Prognozy strategiczne w łańcuchu dostaw dla producentów

W nowoczesnym łańcuchu dostaw prognozowanie jest niezbędne dla firm, które produkują własne zapasy - szczególnie w przypadku przedmiotów, które nie są przygotowane na zamówienie. Producenci wykorzystają prognozowanie materiałów, aby upewnić się, że wyprodukują wystarczającą ilość zapasów, aby zadowolić swoich klientów, nie powodując przesadzania.

Ale jednocześnie prognoza nie może się nie spaść, więc producent nie ma wystarczającej ilości zapasów, aby spełnić swoje zamówienia. Koszt niepowodzenia utrzymania dokładnej prognozy może być katastrofalny finansowo.

Jak opracowywane są prognozy

Prognozy są opracowywane dla produktów gotowych, komponentów i części serwisowych firmy. Prognoza jest wykorzystywana przez zespół produkcyjny do opracowania wyzwalaczy zamówień, ilości i poziomy zapasów bezpieczeństwa.

Prognoza nie jest statyczna i powinna być regularnie sprawdzana przez kierownictwo. Ma to na celu zapewnienie informacji na temat przyszłych trendów, środowisko wewnętrzne lub zewnętrzne jest włączone do prognozy w celu zapewnienia dokładniejszych obliczeń.

Prognozy mogą być albo statystyczne lub niepotatyczne.

Prognozy statystyczne

Prognoza jest obliczeniami, które są zasilane danymi z transakcji w czasie rzeczywistym i oparte jest na zestawie zmiennych skonfigurowanych dla wielu statystycznych sytuacji prognozy.

Specjaliści od planowania są zobowiązani do korzystania z oprogramowania, aby zapewnić najlepszą możliwą sytuację prognozy. Często pozostaje to niezaznaczone bez żadnej recenzji przez długi czas. Aby najlepiej wykorzystać techniki prognozowania w oprogramowaniu łańcucha dostaw, planiści powinni przeglądać decyzje związane z środowiskiem wewnętrznym i zewnętrznym. Powinny dostosować obliczenia, aby zapewnić dokładniejszą prognozę na podstawie aktualnych informacji.

Prognozy statystyczne są najlepszymi szacunkami tego, co wystąpi w przyszłości na podstawie popytu w przeszłości. Dane dotyczące popytu historycznego można wykorzystać do opracowania prognozy za pomocą prostej regresji liniowej. Daje to równe ważenie zapotrzebowaniu na okresy historyczne i projektuje zapotrzebowanie w przyszłość.

Ale dziś prognozy kładzie większy nacisk na najnowsze dane popytu niż starsze dane. Nazywa się to wygładzaniem i jest wytwarzane przez nadanie większej wagi do najnowszych danych. Wygładzanie wykładnicze odnosi się do coraz większej wagi, przyniesionymi nowszym okresom historycznym. Dlatego okres dwa miesiące temu ma większą wagę niż okres sześć miesięcy temu.

Współczynnik alfa

Wagadowanie nazywa się czynnikiem alfa. Im wyższy współczynnik ważenia - lub alfa - tym mniej okresów historycznych jest używanych do stworzenia prognozy.

Na przykład wysoki współczynnik alfa zapewnia wysoką wagę do ostatnich okresów. Z drugiej strony popyt z jednego lub dwóch lat temu jest tak lekko ważony, że nie mają one wpływu na ogólną prognozę. Niski czynnik alfa oznacza, że ​​dane historyczne są bardziej odpowiednie dla prognozy.

Okresy historyczne ogólnie zawierają dane popytu z ustalonego miesiąca, powiedzmy czerwca lub lipiec. Ale może być miejsce na błąd przy użyciu tej metody, ponieważ niektóre miesiące mają więcej dni niż inne, podczas gdy inne mają wakacje. Może to stworzyć różnorodność liczby dni pracy.

Niektóre firmy stosują codzienne popyt, aby złagodzić ten błąd. Ale jeśli prognostyk rozumie błąd, można użyć miesięcznych okresów historycznych wraz z wskaźnikiem śledzenia, aby zidentyfikować, kiedy prognoza odbiega od rzeczywistego popytu. Poziom, na którym sygnał śledzenia flaga odchylenia zależy od prognozy lub oprogramowania i różni się między branżami, firmami i produktami.

Niewielkie odchylenie może wymagać interwencji, gdy prognozowany produkt jest wysokiej wartości, podczas gdy pozycja o niskiej wartości może nie wymagać kontroli prognozy na tak wysoki poziom.

Prognozowanie niepodatystyczne

Prognozowanie niepodatystyczne występuje w oprogramowaniu do zarządzania łańcuchem dostaw, w którym prognozuje się popyt na podstawie ilości określonych przez planistów produkcyjnych.

Dzieje się tak, gdy planist. Inne nie-statystyczne prognozy występuje, gdy zapotrzebowanie na przedmiot opiera się na wynikach planowania wymagań materiałowych (MRP).

To wymaga zapotrzebowania na gotowe dobra i eksploduje listę materiałów, dzięki czemu zapotrzebowanie jest obliczane dla części komponentów. Zapotrzebowanie komponentów może następnie zostać zmienione przez planistę na podstawie ich oceny i znajomości obecnego środowiska.

Powstała prognoza opiera się na bieżącym popycie i nie będzie obejmować żadnego popytu z poprzednich okresów. Wiele firm użyje kombinacji prognozowania niepstatistycznego i statystycznego w swojej linii produktów.

Dlaczego strategiczne prognozy jest ważne?

Istnieje kilka czynników, dla których producent może chcieć przyjąć prognozowanie w ramach swojej strategii. Oto kilka z nich:

• Zachowanie zadowolenia klienta. Prognozowanie pomoże przewidzieć podaż, aby utrzymać produkcję na czas. To z kolei zapewni klientom zadowolenie, ponieważ nie ma opóźnienia w dostarczaniu i realizacji zamówień.
• Utrzymywanie kosztów. Ponieważ firmy mogą prognozować, ile potrzebują produktu, mogą ograniczyć produkcję i przechowywanie w stosunku do kosztów przechowywania, szczególnie w przypadku przedmiotów, które nie są przygotowane na zamówienie. Wiedząc, ile do zrobienia, zmniejsza korzystanie z obiektów, siły roboczej i magazynowania. To z kolei może pomóc w utrzymaniu konkurencji cenowej, co z kolei prowadzi również do klientów powrotu.

Dolna linia

Prognoza daje planistom przewodnik po przyszłym popycie, ale żadna prognoza nie jest całkowicie dokładna. Doświadczenie planistów i znajomość obecnego i przyszłego środowiska jest ważne w określaniu przyszłego popytu na produkty firmy.