Szükséglet-előrejelzés a modern logisztikai lánchoz
A szükséglet-előrejelzés segít az olyan alapvető operatív folyamatok tájékoztatásában, mint a szükségletvezérelt anyagerőforrás-tervezés (DDMRP), a beszállítói logisztika, a gyártás, a pénzügyi tervezés és a kockázatértékelés.
Mi a szükséglet-előrejelzés?
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 a vállalatok azt kockáztatják, hogy pazarló és költséges többletet hordoznak – vagy elveszítik a lehetőségeket, mert nem tudták előre jelezni az ügyfelek igényeit, preferenciáit és vásárlási szándékát.
A kereslet-előrejelző szakemberek speciális készségekkel és tapasztalattal rendelkeznek. Ha ezeket a készségeket modern ellátási lánc technológiákkal és prediktív elemzésekkel bővítik, az ellátási láncok versenyképesebbé és racionálisabbá válhatnak, mint valaha.
Miért fontos a kereslet-előrejelzés a modern ellátási láncok számára?
A világjárvány nyomán a vállalatok rendkívül gyorsan változó üzleti környezetben vannak. Az ügyfelek viselkedése és elvárásai gyorsan fejlődnek, és egyre több vállalkozás alkalmaz optimalizált ellátási lánc gyakorlatokat és felhőalapú üzleti hálózatokat, a verseny egyre élesebbé válik. A szükséglet-előrejelzés fontos a logisztikai lánc számára, mert segít az olyan alapvető operatív folyamatok tájékoztatásában, mint a szükségletvezérelt anyagerőforrás-tervezés (DDMRP), a beszállítói logisztika, a gyártás, a pénzügyi tervezés és a kockázatértékelés.
Hogyan működik a kereslet-előrejelzés?
A kereslet-előrejelzés a legjobb esetben is minőségi és mennyiségi előrejelzéseket egyaránt tartalmaz, amelyek mindegyike a logisztikai lánc különböző adatforrásaiból származó elemzések gyűjtésére támaszkodik. A kvalitatív adatokat külső forrásokból, például hírjelentésekből, kulturális és közösségi média trendekből, versenytársakból és piackutatásokból lehet gyógyítani. A belső forrásból származó adatok – például az ügyfelek visszajelzései és preferenciái – szintén nagyban hozzájárulnak a pontos előrejelzési képhez.
A mennyiségi adatok jellemzően belső jellegűek, és az értékesítési számokból, a vásárlási csúcsidőszakokból, valamint a webes és keresési elemzésekből gyűjthetők össze. A modern technológiák fejlett elemzéseket, hatékony adatbázisokat, valamint mesterséges intelligenciát (MI) és gépi tanulást használnak a mély és összetett adathalmazok elemzéséhez és feldolgozásához. Amikor modern technológiát alkalmaznak a minőségi és mennyiségi előrejelzésre és prediktív elemzésekre, a logisztikai lánc vezetői folyamatosan növekvő pontosságot és ellenálló képességet biztosíthatnak.
A kereslet-előrejelzések az ellátási lánc minőségi és mennyiségi elemzéseinek fejlett elemzésével érhetők el.
Szükséglet-előrejelzési módszerek
Az ágazattól, az ügyfélkörtől és a termék volatilitásától függően a szükséglettervezési szakemberek a következő előrejelzési módszereket használják:
Kereslet-előrejelzés – makroszintű: A makroszintű kereslet-előrejelzés az általános gazdasági körülményeket, a külső erőket és más széles körű hatásokat vizsgálja, amelyek megzavarhatják vagy befolyásolhatják az üzleti tevékenységet. Ezek a tényezők segítenek tájékoztatni a vállalkozásokat a regionális és globális kockázatokról vagy lehetőségekről, és tudatosítják őket az általános kulturális és piaci változásokról.
Kereslet-előrejelzés – mikroszintű: A mikroszintű kereslet-előrejelzés specifikus lehet egy adott termékre, régióra vagy ügyfélszegmensre. A mikroszintű előrejelzés különösen az egyszeri vagy váratlan piaci változásokhoz kapcsolódik, amelyek hirtelen tüskéhez vagy keresletkieséshez vezethetnek. Például, ha a szakértők New Yorkban hőhullámot jósolnak, és vállalata hordozható légkondicionálókat gyárt, megérheti annak a kiszámított kockázatát, hogy előre felfújja a készletpuffereket ezen a területen.
Szükséglet-előrejelzés – rövid távú: A rövid távú szükséglet-előrejelzés mikro- vagy makroszinten is lehet. Ezt általában 12 hónapnál rövidebb ideig végzik a napi műveletek tájékoztatása érdekében. Például, ez magában foglalhatja a vállalat értékesítési és marketingcsapataival való konzultációt, hogy megnézzék, terveznek-e olyan promóciós vagy értékesítési eseményeket, amelyek keresletcsúcsot okozhatnak.
Szükséglet-előrejelzés – hosszú távú: A hosszú távú kereslet-előrejelzés lehet mikro- vagy makroszintű is, de jellemzően egy évnél tovább tekint előre. Ez segít a vállalkozásoknak abban, hogy tájékozottabb döntéseket hozzanak az olyan dolgokról, mint a terjeszkedés, a vállalati befektetések, a felvásárlások vagy az új partnerségek. Ha a vállalkozások egy vagy több évet adnak maguknak a piacok elemzésére és tesztelésére, akkor szilárdabb képet kaphatnak arról, hogy milyen kereslettrendekre számíthatnak, amikor új országokban vagy régiókban hoznak létre vagy indítanak el termékeket.
A szükséglettervezést és előrejelzést befolyásoló tényezők
A silók a pontos szükséglettervezés és előrejelzés ellenségei. Ahhoz, hogy a logisztikailánc-tervezés a lehető legpontosabb és leghatékonyabb legyen, nagyon különböző üzleti területeket kell valós időben összekapcsolni, és folyamatosan adatokat és elemzéseket kell létrehoznia. A lehető legtöbb adattal felvértezve a kereslet-előrejelzések jobban fel vannak szerelve, hogy megbirkózzanak ezekkel a tényezőkkel:
Szezonalitás és készletprognózis
Az olyan termékek, mint a fényvédő vagy a karácsonyfák, nagyon nyilvánvaló szezonális feltöltődéssel rendelkeznek. De a szezonalitás mindenre vonatkozhat, ami az ügyfelek viselkedésének változását okozza az év során. Ebbe beletartozhatnak a váratlan időjárási események, vagy akár a világjárványhoz hasonló események is, amelyek miatt az emberek otthon maradhattak, és a nyári hónapokban szokásosnál jobban belsők lehettek.
Verseny, mivel a kereslet-előrejelzéshez kapcsolódik
A 2020-as években a vállalkozások versenyképes és összetett piacon működnek . Az ügyfelek elvárásai gyorsan változnak, és magukban foglalják a rövidebb termékéletciklusokra , a gyorsabb szállításra és a személyre szabottabb szolgáltatásokra vonatkozó igényeket . A világjárvány az online vásárlásban tapasztalt tüskéjével visszaesett az ügyfelek márkahűségében, ami szintén hozzájárult a nagyobb versenyerőkhöz.
Áru- és kereslettípusok becslése
A szükséglet-előrejelzés termékenként igen eltérő lehet, még ugyanazon termékkategórián belül is. Például a fekete pólók iránti kereslet megváltozhat, és hirtelen kezdi felülmúlni a fehér pólók iránti keresletet. A trükk nem az, hogy észrevegyük, hogy megváltozott, hanem az, hogy észrevegyük, miért változott. Az egész életen át tartó vevői érték, az átlagos rendelési érték és a termékvásárlási kombinációk is nagymértékben eltérnek egymástól, és néha hirtelen változnak.
A kereslet-előrejelző eszközökkel jobban megértheti és előrejelezheti ezeket a trendeket és okaikat. Ez segít a vállalatoknak megtanulni a tételek testreszabását, népszerűsítését vagy kötegelését, hogy több ismétlődő bevételt generálhassanak, és jobban láthassák, hogy az egyik SKU hogyan befolyásolja vagy növeli a keresletet egy másik termék iránt.
Földrajz
Hagyományosan sok vállalkozás csak néhány regionális raktárral és elosztóközponttal rendelkezik, amelyek széles földrajzi területeket szolgálnak ki. Azonban nagyrészt az Amazon-hatásnak köszönhetően a vásárlók ma már rendszerszintű vagy következő napi szállításokra számítanak. Ez azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak teljesítési központokat kellett elhelyezniük az egész országban, hogy elérjék az új igényekhez szükséges közelséget. Továbbá ez már nem kizárólag B2C kihívás. A B2B vállalkozások egyre inkább érzik a szállítási sebesség nyomását is.
Ez a jelenség óriási felfordulást okozott a hagyományos kereslet-előrejelzési folyamatokban. Ahol egyszer a logisztikailánc-tervezőknek csak néhány helyen kellett aggódniuk a készletszintek miatt, most pontos puffereket és készletszinteket kell létrehozniuk néha több száz kis elosztóközpontban. És ez nyilvánvalóan fokozott kockázathoz és potenciális veszteséghez vezet. Ez azt is jelenti, hogy a kereslettervezési szakemberek minden korábbinál megbízhatóbbak a felhőalapú ellátási láncra vonatkozó megoldásokban, hogy az intel és a tájékozott, valós idejű adatokat biztosítsák, hogy szuper pontosak legyenek a most már kisebb és szélesebb körben szétszórt készleteikkel.
Három lépés a szükséglet-előrejelzés megkezdéséhez
Az alábbi három egyszerű lépés segít a logisztikailánc-tervezési stratégiák és a kereslet-előrejelzés bevált gyakorlatainak kialakításában:
- Legyen a szükséglet-előrejelzés az, ami van. A szükséglet-előrejelzés fontos gerince a logisztikailánc-tervezési folyamatnak, és számos más folyamat alapját képezi. Ezért csábító lehet a vállalkozások számára, hogy hagyják, hogy a kereslet-előrejelzés olyan mindent elfogó gyakorlattá váljon, amely hajlamos és elkötelezett a különböző egyéb logisztikailánc-tervezési funkciók támogatása érdekében. Megfelelő használat esetén a kereslet-előrejelzésnek egyértelmű célja van: megjósolja, hogy mit, mennyit és mikor vásárolnak az ügyfelek. A logisztikai lánc egyéb funkciói – például az S&OP, a készletoptimalizálás, valamint a válasz- és beszerzéstervezés – kiegészítő képességeket biztosítanak egy integrált üzleti tervezési rendszeren belül. Ha ezeket az eszközöket olyan funkciókhoz használják, amelyekre tervezték őket, akkor a kereslet-előrejelző eszközök a legjobban teljesítenek.
- A kereslet-előrejelző szoftver szereti az adatokat, az adatokat és még több adatot. Ha a logisztikai lánc technológiái – különösen a kereslet- és készlet-előrejelzéssel foglalkozók – mesterséges intelligenciával és gépi tanulással működnek, jobb, pontosabb és áttekinthetőbb lesz, minél több adatot szolgáltat. Ne csak visszamenőleges kinézetű adatokra támaszkodjon, mint például a múltbeli értékesítés vagy a múltbeli termékteljesítmény. Keressen további forrásokat, például híreket, politikát, társadalmi trendeket és ügyfélelemzéseket. Napjainkban az adatoknak nem kell lineárisnak és egyszerűnek lenniük ahhoz, hogy hatékonyan elemezhetők legyenek. A modern adatkezelési eszközök nagy és összetett adathalmazokat gördíthetnek és dolgozhatnak fel. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás pedig olyan sebességet és intelligenciát eredményez, amely nemcsak a fejlett és prediktív analitikát teszi lehetővé, hanem a tapasztalatokból és az összesített adatbevitelből is tanul.
- Költségkeret és ennek megfelelő tervezés a szükséglet-előrejelzés optimalizálása érdekében. Az ellátásilánc-tervezés realisztikus és stratégiai megközelítést igényel, hogy a legjobb legyen. Az örökölt gyakorlatokat és munkafolyamatokat nehéz kiigazítani, és az emberek hajlamosak ellenállni a változásoknak. Végül azonban a jobb kereslet-előrejelzés és a logisztikai lánc tervezése növelheti a jövedelmezőséget, és csökkentheti a kockázatot és a veszteséget, miközben a logisztikai lánc csapattagjai számára gördülékenyebb és hatékonyabb munkatapasztalatot biztosítanak. A költségkeretek és a csapaterőforrások korai elkülönítésével a vállalatok segíthetnek a jobb beszerzésben és a logisztikailánc-optimalizálási terveik zökkenőmentesebb bevezetésében.
Szükséglettervezési irányítópult nézete
Versenyképesebbé tétel prediktív elemzésekkel és kereslet-előrejelzéssel
Minden lépés, amit a logisztikai lánc digitális átalakítása felé tesz, sokkal közelebb hozza Önt a mai versenyképes üzleti légkörben szükséges láthatósághoz és hatékonysághoz. Dolgozzon együtt az ellátási lánc vezetőivel és a csapatvezetőkkel az egész vállalaton belül, hogy elkezdje lebontani a silókat és a tanulást, ahol a legnagyobb kockázatok rejtőzhetnek – valamint a legnagyobb lehetőségek a hosszú és rövid távú győzelmekre. Ezután beszéljen a szoftverszállítóval, hogy többet tudjon meg a logisztikailánc-tervezési megoldásoknak a működésbe történő integrálásáról.
Kereslet-előrejelző eszközök felfedezése
Fejlessze működését az SAP Integrated Business Planning szükségletláthatóságával.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába küldünk.