Mi a szükséglet-előrejelzés?

A kereslet-előrejelzés az áru- és anyagkereslet tervezési és előrejelzési folyamatára utal, hogy segítse a vállalkozásokat abban, hogy a lehető legjövedelmezőbbek maradjanak. Erős kereslet-előrejelzés nélkül a vállalatok azzal a kockázattal járnak, hogy pazarló és költséges többletet hordoznak – vagy elveszítik a lehetőségeket, mert nem tudták előre jelezni az ügyfelek igényeit, preferenciáit és beszerzési szándékát.

A kereslet-előrejelző szakemberek speciális készségekkel és tapasztalattal rendelkeznek. Amikor ezeket a készségeket modern ellátásilánc-technológiákkal és prediktív elemzésekkel bővítik, az ellátási láncok versenyképesebbé és racionalizáltabbá válhatnak, mint valaha.

Miért fontos a kereslet-előrejelzés a modern ellátási láncok számára?

Napjaink gyorsan változó ellátási láncú környezetében a vállalatok kivételesen gyorsan változó üzleti környezetben működnek. A kereslet-előrejelzés elengedhetetlen ahhoz, hogy a vállalatok a változó ügyféligények és elvárások, valamint az állandó piaci változások előtt maradjanak. A pontos előrejelzés a csapatokat a jövő felé igazítja – így magabiztosan tervezhetik meg az anyagokat (a DDMRP-n keresztül), a gyártást, a logisztikát és a költségvetést.

Hogyan működik a szükséglet-előrejelzés?

A kereslet-előrejelzés legjobb esetben a minőségi és a mennyiségi előrejelzést kombinálja, amelyek mindegyike a logisztikai lánc különböző adatforrásaiból származó elemzések összegyűjtésének képességére támaszkodik. A kvalitatív adatok külső forrásokból, például hírjelentésekből, kulturális és közösségi média trendekből, valamint versenytársakból és piackutatásokból válogathatók. A belső forrásból származó adatok – például az ügyfelek visszajelzései és preferenciái – szintén nagyban hozzájárulnak a pontos előrejelzési képhez.

A mennyiségi adatok jellemzően belső adatok, amelyek az értékesítési számokból, a csúcsidőszakokból, valamint a webes és keresési elemzésekből gyűjthetők. A modern technológiák fejlett elemzéseket, hatékony adatbázisokat alkalmaznak, és mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulás használatával elemzik és dolgozzák fel a mély és összetett adathalmazokat. Ha a modern technológiát alkalmazzák a minőségi és mennyiségi előrejelzésre és prediktív elemzésekre, az ellátásilánc-vezetők egyre nagyobb pontosságot és ellenálló képességet biztosíthatnak.

Szükséglet-előrejelzési módszerek

Az ágazattól, az ügyfélkörtől és a termék volatilitásától függően a szükséglettervezési szakemberek a következő előrejelzési módszereket használják:

• Makroszintű kereslet-előrejelzés: A makroszintű kereslet-előrejelzés az általános gazdasági körülményeket, a külső erőket és más olyan széles körű hatásokat vizsgálja, amelyek megzavarhatják vagy befolyásolhatják az üzletet. Ezek a tényezők segítenek a vállalkozásoknak a regionális és globális kockázatokról vagy lehetőségekről való tájékoztatásában, és tudatában vannak az általános kulturális és piaci változásoknak.
• Mikroszintű szükséglet-előrejelzés: A szükséglet-előrejelzés mikroszinten egy adott termékre, régióra vagy ügyfélszegmensre vonatkozhat. A mikroszintű előrejelzés különösen az egyszeri vagy váratlan piaci változásokra vonatkozik, amelyek hirtelen növekedéshez vagy keresletnövekedéshez vezethetnek. Ha például a szakértők egy New York-i hőhullámot jósolnak meg, és az Ön vállalata hordozható légkondicionáló berendezéseket készít, érdemes lehet kiszámítani annak kockázatát, hogy az adott területen a készletpuffereket előzetesen felrobbantják.
• Rövid távú szükséglet-előrejelzés: A rövid távú szükséglet-előrejelzés mikro- vagy makroszintű lehet. Általában 12 hónapnál rövidebb időre van szükség a napi működés tájékoztatására. Például előfordulhat, hogy tanácsadást igényel a vállalat értékesítési és marketingcsapataival, hogy terveznek-e olyan promóciós vagy értékesítési eseményeket, amelyek keresletnövekedést okozhatnak.
• Hosszú távú kereslet-előrejelzés: A hosszú távú szükséglet-előrejelzés mikro- vagy makroszintű is lehet, de jellemzően egy évnél hosszabb ideig tart. Ez segít a vállalkozásoknak alaposabb döntéseket hozni olyan dolgokról, mint a terjeszkedés, a vállalati befektetések, a beszerzések vagy az új partnerségek. Amikor a vállalkozások egy vagy több évet adnak maguknak a piacok elemzésére és tesztelésére, szilárdabb képet kaphatnak arról, hogy milyen keresleti trendekre számíthatnak, amikor új országokban vagy régiókban hoznak létre üzletet vagy hoznak létre termékeket.

A szükséglettervezést és -előrejelzést befolyásoló tényezők

A silók a pontos kereslettervezés és előrejelzés ellenségei. Ahhoz, hogy a legpontosabb és leghatékonyabb legyen, a logisztikailánc-tervezés megköveteli, hogy az üzlet nagyon különböző területei valós időben kapcsolódjanak össze, és folyamatosan járuljanak hozzá az adatokhoz és az elemzésekhez. Ha a lehető legtöbb adattal van felszerelve, a kereslet-előrejelzések jobban fel vannak szerelve a következő tényezők feltérképezésére:

Szezonalitás és készlet-előrejelzés

Az olyan termékek, mint a napvédő vagy a karácsonyfák, nagyon nyilvánvaló szezonális ramp-up. De a szezonalitás mindenre vonatkozhat, ami miatt a vevők viselkedése megváltozik az év során. Ez magában foglalhatja a váratlan időjárási eseményeket, vagy akár valami olyasmit is, mint a világjárvány, ami miatt az emberek otthon maradtak, és a nyári hónapokban a szokásosnál nagyobb belsővel rendelkeztek.

Verseny a kereslet-előrejelzéshez kapcsolódóan

Napjaink ellátási láncának versenyét átalakítják az ügyfelek elvárásainak gyors változásai, az ipar korszerűsítése és az MI üzleti tervezési eszközök alkalmazása. A vállalatok gyorsabban haladnak, hogy rövidebb termékéletciklusokat, valós idejű reakciókészséget és személyre szabottabb élményeket biztosítsanak – mindenki számára megemelve a lécet.

Ugyanakkor a felhőalapú üzleti hálózatok és a következő generációs tervezési platformok egyre elterjedtebbé válnak, fokozva a versenynyomást, mivel a szervezetek a láthatóság, az agilitás és a döntéshozatal javítása érdekében versenyeznek. Ebben a környezetben a kereslet-előrejelzés kritikus megkülönböztető tényezővé válik: segít a vállalkozásoknak előre jelezni a piaci változásokat, optimalizálni az erőforrásokat, és intelligensebben reagálni, mint a versenytársak.

Az áruk típusai és a kereslet becslése

A szükséglet-előrejelzés termékenként vadul változhat, még ugyanazon termékkategórián belül is. Például a fekete pólók iránti kereslet megváltozhat, és hirtelen túlszárnyalni kezdi a fehér pólók iránti keresletet. A trükk nem az , hogy észrevegye, hogy megváltozott, hanem hogy észrevegye, miért változott. Az élettartami ügyfélérték, az átlagos rendelési érték és a termékbeszerzési kombinációk is nagyban változnak, és néha hirtelen változnak.

A szükséglet-előrejelzési eszközökkel jobban megértheti és előrejelezheti ezeket a trendeket és azok okait. Ez segít a vállalkozásoknak megtanulni, hogyan szabhatják testre, népszerűsíthetik vagy kötegelhetik a tételeket, hogy több ismétlődő bevételt generáljanak, és jobban láthassák, hogy az egyik cikkszám hogyan befolyásolja vagy ösztönzi a másik iránti keresletet.

Földrajz

Hagyományosan sok vállalkozás csak néhány regionális raktárral és elosztóközponttal gazdálkodott, amelyek széles földrajzi területeket szolgálnak ki. Azonban nagyrészt az Amazon Effectnek köszönhetően az ügyfelek ma már név- vagy következő napi szállításokra számítanak. Ez azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak az egész országban teljesítési központokat kellett elhelyezniük, hogy elérjék az új igényekhez szükséges közelséget. Ráadásul ez már nem kizárólag B2C kihívás. A B2B vállalkozások egyre gyakrabban érzik a szállítási sebesség nyomását is.

Ez a jelenség óriási felfordulást okozott a hagyományos kereslet-előrejelzési folyamatokban. Ahol a logisztikailánc-tervezőknek csak néhány helyszínen 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 szükséglettervezési szakemberek minden eddiginél megbízhatóbbak a felhőhöz kapcsolódó logisztikailánc-megoldásokon, hogy az intel és a tájékozott valós idejű adatokat nyújtsák, hogy szuper pontosak legyenek a most kisebb és szélesebb körben szétszórt készleteikkel.

Három lépés a szükséglet-előrejelzés megkezdéséhez

Az alábbi három egyszerű lépés segít a helyes logisztikailánc-tervezési stratégiák és a szükséglet-előrejelzés bevált gyakorlatainak kialakításában:

1. Legyen a kereslet-előrejelzés az, ami. A szükséglet-előrejelzés fontos gerinchálózat a logisztikailánc-tervezési folyamatban, és számos más folyamatot támogat. Ezért kísértést jelenthet a vállalkozások számára, hogy hagyják, hogy a kereslet-előrejelzés egy mindenre kiterjedő gyakorlattá váljon, amely hajlított és beékelődik, hogy támogassa a logisztikailánc-tervezés különböző egyéb funkcióit. Megfelelő használat esetén a kereslet-előrejelzés egyértelmű célt szolgál: 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 funkciókat biztosítanak az integrált üzleti tervezési rendszerben. Ha ezeket az eszközöket azokhoz a konkrét funkciókhoz használják, amelyekre tervezték őket, akkor a szükséglet-előrejelző eszközök biztosíthatják, hogy mi a legjobb.
2. A kereslet-előrejelző szoftver szereti az adatokat, adatokat és több adatot. Amikor az ellátási lánc technológiái – különösen a kereslettel és a készlet-előrejelzésselfoglalkozók – mesterséges intelligenciával és gépi tanulással működnek, jobb, pontosabb és alaposabb információkat kapnak, annál több adatot szolgáltatnak. Ne csak olyan visszafelé néző adatokra támaszkodjon, mint a múltbeli értékesítések vagy a korábbi termékteljesítmény. Nézzen további forrásokra, például hírekre, politikákra, társadalmi trendekre és ügyfél-elemzésekre. Ma az adatoknak nem kell lineárisnak és egyszerűnek lenniük ahhoz, hogy hatékonyan elemezhetők legyenek. A modern adatkezelési eszközök nagy és összetett adathalmazokat szabályozhatnak és dolgozhatnak fel. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás pedig olyan gyorsaságot és intelligenciát kínál, amely nemcsak fejlett és prediktív elemzéseket tesz lehetővé, hanem tapasztalatokból és összesített adatbevitelből is tanul.
3. Költségkeret és tervezés a szükséglet-előrejelzés optimalizálásához. Az ellátási lánc tervezése reális és stratégiai megközelítést igényel, hogy a legjobb legyen. Az örökölt gyakorlatokat és munkafolyamatokat nehéz beállítani, és az emberek hajlamosak ellenállni a változásoknak. Végül azonban a jobb szükséglet-előrejelzés és a logisztikailánc-tervezés növelheti a jövedelmezőséget, valamint csökkentheti a kockázatot és a veszteséget, miközben a logisztikai lánc tagjainak ésszerűbb és hatékonyabb munkatapasztalatot biztosíthat. A költségvetések és csapaterőforrások korai elkülönítésével a vállalkozások segíthetnek a jobb beszerzés támogatásában és az ellátási lánc optimalizálási terveinek gördülékenyebb bevezetésében.

Versenyképesebb a prediktív elemzésekkel és a szükséglet-előrejelzéssel

Minden lépés, amelyet az ellátási lánc digitális átalakítása felé tesz, sokkal közelebb kerül ahhoz a láthatósághoz és hatékonysághoz, amelyre napjaink versenyképes üzleti környezetében szüksége van. Dolgozzon együtt az ellátási lánc vezetőivel és csapatvezetőivel az egész vállalaton belül, hogy elkezdje lebontani a silókat, és megtanulják, hol rejlenek a legnagyobb kockázatok – valamint a legnagyobb lehetőségek a hosszú és rövid távú győzelmekre. Ezután beszéljen a szoftverszállítóval, hogy többet tudjon meg a logisztikailánc-tervezési megoldások műveletekbe való integrálásáról.