Як Оптимізувати Складські Запаси: BI-модель для Прогнозування Попиту та Запобігання Out-of-Stock

Для операційного директора склад є точкою найбільшої фінансової напруги. Недостача (out-of-stock) – це втрачені продажі. Надлишок (overstock) – це заморожені гроші. Збалансований склад вимагає точної прогнозної аналітики, а не інтуїції.

Проблема та Наше Рішення:

Ми наводимо приклад, коли клієнт працював за інтуїцією, що призводило до постійних дисбалансів. У відповідь ми розробили аналітичну модель у Power BI, яка інтегрувала:

1. Історичні дані: Аналіз продажів з урахуванням сезонних та святкових коефіцієнтів.
2. Постачальники: Терміни постачання та надійність.
3. Автоматичний розрахунок: Визначення точок замовлення (Reorder Points) для кожної одиниці складу, включаючи буферний запас.

Ключові Результати та ROI:

Точність прогнозів попиту зросла на 25%. Завдяки системі оператор складу отримує не просто факт, а рекомендацію до дії: коли і скільки замовити. Це призвело до значної економії на складських витратах та зниженню втрат від out-of-stock.

Висновок BI Solution:

Якщо Ви боретеся з out-of-stock та overstock, Вам потрібна прогнозна модель.

➡️ Замовте розрахунок потенційної економії від впровадження BI-системи для управління запасами та логістикою.

➡️ Слідкуйте за нашою експертизою: Підписуйтесь на наш канал у Telegram, щоб не пропустити нові гайди з управління складом!