I en verksamhet handlar många beslut om att optimera driften på olika sätt. Beslut som tidigare utgick från magkänslan är nu datadrivna, som distributionsplanering, lagerhantering, schemaläggning av produktion och strategisk bemanning. Med hjälp av tillförlitliga prognoser kan vi fatta beslut som leder till bättre kundservice, lägre kostnader och nöjdare medarbetare. I det här blogginlägget berättar vi om vad behovsplanering är, hur det funkar och varför du borde ha det.
VAD ÄR BEHOVSPLANERING?
Behovsplanering är en dataanalys som använder algoritmer för att förutse hur efterfrågan kommer att se ut i framtiden. Vad exakt man vill få svar på ser olika ut beroende på vad man ägnar sig åt i sin verksamhet. Utöver självklara saker som förväntad omsättning, försäljning och transaktioner så kan exempelvis en butikskedja vilja få koll på förväntat antal kunder. Medan ett callcenter är intresserade av att kunna uppskatta antalet inkommande samtal och en restaurang vill veta antalet beställningar.
HUR GÅR DET TILL?
Med hjälp av historisk data skapas prognoser för att förutse framtiden. Desto mer data man har tillgång till desto bättre blir prognoserna, och de kan skapas på många olika sätt. Det går exempelvis att använda ett kalkylblad med hjälp av exponentialutjämning och linjära regressioner. Under givna omständigheter kan det generera bra prognoser.
Men omständigheter förändras. Vi har trender, väder och för att inte tala om smittspridning och restriktioner att förhålla oss till. Idag vet vi att en metod som fungerar i en kontext, inte nödvändigtvis gör det i en annan. Och ju mer komplex och oförutsägbar vår värld blir, desto värdefullare blir det att använda ett modernt verktyg med AI för att skapa prognoserna. Ett smart verktyg minimerar manuellt arbete och arbetet blir inte mer komplext när vi adderar flera faktorer. Varför välja en metod som är snärjig och tidskrävande när man kan välja en som gör det enkelt?
HÅLL LAGRET RULLANDE
Lagerhantering kan underlättas med hjälp av bra prognoser. När vi har koll på hur efterfrågan kommer att se ut vet vi hur mycket, när och vilka produkter som behöver finnas på lager. Prognoserna kan också användas för att prioritera sälj- och marknadsaktiviteter utifrån vad som finns på lager, vilket leder till lägre lagerkostnader och en minskad risk att varor ligger och dammar.
Träffsäkra prognoser gör det också möjligt att optimera logistik och personal. Om vi vet exakt hur behovet kommer att se ut kan vi koordinera logistik och distribution med precis rätt antal fordon, optimera rutter och effektivisera rutinerna på lagret. Det minskar kostnader och maximerar användningen av ytor och fordon.
Träffsäkra prognoser gör även livet lättare för den som jobbar med bemanningsplanering och bidrar till scheman som utgår från hur behovet faktiskt kommer se ut. När vi har insikt i hur kundflödet ser ut kan vi arbeta utifrån verksamhetens förutsättningar för att uppnå bästa möjliga balans mellan arbetsmiljö, kundservice och kostnadsoptimering. Det går också att kombinera prognosen med information om hur lång tid olika uppgifter tar för att optimera bemanningen ytterligare.
Behovsplanering är inget nytt, men teknikutvecklingen har förändrat spelplanen. Att byta kalkylblad mot ett verktyg med AI är som att byta spaden mot en grävskopa. Träffsäkerheten blir mycket bättre, det blir enkelt att generera prognoser med tätare intervall, och att ta hänsyn till alla möjliga (och omöjliga) interna och externa faktorer.
