מערכת לחיזוי ביקושים במלאי ושרשרת אספקה
מעבר להזמנות מבוססות נתונים עם מערך שפועל ומנוטר באופן שוטף
ארגונים רבים מתמודדים עם עודפי מלאי בצד אחד וחוסרים שגורמים לאיחורים בצד השני. זה קורה בגלל שהנתונים לא מתורגמים לתחזית תפעולית מעשית. אנו בונים ומפעילים מודל חיזוי ביקושים המשולב במערכות הקיימות של הארגון, ומספקים לצוות הרכש והלוגיסטיקה תחזיות מוכנות לשימוש על בסיס שוטף.
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Google Cloud
IBM Cloud
Oracle Cloud- גמישות מלאה באפשרויות התקנה, איננו שותפים מסחריים של ספקי תוכנה
למי מתאים הפתרון
הפתרון מתאים לארגונים שבהם:
- מחזור המלאי תלוי בשיקול דעת אישי של מנהל רכש או לוגיסטיקה.
- מערכת ERP או מערכת ניהול מלאי קיימת, אך אינה מייצרת תחזיות אופרטיביות.
- חוסרים או עודפים חוזרים שמשפיעים על רמת השירות או על תזרים המזומנים.
- ה-CTO, ה-COO או מנהל התפעול מחפשים שליטה תפעולית רבה יותר על המלאי.
כיצד פועל מודל חיזוי הביקושים במלאי
הפתרון מתחיל בחיבור למקורות הנתונים הקיימים בארגון: היסטוריית מכירות, רמות מלאי, נתוני ספקים, ולוחות זמנים של הזמנות. על בסיס נתונים אלה נבנה מודל חיזוי ביקושים הלוקח בחשבון עונתיות, מגמות, ואירועים עסקיים רלוונטיים.
המודל מייצר תחזיות ברמת פריט ומחסן, ומתרגם אותן להמלצות הזמנה קונקרטיות. הפתרון מתממשק למערכות ERP, מערכות ניהול מחסן, וכלי הרכש הקיימים כך שהתחזיות נגישות לצוותים הרלוונטיים ללא שינוי בתהליך העבודה. לאחר ההשקה אנו ממשיכים לנטר את ביצועי המודל, לעדכן אותו לפי שינויים בביקוש, ולספק דיווח שוטף על דיוק התחזיות ועל מדדי המלאי המרכזיים.
מתחברים למערכות שכבר קיימות בארגון
הפתרונות שלנו כוללים אינטגרציה למערכות הנפוצות בשוק, וגם לכל מערכת נוספת לפי הצורך
שלבי הבנייה וההפעלה
-
שלב 1 - מיפוי נתונים וגדרות המודל
מנתחים את מבנה הנתונים הקיים: היסטוריית מכירות, נתוני ספקים, מבנה המלאי ומשתנים עסקיים רלוונטיים. מגדירים את אופק החיזוי, רמת הגרנולריות, ומדדי דיוק מינימליים שאליהם המודל נדרש להגיע.
-
שלב 2 - בניית מודל החיזוי וכיול
בונים את מודל חיזוי הביקושים ומכיילים אותו כנגד נתוני עבר. מוודאים שהמודל מתפקד על פני עונות, קטגוריות מוצר ותרחישי ביקוש לא סדיר לפני פריסה לסביבת הייצור.
-
שלב 3 - אינטגרציה ופריסה לסביבת ייצור
מחברים את המודל למערכות הניהול הקיימות ומפעילים את זרימת הנתונים האוטומטית. ההמלצות מגיעות לאנשים הנכונים בפורמט שמתאים לתהליך הרכש הנוכחי ללא צורך בשינוי מערכות.
-
שלב 4 - ניהול שוטף ודיווח
לאחר ההשקה אנו מנטרים את ביצועי המודל באופן שוטף, מזהים סטיות בין התחזית לביקוש בפועל ומבצעים עדכונים בהתאם. הלקוח מקבל דשבורד תפעולי עם מדדי דיוק ומלאי בזמן אמת, ודיווח תקופתי על ביצועי התהליך.
תוצאות תפעוליות - חיזוי ביקושים פעיל בארגון
- צמצום עודפי מלאי משמעותי כבר בחודשים הראשונים להפעלה.
- הפחתה דרמטית באירועי חוסר מלאי בהשוואה לתכנון ידני.
- זמן הכנת הזמנת רכש יורד מימים לשעות, כתוצאה מהמלצות אוטומטיות.
- שיפור בדיוק תחזית ביקוש ברמת פריט שבועי במרבית הקטגוריות.
- מנהל הרכש עובר מעדכון ידני שבועי לניהול חריגות בלבד על בסיס דשבורד תפעולי.
מה כלול בשירות השוטף
- ניטור שוטף של דיוק תחזיות הביקוש וזיהוי סטיות מוקדמות לפני שהן הופכות לחוסרים.
- עדכון המודל בעקבות שינויים עונתיים, הרחבת קטלוג, או שינויים בדפוסי הביקוש.
- דשבורד תפעולי בזמן אמת הכולל מדדי דיוק, רמות מלאי, וסטטוס המלצות הזמנה.
- דיווח תקופתי על ביצועי המודל, מגמות ביקוש, וחסכון תפעולי מדיד.
שאלות נפוצות
-
האם המודל עובד עם מערכת ERP קיימת כמו Priority או SAP?
כן. הפתרון מתחבר למערכות ERP קיימות ושואב נתונים ישירות ממקורות המידע הנוכחיים של הארגון. אין צורך להחליף מערכות או לנהל העברת נתונים ידנית. האינטגרציה מתבצעת כחלק משלב הבנייה.
-
כמה זמן לוקח עד שהמודל מייצר תחזיות שניתן לפעול לפיהן?
בארגון עם נתונים היסטוריים מסודרים של 12 חודשים ומעלה, ניתן להגיע לגרסת ייצור ראשונה תוך 6-10 שבועות. לוח הזמנים תלוי באיכות הנתונים הקיימים ובמספר מקורות המידע לאינטגרציה.
-
מה קורה אם הביקוש משתנה בצורה חדה, למשל בגלל מבצע או אירוע חיצוני?
המודל כולל מנגנוני זיהוי חריגות שמסמנים אוטומטית כאשר ביקוש בפועל סוטה מהתחזית מעבר לסף מוגדר. במקרים כאלה אנו מבצעים כיול מחדש ומעדכנים את המלצות ההזמנה בהתאם. זה חלק מהניטור השוטף שאנו מנהלים.
-
מה כלול בשירות השוטף לאחר ההשקה?
לאחר ההשקה אנו אחראים על ניטור ביצועי המודל, עדכונו בעקבות שינויים בעסק, ותחזוקה שוטפת. הלקוח מקבל דשבורד תפעולי עם מדדים בזמן אמת ודיווח תקופתי. אין צורך במשאב פנימי לתחזוקת המודל.
רוצים להבין אם חיזוי ביקושים מתאים לארגון שלכם?
בשיחת היכרות קצרה נבחן את היסטוריית הנתונים הקיימת, נזהה היכן נוצרים פערי תכנון, ונציג כיצד מודל חיזוי ביקושים פועל בפועל בסביבה דומה לשלכם.
שירותים נוספים בחיזוי עסקי
תרחישי שימוש נבחרים
בארגונים רבים קבלת הזמנה ועדכון כל המערכות הרלוונטיות דורשת מגע ידני מרובה, מה שמאט את התהליך ויוצר טעויות. אנו מתכננים ומפעילים מערכת אוטומציה שמנהלת את כל שלבי עיבוד ההזמנה מקצה לקצה, ומחוברת למערכות הניהול הקיימות בארגון.
אוטומציה לתהליכים תפעולייםמחלקות שירות לקוחות בארגונים מתמודדות עם כמויות גדולות של פניות נכנסות, ניתוב ידני בין נציגים, ומעקב לא עקבי אחר סטטוס טיפול. אנו מתכננים, בונים ומפעילים תהליך אוטומטי שמנהל את שלבי הפניות מקצה לקצה כולל ניטור שוטף ודיווח תפעולי.
אוטומציה למחלקות בארגוןארגונים רבים נכשלים בהטמעת אוטומציה לא בגלל הטכנולוגיה, אלא בגלל שמיפוי התהליכים נעשה בצורה חלקית או דילגו עליו לחלוטין. אנו מבצעים מיפוי מובנה של תהליכי הארגון, מזהים את ההזדמנויות בעלות הערך הגבוה ביותר ומתכננים את סדר הפעולות לפני כל שלב ביצוע.
תכנון והטמעת אוטומציה בארגוןבארגונים רבים מערכות האוטומציה פועלות ללא ניטור שוטף, ותקלות מתגלות רק לאחר שנגרם נזק תפעולי של ממש. אנו בונים ומפעילים שכבת ניטור מבנית המחוברת לתהליכי האוטומציה שלכם, ומספקים תמונת מצב תפעולית שוטפת לצוות הניהול.
ניהול ובקרת מערכות אוטומציהמחלקות שירות לקוחות בארגונים מתמודדות עם נפח פניות גבוה, זמני תגובה ארוכים ועומס על נציגים בנושאים שחוזרים על עצמם. אנו מתכננים, בונים ומפעילים סוכן AI שמטפל בפניות נכנסות על פי לוגיקה תפעולית מוגדרת, ומאפשר לצוות להתמקד בנושאים המורכבים.
סוכני AI לתהליכים ארגונייםכאשר הידע הארגוני מפוזר על פני עשרות מערכות, תיקיות, מסמכי נהלים, חוזים ומצגות, עובדים מבזבזים זמן רב בחיפוש אחר מידע שכבר קיים בארגון. אנו בונים ומפעילים צ'אטבוט ארגוני שמחובר ישירות למאגרי המסמכים הפנימיים ומספק תשובות מדויקות עם הפניה למקור.
מערכות ידע וחיפוש ארגוניות