Efterspørgselsprognose for den moderne forsyningskæde
Behovsprognose hjælper med at informere om centrale operationelle processer som fx behovsstyret materialeressourceplanlægning (DDMRP), indgående logistik, produktion, finansiel planlægning og risikovurdering.
Hvad er efterspørgselsprognose?
Efterspørgselsprognoser refererer til processen med at planlægge og forudsige efterspørgslen efter varer og materialer for at hjælpe virksomheder med at forblive så rentable som muligt. Uden stærke efterspørgselsprognoser risikerer virksomheder at bære spild og dyrt overskud – eller at miste muligheder, fordi de ikke har forudset kundernes behov, præferencer og indkøbsintentioner.
Efterspørgselsprognosticering fagfolk har specialiserede færdigheder og erfaring. Når disse færdigheder udvides med moderne forsyningskædeteknologier og prædiktive analyser, kan forsyningskæder blive mere konkurrencedygtige og strømlinede end nogensinde før.
Hvorfor er efterspørgselsprognoser vigtige for moderne forsyningskæder?
I kølvandet på pandemien befinder virksomhederne sig i et usædvanligt hurtigt omskifteligt erhvervsklima. Kundeadfærd og -forventninger udvikler sig hurtigt, og efterhånden som flere og flere virksomheder indfører optimerede forsyningskædepraksisser og cloud-forbundne forretningsnetværk, bliver konkurrencen hård. Behovsprognose er vigtig for forsyningskæden, da den hjælper med at informere om centrale operationelle processer, såsom behovsstyret materialeressourceplanlægning (DDMRP), indgående logistik, produktion, finansiel planlægning og risikovurdering.
Hvordan virker efterspørgselsprognoser?
Når det er bedst, kombinerer efterspørgselsprognoser både kvalitative og kvantitative prognoser, som begge afhænger af evnen til at indsamle indsigt fra forskellige datakilder i forsyningskæden. Kvalitative data kan kurateres fra eksterne kilder som nyhedsrapporter, kulturelle og sociale medietendenser samt konkurrent- og markedsforskning. Internt indkøbte data – såsom kundefeedback og præferencer – bidrager også i høj grad til et præcist prognosebillede.
Kvantitative data er typisk for det meste interne og kan indsamles fra salgsnumre, spidsbelastningsperioder og web- og søgeanalyser. Moderne teknologier anvender avancerede analyser, effektive databaser og bruger kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring til at analysere og behandle dybe og komplekse datasæt. Når moderne teknologi anvendes på kvalitative og kvantitative prognoser og prædiktive analyser, kan forsyningskædeledere levere stadigt stigende niveauer af nøjagtighed og modstandsdygtighed.
Efterspørgselsprognoser opnås gennem avanceret analyse af kvalitativ og kvantitativ indsigt i forsyningskæden.
Behovsprognosemetoder
Afhængigt af branchen, kundebasen og produktets volatilitet bruger efterspørgselsplanlægningsfagfolk følgende prognosemetoder:
Efterspørgselsprognoser – makroniveau: Makroniveau efterspørgselsprognosticering ser på generelle økonomiske forhold, eksterne kræfter og andre brede påvirkninger, der kan forstyrre eller påvirke virksomheden. Disse faktorer bidrager til at informere virksomhederne om regionale og globale risici eller muligheder og holde dem opmærksomme på generelle kulturelle og markedsmæssige ændringer.
Behovsprognose – mikroniveau: Behovsprognoser på mikroniveau kan være specifikke for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Prognoser på mikroniveau er specielt tilpasset til engangsændringer eller uventede markedsændringer, der kan føre til en pludselig stigning eller et fald i efterspørgslen. Hvis eksperterne f.eks. forudsiger en hedebølge i New York, og din virksomhed laver bærbare klimaanlæg, kan det være umagen værd at regne med den beregnede risiko for, at dine lagerbuffere på dette område forinden bumpes op.
Efterspørgselsprognose – kortsigtet: Kortsigtede efterspørgselsprognoser kan være på mikro- eller makroniveau. Det gøres normalt i en periode på mindre end 12 måneder for at informere den daglige drift. Det kan f.eks. dreje sig om at rådføre sig med virksomhedens salgs- og marketingteams for at se, om de planlægger salgs- eller salgsarrangementer, der kan forårsage en stigning i efterspørgslen.
Efterspørgselsprognose – langsigtet: Langsigtede efterspørgselsprognoser kan også være mikro- eller makroprognoser, men ser typisk længere end et år frem. Dette hjælper virksomheder med at træffe bedre informerede beslutninger om ting som ekspansion, virksomhedsinvesteringer, opkøb eller nye partnerskaber. Når virksomheder giver sig selv et år eller mere til at analysere og teste markeder, kan de få et mere robust billede af, hvilken slags efterspørgselstendenser de kan forvente, når de etablerer butik eller lancerer produkter i nye lande eller regioner.
Faktorer, der påvirker efterspørgselsplanlægning og -prognose
Siloer er fjenden af præcis efterspørgselsplanlægning og prognoser. For at være mest præcis og effektiv kræver forsyningskædeplanlægning, at meget forskellige forretningsområder forbindes i realtid og løbende bidrager med data og indsigt. Når de er udstyret med så mange data som muligt, er efterspørgselsprognostere bedre rustet til at gribe fat i disse faktorer:
Sæson- og beholdningsprognose
Produkter som solcreme eller juletræer har en meget oplagt årstidsbestemt ramp-up. Men sæsonudsving kan også gælde for alt, der får kundernes adfærd til at ændre sig i løbet af året. Dette kunne omfatte uventede vejrbegivenheder eller endda noget i retning af pandemien, som fik folk til at blive hjemme og være indendørs mere, end de normalt ville gøre i sommermånederne.
Konkurrence i forhold til efterspørgselsprognoser
I 2020'erne opererer virksomheder på et konkurrencepræget og komplekst marked. Kundernes forventninger ændrer sig hurtigt og omfatter krav om kortere produktlivscyklus, hurtigere levering og mere personlige serviceydelser. Pandemien oplevede med sin vækst i online-shopping et fald i kundeloyaliteten, hvilket også har bidraget til større konkurrencekræfter.
Typer af varer og efterspørgselsesestimater
Behovsprognoser kan variere meget fra produkt til produkt, selv inden for samme produktkategori. For eksempel kan efterspørgslen efter sorte t-shirts ændre sig og pludselig begynde at overgå efterspørgslen efter hvide t-shirts. Tricket er ikke at spotte , at det ændrede sig, men at spotte , hvorfor det ændrede sig. Livslang kundeværdi, gennemsnitlig ordreværdi og produktindkøbskombinationer varierer også meget og ændrer sig nogle gange pludseligt.
Med værktøjer til efterspørgselsprognosticering kan du bedre forstå og forudsige disse tendenser og deres årsager. Dette hjælper virksomheder med at lære, hvordan man tilpasser, promoverer eller samler elementer for at skabe mere tilbagevendende omsætning og for bedre at se, hvordan en lagerføringsenhed påvirker eller øger efterspørgslen efter en anden.
Geografi
Traditionelt har mange virksomheder drevet med kun få regionale lagre og distributionscentre, der betjener brede geografiske områder. Men i høj grad på grund af Amazon Effect, kunderne nu forventer samme - eller næste dag leverancer. Det betyder, at virksomheder har været nødt til at sætte opfyldelsescentre over hele landet for at opnå den nærhed, der er nødvendig for disse nye krav. Desuden er dette ikke længere udelukkende en B2C-udfordring. B2B-virksomheder føler sig også i stigende grad ramt af leveringshastighedstryk.
Dette fænomen har medført enorme omvæltninger i de traditionelle efterspørgselsprognoseprocesser. Hvor en gang forsyningskædeplanlæggere kun skulle bekymre sig om beholdningsniveauer på nogle få lokationer, skal de nu etablere nøjagtige buffere og lagerbeholdninger på nogle gange hundredvis af små distributionscentraler. Og det fører naturligvis til øget risiko og potentielt tab. Det betyder også, at fagfolk inden for efterspørgselsplanlægning er mere afhængige end nogensinde af cloud-forbundne forsyningskædeløsninger til at levere intel og informerede realtidsdata for at hjælpe dem med at være supernøjagtige med deres nu mindre og mere spredte lagerbeholdninger.
Tre trin til at komme i gang med efterspørgselsprognoser
Her er tre enkle trin, der kan hjælpe dig med at etablere gode strategier for forsyningskædeplanlægning og bedste praksis for efterspørgselsprognoser:
- Lad efterspørgselsprognoser være, hvad det er. Efterspørgselsprognosticering er en vigtig rygrad i forsyningskædeplanlægningsprocessen og understøtter en masse andre processer. Det kan derfor vaere fristende for virksomhederne at lade efterspørgselsprognoser blive en catch-all praksis, der er bøjet og kippet ind for at understøtte forskellige andre forsyningskædeplanlægningsfunktioner. Når den anvendes korrekt, har efterspørgselsprognosticering et klart formål: Den forudsiger hvad, hvor meget, og hvornår kunderne vil købe. Andre forsyningskædefunktioner – såsom S&OP, lageroptimering og reaktions- og forsyningsplanlægning – leverer komplementære funktioner inden for et integreret forretningsplanlægningssystem. Hvis disse værktøjer bruges til de specifikke funktioner, de er designet til, kan efterspørgselsprognoseværktøjer komme videre med det, de er bedst til.
- Efterspørgselsprognosesoftware elsker data, data og flere data. Når forsyningskædeteknologier – især dem, der beskæftiger sig med efterspørgsels- og lagerprognoser – drives med AI og maskinlæring, bliver de bedre, mere præcise og mere indsigtsfulde, jo flere data du fodrer dem. Stol ikke kun på bagudrettede data som tidligere salg eller tidligere produktydelser. Kig efter yderligere kilder som nyheder, politik, sociale tendenser og kundeindsigt. I dag behøver data ikke at være lineære og enkle for at blive analyseret effektivt. Moderne datastyringsværktøjer kan kuratere og behandle store og komplekse datasæt. Og AI og maskinindlæring bringer hastighed og intelligens, der ikke kun giver mulighed for avancerede og prædiktive analyser, men også lærer af erfaring og kumulative datainput.
- Budget og planlæg i overensstemmelse hermed for at optimere efterspørgselsprognoser. Forsyningskædeplanlægning kræver en realistisk og strategisk tilgang for at være bedst mulig. Ældre praksisser og arbejdsprocesser er svære at justere, og folk har tendens til at modstå forandringer. Men i sidste ende kan forbedret efterspørgselsprognosticering og forsyningskædeplanlægning øge rentabiliteten og reducere risiko og tab og samtidig give dine medarbejdere i forsyningskæden en mere strømlinet og effektiv arbejdserfaring. Ved at øremærke budgetter og teamressourcer tidligt kan virksomheder hjælpe med at understøtte bedre buy-in og en mere gnidningsløs udrulning af deres optimeringsplaner for forsyningskæden.
En visning af et dashboard for efterspørgselsplanlægning
Bliv mere konkurrencedygtig med prognoser og efterspørgselsprognoser
Hvert skridt, du tager i retning af den digitale transformation af din forsyningskæde, bringer dig meget tættere på den synlighed og effektivitet, du har brug for i dagens konkurrenceprægede forretningsklima. Arbejd sammen med forsyningskædeledere og teamledere på tværs af din virksomhed for at begynde at nedbryde siloer og lære, hvor de største risici kan skjule sig – samt de største muligheder for langsigtede og kortsigtede gevinster. Tal derefter med din softwareleverandør for at få mere at vide om integration af forsyningskædeplanlægningsløsninger i dine operationer.
Udforsk behovsprognoseværktøjer
Forbedr operationer med behovssynlighed i SAP Integrated Business Planning.
Ideer, du ikke finder andre steder
Tilmeld dig en dosis business intelligence leveret direkte til din indbakke.