A Szerző Blogja Pénzügyi És Üzleti

Stratégiai ellátási lánc előrejelzés a gyártók számára

Hogyan előrejelezzük azokat a tételeket, amelyek nem rendezettek?


A modern ellátási láncban az előrejelzés szükséges a saját készleteiket előállító vállalatok számára - különösen a nem megrendelésre kerülő termékek esetében. A gyártók anyag-előrejelzést használnak annak biztosítása érdekében, hogy elegendő készletet állítsanak elő ügyfeleik kielégítésére anélkül, hogy túlterhelést okoznának.

Ugyanakkor az előrejelzésnek nem szabad elmaradnia, hogy a gyártó anélkül találja meg magát, hogy elegendő készletet tartalmaz a megrendeléseinek teljesítéséhez. A pontos előrejelzés elmulasztásának költsége pénzügyi szempontból katasztrofális lehet.

Az előrejelzések fejlesztése

Előrejelzések készülnek a vállalat késztermékeire, alkatrészeire és szerviz alkatrészeire. Az előrejelzést a termelési csapat használja a vételi megbízások kiváltására, a mennyiségekre és a biztonsági készletszintekre.

Az előrejelzés nem statikus, és az irányítást rendszeresen felül kell vizsgálni. Ennek célja a jövőbeni trendekről szóló információk biztosítása, a belső vagy külső környezet beépítése az előrejelzésbe a pontosabb számítás érdekében.

Az előrejelzések lehetnek statisztikai vagy nem statisztikai adatok.

Statisztikai előrejelzés

Az előrejelzés olyan számítás, amely valós idejű tranzakciókból származó adatokat táplál, és számos statisztikai előrejelzési helyzetre konfigurált változóhalmazon alapul.

A tervező szakemberek a szoftvert használják, hogy a lehető legjobb előrejelzési helyzetet biztosítsák. Ezt hosszú időn át felülvizsgálat nélkül hagyják figyelmen kívül. Ahhoz, hogy az ellátási lánc szoftverének előrejelzési technikáit a lehető legjobban használják, a tervezőknek felül kell vizsgálniuk a belső és külső környezetre vonatkozó döntéseket. A számításokat úgy kell módosítaniuk, hogy pontosabb előrejelzést adjanak az aktuális információk alapján.

A statisztikai előrejelzések a múltbeli kereslet alapján a legjobb becslések arról, hogy mi fog történni a jövőben. A történeti keresletadatok felhasználhatók egy egyszerű lineáris regresszió felhasználásával. Ez egyenlő súlyt ad a történelmi időszakok iránti keresletnek, és a keresletet a jövőbe vetíti.

Azonban az előrejelzések ma nagyobb hangsúlyt fektetnek a régebbi keresletadatokra, mint a régebbi adatok. Ezt simításnak nevezik, és azáltal, hogy nagyobb súlyt ad a legújabb adatoknak. Az exponenciális simítás az újabb történeti időszakok egyre nagyobb súlyozására utal. Ezért két hónappal ezelőtt egy időszak nagyobb súlyozást mutat, mint egy hat hónapja.

Alfa faktor

A súlyozást Alpha faktornak nevezzük. Minél magasabb a súlyozási - vagy az alfa-tényező -, annál kevesebb történelmi időszakot használnak az előrejelzés létrehozásához.

Például egy magas alfa-tényező nagy súlyt ad az elmúlt időszakokra. Másrészt az egy vagy két évvel ezelőtti keresletet ennyire súlyosan súlyozzák, nem befolyásolják az általános előrejelzést. Alacsony alfa-tényező azt jelenti, hogy a korábbi adatok relevánsabbak az előrejelzésnél.

A történeti időszakok általában egy rögzített hónap, azaz június vagy júliusi keresleti adatokat tartalmaznak. De ennek a módszernek lehet helye hibára, hiszen néhány hónapnak több napja van, mint másoknak, míg másoknak szabadságuk van. Ez változhat a munkanapok számában.

Néhány vállalat napi igényt alkalmaz a hiba enyhítésére. De ha az előfutár megérti a hibát, a havi történeti időszakok egy követési mutatóval együtt használhatók annak megállapítására, hogy az előrejelzés milyen mértékben tér el a tényleges keresettől. Az a szint, amelyen a nyomkövető jelek az eltérést az előrejelző vagy a szoftver határozzák meg, és az iparágak, vállalatok és termékek között változik.

Egy kis eltérés megkövetelheti a beavatkozást, ha az előre jelzett termék nagy értékű, míg az alacsony értékű tétel nem igényelheti az előrejelzést olyan magas szinten.

Nem statisztikai előrejelzés

A nem statisztikai előrejelzés az ellátási lánc menedzsment szoftverében található, ahol a kereslet előrejelzése a termelési tervezők által meghatározott mennyiségek alapján történik.

Ez akkor fordul elő, amikor a tervező szubjektív mennyiségbe lép, hiszen a kereslet a történelmi keresletre való utalás nélkül lesz. A másik nem-statisztikai előrejelzés akkor következik be, amikor egy tétel iránti kereslet az anyagkövetelmények tervezési (MRP) futamainak eredményei alapján történik.

Ez a késztermék iránti keresletet veszi fel, és felrobbanja az anyagszámlát, így a komponensek iránti igény kiszámítható. Az alkatrészigényt ezután a tervező módosíthatja az értékelés és a jelenlegi környezet ismerete alapján.

A kapott előrejelzés a jelenlegi keresleten alapul, és nem tartalmazza a korábbi időszakok igényeit. Sok vállalat nem-statisztikai és statisztikai előrejelzések kombinációját használja a termékcsaládon belül.

Miért fontos a stratégiai előrejelzés?

Számos tényező van arra, hogy a gyártó miért kívánja az előrejelzést stratégiájának részeként elfogadni. Néhány közülük:

  • A vevői elégedettség megőrzése. Az előrejelzés segít megjósolni a kínálatot, így időben megtartja a termelést. Ez viszont megtartja az ügyfelek boldogságát, mert nincs késedelem a megrendelések kézbesítésében és teljesítésében.
  • A költségek csökkentése. Mivel a vállalatok előrejelezhetik, hogy mennyi termékre lesz szükségük, csökkenthetik a gyártást és a tárolást a tárolási költségek felett, különösen a nem megrendelésre kerülő termékek esetében. Azáltal, hogy tudjuk, mennyit kell tenni, csökkenti a létesítmények, a munkaerő és a raktározás használatát. Ez viszont elősegítheti az árképzés versenyképességét, ami viszont visszatérő vásárlókhoz is vezet.

Alsó vonal

Az előrejelzés a tervező számára útmutatást ad a jövőbeni kereslethez, de előrejelzés nem teljesen pontos. A tervezők tapasztalata és ismerete a jelenlegi és jövőbeli környezetről fontos a vállalat termékeinek jövőbeni keresletének meghatározásában.


Videó A Szerző:

Kapcsolódó Cikkek:

✔ - A beszerzési teljesítmény mérése az ellátási láncok optimalizálása érdekében

✔ - Az engedély alapú marketing megértése

✔ - Hogyan készítsünk üzleti költségkeret-munkalapot


Hasznos? Ossza Meg Ezt A Barátaiddal!