Gå til innhold
Man. som bruker programvare for behovsprognose

Behovsprognoser for den moderne forsyningskjeden

 

Denne websiden er maskinoversatt for å hjelpe deg. SAP kan ikke garantere at maskinoversettelsen er riktig eller fullstendig oversatt. Den opprinnelige engelske nettsiden finner du ved å bruke verdenskartet i øvre høyre hjørne av denne siden.

Behovsprognose refererer til prosessen med å planlegge og prognostisere behov for varer og materialer for å hjelpe bedrifter med å holde seg så lønnsomme som mulig. Uten sterke etterspørselsprognoser risikerer foretak å bære sløselig og kostbart overskudd – eller miste muligheter fordi de ikke har forutsett kundebehov, preferanser og kjøpshensikt.

 

Yrker innen etterspørselsprognoser har spesialisert kompetanse og erfaring. Når disse ferdighetene utvides med moderne forsyningskjedeteknologier og prediksjonsanalyser, kan forsyningskjeder bli mer konkurransedyktige og effektivisert enn noen gang.

Behovsprognose refererer til prosessen med å planlegge og prognostisere behov for varer og materialer for å hjelpe bedrifter med å holde seg så lønnsomme som mulig. Uten sterke etterspørselsprognoser risikerer foretak å bære sløselig og kostbart overskudd – eller miste muligheter fordi de ikke har forutsett kundebehov, preferanser og kjøpshensikt.

 

Yrker innen etterspørselsprognoser har spesialisert kompetanse og erfaring. Når disse ferdighetene utvides med moderne forsyningskjedeteknologier og prediksjonsanalyser, kan forsyningskjeder bli mer konkurransedyktige og effektivisert enn noen gang.

Hvorfor er behovsprognoser viktige for moderne forsyningskjeder?

I kjølvannet av pandemien er bedrifter i et usedvanlig raskt bevegelig forretningsklima. Kundens atferd og forventninger utvikler seg raskt, og ettersom flere og flere bedrifter tar i bruk optimalisert praksis for forsyningskjeden og skytilknyttede forretningsnettverk, blir konkurransen heftig. Behovsprognose er viktig for forsyningskjeden fordi den bidrar til å informere kjerneoperative prosesser som behovsstyrt materialressursplanlegging (DDMRP), inngående logistikk, produksjon, finansplanlegging og risikovurdering. 

I kjølvannet av pandemien er bedrifter i et usedvanlig raskt bevegelig forretningsklima. Kundens atferd og forventninger utvikler seg raskt, og ettersom flere og flere bedrifter tar i bruk optimalisert praksis for forsyningskjeden og skytilknyttede forretningsnettverk, blir konkurransen heftig. Behovsprognose er viktig for forsyningskjeden fordi den bidrar til å informere kjerneoperative prosesser som behovsstyrt materialressursplanlegging (DDMRP), inngående logistikk, produksjon, finansplanlegging og risikovurdering. 

Hvordan fungerer behovsprognoser?

På det beste kombinerer etterspørselsprognoser både kvalitative og kvantitative prognoser, som begge er avhengige av evnen til å samle inn innsikt fra ulike datakilder langs forsyningskjeden. Kvalitative data kan kureres fra eksterne kilder som nyhetsrapporter, kulturelle og sosiale medier, og konkurrent- og markedsundersøkelser. Internt anskaffede data, for eksempel tilbakemeldinger og preferanser fra kunder, bidrar i stor grad til et nøyaktig prognosebilde. 

 

Kvantitative data er vanligvis for det meste interne og kan samles inn fra salgsnumre, toppinnkjøpsperioder og web- og søkeanalyser. Moderne teknologier benytter avanserte analyser, kraftige databaser og bruker kunstig intelligens (AI) og maskinlæring for å analysere og behandle dype og komplekse datasett. Når moderne teknologi brukes på kvalitative og kvantitative prognoser og prediksjonsanalyser, kan forsyningskjedeledere gi stadig økende nøyaktighetsnivåer og fleksibilitet.

Diagram over hvordan etterspørselsprognoser fungerer

Etterspørselsprognoser oppnås gjennom avanserte analyser av kvalitative og kvantitative forsyningskjedeanalyser.

På det beste kombinerer etterspørselsprognoser både kvalitative og kvantitative prognoser, som begge er avhengige av evnen til å samle inn innsikt fra ulike datakilder langs forsyningskjeden. Kvalitative data kan kureres fra eksterne kilder som nyhetsrapporter, kulturelle og sosiale medier, og konkurrent- og markedsundersøkelser. Internt anskaffede data, for eksempel tilbakemeldinger og preferanser fra kunder, bidrar i stor grad til et nøyaktig prognosebilde. 

 

Kvantitative data er vanligvis for det meste interne og kan samles inn fra salgsnumre, toppinnkjøpsperioder og web- og søkeanalyser. Moderne teknologier benytter avanserte analyser, kraftige databaser og bruker kunstig intelligens (AI) og maskinlæring for å analysere og behandle dype og komplekse datasett. Når moderne teknologi brukes på kvalitative og kvantitative prognoser og prediksjonsanalyser, kan forsyningskjedeledere gi stadig økende nøyaktighetsnivåer og fleksibilitet.

Diagram over hvordan etterspørselsprognoser fungerer

Etterspørselsprognoser oppnås gjennom avanserte analyser av kvalitative og kvantitative forsyningskjedeanalyser.

Etterspørselsprognosemetoder

Avhengig av bransjen, kundebasen og volatiliteten til produktet bruker profesjonelle etterspørselsplanleggere følgende prognostiseringsmetoder:

  • Behovsprognoser – makronivå: Behovsprognoser på makronivå ser på generelle økonomiske forhold, eksterne krefter og andre brede påvirkninger som kan forstyrre eller påvirke virksomheten. Disse faktorene bidrar til å informere virksomheter om regional og global risiko eller muligheter, og holde dem oppmerksomme på generelle kultur- og markedsskift.
  • Behovsprognoser - mikronivå: Behovsprognoser på mikronivå kan være spesifikke for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Prognoser på mikronivå er spesielt knyttet til engangs- eller uventede markedsendringer som kan føre til plutselig spiss eller plunge i etterspørselen. Hvis eksperter for eksempel prognostiserer en varmebølge i New York og selskapet ditt lager flyttbare klimaanlegg, kan det være verdt den beregnede risikoen for å støtte preemptivt opp lagerbufferne dine i det området. 
  • Behovsprognoser – kortsiktig: Kortsiktige behovsprognoser kan være på mikro- eller makronivå. Det gjøres vanligvis i en periode på mindre enn 12 måneder for å informere den daglige driften. Det kan for eksempel omfatte konsulenttjenester med selskapets salgs- og markedsføringsteam for å se om de planlegger eventuelle reklame- eller salgsarrangementer som kan forårsake en behovspark.
  • Behovsprognose - langsiktig: Langsiktige behovsprognoser kan også være mikro- eller makroprognoser, men ser vanligvis fremover mer enn ett år. Dette hjelper bedrifter med å ta bedre informerte beslutninger om ting som utvidelse, foretaksinvesteringer, anskaffelser eller nye partnerskap. Når bedrifter gir seg selv et år eller mer for å analysere og teste markeder, kan de få et mer robust bilde av hva slags behovstrender de kan forvente når de setter opp butikk eller lanserer produkter i nye land eller regioner.

Avhengig av bransjen, kundebasen og volatiliteten til produktet bruker profesjonelle etterspørselsplanleggere følgende prognostiseringsmetoder:

  • Behovsprognoser – makronivå: Behovsprognoser på makronivå ser på generelle økonomiske forhold, eksterne krefter og andre brede påvirkninger som kan forstyrre eller påvirke virksomheten. Disse faktorene bidrar til å informere virksomheter om regional og global risiko eller muligheter, og holde dem oppmerksomme på generelle kultur- og markedsskift.
  • Behovsprognoser - mikronivå: Behovsprognoser på mikronivå kan være spesifikke for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Prognoser på mikronivå er spesielt knyttet til engangs- eller uventede markedsendringer som kan føre til plutselig spiss eller plunge i etterspørselen. Hvis eksperter for eksempel prognostiserer en varmebølge i New York og selskapet ditt lager flyttbare klimaanlegg, kan det være verdt den beregnede risikoen for å støtte preemptivt opp lagerbufferne dine i det området. 
  • Behovsprognoser – kortsiktig: Kortsiktige behovsprognoser kan være på mikro- eller makronivå. Det gjøres vanligvis i en periode på mindre enn 12 måneder for å informere den daglige driften. Det kan for eksempel omfatte konsulenttjenester med selskapets salgs- og markedsføringsteam for å se om de planlegger eventuelle reklame- eller salgsarrangementer som kan forårsake en behovspark.
  • Behovsprognose - langsiktig: Langsiktige behovsprognoser kan også være mikro- eller makroprognoser, men ser vanligvis fremover mer enn ett år. Dette hjelper bedrifter med å ta bedre informerte beslutninger om ting som utvidelse, foretaksinvesteringer, anskaffelser eller nye partnerskap. Når bedrifter gir seg selv et år eller mer for å analysere og teste markeder, kan de få et mer robust bilde av hva slags behovstrender de kan forvente når de setter opp butikk eller lanserer produkter i nye land eller regioner.

Faktorer som påvirker behovsplanlegging og prognoser

Siloer er fienden av nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. For å være på sitt mest nøyaktige og effektive krever forsyningskjedeplanlegging at svært ulike områder av virksomheten er forbundet i sanntid og kontinuerlig bidrar med data og innsikt. Når etterspørselsprognoser er bevæpnet med så mye data som mulig, er de bedre utstyrt for å samle med disse faktorene:

 

Sesongmønster og lagertellingsprognoser

 

Produkter som solkrem eller juletrær har en svært tydelig sesongoppgang. Men sesongmessigheter kan også gjelde for alt som får kundenes oppførsel til å endre seg i løpet av året. Dette kan omfatte uventede værhendelser eller til og med noe som har fått folk til å holde seg hjemme og være innendørs mer enn de normalt ville i sommermånedene.

 

Konkurranse i forbindelse med etterspørselsprognose

 

På 2020-tallet opererer forretninger i et konkurransepreget og komplekst marked. Kundens forventninger endrer seg raskt og inkluderer behov for kortere produktlivssykluser, raskere levering og mer persontilpassede tjenester. Med sin spiss i netthandel så pandemien et fall i kundenes merkelojalitet, noe som også har bidratt til større konkurransedyktige krefter.

 

Typer vare- og etterspørselsestimater

 

Behovsprognoser kan variere fra produkt til produkt, selv innenfor samme produktkategori. For eksempel kan etterspørselen etter svarte t-skjorter endre seg og plutselig begynne å rydde etterspørselen etter hvite t-skjorter. Trick er ikke å se at det endret seg, men å se hvorfor det endret seg. Livstidsverdi for kundeverdi, gjennomsnittlig bestillingsverdi og kombinasjoner av produktinnkjøp varierer også sterkt og endres plutselig.

 

Med behovsprognoseverktøy kan du forstå og prognostisere disse trendene bedre og årsakene til dem. Dette hjelper bedrifter med å lære hvordan de tilpasser, promoterer eller pakker elementer for å drive mer regelmessig inntekt, og for bedre å se hvordan én lagerenhet påvirker eller styrer etterspørselen etter en annen.

 

Geografi

 

Tradisjonelt har mange bedrifter styrt med bare noen få regionale lagre og distribusjonssentre som betjener brede geografiske områder. Men i stor grad på grunn av Amazonaseffekten forventer kundene nå sam- eller nest-leveringer. Dette betyr at bedrifter har måttet sette oppfyllelsessentre over hele landet for å oppnå den nærhet som er nødvendig for disse nye behovene. Dette er heller ikke lenger en B2C-utfordring. I økende grad føler B2B-bedrifter også leveringspress.

 

Dette fenomenet har forårsaket enorme omveltninger i tradisjonelle etterspørselsprognoseprosesser. Når forsyningskjedeplanleggere bare måtte bekymre seg for beholdningsnivåer på noen få steder, må de nå etablere nøyaktige buffere og lagerbeholdninger på noen ganger hundrevis av små distribusjonssentre. Dette fører tydeligvis til økt risiko og potensielt tap. Det betyr også at personer med etterspørselsplanlegging er mer avhengige enn noen gang på skykoblede forsyningskjedeløsninger for å levere intellen og informerte sanntidsdata som hjelper dem å være super nøyaktige med deres nå mindre og mer omfattende spredte lagerbeholdninger. 

Siloer er fienden av nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. For å være på sitt mest nøyaktige og effektive krever forsyningskjedeplanlegging at svært ulike områder av virksomheten er forbundet i sanntid og kontinuerlig bidrar med data og innsikt. Når etterspørselsprognoser er bevæpnet med så mye data som mulig, er de bedre utstyrt for å samle med disse faktorene:

 

Sesongmønster og lagertellingsprognoser

 

Produkter som solkrem eller juletrær har en svært tydelig sesongoppgang. Men sesongmessigheter kan også gjelde for alt som får kundenes oppførsel til å endre seg i løpet av året. Dette kan omfatte uventede værhendelser eller til og med noe som har fått folk til å holde seg hjemme og være innendørs mer enn de normalt ville i sommermånedene.

 

Konkurranse i forbindelse med etterspørselsprognose

 

På 2020-tallet opererer forretninger i et konkurransepreget og komplekst marked. Kundens forventninger endrer seg raskt og inkluderer behov for kortere produktlivssykluser, raskere levering og mer persontilpassede tjenester. Med sin spiss i netthandel så pandemien et fall i kundenes merkelojalitet, noe som også har bidratt til større konkurransedyktige krefter.

 

Typer vare- og etterspørselsestimater

 

Behovsprognoser kan variere fra produkt til produkt, selv innenfor samme produktkategori. For eksempel kan etterspørselen etter svarte t-skjorter endre seg og plutselig begynne å rydde etterspørselen etter hvite t-skjorter. Trick er ikke å se at det endret seg, men å se hvorfor det endret seg. Livstidsverdi for kundeverdi, gjennomsnittlig bestillingsverdi og kombinasjoner av produktinnkjøp varierer også sterkt og endres plutselig.

 

Med behovsprognoseverktøy kan du forstå og prognostisere disse trendene bedre og årsakene til dem. Dette hjelper bedrifter med å lære hvordan de tilpasser, promoterer eller pakker elementer for å drive mer regelmessig inntekt, og for bedre å se hvordan én lagerenhet påvirker eller styrer etterspørselen etter en annen.

 

Geografi

 

Tradisjonelt har mange bedrifter styrt med bare noen få regionale lagre og distribusjonssentre som betjener brede geografiske områder. Men i stor grad på grunn av Amazonaseffekten forventer kundene nå sam- eller nest-leveringer. Dette betyr at bedrifter har måttet sette oppfyllelsessentre over hele landet for å oppnå den nærhet som er nødvendig for disse nye behovene. Dette er heller ikke lenger en B2C-utfordring. I økende grad føler B2B-bedrifter også leveringspress.

 

Dette fenomenet har forårsaket enorme omveltninger i tradisjonelle etterspørselsprognoseprosesser. Når forsyningskjedeplanleggere bare måtte bekymre seg for beholdningsnivåer på noen få steder, må de nå etablere nøyaktige buffere og lagerbeholdninger på noen ganger hundrevis av små distribusjonssentre. Dette fører tydeligvis til økt risiko og potensielt tap. Det betyr også at personer med etterspørselsplanlegging er mer avhengige enn noen gang på skykoblede forsyningskjedeløsninger for å levere intellen og informerte sanntidsdata som hjelper dem å være super nøyaktige med deres nå mindre og mer omfattende spredte lagerbeholdninger. 

Tre trinn for å komme i gang med behovsprognose

Her er tre enkle trinn som hjelper deg med å etablere gode strategier for forsyningskjedeplanlegging og beste praksis for behovsprognose: 

  1. La etterspørselsprognose være det det er.
    Behovsprognostisering er en viktig ryggrad i forsyningskjedeplanleggingsprosessen og underbygger mange andre prosesser. Det kan derfor være fristende for bedrifter å la etterspørselsprognoser bli en catch-all praksis som er bøyd og kilt inn for å støtte ulike andre funksjoner for forsyningskjedeplanlegging.

    Når den brukes på riktig måte, har etterspørselsprognosen et klart formål: Den prognostiserer hva, hvor mye og når kundene skal kjøpe. Andre forsyningskjedefunksjoner – som S&OP, beholdningsoptimering og svar- og forsyningsplanlegging – leverer komplementære funksjoner i et integrert forretningsplanleggingssystem. Hvis disse verktøyene brukes til de spesifikke funksjonene de er designet for, kan verktøy for behovsprognose komme overens med det de gjør best.
  2. Programvare for behovsprognoser elsker data, data og flere data.
    Når forsyningskjedeteknologier – spesielt de som håndterer etterspørsels- og beholdningsprognoser – drives med AI og maskinlæring, får de bedre, mer nøyaktige og mer innsiktsfulle mer data du mater dem. Ikke bare er avhengig av å se data bakover som tidligere salg eller tidligere produktytelse. Se flere kilder som nyheter, politikk, sosiale trender og kundeinnsikt.

    I dag trenger ikke data å være lineære og enkle å analysere effektivt. Moderne verktøy for dataadministrasjon kan kurere og behandle store og komplekse datasett. Og AI og maskinlæring bringer fart og intelligens som ikke bare tillater avanserte og prediktive analyser, men også lærer av erfaring og kumulativ dataregistrering. 
  3. Budsjett og planlegg i henhold til dette for å optimalisere behovsprognosen.
    Planlegging av forsyningskjeden krever en realistisk og strategisk tilnærming for å være på sitt beste. Eldre praksiser og arbeidsflyter er vanskelige å justere, og personer har en tendens til å motstå endringer. Men til slutt kan forbedret etterspørselsprognose og forsyningskjedeplanlegging øke lønnsomheten og redusere risiko og tap samtidig som de gir medlemmene i forsyningskjedeteamene en mer effektiv arbeidsopplevelse. Ved tidlig å øremerke budsjetter og teamressurser kan bedrifter bidra til bedre innkjøper- og jevnere utrulling av planer for optimering av forsyningskjeden.

En visning av et dashboard for etterspørselsplanlegging

Her er tre enkle trinn som hjelper deg med å etablere gode strategier for forsyningskjedeplanlegging og beste praksis for behovsprognose: 

  1. La etterspørselsprognose være det det er.
    Behovsprognostisering er en viktig ryggrad i forsyningskjedeplanleggingsprosessen og underbygger mange andre prosesser. Det kan derfor være fristende for bedrifter å la etterspørselsprognoser bli en catch-all praksis som er bøyd og kilt inn for å støtte ulike andre funksjoner for forsyningskjedeplanlegging.

    Når den brukes på riktig måte, har etterspørselsprognosen et klart formål: Den prognostiserer hva, hvor mye og når kundene skal kjøpe. Andre forsyningskjedefunksjoner – som S&OP, beholdningsoptimering og svar- og forsyningsplanlegging – leverer komplementære funksjoner i et integrert forretningsplanleggingssystem. Hvis disse verktøyene brukes til de spesifikke funksjonene de er designet for, kan verktøy for behovsprognose komme overens med det de gjør best.
  2. Programvare for behovsprognoser elsker data, data og flere data.
    Når forsyningskjedeteknologier – spesielt de som håndterer etterspørsels- og beholdningsprognoser – drives med AI og maskinlæring, får de bedre, mer nøyaktige og mer innsiktsfulle mer data du mater dem. Ikke bare er avhengig av å se data bakover som tidligere salg eller tidligere produktytelse. Se flere kilder som nyheter, politikk, sosiale trender og kundeinnsikt.

    I dag trenger ikke data å være lineære og enkle å analysere effektivt. Moderne verktøy for dataadministrasjon kan kurere og behandle store og komplekse datasett. Og AI og maskinlæring bringer fart og intelligens som ikke bare tillater avanserte og prediktive analyser, men også lærer av erfaring og kumulativ dataregistrering. 
  3. Budsjett og planlegg i henhold til dette for å optimalisere behovsprognosen.
    Planlegging av forsyningskjeden krever en realistisk og strategisk tilnærming for å være på sitt beste. Eldre praksiser og arbeidsflyter er vanskelige å justere, og personer har en tendens til å motstå endringer. Men til slutt kan forbedret etterspørselsprognose og forsyningskjedeplanlegging øke lønnsomheten og redusere risiko og tap samtidig som de gir medlemmene i forsyningskjedeteamene en mer effektiv arbeidsopplevelse. Ved tidlig å øremerke budsjetter og teamressurser kan bedrifter bidra til bedre innkjøper- og jevnere utrulling av planer for optimering av forsyningskjeden.

En visning av et dashboard for etterspørselsplanlegging

Få mer konkurransedyktig med prediksjonsanalyse og etterspørselsprognose

Hvert skritt du går mot den digitale transformasjonen av forsyningskjeden, får deg så mye nærmere synligheten og effektiviteten du trenger i dagens konkurransedyktige forretningsklima. Arbeid med forsyningskjedeledere og teamledere i hele virksomheten for å starte å bryte ned siloer og lære hvor de største risikoene kan skjules – i tillegg til de største mulighetene for å vinne lenge og kortsiktig tid. Snakk deretter med programvareleverandøren for å lære mer om å integrere planleggingsløsninger for forsyningskjeden i operasjonene. 

Hvert skritt du går mot den digitale transformasjonen av forsyningskjeden, får deg så mye nærmere synligheten og effektiviteten du trenger i dagens konkurransedyktige forretningsklima. Arbeid med forsyningskjedeledere og teamledere i hele virksomheten for å starte å bryte ned siloer og lære hvor de største risikoene kan skjules – i tillegg til de største mulighetene for å vinne lenge og kortsiktig tid. Snakk deretter med programvareleverandøren for å lære mer om å integrere planleggingsløsninger for forsyningskjeden i operasjonene. 

Utforsk verktøy
for behovsprognose

Forbedre operasjoner med behovssynlighet i SAP Integrated Business Planning.

Nyhetsbrev for SAP Insights

Abonner i dag

Få nøkkelinnsikt ved å abonnere på nyhetsbrevet vårt.

Abonner i dag

Få nøkkelinnsikt ved å abonnere på nyhetsbrevet vårt.

Videre lesing

Tilbake til toppen