Navigera i eftermarknadens komplexa lagerhantering

Föreställ dig att din bil går sönder, och som om det inte vore tillräckligt besvärligt får du veta att den delen din bil behöver, inte anländer till lager förrän nästa vecka. Frustrerad kan du inte låta bli att undra: Hur kan de inte ha en så viktig del i lager?

Pressen från dig som kund, till eftermarknadsföretaget i detta exempel är inte ovanlig. Det finns ett stort tryck från kunder på att det alltid ska finnas viktiga reservdelar tillgängligt. Vad kunder ofta inte ser är de komplexa utmaningar som dessa företag måste hantera. Eftermarknadsleverantörer står inför höga förväntningar på tillgänglighet, där förseningar kan leda till förlorad försäljning eller brutna kontrakt. Utöver detta måste de även hantera långa ledtider, ett brett sortiment och artiklar som är svåra att prognostisera.

Den här artikeln utforskar varför det är en utmaning att effektivt hantera dessa kritiska reservdelar – och, ännu viktigare, diskuterar strategier som eftermarknadsföretag kan använda för att övervinna dessa utmaningar och förbättra sin lagerhantering. Insikterna kommer från Roberto David, en lösningsarkitekt på Slimstock med omfattande expertis inom eftermarknadsindustrin.

Efterfrågeplaneringsstrategier för reservdelsindustrin

Att förstå efterfrågan är ett viktigt steg i en effektiv lagerhantering: för att veta hur mycket lager som ska bevaras behöver man först förutse vad kunderna kommer att behöva.

Inom ett brett sortiment krävs olika tekniker för att effektivt prognostisera de olika artiklarna. Snabbrörliga artiklar, som däck, med frekventa och stabila försäljningar är enklare att prognostisera, tack vare sina kontinuerliga efterfrågemönster. Långsamrörliga artiklar, som specifika chip, med oberäknelig försäljning, har krångliga statistiska prognoser på grund av bristande datapunkter.

Majoriteten av eftermarknadsföretags sortiment består av långsamrörliga artiklar, vilket komplicerar prognosprocessen.

• Osäkerhet i ordertidpunkter: Ta till exempel vindrutetorkare – dessa delar går sällan sönder under normala förhållanden, men när en storm slår till ökar efterfrågan avsevärt. Denna oförutsägbarhet gör prognoser svårare.
• Balans mellan tillgänglighet och prognosnoggrannhet: Hög tillgänglighet blir utmanande när prognoser är opålitliga, vilket ofta resulterar i missade möjligheter eller överlager.
• Höga krav på säkerhetslager: För att upprätthålla tillgänglighet trots hög osäkerhet krävs stora extralager, vilket är kostsamt och ineffektivt i termer av utrymme.
• Olyckor eller periodiskt underhåll: Denna osäkerhet påverkas av om delen oftast används för olycksrelaterade reparationer eller periodiskt underhåll. Artiklar som används vid periodiskt underhåll tenderar att ha ett mindre skiftande efterfrågemönster än delar som behövs för olycks reparationer.

För att undvika alltför höga säkerhetslager är det avgörande att förbättra prognosnoggrannheten. Att använda rätt prognos algoritm, kan hjälpa till att minska osäkerheten. Mindre osäkerhet möjliggör lägre säkerhetslager samtidigt som kundernas efterfrågan möts. En tillförlitlig prognos förbättrar inte bara tillgängligheten utan gör det också möjligt för organisationer att fatta säkra, datadrivna beslut.

En annan utmaning ligger i de föränderliga SKU-numren. När delar utvecklas eller ersätts av nyare modeller byts varor i lagret ut mot odokumenterade artiklar. En utmaning med nya eller återintroducerade SKU:er är bristen på tidigare data för tillförlitliga prognoser. Modeller för “lika för lika” löser detta genom att överföra efterfrågehistorik från tidigare SKU:er, vilket möjliggör datadrivna prognoser för nya artiklar.

Ytterligare en faktor uppstår när man prognostiserar efterfrågan på delar relaterade till en ny fordonsmodell: fordonets värde. Reservdelar för högvärdiga lyxbilar kräver sannolikt oftare OEM-reservdelar (Original Equipment Manufacturer), medan ägare av lägre budgetbilar ofta väljer billigare eftermarknadsdelar. Genom att ta hänsyn till detta reparationsförhållande mellan OEM- och eftermarknadsdelar kan efterfrågeprognoser för nya modellartiklar bli mer exakta.

Förebyggande metoder för leveransplanering i eftermarknadsindustrin

Efterfrågansplanering är redan en utmaning på grund av prognoskomplexitet och höga tillgänglighetskrav. Men det är inte bara efterfrågansplaneringen som man behöver ta hänsyn till, utan leveransplaneringen har också sina egna svårigheter. Eftersom de flesta reservdelar köps in från Asien, resulterar det i långa ledtider för stora delar av världen.

• Långa ledtider kräver ett proaktivt angreppssätt: Beställningar som görs idag måste förutse efterfrågan flera månader framåt. Om denna efterfrågan inte uppfylls kan det leda till förlorad försäljning eller kostsamma brådskande inköp.
• Undantagshantering: För att kunna vara proaktiv behöver du rätt verktyg för att prognostisera efterfrågan samt ett system som varnar dig när artiklar riskerar att ta slut i lager. Denna metod har visat sig effektiv för att företag ska kunna gå från att reagera till att förutse, vilket minimerar bristsituationer och minskar behovet av dyra skyndsamma beställningar.

För att hantera både osäkerhet i efterfrågan och leverans samtidigt som rätt tillgänglighet bibehålls är en servicegradbaserad lagerstrategi avgörande. Målet är inte att hålla ett visst antal dagars lager, utan att nå slutmålet: att säkerställa snabb och kostnadseffektiv service för dina kunder.

Att sätta servicegrader kan vara utmanande, men genom att använda segmenteringsmetoder som ABC-klassificering och ta hänsyn till produktspecifika faktorer kan dessa optimeras. Till exempel, inom fordonsindustrin är kritiska delar märkta som VOR (vehicle off road), vilket innebär att en bil förblir obrukbar tills delen är tillgänglig. Lagerbrist för dessa delar påverkar både kunder, som upplever stillestånd, och leverantörer, som kan behöva tillhandahålla ersättningsfordon. För sådana artiklar kan högre målnivåer för servicegrad hjälpa till att undvika dessa kostsamma förseningar.