In diesem Artikel werden die fundamentalen Aspekte der datengesteuerten Bestandsoptimierung besprochen. Unternehmen, Hersteller, Einzelhändler und sonstiges Personal, das mit dem Lieferkettenmanagement zu tun hat, kann in diesem Artikel mehr über die datengesteuerte Bestandsoptimierung erfahren.
Dieser Artikel deckt folgende Bereiche ab:
- Was bedeutet datengesteuerte Bestandsoptimierung?
- Die wichtigsten Vorteile einer datengesteuerten Bestandsoptimierung
- Branchen, die sie nutzen
- Was ist für eine Implementierung erforderlich?
Die Hauptziele des Bestandsmanagements
Der Einkauf von Lagerbeständen erfordert eine erhebliche finanzielle Investition, daher ist die Prognose der Nachfrage für ein bestimmtes Produkt oder bestimmte Produkte ein zentrales Thema im Bestandsmanagement. Fabrikbesitzer, Einzelhändler und Mitarbeiter müssen Lagerbestände verwalten und eine ausgewogene Bilanz bestimmen, um sicherzustellen, dass sich von keinem Produkt zu viel oder zu wenig im Lager befindet. Das ultimative Ziel der Bestandsverwaltung und -optimierung besteht darin, Folgendes sicherzustellen:
- Ein Überangebot und die damit verbundenen Kosten (Lagerung, Vertrieb, Verlust und Transport) werden deutlich reduziert.
- Die Kundennachfrage nach einem Produkt wird erfüllt.
- Die Produkte im Inventar werden schnell verkauft.
- Der Gewinn wird aufgrund der verbesserten Effizienz und Reduzierung der Gesamtkosten maximiert.
Es gibt einige Faktoren, die einen Einfluss auf die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder bestimmten Produkten beeinflussen kann. Durch neue Trends bei den Kaufpräferenzen kann die Nachfrage nach einem bestehenden Produkt steigen oder sinken, Märkte werden häufig übersättigt und saisonale Veränderungen können einen Einfluss auf die Produktnachfrage haben. Außerdem können sich externe Faktoren wie Naturkatastrophen bemerkbar machen.
Firmen lagern häufig große Mengen Inventar, um eine mögliche zukünftige Nachfrage zu erfüllen, dies kann jedoch zu zusätzlichen Lagerkosten führen.
Viele Firmen nutzen Vorhersagemodelle auf Basis von Tabellenkalkulationen, um zu versuchen, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und ihr Inventar zu verwalten. Diese Vorhersagemodelle sind jedoch einfach und berücksichtigen nicht alle beteiligten Variablen und Faktoren. Das Hauptproblem liegt darin, zwischen erwarteter Nachfrage und tatsächlicher Nachfrage unterscheiden zu können. Um die tatsächliche Nachfrage vorhersagen zu können, müssen genug Daten erfasst werden, um informierte Entscheidungen bezüglich des Bestandseinkauf und der Wiederauffüllung zu treffen.
Die Definition von datengesteuerter Bestandsoptimierung
Datengesteuerte Bestandsoptimierung bezieht sich auf die Erfassung und Verwendung von Big Data und Algorithmen in Echtzeit, um Lagerbestände zu verwalten und zu optimieren.
Sie trägt zur Entwicklung eines pull-basierten Systems bei, in dem Produkte nur dann produziert/bestellt werden, wenn eine Nachfrage danach besteht. Dies steht im Gegensatz zu einem push-basierten System, das auf der erwarteten Nachfrage basiert. Die Implementierung einer IoT-Plattform ist für eine akkurate datengesteuerte Bestandsverwaltung und -optimierung zwingend erforderlich.
Durch die Nutzung der IoT-Technologie können zum Beispiel Daten über Produkte erfasst werden, die über RFID-Tags verfügen, um die Nachverfolgung und Berichterstattung für Lagerbestände zu automatisieren. RFID-Tags werden verwendet, um die digitalen Daten für ein spezifisches Produkt zu verschlüsseln. Dazu gehören der Standort, die Modellnummer usw. Diese Daten können über das RFID-Lesegerät an die Cloud übermittelt werden. Die Cloud speichert den Standort sowie das Produktmodell und kann diese Informationen an jeden PC und jedes Smartphone übermitteln. Dies stellt eine genaue Nachverfolgung und Überwachung der Bestände durch die Endnutzer sicher. Endnutzer können die vorhandenen Lagerbestände und den Standort sehen. Außerdem kann das IoT-System konfiguriert werden, um Informationen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Dazu gehören Warnungen, wenn der Bestand eines bestimmten Produkts unter ein Sicherheitsniveau fällt oder wenn ein Inventargegenstand verloren wurde. Dies ist nur ein Beispiel einer datengesteuerten Lösung für die Bestandsverwaltung.
Es ist für Firmen häufig schwierig, ihre meistverkauften Produkte zu bestimmen und ihr Inventar entsprechend anzulegen. Durch die Nutzung einer IoT-Lösung können aber Daten zu Kundenstrukturen, Kundenbewertungen zu einem bestimmten Produkt in Echtzeit sowie Daten aus den ERP- und MES-Systemen der Fabrik integriert werden, sodass die Menge dieses Produkts im Inventar jederzeit auf dem genauen Stand gehalten werden kann. Die zuständige Fabrik kann die Lagerbestände eines bestimmten Produkts auf Basis der Echtzeitdaten erhöhen. Diese Daten können auch an Maschinen im Fertigungsbereich übertragen werden, um das Produktionsniveau zu verändern, wenn dies erforderlich ist.
Es besteht ein Bedarf für eine solide industrielle Cloud-Lösung, mit der Daten bezüglich all der oben genannten Variablen wie Kaufpräferenzen der Kunden, die Nachverfolgung von Lagerbeständen und saisonale Fluktuationen usw. erfasst werden können, um die für eine Bestandsoptimierung erforderlichen Analysen liefern zu können.
Die datengesteuerte Bestandsoptimierung ist eng mit den Zielen der Industry 4.0 verknüpft, da sie die Digitalisierung und Automatisierung der Nachverfolgung und Verwaltung von Lagerbeständen, die Integration in digitale Systeme mit verschiedenen Variablen, die einen Einfluss auf die Produktnachfrage haben sowie die Nutzung von durch Big Data ermittelte Vorhersageanalysen fördert.
Die wichtigsten Vorteile einer datengesteuerten Bestandsoptimierung
Verbesserung des Kundendienstes
Einer der Hauptvorteile der datengesteuerten Bestandsoptimierung liegt im verbesserten Kundendienst. Die Analyse von Kundendaten und -mustern in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, den Kauf und die Wiederauffüllung von Lagerbeständen in Echtzeit an die Nachfrage anzupassen. Daher ist es weniger wahrscheinlich, dass Kunden sich in einer Situation wiederfinden, in der das gewünschte Produkt nicht vorrätig ist.
Kategorisierung der Lagerbestände im Inventar
Lagerbestände können auf Basis von Käufen in Echtzeit, Kundenbestellungen, Kundenbewertungen und Absatz durch Datenanalyse kategorisiert werden. Somit erhalten Unternehmen jederzeit eine genaues Bild über ihre meistverkauften Produkte.
Akkurate Vorhersage der Nachfrage
Durch die Nutzung der datengesteuerten Bestandsoptimierung werden verschiedene Datenquellen integriert, die traditionelle Vorhersagemethoden nicht unterstützen. Dadurch können die Lagerbestände entsprechend den Bedarfsänderungen in Echtzeit angepasst werden.
Verbesserte Überwachung und Nachverfolgung von individuellen Lagerbeständen im Inventar
Wenn Daten im Zusammenhang mit dem Produktstandort und -modell ständig von der IoT-Plattform erfasst werden, können Informationen zu bestehenden Produktmengen im Inventar in Echtzeit geliefert werden.
Branchen, die sie nutzen
Die datengesteuerte Bestandsoptimierung wird in verschiedenen Sektoren wie dem Einzelhandel, der Fertigungsbranche, im e-Commerce, der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Automobilindustrie eingesetzt.
Ocado, ein britischer Online-Supermarkt hat zum Beispiel keine Filialen, sondern liefert direkt nach Hause. Das Unternehmen nutzt Daten aus seiner Fabrik, um den Bestand zu verwalten. Amazon bietet auch eine Option, bei der es Händlern anhand von Daten aus den Verkäufen mitteilt, an welche Adresse sie ein Produkt schicken sollen.
Was ist für eine Implementierung erforderlich?
Es ist empfehlenswert, dass sich Firmen für einen Technologieanbieter entscheiden, wenn sie nicht über interne Ressourcen verfügen. Dieser Technologieanbieter sollte Erfahrung mit der Entwicklung von IoT-Lösungen haben, die einen für die datengesteuerte Bestandsoptimierung erforderlichen Informationsfluss ermöglichen.
Das Unternehmen sollte festlegen, welche Produktdaten es erfassen und speichern möchte. Dazu können der Standort des Produkts vor Ort, Kundenmuster und -verhalten im Zusammenhang mit seinen Produkten, saisonale Nachfrage und andere einzigartige Daten im Zusammenhang mit den Produkten gehören. Diese Informationen sollten dem Technologieanbieter zur Verfügung gestellt werden, damit dieser das für die Erfassung und Verarbeitung der Daten erforderliche IoT-System entwickeln kann.
Schlussfolgerung
Eine IoT-basierte datengesteuerte Bestandsoptimierung wird zunehmend eingeführt werden, weil sie die verschiedenen Variablen umfasst, die für eine akkurate Vorhersage der Produktnachfrage erforderlich sind. Endnutzern wird empfohlen, sich verschiedene IoT-Plattformen anzuschauen, die sie bei der datengesteuerten Bestandsoptimierung unterstützen können.
