[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” collapsed=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” admin_label=”Blog Summary” module_class=”nomargin-top” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” width=”100%” custom_margin=”0px||30px||false|false” custom_padding=”25px|50px|25px|50px|false|false” custom_css_free_form=”selector {width: 100% !important;}” border_width_all=”1px” border_color_all=”#DDDDDD” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Header” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”center” custom_padding=”||10px||false|false” border_width_bottom=”1px” border_color_bottom=”#DDDDDD” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=”Body Text” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_css_free_form=”selector li::marker {|| color: #00aae5;||}” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”Row” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” width=”100%” custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” custom_css_free_form=”selector {width: 100% !important;}” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Blog Text” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Onevenwichtige voorraadniveaus kunnen grote gevolgen hebben voor beide partijen: als u te veel op voorraad houdt, betaalt u uiteindelijk voor kortingen en opslag. Als u te weinig op voorraad houdt, gaan uw klanten ergens anders op zoek naar wat ze nodig hebben. Beide situaties brengen hun eigen uitdagingen en kosten met zich mee, maar ze komen beide voort uit het onvermogen om de vraag nauwkeurig te voorspellen en de voorraad daarop af te stemmen.<\/p>\n
Om kosten te stroomlijnen en verkoopkansen optimaal te benutten, combineert vraagvoorspelling verkoop, voorraad en geavanceerde modellering, zodat 3PL’s<\/a> kunnen bepalen hoeveel voorraad ze op elk moment op voorraad moeten hebben. Maar veelvoorkomende uitdagingen kunnen voorraadvoorspellingen moeilijk, onnauwkeurig of onbetrouwbaar maken, wat leidt tot nog meer tijd- en geldverlies.<\/p>\n Hier bekijken we vijf van de grootste uitdagingen die een betere vraagvoorspelling en planning in supply chains in de weg staan, en hoe logistieke leiders deze problemen overwinnen door hun data<\/a> beter te beheersen.<\/p>\n Probleem: Onvolledige gegevens be\u00efnvloeden de nauwkeurigheid<\/strong> Oplossing: gegevens integreren in een uniform platform<\/strong> Probleem: leidt tot overbevoorrading of voorraadtekorten<\/strong> Oplossing: Gebruik geavanceerde modellen met historische gegevens, machine learning en AI Probleem: Plotselinge veranderingen verstoren prognoses<\/strong> Oplossing: Gebruik tools voor vraagdetectie en voorspellende analyses<\/strong> Probleem: Moeilijk om vraag en aanbod op elkaar af te stemmen<\/strong> Oplossing: Samenwerken en communiceren met leveranciers<\/strong> Probleem: Slechte samenwerking leidt tot onnauwkeurige prognoses<\/strong> Oplossing: Sales and Operations Planning (S&OP) implementeren<\/strong> Voorraad- en vraagprognoses in supply chains zullen voor elk bedrijf anders zijn, maar door deze beproefde best practices toe te passen, kunt u ervoor zorgen dat uw voorraadniveaus in balans zijn en uw prognoses accuraat zijn.<\/p>\n Benieuwd hoe SPS u kan helpen? Neem contact<\/a> met ons op, dan kijken we samen hoe wij u kunnen helpen.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" IN \u00c9\u00c9N OOGOPSLAG Ontdek de belangrijkste factoren die van invloed zijn op nauwkeurige prognoses. Ontdek hoe datasilo’s zichtbaarheidproblemen veroorzaken. Ontdek hoe automatisering de nauwkeurigheid van prognoses verbetert. Verdiep u in technologiegedreven strategie\u00ebn voor vraagplanning. Onevenwichtige voorraadniveaus kunnen grote gevolgen hebben voor beide partijen: als u te veel op voorraad houdt, betaalt u uiteindelijk voor kortingen […]<\/p>\n","protected":false},"author":111,"featured_media":722820,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"Unbalanced inventory levels can have big consequences on both sides: Hold onto too much, and you end up paying for discounts and storage. Keep too little, and your customers will find what they\u2019re looking for somewhere else. Each side carries its own associated challenges and costs, but they both stem from an inability to accurately predict demand and adjust inventory to meet it.\r\n\r\nTo streamline costs and make the most of sales opportunities, demand forecasting combines sales, inventory and advanced modeling so 3PLs can determine how much stock they should have on hand at any time. But common challenges can make inventory forecasting difficult, inaccurate or unreliable, leading to even more lost time and money.\r\n\r\nHere, we\u2019ll take a look at five of the top challenges that stand in the way of better demand forecasting and planning in supply chains, and how logistics leaders are overcoming these problems with better control over their data.\r\n1. Beperkte beschikbaarheid van gegevens<\/h2>\n
Het hebben van gescheiden voorraadgegevens kan leiden tot onnauwkeurige prognoses, omdat het een onvolledig beeld van de markt geeft. Wanneer u uw voorraadniveaus baseert op onvolledige gegevens, kan dit leiden tot uitdagingen verderop in het proces die later moeilijk op te lossen zijn, waaronder enkele van de andere uitdagingen op deze lijst. Om waarde te halen uit uw vraagprognoses, moet u ervoor zorgen dat uw voorraad- en verkoopgegevens schoon, toegankelijk en betrouwbaar zijn.<\/p>\n
Om een nauwkeuriger beeld te krijgen van uw bedrijf en het koopgedrag van klanten, kunt u uw bedrijfsgegevens centraliseren op \u00e9\u00e9n platform waarmee u alles op \u00e9\u00e9n lijn kunt houden. Door alle belangrijke gegevens op \u00e9\u00e9n plek beschikbaar te hebben, kunt u een completer beeld van de markt cre\u00ebren en profiteren van nieuwe kansen, terwijl u de voorraadniveaus kunt afstemmen op pieken en dalen in de vraag.<\/p>\n2. Onnauwkeurige voorspellingen<\/h2>\n
Onvolledige gegevens leiden tot onnauwkeurige voorraadprognoses, en onnauwkeurige prognoses kunnen uw nettowinst doen dalen door overbevoorrading of voorraadtekorten. Onnauwkeurigheid kan ook het gevolg zijn van het vasthouden aan handmatige processen, snelle groei of personeelswisselingen, maar ongeacht de oorzaak zijn er geavanceerde tools die bedrijven kunnen helpen hun prognoses nauwkeuriger te maken.<\/p>\n
<\/strong>Vooruitgang op het gebied van machine learning en AI kan bedrijven helpen om marktgegevens snel op te schonen en toe te passen, waardoor een nauwkeurigheidsniveau wordt bereikt dat niet kan worden ge\u00ebvenaard door oudere, meer conventionele methoden. Door deze innovaties te combineren met geverifieerde historische bedrijfsgegevens kunt u nauwkeurig plannen voor schommelingen in de vraag binnen uw hele voetafdruk door complexe logica toe te passen op uw verkooppatronen.<\/p>\n3. Vraagschommelingen<\/h2>\n
Wanneer producten populair worden of overschaduwd worden door een nieuwer aanbod, kan het voor iedereen in de supply chain moeilijk zijn om bij te blijven. De plotselinge veranderingen in de vraag kunnen uw prognoses in de war sturen, wat kan leiden tot achterstanden en uitputting van voorraden. Verstoringen in het transport en het weer kunnen ook leiden tot onderbrekingen in de supply chain die de huidige modellen en planning in de war sturen.<\/p>\n
Demand sensing tools en voorspellende analyses maken gebruik van AI en machine learning om uw gegevens te analyseren en inzichten te bieden die u helpen bij het voorspellen van de vraag. Nieuwe analysetools kunnen u helpen om vooruit te kijken en u aan te passen aan marktveranderingen voordat deze zich voordoen.<\/p>\n4. Lange doorlooptijden en variabiliteit bij leveranciers<\/h2>\n
Hoewel het moeilijk is om je aan te passen aan de vraag van kopers, kan het net zo lastig zijn om flexibel om te gaan met lange levertijden van leveranciers. Langere levertijden of verstoringen aan de kant van de fabrikant kunnen leiden tot een mismatch tussen het ritme van vraag en aanbod, waardoor je met te veel of te weinig producten in de schappen komt te zitten.<\/p>\n
Gestroomlijnde communicatie tussen u en uw leverancier kan u helpen de kloof te overbruggen en inzicht te krijgen in verstoringen aan hun kant voordat deze een probleem voor u worden. Oplossingen die eenvoudigere kanalen voor samenwerking bieden, verhogen de nauwkeurigheid van prognoses door u in contact te houden met individuele leveranciers, waardoor uw bedrijf zich onmiddellijk kan aanpassen aan uitdagingen die zich aan de andere kant van de wereld kunnen voordoen.<\/p>\n5. Afwijkingen tussen afdelingen<\/h2>\n
Een collaboratieve aanpak is niet alleen belangrijk voor u en uw externe partners, maar ook voor de effectiviteit van uw interne afdelingen. Het gebruik van gescheiden afdelingsgegevens kan leiden tot onnauwkeurige prognoses, en een gebrek aan afstemming op doelstellingen en initiatieven kan prognoses ineffectief maken. Oplossingen die belanghebbenden samenbrengen om aan een gemeenschappelijk doel te werken, moeten prioriteit krijgen.<\/p>\n
Richt u op het bedrijfsbeheerproces door Sales and Operations Planning (S&OP) te implementeren, wat meestal de vorm aanneemt van een maandelijkse afstemming tussen marketing, productie, voorraadbeheer en verkoop. Wijs leiders aan en stel een strategie op voor vergaderingen, overdrachten en wijzigingen in de S&OP terwijl u bedrijfsonderdelen co\u00f6rdineert voor effectievere prognoses.<\/p>\n1. Limited data availability<\/h2>\r\nProblem: Incomplete data affects accuracy\r\n<\/strong>Having siloed inventory data can lead to inaccurate forecasting because it provides an incomplete picture of the market. When you base your inventory levels on incomplete data, it can lead to downstream challenges that can be hard to fix later\u2014including some of the other challenges on this list. To gain value from your demand forecasts, ensure your inventory and sales data is clean, accessible and reliable.\r\n\r\nSolution: Integrate data into a unified platform\r\n<\/strong>To get a more accurate view of your business and the buying landscape, centralize your business data into a single platform that helps you stay in sync. By having all the key data available in one place, you can create a more complete picture of the market and capitalize on new opportunities while fine-tuning stock levels for peaks and valleys in demand.\r\n
2. Inaccurate forecasts<\/h2>\r\nProblem: Leads to overstocking or stockouts\r\n<\/strong>Incomplete data leads to inaccurate inventory forecasts, and inaccurate forecasts can bring down your bottom line by leading to either overstock or stockouts. Inaccuracy can also stem from adhering to manual processes, experiencing rapid growth or a shift in personnel, but despite the root cause, there are advanced tools that can help businesses dial up their forecasting accuracy.\r\n\r\nSolution: Use advanced models with historical data, machine learning and AI\r\n<\/strong>Advances in machine learning and AI can help companies clean and apply market data quickly, unlocking a level of accuracy that can\u2019t be matched by older, more conventional methods. Combining these innovations with verified historical business data can help you plan accurately for swings in demand across your entire footprint by applying complex logic to your sales patterns.\r\n
3. Demand fluctuations<\/h2>\r\nProblem: Sudden changes disrupt forecasts<\/strong>\r\nWhen products become popular or get overshadowed by a newer offering, it can be difficult for everyone along the supply chain to keep up. The overnight changes in demand can throw off your forecasts, leading to backups and out-of-stock challenges. Disruptions in transportation and weather can also cause breakages along the supply chain that defy current modeling and planning.\r\n\r\nSolution: Use demand sensing tools and predictive analytics<\/strong>\r\nDemand sensing tools and predictive analytics use AI and machine learning to look at your data and offer insights that help you forecast demand. New analytics tools can help you see around the corner and calibrate for market changes before they land on your doorstep.\r\n
4. Long lead times & supplier variability<\/h2>\r\nProblem: Hard to align supply with demand<\/strong>\r\nWhile it\u2019s difficult to adjust for buyer demand, it can be equally challenging to flex for long supplier lead times. Extended lead times or disruptions on the manufacturer's side can generate a mismatch between the rhythm of supply and demand that can leave you with too much\u2014or too little\u2014product on the shelf.\r\n\r\nSolution: Collaborate & communicate with suppliers<\/strong>\r\nStreamlined communication between you and your supplier can help you bridge the gap and gain visibility into disruptions on their side before they become a problem on yours. Solutions that offer easier channels for collaboration boost forecasting accuracy by keeping you in touch with individual suppliers, allowing your business to adjust instantly to challenges that might be developing on the other side of the world.\r\n
5. Departmental misalignment<\/h2>\r\nProblem: Poor collaboration causes inaccurate forecasts<\/strong>\r\nA collaborative approach isn\u2019t just key for you and your external partners; it\u2019s critical for the effectiveness of your internal departments, too. Using siloed departmental data can cause your forecasts to be inaccurate, and misalignment on goals and initiatives can cause forecasts to be ineffective. Solutions that bring stakeholders together to work toward a common goal should be prioritized.\r\n\r\nSolution: Implement Sales and Operations Planning (S&OP)<\/strong>\r\nFocus on business management process by implementing Sales and Operations Planning (S&OP), which usually takes the form of a monthly sync between marketing, production, inventory management and sales. Assign leaders and set up a strategy for meetings, handoffs and changes to the S&OP as you coordinate business areas for more effective forecasting.\r\n\r\nInventory and demand forecasting in supply chains will look different for each business, but by adopting these proven best practices, you can ensure your stock levels are balanced and your forecasts are accurate.\r\n\r\nCurious about how SPS can help? See how we help 3PLs everywhere stay in sync<\/a> with the rest of the supply chain.","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[32434,32130,32435,32436,32131,32132],"tags":[],"class_list":["post-761160","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-3pls-nl","category-data-management-nl","category-inventory-management-nl","category-order-fulfillment-nl","category-order-management-nl","category-retailer-requirements-nl"],"acf":[],"yoast_head":"\n