• ניתוח צריכת עבר והערכת מגמות – הסקת תובנות מנתוני מכירות, עונתיות, קצב סבבים ועמידה ביעדי שירות.

• חיזוי ביקושים בהתבסס על נתונים – הפקת תחזיות באמצעות שימוש במודלים ליניאריים, אלגוריתמים מבוססי AI או ניתוח מגמות.

• הגדרת רמות מלאי לפי קריטריונים תפעוליים – קביעת גבולות מינימום/מקסימום ונקודות הזמנה על פי סוגי מוצרים וקריטיות לארגון.

• יישום שיטות עיתוד מלאי – כל שיטה נבחרת בהתאם לאופי המוצר ודפוסי הביקוש

  • ABC – סיווג פריטים לפי ערכם ותדירות תנועתם

  • EOQ –  חישוב כמות הזמנה מיטבית

  • JIT – אספקה בזמן בהתאם לצרכים 

  • REORDER POINT – ביצוע הזמנה עם הגעה לנקודת סף שנקבעה מראש

• שילוב מערכות ניהול מידע – חיבור למערכות ERP/WMS לצורך סנכרון תחזיות, נתוני מלאי בפועל ופקודות רכש – למניעת פערים בין תכנון לביצוע

• בקרה שוטפת ושיפור ביצועים – ניתוח סטיות, מדדי זמינות, תחלופת פרטים עודפים והחזרות.

ניהול מלאי מבוסס עיתוד, בקרה ומידע תומך רציפות תפעולית, חיסכון בעלויות והתאמה לביקושים משתנים.

• זמינות מוצרים גבוהה  

• שליטה בתקציב מלאי ואחסון

• הפחתת חוסרים והימנעות מעודפים והפסדים תפעוליים

• תיאום תפעולי עם רכש וייצור לפי צרכי הארגון

• גמישות גבוהה לשינויים בביקושים

• שיפור היעילות התפעולית והלוגיסטית – זרימה חלקה של חומרים לייצור והפצה