назначить наиболее релевантный эталонный продукт. Тот же подход, конечно, можно применить для поиска подходящих справочных магазинов для открытия новых магазинов.

3.3.2. Прогнозирование воздействия рекламных акций и изменений цен и медийной рекламы

Ваши собственные бизнес-решения как продавца также являются важным источником колебаний спроса, от рекламных акций и изменений цен до корректировок в том, как товары отображаются в ваших магазинах. Несмотря на то, что розничные торговцы сами планируют и контролируют эти изменения, многие в отрасли по-прежнему не могут точно предсказать их влияние.

В исследовании продуктовых магазинов Северной Америки в 2020 году 70% респондентов указали, что они не могут учитывать все соответствующие аспекты рекламной акции, такие как цена, тип рекламной акции или демонстрация в магазине, при прогнозировании рекламных акций.Но они хотели бы.

Машинное обучение позволяет розничным продавцам точно моделировать эластичность продукта по цене или то, насколько сильно изменение цены повлияет на спрос на этот продукт. Однако ценовая эластичность сама по себе не отражает всего воздействия изменения цены.

Цена продукта по сравнению с другими продуктами в его категории также часто имеет большое значение. Во многих категориях продукт с самой низкой ценой обеспечивает непропорционально большую долю спроса.Прогнозирование спроса на основе машинного обучения упрощает рассмотрение ценовой позиции продукта, как показано на рисунке 8 ниже.

делает больше, чем просто использует данные о ценах. С помощью машинного обучения продавцы продуктовых магазинов могут точно прогнозировать влияние рекламных акций, принимая во внимание такие факторы, как, но не ограничиваясь ими:

• Тип продвижения, например снижение цены или многократная покупка
• Маркетинговая деятельность, такая как циркулярная реклама или вывески в магазине
• Снижение цен на продукты
• Показ в магазине, например, представление продвигаемого продукта в крышке или на столе

3.3.3. Учет каннибализации и эффектов ореола при прогнозировании

Довольно часто рекламный рост одного продукта фактически снижает продажи другого. Например, если в супермаркете, где продают постный органический говяжий фарш как «HappyCow», так и «GreenBeef», продвигается продукт HappyCow, его купят больше людей, но вполне вероятно, что часть базового спроса на GreenBeef сместится в сторону HappyCow. . Если они не снизят прогноз спроса на продукт GreenBeef, планировщики подвергаются высокому риску накопления запасов, что приведет к расточительству.

Для большинства продуктов в центральных магазинах, таких как консервы или крупы, каннибализация не является большой проблемой. Если спрос временно снизится, заказ на пополнение каннибализированного продукта будет просто запущен позже, чем обычно. Однако при работе со свежими продуктами и особенно продуктами, которые имеют ограниченное количество прямых заменителей, прогнозы должны учитывать влияние каннибализации, чтобы избежать избыточных запасов и порчи.

Ручная корректировка прогнозов для всех потенциально каннибализированных товаров просто неосуществима в большинстве контекстов розничной торговли, потому что количество товаров, которые нужно регулировать, просто слишком велико. Обычно шаблоны довольно специфичны для ассортимента отдельных магазинов и моделей покупок. Способность алгоритмов машинного обучения автоматически определять закономерности и соответствующим образом корректировать прогнозы имеет огромное значение при борьбе с каннибализацией продаж.

Обратной стороной каннибализации, конечно же, является эффект ореола, или при продвижении продукта HappyCow также стимулируются продажи сопутствующих продуктов, не относящихся к категории «говяжий фарш».Например, булочки для гамбургеров имеют очевидную и предсказуемую связь с говяжьим фаршем.

К сожалению, влияние эффекта ореола может быть настолько распространено по ассортименту, что идентификация каждого затронутого продукта становится более или менее невозможной даже при использовании машинного обучения. Подумайте о луке, картофельных чипсах, пиве, арбузе, наборах для еды из тако, приправах для салата, устричных крекерах, кукурузе в початках, соусе Вустершир, соевом соусе или о любом количестве других товаров, которые покупатели могут ассоциировать с блюдами на основе говяжьего фарша.Но даже если системы прогнозирования не могут определить все возможные взаимосвязи ореола, они все равно должны упростить планировщикам корректировку прогнозов с учетом известных им взаимосвязей.

3.3.4. Оценка влияния погоды и других внешних факторов на спрос

Внешние факторы, такие как погода, местные концерты и игры, а также изменение цен конкурентов, могут оказать значительное влияние на спрос.

Часто кажется интуитивно простым понять, как что-то вроде погоды, например, может повлиять на продажи: высокие температуры увеличивают продажи мороженого, осадки увеличивают спрос на зонтики и так далее.Однако при просмотре всего ассортимента розничного продавца все становится сложнее.

Использование местных погодных данных и прогнозов для повышения точности прогнозов спроса — отличный пример возможностей машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически определять взаимосвязь между местными погодными переменными и продажами отдельных товаров в отдельных магазинах.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать таким же образом, чтобы воспользоваться преимуществами широкого спектра источников данных, помимо погоды, помогая розничным торговцам определять отношения между внешними переменными, такими как местные спортивные мероприятия или концерты, и местными продажами определенных продуктов.

В продуктовой рознице наиболее полезными внешними источниками данных являются:

• Местные метеорологические данные и прогнозы погоды (прочитать пример из практики)
• Количество пассажиров и прогнозы на транспортных узлах (прочитать пример из практики)
• Информация о прошедших и будущих местных событиях, таких как футбольные матчи или концерты
• Данные о конкурентах цены

3.3.5. Работа с необъяснимыми изменениями спроса

В обычной розничной торговле местные обстоятельства — например, открытие или закрытие ближайшего магазина прямым конкурентом — могут вызвать изменение спроса. К сожалению, данные о факторе, вызвавшем это изменение, не могут быть записаны ни в одной системе. Иногда собственные внутренние решения розничных продавцов также остаются незамеченными, например, добавление продукта в специальную выставочную зону в магазине.

К счастью, в этих ситуациях может помочь машинное обучение.Алгоритмы машинного обучения могут предварительно установить «точку изменения» в модели прогнозирования, а затем отслеживать последующие данные, чтобы либо опровергнуть, либо подтвердить гипотезу. Это позволяет прогнозам быстро и автоматически адаптироваться к новым уровням спроса.

Рассмотрим пример на Рисунке 12 ниже, который показывает влияние на продажи, когда сотрудники магазина создали табло в дополнение к обычному пространству на полке для продукта. Хотя никто не зафиксировал это изменение в основных данных, система смогла легко отследить влияние спроса как фактор того, как продукт был представлен в магазине.

3.3.6. Использование экспертных знаний планировщика в прогнозировании спроса

Если вы хотите оставаться конкурентоспособным в сфере розничной торговли продуктами питания, вам необходимо внедрить машинное обучение, но вы также должны понимать его ограничения.Автоматизация большей части прогнозирования спроса не просто желательна — это на самом деле вполне осуществимо с помощью машинного обучения. Но кризис COVID-19 ясно продемонстрировал, что всегда будут обстоятельства, при которых прогнозы, сгенерированные системой, будут неверными (хотя некоторые системы могут восстанавливаться быстрее, чем другие).

Пандемия стала особенно сильным потрясением для системы, но в таком динамичном бизнесе, как розничная торговля, всегда существует риск того, что прогнозы, основанные на том, как все было раньше, не смогут точно отразить, как обстоят дела сейчас или как они будут развиваться. будущее.Ни одно решение для планирования спроса, каким бы продвинутым оно ни было, никогда не сможет полностью избежать ошибок прогнозирования.

Вот почему так важно, чтобы специалисты по планированию розничного спроса могли полностью понимать ошибки прогнозов. Если их система обеспечивает прозрачность формирования прогнозов, эксперты по розничной торговле смогут быстро понять и исправить любые ошибки, которые они видят в ней.

Слишком многие розничные торговцы полагаются на системы прогнозирования «черного ящика», которые могут использовать всевозможные данные для составления точных прогнозов, но им не хватает прозрачности.Системы «черного ящика» вполне могут убить ваш бизнес — или, по крайней мере, вашу эффективность планирования — по нескольким причинам. Во-первых, случайные экстремальные ошибки прогноза могут нанести гораздо больший ущерб производительности, чем более мелкие и частые ошибки. Во-вторых, когда специалисты по планированию спроса не могут понять ошибки прогнозов, это подрывает их доверие ко всем прогнозным расчетам, что приводит к усилению перепроверки и ручного прогнозирования и подрывает всю цель использования мощности компьютера для автоматизации прогнозирования.

Вот почему передовые ритейлеры понимают ценность прозрачности. Даже когда система выполняет тяжелую работу, специалисты по планированию всегда должны иметь возможность понимать и контролировать то, как генерируются их прогнозы.

4. Улучшение пополнения запасов бакалеи для повышения доступности, отходов и эффективности

Качество процесса пополнения продуктового магазина напрямую влияет на его выручку и чистую прибыль.

Высокое качество пополнения продуктовых магазинов на основе прогнозов дает следующие преимущества:

• Увеличение выручки за счет повышения доступности на полке, увеличение продаж на несколько процентов
• Снижение уценки и затрат на брак до 40%, поскольку предложение более точно соответствует спросу
• Оптимизированные потоки запасов, позволяющие снизить затраты на обработку товаров до 30% распределительные центры и магазины
• Намного более эффективное использование производственных мощностей на этапах транспортировки, хранения и ручного труда по всей цепочке поставок

Тем не менее, в опросе продуктовых розничных продавцов Северной Америки в 2020 году только 24% респондентов выполнили определенный уровень прогнозов. пополнение магазинов, и только 7% внедрили его широко.Пополнение запасов в магазинах, безусловно, является областью, в которой деятельность многих супермаркетов, дискаунтеров и круглосуточных магазинов в настоящее время весьма далеки от передовой практики.

4.1. Пополнение запасов свежих продуктов требует подробного планирования и выполнения

Что касается свежих продуктов, то хорошо управляемое пополнение магазина играет центральную роль в нахождении оптимального баланса между риском потери прибыли от продаж, вызванной дефицитом запасов, и риском потерь или уценок, съедающих и без того незначительную прибыль.

Несмотря на то, что традиционные супермаркеты имеют многолетний опыт работы со свежими продуктами, многие до сих пор не преуспели в этой области.Их цепочки поставок достаточно реактивны, чтобы поддерживать частые поставки, но их планирование пополнения не на должном уровне.

По данным опрошенных североамериканских бакалейщиков, годовая стоимость порчи составляла в среднем более 70 миллионов долларов, а для крупнейших компаний, предлагающих широкий ассортимент свежих продуктов, — до нескольких сотен миллионов долларов в год. Сокращение на 10-40% приведет к экономии от 7 до 28 миллионов долларов в год. Это не только осуществимо, это то, что должны делать современные розничные торговцы продуктами питания, чтобы уменьшить свой углеродный след и сделать свой бизнес более устойчивым.(Подробнее о сокращении выбросов углекислого газа в супермаркетах, магазинах товаров повседневного спроса, общественном питании и электронных продуктовых магазинах можно узнать здесь).

4.1.1. Уравновешивание потерь и упущенных продаж

Для так называемых сверхсвежих продуктов, означающих товары с коротким сроком хранения, которые необходимо продать в тот же день, 100% наличие на полке означает, что всегда будут отходы или скидки, если только прогноз не будет неизменно безупречным на день, магазин, и уровень продукта. Это означает, что необходим очень детальный контроль, чтобы найти оптимальный баланс между риском дефицита товаров и риском отходов.Другие свежие продукты сталкиваются с аналогичной проблемой, только чуть менее выраженной.

Спрос на товар в конкретном магазине обычно варьируется в разные дни недели. Для некоторых магазинов и продуктов изменение пополнения запасов свежих продуктов в будние дни может быть очень значительным. Это означает, что один и тот же страховой запас не подходит для всех будних дней при работе с продуктами с коротким сроком хранения.

Ростбиф, например, имеет тенденцию продавать намного больше в преддверии выходных, чем на выходе. Для ростбифа — даже если прогноз на дневном уровне является точным — статический уровень страхового запаса приводит к 1) избыточным запасам после выходных, с повышенным риском потерь, и 2) опасно низким запасам безопасности в выходные дни с повышенным риском. складских запасов.

Чтобы найти правильный баланс между риском отходов и риском дефицита, страховые запасы должны увеличиваться и уменьшаться в соответствии с ожидаемыми объемами продаж и ошибками прогнозов для разных дней недели. Хорошие системы планирования розничной торговли выполняют такую ​​детальную оптимизацию страхового запаса автоматически.

Фактически, лучшие системы планирования розничной торговли продвигают оптимизацию еще дальше, не только обеспечивая динамические резервные запасы, но и оптимизируя каждый заказ на основе расчетов рентабельности, которые уравновешивают риск потерь и риск отсутствия запасов.Такие алгоритмы машинного обучения минимизируют общую потерю прибыли от продаж и затраты на отходы.

Функция затрат должна быть регулируемой с точки зрения того, какой вес она придает наличию на полке по сравнению с отходами, чтобы учесть стратегические роли ключевых категорий и товаров, а также наличие множества или ограниченных возможностей для замены в рамках категория продукта.

Рисунок 14: Лучшие в своем классе системы планирования розничной торговли оптимизируют каждый заказ на основе расчетов рентабельности, которые уравновешивают риск потерь и риск отсутствия запасов.

При управлении пополнением магазина свежими продуктами очень важно, чтобы все расчеты и оптимизации выполнялись автоматически. Невозможная задача для любого человека отслеживать все факторы, влияющие на спрос, такие как изменение дня недели (например, сезоны, погода и рекламные акции), а также все факторы, влияющие на пополнение запасов (например, графики доставки, размеры партий и вероятности дневного отходы и дефицит) для сотен или тысяч товаров в день в магазине, не говоря уже о сотнях магазинов.

Однако не менее важно, чтобы система прогнозирования и пополнения не превратилась в черный ящик. Практичная аналитика позволяет специалистам по планированию поставок легко обнаруживать и устранять исключения, такие как исторические или прогнозируемые потери или плохая доступность.

Примеры типичных исключений при пополнении запасов свежих продуктов:

• Слишком большие партии заказов вызывают отходы в магазинах. Иногда партии заказов, например, упаковки в ящиках, настолько велики по сравнению с потребностями магазина, что каждая поставка продукта приводит к потерям.Чтобы эффективно решить эту проблему, ваши специалисты по планированию поставок должны иметь возможность определить, является ли эта проблема проблемой всего нескольких или многих магазинов, каковы финансовые последствия и можно ли смягчить проблему, направив пополнение запасов в определенные дни недели, например заказ продуктов только на выходные.
• Слишком много выделенного места на полках приводит к расточительству в магазинах. Иногда визуальные минимумы, призванные поддерживать привлекательный товар на витринах, приводят к появлению избыточных запасов и отходов свежих продуктов.Специалисты по планированию поставок должны уметь определять, связана ли проблема только с несколькими магазинами с низким спросом или существует более распространенная проблема с используемыми планограммами.
• Систематически низкая доступность или большое количество отходов в определенные дни недели. Систематические закономерности низкой производительности в определенные будние дни, например, превышение среднего уровня отходов по понедельникам, не редкость. Чтобы решить эту проблему, ваши специалисты по планированию поставок должны понимать первопричину этой проблемы. Например, могут возникать проблемы процесса, такие как проверка персоналом магазина сроков реализации и регистрация отходов в определенные дни недели, которые необходимо учитывать при планировании пополнения запасов.

Автоматизация радикально сокращает время, затрачиваемое на рутинные задачи при планировании пополнения магазина. В то же время это умножает влияние ваших самых знающих экспертов по процессам. Если пополнение магазина не было автоматизировано, ваши лучшие аналитики цепочки поставок имеют ограниченные возможности. Они могут просматривать успехи и неудачи в зеркале заднего вида и пытаться претворить в жизнь некоторые из своих выводов в магазинах с помощью группы полевого обучения.

Когда пополнение магазина автоматизировано, а планирование пополнения централизовано квалифицированной командой, ваши специалисты по планированию могут практически сразу же внести заметные изменения в сотни магазинов, просто настроив параметры пополнения.

4.1.2. Магазины превратились в кухни

В связи с тем, что потребители все больше ищут удобство, все чаще появляются продукты питания на вынос и обеды. Многие магазины превращаются в кухни, где готовят бутерброды, хот-доги и салаты.

Традиционно продукты, произведенные на месте, считались особыми предметами, которые необходимо было обрабатывать вручную в магазинах. Однако с растущим спросом на готовые блюда важность производства на месте стала более заметной и более важной для прибыльности розничных продавцов продуктов питания.

Процесс пополнения запасов готовой еды ничем не отличается от пополнения других продуктов, продаваемых в магазине. Это немного сложнее. Спрос на конечные продукты — блюда — необходимо преобразовать в ингредиенты, используемые для производства конечных продуктов. Расчеты пополнения запасов должны выполняться для каждого ингредиента с учетом времени выполнения заказа и имеющихся запасов.

По сути, процесс следующий:

1. Прогноз спроса на конечную продукцию.
2. Перевести предполагаемый спрос на конечный продукт в расчетный спрос на ингредиенты, необходимые для производства конечного продукта. Для этого необходимо знать рецепт (иногда также называемый ведомостью материалов, термин, заимствованный из обрабатывающей промышленности), а также выход различных ингредиентов. Если для сэндвича требуется 1,3 унции салата, возможно, потребуется произвести расчеты из расчета 1,7 унции салата на бутерброд, чтобы учесть часть салата, не подходящую для использования в бутерброде.
3. Рассчитайте предполагаемую потребность в каждом ингредиенте. Общий спрос на ингредиент часто отражает его использование в нескольких конечных продуктах.
4. Рассчитайте необходимое количество пополнения каждого ингредиента на основе времени выполнения заказа, доступного запаса, потенциальных входящих заказов, расчетного спроса и целевого страхового запаса.

Иногда ингредиенты, включенные в рецепт, состоят из других ингредиентов, таких как специальный майонез или горчица, произведенные на месте. В таких случаях аналогичные расчеты необходимо провести для нескольких уровней рецептов.Ужасная задача для любого человека, но вполне выполнимая для компьютера.

4.1.3. Высокочастотное пополнение сверхсвежих продуктов

Многие розничные торговцы предпочитают доставлять ультра-свежие продукты в магазины несколько раз в день, чтобы гарантировать свежесть. Точно так же изделия, производимые на месте, обычно готовятся несколькими партиями в течение дня.Это особенно относится к растущей категории хлебобулочных изделий в магазинах, которые в идеале должны быть теплыми, когда покупатель берет их в руки. Кроме того, новая тенденция, когда розничные торговцы продуктами питания открывают небольшие магазины в городах, сделала несколько пополнений в день необходимостью из-за нехватки места для хранения в магазинах.

Для размещения большего количества заказов в день или разработки оптимального плана выпечки на день требуется учитывать колебания спроса как в будние дни, так и в течение дня. Для некоторых продуктов дневной или так называемый внутридневной спрос будет следовать за общим потоком покупателей за этот день; для других продуктов, например, обедов, спрос в большей степени зависит от того, как эти продукты будут потребляться.

Опять же, отслеживание моделей спроса как в будние, так и в течение дня вручную — довольно сложный и подверженный ошибкам процесс. Тем не менее, многие розничные торговцы по-прежнему полагаются на своих сотрудников, чтобы выяснить это самостоятельно.Это игра с высокими ставками, поскольку сверхсвежие продукты неизбежно оказывают большое влияние на то, как потребители оценивают качество свежих продуктов в магазине.

Лучшие в своем классе системы планирования розничной торговли могут определять оптимальное разделение между несколькими заказами или партиями продукции в день, а также автоматически корректировать количества по мере необходимости.

4.1.4. Добавление науки в искусство управления фруктами и овощами

Фрукты и овощи часто оказываются последними в очереди, когда заказы в магазине автоматизированы.Очевидно, что продукты сталкиваются с теми же проблемами, что и другие категории свежих продуктов, вызванные коротким сроком хранения и переменным спросом. Кроме того, различное предложение и качество фруктов и овощей требуют дополнительной гибкости от используемой системы планирования.

Регионы, из которых поступают фрукты и овощи, постоянно меняются, поскольку урожай собирают в разных частях мира в разное время. Даже производители в одном и том же регионе могли рассчитывать время посева немного по-разному.Кроме того, поскольку всегда существует некоторая неуверенность в наличии продукта хорошего качества, розничные продавцы продуктов питания обычно стараются обеспечить, чтобы у них всегда было несколько поставщиков одного и того же продукта.

С точки зрения потребителя лимон — это лимон, но цепочке поставок может потребоваться иметь дело с десятками различных кодов продуктов для лимона, каждый из которых связан с различным поставщиком. Эффективное управление фруктами и овощами требует, чтобы система планирования могла плавно переключаться между уровнями планирования по мере необходимости:

1. Прогнозирование спроса необходимо проводить на уровне продукта, например «отечественный органический томат», с использованием исторических данных о продажах всех отечественных органических томатов независимо от поставщика.
2. Объем пополнения также должен быть определен на основе имеющихся запасов отечественных органических томатов, а также их прогнозируемого спроса.
3. Однако заказ на пополнение должен быть создан для текущего продавца отечественных органических томатов. Именно здесь системе планирования необходимо перейти от работы на уровне продукта к уровню SKU, то есть от «отечественных органических томатов» к «отечественным органическим помидорам, поставляемым GreenGrowers Co.».
4. Часто заказ на пополнение запасов необходимо разделить между двумя или тремя поставщиками, чтобы обеспечить его доступность в случае нехватки продукта у поставщика, а также для сохранения деятельности нескольких поставщиков.В этом случае система планирования также должна позаботиться о распределении потребности в заказе между несколькими поставщиками — например, 65% для GreenGrowers Co и 35% для OrganicFarmers Co.

Процесс прогнозирования и пополнения запасов фруктов и овощей очень трудоемок. управлять вручную, но можно эффективно автоматизировать. Ключевым условием является четкое руководство относительно того, какие продукты должны быть включены в ассортимент магазинов и каких поставщиков следует использовать для поиска поставщиков в любой момент времени.Как и в любом процессе автоматизации, необходимы высококачественные основные данные.

4.2. Оптимизация пополнения запасов в центральных магазинах — ключ к эффективности цепочки поставок

Свежие продукты необходимо доставлять в магазины в точном соответствии со спросом. С другой стороны, продукты центрального магазина и другие продукты с более длительным сроком хранения предлагают больше возможностей для оптимизации потока запасов в цепочке поставок. Оптимизированное пополнение запасов продуктов в центральных магазинах является ключом к снижению затрат в магазинах и по всей цепочке поставок продуктов питания.

Розничные торговцы, освоившие пополнение запасов нескоропортящейся продукции, получают выгоду от гораздо более ровного потока товаров через свои распределительные центры, что позволяет намного быстрее окупить инвестиции в автоматизацию склада и снизить риск возникновения узких мест в производственных мощностях, оказывающих негативное влияние на: наличие на полке. Кроме того, поскольку сотрудники продуктовых магазинов тратят много времени и усилий на расстановку продуктов на полках, оптимизированное пополнение помогает розничным торговцам снизить эксплуатационные расходы в своих магазинах.

4.2.1. Синхронизация пополнения запасов и пространства на полках для экономичных операций

Розничные продавцы продуктовых магазинов традиционно работали очень разрозненно, с очень слабым взаимодействием между группами мерчандайзинга, отвечающими за планограммы магазинов, группами цепочки поставок, ответственными за пополнение магазина, и группами операций магазина, ответственными за рабочие процессы в магазине. Это должно измениться.

Пространство, выделенное для каждого продукта в магазине, имеет большое влияние как на результаты, так и на стоимость процесса пополнения магазина:

• Если выделенное пространство очень велико по сравнению со спросом, инвентаря, необходимого для обеспечения оптимальной доступности на полке, будет недостаточно для поддержания визуально привлекательного полного дисплея.Для этого необходимо определить дополнительные визуальные минимумы. Визуальные минимумы указывают, сколько единиц продукта должно быть на полке, чтобы дисплей выглядел привлекательно. Для медленных продавцов визуальные минимумы всегда будут выше, чем уровни запасов, необходимые для хорошей доступности на полке. Для продуктов с длительным сроком хранения это может не быть проблемой, но для свежих продуктов чрезмерный визуальный минимум может вызвать ненужную порчу.
• Если выделенное пространство мало по сравнению со спросом, входящие поставки не поместятся на полке.По крайней мере, часть поставленного количества необходимо разместить в подсобном помещении или другом складском помещении. Это значительно увеличивает стоимость штабелирования полок, так как товары необходимо перемещать туда и обратно между торговым залом и подсобным помещением. Кроме того, использование подсобных помещений значительно увеличивает риск пустых полок, поскольку своевременное пополнение запасов из подсобных помещений зависит от бдительности персонала магазина.

Хотя это случается редко, но полная интеграция между пространством и планированием пополнения запасов является важной передовой практикой для повышения операционной эффективности:

• Доступ к данным планограммы позволяет легко автоматизировать поддержание визуальных минимумов на уровне продуктового магазина на основе количества облицовок или общего пространства на полках, выделенного для каждого продукта в каждом магазине.
• Доступ к данным планограммы позволяет легко автоматически обрезать заказы на пополнение запасов, из-за которых поступающие поставки не помещаются на полке. Обычно это правило необходимо уравновесить с риском дефицита, если место, выделенное для некоторых продуктов, очень мало по сравнению с их спросом.
• Доступ к информации о плане этажа позволяет назначать основные дни пополнения запасов в зависимости от того, где товары отображаются в магазине, с целью создания более целенаправленных поставок, которые сводят к минимуму необходимость для персонала магазина излишне перемещаться по магазину при штабелировании полок.
• Доступ к информации о планограмме позволяет планировать пополнение запасов таким образом, чтобы полки заполнялись до максимума каждый раз, когда приходит посылка, сводя к минимуму работу по хранению стеллажей в магазинах. Это означает, что вместо того, чтобы получать две партии за один раз, если есть место для третьей, которая будет доставлена ​​на следующей неделе, заказ рассчитывается так, чтобы заполнить назначенное место на полке по прибытии.

Пространство, выделенное для каждого продукта, имеет жизненно важное значение для того, насколько эффективно может функционировать процесс пополнения запасов, поэтому важно обеспечивать постоянную обратную связь с отделом сбыта.Хорошие инструменты аналитики помогут вам идентифицировать продукты и магазины, в которых наблюдается несоответствие между объемом и продажами, то есть продукты и магазины, для которых входящие поставки не помещаются непосредственно на полках, или продукты и магазины, где визуальные минимумы приводят к отходам или уценкам.

В идеале планирование площадей должно всегда основываться на подробных прогнозах на уровне магазина, продукта и дня, а также на информации о циклах пополнения и основных днях пополнения, доступных из планирования пополнения:

• Используя точные прогнозы, а не изучая исторические данные о продажах, при оптимизации распределения пространства для продуктов группа планирования пространства может легче учитывать сезонность и тенденции.
• Основываясь на хороших прогнозах ожидаемых максимальных продаж за интервал доставки, пространство на полках можно оптимизировать, чтобы оно было действительно эффективным для всех продуктов в магазине во все рабочие дни. Такая оптимизация позволяет добиться меньшего количества поставок и прямых потоков на полку для гораздо большей части ассортимента продукции.

Мы увидели, что оптимизация полочного пространства на основе прогнозов привела к снижению затрат на распространение и пополнение запасов в магазинах до 30%.

4.2.2. Интеллектуальное пополнение запасов для эффективной работы магазина и более сбалансированного товарного потока

Как правило, каждый крупный продуктовый ритейлер ежедневно пополняет все или по крайней мере большую часть своих магазинов из своих распределительных центров. Это связано с тем, что свежие продукты требуют частых поставок и потому, что общие потоки запасов достаточно значительны, чтобы гарантировать ежедневные поставки.

Если все возможности пополнения используются для всех групп продуктов без усмотрения, последуют две проблемы:

1. Доставка в магазины будет состоять из случайного набора продуктов из нескольких категорий продуктов, отображаемых в разных частях магазина.Это означает, что персонал магазина будет тратить значительное количество времени на перемещение каркасов по всему магазину на складские полки (см. Рисунок 17).

2. Объемы поставок в разные будние дни не будут примерно одинаковыми, а скорее будут отражать дневные колебания объема продаж, часто со значительными пиками поставок к концу недели в ожидании спроса на выходных. Это приводит к колебаниям потребности в мощностях как в распределительных центрах, так и в магазинах, что увеличивает затраты.

Вместо автоматического использования всех доступных возможностей заказа или пополнения для всех продуктов лучше всего определить основные дни пополнения для продуктов с более длительным сроком хранения. Это означает, что пополнение некоторых групп товаров центрального магазина сосредоточено в определенных будних днях, а не разбросано по неделе. Планирование пополнения запасов, такое как оптимизация страхового запаса и расчет объемов заказа, будет основано на доставке товаров в указанные основные дни пополнения. Однако для обеспечения максимально возможной доступности заказы на пополнение также запускаются для других доступных дней пополнения, чтобы избежать дефицита запасов в случае неожиданных пиков спроса.

На практике это означает, что вместо того, чтобы заказывать моющие средства каждый день, быстро поступающие моющие средства в основном пополняются, например, по понедельникам и четвергам, а медленно поступающие — по четвергам. Что касается моющих средств, то другие дни пополнения запасов от распределительного центра до магазина используются только в том случае, если существует риск их дефицита в магазине.

Использование основных дней пополнения позволяет значительно повысить эффективность пополнения запасов в магазине, не ограничивая доступность товаров на полках.Более консолидированные поставки делают более эффективным для персонала магазина пополнение полок магазина, особенно когда основные дни пополнения устанавливаются на основе того, какие категории товаров отображаются в том же проходе или зоне магазина. Мы заметили сокращение на 20% времени, затрачиваемого на штабелирование полок, после введения основных дней пополнения запасов.

Как и в случае со многими другими процессами, использование основных дней пополнения запасов можно дополнительно оптимизировать, когда базовые операции будут на месте.Используя ИИ для оптимизации основных дней пополнения запасов по всему магазину, поток товаров, поступающих в магазин, можно выровнять по рабочим дням. Во многих магазинах выходные могут быть очень загруженными, когда множество покупателей делают свои покупки еженедельно, в то время как в магазины доставляют большое количество свежих продуктов. Установка основных дней пополнения запасов для продуктов в центральном магазине на более тихие будние дни уравновешивает входящий поток товаров и упрощает планирование персонала в магазинах. (Прочтите этот пример для получения дополнительных сведений.)

4.2.3. Динамические размеры упаковки для удовлетворения динамического спроса

Одним из эффективных инструментов повышения эффективности пополнения магазина является оптимизация использования упаковок разного размера. Во многих случаях магазины могут заказывать ящики, слои поддонов или целые поддоны в распределительном центре.Более крупные партии более эффективно обрабатывать как в магазинах, так и в распределительных центрах, но очевидно, что поставки должны соответствовать доступному пространству и спросу в магазинах. В противном случае товарные запасы будут скапливаться в магазинах и уменьшать, а не увеличивать эффективность, из-за переполнения подсобных помещений и необходимости многократных поездок между подсобным помещением и цехом для пополнения полок.

Специально для предприятий розничной торговли, имеющих магазины разного размера, оптимизация размеров пакетов пополнения для каждого продукта и магазина напрямую влияет на затраты на транспортировку.Однако сделать это только один раз в качестве согласованных усилий недостаточно, поскольку спрос меняется со временем, а для некоторых продуктов — также в зависимости от сезона. В высокий сезон поддон может быть наиболее эффективным, в то время как вне пикового сезона более эффективны ящики меньшего размера.

Система планирования розничной торговли должна иметь возможность автоматически оптимизировать размер упаковки для каждого продукта, магазина и заказа. Это означает, что всякий раз, когда размещается заказ, система всегда проверяет все доступные размеры упаковки — обычно варьирующиеся от ящиков до полных поддонов — и выбирает наиболее эффективный размер упаковки в соответствии с прогнозируемым спросом.

Для достижения максимальной эффективности склады-поставщики должны иметь возможность оценить спрос на упаковку различных размеров. В противном случае они могут оказаться в ситуации, когда они будут использовать отдельные пакеты для сборки поддонов для магазинов, вместо того, чтобы пропускать полные поддоны через систему распределения. Это возможно, когда прогнозы магазинов (см. Раздел 5), используемые в качестве основы для планирования распределения, отражают прогнозируемое использование магазинами упаковок разного размера.

5.Интегрированная цепочка поставок, управляемая спросом клиентов

Традиционно пополнение магазинов и управление запасами в региональных распределительных центрах или центральных складах были отдельными процессами, управляемыми отдельными прогнозами спроса.

В ходе опроса 2020 года мы обнаружили, что 31% крупных розничных продавцов бакалейных товаров в США по-прежнему основывают свои прогнозы для своих распределительных центров на исторических данных об исходящих поставках из этих распределительных центров. Это похоже на вождение автомобиля, глядя в зеркало заднего вида.

Согласно тому же опросу, только 29% респондентов выбрали более дальновидный подход, основывая прогнозы своих распределительных центров на прогнозах спроса в магазинах. Конечно, это лучший подход, чем рассмотрение только исходящих поставок.

Однако у использования прогнозов спроса в магазинах для управления планированием в распределительных центрах есть некоторые важные недостатки:

1. Товары должны быть доставлены в магазины, прежде чем магазины смогут их продать. Это означает, что прогноз для распределительного центра должен повыситься до того, как повысится прогноз спроса в магазинах, и наоборот. Разница во времени зависит от сквозных продаж магазинов и графиков пополнения запасов, что означает, что разница во времени варьируется между магазинами и продуктами, а иногда и в рабочие дни. В результате практически невозможно точно учесть разницу во времени, что является плохой новостью для точности ваших прогнозов в распределительных центрах.
2. Когда товары проталкиваются, а не протягиваются по цепочке поставок, в распределительных центрах будут пики исходящих поставок, которые не видны в прогнозах спроса магазинов. Типичным примером являются рекламные акции, когда до начала рекламной акции в магазины необходимо доставить от 30% до 100% ожидаемого рекламного повышения. Таким образом, продвижение вызывает гораздо больший пик спроса в распределительном центре, чем в магазинах. Этот пик полностью контролируется самим розничным продавцом, но по-прежнему требует большого количества ручной работы по планированию или «догадок», когда планировщики поставок в распределительном центре пытаются предугадать, когда и в каких количествах магазины примут продвигаемые продукты.

Довольно иронично, что многие ситуации, которые считаются наиболее сложными для решения в распределительных центрах, такие как создание запасов в магазинах для рекламных акций или представления новых продуктов, полностью находятся в руках самих розничных продавцов.

Лучшая практика заключается в том, чтобы прогнозирование центра распределения основывалось на прогнозируемых заказах магазинов, которые отражают как спрос на основе спроса, так и запланированные движения запасов на основе выталкивания. В опросе 2020 года 40% опрошенных продуктовых ритейлеров Северной Америки реализовали это.

Для обеспечения бесшовной интеграции планирования магазинов и распределения система планирования должна иметь возможность рассчитывать прогнозируемые заказы магазинов по продукту, магазину и дням на несколько месяцев или даже год в будущем, отражая текущие и известные будущие параметры пополнения, а также прогноз спроса. Эти расчеты, конечно, требуют значительной мощности обработки данных, что, вероятно, является одним из объяснений удивительно низких показателей внедрения.

На практике прогнозы заказов магазинов объединяют данные об их текущих запасах, страховых запасах и визуальных минимумах, графиках поставок (включая основные дни пополнения), а также любых запланированных движениях запасов, включая все, от пополнения запасов до создания рекламных дисплеев и смещение заказов для выравнивания требований к мощности при распределении.

В таблице 1 представлены некоторые примеры ситуаций, в которых особенно важно прогнозирование в распределительных центрах на основе прогнозируемых заказов магазинов.

Таблица 1: Примеры ситуаций, когда использование прогнозируемых заказов магазинов, а не прогнозов спроса магазинов, позволяет гораздо более точное планирование в распределительных центрах.

Когда прогнозы заказов объединяются по всем магазинам, они формируют очень точный, ориентированный на клиента прогноз для распределительных центров.

Дополнительные преимущества интеграции цепочки поставок включают прозрачность цепочки поставок, поддерживающую планирование мощностей, сотрудничество с поставщиками (обсуждается в разделе 7), а также простую обработку ситуаций кросс-докинга, комплектования до нуля и ситуаций дефицита.

5.1. Планируйте один раз и выполняйте автоматически на протяжении всей цепочки поставок

Когда планирование в распределительных центрах основано на прогнозируемых заказах магазинов, влияние запланированных мероприятий, таких как рекламные акции или предсезонное распределение, сразу же видно по всей цепочке поставок.Чтобы воспользоваться всеми преимуществами этой прозрачности, все данные планирования должны быть доступны системе планирования сразу после принятия плана продвижения, изменения ассортимента, цены или любого другого соответствующего решения.

Система планирования, поддерживающая зависящие от времени основные данные, является ключевым фактором упреждающего планирования. Ниже приведены лишь несколько примеров того, как зависящие от времени основные данные позволяют регистрировать ценную информацию сразу же, когда она становится доступной.Это, в свою очередь, позволяет вашим планировщикам пополнения запасов полагаться на систему планирования, которая автоматически запускает необходимые действия в нужное время с минимальным объемом ручной работы.

• Зависящие от времени графики пополнения запасов: Когда графиками пополнения склада можно управлять с использованием дат, становится возможным обновлять запланированные будущие графики пополнения в вашей системе планирования, как только информация становится доступной. Это позволяет планировщикам пополнения запасов доверять системе планирования, чтобы они автоматически учитывали эти изменения как при планировании пополнения запасов, так и при расчете прогнозов цепочки поставок.
• Даты активации и прекращения ассортимента: Когда определены даты начала и окончания для активного ассортимента продукции, гораздо проще управлять наращиванием и сокращением объемов выпуска продукции. Обычные задачи планирования, такие как заполнение трубопровода для новых продуктов или сокращение запасов для продуктов, которые будут прекращены, можно автоматизировать. Эта автоматизация сокращает объем ручной работы, но также обеспечивает оптимальный уровень запасов на всех этапах жизненного цикла продукта.
• Запасы перед рекламными акциями: У рекламных акций, естественно, есть даты начала и окончания, но не менее важно иметь возможность заранее указать, как следует пополнять магазины.Обычно идеально определить, за сколько дней до проведения рекламной акции рекламные товары должны поступить в магазины, какое количество товаров должны получить магазины, чтобы иметь возможность создавать запланированные рекламные дисплеи, и какую долю прогнозируемого рекламного спроса должны покрыть первые поставки. . Правила и шаблоны позволяют составлять точные планы пополнения для каждого магазина и продукта без ручной работы.
• Временные ограничения доставки поставщика: Поставщики могут иметь временные ограничения доставки.Китайские производители могут, например, не отправлять товары во время китайского Нового года. Если такая информация доступна системе планирования, система знает, что нужно размещать заказы на этот период достаточно рано, чтобы обеспечить высокую доступность в течение указанного периода, сводя к минимуму ручную работу и зависимость от человеческой памяти.

Интегрированная настройка цепочки поставок устраняет необходимость в двойном планировании. Влияние запланированных изменений в пополнении запасов автоматически отражается в прогнозируемых заказах магазинов, формируя прогноз спроса для центров распределения.Это означает, что как только необходимые запасы в магазине для рекламных мероприятий будут запланированы, они будут видны в прогнозе центра распределения в нужные даты и в нужных количествах.

Конечно, наличие правильной функциональности в вашей системе планирования является ключевым фактором, но реальная проблема — заставить всю организацию работать более проактивно. Обеспечение того, чтобы решения принимались достаточно рано, но не слишком рано, чтобы излишне снизить гибкость на динамичном рынке, требует, чтобы каждый в организации имел базовое понимание того, как работает цепочка поставок и каковы соответствующие сроки выполнения различных типов решений. .

5.2. Многоэшелонная оптимизация товарных потоков

Интегрированная цепочка поставок позволяет эффективно управлять многоэшелонными потоками запасов с минимальными отходами и высоким уровнем автоматизации. Когда все данные о прогнозах спроса, доступных запасах, графиках поставок, сроках поставки и размерах партий для всех звеньев цепочки поставок доступны в одной и той же системе планирования, это позволяет оптимизировать потоки запасов по всей цепочке поставок.

Кросс-докинг — это стратегия инвентаризации, направленная на максимальное повышение эффективности транспортировки при минимизации затрат на погрузочно-разгрузочные работы. Кросс-докинг часто применяется к объемным продуктам, таким как напитки, для снижения затрат на хранение и транспортировку. Его также можно использовать для сокращения сроков изготовления продуктов с коротким сроком хранения. При установке кросс-докинга товары доставляются от поставщика на перевалочный пункт, где товары не помещаются на склад, а перемещаются из грузовика въезда на грузовик выезда для распределения по магазинам.

Для эффективной работы кросс-докинга существуют некоторые требования: 1) Поставщики должны иметь возможность доставлять полные грузовые автомобили на объекты кросс-докинга, 2) единицы доставки, такие как поддоны или роллетные каркасы, должны быть готовы к работе. немедленное перемещение к выезжающим грузовикам без дополнительной обработки, и 3) выезжающие грузовики должны иметь высокую степень заполнения, чтобы снизить транспортные расходы.Таким образом, система планирования должна оптимизировать как входящие, так и исходящие потоки к перегрузочным предприятиям и от них, а также понимать общее время доставки от поставщика до склада.

Еще один пример политики инвентаризации, которая требует интегрированного планирования цепочки поставок, — это полный комплект поставки. В этой стратегии запасов заказы поставщикам основаны на потребностях магазинов в пополнении запасов. Однако вместо того, чтобы фиксировать количества, которые должны быть доставлены в каждый магазин, поставка поставщика перераспределяется по магазинам при получении на основе последней информации о запасах и прогнозах.Это позволяет регулировать объемы поставки для каждого магазина в случае, если поставщик не может доставить в полном объеме или в ответ на потенциальные неожиданные пики спроса в магазинах после того, как была рассчитана первоначальная потребность в пополнении запасов. В результате предложение соответствует спросу более точно, чем при использовании традиционного метода кросс-докинга. Подход «от комплектования до нуля» можно рассматривать как способ сокращения времени выполнения заказа до доставки в магазины, поскольку количество, зависящее от магазина, определяется не при заказе от поставщиков, а при подготовке товаров к распределению по магазинам.

Когда планирование цепочки поставок полностью интегрировано, исключения могут быть устранены оптимальным и автоматизированным способом. Давайте посмотрим на дефицит запасов из-за, например, задержки входящей отгрузки. Вместо того, чтобы выполнять заказы магазинов в порядке очереди, доступный инвентарь может быть автоматически распределен по магазинам, чтобы максимизировать общую доступность на полке или в соответствии с тактической приоритизацией магазинов. В лучшем случае это не повлияет даже на наличие на полке.Аналогичным образом партии инвентаря, срок годности которых приближается к сроку годности, могут быть заблаговременно вытеснены в магазины, у которых есть наибольшие шансы продать товары по полной цене.

6. Эффективное управление запасами в распределительных центрах

Пополнение запасов на центральных складах и распределительных центрах иногда воспринимается скорее как искусство, чем как наука. Это правда, что более длительное время выполнения заказа, особенно при заказе за границей, и отсутствие контроля над внешними поставщиками создают сложности.Тем не менее, по крайней мере в принципе, пополнение центральных складов или распределительных центров не сильно отличается от пополнения запасов.

Пополняя магазины из собственных распределительных центров, розничные продавцы могут оптимизировать выполнение заказов по своему усмотрению. Однако при заказе товаров у поставщиков могут быть сложные ограничения в отношении минимальной суммы заказа или количества. Кроме того, могут существовать скидки на основе объема или другие скидки, которые при эффективном использовании могут оказать значительное влияние на маржу.Многие розничные торговцы не смогли включить такой вид контрактов с поставщиками или информацию о ценах в свои системы планирования, из-за чего оперативным покупателям приходилось тратить много времени на двойную проверку заказов.

При пополнении магазинов активные потоки товаров (комбинации продуктов и магазинов) для любого более крупного розничного продавца обычно измеряются миллионами или десятками миллионов, что означает, что автоматизация имеет решающее значение. Для центральных и региональных складов количество строк заказа намного меньше, а стоимость строки заказа намного выше, что делает экономическое влияние каждой строки заказа более выраженным.Это позволило и стимулировать более низкую степень автоматизации оперативных закупок по сравнению с пополнением магазинов.

Мы обнаружили, что организация оперативных процессов закупок в структурированном виде с хорошей системной поддержкой также может привести к очень высокому уровню автоматизации в распределительных центрах. Это, однако, не обязательно означает, что передовые розничные торговцы имеют значительно более компактную команду закупщиков. Ключевым результатом увеличения автоматизации рутинных задач является то, что у оперативных покупателей появляется больше времени для проактивного решения потенциальных проблем, связанных с производительностью, доставкой или качеством, а также для анализа эффективности текущего ассортимента, поставщиков и соглашений с поставщиками для постоянного улучшения.

6.1. Оптимизация общих затрат на входящие потоки

Поскольку входящие потоки товаров в центры распределения более консолидированы, чем потоки исходящих, существует больше возможностей для оптимизации заказов при пополнении центров распределения, чем при пополнении запасов.

Важно, чтобы система планирования могла выполнять оптимизацию заказов на нескольких уровнях для достижения наиболее экономичного результата.

Вот несколько примеров оптимизации заказов на разных уровнях:

• Расчет экономичного количества заказа (EOQ) для каждого продукта для минимизации складских запасов и затрат на обработку
• Выбор оптимального размера партии заказа — например, упаковка ящиков, слой поддонов или полный поддон — при наличии нескольких вариантов партии заказа с учетом потенциальной цены различия между различными вариантами партии
• Создание смешанных поддонов для эффективной транспортировки и обработки товаров
• Создание заказов, которые заполняют один или несколько грузовых транспортных средств, таких как грузовики или контейнеры, или которые соответствуют ограничениям заказов поставщиков, таким как минимальная сумма заказа или минимальная сумма заказа количество поддонов

Несмотря на то, что это кажется простым, процесс объединения заказов для нескольких продуктов для заполнения грузовых носителей или соблюдения ограничений по заказу поставщика может стать серьезным испытанием на гибкость вашей системы планирования.

Чтобы соответствовать требованиям поставщика и получать выгоду от более низких транспортных расходов или скидок поставщика без накопления избыточных запасов, вам обычно требуется:

• Гибко определяйте, какие продукты следует объединять при планировании заказа. Продукты от одного поставщика часто объединяются вместе, но иногда разные производственные площадки одного и того же поставщика следует рассматривать по отдельности или все продукты, полученные из одного региона, независимо от поставщика, рассматривать как одну группу.
• Установите целевые значения и / или ограничения для консолидированного заказа в нескольких единицах, таких как стоимость, объем, количество поддонов, вес или комбинации этих размеров. Например, при заправке грузовиков вы хотите, чтобы заказ эффективно заполнял доступное пространство, чтобы не нести расходы на транспортировку воздуха, и в то же время гарантировать, что разрешенный максимальный вес не будет превышен.
• Позвольте системе планирования решить, какой грузовой автомобиль она должна стремиться заполнить заказом.У некоторых поставщиков может иметь смысл иногда заказывать грузовик, иногда заказывать грузовик и прицеп, а иногда и два грузовика, только один из которых имеет прицеп, в зависимости от прогнозируемого спроса.
• Установите правильный уровень срабатывания ордера. Когда ограничения на заказы поставщика трудно выполнить, может иметь смысл потребовать достаточного спроса, скажем, на 30% грузового автомобиля, прежде чем система планирования начнет формировать заказ, который заполняет весь грузовой автомобиль.

В дополнение к тому, чтобы позволить системе планирования делать тяжелую работу, когда дело доходит до требований к заказам поставщика, передовой практикой является постоянная оценка этих ограничений и их влияния на поток товаров. Многолетние контракты на динамичном рынке или фиксированные ограничения заказов на продукты с сезонным спросом могут оказаться дорогостоящими или неосуществимыми при изменении спроса.

Чтобы поддержать это, идеальная система планирования должна выделять все предложения по заказам больше / меньше, чем необходимо в результате этих ограничений, а также показывать отличие от фактических потребностей. Кроме того, он должен обеспечивать аналитическую поддержку, чтобы помочь оперативным покупателям принимать рациональные решения относительно того, больше ли выгода, такая как скидка, от соблюдения ограничений поставщика, по сравнению с результирующим увеличением стоимости хранения запасов и риском устаревания.

6.2. Разумная покупка использует выгодные цены

В розничных расходах преобладает себестоимость проданных товаров. Оперативная команда закупок должна взять на себя ответственность за эффективное использование скидок для повышения валовой прибыли.

Теоретически разумная покупка при изменении цен довольно проста:

• Когда вы знаете, что цена на товар будет расти, запаситесь как раз перед повышением цены.
• Если вы знаете, что цена продукта снизится, заказывайте только то количество, которое вам абсолютно необходимо до изменения цены, а затем запасайтесь после того, как новая цена вступит в силу.
• Когда цена будет временно снижена, например, из-за кампании поставщика, заказывайте меньше непосредственно перед снижением цены и запасайтесь, когда цена низкая.

Чтобы действительно получить выгоду от изменения цен, вам также необходимо учитывать затраты на хранение ваших запасов, правильно рассчитывать время ваших заказов относительно времени изменения цены и, возможно, разделить инвестиционную покупку — дополнительное количество, которое вы покупаете выше то, что вам потребуется для удовлетворения спроса — на несколько заказов.

Чтобы еще больше усложнить ситуацию, могут быть другие факторы, которые влияют на оптимальное количество заказа. Для свежих продуктов всегда важен срок годности. Совершенно бессмысленно накапливать запасы, которые в конечном итоге останутся отходами, или наносить вред вашей репутации, выставляя товары с непривлекательными сроками годности в магазинах. Кроме того, в ситуациях, когда места для хранения недостаточно, стоимость инвентаря может внезапно подскочить на совершенно новый уровень, если вы превысите ограничения вместимости ваших текущих складов.Когда ваше складское пространство очень заполнено, вам нужно будет найти дополнительное пространство за пределами ваших текущих складов для дополнительных товаров, что быстро превратит вашу инвестиционную покупку в очень невыгодный шаг.

Лучшая практика — наполнить вашу систему планирования зависящими от времени ценовыми данными, чтобы позволить системе оптимизировать, когда и в каких количествах покупать при изменении цен. Таким образом, вы можете эффективно использовать даже незначительные изменения цен, поскольку оперативным покупателям не нужно тратить время на определение оптимальных объемов заказа вручную.Важно помнить, что необходимо учитывать ограничения, такие как срок годности для скоропортящихся продуктов или ограничения емкости для хранения. Если ваша система планирования не может автоматически справляться с такими ограничениями, команда закупщиков должна будет дважды проверить предлагаемые инвестиционные покупки.

Нет ничего необычного в том, что контракты с поставщиками включают скидку, вызванную превышением суммы годового заказа покупателя установленной квоты. Опять же, очень сложно отслеживать квоты поставщиков, размещенные заказы и прогнозируемые заказы вручную.Интеллектуальные системы планирования поддерживают разумные решения о покупке, предлагая дополнительные заказы для получения скидки, когда это возможно, и не предлагая никаких дополнительных заказов, которые могли бы привести к контрпродуктивному накоплению запасов.

6.3. Управление запасами скоропортящихся товаров на уровне партии

В настоящее время невозможно узнать точные сроки годности имеющихся запасов в магазинах. Даже если в магазине одновременно находится несколько партий продукта, может быть трудно получить приличную оценку, так как некоторые потребители упорно трудятся, чтобы найти самые свежие продукты.

Однако с распределительными центрами дело обстоит иначе. В распределительных центрах современные системы управления складами обеспечивают отгрузку запасов в порядке очереди. Кроме того, они отслеживают точный срок годности каждой партии на складе.

Эффективное использование данных об истечении срока действия партии в управлении запасами сокращает отходы и повышает уровень обслуживания:

• Когда система планирования способна рассчитать прогнозируемый брак на основе прогнозируемого спроса и сроков годности имеющихся запасов, она может заказать достаточное количество товаров для замены запасов с истекающим сроком годности до истечения срока годности продуктов.Это значительно улучшает уровень обслуживания ваших распределительных центров по отношению к вашим магазинам.
• Лучшие в своем классе системы планирования запускают раннее предупреждение, когда есть риск потерь. Это позволяет эффективно вытеснить те магазины, которые, скорее всего, смогут продавать товары по хорошей цене, или дает вам время для поиска других каналов продаж, таких как дискаунтеры, которые, возможно, захотят снять партии с ваших рук на скидка.
• Прогнозы порчи также показывают, существует ли систематический риск отходов, например, из-за продуктов, у которых есть большие партии заказов по сравнению со спросом.

6.4. Данные в реальном времени для покупки свежих продуктов

Для скоропортящихся продуктов необходима очень высокая оборачиваемость запасов как в магазинах, так и в распределительных центрах-поставщиках. Это означает, что цепочка поставок очень уязвима для проблем с качеством, проблем с доставкой или неожиданных пиков спроса.В ситуациях, когда потребности магазина превышают доступные запасы, важна быстрая реакция.

Во многих случаях поставщики скоропортящихся продуктов с коротким сроком хранения осуществляют несколько ежедневных поставок в одни и те же распределительные центры. Это частично гарантирует свежесть, а частично выравнивает объемы.

Несколько ежедневных поставок от поставщиков позволяют розничному продавцу удовлетворять фактический спрос, размещая заказы как можно ближе к различным срокам заказа, используя последние данные о спросе и запасах.

Однако, чтобы иметь возможность идентифицировать скачки спроса, система планирования должна быть тесно связана с базовыми системами транзакций и иметь доступ к данным в реальном времени. Конечно, система планирования также должна иметь возможность обрабатывать данные достаточно быстро, чтобы как можно точнее преобразовывать последние данные в заказы.

Подобные быстрые реакции и ежедневные расчеты, основанные на данных в режиме реального времени, ценны, когда фрукты и овощи, которые подвержены проблемам с поставками и качеством, получены утром. Поскольку фактические доступные запасы могут отличаться от запланированных, имеет смысл перераспределить запасы на основе последнего прогноза и данных о запасах из магазинов, а не выполнять заказы магазинов в произвольном порядке.

7. Планирование оптимального использования производственных мощностей и ресурсов по всей цепочке поставок продуктов питания

В динамично развивающемся бизнесе, таком как розничная торговля, узкие места в производственных мощностях могут возникать практически в любой части цепочки поставок в ответ на ряд событий, от праздников или необычной погоды до рекламных акций или больших обновлений ассортимента в магазинах.

Для выявления и упреждающего устранения этих узких мест розничным торговцам необходимо понимать, как прогнозируемый спрос повлияет на потребности в запасах, мощности и ресурсах во всех их цепочках поставок.

7.1. Исполнение розничных продаж и операций (S&OE)

Процесс S&OE направлен на обеспечение того, чтобы розничные торговцы могли удовлетворить краткосрочный спрос в течение ближайших 0–3 месяцев с максимальной рентабельностью. Отправной точкой является очень детальный прогноз спроса на уровне SKU-канал-день (см. Раздел 3.1). Оттуда специалисты по планированию могут использовать прогнозы цепочки поставок (см. Раздел 5), чтобы получить подробное представление о запасах, мощности и требованиях к ресурсам по всей цепочке поставок.

Такая сквозная видимость розничных операций дает множество преимуществ для S&OE, в том числе:

• Межфункциональное согласование: Благодаря прозрачности влияние бизнес-решений, принятых в рамках одной функции, мгновенно становится доступным для всех функций и учитывается при их планировании.Например, ожидаемое воздействие запланированного продвижения немедленно отражается во всех прогнозах местного спроса, а также в прогнозах запасов и ресурсов по всей цепочке поставок. Это означает, что бизнес-решения, такие как рекламные акции, нужно планировать только один раз для автоматического выполнения.
• Упреждающее управление исключениями: Благодаря видимости текущих и будущих требований к запасам, мощности и ресурсам по всей цепочке поставок, система может автоматически обнаруживать потенциальные узкие места и помогать плановикам предотвращать или быстро устранять их.Например, если система предупреждает плановиков о том, что предстоящий рекламный запас в сочетании с сезонными распределениями создаст исключительно большой пик доставки, они могут проактивно решать проблему до того, как она начнет загружать подсобные помещения магазина или исчерпывать возможности комплектования DC.
• Эффективное планирование на случай непредвиденных обстоятельств: С помощью моделирования цифровых двойников розничные продавцы могут сравнивать и лучше понимать, как различные сценарии планирования повлияют на их цепочку поставок. Например, если регион продаж выходит за рамки своей способности выполнения, группа планирования распределения может легко смоделировать, когда и как передать выполнение части этого регионального спроса другому центру выполнения, эффективно балансируя потребности в мощности по всей распределительной сети.

При работе с миллионами товарных потоков, десятками тысяч сотрудников, сотнями продавцов, частыми рекламными акциями и регулярными изменениями цен и ассортимента неизбежны исключения из планов любого розничного продавца. Многие из этих исключений требуют немедленного внимания и быстрой корректировки , чтобы избежать или минимизировать любое негативное влияние на S&OE.

Однако, обратившись к искусственному интеллекту и расширенной оптимизации, розничные продавцы могут фактически устранить большинство этих отклонений без какого-либо вмешательства человека.Лучшее в своем классе автономное решение проблем увеличивает скорость и точность, с которой розничный продавец может управлять исключениями:

• Автономная перебалансировка запасов в цепочке поставок : инициирование оптимизированного распределения дефицита и вытеснения в соответствии с бизнес-приоритетами розничного продавца, например, или повторная оптимизация заказов магазина на лету в соответствии с выбором до- подход с нулевым исполнением.
• Обеспечение пропускной способности и эффективного использования производственных мощностей: упреждающее сглаживание колебаний в товарных потоках (см. Рисунок 23), постоянная оптимизация пополнения запасов и пространства для сокращения обработки товаров в магазине, а также оптимизация развертывания рабочей силы с использованием постоянно обновляемых прогнозов рабочей нагрузки.
• Рекомендация корректирующих или «ближайших лучших» действий : автоматическое предложение оптимальных уценок, например, для устранения избыточных запасов в цепочке поставок.

Лучшие продавцы розничной торговли могут сочетать человеческий опыт с технологиями, быстро приспосабливаясь к новым ситуациям и масштабно реализуя новые бизнес-приоритеты. Хорошим примером этого является немецкий розничный продавец аптек Россманн, которому потребовалось всего два дня, чтобы подготовить совершенно новые конфигурации планирования, в которых приоритетность отдавалась доставке основных продуктов в магазины во время изменения спроса, затронутого COVID в 2020 году.

7.2. Планирование розничных продаж и операций (S&OP)

Если целью S&O розничной торговли является решение непредвиденных проблем с мощностями и ресурсами в краткосрочной перспективе, то S&OP розничной торговли, напротив, смотрит дальше в будущее.Цель розничных S&OP — обеспечить достаточные мощности и ресурсы для поддержки будущих целей роста, запланированных изменений в распределительной сети, основных сезонов и многого другого.

Подготовка к большим праздникам является важным примером использования S&OP в розничной торговле, поскольку сезон зимних праздников является наиболее важным (и сложным) на большинстве рынков. Праздничные сезоны обычно характеризуются более высоким, чем обычно, спросом, который резко возрастает до пика праздников. После этого пика спрос обычно возвращается к норме — или даже на какое-то время падает ниже нормального уровня.

Но процесс S&OP в розничной торговле примерно на больше, чем просто эффективность цепочки поставок — он связан с максимизацией прибыльности. S&OP должен привести к:

1. Товарные потоки соответствуют, а не превышают возможности всей цепочки поставок. Это обеспечивает надежные поставки, что, в свою очередь, предотвращает потерю продаж из-за проблем с доставкой.
2. Экономичные операции с минимизацией дорогостоящих сверхурочных во всех звеньях цепочки поставок.
3. Обоснованные решения, которые по-прежнему поддерживают прибыльность компании, когда ограничения мощности препятствуют гарантированной доступности всех продуктов.
4. Полная прозрачность требований к ресурсам, позволяющая гарантировать, что все ресурсы, включая доступность сотрудников магазина, основаны на одном и том же операционном плане.

Подготовка к такому большому празднику, как Рождество, в розничной торговле обычно начинается примерно за шесть месяцев до начала сезона. Первый шаг — согласовать ограничения: будут ли изменения в графиках / сроках поставок или ограничении производственных мощностей поставщика в связи с праздничным сезоном?

После принятия ограничений следующим шагом является анализ планов продаж и поставок для выявления потенциальных узких мест, которые могут возникнуть в любом месте цепочки поставок в течение праздничного сезона.Потенциальные узкие места могут включать в себя чрезмерно крупные поставки, которые увеличивают загруженность магазинов в загруженные дни; дни, когда сотрудники склада сталкиваются с большим количеством строк заказов, чем они могут забрать; дни, когда на склад поступает больше замороженных продуктов, чем он может хранить; и так далее.

Используя электронные таблицы, было бы просто невозможно смоделировать цепочку поставок — со всеми ее сложностями — достаточно точно, чтобы заранее выявлять узкие места. Даже построение упрощенной модели может занять очень много времени и привести к ошибкам. Единственный способ с какой-либо степенью уверенности выявить описанные выше типы узких мест движущихся мощностей — это использовать прогнозы цепочки поставок.

После выявления потенциальных узких мест предприятия розничной торговли должны использовать планирование сценария «что, если», чтобы изучить и устранить их. . Планирование по восходящему сценарию позволяет розничным торговцам точно увидеть, как изменения сроков поставки, графиков пополнения запасов или прогнозируемых объемов продаж повлияют на поток товаров.

Как правило, розничным торговцам продуктами питания необходимо доставлять продукты с длительным сроком хранения в магазины раньше, чтобы освободить мощности для эффективного управления свежими продуктами в высокий сезон.Различные стратегии и сценарии для выравнивания потока товаров перед праздничным сезоном включают:

• Заполнение полок магазинов: Для многих товаров в центральных магазинах заполненные полки могут покрывать спрос в течение многих недель. Поскольку отходы не являются проблемой, ритейлерам, готовящимся к рождественским праздникам, имеет смысл заполнить эти полки пораньше, в ноябре, чтобы более свежие продукты можно было доставить в декабре.
• Распределение продуктов с более длительным сроком хранения по магазинам: При пополнении запасов учитывается выделенное место на полках в магазинах, но этого не всегда достаточно.Иногда имеет смысл распределить спрос на ближайшие 2–4 недели по магазинам сразу. Магазины могут разместить эти предметы в подсобных помещениях и пополнять их оттуда по мере необходимости. Хотя этот подход подходит не для всех продуктов, он может быть полезен в особых случаях.
• Корректировка графиков доставки: Большинство розничных продавцов продуктов питания регулярно доставляют в магазины даже вне праздничного сезона, но при необходимости может иметь смысл запланировать дополнительные поставки, чтобы удовлетворить возросший спрос.

Розничные торговцы должны использовать возможности своего программного обеспечения для планирования сценариев, чтобы определить сценарий, который лучше всего соответствует их целям, и прийти к соглашению со своими поставщиками по нему. Это позволяет им зафиксировать свой план задолго до начала сезона, чтобы затем сосредоточиться на выполнении и корректирующих действиях.

Эффективный процесс S&OP приводит к более равномерному использованию производственных мощностей в течение сезона. Кроме того, планировщики знают и могут заранее спланировать оставшиеся пиковые значения, вместо того, чтобы пытаться справиться с дорогостоящими неожиданностями по мере их появления.

7.3. Эффективное сотрудничество с поставщиками

Сотрудничество с поставщиками было предметом обсуждения на протяжении десятилетий, но на удивление мало розничных продавцов внедрили его широко. Для установления плодотворного сотрудничества обе стороны должны приложить усилия и получить ощутимые выгоды от процесса. К сожалению, поскольку это случается редко, многие инициативы по сотрудничеству терпят неудачу.

Хотя технологии не решают проблему сотрудничества с поставщиками, они могут облегчить боль. Например, большинство проектов совместной работы тратят большую часть своих усилий только на сбор данных из различных источников, но правильная система планирования может свести к минимуму эту работу.Вместо того, чтобы пытаться исправить все сразу, мы рекомендуем постепенно выстраивать процессы сотрудничества с вашим поставщиком.

Хорошей отправной точкой является обмен прогнозами заказов с поставщиками, потому что это простой способ сотрудничества. Если ваша система планирования может рассчитывать прогнозы цепочки поставок, то прогноз заказа на поставку, который сообщает вашему поставщику, что вы планируете покупать у него в ближайшие недели и месяцы, уже доступен для вас. Хорошая система может отправлять автоматические отчеты, в которых эта информация передается вашим поставщикам.

Вы также можете поделиться соответствующей информацией о запланированных рекламных акциях, предстоящих событиях или других изменениях, помогая вашим поставщикам понять причины вашего прогноза заказа на закупку. Розничные торговцы также могут делиться прогнозами спроса или данными о точках продаж (POS) со своими поставщиками, но наиболее важная информация — это то, что вы ожидаете от поставщика и когда.

Более совместный способ работы требует от обеих сторон осознания ценности, которую принесут инвестирование их времени и усилий. В то время как простой обмен прогнозом — это одностороннее общение, совместное планирование, прогнозирование и пополнение запасов (CPFR) — истинное двустороннее общение. Хорошая система планирования помогает, предоставляя надежные прогнозы будущих заказов на покупку, аналитические инструменты для понимания потенциальных изменений и проблем, а также платформу или портал для сотрудничества.

В идеале поставщикам можно просто предоставить доступ к обзору розничного продавца их прогнозируемого спроса, планам размещения заказов на закупку и данным об акциях, сезонах, событиях и т. Д., а затем добавить свое собственное представление. Сочетание целостного взгляда поставщика на их категории и продукты с пониманием розничным продавцом его бизнеса и маркетинговой деятельности таким образом в конечном итоге приводит к более точному общему плану.

Лучшие в своем классе системы планирования могут поддерживать такой вид сотрудничества, предоставляя платформу, которая может учитывать несколько типов прогнозов, предупреждать пользователей о любых различиях, позволять пользователям редактировать планы и, наконец, дезагрегировать согласованный план до любого уровня детализации. необходимо — будь то магазины, продукты или дни — для поддержки оперативного выполнения.

8. Заключение: объединяйтесь с машинами для победы

Розничная торговля находится в смятении, и неясно, какое влияние окажут различные каналы продаж и доставки, форматы магазинов или даже участники розничной торговли. Через 10-15 лет мы, вероятно, с удивлением оглянемся назад и зададимся вопросом: «Как мы этого не ожидали?»

Однако некоторые прогнозы относительно будущего розничной торговли продуктами питания сделать несложно:

1. Продовольственные торговцы будут меньше тратить. Это позор — тратить столько ресурсов на выращивание, транспортировку и обработку продуктов питания только для того, чтобы они оказались в мусорном контейнере за супермаркетом.Продовольственные розничные торговцы должны и будут нести ответственность за значительное сокращение пищевых отходов, и, поскольку отходы съедают прибыль, их усилия также будут полезны для их бизнеса.
2. Цепочка поставок продуктовой розницы станет более эффективной. Потребители стали очень внимательно относиться к ценам и не будут мириться с высокими ценами, чтобы поддерживать в бизнесе неэффективные цепочки поставок. Никто не выигрывает от резких колебаний рабочих нагрузок или требований к мощности, вызванных плохим планированием и управлением, поэтому ни работникам розничной торговли, ни руководству не следует грустить, когда старые, неэффективные практики уходят.
3. Технологии и автоматизация будут играть большую роль в преобразовании розничной торговли. Мы уже видели это в других секторах, которые когда-то в значительной степени полагались на ручную рутинную работу. Нет никаких причин, по которым розничная торговля не пошла бы по тому же пути.

Подводя итог, можно сказать, что розничные цепочки поставок должны стать более гибкими и управляемыми, чем когда-либо прежде, чтобы удовлетворить спрос на свежие продукты с минимальными отходами. В то же время, розничные цепочки поставок должны стать более эффективными за счет оптимизации потоков запасов с разных точек зрения — операций магазина, распределения, комплектации и складирования — для преодоления ценового давления.Это возможно только при объединении с интеллектуальными машинами.

Мир розничной торговли продуктами питания слишком сложен, чтобы им можно было управлять с помощью блокнотов и интуиции. Это, конечно, было так давно. Последние новости заключаются в том, что автоматизируются не только простейшие задания, но и значительно более сложные функции планировщика выполняются машинами. Что еще более важно, интеллектуальная автоматизация не только заменит ручную работу, но и выведет планирование на невиданный ранее уровень детализации.

Будет ли тогда у людей какая-то роль в этом дивном новом мире? Да будет много. Три важные роли:

1. Мастер машин: мы добились больших успехов в области специализированного ИИ, вида машинного интеллекта, полезного для решения очень специфических задач. Однако нам по-прежнему нужны талантливые люди, проектирующие системы и определяющие, когда и как лучше всего использовать имеющийся машинный интеллект.
2. Коллега по машинам: алгоритмы машинного обучения очень зависят от доступа к данным.Им сложно применять здравый смысл или придумывать инновационные решения в новых сценариях с недостаточным объемом данных. Здесь их коллеги-люди могут дать неоценимую информацию.
3. Новаторы, думающие не только о машинах: особенно в компаниях, переживающих период созидательного разрушения, существует большая потребность в новом мышлении, новых бизнес-моделях и новых способах доставки продуктов питания и услуг потребителям. Инновации в розничной торговле по-прежнему выходят за рамки возможностей ИИ.

Так что, пожалуйста, не задерживайте дыхание, ожидая, пока ИИ оживит ваш розничный бизнес или даже решит проблемы вашей цепочки поставок.Но, пожалуйста, начните поэтапно использовать машинный интеллект там, где это наиболее осуществимо и эффективно. Этот сборник лучших практик — хорошее место для начала.

Цены на нефть и перспективы — Управление энергетической информации США (EIA)

Цены на сырую нефть определяются глобальным спросом и предложением. Экономический рост — один из важнейших факторов, влияющих на спрос на нефтепродукты и, следовательно, на сырую нефть. Страны с развивающейся экономикой увеличивают спрос на энергию в целом и особенно на транспортировку товаров и материалов от производителей к потребителям.Мировой транспортный сектор почти полностью зависит от нефтепродуктов, таких как бензин и дизельное топливо. Многие страны также в значительной степени полагаются на нефтяное топливо для отопления, приготовления пищи или выработки электроэнергии. Нефтепродукты, произведенные из сырой нефти и других жидких углеводородов, составляют около трети от общего мирового потребления энергии.

ОПЕК может влиять на мировые поставки и цены нефти

Организация стран-экспортеров нефти (ОПЕК) может оказывать значительное влияние на цены на нефть, устанавливая производственные цели для своих членов.В ОПЕК входят страны с одними из крупнейших мировых запасов нефти. По состоянию на конец 2018 года члены ОПЕК контролировали около 72% общих мировых доказанных запасов нефти, а в 2018 году на их долю приходилось 41% от общей мировой добычи сырой нефти.

ОПЕК пытается управлять добычей нефти в своих странах-членах, устанавливая цели или квоты добычи сырой нефти для своих членов. Соблюдение членами ОПЕК квот ОПЕК неоднозначно, поскольку решения о добыче в конечном итоге находятся в руках отдельных членов.

Источник: Управление энергетической информации США

Нажмите для увеличения

• Степень, в которой члены ОПЕК фактически соблюдают производственные квоты
• Способность или желание потребителей сокращать потребление нефти
• Конкурентоспособность производителей, не входящих в ОПЕК, при изменении цен на нефть
• Эффективность поставок нефти производителями ОПЕК по сравнению с производителями, не входящими в ОПЕК

Разница между спросом на рынке нефти и ее предложением из источников, не входящих в ОПЕК, часто называют «вызовом » ОПЕК , потому что члены ОПЕК поддерживают все запасы мировых производственных мощностей по добыче сырой нефти.Саудовская Аравия, крупнейший производитель нефти ОПЕК и один из крупнейших в мире экспортеров нефти, исторически имела наибольшую долю свободных производственных мощностей в мире. Развитие и поддержание простаивающих резервных производственных мощностей, как правило, нерентабельно для международных нефтяных компаний (IOC), потому что бизнес-модель IOC максимизирует доход за счет добычи нефти до тех пор, пока цена продажи нефти выше, чем стоимость поставки дополнительного барреля нефти. нефть на рынок. Резервные мощности ОПЕК являются показателем способности мирового нефтяного рынка реагировать на реальные и потенциальные сбои в мировых поставках нефти.

Управление энергетической информации США (EIA) определяет резервных мощностей как объем добычи нефти, который может быть введен в эксплуатацию в течение 30 дней и поддержан не менее 90 дней. Резервные мощности также можно рассматривать как разницу между текущей добычей нефти в стране и ее максимальной производственной мощностью. В случае перебоев в поставках производители нефти могут использовать свободные мощности для сдерживания роста мировых цен на нефть за счет увеличения добычи, чтобы компенсировать сокращение поставок нефти.

Причины мировых цен на сырую нефть и перебоев в поставках

Геополитические события и суровые погодные условия, которые нарушают поставки сырой нефти и нефтепродуктов на рынок, могут повлиять на цены на сырую нефть и нефтепродукты. Эти события могут создать неопределенность в отношении будущего предложения или спроса, что может привести к более высокой волатильности цен. Неустойчивость цен на нефть связана с низкой чувствительностью или неэластичностью спроса и предложения на изменения цен в краткосрочной перспективе.Производственные мощности по добыче сырой нефти и оборудование, использующее нефтепродукты в качестве основного источника энергии, относительно стабильны в ближайшем будущем. Для разработки новых источников поставок или изменения производства требуется время, а когда цены растут, переход на другие виды топлива или повышение топливной эффективности оборудования в ближайшем будущем становится сложной задачей для потребителей. Эти условия могут потребовать значительного изменения цен, чтобы сбалансировать физический спрос и предложение.

Большая часть мировых запасов сырой нефти находится в регионах, подверженных политическим потрясениям, или в регионах, где в результате политических событий произошли перебои в добыче нефти.В то же время, когда политические события вызвали перебои с поставками, произошло несколько крупных скачков цен на нефть, в первую очередь арабское нефтяное эмбарго в 1973–74 годах, иранская революция, ирано-иракская война в 1980-х годах и война в Персидском заливе в 1990–1994 годах. 91. В последние годы конфликты и политические события на Ближнем Востоке, в Персидском заливе, в Ливии и Венесуэле способствовали перебоям в поставках нефти в мире и росту цен на нефть.

Учитывая историю перебоев в поставках нефти, вызванных политическими событиями, участники рынка постоянно оценивают возможность сбоев в будущем.Помимо размера и продолжительности потенциального сбоя, участники рынка также учитывают наличие запасов сырой нефти и способность других производителей компенсировать потенциальную потерю предложения. Когда резервные мощности и запасы низкие, потенциальные перебои в поставках могут иметь большее влияние на цены, чем можно было бы ожидать, если бы учитывались только текущий спрос и предложение.

Погода также играет важную роль в поставках сырой нефти. Ураганы в Мексиканском заливе могут повлиять на добычу нефти и нефтепереработку в регионе Персидского залива.В результате цены на нефтепродукты в США могут резко вырасти по мере сокращения поставок из Персидского залива в другие регионы. Сильные холода также могут создавать нагрузку на товарные рынки, поскольку производители пытаются поставлять потребителям достаточное количество продукта, например топочного мазута, в короткие сроки. Этот сезонный спрос также может привести к повышению цен.

Другие события, такие как простои на нефтеперерабатывающем заводе или проблемы с трубопроводом, также могут ограничивать поток сырой нефти и нефтепродуктов на рынок. Эти события могут привести к временному перебоям в поставках, что может привести к повышению цен.

Влияние любого из этих факторов на цены на сырую нефть, как правило, относительно недолговечно. Как только перебои в поставках утихают, цепочки поставок нефти и продуктов корректируются, и цены обычно возвращаются к прежнему уровню.

Покупатели и продавцы на глобальном аукционе

Цены на сырую нефть и нефтепродукты являются результатом тысяч транзакций, совершаемых одновременно по всему миру на всех уровнях цепочки поставок, от производителя сырой нефти до отдельного потребителя.Рынки нефти — это, по сути, глобальный аукцион: человек, предложивший самую высокую цену, выиграет имеющееся предложение.

Как и на любом аукционе, участник торгов не хочет платить слишком много. Когда рынки узкие (когда спрос высок и / или доступное предложение низкое), участник торгов должен быть готов заплатить более высокую премию. Когда рынки слабые (спрос низкий и / или доступное предложение высокое), участник торгов может решить не перебивать цену конкурентов, вместо этого ожидая поставок по более низкой цене.

Доступны различные виды операций на рынке нефти

Контракты на нефтяном рынке охватывают большую часть сырой нефти, которая переходит из рук в руки. Сырая нефть торгуется на фьючерсных рынках. Фьючерсный контракт — это стандартный контракт на покупку или продажу определенного товара стандартного качества на определенную дату в будущем. Если производители нефти захотят продавать нефть в будущем, они могут зафиксировать желаемую цену, продав фьючерсный контракт сегодня. В качестве альтернативы, если потребителям необходимо покупать сырую нефть в будущем, они могут гарантировать цену, которую они заплатят в будущем, купив фьючерсный контракт.Помимо производителей и потребителей нефти, фьючерсные контракты также покупают и продают участники рынка или спекулянты, которые не производят и не потребляют сырую нефть. Такие трейдеры покупают и продают фьючерсные контракты в ожидании изменения цен, надеясь получить прибыль от этих изменений.

Сырая нефть также продается по спот-сделкам — покупок на споте единичная партия нефти для оперативной доставки по текущей рыночной цене.

Изменение цен сигнализирует рынку

Цены на спотовых рынках служат четким сигналом о балансе спроса и предложения.Рост цен указывает на то, что необходимо дополнительное предложение, а падающие цены указывают на то, что предложение слишком велико для текущего спроса. Фьючерсные рынки также предоставляют информацию о физическом балансе спроса и предложения, а также об ожиданиях рынка.

Прогноз цен на сырую нефть неопределенный

Последнее обновление: 11 февраля 2021 г.

6 шагов к прогнозированию изменения структуры спроса в условиях кризиса, вызванного коронавирусом

За последние 100 лет мы не сталкивались с такой глобальной пандемией, как коронавирус .Резкое увеличение спроса на предметы первой необходимости, такие как туалетная бумага, гигиенические салфетки и вода в бутылках, снимает нагрузку на бережливую глобальную цепочку поставок.

Это испытание на гибкость многих розничных торговцев и компаний, занимающихся упаковкой потребительских товаров (CPG), поскольку они пытаются наращивать производственные мощности и логистические операции, пытаясь угнаться за потребительским спросом.

Руководители бизнеса ищут ответы на вопросы о том, как прогнозировать и планировать всплеск и, в конечном итоге, снижение потребительского спроса, к данным, аналитике и технологиям.Остановить предприятия значительно проще, чем быстро увеличить производство и мощность.

Самый большой неизвестный — будет ли восстановление экономики отложенным или длительным спадом. Независимо от результата, розничным торговцам и их поставщикам CPG необходимо будет думать наперед и быть готовыми действовать быстро.

Розничные торговцы и их поставщики товаров народного потребления являются основой цепочки поставок потребительских товаров и спасательным кругом для своих клиентов.Их способность работать эффективно определяется самым слабым звеном в непрерывной цепочке поставок.

Текущий кризис изменил состав средней продуктовой корзины, что затрудняет прогнозирование быстро меняющейся структуры спроса. В результате нынешняя цепочка поставок пытается не отставать. Восстановление баланса потребует изменений в методах прогнозирования и планирования спроса как розничными торговцами, так и компаниями, занимающимися производством потребительских товаров.

Чтобы справиться с текущим климатом, потребуются новый интеллект, устойчивость и большая зависимость от расширенной аналитики и машинного обучения, чем когда-либо.Вот шесть действий, которые могут улучшить способность розничных торговцев и поставщиков потребительских товаров прогнозировать изменение структуры спроса.

Прежде всего, анализируйте и прогнозируйте данные кассовых терминалов, собранные с помощью сканеров магазинов. Используйте его, чтобы определить изменение структуры спроса на ваши продукты, чтобы более точно спрогнозировать соотношение в рамках средней рыночной корзины.

Еще важнее сосредоточиться на прогнозировании более низкого ассортимента продукции, поскольку он покажет, какие товары имеют самую высокую скорость спроса, а также товары с наименьшим спросом.Большинство CPG-компаний получают данные POS непосредственно от своих розничных клиентов ежедневно и / или еженедельно, и данные POS являются наиболее верным сигналом потребительского спроса.

Несколько компаний, занимающихся производством потребительских товаров, анализируют и прогнозируют данные кассовых терминалов для продуктов, проданных их 20 ведущим мировым розничным покупателям бакалейных товаров, почти сразу же осознают существенные сдвиги в структуре потребительского спроса и действуют соответствующим образом. Они также обнаружили рост спроса на свои продукты на Amazon.com, поскольку потребители в тот же период перешли от обычных магазинов к онлайн-покупкам.

Используя историю спроса POS и пересмотренные прогнозы на будущее в качестве опережающего индикатора в своих моделях отгрузки, компании CPG могут более точно прогнозировать пополнение предложения тем же самым розничным покупателям продуктовых магазинов.

Этот новый подход к прогнозированию на основе потребления с использованием процесса MTCA (многоуровневого причинно-следственного анализа) позволил компаниям, работающим с CPG, значительно улучшить не только прогнозы отгрузки, но и выявлять поворотные моменты в структуре спроса намного быстрее, чем это позволяют традиционные модели отгрузки.(См. Chase, 2016, Next Generation Demand Management: People, Process, Analytics and Technology , John Wiley).

Внедрение расширенной аналитики и алгоритмов машинного обучения может помочь быстро выявлять отклонения и немедленно устранять их. Несколько клиентов SAS, которые недавно внедрили передовую аналитику и технологии машинного обучения, смогли быстро предсказать изменения в структуре спроса, в то время как их устаревшие системы не могли предсказать эти изменения.

Пример клиента: Недавно мы обсуждали с специалистом по обработке данных крупного французского ритейлера, как бренд справляется с кризисом COVID-19 и как их новое решение SAS (предназначенное для прогнозирования складских поставок) справляется с изменением модели спроса. Специалист по данным объяснил, что новое прогнозирование работает очень хорошо, в то время как их устаревшее решение дает сбой.