摆脱基于Excel的规划

PlanNEL将规划工作量减少50%

株式会社スノーピークのロゴ

工业: 户外装备与服饰
年收入: ¥100–500亿
员工人数: 500–1,000

我们采访了Snow Peak销售规划部的川上武先生,了解采用基于SaaS的SCM解决方案PlanNEL的原因、公司在实施前面临的挑战以及实施后实现的益处。


你能跟我们说说雪峰的生意吗?

雪峰是一家户外生活方式公司,成立于1958年,地处新潟县三条市,该地区以其制造业传统闻名。

在我们的企业口号 “将户外带入日常生活” 以及“ 连接人们与自然及彼此之间,通过户外体验恢复人类”的使命下,我们开发 露营装备和服装,同时向全球扩展至食品饮料、区域振兴和商业解决方案等领域。


你们的供应链管理组织是如何组织的?

我们的总部规划部门根据库存和销售数据制定全公司政策,并协调组织内的分配决策。

虽然每个国内外地点都有自己的人员负责规划活动,但总部在采购、库存分配和供应规划等关键决策中承担主导权。


在实施PlanNEL之前,您面临了哪些挑战?

在推出PlanNEL之前,露营产品的需求在COVID-19疫情期间激增,导致供应无法跟上需求。

当时,我们的最高优先事项是满足客户需求。我们没有专注于复杂的规划流程,而是专注于确保供应链中最大的产能。

然而,随着业务的持续发展,一个根本性的问题浮现出来:

“我们现在的订购流程真的足够应对未来吗?”

这次讨论最终促成了我们销售规划部门的成立。

此前,订单往往是在产能可用时下达,缺乏结构化流程来评估这些订单是否真正符合未来需求。我们需要一个框架,能够实现更明智和客观的决策。

最初,我们用Excel管理了一个基本的PSI(生产、销售和库存)计划流程。然而,管理全球运营与小团队带来了巨大的工作量。

Excel 也让版本管理变得困难。由于主数据无法在规划周期间有效管理,必须每月单独创建文件。因此,比较计划版本、跟踪变更和持续分析变得极具挑战性。

在与外部供应链管理顾问讨论后,我们得出结论,实施专门的供需计划系统是最佳解决方案。


你是如何了解到PlanNEL的?为什么选择它?

我们的评估过程是在与金泽工业大学研究生院上野义伸教授的咨询后开始的。

自然,我们评估了几种替代方案。然而,在功能与成本的权衡中,PlanNEL是唯一满足我们需求的解决方案。

说实话,这个决定最终只有两个选择:

“实施PlanNEL,否则继续原有运作。”

由于我们的产品组合和规划需求相对简单,我们不需要大量定制。我们认为PlanNEL的标准SaaS功能完全满足了我们的需求。

最初,我们的主要目标是通过人工智能驱动的需求预测来提升预测准确性。

然而,通过与ZIONEX的讨论,我们了解到PlanNEL可以提供涵盖以下内容的综合解决方案:

  • AI 需求预测
  • 销售计划
  • 补给计划

所有这些都在一个平台上。

这对我们来说非常有吸引力。

使用独立系统传输和同步数据将需要大量精力。PlanNEL通过为整个规划过程提供统一平台,消除了这种复杂性。

此前,规划主要依赖本地团队生成的预测和基于Excel的分析。借助PlanNEL,我们现在可以将人工预测与AI生成的预测并排进行比较和评估。

除了提高预测准确性外,这还使我们在利益相关者提出问题时能够提供客观、数据驱动的解释:

“为什么这些数字?”

这种能力尤其宝贵。


自实施PlanNEL以来,您体验到了哪些好处?

我们看到了两个主要的好处。

1. 库存管理的新方法

最初,我们的重点是防止缺货。

然而,随着运营的成熟,重点转向保持库存在最佳水平。

此前,我们对所有产品采用相同的安全库存政策。

实施PlanNEL后,我们采用 了ABC-XYZ分析,根据产品销售贡献和需求变化在九单元矩阵中进行分类。这使我们能够为每个类别制定量身定制的库存政策。

尽管多项改进举措促成了这些成果,但库存水平却稳步下降。

与此同时,缺货率也有所下降,显示出库存规划的准确性和有效性有了显著提升。

2. 规划工作量的显著减少

对于需求模式稳定的产品,我们主要依赖PlanNEL的预测建议。

对于需求变化较大的产品,如季节性商品,规划师运用专业知识和判断力来优化预测。

这种混合方法极大地提升了规划效率。

随着销售规划部门的成熟,与之前基于Excel的流程相比,运营工作量有了显著的减少。

我们非常重视的另一个功能是能够直接在系统内记录规划假设和决策。

由于这些注释在不同规划版本中被保留,我们可以轻松回顾历史规划并理解:

  • 发生了什么事
  • 为何做出具体规划决策
  • 支持这些决策的假设是什么?

随着团队的壮大,保存和分享这些知识变得越来越重要。


你打算如何使用PlanNEL?

目前,我们集中生成所有仓库的需求预测,并将所得数据分发到每个地点。

展望未来,我们希望朝着协作规划模式迈进,由地方站点自行贡献预测和规划输入。

我们的愿景是在每个地点分配合格的供需规划师。这些规划师将结合PlanNEL预测与本地市场情报,制定计划,并整合成全公司范围的计划。

我们已经在雪峰整体上改进了库存管理,但各个地点之间的详细库存优化仍是一个需要改进的领域。

未来,我们计划利用PlanNEL支持更高效的库存转移和地点间的平衡活动。


对考虑PlanNEL的公司有什么最后的建议吗?

PlanNEL特别适合希望在企业中建立统一数字集,并以此作为决策和沟通基础的组织。

每家公司都面临基于预测的需求预测与预算目标不符的情况。

当这种情况发生时,组织常常面临一个艰难的选择:

我们应该根据预算订购,还是根据实际需求?

许多公司都经历过按预算目标下单导致库存过剩的后果。

在这种情况下,PlanNEL为客观决策提供了坚实的基础。

因为讨论可以从以下共同理解开始:

  • 规划逻辑
  • 预测算法
  • 当前最优推荐

团队可以专注于确定弥合预算与预测之间差距所需的行动。

例如,讨论可以转向以下问题:

  • 商品陈列应该如何调整?
  • 应实施哪些推广活动?
  • 哪些行动有助于实现业务目标?

PlanNEL为这些战略决策提供了强有力的支持。

对于管理大型SKU组合的公司来说,效率提升可能相当可观。如果您的组织面临类似挑战,PlanNEL非常值得一试。

发布在

Automata Ava

Leave a Comment





最近的帖子

摆脱基于Excel的规划

第27次(2025年)审计报告披露

宣布出售国债股(分配给第三方)

【活动亮点】Zionex受邀在AI Café演讲——打破AI的五大迷思,从销售预测到运营改进

ACE2025@Boston 参与报告