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- Lager bis zu 50% reduziert trotz besserem Kundenservice
- Regalprozesse plan- und messbar
- detaillierte Berichte - bessere Übersicht im Geschäft
- frühzeitige = rechtzeitige richtige Wiederbeschaffung
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Demand Chain Management (DCM) beschäftigt sich mit den
absatzbezogenen Aspekten des Supply Chain Management (SCM).
WL-DCM ist die einzigartige Implementierung eines DCM-Systems
basierend auf  EDAP ( event driven application platform ). Durch die
direkte Messung des Kundenbedarfs und daraus abgeleiteten Aktionen
können Sie sofort reagieren. Nur die unmittelbare Verarbeitung der
Ereignisse ermöglicht zielführend die Vermeindung von OOS.
WL-DCM ist das DCM Produkt von WareLite Ltd. UK um das
Out-Of-Stock-Problem (OOS) konkret zu lösen. WL-DCM schließt die Lücke
zwischen der Supply-Chain und dem Regal im Detailverkauf.
WL-DCM wurde mit dem Industriepreis 2008 ausgezeichnet.
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Der Lebensmittelhandel wird hier Beispielhaft angeführt, die Anwendung von WL-DCM
läßt sich analog auf andere Branchen übertragen.
WL-DCM hilft die leeren Regale zu vermeiden. Das sind originale Aufnahmen
die leere Regale zeigen (OOS) die Sie sicher auch in einem beliebigen Supermarkt jederzeit aufnehmen können.
Regallücken werden manchmal geschickt vorm Kunden versteckt in dem man diese mit vorhandenen Artikeln füllt. Die Lücken erkennen Sie dann nur an den Regalbeschriftungen.
Real time Demand Chain Management unterstützt systemgeführt die Prozesse
im Markt (Regal, Lagerbetreung, Wiederbeschaffung).
Alle Vorgänge werden gemessen, protokolliert und für spätere Auswertungen
optimal abgelegt. WL-DCM misst echte Vorgänge und bietet damit zum Unterschied
von Produkten des Mitbewerbs einzigartig die Darstellung und Überwachung
von Regalen und Lager mit aktuellen Daten.
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- Supply Chain 28%
- Regalbetreuung 25%
- Wiederbeschaffung - Prognosen
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Die Studien von Corsten und Gruen belegen OOS-Raten weltweit die durchschnittlich bei 8,3% liegen.
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Die durchschnittliche OOS-Rate beträgt laut Corsten/Gruen ca. 8%.
Das bedeutet dass jeder 13. Artikel nicht verfügbar ist.
Anders ausgedrückt bedeutet es, wenn 100 Kunden 40 beliebige Artikel kaufen,
dann bekommen nur 4 Kunden alles was Sie wollen,
96 Kunden fehlt zumindest 1 Artikel.
Bei den POS-Kassen werden nur verkaufte Artikel aufgezeichnet.
Wenn ein Kunde ein leeres Regal findet, dann passiert folgendes: - Der Kunde kauft nicht 9%
- Der Kunde kauft eine andere Marke 26%
- Der Kunde kauft bei der Konkurrenz 31%
- Der Kunde von der gleichen Marke ein anderes Produkt 19%
- Der Kunde verschiebt den Kauf aus später 15%
Diese Information werden bei den Kassen nicht aufgezeichnet. Die POS-Daten
sind damit zwangsläufig mit Fehler behaftet wenn man die als Quelle für "Demand"
verwendet. Da diese Daten üblicherweise für die Wiederbeschaffung und Prognosen
verwendet werden müssen diese automatisch auch fehlerhaft sein.
Genau hier greift WL-DCM ein. Durch drastische Reduktion der OOS-Situation wird
die Datenqualität der POS-Kassen besser und damit automatisch auch
die Basis für Prognosen.
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POS-Kassen registrieren nur verkaufte Artikel. Das folgend Diagramm zeigt
die Bestände bzw. Verkäufe von Biomilch und herkömmlicher Milch. Bei der
Biomilch tritt eine OOS-Situation auf und man sieht, dass die Kunden nun zur
normalen Milch greifen. Sobald die Biomilch wieder verfügbar ist geht der
Verkauf der normalen Milch wieder zurück.
In diesem Falle hätte die POS-Kasse aufgezeichnet, dass - 187 Liter Biomilch
- 86 Liter normale Milch
verkauft wurden. Bei der Nachbeschaffung wird basierend auf diesen Daten
zuwenig Biomilch und zuviel normale Milch nachbestellt, da die OOS-Information
nicht vorhanden ist und der Ersatzkauf nicht erkannt wird. Solche Fälle lassen sich
eventuell mit Analysen der POS-Kassen erkennen, aber den Aufwand diese Analyse
täglich für jeden Artikel durchzuführen ist zu groß.
WL-DCM schafft Abhilfe
- OOS wird durch verbesserte Nachbeschaffung und Früherkennung basierend
auf Verkaufstrends weitestgehend vermieden - tritt OOS auf, dann wird die Situation aufgezeichnet, anhand der Verkaufstrends
kann man ziemlich genau den Bedarf nachrechnen
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“Heutige Detailverkaufsprozesse benötigen für die Erfassung und Anpassung
7 bis 9 Tage um eine OOS-Situation zu bereinigen. Die permanente Inventur
ist schlechter als ursprünglich angenommen. Selbst Wal-Marts Lagerstand-Inventur
in den Geschäften initiiert aus Sicht der Detailgeschäfte den Nachschub um 2 Tage zu spät.”
"OOS von mehr als 7 Tagen für verkaufsgeförderte Produkte oder Neueinführungen ist einfach zu lange.“
 Lora Cecere, ‘Was wir aus 3 Jahren RFID-Pilotversuchen gelernt haben’ 2007
Es benötigt entsprechende Applikationen um die OOS-Problematik zu reduzieren.
Mit WL-DCM können Sie heute schon effektiv die Ursachen bekämpfen. Sobald RFID verfügbar
ist ist WL-DCM noch besser, da die Appliaktion dafür ausgelegt ist viele Ereignisse in Echtzeit
abzuarbeiten. Erst wenn Sie die OOS-Situationen beseitigt haben können Sie bessere
Prognosen erstellen, da das Datenmaterial fehlerbereinigt ist.
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Corsten und Gruen haben 2 vielbeachtete Studien OOS-Situationen
analysiert. Folgende Kriterien muss ein System für Regalbewirtschaftung
erfüllen um eine nachhaltige Verbesserung der Situation zu erzielen.
Corsten und Gruen - Datenqualität
- zuverlässige Prognosen und Bestellungen
- Bestellmengen
- Nachschub
- Lieferkapazitätem
- Lagerkapazität
- Regalnachschub
WL-DCM stellt die Technik bereit die diese Anforderungen erfüllt. Auf Grund
der XTP-Plattform ist Warelite in der Lage diese Daten für jeden Artikel zu verarbeiten.
Die Präsentationsunterlagen zu den Praxistagen vom 10. Nov. 2008 finden Sie hier.
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Man kann die DCM-Systeme in 2 große Gruppen teilen: - Systeme die bei Prognosen ansetzen basierend auf Daten der POS-Terminals (Teradata, SAF-AG, etc. )
- Systeme die direkt die Regal- und Lagerbetreuung unterstützen (WL-DCM).
Systeme der Kategorie 1 können die leeren Regale nur mittelbar vermeiden. Da diese
Systeme auf Auswertung und Analyse der POS-Daten beruhen, müssen die Prognosen
automatisch fehlerhaft sein, da die POS-Terminals keinerlei Aufzeichnungen über OOS haben.
Diese Systeme unterstützen das Tagesgeschäft nicht.
Warelites real time DCM gehört zur Gruppe 2. Durch die aktive Regalbetreuung basierend
auf aktuell gemessenen Verkaufstrend wird sofort rechtzeitig reagiert falls eine Bestandslücke droht.
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WL-DCM ist die Antwort wenn Sie die Kundenzufriedenheit erhöhen, Lagerbestände reduzieren,
Prognosefehler bereinigen, OOS vermeiden, Umsatz erhöhen und Promotions optimieren wollen.
Mit WL-DCM sehen Sie immer den aktuellen Bestand. Sie brauchen keine komplexen teuren
Werkzeuge um aus historischen Daten den Zustand zu rekonstruieren.
Herkömmliche DCM-Systeme versuchen üblicherweise mittels optimierter Prognosen Verbesserungen
zu erzielen -> und das gelingt zum Teil auch. Die Ursache für das Problem -> OOS bekommen Sie,
wie die Studien von Corsten/Gruen belegen, so nicht in den Griff.
- Kundenservice verbessern - Verringern Sie Prognosefehler durch
fehlerbereinigte Verbrauchsdaten. Durch Vermeidung von OOS
steht der Kunde nicht mehr vor leeren Regalen. - Bestandssortiment optimieren - WL-DCM optimiert den Bestand
automatisch da die Beschaffung durch den aktuellen Bedarf gesteuert
werden kann. Weniger gefragte Produkte werden automatisch reduziert. - Promotion-Verwaltung optimieren - Durch die optimale Betreuung
der Regale und des Lagers werden Promotions automatisch optimiert.
Sollte es zu OOS kommen, dann hat WL-DCM alle Informationen darüber.
Sie können Promotions besser beurteilen - Schnellen ROI erreichen - WL-DCM Projekte rechnen sich üblicherweise
innerhalb eines Jahres. OOS verursacht Umsatzverluste bis zu 4% laut
Corsten/Gruen. Lagerbestände können trotz verbessertem Servicegrad
verringert werden. Kunden sind zufriedener, da kaum mehr leere Regale auftreten. - Genauer prognostizieren - Auf Grund der fehlerbereinigten Daten
werden Prognosen besser. - Skalierbarkeit - WL-DCM basiert auf der XTP-Plattform
die vollständig skalierbar ist. Nachvollziebare Benchmarks belegen die
Leistungsfähigkeit des Systems. Mit WL-DCM können Sie alle Artikel Ihres
Sortiments betreuen. - Saisonabhängigkeit - Durch die Bewertung der aktuellen Verkaufstrends
passt sich das System selbständig an saisonale Schwankungen an. - Überzeugen Sie sich selbst - Mit unserem Excel-Simulationsprogramm können
Sie die Arbeitsweise für einen Artikel selbst beurteilen. Sie sehen den klaren Aufbau
und erkennen, dass keine komplexen teuren Werkzeuge notwendig sind um
aus historischen Daten Verbesserungen abzuleiten. WL-DCM zeigt Ihnen den realen
Zustand in Echtzeit. - WL-DCM die logische Ergänzung - Erst mit WL-DCM können Prognosesysteme
und die Supply-Chain Ihre volle Wirksamkeit entfalten.
WL-DCM liefert die richtigen Daten, Prognosesysteme können Parameter für WL-DCM
vorgeben (z.B. Lagerkapazitäten, Lieferzeiten). - RFID ist keine Lösung für OOS - Projekterfahrung zeigt, dass RFID die OOS-Problematik
nicht löst. WL-DCM löst das Problem und ist zusätzlich für den Einsatz von RFID ausgelegt.
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Folgende Begriffe gehören alle in das Umfeld von DCM ( demand chain management ). Damit wird eine Prozesssicht beschrieben die den Kundenbedarf ins Zentrum stellt. Herkömmlichen Supply-Chains funktionieren nach dem Push-Prinzip, d.H. Waren aus der Produktion werden optimal zu den Verkaufsstellen gebracht, der Verkaufsprozess selbst ist nicht mehr Bestandteil der SCM-Prozesse. DCM funktioniert nach dem sogenannten Pull-Prinzip, dabei entnimmt der Kunde die gewünschten Artikel und löst dadurch eine Verkaufstrendberechnung und gegebenenfalls eine Nachbeschaffung aus. Die Daten werden in die Supply-Chain eingespeist und dort dann optimal abgewickelt. dcm, demand, demand chain, demand chain management, real time demand chain management, demand driven, demand driven execution, demand driven supply network, demand forecasting, demand forecasts, supply chain, supply, OSA, on shelf, on shelf availability, adosa, advanced optimal shelf availability, optimal shelf, optimal shelf availability, edap, warelite, industriepreis, industriepreis 2008, forecast, corsten, gruen, oos, out of stock, seasonality, inventory, promotion, shrink, inventory management system, inventory assortment , out-of-stocks
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