Today‘s supply chains are undergoin

Today‘s supply chains are undergoing significant pressures to become more demand-driven. Retailers, distributors, and manufacturers must choose the approach they hope will make the most profit. Should you produce goods according to demand forecasts, or by reacting to what consumers already bought? Companies are investing in a new generation of cloud technologies that enable the transition from push to pull environments.
The Push System
Many companies use the forecast approach, or what is called a push system. These companies forecast and feel confident goods will not run out unexpectedly. In the push world, decision points occur at every reorder. How much should be purchased? How often?
The sheer volume of SKUs and associated decision points mean push systems use the peanut butter approach, where all products are treated roughly the same despite different demand profiles. Thus, we see the following: Forecasting gets done at the aggregate level. Product is then pushed to the store weekly, without accounting for how individual SKUs sell for a particular store.
The problem is, forecasts that drive push systems are often wrong. Despite billions spent annually on technology, actual demand varies from forecasts. Forecasting does not make the end consumer react predictably.
No matter how sophisticated its algorithm, a forecast is a guess. Wrong guesses mean excess investment and lower profits. They also lead to other problems like high carrying costs, discounting, disposals, missed sales, weak customer loyalty, shortages, high debt loads, inventory disposals, emergency shipments, rescheduled production and attenuated profits.
The Pull System
Modern cloud-based technologies are enabling a pull-based approach to retail replenishment that uses daily consumer-level demand to generate a true forecast.
Pull systems use demand data to drive both replenishment and production. Only immediate customer requirements are drawn from the protective inventories upstream. This approach is driven by actual consumption at the store (store/SKU/daily demand) as well as with forecasts. This allows for a much more granular approach than push systems.
For example, a pull network supports multiple replenishment policies based on the individual demand profile of the product. For a slow selling product, you can manage by a simple reorder point (sell one, replenish one). For a turn item, however, you can use a more sophisticated minimum/maximum policy.
The result is an automated inventory policy driven by actual pull requirements at the granular level. By acting on actual demand, statistical variations are damped rather than magnified, steadying on-hand inventory levels at every stocking location. Since goods only flow downstream to cover immediate need, inventory remains further up the supply chain, closer to the source. In contrast, many push systems put the majority of the inventory at the retail store.
Many organizations are implementing demand-driven value network (DDVN) processes. Companies that have implemented a pull-based network have seen the following benefits:
• As much as 30 percent inventory reduction
• 20 percent increase in perfect orders
• 10 percent increase in revenue
• Improved service levels
• Forecast Accuracy Improvements

Retailers who use push systems end up with more inventory than they need to cover immediate consumption. As a result, the biggest accumulation of inventory in a push supply chain resides at the retail node.
The pull system is the real key to supply chain savings. Using readily available point-of-sale data as inputs, shortages can be reduced due to the quick response nature of these flow systems. Customers will more often find what they need, product will be continuously replenished, and consumers are more likely to stay loyal.

Results (Thai) 1:

โซ่อุปทานในปัจจุบันกำลังอยู่ระหว่างแรงกดดันสำคัญจะกลายเป็นการขับเคลื่อนความต้องการมากขึ้น ร้านค้าปลีก ผู้แทนจำหน่าย ผู้ผลิต และต้องเลือกวิธีที่พวกเขาหวังว่าจะได้กำไรมากที่สุด คุณควรผลิตสินค้า ตามการคาดการณ์ความต้องการ หรือ โดยการทำปฏิกิริยากับสิ่งที่ผู้บริโภคได้ซื้อ บริษัทมีการลงทุนในเทคโนโลยีที่ช่วยให้การเปลี่ยนจากกดดึงสภาพแวดล้อมที่รุ่นใหม่ระบบ Pushหลายบริษัทใช้วิธีการคาดการณ์ หรือสิ่งที่เรียกว่าระบบการผลักดัน บริษัทเหล่านี้การคาดการณ์ และมั่นใจว่าสินค้าจะไม่ทำออกมาโดยไม่คาดคิด ในโลกผลักดัน จุดตัดสินใจเกิดขึ้นในทุกการสั่งซื้อใหม่ เท่าไรควรจะซื้อหรือไม่ บ่อยแค่ไหนเสียงเชียร์ของ Sku และตัดสินใจที่เกี่ยวข้องจุดหมายถึง การผลักดันระบบใช้วิธีเนยถั่วลิสง ซึ่งผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะถือว่าประมาณเดียวกันแม้ มีโพรไฟล์ความต้องการที่แตกต่างกัน ดังนั้น เราเห็นต่อไปนี้: การคาดการณ์ได้รับทำในระดับรวมกัน ผลิตภัณฑ์เป็นแล้วผลักไปยังร้านค้ารายสัปดาห์ โดยวิธีแต่ละ Sku ขายสำหรับร้านค้าเฉพาะบัญชีปัญหาคือ การคาดการณ์ที่ผลักดันระบบขับมักไม่ถูกต้อง แม้พันล้านต่อปีที่ใช้ในเทคโนโลยี ความต้องการจริงแตกต่างจากการคาดการณ์ การคาดการณ์ทำให้ผู้บริโภคตอบสนองตอบไม่ว่าวิธีที่มีความซับซ้อนของอัลกอริทึม การคาดการณ์จะคาดเดา ผิดทายหมายถึงส่วนเกินทุนและกำไรต่ำ พวกเขานำไปสู่ปัญหาอื่น ๆ เช่นสูงแบกต้นทุน มูลค่า ขาย ขายขาด ภักดีอ่อนแอ ขาดแคลน โหลดหนี้สูง จำหน่ายสินค้าคงคลัง ส่งฉุกเฉิน จัดกำหนดการผลิต และ attenuated กำไรระบบดึงเทคโนโลยีคลาวด์ที่ทันสมัยจะทำให้วิธีการดึงคะแนนในการเพิ่มเติมสินค้าขายปลีกที่ใช้ประจำวันของผู้บริโภคระดับอุปสงค์เพื่อสร้างการคาดการณ์ที่เป็นจริงดึงระบบข้อมูลความต้องการใช้การขับเพิ่มเติมสินค้าและการผลิต ความต้องการลูกค้าทันทีเท่านั้นมาจากสินค้าคงเหลือป้องกันต้นน้ำ วิธีการนี้ถูกขับเคลื่อน โดยปริมาณการใช้จริง ที่ร้านค้า (store SKU/ต่อ วันตามความต้องการ) เช่น เดียว กับการคาดการณ์ สำหรับวิธีการละเอียดมากขึ้นกว่าระบบกดได้ตัวอย่างเช่น ดึงเครือข่ายสนับสนุนนโยบายเติมหลายที่ตามโพรไฟล์ความต้องการของแต่ละผลิตภัณฑ์ สำหรับสินค้าขายช้า คุณสามารถจัดการ โดยจุดสั่งซื้อใหม่ง่าย (ขาย เติมเต็มหนึ่ง) สำหรับสินค้าเปิด อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้นโยบายต่ำสุด/สูงสุดซับซ้อนผลคือ นโยบายการคลังแบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อน โดยความต้องการจริงดึงระดับเม็ด โดยแสดงความต้องการจริง รูปแบบทางสถิติถูกหน่วงค่อนข้างมากกว่าขยาย steadying ระดับคงที่ทุกถุง เนื่องจากสินค้าเพียงไหลล่องครอบคลุมความต้องการได้ทันที สินค้าคงคลังยังคงเพิ่มขึ้นห่วงโซ่อุปทาน ใกล้กับแหล่ง ตรงกันข้าม หลายคนผลักดันระบบที่ทำให้ส่วนใหญ่ของสินค้าคงคลังที่มีร้านค้าปลีกหลายองค์กรมีการใช้ค่าความต้องการในการขับเคลื่อนกระบวนการเครือข่าย (DDVN) บริษัทที่มีดำเนินการเครือข่ายดึงคะแนนได้เห็นประโยชน์ดังต่อไปนี้:•เป็นมากเท่ากับ 30 เปอร์เซ็นต์ของสินค้าคงคลังลดเพิ่มขึ้นร้อยละ 20 •ใบสมบูรณ์แบบ•เพิ่มขึ้นร้อยละ 10 ของรายได้•ปรับปรุงระดับบริการ•การคาดการณ์การปรับปรุงความแม่นยำ ร้านค้าปลีกที่ใช้ผลักดันระบบสิ้นสุดขึ้นกับสินค้าคงคลังที่มากขึ้นกว่าที่พวกเขาต้องครอบคลุมการใช้ทันที เป็นผล การสะสมที่ใหญ่ที่สุดของสินค้าคงคลังในห่วงโซ่อุปทานผลักดันอยู่ที่โหนดขายปลีกระบบดึงเป็นคีย์จริงจัดหาโซ่ออม ใช้ข้อมูลระบบขายหน้าร้านพร้อมใช้งานเป็นปัจจัยการผลิต ขาดแคลนสามารถลดเนื่องจากการตอบสนองรวดเร็วระบบไหลเหล่านี้ ลูกค้าจะเพิ่มเติมมักจะค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้อง ผลิตภัณฑ์จะถูกเติมอย่างต่อเนื่อง และผู้บริโภคมีแนวโน้มจะอยู่ภักดี

Results (Thai) 2:

วันนี้โซ่อุปทานกำลังได้รับแรงกดดันอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นความต้องการขับเคลื่อน ร้านค้าปลีก, ผู้จัดจำหน่ายและผู้ผลิตจะต้องเลือกวิธีการที่พวกเขาหวังว่าจะทำให้ผลกำไรมากที่สุด คุณควรจะผลิตสินค้าตามการคาดการณ์ความต้องการหรือโดยการทำปฏิกิริยากับสิ่งที่ผู้บริโภคซื้อแล้ว? บริษัท มีการลงทุนในคนรุ่นใหม่ของเทคโนโลยีคลาวด์ที่ช่วยให้การเปลี่ยนผ่านจากการผลักดันที่จะดึงสภาพแวดล้อม.
ระบบกด
หลาย บริษัท ใช้วิธีการคาดการณ์หรือสิ่งที่เรียกว่าระบบการผลักดัน บริษัท เหล่านี้คาดการณ์และความรู้สึกมั่นใจในสินค้าจะไม่หมดโดยไม่คาดคิด ในโลกของการผลักดันที่จุดตัดสินใจเกิดขึ้นทุกครั้งที่สั่งซื้อใหม่ เท่าไหร่ควรจะซื้อ? บ่อยแค่ไหน?
เสียงเชียร์ของ SKUs และเชื่อมโยงจุดตัดสินใจหมายถึงการผลักดันระบบใช้วิธีการเนยถั่วลิสงซึ่งผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะได้รับการรักษาประมาณเดียวกันแม้จะมีความต้องการที่แตกต่างกันโปรไฟล์ ดังนั้นเราจะเห็นต่อไปนี้: การพยากรณ์ได้รับทำในระดับรวม สินค้าจะถูกผลักไปแล้วรายสัปดาห์ร้านโดยไม่ต้องคิดเป็นวิธีการของแต่ละบุคคล SKUs ขายในร้านค้าเฉพาะอย่างยิ่ง.
ปัญหาคือการคาดการณ์ที่ไดรฟ์ระบบผลักดันมักจะผิด แม้จะมีการใช้จ่ายพันล้านประจำทุกปีในด้านเทคโนโลยีความต้องการที่แท้จริงแตกต่างไปจากการคาดการณ์ การคาดการณ์ไม่ได้ทำให้ผู้บริโภคปลายตอบสนองที่คาดการณ์.
ไม่ว่าวิธีการที่มีความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีการคาดการณ์เป็นเดา คาดเดาไม่ถูกต้องหมายถึงการลงทุนส่วนเกินและผลกำไรลดลง พวกเขายังนำไปสู่ปัญหาอื่น ๆ เช่นค่าใช้จ่ายสูงตามบัญชีส่วนลดจำหน่าย, เอียงไปขายความภักดีของลูกค้าที่อ่อนแอขาดแคลนโหลดหนี้สูงจำหน่ายสินค้าคงคลังการจัดส่งฉุกเฉินผลิตเลื่อนและลดผลกำไร.
ระบบดึง
เทคโนโลยีคลาวด์ตามโมเดิร์นจะเปิดใช้งาน วิธีการดึงที่ใช้ในการเติมเต็มการค้าปลีกที่ใช้ความต้องการของผู้บริโภคระดับทุกวันเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แท้จริง.
ดึงระบบใช้ข้อมูลความต้องการที่จะขับรถทั้งการเติมเต็มและการผลิต เพียงความต้องการของลูกค้าได้ทันทีที่มาจากสินค้าคงเหลือป้องกันต้นน้ำ วิธีการนี้จะเป็นแรงผลักดันจากการบริโภคที่เกิดขึ้นจริงที่ร้าน (ร้านค้า / SKU / ความต้องการในชีวิตประจำวัน) เช่นเดียวกับการคาดการณ์ นี้จะช่วยให้สำหรับวิธีการที่ละเอียดมากขึ้นกว่าระบบผลักดัน.
ตัวอย่างเช่นเครือข่ายดึงสนับสนุนนโยบายการเติมเต็มหลายขึ้นอยู่กับรายละเอียดความต้องการของแต่ละของผลิตภัณฑ์ สำหรับสินค้าที่มีการขายช้าคุณสามารถจัดการโดยจุดสั่งซื้อใหม่ง่าย (ขายหนึ่งเติมเต็มหนึ่ง) สำหรับรายการที่เปิด แต่คุณสามารถใช้ขั้นต่ำ / นโยบายสูงสุดที่ซับซ้อนมากขึ้น.
ผลที่ได้คือนโยบายสินค้าคงคลังอัตโนมัติแรงผลักดันจากความต้องการดึงที่เกิดขึ้นจริงในระดับที่ละเอียด โดยทำหน้าที่เกี่ยวกับความต้องการที่เกิดขึ้นจริงมีการเปลี่ยนแปลงทางสถิติที่หดหู่มากกว่าขยาย steadying ระดับสินค้าคงคลังอยู่ในมือที่สถานที่ปล่อยทุก ตั้งแต่สินค้าเพียงน้ำไหลเพื่อให้ครอบคลุมความจำเป็นเร่งด่วนสินค้าคงคลังยังคงอยู่ต่อไปถึงห่วงโซ่อุปทานที่ใกล้ชิดกับแหล่งที่มา ในทางตรงกันข้ามระบบผลักดันหลายใส่ส่วนใหญ่ของสินค้าคงคลังที่ร้านค้าปลีก.
หลายองค์กรมีการดำเนินการความต้องการขับเคลื่อนเครือข่ายค่า (DDVN) กระบวนการ บริษัท ที่มีการดำเนินการเครือข่ายดึง-based ได้เห็นประโยชน์ดังต่อไปนี้:
•ลดสินค้าคงคลังมากที่สุดเท่าที่ร้อยละ 30
•เพิ่มขึ้นร้อยละ 20 ในการสั่งซื้อที่สมบูรณ์แบบ
•เพิ่มขึ้นร้อยละ 10 รายได้
•ระดับการให้บริการที่ดีขึ้น
•การพยากรณ์ความแม่นยำในการปรับปรุง

ร้านค้าปลีกที่ใช้งานระบบการผลักดัน ขึ้นกับสินค้าคงคลังมากขึ้นกว่าที่พวกเขาจะต้องครอบคลุมการบริโภคทันที เป็นผลให้การสะสมของสินค้าคงคลังที่ใหญ่ที่สุดในห่วงโซ่อุปทานการผลักดันอยู่ที่โหนดค้าปลีก.
ระบบดึงเป็นกุญแจสำคัญที่แท้จริงในการจัดหาเงินฝากออมทรัพย์ห่วงโซ่ โดยใช้ข้อมูล ณ จุดขายพร้อมใช้เป็นปัจจัยการผลิต, การขาดแคลนสามารถลดลงได้เนื่องจากลักษณะที่ตอบสนองอย่างรวดเร็วของระบบการไหลเวียนของเหล่านี้ ลูกค้ามากขึ้นมักจะพบสิ่งที่พวกเขาต้องการสินค้าจะได้รับการเติมเต็มอย่างต่อเนื่องและผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะอยู่ซื่อสัตย์

Results (Thai) 3:

ห่วงโซ่อุปทานของวันนี้กับแรงกดดันอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นความต้องการขับเคลื่อน ผู้ค้าปลีกและผู้ผลิตจะต้องเลือกวิธีการที่พวกเขาหวังว่าจะทำให้กำไรมากที่สุด คุณควรผลิตสินค้าตามที่คาดการณ์ความต้องการ หรือมีปฏิกิริยาต่อสิ่งที่ผู้บริโภคซื้อไปแล้ว ? บริษัทมีการลงทุนในรุ่นใหม่ของเทคโนโลยีเมฆที่ช่วยให้เปลี่ยนจากผลัก ดึง สภาพแวดล้อมระบบผลักหลาย บริษัท ใช้วิธีการพยากรณ์ หรือสิ่งที่เรียกว่าระบบผลัก บริษัท การคาดการณ์เหล่านี้และรู้สึกว่าสินค้า มั่นใจจะไม่วิ่งออกไปโดยไม่คาดคิด ในโลกกดคะแนนการตัดสินใจเกิดขึ้นทุกครั้งที่สั่งซื้อ . เท่าใด ควรซื้อ ? บ่อยแค่ไหน ?เสียงเชียร์ของ SKUs ที่การตัดสินใจจุดหมายถึงระบบดันใช้เนยถั่ววิธีที่ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะทำประมาณเดียวกันแม้จะมีโปรไฟล์ของความต้องการที่แตกต่างกัน ดังนั้นเราจึงได้เห็นต่อไปนี้ : การพยากรณ์ได้ทำในระดับรวม . ผลิตภัณฑ์แล้วผลักให้ร้านค้ารายสัปดาห์โดยไม่ต้องบัญชีสำหรับวิธีการบุคคล SKUs ขายร้านโดยเฉพาะปัญหาคือ คาดการณ์ว่าระบบขับเคลื่อนผลักดันมักจะผิด แม้จะมีพันล้านใช้เวลาปีในด้านเทคโนโลยี ความต้องการที่แท้จริงที่แตกต่างจากการคาดการณ์ . การพยากรณ์ไม่ได้ทำให้ผู้บริโภคปลายตอกกลับ predictably .ไม่ว่าวิธีการที่ซับซ้อนของขั้นตอนวิธีการพยากรณ์คือ การเดา คาดเดาผิด หมายถึง การลงทุนเกิน และกำไรที่ลดลง พวกเขายังนำไปสู่ปัญหาอื่น ๆเช่นสูงแบกค่าใช้จ่าย ส่วนลดปัจจุบัน , พลาด , ความจงรักภักดีของลูกค้า การขาย อ่อนแอ ขาดสูง หนี้ปัจจุบัน โหลด , สินค้าคงคลัง , การจัดส่งด่วน ตารางการผลิตและการสร้างผลกำไรระบบดึงเมฆที่ทันสมัยโดยใช้เทคโนโลยีช่วยดึงตามแนวทางค้าปลีก ) ที่ใช้ความต้องการของผู้บริโภคระดับทุกวันเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แท้จริงดึงระบบใช้ข้อมูลความต้องการไดรฟ์ทั้งการเติมเต็มและการผลิต แต่ทันทีความต้องการของลูกค้าวาดจากสินค้าคงคลัง ป้องกันน้ำ วิธีการนี้คือการขับเคลื่อนด้วยการบริโภคที่แท้จริง ที่ร้าน ( ร้าน / SKU / ทุกวันต้องการ ) รวมทั้งมีการคาดการณ์ . นี้จะช่วยให้วิธีการที่ละเอียดยิ่งขึ้นกว่าระบบผลักตัวอย่างเช่น ดึงเครือข่ายรองรับหลายเติมนโยบายตามความต้องการแต่ละโปรไฟล์ของผลิตภัณฑ์ สำหรับสินค้าที่ขายช้าคุณสามารถจัดการได้โดยจุดสั่งซื้อง่าย ( ขาย 1 , เติมเต็ม ) สำหรับรายการเปิด แต่คุณสามารถใช้ที่ซับซ้อนมากขึ้นต่ำสุด / สูงสุดนโยบายผลที่ได้คือนโยบายสินค้าคงคลังอัตโนมัติขับเคลื่อนโดยดึงความต้องการที่แท้จริงในระดับละเอียด โดยแสดงความต้องการที่แท้จริง การเปลี่ยนแปลงทางสถิติจะหดหู่มากกว่าภาพขยาย , steadying บนระดับสินค้าคงคลังมือที่ปล่อยทุกสถานที่ เนื่องจากสินค้ามีการไหลท้ายน้ำ เพื่อครอบคลุมความต้องการทันที สินค้าคงคลังยังคงเพิ่มเติมขึ้นห่วงโซ่อุปทาน , ใกล้แหล่ง ในทางตรงกันข้าม ระบบดันมากใส่ส่วนใหญ่ของสินค้าคงคลังในร้านค้าปลีก .หลายองค์กรใช้ความต้องการขับเคลื่อนมูลค่าเครือข่าย ( ddvn ) กระบวนการ บริษัทที่ใช้ดึงจากเครือข่ายได้เห็นประโยชน์ต่อไปนี้ :- เท่าที่ 30 เปอร์เซ็นต์การลดสินค้าคงคลัง- ร้อยละ 20 เพิ่มในการสั่งซื้อที่สมบูรณ์แบบ- เพิ่มรายได้ 10 เปอร์เซ็นต์- การปรับปรุงระดับบริการ- การปรับปรุงการคาดการณ์ความถูกต้องร้านค้าปลีกที่ใช้ผลักดันระบบลงเอยกับสินค้าคงคลังมากขึ้นกว่าที่พวกเขาต้องการที่จะครอบคลุมการใช้ทันที ผล ที่ใหญ่ที่สุดของการสะสมสินค้าคงคลังในโซ่อุปทานดันอยู่ข้อปลีกระบบดึง คือ คีย์จริงจัดหาเงินโซ่ ที่ใช้ พร้อม จุดของการขายข้อมูลที่เป็นปัจจัยการผลิตขาดแคลนจะลดลงเนื่องจากการตอบสนองอย่างรวดเร็วธรรมชาติเหล่านี้ระบบการไหล ลูกค้าจะมากขึ้นมักจะพบสิ่งที่พวกเขาต้องการ สินค้าจะถูกควบคุมอย่างต่อเนื่องและผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะอยู่อย่างซื่อสัตย์