Reduce Inventory with Applied Stati

Reduce Inventory with Applied Statistics
Statistical demand forecasting techniques have been available to industry for decades, but small- and medium-sized companies rarely use them. There are barriers to implementing these techniques, but these hurdles are quickly becoming lower. In this article, I will discuss statistical forecasting of customer demand and of material demand; and how to start using it quickly and cost effectively.

The key benefit to becoming competent at statistical demand forecasting is significant inventory reduction. The cash preserved from this reduction can be used to finance more value added activities. Plus, judiciously reducing all inventory is one of the fastest ways of converting floor space from inventory storage into space for value added activities, like manufacturing – at very little added expense

At one company where I worked, over the course of four years, the Materials team was able to improve inventory turns by 300% using statistical forecasting and other inventory management techniques. During that same interval, revenue increased by more than 50% without adding a single square foot for material storage. In addition, the value of excess and obsolete inventory (“rottage”) decreased from over 8% of inventory value to less than 0.5% because Sales and Operations coordinated very closely to avoid overdriving customer demand.
There are software vendors that sell extremely expensive demand forecasting software that will integrate with an ERP system. Initial costs to implement these systems include the purchase price of the software, training users and managers, setup and debugging, possible additional software license fees, hiring staff to maintain the software, and hiring staff to use the software. Thereafter, there is the expense of support contracts, renewing licenses, and buying and training for new releases. These expense elements can very quickly total into the hundreds of thousands or even millions of dollars. A small- or medium-sized company simply cannot justify such a large expense.

Economical, PC-based software – and more recently Cloud-based software as a service (SaaS) – with good user interfaces are readily available. These affordable systems greatly reduce one significant barrier to implementing forecasting tools.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลดสินค้าคงคลัง โดยใช้สถิติสถิติความต้องการคาดการณ์เทคนิคได้รับใช้อุตสาหกรรมในทศวรรษที่ผ่านมา แต่บริษัทขนาดเล็ก และขนาดกลางไม่ค่อยใช้ มีอุปสรรคการใช้เทคนิคเหล่านี้ แต่อุปสรรคเหล่านี้อย่างรวดเร็วกลายเป็นต่ำ ในบทความนี้ ฉันจะกล่าวถึงสถิติการคาดการณ์ความต้องการลูกค้า และความ ต้องการวัสดุ และวิธีการเริ่มใช้งานได้อย่างรวดเร็ว และต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพประโยชน์สำคัญจะกลายเป็นอำนาจในการคาดการณ์ความต้องการทางสถิติคือ ลดสินค้าคงคลังอย่างมีนัยสำคัญ เงินสดที่เก็บจากที่ลดลงนี้สามารถใช้เงินค่าเพิ่มกิจกรรมการ พลัส judiciously ลดสินค้าคงคลังทั้งหมดเป็นหนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดของการแปลงพื้นที่เก็บสินค้าคงคลังลงในพื้นที่สำหรับเพิ่มมูลค่าค่าใช้จ่ายเพิ่มกิจกรรม เช่นผลิต – ที่น้อยมากบริษัทหนึ่งที่ผมทำงาน ประสบการณ์สี่ปี ทีมวัสดุก็สามารถเพื่อปรับปรุงสินค้าคงคลังเปิด 300% ใช้การพยากรณ์ทางสถิติและเทคนิคการจัดการสินค้าคงคลัง ในระหว่างช่วงเวลาที่เดียวกัน รายได้เพิ่มขึ้นมากกว่า 50% โดยไม่ต้องเพิ่มตารางฟุตเดียวสำหรับการจัดเก็บวัสดุ นอกจากนี้ ค่าคงล้าสมัย และส่วนเกิน ("rottage") ลดลงจาก 8% ของมูลค่าสินค้าคงคลังน้อยกว่า 0.5% เนื่องจากการขายและการดำเนินการประสานงานอย่างใกล้ชิดเพื่อหลีกเลี่ยงการ overdriving ความต้องการลูกค้ามีผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ที่ขายซอฟต์แวร์ที่จะทำงานร่วมกับระบบ ERP การคาดการณ์อุปสงค์ราคาแพงมาก ต้นทุนเริ่มต้นใช้ระบบเหล่านี้รวมถึงราคาซื้อซอฟต์แวร์ ผู้ฝึกอบรม และผู้จัดการ ตั้งค่า และการดี บัก ค่าลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์สามารถเพิ่มเติม จ้างพนักงานเพื่อรักษาซอฟต์แวร์ และพนักงานจ้างงานการใช้ซอฟต์แวร์ หลังจากนั้น มีค่าใช้จ่ายสนับสนุนสัญญา ต่ออายุใบอนุญาต การซื้อ และการฝึกอบรมสำหรับรุ่นใหม่ องค์ประกอบค่าใช้จ่ายเหล่านี้สามารถได้อย่างรวดเร็วรวมเป็นหลายร้อยหลายพันหรือแม้แต่นับล้านดอลลาร์ บริษัทขนาดเล็ก หรือขนาดกลางก็ไม่จัดดังกล่าวมีขนาดใหญ่ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมล่าสุดเมฆตามซอฟต์แวร์บริการ (ซาส) – ด้วยอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ดีและประหยัด เครื่องคอมพิวเตอร์ตามซอฟต์แวร์ – มีพร้อม ระบบเหล่านี้ราคาไม่แพงมากลดอุปสรรคสำคัญหนึ่งการใช้เครื่องมือที่คาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลดสินค้าคงคลังด้วยสถิติประยุกต์ความต้องการทางสถิติเทคนิคการพยากรณ์ได้รับการบริการให้กับอุตสาหกรรมมานานหลายทศวรรษ แต่ บริษัท ขนาดเล็กและขนาดกลางที่ไม่ค่อยได้ใช้พวกเขา
มีอุปสรรคในการดำเนินการเทคนิคเหล่านี้มี แต่อุปสรรคเหล่านี้จะกลายเป็นลดลงอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้ผมจะหารือเกี่ยวกับการคาดการณ์ทางสถิติของความต้องการของลูกค้าและความต้องการของวัสดุ และวิธีการที่จะเริ่มใช้มันได้อย่างรวดเร็วและค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ. ประโยชน์ที่สำคัญที่จะกลายเป็นอำนาจที่พยากรณ์ความต้องการทางสถิติคือการลดสินค้าคงคลังอย่างมีนัยสำคัญ เงินสดจากการลดการเก็บรักษาไว้นี้สามารถนำเงินไปใช้ค่ามากขึ้นเพิ่มกิจกรรม พลัส, รอบคอบการลดสินค้าคงคลังทั้งหมดเป็นหนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดในการแปลงพื้นที่จากการจัดเก็บสินค้าคงคลังเข้ามาในพื้นที่สำหรับกิจกรรมที่มีมูลค่าเพิ่มเช่นการผลิต - ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นน้อยมากที่หนึ่งของบริษัท ที่ผมทำงานในช่วงสี่ปีที่ผ่านมาวัสดุ ทีมงานก็สามารถที่จะปรับปรุงสินค้าคงคลังจะเปิด 300% โดยใช้การคาดการณ์ทางสถิติและเทคนิคการจัดการสินค้าคงคลังอื่น ๆ ในระหว่างช่วงเวลาเดียวกับที่มีรายได้เพิ่มขึ้นกว่า 50% โดยไม่ต้องเพิ่มตารางฟุตเดียวสำหรับการจัดเก็บวัสดุ นอกจากนี้มูลค่าของส่วนเกินและสินค้าคงคลังที่ล้าสมัย ("rottage") ลดลงจากกว่า 8% ของมูลค่าสินค้าคงคลังให้น้อยกว่า 0.5% เนื่องจากยอดขายและการดำเนินงานการประสานงานอย่างใกล้ชิดเพื่อหลีกเลี่ยงการ overdriving ความต้องการของลูกค้า. มีผู้ผลิตซอฟต์แวร์ที่ขายความต้องการที่มีราคาแพงมากมี พยากรณ์ซอฟต์แวร์ที่จะทำงานร่วมกับระบบ ERP ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นที่จะใช้ระบบเหล่านี้รวมถึงราคาซื้อของซอฟแวร์ที่ผู้ใช้และผู้จัดการฝึกอบรมการติดตั้งและการแก้จุดบกพร่องที่เป็นไปได้ค่าธรรมเนียมใบอนุญาตซอฟต์แวร์เพิ่มเติมจ้างพนักงานเพื่อรักษาซอฟแวร์และพนักงานจ้างในการใช้ซอฟต์แวร์ หลังจากนั้นมีค่าใช้จ่ายของสัญญาการสนับสนุนการต่ออายุใบอนุญาตและการซื้อและการฝึกอบรมสำหรับรุ่นใหม่ องค์ประกอบเหล่านี้ค่าใช้จ่ายได้อย่างรวดเร็วสามารถรวมเป็นหลายร้อยหลายพันหรือล้านดอลลาร์ บริษัท ขนาดเล็กหรือขนาดกลางก็ไม่สามารถแสดงให้เห็นถึงค่าใช้จ่ายดังกล่าวมีขนาดใหญ่. ประหยัดซอฟต์แวร์ PC-based - และอื่น ๆ เมื่อเร็ว ๆ นี้ซอฟแวร์ cloud-based เป็นบริการ (SaaS) - มีอินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่ดีมีพร้อม ระบบเหล่านี้ราคาไม่แพงช่วยลดอุปสรรคหนึ่งที่สำคัญในการดำเนินการเครื่องมือการพยากรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลดสินค้าคงคลังด้วยเทคนิคสถิติสถิติประยุกต์
การพยากรณ์ความต้องการได้ใช้ได้กับอุตสาหกรรมมานานหลายทศวรรษ แต่ บริษัท ขนาดเล็กและขนาดกลาง ไม่ค่อยได้ใช้ มีอุปสรรคในการใช้เทคนิคเหล่านี้ แต่อุปสรรคเหล่านี้จะกลายเป็นลดลง ในบทความนี้ผมจะหารือเกี่ยวกับการพยากรณ์ทางสถิติของความต้องการของลูกค้าและความต้องการวัสดุและวิธีการที่จะเริ่มใช้มันได้อย่างรวดเร็ว และต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์คีย์กลายเป็นความสามารถในการพยากรณ์อุปสงค์ทางสถิติคือการลดสินค้าคงคลังอย่างมีนัยสำคัญ เงินสดจากการรักษานี้สามารถใช้กับ การเงิน เพิ่มมูลค่ามากขึ้นกิจกรรม บวกกับรอบคอบลดสินค้าคงคลังเป็นหนึ่งในวิธีที่เร็วที่สุดในการแปลงพื้นที่จากจัดเก็บสินค้าคงคลังในพื้นที่เพื่อเพิ่มมูลค่าต่างๆ เช่นการผลิตที่น้อยมากและค่าใช้จ่ายเพิ่ม

ที่ หนึ่งใน บริษัท ที่ผมทำงาน ผ่านหลักสูตรของ 4 ปีวัสดุที่ทีมสามารถปรับปรุงสินค้าคงคลังเปลี่ยนโดย 300% การสถิติพยากรณ์และเทคนิคการจัดการสินค้าคงคลังอื่นๆ ในช่วงเวลาเดียวกันนั้น รายได้เพิ่มขึ้นมากกว่า 50% โดยไม่ต้องเพิ่มตารางฟุตเดียวสำหรับการจัดเก็บวัสดุ นอกจากนี้ มูลค่าส่วนเกินและสินค้าคงคลังที่ล้าสมัย ( " rottage " ) ลดลงจาก 8% ของมูลค่าสินค้าคงคลังน้อยกว่า 05% เนื่องจากยอดขายและการประสานงานอย่างใกล้ชิด เพื่อหลีกเลี่ยง overdriving ความต้องการลูกค้า .
มีผู้ผลิตซอฟต์แวร์ที่ขายแพงมาก การพยากรณ์ความต้องการซอฟต์แวร์ที่ผสานรวมกับระบบ ERP . ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นที่จะใช้ระบบเหล่านี้รวมถึงการซื้อ ราคาของซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้การฝึกอบรมและผู้จัดการการติดตั้งและแก้จุดบกพร่อง ค่าธรรมเนียมใบอนุญาตซอฟต์แวร์เป็นไปได้เพิ่มเติมจ้างพนักงานรักษาซอฟต์แวร์และการจ้างพนักงานในการใช้ซอฟต์แวร์ . หลังจากนั้น ก็เป็นค่าใช้จ่ายของสัญญา การสนับสนุน การต่ออายุใบอนุญาต และการซื้อและการฝึกอบรมสำหรับรุ่นใหม่ องค์ประกอบของค่าใช้จ่ายเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วสามารถรวมเป็นหลายร้อยหลายพันหรือหลายล้านดอลลาร์ ขนาดเล็ก - ขนาดกลางหรือ บริษัท ก็ไม่สามารถปรับค่าใช้จ่ายขนาดนี้

ประหยัดพีซีและซอฟต์แวร์และมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆนี้เมฆตามซอฟต์แวร์เป็นบริการ ( SaaS ) ซึ่งใช้กับอินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่ดี พร้อมใช้งาน มากระบบเหล่านี้ช่วยลดอุปสรรคในการ พยากรณ์หนึ่งที่มีเครื่องมือ