QQdemand.forecast&QQpurchase.orders

Versiunea pe scurt a următoarelor concepte

Provocări de soluționat

În ultimii 15 ani, am primit mai multe solicitări de a furniza un instrument pentru sprijinirea deciziilor de cumpărare a produselor în diverse industrii, inclusiv farmaceutice, FMCG, bunuri de folosință îndelungată (inclusiv ElectroIT), consumabile medicale, automobile, îmbrăcăminte și sport, etc.

Pe baza tuturor experiențelor acumulate, am dezvoltat un set de soluții QQinfo (QQsolutions), capabile să abordeze următoarele provocări:

Prezicerea cererii viitoare ca punct de bază pentru orice logică de cumpărare

Majoritatea cererilor primite au fost orientate către obiectivul final: unelte digitale care să asiste echipa de aprovizionare în dimensionarea optimă a comenzilor de aprovizionare.

Dar, foarte puține dintre aceste cereri au demonstrat conștientizarea unui element esențial din procesul de dimensionare al acestor comenzi, anume procesul de predicție a comenzilor viitoare. Dacă nu avem în vedere importanța crucială a calității predicției cererii din piață, nu vom putea avea niciodată soluții de optimizare  aprovizionării relevante.

Identificarea frecvenței optime de reaprovizionare

Analizând și explorând politicile de aprovizionare din cadrul multor companii, din industrii variate, am constatat că sunt extrem de rare acelea care au determinat frecvența de reaprovizionare în mod optim,  pe baza unor reprezentări și calcule, eventual incluzând politici flexibile, adaptată unor categorii variate de produse și furnizori, sau chiar dinamice, în funcție de contextul de stoc și condiții de aprovizionare de la un anumit moment ale fiecărui articol sau categorie.

În zdrobitor de multe situații, companiile & managerii nici măcar nu conștientizaseră că poate exista un algoritm care să ofere o astfel de optimizare. E adevărat că „bunul simț” sau intuiția umană aduce de obicei o soluție rezonabilă, dar cel puțin din analizele noastre pe situații uzuale, optimizarea dinamică ar putea aduce economii chiar de ordinul 5-10-15% din valoarea stocului, numai din economiile operaționale și financiare !

Gestionarea unei game largi de scenarii de achiziție în același mediu

Sunt rare companiile care au un business perfect uniform, în care toate gamele de produse au nevoie de aceeași logică de aprovizionare. Pe de o parte, furnizori diferiți, chiar depozite diferite ale aceluiași furnizor, au constrângeri diferite de aprovizionare, iar pe de altă parte, produse și clienți diferiți au frecvențe, volume și niveluri de repetabilitate ale vânzărilor, care variază semnificativ. Toate acestea se traduc în nevoia unei flexibilități majore în alegerea algoritmilor, granularităților, orizonturilor și politicilor de prognozare și aprovizionare, pe care nici sistemele ERP și nici cele SCM sau EDI nu le oferă în mod normal. Soluția cea mai răspândită, fișierele Excel, care oferă maximul de flexibilitate, vine însă la pachet cu mai multe neajunsuri, legate de nesiguranță, instabilitate, performanțe limitate, viteză scăzută, integrabilitate extrem de  limitată.

Cumularea tuturor datelor despre trecut, prezent și viitor pentru a defini cantitatea potrivită de achiziție

Decizia de aprovizionare are nevoie simultan, pentru a fi relevantă, poate chiar optimă, de date istorice multiple și complete, de informații de ultimă oră cât mai proaspete, dar și de valori definite sau prezise pentru viitor  detaliate pe un orizont de timp important.

Adaugă aici textul pentru subtitlu

Includerea imediată a celor mai recente comenzi de cumpărare, pregătite pentru a revedea viitorul așteptat

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Furnizarea de răspunsuri prescriptive, dar care permit suprascrierea umană (human over-ride)

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Părțile principale și suplimentare

Pentru a face față provocărilor menționate mai sus, am dezvoltat un set de soluții care conlucrează petru a oferi maximul de suport decizional la aprovizionare:

QQdemand.forecast are responsabilitatea de a colecta date istorice de vânzări, plus influențe istorice suplimentare și de perspectivă asupra comportamentului și cererii clienților pentru a avea cea mai bună predicție posibilă a cererii.

Aceasta include:

  • diverse modele de prognoză automată, care trebuie aplicate pe datele istorice, 
  • o zonă pentru evaluarea calitativă a predicțiilor automate,
  • o zonă pentru a suprascrie manual prognoza automată (inclusiv cu comentarii și opțiuni de clasificare pentru a vă aminti raționamentul la momentul introducerii manuale).

Pentru situațiile de business care includ și producție, în care anumite produse finite sunt obținute din asamblarea și/ sau prelucrarea unor materii prime și/ sau componente, QQdemand.forecast are nevoie și de o integrare cu rețetele de consum producție, pentru a putea traduce cererea prognozată din reprezentarea în produse finite în reprezentarea în materii prime/ produse componente.

Pentru situațiile în care anumite seturi de date nu sunt suficient de dense pentru a deveni relevante statistic sau pentru algoritmii de învățare, schimbarea granularității la alt nivel poate aduce o soluție, dar, în cele din urmă, decizia de aprovizionare rămâne obligatorie la nivelul cel mai fin de definire a structurii portofoliului de produse.

Acomodarea celor 2 aspecte ne duce la nevoia existenței unor algoritmi care sa identifice procentele de distribuție ale entităților cu granularitate fină pe perioade mai largi de timp, procente ce apoi să fie aplicate sistematic pe produsele prognozate mai grosier pe orisonuti de timp mai stricte.

Idei din MMAP @ Gitanos

1. Citire date istorice

  • Vânzări Qty
  • Mișcări stoc Qty
  • Include rețete produse compuse
  • Nomenclatoare
    • Articole & Categorii – include canale anterioare – cum modelăm schimbarea canalelor
    • Clienți & Categorii
      • IKA
      • TT – toate regiunile sau județele
      • Online B2C
        • alt preț
        • teritorii – valoare comandă medie
    • Agenți & Categorii

2. Citire configurări prognozate

  • Alegere ponderi în extragere de sezonalitate
  • Include granularitate temporală:
    • săptămână
    • lună
  • Include configurare sezoane – început & sfârșit
  • Include granularitate ne-temporală
  • Include filtre de preluare subset date
  • Include prognozarea logică:
    • total
    • medie zilnică – doar zilele lucrătoare, nu se amestecă zilele lucrătoare cu weekend-ul
  • Temperatura??
  • Factori de creștere/ scădere în prognozarea curentă
  • Prețuri de vânzări la granularitățile de prognozare
  • Modele promoții

3. Prognozare produse directe – cu opțiunea de a decide pe ce produs/ produse/ categorii se face prognoza

  • Estimare automată
  • Corecții manuale

4. Descompunere prognozare materii prime pentru produse compuse

  • Alegere rețetă – rețetă implicită în ERP
  • Automat
  • Corecții manuale

5. Descompunere prognozare pe mărimi și culori

  • Automat
  • Corecții manuale

6. Prognozare finală pentru pasul următor

  • Exemplu …. Articol  vs Articol+Mărime+Culoare

QQpurchase.orders este pasul natural înainte, care răcorește toate datele preexistente referitoare la inventarul curent, comenzile de cumpărare anterioare și cererea prognozată, plus toate constrângerile logistice (timp de livrare, ambalare, comandă minimă, frecvența reordonării vizate, etc.) și generează o comandă de cumpărare propunere, bazată pe toate acestea.

Propunerea automată poate fi, de asemenea, ajustată manual înainte de lansarea finală. 

Odată ce comanda a fost lansată, aceasta este inclusă în setul existent de comenzi anterioare.

Comenzile așteptate pot fi, de asemenea, editate ulterior, atunci când confirmarea furnizării sau alte ajustări de aprovizionare sunt primite de la furnizor sau expeditor.

Idei din MMAP @ Gittanos

1. Preluare cerere prognozată

2. Citire status curent

  • Stoc
  • Comenzi în așteptare la furnizori
  • Comenzi nelivrate la client

3. Citire configurare Purchase Orders

  • Tip politică de aprovizionare
    • frecvență constantă
    • cantitate constantă
    • mixare – cantitate comandă minimă + frecvență constantă
  • Parametrii specifici pe articol (& furnizor)
    • perioada de grație
    • comandă minimă
    • Quanta aprovizionare
    • tip rotunjire
      • round
      • floor
      • ceilling

4. Purchase Order nou

  • Identificare moment lansare comandă nouă – manual input
  • Identificare cantitate recomandată
    • scenariu comandă minimă
    • scenariu frecvență fixă
  • Automat – ține cont de comanda minimă și cuanta de comandă și de tip rotunjire
  • Corecții manuale cantitate comandată – cu explicații

5. Editare confirmare & corectare Purchase Order

  • Introducere manuală

6. Trimis la ERP ultimul Purchase Order & editare

  • Multiformat
  • Scriere direct în ERP
  • Scriere direct în portal comenzi furnizori

7. Prezentare generală grafic & tabelar al planificării finale

8. Prezentare generală impact valoric

  • Include versus target – citire targets total (fără detalii pe produs % categ)
    • fiecare IKA, lunar
    • fiecare regiune TT, lunar
    • online lunar
  • logică de ”loop back” în cantitativ, dacă ceva nu este OK

QQtarget.execution

bla bla

QQstrategic.purchaser, împreună cu  QQinventory.healthcheck permite managerilor de produse/ achiziție să înțeleagă imaginea de ansamblu, cât de bune s-au dovedit a fi deciziile anterioare și ce poate fi îmbunătățit, pe viitor, atât în predicțiile și propunerile automate, cât și în introducerile manuale ce vor fi  luate de acum înainte .

QQinventory.prioritize QQinventory.basic pot fi utilizate pentru a identifica urgențele și prioritățile de cumpărare și relocare.

Datele provenite de la QQpricing.forecast și/sau QQpromo.forecast pot ajuta și la o mai bună înțelegere a planificării și influenței promovărilor și prețurilor anterioare și viitoare.

QQdemand.elasticity coroborează deciziile promoționale și de prețuri cu deciziile de cumpărare. Permite extragerea automată a elasticității încrucișate. Dar, pentru a face acest lucru posibil, este necesar un set larg de date.

 Idei trimise pe email:

  • Schimbarea granularității temporale (zi/ săptămână/ lună),
  • Schimbarea granularității ne-temporale (articol/ articol & client/ articol & culoare & mărime/ ….),
  • Alegerea logicii de prognoză (sezonalitatea anului anterior + re-scalare la volum an curent),
  • Corecție variație extensivă începând cu data,
  • Sezoane flexibile diferite de la an la an.

Detalii preluate din Anexa 2 @ Gittanos & Quasar

1. Pregătire & analiză – cerințe specifice de prognozare cerere & instrumente de gestionare a Purchase Order-ului

  • Analiză primară preliminară
  • Explorare și analiză cerințe inițiale
  • Planificare
  • Prototip algoritm ADS lunar
  • Prototip diagramă prognoză
  • Prototip planificare Purchser Order un singur strat
  • Prototip planificare Purchser Order 2 straturi
  • Definire proces final prognoză
  • Definire proces final planifiare Purchase Order

2. Citire surse de date de bază

  • Engine SIRQ
  • Implementare SIRQ & configurație inițială
  • Citire fapte vânzări
  • Citire fapte mișcări stocuri
  • Citire fapte intrări
  • Citire Nomenclatoare (articole & categorii +…)
  • Asamblare fapte vânzări & costuri & mișcări de stoc & intrări
  • Script istoric stoc + FgOOS
  • Engine QQvalidator
  • Configurare QQvalidator – maxim 5 reguli de validare
  • Interfață detalii vânzări & COGS & mișcări stoc & intrări
  • Citire comenzi clienți (nelivrate)
  • Configurare QQvalidator – maxim 2 reguli de validare
  • Interfață detalii comenzi furnizori & comenzi vânzări

3. Surse suplimentare de date, citire și asamblare date

  • Definire tabele nomenclatoare suplimentare
  • Script adăugare nomenclatoare suplimentare
  • Engine dimensiuni suplimentare nedisjuncte multiple
  • Engine dimensiuni suplimentare FaileSafe
  • Implementare engine dimensiuni suplimentare nedisjuncte multiple
  • Implementare engine dimensiuni suplimentare FileSAfe
  • Completare dimensiuni suplimentare nedisjuncte multiple
  • Completare dimensiuni suplimentare  FileSafe

4. Implementare mecanism de prognozare cantitate & modificare prognoză cantitate & record

  • Configurare suplimentare Engine prognoză
  • Script final prognoză – o singură opțiune din mai multe opțiuni
  • Script final prognoză – mai multe opțiuni & soluție optimizată
  • Interfață dedicată de filtrare pe dimensiuni și măsuri specifice ale produselor (rotație, stoc, etc.)
  • Interfață dedicată alegere logică de prognozare & interconectare script multi prognoză
  • Interfață de introducere corecții manuale prognoză & interconectare script & WriteBack (stagiu dublu)
  • Interfață analiză prezentare generală prognozare
  • Citire și asamblare rețete produse compuse din ERP pentru trecere de la un singur nivel la nivel dublu
  • Script conversie prognoză cerută pentru produse finite în produse primare
  • Script conversie automată DF articol în DF articol-mărime-culoare pe BreakDown istoric
  • Personalizări script conversie automată DF articol-mărime-culoare pe BreakDown istoric
  • Interfața de introducere corecții manuale BreakDown & interconectare script & WritBack (stagiu dublu)
  • Script & interfață tratament produse multi rețetă
  • Script & interfață reconsolidare produse finite și BreakDown reasamblat
  • Validare & rework DF

5. Implementare mecanism propunere Purhcase Order & modificare manuală Purchase Order & record Purchase Order

  • Configurare splimentare engine de gestionare a Purchase Order-ului
  • Script Purchase Order
  • Reglare script final Purchase Order
  • Interfață dedicată de filtrare pe dimensiuni și măsuri specifice ale produselor (rotație, stoc, etc.)
  • Interfață de introducere planificare corecții manuale Purchase Order + interconectare script & WriteBack (stagiu dublu)
  • Script conversie push decizii finale Purchase Order înapoi la ERP
  • Status curent la analiza vizuală finală
  • Decizii manuale vs automate la analiza valorică finală
  • Validare & rework Purchase Order

6. Implementare

  • Manual de utilizare a mecanismului de prognoză cerută + breakdown + rețete
  • Inducție prognoză cerută + breakdown + rețete
  • Manual de utilizare a mecanismului de Purchase Orders
  • Inducție Purchase Orders
  • Implementare pe serverul clientului

Diagrama de integrare

QQdemand.forecast

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Diagrama

Interfața

QQpurchase.orders

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Diagrama

Interfața

Pentru soluții QQinfo, vizitați pagina QQsolutions!

Pentru informații despre Qlik, vizitați pagina: qlik.com!