Szükséglet-előrejelzés a modern ellátási lánchoz
Ezt a weboldalt az Ön kényelme érdekében gépileg lefordították. Az SAP semmilyen garanciát nem vállal a gépi fordítás helyességére és teljességére vonatkozóan. Az eredeti angol weboldalt az oldal jobb felső sarkában található világtérkép segítségével lehet megtalálni.
A kereslet-előrejelzés az áruk és anyagok iránti kereslet tervezésének és előrejelzésének folyamatát jelenti, hogy a vállalkozások a lehető legjövedelmezőbbek maradhassanak. Erős kereslet-előrejelzés nélkül fennáll annak a kockázata, hogy a vállalatok pazarló és költséges többletet termelnek, vagy elveszítik a lehetőségeket, mert nem tudták előre jelezni az ügyfelek igényeit, preferenciáit és vásárlási szándékait.
A kereslet-előrejelző szakemberek speciális készségekkel és tapasztalattal rendelkeznek. Amikor ezeket a készségeket modern ellátási lánc technológiákkal és prediktív analitikákkal bővítik, az ellátási láncok versenyképesebbé és korszerűbbé válhatnak, mint valaha.
Miért fontos a kereslet-előrejelzés a modern ellátási láncok számára?
A világjárványt követően a vállalatok kivételesen gyorsan változó üzleti helyzetben vannak. Az ügyfelek magatartása és elvárásai gyorsan alakulnak, és mivel egyre több vállalkozás alkalmazza az optimalizált ellátási lánc gyakorlatokat és a felhőhöz kapcsolódó üzleti hálózatokat, a verseny egyre kiéleződik. A szükséglet-előrejelzés fontos a logisztikai lánc számára, mert segít az alapvető operatív folyamatok, például a szükségletvezérelt anyagerőforrás-tervezés (DDMRP), a beszállítói logisztika, a gyártás, a pénzügyi tervezés és a kockázatértékelés tájékoztatásában.
Hogyan működik a szükséglet-előrejelzés?
A keresleti előrejelzés legjobb esetben egyaránt kombinálja a minőségi és a mennyiségi előrejelzést, mindkettő a különböző adatforrásokból a logisztikai lánc mentén történő elemzések összegyűjtésének képességén alapul. A kvalitatív adatokat külső forrásokból, például hírjelentésekből, kulturális és közösségi médiabeli trendekből, valamint versenytársaktól és piackutatásból lehet megkurtítani. A belső forrásból származó adatok – mint például a vevői visszajelzések és preferenciák – szintén nagyban hozzájárulnak a pontos előrejelzési képhez.
A mennyiségi adatok általában többnyire belső adatok, amelyek az értékesítési számokból, a vásárlási időszak csúcsidőszakaiból, valamint a webes és keresési elemzésekből gyűjthetők össze. A modern technológiák fejlett analitikát, erőteljes adatbázisokat használnak, és mesterséges intelligenciát (AI) és gépi tanulást használnak a mély és összetett adathalmazok elemzésére és feldolgozására. Amikor modern technológiát alkalmaznak a minőségi és mennyiségi előrejelzésekre és prediktív elemzésekre, az ellátási lánc menedzserei egyre nagyobb pontosságot és ellenálló képességet biztosíthatnak.
A szükséglet-előrejelzések a logisztikai lánc elemzéseinek minőségi és mennyiségi elemzésével érhetők el.
Szükséglet-előrejelzési módszerek
Az ágazattól, a vevőkörtől és a termék volatilitásától függően a szükséglettervezési szakemberek a következő előrejelzési módszereket használják:
- Kereslet-előrejelzés – makroszintű: A makroszintű kereslet-előrejelzés megvizsgálja az általános gazdasági feltételeket, a külső erőket és egyéb széles körű hatásokat, amelyek megzavarhatják vagy befolyásolhatják a vállalkozást. Ezek a tényezők segítik a vállalkozásokat a regionális és globális kockázatokról és lehetőségekről való tájékoztatásban, és folyamatosan tájékoztatják őket az általános kulturális és piaci változásokról.
- Kereslet-előrejelzés – mikroszint: A mikroszintű szükséglet-előrejelzés lehet egy adott termékre, régióra vagy ügyfélszegmensre jellemző. A mikroszintű előrejelzés különösen az egyszeri vagy váratlan piaci változásokhoz kapcsolódik, amelyek a kereslet hirtelen megugrásához vagy visszaeséséhez vezethetnek. Például, ha a szakértők egy New York-i hőhullámot jósolnak, és az Ön vállalata hordozható légkondicionálókat készít, megéri a számított kockázatot, hogy az adott területen előzetesen felrobbantja a készletpuffereket.
- Szükséglet-előrejelzés – rövid távú: A rövid távú szükséglet-előrejelzés lehet mikro- vagy makroszinten. Általában 12 hónapnál rövidebb időre van szükség a napi működés tájékoztatására. Előfordulhat például, hogy konzultálni kell a vállalat értékesítési és marketingcsapataival, hogy megnézzék, terveznek-e olyan promóciós vagy értékesítési eseményeket, amelyek a kereslet megugrásához vezethetnek.
- Kereslet-előrejelzés – hosszú távú: A hosszú távú szükséglet-előrejelzés lehet mikro- vagy makro- is, de jellemzően egy évnél hosszabb ideig tart. Ez segít a vállalkozásoknak abban, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak olyan dolgokról, mint a terjeszkedés, vállalati beruházások, akvizíciók vagy új partnerségek. Amikor a vállalkozások egy vagy több évet adnak maguknak a piacok elemzésére és tesztelésére, megalapozottabb képet kaphatnak arról, hogy milyen keresleti trendekre számíthatnak, amikor új országokban vagy régiókban hoznak létre boltot vagy indítanak termékeket.
A szükséglettervezést és előrejelzést befolyásoló tényezők
A silók a pontos szükséglettervezés és előrejelzés ellenségei. Ahhoz, hogy a lehető legpontosabbak és leghatékonyabbak legyenek, a logisztikailánc-tervezés nagyon különböző üzleti területeket igényel a valós idejű kapcsolathoz, valamint az adatok és elemzések folyamatos biztosításához. Ha a lehető legtöbb adattal vannak felszerelve, a kereslet-előrejelzők jobban fel vannak szerelve arra, hogy ezekkel a tényezőkkel foglalkozzanak:
Szezonalitás és készlet-előrejelzés
Az olyan termékek, mint a fényvédő vagy a karácsonyfák, nagyon kézenfekvő szezonális rampuppal rendelkeznek. A szezonalitás azonban bármire vonatkozhat, ami miatt a vevő viselkedése megváltozik az év során. Ide tartozhatnak a váratlan időjárási események, vagy akár a világjárványhoz hasonló események is, amelyek miatt az emberek otthon maradtak, és a nyári hónapokban szokásosnál nagyobb beltéren tartózkodtak.
Verseny a kereslet-előrejelzéshez kapcsolódóan
A 2020-as években a vállalkozások versenyképes és összetett piacon működnek. Az ügyfelek elvárásai gyorsan változnak, és tartalmazzák a termékek rövidebb élettartamára, a gyorsabb szállításra és a személyre szabottabb szolgáltatásokra vonatkozó igényeket. A világjárvány az online vásárlások fellendülésével visszaesett az ügyfelek márkahűségében, ami szintén hozzájárult a nagyobb versenyerőkhöz.
Áruk típusai és becsült kereslet
A szükséglet-előrejelzés termékről termékre eltűnően változhat, még azonos termékkategórián belül is. A fekete pólók iránti kereslet például változhat, és hirtelen elkezd túllépni a fehér pólók iránti keresletet. A trükk nem az, hogy észrevegyük, hogy megváltozott, hanem hogy kiderüljön, miért változott. Az ügyfélérték, az átlagos rendelési érték és a termékbeszerzési kombinációk is jelentősen eltérnek, és néha hirtelen változnak.
A szükséglet-előrejelző eszközökkel jobban megértheti és előrejelezheti ezeket a trendeket és azok okait. Ennek segítségével a vállalatok megtanulhatják, hogyan lehet személyre szabni, reklámozni vagy csoportosítani a tételeket, hogy így több ismétlődő árbevétel származzon belőlük, és jobban megtekinthessék, hogyan hat ki egy adott cikk egy másikra, illetve hogyan befolyásolja a keresletet.
Földrajz
Hagyományosan számos vállalkozás csak néhány regionális raktárral és elosztó központtal gazdálkodott, amelyek nagy földrajzi területeket szolgálnak ki. Azonban, nagyrészt az Amazon Effect miatt, a vevők ma már a következő napi szállításokra számítanak. Ez azt jelenti, hogy a vállalatoknak teljesítési központokat kellett helyezniük az egész országban ahhoz, hogy elérjék az ezen új szükségletekhez szükséges közelséget. Ráadásul ez már nem kizárólag B2C kihívás. A B2B vállalkozások egyre inkább a szállítási sebességre nehezedő nyomást is érzik.
Ez a jelenség óriási zavart okozott a hagyományos kereslet-előrejelzési folyamatokban. Ahol egykor a logisztikailánc-tervezőknek csak néhány helyen kellett aggódniuk a készletszintekkel kapcsolatban, most pontos puffereket és készletszinteket kell kialakítaniuk néha több száz kis elosztóközpontban. Ez nyilvánvalóan fokozott kockázathoz és potenciális veszteséghez vezet. Ez azt is jelenti, hogy a kereslettervező szakemberek minden eddiginél nagyobb mértékben támaszkodnak a felhőhöz kapcsolódó logisztikai lánc megoldásaira annak érdekében, hogy az intel és tájékozott valós idejű adatokat rendelkezésre bocsássák, hogy ezáltal minél pontosabbak legyenek a ma már kisebb és szétszórtabb készleteikkel.
Három lépés a szükséglet-előrejelzés megkezdéséhez
Az alábbi három egyszerű lépés segít a jó logisztikailánc-tervezési stratégiák kialakításában és a szükséglet-előrejelzés legjobb gyakorlatainak kialakításában:
- Legyen a kereslet-előrejelzés az, ami.
A kereslet-előrejelzés fontos gerincét képezi az ellátási lánc tervezési folyamatának, és számos más folyamat alapját képezi. Ezért csábító lehet a vállalkozások számára, hogy hagyják, hogy a kereslet-előrejelzés olyan mindenre kiterjedő gyakorlattá váljon, amely elhajlik és elindul a logisztikai lánc különböző tervezési funkcióinak támogatása érdekében.
Megfelelő használat esetén a kereslet-előrejelzésnek egyértelmű célja van: megjósolja, hogy a vevők mit, mennyit és mikor vásárolnak. Egyéb logisztikailánc-funkciók – mint az S&OP, készletoptimalizálás, válasz- és beszerzéstervezés – kiegészítő funkciókat biztosítanak egy integrált üzleti tervezési rendszerben. Ha ezeket az eszközöket olyan specifikus funkciókhoz használják, amelyekre tervezték őket, akkor a szükséglet-előrejelző eszközök a legjobban hasznosíthatók. - A kereslet-előrejelző szoftver nagyon szereti az adatokat, az adatokat és még több adatot.
Ha a logisztikai lánc technológiái – különösen a szükséglet- és készletprognózisokkal foglalkozók – mesterséges intelligenciával és gépi tanulással vannak ellátva, akkor jobb, pontosabb és több betekintést nyernek abba, minél több adatot szolgáltat. Ne hagyatkozzon olyan visszamenőleges adatokra, mint a múltbeli értékesítés vagy a korábbi termékteljesítmény. Nézzen meg további forrásokat, például híreket, politikát, társadalmi trendeket és ügyfélelemzéseket.
Jelenleg nem kell az adatoknak lineárisaknak és egyszerűeknek lenniük ahhoz, hogy hatékonyan elemezhetők legyenek. A modern adatkezelő eszközök képesek a nagy és összetett adathalmazok megnyirbálására és feldolgozására. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás pedig olyan sebességet és intelligenciát hoz, amely nemcsak fejlett és prediktív analitikát tesz lehetővé, hanem tapasztalatokból és kumulatív adatbevitelekből is tanul. - Költségkeret és ennek megfelelő tervezés a szükséglet-előrejelzés optimalizálása érdekében.
Az ellátási lánc tervezéséhez realisztikus és stratégiai megközelítésre van szükség ahhoz, hogy a lehető legjobb legyen. Az örökölt gyakorlatok és munkafolyamatok nehezen alkalmazkodnak, és az emberek hajlamosak ellenállni a változásnak. Végül azonban a jobb kereslet-előrejelzés és logisztikailánc-tervezés növelheti a jövedelmezőséget, és csökkentheti a kockázatokat és veszteségeket, miközben a logisztikai lánc csapattagjai számára egyszerűbb és hatékonyabb munkatapasztalatot biztosít. A költségkeretek és csapaterőforrások korai elkülönítésével a vállalatok segíthetnek a jobb beszerzési és a logisztikai lánc optimalizálási terveinek gördülékenyebb bevezetésében.
Szükséglettervezési irányítópult nézete
Szerezzen versenyképesebbet prediktív analitikával és kereslet-előrejelzéssel
Minden olyan lépés, amelyet ellátási lánca digitális átalakítása érdekében tesz, ezt sokkal közelebb hozza ahhoz a láthatósághoz és hatékonysághoz, amelyre napjaink versenyképes üzleti légkörében szüksége van. Dolgozzon együtt az ellátásilánc-menedzserekkel és csoportvezetőkkel vállalatán belül, hogy elkezdje lebontani a silókat és elsajátítani azokat a területeket, ahol a legnagyobb kockázatok rejtőzhetnek – csakúgy, mint a legnagyobb lehetőségek a hosszú és rövid távú győzelmekre. Ezután forduljon szoftverszállítójához, ha többet szeretne megtudni a logisztikailánc-tervezési megoldások műveletekbe történő integrálásáról.
Fedezze fel a szükséglet-előrejelzési eszközöket
Javítsa a műveleteket a szükséglet átláthatóságával az SAP Integrated Business Planningben.
SAP Insights hírlevél
Feliratkozás ma
Kulcsfontosságú betekintést nyerhet hírlevelünkre való feliratkozással.