Plánování výroby a zásob založené na ručních odhadech a tabulkách naráží na celou řadu limitů (řízení promo akcí, krátké expirace, rostoucí počet zákazníků). Predikce poptávky na úrovni artikl–zákazník–závozové místo dělá z těchto dílčích odhadů jeden standardizovaný proces, který sdílí celý tým plánovačů. Díky tomu může firma plánovat v horizontu týdnů místo dnů, cíleně snižovat zásoby i manipulační náklady a zároveň zlepšit vykrytí objednávek. Často s efektem v řádu milionů korun ročně.

Plánování je týmový sport, ne individuální disciplína

Důležitým efektem predikce poptávky je zastupitelnost. Tam, kde měl dřív každý plánovač „svoje tabulky a svoje postupy“, dnes:

  • všichni pracují ve stejném nástroji,
  • vidí stejné struktury dat a logiku výpočtu,
  • mohou si jednoduše přepnout na artikly nebo zákazníky kolegy.

„Když řídím svoje artikly a kolega je nemocný, podívám se na jeho portfolio, a protože to prostředí znám, jsem schopný ho relativně rychle nahradit. Není to o měsících předávání know-how, ale o dnech,“ popisuje Jan Šlajer, jednatel DYNAMIC FUTURE.

Zásadní rozdíl je i v onboardingu nových lidí do firem. Bez moderního prediktivního nástroje potřebují pracovníci měsíce vysvětlování, odkud tahat jaká čísla, jak číst firemní „excelové šifry“. Společnosti, které takové nástroje implementovaly, poskytnou novému plánovači strukturované prostředí, historii i logiku, a to přímo v systému.

Z dvou dnů na tři týdny

Bez reálných čísel zůstává digitalizace hezkým marketingem. Zkušenost DYNAMIC FUTURE a PrewIQ je ale velmi konkrétní – zejména v potravinářských firmách, kde hrají roli krátké expirace a promo akce.

Krásno: delší plán a méně chaosu

Před nasazením predikce poptávky zvládalo Krásno fixovat plán výroby maximálně na 1–2 dny dopředu.

„Dnes mají naplánovanou výrobu zhruba na 17 až 21 dní dopředu. Vědí, kdy co budou vyrábět, mají výrobu rovnoměrně rozloženou. A hlavně – díky plánu fixovanému na delší dobu zvládnou nivelizovat výroby a snížit počty přestaveb výrobních zařízení. To jim umožňuje případně vypustit výrobní směnu, a ne vyrábět do zásoby,“ říká Šlajer.

Zároveň:

  • nesnížili počet lidí,
  • nezmenšili počet akcí (naopak navýšili počet artiklů i zákazníků v akcích),
  • stále to zvládnou tři lidé.

Hollandia: méně zásob, méně manipulací, nižší náklady

U společnosti Hollandia se zase naplno projevil dopad implementace nástroje PrewIQ na zásoby a logistiku. Hollandia totiž využívá externí logistiku, kde platí za paletové místo za den a a každou manipulaci (příjem, výdej).

Modelový příklad pro firmu s obratem kolem 1 miliardy Kč

Představme si typickou potravinářskou firmu s ročním obratem kolem jedné miliardy korun. V expedici má sklad hotových výrobků s kapacitou přibližně dva tisíce palet. Každé paletové místo něco stojí – firma platí jak za samotné uskladnění, tak za manipulaci. K tomu počítejme, že je průměrná doba obrátky zásob kolem deseti dní.

Ve chvíli, kdy se díky predikci poptávky podaří snížit zásoby hotových výrobků o zhruba 25 %, začnou se tyto náklady velmi konkrétně promítat do hospodaření. Méně palet ve skladu znamená méně paletodnů, které je třeba platit, a současně méně zbytečných manipulací – zboží, které nemusíme vyrobit a skladovat, nemusíme ani přijímat na sklad a pak znovu vyskladňovat. Už jen tato kombinace úspor ve skladování a manipulaci přináší u miliardové firmy částky v řádu milionů ročně.

Druhou část efektu tvoří lepší úroveň vykrytí objednávek. Zvýšení vykrytí třeba „jen“ o jeden procentní bod znamená, že firma dokáže dodat více z toho, co si zákazníci objednají. Bez navýšení fixních nákladů na výrobu či administrativu. V praxi se tak stejné kapacity využívají efektivněji.

Pro přehlednost: u firmy s obratem kolem 1 mld. Kč mluvíme typicky o kombinaci těchto změn:

  • snížení zásob hotových výrobků přibližně o 25 %, zkrácení doby, po kterou leží na skladě, a tím nižší náklady na skladové kapacity a manipulaci,
  • zlepšení úrovně vykrytí objednávek zhruba o 1 procentní bod, tedy více realizovaných tržeb při stejných fixních nákladech.

Co je potřeba, aby to opravdu fungovalo?

Má-li predikce poptávky přinášet nejen hezké grafy, ale i reálný dopad do plánování a výsledovky, nestačí pouze nasadit nový software. Firmy, které z ní opravdu těží, staví na:

  • kvalitních a dostupných datech (historie prodejů, akce, zákazníci, artikly, prodejní místa),
  • jasné roli plánovače (přechod od „ručního kalkulátoru“ k analytikovi a rozhodovači),
  • spolupráci obchodu, logistiky a výroby (obchod musí plánovat akce s předstihem a transparentně; výroba a logistika na to umí reagovat),
  • ochotě vzdát se tajemství (když se know-how přesune do systému, vliv plánovače nekončí, naopak, může se soustředit na to, kde je jeho přidaná hodnota největší).

Od hrdinství k udržitelnosti

Závislost na jednom „guru Excelu“ může chvíli vypadat jako hrdinství, ve skutečnosti je to ale riziko pro firmu:

  • stačí nemoc, odchod nebo chyba a plán se rozsype,
  • špatná predikce vede k přeplněným skladům nebo prázdným regálům,
  • energie lidí se spotřebuje na přepočítávání, ne na zlepšování.

Predikce poptávky a nástroje jako PrewIQ umožňují tenhle model opustit.

„Je to pořád o lidech – jen jim dáte nástroj, který za ně udělá těžkou rutinní práci. A oni se můžou věnovat tomu, co stroje nezvládnou: rozhodování, komunikaci a zlepšování,“ uzavírá Jan Šlajer, jednatel DYNAMIC FUTURE.

Z individuální magie se tak stává týmová disciplína, kterou lze škálovat, měřit a zlepšovat. A která přináší velmi konkrétní čísla: delší plánovací horizont, menší zásoby, méně přesčasů a milionové úspory.