Szeto x Prieds – Jangan sampai stok kosong atau menumpuk, pelajari cara melakukan demand forecasting (peramalan permintaan) akurat menggunakan data historis WMS. Temukan solusinya dengan software WMS Prieds.
Dua mimpi buruk terbesar bagi seorang manajer gudang (warehouse) atau supply chain adalah stok kosong (stock-out) dan stok berlebih (overstock).
Stok kosong berarti Anda kehilangan penjualan, mengecewakan pelanggan, dan berpotensi kalah dari kompetitor. Di sisi lain, overstock berarti modal Anda “terkubur” di rak gudang, memakan biaya penyimpanan (carrying cost), dan berisiko rusak atau kedaluwarsa.
Lalu, bagaimana cara menemukan keseimbangan yang tepat? Jawabannya terletak pada Demand Forecasting atau peramalan permintaan. Dan data terbaik untuk melakukannya sudah tersimpan di dalam sistem Anda saat ini: Warehouse Management System (WMS).
Artikel ini akan mengupas cara menggunakan data historis dari WMS untuk memprediksi kebutuhan stok secara akurat, serta bagaimana Software WMS dari Prieds dapat mengotomatiskan proses ini.
Apa Itu Demand Forecasting dalam Konteks Gudang?
Secara sederhana, Demand Forecasting adalah proses menggunakan data historis dan tren pasar untuk memprediksi permintaan pelanggan di masa depan.
Dalam konteks manajemen gudang, tujuannya adalah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan kritis seperti:
- Produk apa yang akan paling laku bulan depan?
- Kapan saya harus memesan ulang (re-order) barang A?
- Berapa banyak stok pengaman (safety stock) yang saya butuhkan saat musim Lebaran?
Prediksi yang akurat adalah fondasi dari manajemen inventori yang efisien.
Mengapa Data Historis WMS adalah “Harta Karun” Anda?
Banyak perusahaan melakukan forecasting hanya berdasarkan data penjualan dari tim sales. Padahal, data di WMS jauh lebih kaya dan lebih jujur. WMS tidak hanya mencatat “apa yang terjual”, tapi juga “bagaimana barang itu bergerak”.
Data historis berharga yang tersimpan di WMS Anda meliputi:
- Data Pergerakan Barang (Goods Movement):
- Ini adalah data terpenting. WMS mencatat setiap barang yang masuk (inbound), keluar (outbound), dan berpindah di dalam gudang.
- Dari sini, Anda bisa mengidentifikasi produk Fast-Moving (laku keras) dan Slow-Moving (kurang laku) dengan akurasi tinggi.
- Data Riwayat Pemenuhan Pesanan (Order Fulfillment History):
- WMS mencatat berapa lama waktu yang dibutuhkan dari pesanan diterima hingga barang siap dikirim (lead time pemenuhan).
- Data ini krusial untuk mengatur ekspektasi pelanggan dan merencanakan tenaga kerja.
- Data Musiman (Seasonality Trends):
- Dengan melihat data WMS tahunan, Anda dapat melihat pola yang jelas. Misalnya, lonjakan permintaan sirup dan biskuit menjelang Idul Fitri, atau kenaikan permintaan alat tulis di tahun ajaran baru.
- Data Retur Barang (Return Management):
- WMS juga mencatat barang apa saja yang sering dikembalikan pelanggan. Ini bisa menjadi sinyal untuk forecasting negatif (mengurangi stok barang tersebut).
Menggunakan Data WMS untuk Memprediksi Stok
Ketika data mentah WMS tersebut diolah, Anda bisa mendapatkan insight yang luar biasa untuk demand forecasting:
- Analisis Tren (Trend Analysis): Dengan melihat data pergerakan barang selama 12-24 bulan terakhir, Anda bisa melihat apakah permintaan produk A sedang dalam tren naik, turun, atau stagnan.
- Analisis ABC (ABC Analysis): WMS modern dapat secara otomatis mengklasifikasikan barang Anda. Barang Kategori A (misal: 10% barang yang menyumbang 70% pergerakan) harus dipantau lebih ketat dan memiliki forecast yang lebih detail.
- Menentukan Safety Stock yang Tepat: Data historis fluktuasi permintaan dari WMS adalah cara paling akurat untuk menghitung safety stock. Anda tidak lagi “menebak-nebak” berapa banyak stok cadangan yang diperlukan.
Tantangan Data Ada, Tapi Sulit Diolah
Masalahnya, banyak perusahaan memiliki WMS lama (legacy system) yang hanya berfungsi sebagai “pencatat” digital. Datanya ada, tapi “terkubur” dan sulit diakses atau dianalisis.
Manajer gudang akhirnya kembali ke cara manual: mengekspor data ke Excel, menghabiskan waktu berhari-hari untuk membuat rumus rumit yang rentan human error. Ini tidak efisien dan tidak real-time.
Solusi Software WMS Prieds dengan Analitik Terintegrasi
Di sinilah peran Software WMS Prieds menjadi sangat penting. Prieds dirancang bukan hanya sebagai alat eksekusi, tapi juga sebagai alat intelijen bisnis (Business Intelligence).
[Image: Screenshot dashboard Prieds WMS yang menunjukkan laporan stok dan pergerakan barang]
Bagaimana WMS Prieds membantu Anda dalam Demand Forecasting?
- Visibilitas Data Real-Time: Prieds WMS memberikan data real-time 100% tentang level stok dan pergerakan barang. Data yang akurat adalah syarat mutlak forecasting yang akurat.
- Dashboard Analitik Bawaan (Built-in Analytics): Anda tidak perlu menarik data ke Excel. Prieds menyediakan dashboard visual yang mudah dibaca untuk memantau KPI gudang, termasuk tren pergerakan barang, produk fast/slow moving, dan tingkat perputaran stok.
- Pelaporan Historis yang Kuat: Hanya dengan beberapa klik, Anda dapat menarik laporan historis pergerakan barang untuk periode apa pun. Ini mempercepat proses analisis tren dan musiman.
- Dasar untuk Prediksi Cerdas: Dengan data historis yang bersih, akurat, dan mudah diakses dari Prieds, tim planner Anda dapat membuat model demand forecasting yang jauh lebih andal untuk memprediksi kebutuhan stok di masa depan.
Kesimpulan
Berhenti mengelola inventori Anda berdasarkan “firasat” atau data penjualan yang tidak lengkap.
Data historis yang tersimpan di dalam Warehouse Management System (WMS) Anda adalah aset paling berharga untuk melakukan demand forecasting yang akurat. Namun, Anda memerlukan alat yang tepat untuk mengolah data tersebut.
Software WMS Prieds memberikan Anda visibilitas real-time dan alat analisis canggih untuk mengubah data historis gudang Anda menjadi keputusan inventori yang strategis dan menguntungkan.
Jangan tunggu sampai stok Anda kosong atau menumpuk. Hubungi Prieds hari ini untuk mendapatkan demo gratis dan lihat bagaimana WMS kami dapat mengoptimalkan prediksi stok Anda.
