Cara Meningkatkan Pemenuhan Dengan Inventaris Lebih Sedikit
Pemimpin rantai pasokan di mana pun mendefinisikan ulang apa artinya mencapai "ketahanan" — dan itu berkembang melampaui penimbunan dan respons risiko. Setelah pandemi COVID-19 dan gangguan lainnya, rantai pasokan yang tangguh benar-benar berkembang dalam kekacauan, dan yang terpenting, menawarkan layanan pelanggan yang lebih baik daripada sebelumnya.
Untuk membuat konsep ketahanan menjadi nyata, mari kita hubungkan dengan sesuatu yang kita semua pahami sebagai profesional rantai pasokan:inventaris. Inventaris yang dioptimalkan untuk memenuhi tingkat layanan pelanggan bukan tentang meningkatkan stok pengaman, tetapi justru sebaliknya. Beberapa perencana selama pandemi telah meningkatkan tingkat layanan secara keseluruhan sebesar 3-5% sambil menurunkan tingkat persediaan secara keseluruhan sebesar 10-30%. Seperti banyak teori rantai pasokan, ini terasa berlawanan dengan intuisi. Banyak perencana secara alami berasumsi bahwa tingkat inventaris harus meningkat untuk meningkatkan tingkat layanan.
Rasio Pemenuhan Baris Pesanan
Untuk membongkar kontradiksi ini, kita perlu membedakan antara kemampuan untuk melayani permintaan agregat dan kemampuan untuk memenuhi pesanan pelanggan. Di sini saya akan mengulangi mantra yang saya katakan kepada semua pelanggan saya:pengisian pesanan — atau tingkat pengisian baris pesanan (OLFR) — adalah metrik yang penting dalam mencapai tingkat layanan target. Pelanggan hanya peduli apakah mereka menerima pesanan tepat waktu, bukan apakah perkiraan permintaan agregat Anda akurat.
Tetapi bukankah ramalan yang akurat merupakan indikator utama dari kemampuan rantai pasokan untuk memenuhi pesanan? Disitulah letak kesalahpahamannya. Akurasi perkiraan yang tinggi mungkin terpindai dengan baik di dasbor eksekutif, tetapi tidak mengatakan apa pun tentang tingkat pemenuhan pesanan. Mengapa? Karena akurasi perkiraan, seperti yang diukur oleh sebagian besar alat perencanaan, hanya berkaitan dengan permintaan total, bukan kemampuan untuk memenuhi pesanan individu.
Berikut adalah contoh sederhana. Katakanlah Anda mendapatkan 10 pesanan dalam sebulan untuk satu lampu LED yang akan dikirim ke 10 bagian negara yang berbeda pada hari yang berbeda. Tentu saja, memenuhi pesanan tersebut memerlukan rencana yang sama sekali berbeda dari pesanan 10 lampu untuk dikirim ke satu lokasi. Namun perkiraan agregat tidak membuat perbedaan antara keduanya. Ini persis bagaimana perencana dan pekerja gudang tiba di tingkat layanan 99%. Selama hanya ada satu dari setiap item di gudang, 100% produk "tersedia". Tetapi hanya dibutuhkan satu pesanan untuk 10 lampu LED untuk membuat sistem menjadi kacau. Tidak terlalu tangguh!
Saya tidak bisa cukup menekankan betapa pentingnya selama era ketidakpastian tinggi kita saat ini untuk menetapkan kebijakan inventaris yang memastikan OLFR tinggi. Menurut studi McKinsey "Mengadaptasi pengalaman pelanggan di masa virus corona", selama resesi terakhir perusahaan-perusahaan yang menawarkan pengalaman pelanggan terbaik mencapai pengembalian tiga kali lebih tinggi daripada pesaing mereka.
Jadi bagaimana kita merencanakan OLFR tinggi? Peringatan spoiler:ini bukan segmentasi ABC. Pendekatan ini, yang dikembangkan pada 1960-an, tidak berfungsi untuk kompleksitas penjualan, volume, dan keragaman portofolio SKU saat ini. Perencana yang menggunakan ABC akhirnya menerapkan kebijakan inventaris yang sama untuk skenario yang sangat berbeda seperti dua skenario lampu LED di atas dan berakhir dengan kelebihan dan kekurangan yang tidak dapat diterima. Segmentasi ABC cocok pada zamannya untuk mengelola tingkat stok, tetapi tidak pernah untuk pengoptimalan.
Pengoptimalan Campuran Inventaris
Tidak seperti ABC, yang mengelompokkan SKU menjadi tiga kategori berdasarkan "nilai bisnis", pengoptimalan bauran inventaris menetapkan kebijakan inventaris menyeluruh untuk setiap SKU. Pengoptimalan campuran inventaris menyegmentasikan item menurut "kelas layanan" dan kemudian menetapkan tingkat layanan dan kebijakan inventaris yang unik untuk setiap SKU individu. Kategori yang lebih berfokus pada pelanggan ini harus relevan dengan penjualan dan pemasaran — misalnya:"aksesori", "barang bermargin tinggi", "label pribadi", "merek bernilai tinggi" dan "suku cadang penting". Dengan mengelompokkan item dengan cara yang berarti bagi pelanggan, Anda menetapkan kebijakan inventaris untuk setiap item yang sesuai dengan harapan layanan.
Pengoptimalan bauran inventaris bergantung pada penggunaan perangkat lunak perencanaan lanjutan untuk menerapkan kurva "persediaan ke layanan" guna mengoptimalkan tingkat layanan dan stok pengaman untuk setiap lokasi SKU. Kurva stock-to-service menunjukkan hubungan antara tingkat pelayanan yang diinginkan (OLFR) dan tingkat persediaan rata-rata yang dibutuhkan, dengan mempertimbangkan tingkat pengendalian yang diperlukan (persediaan pengaman, persediaan pemesanan ulang). Prinsip dasar pengoptimalan bauran inventaris adalah menetapkan tingkat layanan yang lebih rendah ke kelas layanan tertentu — seperti item ekor panjang yang jarang dijual dan yang tidak terlalu dibutuhkan pelanggan.
David Lubinski Ltd., satu-satunya importir mobil Citroën dan Peugeot di Israel, beralih ke sistem perencanaan cerdas untuk mengoptimalkan inventarisnya sekitar 20.000 suku cadang, 75% di antaranya adalah barang yang bergerak lambat. Meskipun perusahaan yang dikelola keluarga ini telah memperoleh keuntungan dengan perencanaan inventaris ABC-nya, namun diduga bahwa ketahanan dan tingkat layanan dapat ditingkatkan.
Untuk menguji peralihan dari segmentasi ABC dan spreadsheet ke sistem baru yang berfokus pada pengoptimalan bauran inventaris, Lubinski melakukan perbandingan berdampingan dari kedua pendekatan. Hasilnya konklusif. Lubinski memotong inventarisnya sebesar 25%, mengurangi pesanan terburu-buru pengiriman udara hingga sepertiga, dan menghemat banyak barang bekas dan usang. Ini mencapai semua ini sambil mempertahankan tingkat layanan keseluruhan di atas rata-rata 95-96% dan memberikan tingkat layanan individual yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap produk. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengembalikan €1,5 juta ke laba melalui penghematan inventaris saja.
Produktivitas perencana juga meningkat. Sistem baru Lubinski sekarang hampir sepenuhnya otomatis. Saat ini, satu orang menghabiskan waktu kurang dari satu hari kerja untuk mengelola proses, sehingga tim perencanaan sekarang dapat fokus pada pekerjaan yang lebih penting dan menghadap pelanggan. Satu-satunya hal yang disesali oleh perencana suku cadang Lubinski menjelang pensiunnya adalah mereka tidak memperkenalkan sistem baru lebih awal.
David Barton adalah manajer umum di ToolsGroup NA.
