- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (77)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
Koronavirus rozbil prediktivní modely
Za patně zásobené obchody mohou i zmatené objednávkové systémy
Jedním z nejtěích úkolů kadého obchodníka je zajitění správného zásobování. Dnes ji s touto disciplínou standardně pomáhají chytré a automatizované technologie v podobě tzv. inventory management a replenishment systémů. Ty za pomoci algoritmů vyuívajících matematické, statistické a pravděpodobnostní modely predikují poptávku a zajistí objednávku adekvátního mnoství zboí. V důsledku turbulentního vývoje prodejů během koronavirové pandemie vak tyto systémy selhávají a obchodní řetězce čelí v ji tak velmi sloité době dalím komplikacím.

Správně se zásobovat je pro obchodníky klíčovou schopností, protoe jak nedostatek, tak i přebytek zboí znamená pro kadého prodejce velký problém. Zatímco dříve museli obchodníci při plánování do značné míry spoléhat na vlastní úsudek a velký podíl ruční práce, dnes jim poptávku pomohou predikovat sofistikované systémy, které zohledňují vekeré historické prodeje a s pomocí dalích datových vstupů modelují budoucí trendy a automaticky objednávají velkou část zboí. Koronavirová pandemie ovem poptávku natolik rozhodila, e na to objednávkové systémy nedokáí reagovat, co vede k velkým potíím.
Poptávka po některém zboí náhle klesla, po jiném zase prudce vzrostla, co nyní znemoňuje predikce prodeje i u zboí, u něj byly dříve poměrně přesné. Systémy proto v této situaci nejsou schopny se zkalibrovat bez zásahu člověka. Manuální kalibrace vak vyaduje nejen enormní mnoství práce navíc, ale také co nejpreciznějí informace o trhu, které aktuálně nejsou k dispozici. Celému problému navíc nepomáhají ani současné problémy s opoděnými dodávkami zboí ze zámoří. I pokud by předpovědi byly jinak stoprocentně přesné, zpodění jsou dalím parametrem, který můe systémy mást.
Covidem rozhozená realita vytváří nedostatek i přebytek

Roland Dogan ze společnosti Ydistri
Replenishment systémy vycházejí z historických dat a trendů. Koronavirová pandemie ovem způsobila obrovské výkyvy poptávky dané otevíráním a zavíráním obchodů v různých fázích pandemie. Pandemie navíc dramaticky proměnila i potřeby zákazníků a jejich nákupní chování, take vycházet z dat před pandemií také není moné. Neschopnost správně predikovat poptávku obchodníkům způsobuje obrovské problémy a ztráty, a to jak v podobě ulých příjmů kvůli nedostupnosti zboí, tak naopak v podobě drahé likvidace neprodaných poloek, popisuje Roland Dogan, expert na replenishment systémy a CEO společnosti Ydistri.
Výsledkem chybných predikcí mohou být jak prázdné regály, které mají velmi negativní dopad na příjmy obchodu i jeho reputaci mezi zákazníky, tak i kvanta neprodaného zboí. Tzv. dead-stock, neboli mrtvá zásoba, přitom s sebou nese rovně mnoho rizik. Hromadící se neprodejné zboí pro obchodníka znamená blokovanou hotovost i nedostatek prostoru pro vystavení jiných zajímavých produktů. Častým východiskem jsou velké slevy, které mají negativní ekonomický dopad a patný vliv na image značky. Ani enormní sleva navíc neznamená jistotu prodeje. Natěstí i s tímto problémem můe pomoci technologie.
Chytrá redistribuce vytáhne obchodníkům trn z paty
Řeením mrtvých zásob, tedy zboí, které leí na prodejně a ztrácí potenciál prodeje, je chytrá redistribuce napříč pobočkovou sítí. Větina existujících neprodejných zásob v obchodech má toti stále vysokou pravděpodobnost úspěného prodeje za původní cenu, pokud je přesuneme na jinou prodejnu, která je z určitých důvodů vhodnějí buď se tam lépe prodává z důvodu sociodemografických rozdílů nebo proto, e má řetězec jednodue na jednom místě zásob moc a na jiném u dochází. Je tedy potřeba vyuít technologii, která pro poloky z výchozí prodejny najde vhodnějí cílovou destinaci, kde je daného zboí nedostatek a jde tam na odbyt, popisuje řeení problému Dogan.
Mrtvé zásoby vznikají řetězcům napříč sortimentem, ale zvlá palčivý je tento problém u poloek, které se prodávají spíe sporadicky. U zřídka prodávaných produktů je tzv. forecast vdy připraven formou odhadu se započítáním pravděpodobností, ale aby obchodník neměl výpadek, vdy musí mít systém nastaven tak, aby objednával raději více. To v běných případech způsobuje problémy a vysoké riziko, e zboí zůstane neprodané na prodejně.
Se systémem chytré redistribuce napříč pobočkovou sítí se ale obchodník bát nemusí, protoe případné přebytky můe vdy v rámci sítě optimálně rozloit ex-post dle skutečných prodejů. Při hromadné redistribuci a zahrnutí dalích dlouho neprodaných produktů se navíc jedná o variantu velmi ekonomicky výhodnou.
Pokus o predikci je základ, který nestačí
Je čím dál jasnějí, e obchodní řetězce nemohou spoléhat jen na predikci poptávky pro prvotní nákup, ale musí být schopné své zásoby správně vyuívat a regulovat i dodatečně. Přebytky, a naopak nedostatky zboí na jednotlivých prodejnách je nutné dodatečně vyvaovat za pomoci chytré redistribuce.
Podle zkueností Ydistri se produkty, které jsou navrhovány do redistribuce, ve více ne 90 % případů prodají do dvou měsíců od naskladnění v novém obchodě. Obchodní řetězce tak mohou řeit nejen přebytky, ale díky nové technologii mohou sáhnout do vlastních nevyuitých zásob napříč pobočkovou sítí a vyhnout se tak zbytečnému objednávání zboí.
Prediktivní modely vyuívané u objednávkových systémů jsou pičkové, ale 100% přesné nemohou být nikdy nato v situaci, která nastala. Obchodní řetězce tedy hladinu zásob musí regulovat neustále a podle skutečných prodejů. Potíe v dodavatelských řetězcích ostatně způsobily významné prodlouení dodacích lhůt na objednané zboí. Monost vyuít ji existující zásobu tedy pro obchodníky můe být jetě významnějí pomocí ne kdy jindy, uzavírá Roland Dogan z Ydistri.





















