A jövő már a jelenben van: Prediktív Beszerzés a Logzival

A jövő már a jelenben van: Prediktív Beszerzés a Logzival

A magyarországi cégek számára a versenyképesség és a növekedés kulcsa a folyamatok optimalizálásában rejlik. A Prediktív Beszerzési Rendszer, mint amilyet a Logzi kínál, nem csupán egy trend, hanem egy alapvető paradigmaváltás az ellátási lánc menedzsmentjében. Képzeld el, hogy a rendelési időpontok előrejelzése automatikusan történik, minimalizálva a készlethiányt és a felesleges raktározási költségeket.

Az ellátási lánc kihívásai és az ERP rendszerek evolúciója

Napjaink gazdasági környezetében a volatilitás és a globális zavarok mindennaposak. A COVID-19 pandémia, az orosz-ukrán háború, az infláció és az energiaárak ingadozása mind rávilágítottak az ellátási láncok sebezhetőségére. A hagyományos ERP rendszerek, amelyek a múltbeli adatokra támaszkodva hozzák meg a beszerzési döntéseket, gyakran elégtelenek a gyorsan változó körülmények között.

Az ERP-trendek egyértelműen a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (ML) integrációja felé mutatnak. A modern vállalatirányítási rendszerek már nem csak rögzítik az adatokat, hanem aktívan elemzik azokat, proaktív javaslatokat téve az üzleti folyamatok optimalizálására. Ez a paradigmaváltás különösen érvényes a beszerzés területén, ahol a pontos előrejelzés kritikus.

Egy 2025-ös iparági előrejelzés szerint az AI és ML alapú prediktív analitika a beszerzési szoftverek piacának várhatóan 25%-át teszi majd ki 2028-ra, ami 18,7%-os éves növekedési rátát jelent a 2023-as adatokhoz képest. Forrás: Statista

Prediktív Analitika: A beszerzés jövője

A prediktív analitika lényege, hogy a múltbeli adatok, a valós idejű információk és a gépi tanulási algoritmusok segítségével előre jelzi a jövőbeli eseményeket. A beszerzés kontextusában ez azt jelenti, hogy a rendszer képes megjósolni a keresleti mintákat, a beszállítói átfutási időket, sőt, akár a lehetséges áringadozásokat is. Ez a képesség forradalmasítja a készletmenedzsmentet és az automatizált rendelési folyamatokat.

A Logzi Prediktív Beszerzési Rendszer a gépi tanulás erejével pontosan meghatározza az optimális rendelési pontot (ROP), és automatikusan generálja a beszerzési javaslatokat. Ezáltal a magyar KKV-k is képesek lesznek a Just-in-Time (JIT) beszerzés elveinek hatékony alkalmazására, minimalizálva a raktárkészletek szintjét és maximalizálva a tőkefelszabadítást.

A Logzi és az Ellátási Lánc Optimalizálás

Az ellátási lánc optimalizálás nem csupán a költségcsökkentésről szól, hanem a vevői elégedettség növeléséről és a versenyelőny megszerzéséről is. A Logzi rendszer a következő módon segíti ezt elő:

• Készlet előrejelzés pontossága: A kifinomult algoritmusok képesek felismerni a szezonális ingadozásokat, a promóciók hatásait és egyéb külső tényezőket, amelyek befolyásolják a keresletet. Ez a pontosság minimalizálja a túlkészletezést és a hiányt.
• Automatizált rendelés és JIT beszerzés: Amikor az optimális rendelési pontot eléri egy termék, a rendszer automatikusan javaslatot tesz a rendelésre, sőt, beállítástól függően akár el is küldheti a megrendelést a beszállítónak. Ez a JIT megközelítés drámaian csökkenti a készletlekötést.
• Stratégiai Sourcing támogatása: Mivel a rutinszerű beszerzési feladatok automatizáltá válnak, a beszerzési szakemberek több időt fordíthatnak a stratégiai sourcing feladatokra: új beszállítók felkutatására, szerződéskötésekre és kockázatkezelésre.

A magyar vállalatok 2025-ben átlagosan 15%-os hatékonyságnövekedést várnak a digitális átalakulástól, ezen belül kiemelten a beszerzési és ellátási lánc folyamatoktól. Forrás: Eurostat (2024-es adatok extrapolálása)

Integráció és gyakorlati tippek a Logzi bevezetéséhez

A Logzi ereje az ERP integráció képességében rejlik. Zökkenőmentesen összekapcsolható a már meglévő vállalatirányítási rendszereddel, így az összes releváns adat egy helyen fut össze, valós idejű betekintést nyújtva a teljes ellátási láncba.

Íme néhány gyakorlati tipp, hogy a lehető legtöbbet hozd ki a Logzi prediktív beszerzési rendszeréből:

• Adatminőség és -integráció fontossága: A prediktív modellek sikere a bemeneti adatok pontosságán múlik. Biztosítsa, hogy a Logzi rendszer hozzáférjen a valós idejű készletadatokhoz, a történelmi értékesítési adatokhoz, a szezonális trendekhez és a beszállítói átfutási időkhöz (lead time). Csak a kiváló adatminőség teszi lehetővé a pontos rendelési javaslatokat.
• A rendelési pont (ROP) dinamikus kalibrálása: Ne ragaszkodj fix készletszintekhez. A Logzi használatával a gépi tanulás folyamatosan újraszámolja az optimális Reorder Pointot, figyelembe véve a keresleti volatilitást és a beszállítói megbízhatóság változásait, ezzel minimalizálva a hiány (out-of-stock) kockázatát.
• Készletköltségek radikális csökkentése: A rendszer képes előre jelezni a Just-in-Time (JIT) beszerzéshez szükséges időpontokat. Ennek köszönhetően jelentősen csökkennek a raktározási és fenntartási költségek, valamint felszabadul a készletekben lekötött tőke.
• Beszállítói teljesítményelemzés és kockázatkezelés: Használd ki a Logzi képességét arra, hogy monitorozza a beszállítók valós teljesítményét. Ha egy kritikus beszállító átfutási ideje megnövekszik, a prediktív motor automatikusan korábban javasolja a megrendelést, megelőzve ezzel az ellátási lánc megszakításait.
• Automatizált javaslat és jóváhagyási workflow: Az automatizálás ne álljon meg az előrejelzésnél. Állítsd be a rendszert úgy, hogy alacsony kockázatú, rutin beszerzéseknél automatikusan generálja a beszerzési rendelési javaslatokat (PO draft), felgyorsítva a folyamatot és a beszerzői kapacitást a stratégiai feladatokra összpontosítva.
• Forgalmi minták és szezonalitás beépítése: Győződj meg róla, hogy a prediktív modell figyelembe veszi a szezonális csúcsokat, a tervezett promóciókat, vagy akár a makrogazdasági trendeket, így a rendelési mennyiségek a várható jövőbeni keresleten, nem csupán a múltbeli átlagokon alapulnak.
• Optimális biztonsági készlet (Safety Stock) meghatározása: A Logzi motorja segít meghatározni azt a minimális biztonsági készletszintet, amely garantálja a kívánt szolgáltatási szintet (Service Level). Ezzel elkerülhető a feleslegesen magas biztonsági készlet tartása, miközben a vevői igények még váratlan ingadozások esetén is kiszolgálásra kerülnek.

Gépi tanulás a logisztikában és a stratégiai előny

A gépi tanulás képessége, hogy hatalmas adatmennyiségekből mintázatokat ismerjen fel és előrejelzéseket készítsen, a logisztika és az ellátási lánc területén óriási stratégiai előnyt jelent. A Logzi rendszere folyamatosan tanul a beérkező adatokból, így idővel egyre pontosabb és megbízhatóbb javaslatokat tesz.

Ez nem csupán a készletmenedzsmentet optimalizálja, hanem a teljes üzleti működést is áthatja. A pontosabb előrejelzések révén csökkenthető a lejáró áruk mennyisége, minimalizálhatók a raktározási költségek, és javítható a vevőkiszolgálás. Egy vállalkozás, amely képes proaktívan reagálni a piaci változásokra, sokkal ellenállóbbá és versenyképesebbé válik.

Az automatizált rendelési pontok és a prediktív készlet előrejelzés lehetővé teszi, hogy a vállalatod a lehető legkevesebb erőforrás befektetésével működjön, maximalizálva a profitot és minimalizálva a kockázatokat. Képzeld el, hogy a beszállítóiddal való kapcsolataid is megerősödnek, hiszen mindig időben és a megfelelő mennyiségben rendelsz, ami növeli a megbízhatóságot és akár jobb árakat is eredményezhet.

A jövőbeli növekedés motorja: Logzi

Ne maradj le a digitalizáció élvonaláról! A Prediktív Beszerzési Rendszer bevezetése a Logzi segítségével egy olyan befektetés, amely gyorsan megtérül, és hosszú távon biztosítja céged versenyképességét. Ne feledd, az automatizált rendelési időpontok előrejelzése és az optimális készletmenedzsment nem csak költséget takarít meg, hanem új növekedési lehetőségeket is teremt. Ideje felkészülnöd a jövőre, és egy lépéssel a konkurencia előtt járni a Logzi ERP megoldásaival!