मांग पूर्वानुमान रणनीतियाँ: एबीसी विश्लेषण, न्यूनतम-अधिकतम और सुरक्षा स्टॉक

** जो व्यवसाय मांग पूर्वानुमान में निवेश करते हैं, वे स्टॉकआउट को 30-50% और अतिरिक्त इन्वेंट्री को 20-30% तक कम कर देते हैं, उन लोगों की तुलना में जो आंत वृत्ति और स्प्रेडशीट-आधारित ऑर्डरिंग पर भरोसा करते हैं। ** फिर भी अधिकांश छोटी और मध्यम आकार की कंपनियां अभी भी इन्वेंट्री को प्रतिक्रियाशील रूप से प्रबंधित करती हैं - स्टॉक खत्म होने पर अधिक ऑर्डर करती हैं और उम्मीद करती हैं कि मात्रा के बारे में उनका अनुमान काफी करीब है। प्रतिक्रियाशील आदेश और व्यवस्थित मांग योजना के बीच का अंतर वह जगह है जहां सबसे सुलभ आपूर्ति श्रृंखला बचत मौजूद है।

मुख्य बातें

• एबीसी-एक्सवाईजेड वर्गीकरण यह पहचान करता है कि कौन से उत्पाद सख्त नियंत्रण के लायक हैं और जिन्हें सरल नियमों के साथ प्रबंधित किया जा सकता है
• सुरक्षा स्टॉक सूत्र मांग परिवर्तनशीलता और लीड टाइम डेटा का उपयोग करके वहन लागत के विरुद्ध स्टॉकआउट जोखिम को संतुलित करते हैं
• ओडू में न्यूनतम-अधिकतम नियम मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना 80% उत्पादों के लिए पुनःपूर्ति को स्वचालित करते हैं
• मौसमी समायोजन दो सबसे महंगी इन्वेंट्री गलतियों को रोकता है: धीमी अवधि से पहले ओवरस्टॉकिंग और चरम से पहले अंडरस्टॉकिंग

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पूर्वानुमान क्यों मायने रखता है

इन्वेंटरी फंसी हुई नकदी का प्रतिनिधित्व करती है। औसत उत्पाद व्यवसाय के लिए, कार्यशील पूंजी का 20-35% कच्चे माल, प्रगति पर काम या तैयार माल के रूप में गोदामों में रखा जाता है। अतिरिक्त इन्वेंट्री की प्रत्येक इकाई वह धन है जो विकास को निधि दे सकती है, ऋण का भुगतान कर सकती है, या कहीं और रिटर्न अर्जित कर सकती है।

लेकिन बहुत कम इन्वेंट्री की लागत और भी अधिक है। किसी प्रमुख उत्पाद का स्टॉक खत्म होने से सिर्फ तत्काल बिक्री ही नहीं खोती है - यह ग्राहक के विश्वास को नुकसान पहुंचाता है, त्वरित शिपिंग शुल्क को ट्रिगर करता है, उत्पादन कार्यक्रम को बाधित करता है, और ग्राहकों को स्थायी रूप से प्रतिस्पर्धियों में स्थानांतरित कर सकता है। आईएचएल ग्रुप के शोध का अनुमान है कि वैश्विक स्टॉकआउट घाटा सालाना 1.1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक है।

मांग पूर्वानुमान का लक्ष्य सही भविष्यवाणी नहीं है - यह असंभव है। लक्ष्य लगातार कम गलत हो रहा है, ताकि इन्वेंट्री निर्णयों को सहज ज्ञान के बजाय डेटा द्वारा सूचित किया जाए। यहां तक ​​कि पूर्वानुमान सटीकता में 20% सुधार से अतिरिक्त इन्वेंट्री और स्टॉकआउट दोनों में सार्थक कमी आती है।

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एबीसी विश्लेषण: मूल्य के आधार पर उत्पादों का वर्गीकरण

एबीसी विश्लेषण इन्वेंट्री प्रबंधन की नींव है। यह कुल इन्वेंट्री मूल्य में उनके योगदान के आधार पर उत्पादों को वर्गीकृत करने के लिए पेरेटो सिद्धांत (80/20 नियम) लागू करता है।

तीन वर्ग

ए आइटम: कुछ महत्वपूर्ण। ये शीर्ष 10-20% उत्पाद हैं जो कुल इन्वेंट्री मूल्य या राजस्व का 70-80% हैं। वे करीब से ध्यान देने योग्य हैं - लगातार समीक्षा चक्र, सावधानीपूर्वक सुरक्षा स्टॉक गणना, मजबूत विक्रेता संबंध, और सख्त पुन: क्रम बिंदु प्रबंधन।

बी आइटम: मध्यम मध्य। अगले 20-30% उत्पाद मूल्य का 15-20% योगदान करते हैं। मासिक या द्वि-साप्ताहिक समीक्षा चक्रों और मानक पुनर्क्रम नियमों के साथ इन पर मध्यम ध्यान दिया जाता है।

सी आइटम: तुच्छ अनेक। शेष 50-70% उत्पाद जिनका मूल्य केवल 5-10% है। इन्हें न्यूनतम प्रयास के साथ प्रबंधित किया जाना चाहिए - ऑर्डर की आवृत्ति को कम करने, कम बार-बार गिनती करने और सरलीकृत नियंत्रण के लिए प्रचुर मात्रा में पुन: व्यवस्थित करें। सी वस्तुओं को बारीकी से प्रबंधित करने की लागत अक्सर बचत से अधिक होती है।

एबीसी वर्गीकरण की गणना

ओडू में अपनी इन्वेंट्री को वर्गीकृत करने के लिए, इस प्रक्रिया का पालन करें:

1. वार्षिक उपयोग (बेची गई इकाइयाँ) और इकाई लागत सहित निर्यात उत्पाद डेटा
2. प्रत्येक उत्पाद के लिए वार्षिक उपभोग मूल्य की गणना करें (वार्षिक उपयोग इकाई लागत से गुणा किया गया)
3. उपभोग मूल्य के आधार पर उत्पादों को अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करें
4. कुल मूल्य के संचयी प्रतिशत की गणना करें
5. कक्षाएं निर्दिष्ट करें: संचयी मूल्य के पहले 80% के लिए ए, अगले 15% के लिए बी, शेष 5% के लिए सी

व्यवहार में, सीमाएँ पूर्ण नहीं हैं। व्यावसायिक संदर्भ के आधार पर समायोजित करें। एक कम मूल्य वाली वस्तु जो उत्पादन के लिए महत्वपूर्ण है (एक $0.50 फास्टनर जिसके बिना $10,000 की मशीन जहाज नहीं भेज सकती) इसके सी-स्तर मूल्य के बावजूद ए-स्तर पर ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है।

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XYZ विश्लेषण: मांग परिवर्तनशीलता के आधार पर वर्गीकरण

एबीसी विश्लेषण आपको बताता है कि मूल्य के हिसाब से सबसे अधिक क्या मायने रखता है। XYZ विश्लेषण आपको बताता है कि सबसे अधिक पूर्वानुमानित क्या है, जो सीधे प्रभावित करता है कि आपको प्रत्येक आइटम का पूर्वानुमान और स्टॉक कैसे करना चाहिए।

तीन परिवर्तनशीलता वर्ग

एक्स आइटम: स्थिर मांग। इन उत्पादों में 0.5 से नीचे भिन्नता गुणांक (सीवी) के साथ सुसंगत, अनुमानित मांग है। मासिक मांग शायद ही कभी औसत से 20% से अधिक भिन्न होती है। पूर्वानुमान सीधा है और सुरक्षा स्टॉक आवश्यकताएँ कम हैं।

वाई आइटम: परिवर्तनीय मांग। 0.5 और 1.0 के बीच सीवी के साथ मध्यम परिवर्तनशीलता। मांग रुझानों या मौसमी पैटर्न का अनुसरण करती है लेकिन ध्यान देने योग्य उतार-चढ़ाव के साथ। पूर्वानुमान के लिए अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है और सुरक्षा स्टॉक को परिवर्तनशीलता का ध्यान रखना चाहिए।

जेड आइटम: अनियमित मांग। 1.0 से ऊपर सीवी के साथ उच्च परिवर्तनशीलता। मांग छिटपुट, ढेलेदार या अत्यधिक अप्रत्याशित है - कुछ महीनों में शून्य, दूसरों में बड़ी वृद्धि। Z आइटमों के लिए पारंपरिक पूर्वानुमान विधियां विफल हो जाती हैं, और स्टॉकिंग रणनीतियों को विशेष उपचार की आवश्यकता होती है।

भिन्नता के गुणांक की गणना

भिन्नता के गुणांक की गणना मांग के मानक विचलन को उसी अवधि में औसत मांग से विभाजित करके की जाती है। मौसमी प्रभावों को पकड़ने के लिए कम से कम 12 महीने के डेटा का उपयोग करें।

उदाहरण के लिए, 100 इकाइयों की औसत मासिक मांग और 15 इकाइयों के मानक विचलन वाले उत्पाद का सीवी 0.15 है - जो ठोस रूप से एक एक्स आइटम है। 50 की औसत मांग और 60 के मानक विचलन वाले उत्पाद का सीवी 1.20 - एक जेड आइटम है।

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एबीसी-एक्सवाईजेड मैट्रिक्स

एबीसी और एक्सवाईजेड का संयोजन एक 9-सेल मैट्रिक्स बनाता है जो प्रत्येक उत्पाद खंड के लिए इष्टतम इन्वेंट्री रणनीति निर्धारित करता है:

मैट्रिक्स को व्यवहार में लागू करना

एएक्स उत्पाद आपकी अनुमानित मांग वाली नकदी गायें हैं। लगभग पूर्ण उपलब्धता बनाए रखते हुए वहन लागत को कम करने के लिए उचित समय पर सिद्धांतों को लागू करें। विस्तृत कार्यान्वयन के लिए जस्ट-इन-टाइम इन्वेंट्री प्रबंधन पर हमारी मार्गदर्शिका देखें।

AZ उत्पाद सबसे चुनौतीपूर्ण हैं - अप्रत्याशित मांग के साथ उच्च मूल्य। बड़ा सुरक्षा स्टॉक रखना महंगा है लेकिन स्टॉकआउट करना महंगा है। समाधान में आमतौर पर ग्राहकों के साथ घनिष्ठ समन्वय (मांग संकेत), विक्रेताओं के साथ लचीले आपूर्ति समझौते और उपलब्धता की कीमत के रूप में उच्च वहन लागत को स्वीकार करना शामिल होता है।

सीजेड उत्पाद को अक्सर बिल्कुल भी स्टॉक नहीं किया जाना चाहिए। यदि मांग अनियमित है और मूल्य कम है, तो इस इन्वेंट्री को रखने और प्रबंधित करने की लागत लाभ से अधिक है। मांग पर ऑर्डर करें, ड्रॉपशिप करें, या कैटलॉग से इन वस्तुओं को हटाने पर विचार करें।

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सुरक्षा स्टॉक सूत्र

सुरक्षा स्टॉक मांग और आपूर्ति लीड समय दोनों में परिवर्तनशीलता से बचाने के लिए रखी गई बफर इन्वेंट्री है। सही मात्रा स्टॉकआउट की लागत के मुकाबले अतिरिक्त इन्वेंट्री ले जाने की लागत को संतुलित करती है।

मानक सूत्र

सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला सुरक्षा स्टॉक फॉर्मूला है:

सुरक्षा स्टॉक = Z x वर्गमूल (लीड समय x मांग भिन्नता + औसत मांग चुकता x लीड समय भिन्नता)

जहां Z सेवा स्तर का कारक है (95% के लिए 1.65, 99% के लिए 2.33), लीड टाइम दिनों में है, डिमांड भिन्नता दैनिक मांग का भिन्नता है, और लीड टाइम भिन्नता दिनों में लीड समय का भिन्नता है।

अधिकांश व्यवसायों के लिए सरलीकृत दृष्टिकोण

पूर्ण सूत्र के लिए मांग और लीड समय दोनों के लिए सटीक भिन्नता डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे कई व्यवसाय ट्रैक नहीं करते हैं। एक व्यावहारिक सरलीकृत सूत्र है:

सुरक्षा स्टॉक = Z x औसत दैनिक मांग x औसत लीड समय का वर्गमूल

यह मानता है कि लीड समय स्थिर है और केवल मांग परिवर्तनशीलता के लिए जिम्मेदार है। जब लीड समय भी परिवर्तनशील होता है तो यह सुरक्षा स्टॉक को कम आंकता है, लेकिन यह एक उचित प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है।

सेवा स्तर के कारक

Z कारक दर्शाता है कि आप कितना स्टॉकआउट जोखिम स्वीकार करने को तैयार हैं:

एबीसी वर्गीकरण के आधार पर सेवा स्तर निर्धारित करें: ए आइटम के लिए 99%, बी आइटम के लिए 95%, और सी आइटम के लिए 90%। 95% और 99% सेवा स्तर के बीच वहन लागत का अंतर महत्वपूर्ण है - आम तौर पर सुरक्षा स्टॉक आवश्यकताओं को दोगुना करना - इसलिए अपने सबसे महत्वपूर्ण उत्पादों के लिए उच्चतम स्तर आरक्षित करें।

व्यावहारिक उदाहरण

20 इकाइयों की औसत दैनिक मांग, 5 इकाइयों की दैनिक मांग का मानक विचलन, 10 दिनों का औसत लीड समय और 95% (जेड = 1.65) के लक्ष्य सेवा स्तर वाले उत्पाद पर विचार करें।

सरलीकृत सूत्र का उपयोग करना: सुरक्षा स्टॉक = 1.65 x 5 x 10 का वर्गमूल = 1.65 x 5 x 3.16 = 26 इकाइयाँ।

फिर पुनर्क्रम बिंदु होगा: (औसत दैनिक मांग x लीड समय) + सुरक्षा स्टॉक = (20 x 10) + 26 = 226 इकाइयाँ।

जब इन्वेंट्री 226 इकाइयों तक गिर जाती है, तो पुनःपूर्ति आदेश शुरू किया जाना चाहिए। 26 इकाइयों का सुरक्षा स्टॉक लीड टाइम के दौरान औसत से अधिक मांग के खिलाफ सुरक्षा प्रदान करता है।

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ओडू में न्यूनतम-अधिकतम नियम

ओडू में मिन-मैक्स सबसे आम पुनःपूर्ति रणनीति है और इसे लागू करना सबसे आसान है। यह अधिकांश उत्पादों के लिए अच्छा काम करता है और खरीद स्वचालन के लिए अनुशंसित शुरुआती बिंदु है।

मिन-मैक्स कैसे काम करता है

आप प्रत्येक उत्पाद और गोदाम स्थान के लिए दो मान परिभाषित करते हैं। न्यूनतम मात्रा स्टॉक स्तर है जो पुनःपूर्ति आदेश को ट्रिगर करता है। पुनःपूर्ति के बाद अधिकतम मात्रा लक्ष्य स्टॉक स्तर है। जब शेड्यूलर चलता है और स्टॉक को न्यूनतम से नीचे पाता है, तो यह अधिकतम तक पहुंचने के लिए आवश्यक मात्रा के लिए एक खरीद ऑर्डर (या विनिर्माण ऑर्डर) बनाता है।

प्रभावी न्यूनतम-अधिकतम मान सेट करना

न्यूनतम = पुनः ऑर्डर प्वाइंट = (औसत दैनिक मांग x लीड समय) + सुरक्षा स्टॉक

यह सुनिश्चित करता है कि एक नया ऑर्डर इतनी जल्दी दिया जाए कि स्टॉक सुरक्षा स्टॉक के उपभोग से पहले आ जाए, यह मानते हुए कि मांग औसत पर या उसके करीब है।

अधिकतम = न्यूनतम + आर्थिक ऑर्डर मात्रा

आर्थिक ऑर्डर मात्रा (ईओक्यू) वहन लागत के मुकाबले ऑर्डर लागत को संतुलित करती है। सूत्र है: EOQ = वर्गमूल (2 x वार्षिक मांग x लागत प्रति ऑर्डर / वार्षिक वहन लागत प्रति यूनिट)। उन उत्पादों के लिए जहां ईओक्यू की गणना व्यावहारिक नहीं है, सामान्य नियम अधिकतम = न्यूनतम + एक महीने की औसत मांग है।

सामान्य न्यूनतम-अधिकतम गलतियाँ

न्यूनतम सेटिंग बहुत कम है। इससे बार-बार स्टॉक ख़त्म हो जाता है क्योंकि स्टॉक ख़त्म होने से पहले ऑर्डर आने में बहुत देर हो जाती है। सुरक्षा स्टॉक को हमेशा न्यूनतम रखें।

अधिकतम को बहुत अधिक सेट करना। इसके परिणामस्वरूप प्रत्येक पुनःपूर्ति के बाद अत्यधिक इन्वेंट्री होती है, पूंजी बंध जाती है और ले जाने की लागत बढ़ जाती है। न्यूनतम और अधिकतम के बीच का अंतर वास्तविक ऑर्डर अर्थशास्त्र को प्रतिबिंबित करना चाहिए, न कि मनमाने ढंग से।

साल भर समान मूल्यों का उपयोग करना। मांग शायद ही कभी स्थिर रहती है। मौसमी पैटर्न वाले उत्पादों को न्यूनतम-अधिकतम मूल्यों को कम से कम त्रैमासिक समायोजित करने की आवश्यकता होती है। पीक और ऑफ-पीक अवधि के लिए अलग-अलग नियम बनाने पर विचार करें।

विक्रेता के लीड समय में बदलाव को नजरअंदाज करना। यदि आपके विक्रेता का लीड समय 5 दिनों तक बढ़ जाता है, लेकिन आपकी न्यूनतम गणना पुराने लीड समय का उपयोग करके की गई थी, तो आप स्टॉकआउट का अनुभव करेंगे। विक्रेता लीड टाइम डेटा की त्रैमासिक समीक्षा करें।

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मौसमी मांग समायोजन

सीज़नैलिटी सबसे आम और अनुमानित मांग पैटर्न में से एक है, फिर भी कई व्यवसाय अपने पुनःपूर्ति नियमों में इसका ध्यान रखने में विफल रहते हैं।

मौसमी पैटर्न की पहचान करना

महीने के हिसाब से कम से कम दो साल के बिक्री डेटा का विश्लेषण करें। ऐसे महीनों की तलाश करें जो लगातार वार्षिक औसत से 20% से अधिक ऊपर या नीचे हों। औसत मासिक मांग को कुल औसत मासिक मांग से विभाजित करके प्रत्येक माह के लिए मौसमी सूचकांक की गणना करें।

1.0 के मौसमी सूचकांक का मतलब है कि महीना औसत है। 1.5 के सूचकांक का मतलब है कि मांग औसत से 50% ऊपर है। 0.6 के सूचकांक का मतलब है कि मांग औसत से 40% कम है।

मौसमी समायोजन लागू करना

मौसमी इन्वेंट्री के प्रबंधन के लिए दो दृष्टिकोण हैं।

न्यूनतम-अधिकतम नियमों को त्रैमासिक रूप से समायोजित करें। प्रत्येक तिमाही से पहले, आगामी तिमाही के मौसमी सूचकांक के आधार पर नियमों को अद्यतन करें। आने वाली अवधि के लिए मानक न्यूनतम और अधिकतम को मौसमी सूचकांक से गुणा करें।

उच्चतम से पहले मौसमी स्टॉक बनाएं। लंबे लीड समय वाले उत्पादों के लिए, आप आसानी से पुनः ऑर्डर बिंदु नहीं बढ़ा सकते हैं - आपको चरम से कुछ सप्ताह पहले या महीनों पहले इन्वेंट्री का निर्माण शुरू करना होगा। एक खरीद योजना बनाएं जो लीड-अप अवधि में वृद्धिशील ऑर्डर शेड्यूल करती है।

दो महँगी मौसमी गलतियाँ

मंदी से पहले ओवरस्टॉकिंग। पीक अवधि के दौरान दिए गए पुनःपूर्ति आदेश एक गर्त के दौरान आते हैं, जिससे अधिकता पैदा होती है। इसका समाधान अपेक्षित मांग में गिरावट से 4-6 सप्ताह पहले पुनःपूर्ति नियमों को कम करना या रोकना है।

** चरम से पहले अंडरस्टॉकिंग। ** हाल की (कम सीज़न) मांग के आधार पर मानक पुन: ऑर्डर नियम चरम अवधि के लिए अपर्याप्त ऑर्डर उत्पन्न करते हैं। इसका समाधान पीक से 6-8 सप्ताह पहले न्यूनतम-अधिकतम मूल्यों को बढ़ाना और सुरक्षित क्षमता तक विक्रेताओं से प्री-ऑर्डर करना है।

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ओडू में पूर्वानुमान लागू करना

ओडू में बॉक्स से बाहर एक समर्पित मांग पूर्वानुमान मॉड्यूल शामिल नहीं है, लेकिन इसके पुनःपूर्ति और रिपोर्टिंग उपकरण व्यावहारिक पूर्वानुमान वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं।

दृष्टिकोण 1: रिपोर्टिंग के माध्यम से सांख्यिकीय पूर्वानुमान

उत्पाद और माह के अनुसार ओडू से ऐतिहासिक बिक्री डेटा निर्यात करें। शोर को कम करने और रुझानों की पहचान करने के लिए मूविंग एवरेज (3-महीने या 6-महीने) का उपयोग करें। मासिक पूर्वानुमान बनाने के लिए चलती औसत पर मौसमी सूचकांक लागू करें। आगामी अवधि के लिए न्यूनतम-अधिकतम मान निर्धारित करने के लिए इन पूर्वानुमानों का उपयोग करें।

दृष्टिकोण 2: बिक्री-सूचित पूर्वानुमान

भविष्योन्मुखी बिक्री बुद्धिमत्ता के साथ ऐतिहासिक डेटा का पूरक। संभाव्यता द्वारा भारित सीआरएम पाइपलाइन डेटा, पुष्टि की गई ग्राहक खरीद प्रतिबद्धताएं, नियोजित विपणन अभियान और प्रचार, और नए ग्राहक ऑनबोर्डिंग शेड्यूल सभी आधार पूर्वानुमानों में समायोजन की जानकारी दे सकते हैं।

दृष्टिकोण 3: सहयोगात्मक योजना

बी2बी व्यवसायों के लिए, प्रमुख ग्राहकों को मांग योजना में शामिल करें। अपना उत्पादन लीड समय साझा करें और 3-महीने का पूर्वानुमान जारी करने के लिए कहें। विश्वसनीय पूर्वानुमान प्रदान करने वाले ग्राहकों के लिए बेहतर मूल्य निर्धारण या प्राथमिकता आवंटन की पेशकश करके सटीकता को प्रोत्साहित करें।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मुझे कितनी बार सुरक्षा स्टॉक स्तरों की पुनर्गणना करनी चाहिए?

सुरक्षा स्टॉक की कम से कम त्रैमासिक समीक्षा करें। जब मांग पैटर्न में महत्वपूर्ण बदलाव हो (नया उत्पाद लॉन्च, प्रमुख ग्राहक खोना, मौसमी बदलाव), जब विक्रेता का नेतृत्व समय बदलता है, या जब सेवा स्तर के लक्ष्य समायोजित होते हैं, तो तुरंत पुनर्गणना करें। मैन्युअल प्रयास को कम करने के लिए जहां संभव हो गणना को स्वचालित करें।

यदि मेरे पास सांख्यिकीय पूर्वानुमान के लिए पर्याप्त ऐतिहासिक डेटा नहीं है तो क्या होगा?

नए उत्पादों के लिए, अनुरूप मांग का उपयोग करें - एक समान मौजूदा उत्पाद ढूंढें और प्रॉक्सी के रूप में उसके मांग पैटर्न का उपयोग करें। 12 महीने से कम के इतिहास वाले व्यवसायों के लिए, रूढ़िवादी सुरक्षा स्टॉक बफ़र्स के साथ संयुक्त गुणात्मक पूर्वानुमान (बिक्री टीम इनपुट, बाज़ार अनुसंधान) पर भरोसा करें। डेटा जमा होने पर मात्रात्मक दृष्टिकोण बनाएं।

क्या मुझे सभी उत्पादों के लिए समान सेवा स्तर का उपयोग करना चाहिए?

नहीं, एबीसी वर्गीकरण और व्यावसायिक गंभीरता के आधार पर सेवा स्तरों में अंतर करें। एक आइटम जो आपके प्रमुख उत्पाद का एक प्रमुख घटक है, उसका सेवा स्तर 99% होना चाहिए। एक सी आइटम जिसे प्रतिस्थापित या बैक-ऑर्डर किया जा सकता है, उसे केवल 90% की आवश्यकता हो सकती है। सभी उत्पादों पर 99% सेवा के लिए सुरक्षा स्टॉक रखने की लागत आम तौर पर एक स्तरीय दृष्टिकोण से 2-3 गुना अधिक है।

मैं एकमुश्त मांग (जेड आइटम) वाले उत्पादों को कैसे संभालूं?

ढुलमुल माँग मानक पूर्वानुमान विधियों को पराजित कर देती है। विकल्पों में मेक-टू-ऑर्डर या ऑर्डर-टू-ऑर्डर (स्टॉक न करें, ऑर्डर आने पर खरीद लें), ग्राहक-विशिष्ट सुरक्षा स्टॉक (केवल प्रतिबद्ध मांग वाले ग्राहकों के लिए बफर रखें), और विक्रेता-प्रबंधित इन्वेंट्री (स्टॉकिंग निर्णय को आपूर्तिकर्ता पर स्थानांतरित करें) शामिल हैं। सही दृष्टिकोण उत्पाद के मार्जिन, लीड समय और डिलीवरी में देरी के लिए ग्राहक की सहनशीलता पर निर्भर करता है।

क्या एबीसी वर्गीकरण समय के साथ बदल सकता है?

हाँ, और इसकी कम से कम वार्षिक समीक्षा की जानी चाहिए। मांग पैटर्न विकसित होने पर उत्पाद वर्गों के बीच स्थानांतरित होते हैं। एक नया उत्पाद सी आइटम के रूप में शुरू हो सकता है और ए आइटम में विकसित हो सकता है। एक घटता हुआ उत्पाद ए से बी से सी तक गिर सकता है। पुनर्वर्गीकरण से सुरक्षा स्टॉक स्तर, पुन: व्यवस्थित नियम, समीक्षा आवृत्ति और गिनती कार्यक्रम में परिवर्तन शुरू हो जाना चाहिए।

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अगला क्या है

मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री वर्गीकरण एक बार की परियोजनाएं नहीं हैं - वे चल रहे अनुशासन हैं जो बेहतर डेटा और नियमित शोधन के साथ सुधार करते हैं। अपने प्रयास को प्राथमिकता देने के लिए एबीसी वर्गीकरण से शुरुआत करें, सरलीकृत फॉर्मूले का उपयोग करके सुरक्षा स्टॉक निर्धारित करें, और अपने ए और बी आइटम के लिए ओडू में न्यूनतम-अधिकतम नियम लागू करें।

जैसे-जैसे आपका डेटा परिपक्व होता है, परिवर्तनशीलता-आधारित रणनीतियों के लिए XYZ विश्लेषण और पूर्वानुमानित मांग पैटर्न के लिए मौसमी समायोजन जोड़ें। इन सुधारों का मिश्रित प्रभाव पर्याप्त है: 30-50% कम स्टॉकआउट के साथ 20-30% कम इन्वेंट्री निवेश।

यह पोस्ट हमारे ओडू 19 के साथ आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के लिए संपूर्ण मार्गदर्शिका का हिस्सा है, जो खरीद से लेकर वितरण तक पूरी आपूर्ति श्रृंखला को कवर करता है।

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