8 تکنیک پیش بینی تقاضا برای مدیریت بهتر موجودی

پیش بینی تقاضا فرایند پیش بینی تقاضای کالای سهام در مدت زمان مشخص آینده است. پیش بینی معمولاً با بررسی داده های تاریخی به عنوان مثال مصرف گذشته یا داده های فروش انجام می شود. این امر به همراه دانش فصلی ، روند بازار و رویدادهایی مانند تبلیغات برای پیش بینی ارزشهای آینده استفاده می شود.

ترکیبی از سفارشات فروش یا تولید شناخته شده و پیش بینی شده معمولاً برای نشان دادن تقاضا استفاده می شود و هرچه بیشتر به نظر می رسد ، اطمینان کمتری وجود دارد که اغلب در مورد صحت پیش بینی وجود دارد.

اهمیت پیش بینی تقاضا در مدیریت موجودی

این که آیا شما یک تولید کننده ، عمده فروش یا خرده فروش هستید ، پیش بینی تقاضا نقش مهمی در مدیریت مؤثر سهام دارد. اگر می توانید تقاضا را به طور دقیق پیش بینی کنید ، می توانید برای اطمینان از داشتن مبلغ صحیح سهام برای ارائه نرخ تحقق بالا یا سطح خدمات ، اقدام کنید. پیش بینی تقاضای خود را به درستی دریافت کنید و خطر ابتلا به سهام ، اختلال در تولید و/یا فروش از دست رفته را کاهش می دهید.

پیش بینی دقیق موجودی به شما امکان می دهد بدون سرمایه گذاری در مقادیر زیادی از سهام غیر ضروری ، نیازهای مصرف را برآورده کنید یا سفارشات مشتری را برآورده کنید. این به طور مؤثر به شما در کاهش هزینه های عملیاتی کلی کمک می کند. پیش بینی عالی شما را قادر می سازد مقدار مناسب موجودی را بدون استفاده از بیش از حد یا زیرنویس برای کنترل بهینه موجودی نگه دارید.

با این حال ، پیش بینی دقیق موجودی هیچ شاهکاری نیست. در این پست ما هشت تکنیک پیش بینی تقاضای برتر را که نمی توانید بدون آن باشید کشف می کنیم.

تکنیک های پیش بینی تقاضا

تکنیک های پیش بینی تقاضا می تواند به همان اندازه اساسی یا پیچیده باشد که شما آنها را درست می کنید. و بسیاری از مدلهای پیش بینی وجود دارد که یک تجارت می تواند اجرا کند که می تواند از پیش بینی کمی (با استفاده از داده های تقاضای تاریخی) و پیش بینی کیفی (بر اساس نظرات و بینش های ذهنی تر) استفاده کند.

یکی از ساده ترین و متداول ترین تکنیک های پیش بینی موجودی ، محاسبه پیش بینی های متوسط در حال حرکت است. این زمانی است که شما داده های تقاضای دوره قبلی (به عنوان مثال داده های چهار هفته ای از فروش) را می گیرید و میانگین تقاضا را در آن دوره (میانگین فروش در هفته) محاسبه می کنید ، سپس از این میانگین به عنوان مبلغ پیش بینی برای دوره آینده استفاده کنید.

در حالی که این روش برای موارد موجودی که تقاضای پایدار دارند مناسب است ، و در جایی که تقاضای واقعی قبلی شاخص خوبی از دوره پیش بینی آینده است - در بازارهای مختل شده امروز ، این اغلب اینگونه نیست.

بسیاری از مشاغل با تکنیک های ساده پیش بینی تقاضای خود با مشکلات روبرو هستند زیرا آنها طیف گسترده ای از الگوهای تقاضا را که توسط کالاهای سهام خود تجربه می شود ، حساب نمی کنند. آنها همچنین نمی توانند عوامل بازار خارجی را که منجر به نوسانات تقاضا می شوند ، پاسخ دهند.

بیایید ببینیم که چگونه می توانید آنها را در پیش بینی های خود بگنجانید!

8 از بهترین تکنیک های پیش بینی تقاضا

در اینجا هشت تکنیک پیش بینی تقاضای برتر ما برای کمک به شما در بهبود نحوه مدیریت موجودی خود وجود دارد:

1. از انواع تقاضا استفاده کنید
2. روندها را شناسایی کنید
3. پیش بینی های فصلی را تنظیم کنید
4. ورودی های کیفی را شامل شود
5. Outliers تقاضای واقعی را حذف کنید
6. برای پیش بینی دقت حساب کنید
7. دوره های پیش بینی تقاضای خود را درک کنید
8. نرم افزار پیش بینی تقاضا را در نظر بگیرید

بیایید نگاهی دقیق تر به هر یک از جزئیات بیشتر بیندازیم:

1. پیش بینی موجودی با استفاده از انواع تقاضا

اگر داده های فروش/مصرف تاریخی هر کالای سهام موجود در انبار خود را تجزیه و تحلیل کرده اید ، می فهمید که تقاضا برای محصولات مختلف بسیار متفاوت است. برخی از آنها به طور مداوم تقاضای زیاد یا کم به مرور زمان خواهند داشت ، در حالی که برخی دیگر می توانند تقاضای پراکنده یا نامنظم داشته باشند.

علاوه بر این ، با حرکت کالاهای سهام از طریق چرخه عمر محصول ، از ورود بازار ، به سررسید و کاهش ، انواع تقاضا آنها تغییر می کند:

برای پیش بینی تقاضای پایه خود به طور مؤثر ، بنابراین باید از نوع تقاضای یک مورد استفاده کنید تا نوع محاسبه (یا الگوریتم) را که برای تهیه دقیق ترین پیش بینی استفاده می کنید ، تعیین کنید. استفاده از یک الگوریتم متفاوت برای محاسبه تقاضای یک محصول با نوع تقاضای نامنظم ، به یکی از تقاضای آهسته ، حس آماری می شود.

2. از جمله روند تقاضا

تقاضا برای موارد موجودی شما با تغییر مد ، EB و جریان خواهد یافت ، فن آوری های جدید جایگزین عوامل قدیمی و اجتماعی ، اقتصادی و حقوقی بر تقاضا می شوند.

موارد همچنین از طریق چرخه محصول روند تقاضا را دنبال می کنند. به عنوان مثال ، در مرحله رشد ، روند تقاضا به سمت بالا خواهد بود ، در حالی که در مرحله کاهش ، روند برعکس خواهد شد.

حتماً به دنبال چنین روندهایی در داده های تقاضا خود باشید و پیش بینی های موجودی خود را بر این اساس تنظیم کنید. در صورتی که مواردی که روند خاصی را دنبال می کنند ، پیش بینی فقط بر اساس تقاضای پایه شما وجود ندارد.

3. پیش بینی تقاضا برای موارد فصلی

تقریباً هر تولید کننده ، توزیع کننده یا خرده فروش می تواند انتظار داشته باشد که نوسانات تقاضای فصلی را برای برخی از خطوط تولید خود مشاهده کند. الگوهای آب و هوایی فصلی ، تعطیلات مدرسه و سنت های سالانه همه تأثیر فصلی بر تقاضا دارند.

درک چگونگی تأثیر این عوامل فصلی بر سطح تولید شما یا عادات خرید مشتریان ، به شما کمک می کند تا از قله های تقاضا استفاده کنید و برای فرورفتگی ها برنامه ریزی کنید.

بهترین روش این است که عوامل تقاضای فصلی را از محاسبات تقاضای پایه خود جدا کنید. این باعث می شود داده ها تمیز و آسان برای پیش بینی پیش رو باشد.

4- یک روش پیش بینی کیفی را درج کنید

در حالی که داده های تاریخی (پیش بینی تقاضای کمی) مبنای بسیار خوبی برای دستیابی به دقت پیش بینی تقاضا فراهم می کند ، گاهی اوقات شما نیز باید عوامل کیفی تری را در نظر بگیرید.

پیش بینی تقاضای کیفی شامل حسابداری برای رویدادهای آینده و عوامل بازار خارجی مانند تبلیغات فروش و فعالیت رقیب است. این در اصل شامل درخواست "ورودی انسانی" است. این می تواند از تیم فروش شما نظرات بخواهد ، یا با مشتریان و تأمین کنندگان در مورد افکار خود در مورد سفارشات آینده صحبت کنید. روشهای پیش بینی کیفی به ویژه هنگامی که تقاضا نامنظم یا ناپایدار باشد ، یا هنگامی که داده های تاریخی برای استفاده ندارید ، مانند با ورودی های بازار جدید ، به ویژه مفید هستند.

اطمینان حاصل کنید که بینش انسانی خود را در پیش بینی های موجودی خود وارد کرده اید تا آنها را تا حد امکان دقیق کنید.

5. پیش بینی موجودی

تقاضای غیرمعمول تقاضای غیرمعمول می تواند نتیجه اقدامات شناخته شده (تبلیغات فروش ، سفارشات بزرگ یک بار ، اعتصاب کارمندان و غیره) یا رویدادهای غیرقابل پیش بینی (یک رقیب که از تجارت ، بلایای طبیعی و غیره خارج می شود) باشد.

وقت خود را برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی موجودی خود برای تشخیص فراز و نشیب تقاضا صرف کنید ، زیرا می توانند دقت پیش بینی های شما را به طور قابل توجهی کاهش دهند. هرگونه داده تقاضا - زیاد یا پایین - خارج از انحراف معقول معقول تقاضای متوسط باید مشخص شود. سپس شما باید در مورد اینکه آیا باید در محاسبات پیش بینی تقاضای خود (اگر بخشی از یک روند باشد) باشد یا خیر (اگر این یک ناهنجاری در تقاضا باشد) در محاسبات پیش بینی تقاضای خود قرار دهید.

این همچنین شامل دوره هایی از سهام است. اطمینان حاصل کنید که این موارد را از پیش بینی های خود خارج کرده اید ، یا آنها به طور نادرست آنها را به طور کلی پایین می آورند.

به عنوان مثال ، اگر دوره ای دارید که فقط 10 مورد از یک مورد را فروخته و استفاده کرده اید زیرا این تنها چیزی است که در انبار داشتید ، در حالی که می توانستید با در دسترس بودن مناسب 200 را بفروشید و از آنها استفاده کنید ، مطمئن شوید که بر اساس A دوباره تنظیم نشده ایدپیش بینی کنید که به شماره پایین نگاه می کند. دوره های پرچم برای محرومیت یا حتی بهتر ، فرضیه ای راجع به فروش/مصرف خود از دست داده و این شماره را به پیش بینی اضافه کنید.

6. دقت پیش بینی تقاضا را درک کنید

پیش بینی تقاضای شما بسیار بعید است که 100 ٪ دقیق باشد. بنابراین ، اگر می توانید سطح خطا را در پیش بینی تقاضای قبلی خود محاسبه کنید ، می توانید این امر را در پیش بینی های آینده عامل کنید. اگر می توانید تعیین کنید که پیش بینی برای یک دوره تجاری خاص چقدر نامشخص است ، می توانید تنظیمات لازم را در قوانین مدیریت موجودی خود انجام دهید ، مانند افزایش سطح سهام ایمنی برای پوشش دوره های نامشخص تقاضا.

فرمول های زیادی برای کمک به شما در اندازه گیری دقت پیش بینی تقاضا یا خطای پیش بینی وجود دارد. میانگین خطای مطلق درصد (MAPE) میانگین اختلاف درصد بین تقاضای واقعی و پیش بینی شده شما را در یک دوره معین محاسبه می کند. در حالی که میانگین انحراف مطلق (MAD) انحراف تقاضای پیش بینی شده از تقاضای واقعی در واحدها را نشان می دهد. در اینجا می توانید درباره خطای پیش بینی اطلاعات بیشتری کسب کنید.

7. دوره ها و بررسی های پیش بینی تقاضا را تقاضا کنید

دوره زمانی که برای پیش بینی تقاضا انتخاب می کنید تأثیر مستقیمی بر صحت پیش بینی شما دارد. به عنوان مثال ، پیش بینی ای که به تقاضای موجودی شما در طی دو هفته آینده نگاه می کند ، بسیار دقیق تر از پیش بینی ای است که 12 ماه از آن به نظر می رسد.

علاوه بر این ، اگر بازارها بی ثبات هستند ، یا الگوی تقاضای یک مورد نامنظم است ، باید پیش بینی های خود را به طور منظم تر از بازارهای آهسته یا برای محصولات آهسته در حال حرکت بررسی کنید. اگر شروع به تجربه سهام موجودی کرده و یا مواردی از سهام اضافی را مشاهده می کنید ، ممکن است لازم باشد فواصل پیش بینی خود را تنظیم کنید.

8- نرم افزار پیش بینی تقاضا را در نظر بگیرید

پیش بینی دقیق تقاضا یک کار ساده نیست. به خصوص اگر می خواهید هر کالای سهام را ردیابی کنید و یک نمونه کارها بزرگ داشته باشید. پیش بینی موجودی همچنین به تصویری دقیق از سطح سهام موجود در انبار و سفارشات آینده یا فروش شما در هر کانال نیاز دارد.

نرم افزار پیش بینی تقاضا یک وسیله سریع و دقیق برای پیش بینی را ارائه می دهد ، مهم نیست که تقاضا چقدر پیچیده یا متفاوت باشد. در حالی که سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) ، سیستم های مدیریت انبار (WMS) و سیستم عامل های تجارت الکترونیک می توانند سطح خاصی از عملکرد را ارائه دهند ، سرمایه گذاری در یک سیستم پیش بینی تقاضا از الزامات پیش بینی تقاضای پیچیده تری پشتیبانی می کند.

سیستم های پیش بینی تقاضای آماری ، مانند Eazystock ، اطمینان حاصل می کند که شما ابزاری را برای کاهش سریع و دقیق الزامات پیش بینی تقاضای پیچیده خود به منظور کاهش سهام ، کاهش پول نقد موجود در موجودی و از همه مهمتر برآورده کردن نیازهای مشتری دارید.

اگر می خواهید چگونگی پیش بینی تقاضا را بهبود بخشید و درباره قابلیت های پیش بینی موجودی Eazystock اطلاعات بیشتری کسب کنید ، لطفاً به ما ایمیل بزنید یا با شماره 0121 312 2992 با ما تماس بگیرید.