Modern tedarik zincirinde, kendi envanterini üreten şirketler için, özellikle de siparişe göre üretilmeyen ürünler için tahmin yapmak gereklidir. Üreticiler, fazla stokla sonuçlanmadan müşterilerini memnun edecek kadar yeterli stok ürettiklerinden emin olmak için malzeme tahminini kullanacaklar.
Ancak aynı zamanda tahminlerin yetersiz kalmaması, böylece üreticinin siparişlerini yerine getirmeye yetecek kadar stoku olmaması gerekiyor. Doğru bir tahmini sürdürememenin maliyeti mali açıdan felaket olabilir.
Tahminler Nasıl Geliştirilir?
Tahminler bir şirketin nihai ürünleri, bileşenleri ve servis parçaları için geliştirilir. Tahmin, üretim ekibi tarafından satın alma siparişi tetikleyicilerini, miktarlarını ve güvenlik kilidi seviyeleri.
Tahmin statik değildir ve yönetim tarafından düzenli olarak gözden geçirilmelidir. Bu, gelecekteki eğilimler hakkında bilgi sağlamak için iç veya dış ortamın daha doğru bir hesaplama sağlamak üzere tahmine dahil edilmesini sağlar.
Tahminler istatistiksel veya istatistiksel olmayan olabilir.
İstatistiksel Tahmin
Tahmin, gerçek zamanlı işlemlerden verilerle beslenen bir hesaplamadır ve bir dizi istatistiksel tahmin durumu için yapılandırılmış bir dizi değişkene dayanır.
Planlama profesyonellerinin mümkün olan en iyi tahmin durumunu sağlamak için yazılım kullanması gerekir. Bu genellikle uzun süreler boyunca herhangi bir inceleme yapılmaksızın kontrol edilmeden bırakılır. Tedarik zinciri yazılımındaki tahmin tekniklerini en iyi şekilde kullanmak için planlamacıların iç ve dış çevreye ilişkin kararları gözden geçirmesi gerekir. Ellerindeki mevcut bilgilere dayanarak daha doğru bir tahmin sağlamak için hesaplamayı ayarlamaları gerekir.
İstatistiksel tahminler geçmişteki talebe dayalı olarak gelecekte ne olacağına ilişkin en iyi tahminlerdir. Geçmiş talep verileri kullanılarak bir tahmin üretmek için kullanılabilir. basit doğrusal regresyon. Bu, tarihsel dönemlerin talebine eşit ağırlık verir ve talebi geleceğe yansıtır.
Ancak bugünkü tahminler, eski verilerden daha güncel talep verilerine daha fazla vurgu yapıyor. Buna yumuşatma denir ve güncel verilere daha fazla ağırlık verilerek üretilir. Üstel yumuşatma, daha yakın tarihsel dönemlere verilen giderek daha fazla ağırlık verilmesi anlamına gelir. Dolayısıyla iki ay önceki dönem, altı ay önceki döneme göre daha fazla ağırlığa sahip.
Alfa Faktörü
Ağırlıklandırmaya Alfa faktörü denir. Ağırlıklandırma (veya Alfa faktörü) ne kadar yüksek olursa, tahmin oluşturmak için o kadar az sayıda geçmiş dönem kullanılır.
Örneğin yüksek Alfa faktörü yakın dönemlere yüksek ağırlık veriyor. Öte yandan, bir veya iki yıl önceki talebin ağırlığı o kadar hafif ki genel tahmin üzerinde hiçbir etkisi yok. Düşük 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 bazı aylarda diğerlerinden daha fazla gün olması, diğerlerinde ise tatil olması nedeniyle bu yöntemin kullanılmasında hata payı olabilir. Bu, iş günü sayısında bir değişiklik yaratabilir.
Bazı firmalar bu hatayı hafifletmek için günlük talebi kullanıyor. Ancak tahminci hatayı anlarsa, tahminin gerçek talepten ne zaman saptığını belirlemek için aylık geçmiş dönemler bir izleme göstergesiyle birlikte kullanılabilir. İzleme sinyalinin sapmayı işaret ettiği seviye, tahminci veya yazılım tarafından belirlenir ve sektörler, şirketler ve ürünler arasında farklılık gösterir.
Tahmin edilen ürün yüksek değerli olduğunda küçük bir sapma müdahale gerektirebilirken, düşük değerli bir öğe tahminin bu kadar yüksek düzeyde incelenmesini gerektirmeyebilir.
İstatistiksel Olmayan Tahmin
İstatistiksel olmayan tahminler şuralarda bulunur: Tedarik zinciri yönetimi Üretim planlamacıları tarafından belirlenen miktarlara göre talebin tahmin edildiği yazılım.
Bu, planlayıcının talebin tarihsel talebe herhangi bir referans olmaksızın olacağına inandığı öznel bir miktar girdiğinde ortaya çıkar. Diğer istatistiksel olmayan tahmin, bir maddeye olan talebin malzeme ihtiyaç planlaması (MRP) çalışmalarının sonuçlarına dayanması durumunda ortaya çıkar.
Bu, bitmiş ürüne olan talebi alır ve malzeme listesi böylece bileşen parçaları için bir talep hesaplanır. Bileşen talebi daha sonra planlamacı tarafından mevcut çevreye ilişkin değerlendirme ve bilgilere dayanarak değiştirilebilir.
Ortaya çıkan tahmin mevcut talebe dayanmaktadır ve önceki dönemlerden herhangi bir talebi içermeyecektir. Birçok şirket, ürün yelpazesinde istatistiksel olmayan ve istatistiksel tahminlerin bir kombinasyonunu kullanacak.
Stratejik Tahmin Neden Önemlidir?
Bir üreticinin stratejisinin bir parçası olarak öngörüyü benimsemek isteyebileceği çeşitli faktörler vardır. İşte bunlardan birkaçı:
- Müşteri memnuniyetini korumak. Tahmin, arzın tahmin edilmesine yardımcı olacak ve böylece üretimin zamanında devam etmesini sağlayacaktır. Bu da siparişlerin teslim edilmesinde ve yerine getirilmesinde herhangi bir gecikme olmayacağından müşterileri mutlu edecektir.
- Maliyetleri düşük tutmak. Şirketler bir ürüne ne kadar ihtiyaç duyacaklarını tahmin edebildiklerinden, özellikle siparişe göre üretilmeyen ürünler için depolama maliyetlerinin yanı sıra üretim ve depolamayı da azaltabilirler. Ne kadar üretileceğini bilerek tesis, işçilik ve depolama kullanımını azaltır. Bu da fiyatlandırmanın rekabetçi kalmasına yardımcı olabilir ve bu da müşterilerin geri dönmesine yol açar.
Alt çizgi
Tahmin, planlamacıya gelecekteki talebe ilişkin bir kılavuz sağlar, ancak hiçbir tahmin tamamen doğru değildir. Planlamacıların mevcut ve gelecekteki çevreye ilişkin deneyimi ve bilgisi, bir şirketin ürünlerine yönelik gelecekteki talebin belirlenmesinde önemlidir.
