CPFR是什麼?一篇搞懂含意、步驟及實際應用,做好成本控管

庫存太多可能無法如期賣完,庫存太少又可能無法滿足顧客需求。如何精確掌握存貨數量,是許多企業面臨的共同難題,為了解決這個問題,越來越多企業採用 CPFR 進行補貨預測。究竟 CPFR 是什麼?能為企業帶來哪些效益?本文將介紹 CPFR 的 3 大階段、 9 個執行步驟,以及案例分享,幫助您瞭解 CPFR 流程與實際應用,做好成本控管。

CPFR 是什麼?為什麼企業要做補貨預測?

CPFR 全稱為「Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment」,中文譯為「協同規劃、預測及補貨」,由北美跨產業商業標準協會(VICS)在 1998 年所推動,鼓勵供應商與零售商彼此共享資訊,幫助雙方即時接收貨物的庫存、物流及運送狀態,藉此提高供應鏈效率,節省銷貨成本,將效益最大化。

簡單來說, CPFR 是透過共享資訊提高供應鏈價值的方法,企業若未採用 CPFR ,在資訊不對稱的情況下,容易面臨供應鏈效率不佳、無法精準預測補貨數量的情況,不僅可能徒增銷貨成本,甚至還有可能影響到消費者的購物體驗。舉例來說,販賣鮮乳的零售商因為沒有做好補貨預測,不小心備貨太多,導致鮮乳到期時仍未銷售完畢,白白造成損失。

CPFR 特色有哪些? 3 個階段帶您認識 CPFR

瞭解 CPFR 對企業的重要性之後,接下來將分別介紹 CPFR 的 3 個階段:協同規劃、預測及補貨,帶您進一步認識 CPFR 特色。

階段 1 :協同規劃

當供應鏈上下游的企業擁有相同目的,並且同意一起合作、制定策略,協助雙方達成營業目標,即進入協同規劃階段。為了確保合作無間,雙方通常會在此階段簽訂契約,約束彼此義務並且確保雙方遵守保密約定。除此之外,雙方在合作期間也可以一起制定促銷企劃,提高銷售成效,同時也應透過溝通釐清彼此需求,再設立共同目標與效益評估指標,提升合作效率。

階段 2 :預測

在預測方面,合作雙方必須在補貨時機、存貨數量、促銷計畫等項目上達成共識。除此之外,雙方也需要在達成共識後,一起優化預測模型、探討預期庫存數量波動,以及針對實際供應情況擬出解決方案,幫助彼此達成績效目標,改善銷售情形。

階段 3 :補貨

做好補貨預測有助於節省成本

雙方應不定時觀察存貨量、消費者的購買習慣以及各個時節的銷售量走勢,除了有助於掌握供應量常態,也有利於提升預測存貨量的精準度,以避免存貨不足而導致的供需失衡。此外,在作業上須特別留意訂單的處理效率,以免系統的庫存資訊與實際情形出現落差,延遲補貨時機。

CPFR 流程9 個步驟一次介紹

看完 CPFR 的 3 大階段,相信大家對於 CPFR 都有更深入的瞭解,接下來將分別介紹 CPFR 的 9 個執行步驟,讓大家在實踐 CPFR 時更有方向。其中,步驟 1 、 2 屬於協同規劃階段;步驟 3~5 屬於預測階段;步驟 6~8 屬於補貨階段;步驟 9 則是產出訂單。以下將進一步說明個步驟的詳細內容:

CPFR 步驟 1 :建立合作關係

雙方確認共同目標,並且願意在未來合作道路上互相幫助、共享資訊,協助提升供應鏈效率與銷售、訂單情形,即可透過簽署合約建立合作關係,約定好雙方責任與規範,為後續合作奠定基礎。

CPFR 步驟 2 :共同擬定合作計畫

擁有共同目標後,雙方將共同商討、研擬出合作計畫,計畫應包含供應鏈優化方向、監控銷售訂單情形的相關辦法、促銷策略、異常情況判斷標準等,如此一來既有利於配置人力與資源,也有助於判斷後續銷售與訂單的異常情形。

CPFR 步驟 3~5 :預估銷售數量、整理異常案例並解決問題

在銷售商品之前應先預估商品銷量,一方面能讓供應商提前備足生產原料,另一方面也能幫助零售商衡量存貨數量。正式銷售時若發現銷售情況不如預期,也能透過異常情況標準區分出異常案例,再進一步針對這些案例討論解決方法。

CPFR 步驟 6~8 :預估訂單數量、整理異常案例並解決問題

供應商與零售商可藉由參考過往的銷售數據,預估未來訂單數量,進而調整產能、人力配置、存貨數量、補貨頻率等,提高整體生產與銷售效率。若出現訂單異常情形,再從上述各個方面釐清原因,進而解決問題。

CPFR 步驟 9 :產出訂單

當完成預估銷售與訂單量之後,到了雙方在協同規劃階段中所約定的凍結期間時,將會開始根據訂單預測結果產出訂單。須特別留意的是,在凍結期間產生的訂單為實際訂單,無法再被更改,因此應在此階段前確認好訂單細節,以免造成損失。

案例分享:天然保養品品牌

許多主打天然保養品因時效性短、保存不易的特性,導致難以精準預估補貨數量,再加上近期受疫情影響,讓精確預估產品需求量變得更加困難。某天然保養品品牌因缺乏精準預測而經常備貨過多,使得庫存成本增加或產生報廢,然而備貨太少又擔心缺貨影響客戶滿意度。 為了精確控管補貨時機與庫存量,該品牌使用 8ndpoint 的 AI 預測補貨服務,將預測精準度提升 32% ,並減少 50% 報廢成本。此外,品牌方還透過 AI 分析找出影響保養品銷量的重要因素,包含線上商城歷史銷量、產品季節性、週期性等,成為後續擬訂行銷企劃的參考依據,協助提升行銷成效、掌握商品銷售趨勢,以及制定更完善的訂貨規劃。

補貨預測 AI 服務,助您精準預測補貨數量

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