Beställning av toner och andra förbrukningsartiklar baserat på faktiska beteendemönster behövs för att säkerställa överenskommen drifttid och effektiv kostnadshantering.
Att beställa en toner på 20 % är en typisk varningskonfiguration som många printföretag använder idag. Om du har en skrivare med hög utskriftsvolym kan du ha ytterligare en varningsprofil med 50 %. Du kan till och med ha en varningsprofil med 10 % för skrivare med låg användning.
Dessa olika triggernivåer visar att det är nödvändigt att inte skicka för mycket för tidigt eller för sent. Affärsbehovet finns där, och skrivaråterförsäljare har använt den här metoden för att lösa problemet.
Men situationen förändras hela tiden, och en enhet som är lämplig för 50%- profilen kan behöva vara på 10%-profilen under vissa perioder.
Hur hanterar man det utan att manuellt analysera volymerna och gissa om det ska vara på profil 1 eller 2? Det gör du inte. Föreställ dig att du har +1000 enheter att hantera? Manuell analys skulle ta väldigt lång tid.
Vad betyder det för återförsäljare av skrivare?
Många printåterförsäljare kämpar med dubbla beställningar av förbrukningsartiklar som försenas dagligen. Detta problem är dyrt och tidskrävande.
Lösningen är att arbeta med datadrivna programvaror som kan analysera data och beräkna "liv kvar" som du kan använda i din dagliga planering.
Målet är att ha en digital assistent som arbetar åt dig dygnet runt, 365 dagar om året, som analyserar siffror och alltid ger dig uppdaterade trender och uppskattningar baserade på faktiska beteenden.
Det innebär att vi varje dag får in en massa skrivardata i vår bransch. På 3manager har vi bestämt oss för att få detta så ofta som möjligt, ned till var 15:e minut. Den här mängden data ger oss möjlighet att förstå beteendet för användningen av toner och förbrukningsmaterial i detalj. Vår förmåga att undvika dubbla beställningar som orsakas av skakade tonerkassetter och felaktiga skrivardata är utmärkt.
Element som behövs för att uppnå detta mål:
Datakvalitet
Använd ständig validering av skrivardata för att undvika felaktiga uppgifter vid beställning av förbrukningsartiklar.
Automatisering
Upprätta regler för optimal beställningstid och använda rensade data och beteendebaserade trender för att hitta den optimala beställningstiden.
Intelligens
Minska kostnader och tidsåtgång och optimera logistiken med intelligenta beställningar som effektiviserar beställningar för att skicka leveranser i bulk istället för individuellt och oftare.
Slutsats:
För att undvika att kostnaderna går ur kontroll behöver du bra och ren data som du kan lita på och en programvara som kan bearbeta dem och du kan automatisera din leveransbeställning så att den anpassar sig till kundens behov.
Vill du veta mer?
Om du vill veta hur 3manager MPS-programvaran kan hjälpa dig med dessa utmaningar, tveka inte att boka in oss för en demonstration och prata om våra alternativ för hantering av leveransdata och beställning.
Kommentarer