RI
Motoryzacja

Zmniejszenie braków o 29% dla dystrybutora części z Tychów

Firma miała problem z brakami najpopularniejszych filtrów. Wdrożyliśmy prosty model predykcyjny, który alarmuje o zakupach 4 dni wcześniej.

-29% braków towaru
KlientMoto-Hurt Silesia
BranżaMotoryzacja
HarmonogramMarzec–Sierpień 2024

Dystrybutor z Tychów tracił regularnych klientów, bo najpopularniejsze filtry kończyły się w najmniej odpowiednich momentach. Roskar Institute sprawdził dane sprzedażowe z 38 miesięcy i wdrożył prosty system wczesnego ostrzegania.

Analiza szeregów czasowychOptymalizacja zapasówExcel VBAAudyt danych ERP

Wyzwanie

W marcu 2024 roku Moto-Hurt Silesia zmagało się z chaosem w zamówieniach. Analiza wykazała, że 12 najczęściej kupowanych filtrów oleju brakowało na półkach średnio przez 5 dni w każdym miesiącu. Właściciel zamawiał towar intuicyjnie, co skutkowało tym, że gotówka leżała zamrożona w częściach do rzadkich modeli aut z lat 90., a brakowało towaru do popularnych silników TDI.

Problem pogłębiał czas dostawy od producenta, który wynosił równe 4 dni robocze. Gdy magazynier orientował się, że filtrów jest mało, było już za późno na reakcję. W efekcie warsztaty samochodowe z regionu Śląska zaczęły zamawiać towar u konkurencji, która gwarantowała dostępność od ręki.

Podejście

Zespół Roskar Institute wysłał do Tychów dwóch analityków na 9-dniowy audyt danych. Wyciągnęliśmy surowe dane z ich systemu ERP i posegregowaliśmy 156 indeksów towarowych według rotacji. Nie szukaliśmy skomplikowanych trendów, tylko skupiliśmy się na tym, jak szybko schodzi towar w konkretne dni tygodnia.

Ustaliliśmy, że matematyka nie kłamie: sprzedaż skakała o 34% w każdy wtorek rano, kiedy lokalne warsztaty planowały pracę na resztę tygodnia. Skupiliśmy się na wyliczeniu tzw. punktu krytycznego dla każdego z 12 kluczowych produktów, biorąc pod uwagę 2.5 dnia opóźnienia w logistyce wewnętrznej dostawcy.

Rozwiązanie

Zamiast namawiać klienta na drogie oprogramowanie, stworzyliśmy prosty model predykcyjny zintegrowany z ich arkuszami magazynowymi. System automatycznie przelicza stany i podświetla na czerwono te pozycje, które przy obecnym tempie sprzedaży skończą się za 6 dni. Daje to magazynierowi bezpieczny bufor na złożenie zamówienia i rozładowanie dostawy.

Dodatkowo wdrożyliśmy raport 'martwego towaru'. Pokazał on czarno na białym, że 47 specyficznych części nie sprzedało się ani razu od października 2023 roku. Pozwoliło to firmie podjąć decyzję o wyprzedaży tych zapasów i przesunięciu środków na towar, który faktycznie zarabia na czynsz i pensje.

Rezultaty

Po pięciu miesiącach od wdrożenia, Moto-Hurt Silesia odzyskało płynność w dostawach najpopularniejszych filtrów. Liczymy konkretnie: braki spadły o blisko jedną trzecią, a zaufanie lokalnych mechaników wróciło do poziomu z lat ubiegłych.

-29%
Redukcja braków towarowych
4 dni
Wcześniejszy sygnał do zakupu
14 300 zł
Uwolniona gotówka z zalegających zapasów
92%
Dostępność kluczowych filtrów

Harmonogram

  1. Marzec 2024
    Audyt stanów magazynowych i wywiady z pracownikami w Tychach.
  2. Maj 2024
    Analiza historyczna 3 lat sprzedaży i czyszczenie bazy danych.
  3. Czerwiec 2024
    Uruchomienie modelu testowego dla grupy 12 produktów.
  4. Sierpień 2024
    Pełne wdrożenie systemu i szkolenie z obsługi arkuszy zamówień.

"Początkowo miałem wątpliwości, czy zewnętrzne obliczenia mogą zastąpić moje 12-letnie doświadczenie w handlu częściami. Jednak wyniki po pierwszym kwartale pokazały, że liczby widzą więcej niż ja."

Marek Kwiatkowski Właściciel, Moto-Hurt Silesia Wrzesień 2024