Behovsprognoser for den moderne forsyningskjeden
Behovsprognoser bidrar til å informere sentrale operative prosesser som behovsstyrt materialressursplanlegging (DDMRP), inngående logistikk, produksjon, finansplanlegging og risikovurdering.
Hva er behovsprognoser?
Behovsprognoser refererer til prosessen med planlegging og prognostisering av vare- og materialbehov for å hjelpe bedrifter med å holde seg så lønnsomme som mulig. Uten sterke etterspørselsprognoser risikerer bedrifter å bære sløsende og kostbart overskudd – eller miste muligheter fordi de ikke har forutsett kundebehov, preferanser og kjøpshensikt.
Etterspørselsprognostisering fagfolk har spesialiserte ferdigheter og erfaring. Når disse ferdighetene utvides med moderne forsyningskjedeteknologier og prediktiv analyse, kan forsyningskjeder bli mer konkurransedyktige og effektivisert enn noensinne.
Hvorfor er etterspørselsprognoser viktige for moderne forsyningskjeder?
I kjølvannet av pandemien befinner selskaper seg i et eksepsjonelt raskt forretningsklima. Kundens atferd og forventninger utvikler seg raskt og etter hvert som flere og flere bedrifter tar i bruk optimalisert forsyningskjedepraksis og skybaserte forretningsnettverk, blir konkurransen voldsomt. Behovsprognoser er viktig for forsyningskjeden fordi den bidrar til å informere sentrale operative prosesser som behovsstyrt materialressursplanlegging (DDMRP), inngående logistikk, produksjon, finansplanlegging og risikovurdering.
Hvordan fungerer etterspørselsprognoser?
På sitt beste kombinerer etterspørselsprognostisering både kvalitativ og kvantitativ prognostisering, som begge er avhengige av muligheten til å samle inn innsikt fra ulike datakilder langs forsyningskjeden. Kvalitative data kan kurateres fra eksterne kilder som nyhetsrapporter, kulturelle og sosiale medietrender og konkurrenter og markedsundersøkelser. Internt innhentede data – for eksempel tilbakemeldinger fra kunder og preferanser – bidrar også sterkt til et nøyaktig prognosebilde.
Kvantitative data er vanligvis for det meste interne og kan samles inn fra salgstall, toppkjøpsperioder og webanalyse og søkeanalyse. Moderne teknologier benytter avansert analyse, kraftige databaser og bruker kunstig intelligens (AI) og maskinlæring for å analysere og behandle dype og komplekse datasett. Når moderne teknologi brukes til kvalitativ og kvantitativ prognostisering og prediktiv analyse, kan forsyningskjedeledere gi stadig økende nøyaktighets- og robusthetsnivåer.
Behovsprognoser oppnås gjennom avansert analyse av kvalitativ og kvantitativ forsyningskjedeinnsikt.
Behovsprognosemetoder
Avhengig av bransjen, kundebasen og produktets volatilitet bruker behandlere av etterspørselsplanlegging følgende prognosemetoder:
Behovsprognoser – makronivå: Etterspørselsprognoser 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 bedrifter om regionale og globale risikoer eller muligheter, og holde dem oppmerksomme på generelle kulturelle og markedsmessige endringer.
Behovsprognose – mikronivå: Behovsprognoser på mikronivå kan være spesifikk for et bestemt produkt, region eller kundesegment. Mikronivåprognoser er spesielt knyttet til engangs- eller uventede markedsendringer som kan føre til en plutselig økning eller stup i etterspørselen. For eksempel, hvis eksperter spår en hetebølge i New York og selskapet ditt lager bærbare klimaanlegg, kan det være verdt den beregnede risikoen for preemptivt å støte opp lagerbufferne i det området.
Behovsprognoser – kortsiktig: Kortsiktige etterspørselsprognoser kan være på mikro- eller makronivå. Det gjøres vanligvis i en periode på mindre enn 12 måneder for å informere daglig drift. Det kan for eksempel dreie seg om å rådføre seg med selskapets salgs- og markedsføringsteam for å se om de planlegger salgsfremmende hendelser eller salgsarrangementer som kan føre til etterspørsel.
Behovsprognoser – langsiktig: Langsiktige etterspørselsprognoser kan også være mikro- eller makroprognoser, men ser vanligvis lenger frem enn ett år. Dette hjelper bedrifter med å ta bedre informerte beslutninger om ting som utvidelse, virksomhetsinvesteringer, oppkjøp eller nye partnerskap. Når bedrifter gir seg et år eller mer for å analysere og teste markeder, kan de få et mer robust bilde av hva slags etterspørselstrender de kan forvente når de setter opp butikk eller lanserer produkter i nye land eller regioner.
Faktorer som påvirker behovsplanlegging og prognostisering
Siloer er fienden av nøyaktig etterspørselsplanlegging og prognoser. For å være på sitt mest nøyaktige og effektive, krever forsyningskjedeplanlegging at svært forskjellige områder av virksomheten er koblet sammen i sanntid og kontinuerlig bidrar med data og innsikt. Når de er bevæpnet med så mye data som mulig, er etterspørselsprognoser bedre rustet til å gripe med disse faktorene:
Sesong- og beholdningsprognoser
Produkter som solkrem eller juletrær har en veldig åpenbar sesongoppgang. Men sesongvariasjon kan også gjelde for alt som får kundenes atferd til å endre seg i løpet av året. Dette kan inkludere uventede værhendelser eller til og med noe som pandemien, noe som gjorde at folk ble hjemme og var innendørs mer enn de normalt ville i sommermånedene.
Konkurranse relatert til behovsprognoser
På 2020-tallet opererer bedrifter i et konkurransedyktig og komplekst marked. Kundens forventninger endrer seg raskt og inkluderer krav til kortere produktlivssykluser, raskere levering og mer persontilpassede tjenester. Med sin spiss i netthandel så pandemien et fall i kundenes merkevarelojalitet, noe som også har bidratt til større konkurransekraft.
Typer av varer og etterspørselsestimater
Behovsprognoser kan variere veldig fra produkt til produkt, selv innenfor samme produktkategori. For eksempel kan etterspørselen etter svarte t-skjorter endre seg og plutselig starte outstripping etterspørselen etter hvite t-skjorter. Trikset er ikke å oppdage at det endret seg, men å oppdage hvorfor det endret seg. Levetid kundeverdi, gjennomsnittlig bestillingsverdi, og produkt kjøpskombinasjoner varierer også sterkt og noen ganger endres plutselig.
Med behovsprognoseverktøy kan du bedre forstå og forutsi disse trendene og årsakene til dem. Dette hjelper bedrifter med å lære hvordan de kan tilpasse, promotere eller samle elementer for å drive mer gjentakende inntekter og bedre se hvordan en SKU påvirker eller driver etterspørselen etter en annen.
Geografi
Tradisjonelt har mange bedrifter styrt med bare noen få regionale lagre og distribusjonssentre som betjener brede geografiske områder. Imidlertid, i stor grad på grunn av Amazon Effect, kundene nå forventer samme eller neste dag leveranser. Dette betyr at bedrifter har måttet sette oppfyllelsessentre over hele landet for å oppnå den nærhet som er nødvendig for disse nye kravene. Videre er dette ikke lenger utelukkende en B2C-utfordring. I økende grad føler B2B-bedrifter også presset på leveringshastighet.
Dette fenomenet har forårsaket enorm omveltning i tradisjonelle etterspørselsprognoseprosesser. Der forsyningskjedeplanleggere bare hadde å bekymre seg for beholdningsnivåer på noen få steder, må de nå etablere nøyaktige buffere og lagerbeholdninger på noen ganger hundrevis av små distribusjonssentre. Og selvfølgelig fører dette til økt risiko og potensielt tap. Det betyr også at etterspørselsplanleggere er mer pålitelige enn noen gang på skybaserte forsyningskjedeløsninger for å levere intel og informerte sanntidsdata for å hjelpe dem med å være supernøyaktige med sine nå mindre og mer spredte beholdninger.
Tre trinn for å komme i gang med behovsprognoser
Her er tre enkle trinn som hjelper deg med å etablere gode strategier for planlegging av forsyningskjeden og god forretningsførsel for behovsprognoser:
- La etterspørselsprognoser være hva det er. Behovsprognoser er en viktig ryggrad i planleggingen av forsyningskjeden og underbygger mange andre prosesser. Det kan derfor være fristende for bedrifter å la etterspørselsprognoser bli en fengslende praksis som er bøyd og kilt inn for å støtte ulike andre funksjoner for planlegging av forsyningskjeden. Når den brukes riktig, har etterspørselsprognoser et klart formål: Det forutsier hva, hvor mye, og når kundene vil kjøpe. Andre forsyningskjedefunksjoner – som S&OP, lageroptimering og respons- og leveringsplanlegging – leverer komplementære funksjoner i et integrert bedriftsplanleggingssystem. Hvis disse verktøyene brukes til de spesifikke funksjonene de er designet for, kan verktøy for behovsprognoser komme videre med det de gjør best.
- Behovsprognostiseringsprogramvare elsker data, data og mer data. Når forsyningskjedeteknologier – spesielt de som håndterer etterspørsel og lagerprognoser – drives med AI og maskinlæring, blir de bedre, mer nøyaktige og mer innsiktsfulle jo mer data du mater dem. Ikke bare stole på data som ser bakover som tidligere salg eller tidligere produktresultater. Se til flere kilder som nyheter, politikk, sosiale trender og kundeinnsikt. I dag trenger ikke data å være lineære og enkle å analysere effektivt. Moderne databehandlingsverktøy kan kurere og behandle store og komplekse datasett. Og AI og maskinlæring gir hastighet og intelligens som ikke bare gir mulighet for avansert og prediktiv analyse, men også lærer av erfaring og kumulative data input.
- Budsjett og planlegg tilsvarende for å optimere behovsprognoser. Planlegging av forsyningskjeden krever en realistisk og strategisk tilnærming for å være på sitt beste. Legacy praksis og arbeidsflyter er vanskelig å justere, og folk har en tendens til å motstå endringer. Men til slutt kan bedre etterspørselsprognoser og planlegging av forsyningskjeden øke lønnsomheten og redusere risiko og tap samtidig som du gir medlemmene av forsyningskjedeteamet en mer effektiv og effektiv arbeidserfaring. Ved å øremerke budsjetter og teamressurser tidlig, kan bedrifter bidra til bedre innkjøp og en jevnere utrulling av deres optimaliseringsplaner for forsyningskjeden.
En visning av et behovsplanleggingsdashboard
Få mer konkurransedyktig med prognoserende analyser og behovsprognoser
Hvert skritt du tar mot den digitale transformasjonen av forsyningskjeden din, får deg så mye nærmere synligheten og effektiviteten du trenger i dagens konkurransedyktige forretningsklima. Arbeid med forsyningskjedeledere og teamledere på tvers av bedriften din for å begynne å bryte ned siloer og lære hvor de største risikoene kan være å gjemme seg – i tillegg til de største mulighetene for lang- og kortsiktige gevinster. Snakk deretter med din programvareleverandør for å lære mer om å integrere forsyningskjedeplanleggingsløsninger i din virksomhet.
Utforsk behovsprognoseverktøy
Forbedre operasjoner med behovssynlighet i SAP Integrated Business Planning.
Ideer du ikke finner noe annet sted
Registrer deg for en dose Business Intelligence levert rett til innboksen din.