ÜReticiler için Stratejik Tedarik Zinciri Tahmini

Giriş

Modern tedarik zincirinde, envanter için ürün imal eden ve sipariş edilmeyen şirketler için öngörme gereklidir. İmalâtçılar, çok fazla envanterin üretildiği ve rafta kaldıkları aşırı kapasite durumu yaratmadan müşterilerini tatmin eden malzeme seviyesi üretmelerini sağlamak için malzeme tahminini kullanacaktır.

Aynı şekilde, tahmini kısa düşmemelidir ve üretici, müşterinin siparişlerini yerine getirmek için envanter yerine onları bulur.

Doğru bir tahmininin sağlanamaması mali açıdan felaket unsuru olabilir.

Tahminler şunlar olabilir:

• İstatistiki
• İstatistiki Olmayan

Tahminler, bir şirketin bitmiş malları, bileşenleri ve servis parçaları için geliştirilmiştir. Tahmin, üretim ekibi tarafından üretim veya satınalma sipariş tetikleyicileri, miktarlar ve emniyet stok seviyeleri geliştirmek için kullanılır.

Tahminler statik değildir ve yönetim tarafından düzenli olarak gözden geçirilmelidir. Bu, gelecekteki eğilimler, iç ya da dış çevre hakkında daha doğru bir hesaplama yapmak için tahmini içine dahil edilmesini sağlamak içindir.

İstatistik Tahmin

Tedarik zinciri yönetimi yazılımında, tahmini, gerçek zamanlı işlemlerden gelen verileri besleyen ve istatistiksel tahmin durumları için yapılandırılmış değişkenler kümesine dayanan bir hesaplamadır.

Planlama uzmanları, mümkün olan en iyi tahmin durumunu sağlamak için yazılımı kullanmaları gerekir ve genellikle uzun bir süre inceleme yapılmaksızın denetimsiz bırakılır.

Planlayıcılar tedarik zinciri yazılımında öngörme tekniklerini en iyi şekilde kullanmak için kararlarını iç ve dış çevre ile ilgili olarak gözden geçirmelidirler.

Sahip oldukları mevcut bilgilere dayanarak daha doğru bir tahmin sağlamak için hesaplamayı ayarlamalıdırlar.

İstatistiksel tahminler, geçmişte meydana gelen talep üzerine gelecekte neler olacağına dair en iyi tahminlerdir.

Tarihsel talep verileri, basit doğrusal regresyon kullanarak bir tahmin üretmek için kullanılabilir. Bu, tarihsel dönemlerin talebine eşit ağırlık verir ve talebi geleceğe yansıtmaktadır.

Bununla birlikte, bugünkü tahminler, daha eski verilere göre daha yeni talep verilerine daha fazla ağırlık veriyor. Buna yumuşatma denir ve son verilere daha fazla ağırlık verilerek üretilir. Üssel düzeltme, daha yeni tarihsel dönemlere verilen daha büyük ağırlıklandırma anlamına gelir. Dolayısıyla iki ay önceki bir dönem altı ay önceki bir dönemden daha ağır bir ağırlığa sahiptir.

Alfa Faktörü

Ağırlıklandırma Alfa Faktörü olarak adlandırılır ve ağırlıklandırma veya Alfa faktörü ne kadar yüksek olursa, tahmini oluşturmak için daha az tarihsel dönem kullanılır.

Örneğin, yüksek bir Alfa faktörü son dönemlere yüksek ağırlık verir ve bir ya da iki yıl önceki dönemlerin talepleri, genel tahmini etkilemediğinden hafifçe ağırlıklandırılır. Düşük alfa faktörü, geçmiş verilerin tahmini daha alakalı olduğu anlamına gelir.

Geçmiş dönemlerde genellikle sabit bir aydan itibaren talep verileri bulunur; e. Haziran veya Temmuz. Bununla birlikte, bazı aylar diğer aylardan daha fazla güne ve iş günlerinin sayısına göre değişebileceğinden, bu hesaplamaya hata getirir.

Bazı firmalar bu hatayı hafifletmek için günlük talebi kullanır, ancak tahmin edici hatayı anlarsa aylık geçmiş dönemler, tahminin gerçek talepten ne zaman önemli ölçüde saptığı belirlemek için bir izleme göstergesi ile birlikte kullanılabilir. İzleme sinyalinin sapmayı işaret ettiği düzey, tahminci veya yazılım tarafından belirlenir ve endüstriler, şirketler ve ürünler arasında değişiklik gösterir.

Düşük bir sapma, öngörülen ürün yüksek değerde olduğunda müdahale gerektirebilirken, düşük değerli bir öğe öyle yüksek bir seviyede incelenmesini gerektirmeyebilir.

İstatistiki Olmayan Tahminler

Talep tahmin edilen miktarlar esas alınarak üretim planlamacıları tarafından belirlenen tedarik zinciri yönetim yazılımında istatistiksel olmayan tahminler bulunur.

Plancı, talebin tarihsel talebe atıfta bulunmaksızın olacağına inandıklarını öznel bir miktara girdiğinde gerçekleşir.

Diğer bir istatistiksel olmayan öngörme, bir öğeye olan talep malzeme ihtiyaç planlaması (MRP) sonuçlarına dayandığında gerçekleşir.

Bu, bitmiş mal için talebi alır ve parça listesi için bir talebin hesaplanması için malzeme listesini patlar. Bileşen talebi daha sonra planlayıcının mevcut çevreye ilişkin değerlendirmesine ve bilgisine dayanarak değiştirilebilir.

Sonuçta ortaya çıkan tahmini mevcut talebe dayanır ve önceki dönemlerden gelen talepleri kapsamaz. Birçok şirket, ürün gamında istatistiki olmayan ve istatistiksel tahminlerin bir kombinasyonunu kullanacaktır.

İstatistiksel tahmin, karmaşık hesaplamalara dayanır ve gelecekteki talep, tarihsel dönemlerden gelen talebe dayanarak belirlenebilir.

Tahminci, planlayana gelecekteki talebin yönünü belirtir, ancak tahminlerin hiçbiri doğru değildir ve planlayıcılar, bir şirketin ürünlerine yönelik gelecek talebini belirlemek için mevcut ve gelecekteki çevre hakkında deneyim ve bilgi sahibi olmaları önemlidir.

Bu yazı, Denge için Lojistik ve Tedarik Zinciri Uzmanı Gary Marion tarafından güncellendi.