Tips till dig som använder Smart påfyllnad

[#1]

Vi har i ett par tidigare inlägg beskrivit hur du sätter upp och arbetar med Smart Påfyllnad.

I detta inlägg hade vi tänkt beskriva lite hur det fungerar "under skalet", vad du bör tänka på och vad som inte stöds i denna första versionen.

Som tidigare nämnts så är Smart Påfyllnad en AI-driven lageroptimeringsfunktion där flera olika traditionella statistiska modeller ligger till grund för påfyllnadsförslaget med machine learning på toppen.

Länkar till de tidigare artiklarna om Smart påfyllnad:

Nu har vi lanserat Smart Påfyllnad

Steg 1: Inställningar för att komma igång med Smart påfyllning

Steg 2: Använd och arbeta med Smart påfyllnad

Steg 3: Avaktivera en lagerförd artikel från funktionaliteten för smart påfyllning

Tips! Under dokumentsektionen här på Kundcommunity kan du ladda ned dokumentet Smart Påfyllnad (Inventory Optimization) med innehållet från artiklarna ovan.

Försäljningsprognosen

Försäljningsprognosen som tas fram baserar sig på en hel månad (och jämnar därmed ut eventuella toppar under månaden). Prognosen består av tre nyckelelement: trend, säsong och brus.

• Trend visar efterfrågans övergripande riktning över tid, och indikerar om intresset för en produkt ökar, minskar eller förblir konstant
• Säsong speglar de årliga svängningarna i efterfrågan, som kännetecknas av periodiska upp- och nedgångar, till exempel ökad försäljning av badkläder på sommaren.
• Brus representerar de oregelbundna och oförutsägbara variationerna i efterfrågan, som beror på spontana och svårförutsägbara händelser.
  = Tillsammans utgör dessa värden prognosvärdet.

Baserat på efterfrågemönstret för en artikel kategoriserar tjänsten också in artiklarna i någon av nedanstående kategorier:

• New. Produkter som nyligen lanserats och som har en kort försäljningshistorik.
• Obsolete. Produkter som inte har sålts under en lång tid och sannolikt är vara i slutet av sin livscykel.
• Smooth. Produkter med konsekventa försäljningsmönster, vilket gör dem lättare att prognostisera.
• Lumpy:. Produkter med en oförutsägbar efterfrågan, både gällande volym och timing, vilket gör det mycket utmanande att göra korrekta prognoser för dessa.
• Erratic. Produkter med betydande fluktuationer i efterfrågevolym, men med mer förutsägbar timing, vilket ger en något mer hanterbar prognosutmaning jämfört med Lumpy.
• Intermittent. Produkter med försäljning som sker med oregelbundna intervall, med perioder utan försäljning mellan transaktionerna.

Beroende på hur för försäljningshistoriken ser ut så kan kategoriseringen ändras fortlöpande. En produkt kan t ex vara Lumpy  i början och sedan när försäljningen blir mer stabil kategoriseras den om till t ex Smooth.

Planeringsperiod

När du använder Smart Påfyllnad har vi introducerat ett nytt begrepp som heter planeringsperiod.

Planeringsperiod är den perioden man köper in för. I Visma Net är detta standard: 30 dagar + artikelns ledtid (leveranstid)

Exempel: Om leverantörens ledtid är 10 dagar och artikelns ledtid är 2 dagar innebär detta en planeringsperiod som är (30 + 10 + 2  😃 42 dagar.

Så här sker beräkning av antal att beställa

Med ovanstående parametrar m m tar tjänsten fram att förslag på hur många artiklar som skall beställas.

Förslag på beställningsantal = Beräknat antal att beställa + Restorder (backlog) - Öppna inköp

• Beräknat antal att beställa. Beräknad inköpskvantitet baserat på försäljningsprognos, aktuell lagernivå, säkerhetslager, leveranstid med mera. Detta sker med en kombination av traditionella beräkningar + AI.
• med tillägg för Restorder. Antal på försäljningsorderrader med Ej levererat antal där Leverera den har ett datum tidigare än dagens datum
• med avdrag för Öppna inköp. Antal på inköpsorderrader med Leveransdatum i planläggningsperioden.

Tips! Tjänsten ger också förslag på vilken Beställningspunkt och vilket Säkerhetslager som är optimalt att använda.

Att tänka på

• Tjänsten behöver ungefär 6 månaders försäljningshistorik på en artikel för att kunna se ett mönster (2 års försäljningshistorik för att identifiera en säsong)
• Förslagen blir bäst om det finns 2 års försäljningshistorik eller mer
• Det är möjligt att få en prognos med bara en försäljning, men det är ju inte så värdefullt...
• Prognosen fungerar bäst med relativt stabil efterfrågan, men tjänsten klarar av att tolka olika efterfrågemönster.
• Kvaliteten på data är avgörande! 

Stöds inte i denna version

I denna första version finns inte stöd för:

• Överföring mellan lager
• Hänsyn tas inte till öppna överföringsordrar i beställningsförslaget
• Avsluta dessa (och eventuellt räkna om) innan du genererar ett beställningsförslag
• Hantering av strukturartiklar
• Planeringsperiod per leverantör/artikel
• Kategorisering av artiklar (ABC etc)
• Möjlighet att utelämna delar av försäljningshistoriken

[Ulliz]

Hej,

När man lägger in ledtid för artiklar under en leverantör, så räknar man vanligtvis med arbetsdagar och inte helger. Det verkar Visma inte ta hänsyn till. De flesta leverantörer som vi har på vårt företag räknar med arbetsdagar 5 dagar/vecka. Det borde kunna kunna vara valbart i systemet tycker jag, annars har jag ingen användning för funktionen tyvärr. 

/Ulliz

[Starless Aeon]

@Anders X NilssonVi har haft tillfälle att titta lite närmare på denna funktion, men tyvärr uppstår en lång rad frågetecken. Trots 2+ år av försäljningsstatistik så ger smart påfyllning oftast helt tokiga förslag på antal - det stora problemet verkar vara hur den beräknar försäljningar, får inte ihop det överhuvudtaget.

T.ex. för denna artikel. Här visar den en försäljning under januari månad (2025) på 66 st enheter:

Det är spontant väldigt förvånande, för den totala försäljningen under januari på samtliga lager är 1 st, på det aktuella lagret för påfyllnad 0 st. Den enda förklaring jag kan se är att allokeringar för TR-ordrar mellan lager och liknande tas med i ekvationen, vilket blir helt tokigt.

Tyvärr ser det ut så på majoriteten av artiklar. Samma här - verkligt antal sålda under januari för samtliga lager, 1 st, smart påfyllning redovisar 59.

Tyvärr är det därför inte möjligt för oss att använda denna funktion alls för närvarande med tanke på hur den presterar.