Bugünün tedarik zincirinde, siparişte olmayan ürünleri nasıl öngörüyorsunuz?
Modern tedarik zincirinde, envanter kalemleri üreten ve siparişte bulunmayan şirketler için tahmin yapılması gerekmektedir. Üreticiler, çok fazla envanterin üretildiği ve rafta kaldığı fazla kapasite oluşmadan müşterilerini memnun eden malzeme seviyesini sağladıklarından emin olmak için malzeme tahminini kullanacaktır.
Aynı şekilde, tahminler kısa kalmamalı ve üretici, müşterinin siparişlerini yerine getirmek için envanter olmadan bunları bulur.
Doğru bir tahminde bulunmamanın maliyeti mali açıdan felaket olabilir.
Tahminler şunlar olabilir:
- istatistiksel
- Sigara statisical
Bir şirketin bitmiş malları, bileşenleri ve servis parçaları için tahminler geliştirildi. Tahmin, üretim ekibi tarafından üretim veya alım emri tetikleyicileri, miktarları ve güvenlik stok seviyeleri geliştirmek için kullanılır.
Tahmin statik değildir ve yönetim tarafından düzenli olarak gözden geçirilmelidir. Bu, gelecekteki eğilimler, iç veya dış çevre hakkındaki bilgilerin daha doğru bir hesaplama yapmak için öngörüye dahil edilmesini sağlamaktır.
İstatistiksel Öngörü
Tedarik zinciri yönetim yazılımında, tahmin, gerçek zamanlı işlemlerden veri besleyen ve bir dizi istatistiksel tahmin durumu için yapılandırılmış bir dizi değişkene dayanan bir hesaplamadır.
Planlama profesyonellerinin mümkün olan en iyi tahmini durumu sağlamak için yazılımı kullanmaları gerekmektedir ve bu genellikle uzun süre gözden geçirilmeksizin kontrol edilmeden bırakılır.
Tedarik zinciri yazılımında tahmin tekniklerini en iyi şekilde kullanabilmek için planlamacılar kararlarını iç ve dış çevreye göre gözden geçirmelidir.
Hesaplamaları, sahip oldukları mevcut bilgilere dayanarak daha doğru bir tahmin sağlamak için ayarlamalıdırlar.
İstatistiksel tahminler, geçmişte meydana gelen talebe bağlı olarak gelecekte ne olacağıyla ilgili en iyi tahminlerdir.
Geçmiş talep verileri, basit doğrusal regresyon kullanarak bir tahmin üretmek için kullanılabilir. Bu, tarihsel dönemlerin talebine eşit ağırlık verir ve talebi geleceğe yansıtır.
Bununla birlikte, bugün tahminler, eski verilere göre daha yeni talep verilerine daha fazla önem vermektedir. Buna yumuşatma denir ve son verilere daha fazla ağırlık verilerek üretilir. Üstel yumuşatma, daha yakın tarihsel dönemlere verilen daha büyük ağırlıklandırma anlamına gelir. Bu nedenle iki ay önce bir süre altı ay öncesine göre daha büyük bir ağırlığa sahiptir.
Alfa Faktörü
Ağırlık, Alfa Faktörü ve daha yüksek ağırlık veya Alfa faktörü olarak adlandırılır, tahmin oluşturmak için daha az tarihsel dönem kullanılır.
Örneğin, yüksek bir Alfa faktörü son dönemlere yüksek ağırlık verir ve bir yıl veya iki yıl önceki dönemlerden gelen talep, genel tahmin üzerinde hiçbir etkiye sahip olmadıkları kadar hafifçe ağırlıklandırılır. Düşük bir Alfa faktörü, geçmiş verilerin tahminle daha alakalı olduğu anlamına gelir.
Geçmiş dönemler genellikle, Haziran veya Temmuz gibi sabit bir aya ait talep verilerini içerir. Ancak, bu, bazı ayların diğer aylara göre daha fazla güne sahip olduğu ve iş günlerinin sayısının değişebileceği için, hesaplamada hataya neden olur.
Bazı firmalar bu hatayı hafifletmek için günlük talebi kullanırlar, ancak eğer tahminci bu hatayı anlarsa, tahminlerin ne zaman gerçekleşeceğinden önemli ölçüde sapmadığını saptamak için bir izleme göstergesi ile birlikte aylık geçmiş dönemler de kullanılabilir. İzleme sinyalinin sapmayı işaretlediği seviye, tahminci veya yazılım tarafından belirlenir ve endüstriler, şirketler ve ürünler arasında değişir.
Küçük bir sapma, tahmin edilen ürün yüksek değerde olduğunda müdahale gerektirebilirken, düşük değerli bir kalem, öngörünün böyle yüksek bir seviyeye kadar incelenmesini gerektirmeyebilir.
İstatistiksel Olmayan Tahmin
İstatistiki tahmin, üretim planlayıcıları tarafından belirlenen miktarlara göre talebin tahmin edildiği tedarik zinciri yönetim yazılımında bulunur.
Bu, planlayıcının, talebin tarihsel talebe herhangi bir atıfta bulunmadan olacağına inandığı öznel bir miktar girdiğinde ortaya çıkar.
Bir maddeye yönelik talep, malzeme ihtiyaç planlaması (MRP) çalışmalarının sonuçlarına dayanıldığında ortaya çıkan diğer istatistiksel olmayan tahmindir.
Bu, bitmiş ürüne olan talebi alır ve malzeme parçalarını patlatır, böylelikle bileşen parçaları için bir talep hesaplanır. Bileşen talebi daha sonra planlayıcı tarafından mevcut çevre değerlendirmesi ve bilgilerine dayanarak değiştirilebilir.
Ortaya çıkan tahmin mevcut talebe dayanmaktadır ve önceki dönemlerden herhangi bir talebi içermeyecektir. Birçok şirket, ürün hattı boyunca istatistiksel olmayan ve istatistiksel tahminlerin bir kombinasyonunu kullanacaktır.
İstatistiksel tahmin, karmaşık hesaplamalara dayanmakta ve gelecekteki talep, tarihsel dönemlerden gelen talebe göre belirlenebilir.
Tahmin, planlayıcıya gelecekteki talep için bir rehber verir, ancak hiçbir tahmin tam olarak doğru olmaz ve planlayıcılar, bir şirketin ürünleri için gelecekteki talebin belirlenmesinde mevcut ve gelecekteki çevrenin deneyimi ve bilgisi önemlidir.
Bu makale Gary Marion, The Balance için Lojistik ve Tedarik Zinciri Uzmanı tarafından güncellendi.