Voorraadplanning voor winkels met een hoog SKU-niveau

Een catalogus van 1.200 SKU's levert geen 1.200 aankoopbeslissingen per week op. Er worden er ongeveer dertig geproduceerd. Het moeilijkste deel van het plannen van een grote catalogus is niet alles beoordelen, maar het filter bouwen dat alles omzet in de dertig items waar iemand aan moet denken.

Het meeste inventarisadvies is geschreven voor een catalogus die je in je hoofd kunt houden. Zo ziet dezelfde baan eruit als je dat niet kunt. Waar de grens ligt tussen handmatige en geautomatiseerde beoordeling, en waarom deze daar ligt, wordt besproken automatische versus handmatige herschikking; dit bericht begint aan de andere kant van die lijn en behandelt het operationele probleem dat het achterlaat.

Wat verandert er na een paar honderd SKU's

Geef elke SKU negentig seconden. Dat is lang genoeg om de voorraad te bekijken, een blik te werpen op de verkopen van de afgelopen weken en te controleren of er al een inkooporder onderweg is. Het is niet lang genoeg om er goed over na te denken. Vermenigvuldig dan.

Die rekenkunde is het hele probleem. Bekijk de tijdschalen met de catalogusgrootte en de week niet, dus ergens in de lage honderden SKU's stopt een volledige pas met passen en wordt stilletjes een gedeeltelijke pas die niemand als één pas bestempelt. De beoordeling gebeurt nog steeds op de kalender. Het stopt gewoon met het bedekken van de catalogus.

Het tweede dat verandert, is de vorm van de fout. In een kleine catalogus ken je de producten, dus een fout is meestal iets dat je hebt opgemerkt en verkeerd hebt begrepen. In een grote fout is de fout iets waar niemand naar heeft gekeken. Een SKU kan elf dagen op nul blijven staan ​​zonder dat één persoon er een mening over vormt, omdat geen enkele stap in het proces er ooit over heeft gesproken. Stilte is niet langer een bewijs dat alles goed gaat.

De derde verandering is dat de werkeenheid beweegt. Onder enkele tientallen SKU's plant u product voor product. Met negen leveranciers achter een catalogus is hetgene dat u feitelijk verzendt een leveranciersbestelling, en beslissingen over individuele SKU's worden beperkt door de volgorde waarin ze zullen reizen: minimale bestelwaarden, per verpakking, of het de moeite waard is om deze week überhaupt een bestelling bij deze leverancier te openen. Door SKU per SKU te plannen en vervolgens de leverancier te ontdekken, verspilt u minimaal de beoordeling die u zojuist hebt gedaan.

Eerst segmenteren en vervolgens beoordelen op uitzonderingen

Twee filters, toegepast in die volgorde. De eerste bepaalt welke producten deze week überhaupt aandacht verdienen. De tweede beslist welke van hen daadwerkelijk een beslissing nodig heeft.

Segmentatie is het duurzame filter. Het verandert langzaam, meestal één keer per kwartaal, en het verdeelt de catalogus op basis van de opbrengst van een product en hoe voorspelbaar de vraag ervan is. De berekening achter beide cijfers wordt behandeld in ABC-XYZ inventarisanalyse, en de volgorde waarin u met de resulterende niveaus werkt, inclusief hoe vaak naar elke laag wordt gekeken, hoort daarbij prioriteit geven aan producten die opnieuw moeten worden besteld. Beide zijn hier vereisten en niet het onderwerp van dit bericht.

Uitzonderingsregels zijn de wekelijkse filters, en dit zijn de regels die de meeste winkels nooit opschrijven. Een uitzonderingsregel is een voorwaarde die, indien waar, een SKU voor een mens plaatst. Al het andere blijft uit de weg. Een werkbare startset:

Voer die uit in een voorbeeldwinkel: 1.200 SKU's, negen leveranciers, één locatie. Van de 1.200 zitten er 180 in het wekelijkse niveau. De regels markeren 23 daarvan onder het bestelpunt, 5 met een inkooporder die voorbij de beloofde datum is, en 7 waarvan de prognose de drempel overschrijdt. Vier SKU's schakelen twee regels tegelijk in, dus de wachtrij voor de week is 31 producten, niet 1.200.

De wekelijkse kooproutine

Zodra de filters bestaan, is de routine kort genoeg om te beschermen. Eenendertig beslissingen van elk ongeveer twee minuten duren ongeveer een uur, en een uur is iets dat een drukke week overleeft.

Voer de filters uit, blader niet. De verleiding bij een grote catalogus is om er doorheen te bladeren op zoek naar iets dat niet klopt. Scrollen vindt wat visueel opvallend is, wat niet hetzelfde is als wat dringend is, en het duurt veel langer.

Groepeer op leverancier voordat u een hoeveelheid bepaalt. Zes SKU's van één leverancier zijn één bestelling en één verzendkosten; dezelfde zes verdeeld over drie leveranciers is een geheel andere beslissing. Door eerst te groeperen komen ook de bijna-ongelukken aan het licht die de moeite waard zijn om naar voren te halen: een SKU twee weken na het herbestelpunt is de moeite waard om toe te voegen aan een bestelling die toch wordt verzonden.

Bepaal alleen de hoeveelheden voor wat er in de wachtrij staat. Alles daarbuiten is al per regel beoordeeld.

Verzend en noteer de beloofde datum. Zonder dat er ergens een beloofde datum is opgeslagen, heeft de regel voor te late aankooporders niets te vergelijken en stopt de tweede uitzonderingsregel met werken.

Schrijf op wat je bewust hebt overgeslagen en waarom. Dit is de stap die iedereen laat vallen. Zonder deze code verschijnt een SKU waarvan u bewust hebt besloten deze niet opnieuw te ordenen, elke week opnieuw in de wachtrij, en de wachtrij leert u langzaam om deze te negeren.

De niveaus onder het wekelijkse niveau krijgen dezelfde routine op een langere klok: een maandelijkse passage door het midden van de catalogus en een driemaandelijkse beweging van de staart, wat voor de meeste winkels minder gaat over het opnieuw ordenen en meer over beslissen wat er nog moet bestaan.

Wat moet er geautomatiseerd worden

De test is eenvoudig: alles wat moet gebeuren, ongeacht of iemand het zich herinnert of niet, komt in aanmerking voor automatisering. Alles waarvoor een reden nodig is die buiten de verkoopgegevens ligt, is dat niet. In elke grote catalogus volstaan ​​vier dingen niet voor de geheugentest.

Verkoopsnelheid, herberekend per SKU. Snelheid is de input onder bijna elk ander getal, en deze verandert voortdurend. Het met de hand opnieuw berekenen over een grote catalogus is niet moeilijk, maar gewoon onmogelijk vol te houden.

Herschik de punten, opnieuw berekend naarmate de snelheid en doorlooptijd veranderen. Een herschikkingspunt is alleen correct zolang de twee cijfers erachter dat zijn. Wanneer een leverancier van twaalf dagen naar negentien dagen gaat, is het getal op het blad geen bezwaar, het wordt gewoon verkeerd. Hoe die herberekening in de praktijk werkt, leest u in geautomatiseerde aanbevelingen voor nabestellingen.

De uitzonderingsscan zichzelf. Het is meer waard om de scan dagelijks uit te voeren dan wekelijks, omdat het niets kost om uit te voeren en de volledige waarde ervan bestaat uit het opvangen van een overschrijding op de dag dat deze plaatsvindt, in plaats van maximaal zes dagen later.

Status inkooporder. Iemand moet opmerken dat een bestelling voorbij de beloofde datum is, terwijl er nog tijd is om er achteraan te gaan. Dat is een geplande vergelijking, geen oordeel.

Het automatiseren van deze vier betekent dat er iets anders dan een bestand uw leveranciersgegevens, doorlooptijden en herbestellingsparameters moet bevatten, en op een klok moet draaien. StockCue doet dat werk, en de planlimieten zijn hier belangrijker dan in de meeste berichten: de gratis laag omvat 50 SKU's, wat per definitie geen winkel met een hoog SKU-niveau is, dus een catalogus van deze omvang betekent groei voor maximaal 2.000 SKU's of schaal voor onbeperkt. Prognoses met seizoensaanpassing draaien op elk abonnement, inclusief Gratis, terwijl inkooporders, ontvangst en voorraadtellingen beginnen bij Starter, dus een winkel die zowel de koopworkflow als de cijfers wil, kijkt vanaf het begin naar een betaald niveau.

Wat handmatig moet blijven

Uitzonderingsregels zijn goed in het opmerken en slecht in het weten waarom. Alles hieronder is een beslissing waarvan de reden buiten uw verkoopgeschiedenis ligt, en dat is precies waar een geautomatiseerde regel niets mee te maken heeft.

Alles met een bekende eenmalige erachter. Volgende maand een promotie, een leverancier die de minimale bestelhoeveelheid wijzigt, een groothandelsaccount dat één grote bestelling heeft geplaatst en deze niet zal herhalen. De geschiedenis zegt het ene en jij weet het andere.

Nieuwe producten. Een SKU zonder verkoopgeschiedenis kan niet op basis van regels worden gepland, maar alleen worden geschat en vervolgens de eerste paar weken nauwlettend in de gaten worden gehouden.

De goedkeuring zelf. Een aanbeveling die op een verkeerde doorlooptijd is gebaseerd, is beslist fout in plaats van zichtbaar fout, en geen enkele mate van automatisering signaleert zijn eigen slechte input. Iemand moet naar het nummer kijken en beslissen dat het plausibel is voordat het een bestelling wordt.

Of een product nog in de catalogus moet staan. Geen enkele uitzonderingsregel zal ooit het bevel geven om dit niet meer te dragen. Stopzetting is een commerciële beslissing over marge, opslag en bereik, en het is de enige handmatige pas met de hoogste waarde die een winkel met een hoge SKU kan uitvoeren, omdat elke verwijderde SKU een ding minder is dat het hele systeem moet dragen.

Verlaat het spreadsheet

'Beheer 1.000 SKU's zonder spreadsheets' is een veelgebruikte manier om dit probleem te formuleren, en het geeft een enigszins verkeerde diagnose. Het aantal rijen is niet wat breekt. Een spreadsheet bevat 1200 rijen zonder te klagen, sorteert ze sneller dan welke app dan ook en berekent met plezier voor elk ervan een herschikkingspunt.

Wat een spreadsheet niet kan doen, is actie ondernemen terwijl het gesloten is. Elke herberekening daarin is een persoon die eraan herinnert een herberekening uit te voeren. Niets in het bestand is op dinsdag geldig als niemand het op dinsdag opent, niets erin steekt een hand op, en de cijfers erin blijven precies zo actueel als de laatste keer dat iemand een vrije middag had. Bij 40 SKU's is dat gat een paar minuten werk. Bij 1.200 is het het verschil tussen een filter dat draait en een filter dat in principe bestaat.

De schone versie van de zet is meestal geen verwijdering. De meeste winkels die de herberekening omzetten in een tool bewaren het bestand voor waar het altijd beter in was: eigenaardigheden van leveranciers, case-pack-regels, de opmerking over de verkoper die in augustus drie weken sluit. Het op die manier opsplitsen kost niets en behoudt de context waar geen enkele software een veld voor heeft.

Of die transactie de moeite waard is, wat het kost om over te stappen, en het winkelprofiel waarvoor het eerlijke antwoord is om precies te blijven waar je bent, is een beslissing die zijn eigen analyse waard is: spreadsheet versus voorraadplanningssoftware werkt er doorheen, inclusief de gevallen waarin de spreadsheet regelrecht wint.

Veelgestelde vragen

Hoe beheert u de voorraad voor meer dan 1000 SKU's?

Door te filteren in plaats van te beoordelen. Segmenteer de catalogus zodat een klein niveau regelmatig aandacht krijgt en de rest langere cycli heeft. Pas vervolgens uitzonderingsregels toe (onder het bestelpunt, inkooporder voorbij de beloofde datum, prognose aanzienlijk verplaatst), zodat alleen de producten waarvoor een beslissing nodig is, u bereiken. Het voortdurende werk in een grote catalogus is het onderhouden van dat filter, en niet het bekijken van elk product.

Hoe vaak moet een winkel met een hoge SKU de herbestelling van punten beoordelen?

Een herbestellingspunt moet opnieuw worden berekend wanneer de inputs erachter veranderen, wat voor een snelle verkoper wekelijks kan betekenen en voor een stabiele langzame verkoper elk kwartaal kan betekenen. Het interval doet er minder toe dan of de herberekening plaatsvindt zonder dat iemand eraan denkt dit te doen, omdat een herschikkingspunt dat maanden geleden is vastgesteld eerder stilletjes dan zichtbaar veroudert. Het opsplitsen van de catalogus op basis van omzetbijdrage en vraagvariabiliteit is de gebruikelijke manier om dat beheersbaar te houden.

Wat moet als eerste worden geautomatiseerd in een grote catalogus?

Het herberekenen van de verkoopsnelheid en bestelpunten, want dat is het stuk dat volgens een schema moet gebeuren, ongeacht of iemand een bestand opent of niet. De uitzonderingsscan komt daarna: iets moet de huidige voorraad elke dag vergelijken met de huidige bestelpunten in plaats van op de beoordelingsdag. De status van de inkooporder is de derde, omdat een te late levering slechts nuttige informatie is zolang er nog tijd is om er achteraan te gaan.

Kunt u 1000 SKU's in een spreadsheet uitvoeren?

Ja, en veel winkels doen dat ook. Een spreadsheet verwerkt zonder problemen duizend rijen; wat het niet kan doen, is iets herberekenen terwijl het gesloten is, of u vertellen dat er iets is veranderd sinds u voor het laatst keek. Of die transactie de moeite waard is om voor te betalen, hangt af van hoeveel beoordelingstijd u daadwerkelijk heeft en wat een gemiste nabestelling u kost.