Prognozowanie popytu dla nowoczesnego łańcucha dostaw
Prognozowanie popytu odnosi się do procesu planowania i przewidywania popytu na towary i materiały, aby pomóc firmom utrzymać się na jak najbardziej opłacalnym poziomie. Bez silnego prognozowania popytu firmy ryzykują marnotrawstwem i kosztowną nadwyżką lub utratą szans, ponieważ nie potrafiły przewidzieć potrzeb, preferencji i zamiarów zakupowych klientów.
Specjalistyczne umiejętności i doświadczenie specjalistów w zakresie prognozowania popytu. Gdy umiejętności te poszerzają się o nowoczesne technologie łańcucha dostaw i analizy predykcyjne, łańcuchy dostaw mogą stać się bardziej konkurencyjne i usprawnione niż kiedykolwiek wcześniej.
Dlaczego prognozowanie popytu jest ważne dla nowoczesnych łańcuchów dostaw?
W następstwie pandemii firmy są w wyjątkowo szybko zmieniającym się klimacie biznesowym. Zachowania i oczekiwania klientów szybko się zmieniają, a coraz więcej firm stosuje zoptymalizowane praktyki w zakresie łańcucha dostaw i sieci biznesowe połączone z chmurą, a konkurencja staje się coraz ostrzejsza. Prognozowanie popytu jest istotne dla łańcucha dostaw, ponieważ pomaga informować o głównych procesach operacyjnych, takich jak planowanie zasobów materiałowych sterowane zapotrzebowaniem (DDMRP), dostawy, produkcja, planowanie finansowe i ocena ryzyka.
Jak działa prognozowanie popytu?
Prognozowanie popytu w najlepszym przypadku łączy zarówno prognozę jakościową, jak i ilościową, która opiera się na możliwości gromadzenia informacji z różnych źródeł danych w całym łańcuchu dostaw. Dane jakościowe mogą być gromadzone ze źródeł zewnętrznych, takich jak doniesienia informacyjne, trendy w mediach kulturalnych i społecznościowych oraz badania konkurentów i rynku. Dane pochodzące ze źródeł wewnętrznych, takie jak informacje zwrotne od klientów i preferencje, również w znacznym stopniu przyczyniają się do uzyskania dokładnego obrazu prognozowania.
Dane ilościowe są zazwyczaj danymi wewnętrznymi i mogą być gromadzone na podstawie numerów sprzedaży, szczytowych okresów zakupów oraz analizy wyszukiwania i Internetu. Nowoczesne technologie wykorzystują zaawansowane analizy, zaawansowane bazy danych i wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) oraz uczenie maszynowe do analizowania i przetwarzania głębokich i złożonych zbiorów danych. Gdy nowoczesna technologia jest stosowana do prognozowania jakościowego i ilościowego oraz analiz predykcyjnych, menedżerowie łańcucha dostaw mogą zapewnić coraz wyższy poziom dokładności i odporności.
Prognozy popytu są osiągane dzięki zaawansowanej analizie jakościowych i ilościowych analiz łańcucha dostaw.
Metody prognozowania popytu
W zależności od branży, bazy klientów i zmienności produktu specjaliści ds. planowania popytu stosują następujące metody prognozowania:
- Prognozowanie popytu – poziom makroekonomiczny: prognozowanie popytu na poziomie makro uwzględnia ogólne warunki gospodarcze, siły zewnętrzne i inne szerokie wpływy, które mogą zakłócić lub wpłynąć na działalność biznesową. Czynniki te pomagają informować przedsiębiorstwa o regionalnych i globalnych zagrożeniach lub możliwościach oraz uświadamiać im ogólne zmiany kulturowe i rynkowe.
- Prognozowanie popytu – poziom mikro: prognozowanie popytu na poziomie mikro może być specyficzne dla konkretnego produktu, regionu lub segmentu klienta. Prognozowanie na poziomie mikro jest szczególnie powiązane z jednorazowymi lub nieoczekiwanymi zmianami na rynku, które mogą prowadzić do nagłego wzrostu lub spadku popytu. Na przykład, jeśli eksperci przewidują falę upałów w Nowym Jorku, a Twoja firma wytwarza przenośne klimatyzatory, może być warte wyliczonego ryzyka prewencyjnego zderzenia buforów zapasów w tym obszarze.
- Prognozowanie popytu – krótkoterminowe: krótkoterminowe prognozowanie popytu może odbywać się na poziomie mikro lub makro. Zazwyczaj odbywa się to przez okres krótszy niż 12 miesięcy w celu poinformowania o codziennych operacjach. Może to na przykład obejmować konsultacje z zespołami ds. sprzedaży i marketingu firmy w celu sprawdzenia, czy planują one jakiekolwiek wydarzenia promocyjne lub sprzedażowe, które mogą spowodować wzrost popytu.
- Prognozowanie popytu – długoterminowe: długoterminowe prognozowanie popytu może również odbywać się w skali mikro lub makro, ale zazwyczaj spogląda w przyszłość dłużej niż rok. Pomaga to firmom podejmować bardziej świadome decyzje w sprawach takich jak ekspansja, inwestycje w przedsiębiorstwa, przejęcia lub nowe partnerstwa. Kiedy przedsiębiorstwa dają sobie rok lub więcej na analizę i testowanie rynków, mogą uzyskać bardziej rzetelny obraz rodzaju trendów w popycie, jakich mogą się spodziewać zakładając zakupy lub wprowadzając produkty na rynek w nowych krajach lub regionach.
Czynniki wpływające na planowanie i prognozowanie popytu
Silos są wrogiem dokładnego planowania i prognozowania popytu. Aby planowanie łańcucha dostaw było jak najbardziej dokładne i efektywne, wymaga, aby bardzo różne obszary działalności były połączone w czasie rzeczywistym i stale przekazywały dane i analizy. Jeśli dysponujemy jak największą ilością danych, prognozy popytu są lepiej wyposażone w następujące czynniki:
Sezonowość i prognozowanie zapasów
Produkty, takie jak szyby przeciwsłoneczne czy choinki bożonarodzeniowe, mają bardzo oczywiste sezonowe wycinki. Lecz sezonowość może również dotyczyć wszystkiego, co powoduje zmianę zachowania klientów w ciągu roku. Mogłoby to obejmować niespodziewane zdarzenia pogodowe lub nawet coś takiego jak pandemia, która spowodowała, że ludzie pozostali w domu i przebywali w pomieszczeniach bardziej niż normalnie w miesiącach letnich.
Konkurencja związana z prognozowaniem popytu
W latach 20. XX wieku przedsiębiorstwa działają na konkurencyjnym i złożonym rynku. Oczekiwania klientów szybko się zmieniają i obejmują zapotrzebowanie na krótszy cykl życia produktu, szybszą dostawę i bardziej spersonalizowane usługi. Wraz ze wzrostem zakupów internetowych pandemia spowodowała spadek lojalności wobec marki klienta, co również przyczyniło się do zwiększenia sił konkurencyjnych.
Rodzaje towarów i szacunki zapotrzebowania
Prognozowanie popytu może się różnić w zależności od produktu, nawet w ramach tej samej kategorii produktu. Na przykład popyt na czarne t-shirty może się zmienić i nagle zacznie przewyższać popyt na białe t-shirty. Trzon nie jest po to, by zauważyć, że się zmienił, ale po to, by sprawdzić, dlaczego się zmienił. Wartość klienta w czasie trwania, średnia wartość zamówienia i kombinacje zakupów produktów również znacznie się różnią, a czasami zmieniają się nagle.
Narzędzia do prognozowania popytu pozwalają lepiej zrozumieć i przewidzieć te trendy oraz ich przyczyny. Pomaga to firmom nauczyć się, jak dostosowywać, promować lub łączyć pozycje, aby zwiększyć cykliczny przychód i lepiej przekonać się, jak jeden identyfikator SKU wpływa na popyt lub stymuluje popyt na inne.
Geografia
Tradycyjnie wiele firm zarządzało jedynie kilkoma regionalnymi magazynami i centrami dystrybucji obsługującymi rozległe obszary geograficzne. Jednak w dużej mierze dzięki efektowi Amazona klienci oczekują obecnie dostaw tego samego lub następnego dnia. Oznacza to, że firmy musiały stawiać centra realizacji w całym kraju, aby osiągnąć bliskość niezbędną do spełnienia tych nowych wymagań. Co więcej, nie jest to już wyłącznie wyzwanie B2C. Przedsiębiorstwa B2B coraz częściej odczuwają presję na szybkość dostaw.
Zjawisko to wywołało ogromne poruszenie w tradycyjnych procesach prognozowania popytu. Tam, gdzie planiści łańcucha dostaw musieli tylko martwić się o poziomy zapasów w kilku lokalizacjach, muszą teraz ustanowić dokładne bufory i poziomy zapasów w niekiedy setkach małych centrów dystrybucji. Oczywiście prowadzi to do zwiększonego ryzyka i potencjalnych strat. Oznacza to również, że specjaliści ds. planowania popytu są bardziej niż kiedykolwiek uzależnieni od połączonych w chmurze rozwiązań w zakresie łańcucha dostaw, aby dostarczać dane w czasie rzeczywistym, dzięki którym są coraz dokładniejsi ze swoimi mniejszymi i szerzej rozproszonymi zapasami.
Trzy kroki, aby rozpocząć prognozowanie popytu
Oto trzy proste kroki ułatwiające opracowanie dobrych strategii planowania łańcucha dostaw i najlepszych praktyk w zakresie prognozowania popytu:
- Niech prognozowanie popytu będzie tym, czym jest.
Prognozowanie popytu jest ważną podstawą procesu planowania łańcucha dostaw i stanowi podstawę wielu innych procesów. Może to być zatem kuszące dla przedsiębiorstw, aby pozwolić, aby prognozowanie popytu stało się wyginiętą i wygiętą praktyką w celu wspierania różnych innych funkcji planowania łańcucha dostaw.
Przy odpowiednim wykorzystaniu prognozowanie popytu ma jasny cel: przewiduje, co, ile i kiedy klienci będą kupować. Inne funkcje łańcucha dostaw, takie jak S&OP, optymalizacja zapasów, reagowanie i planowanie dostaw, zapewniają komplementarne funkcje w ramach zintegrowanego systemu planowania biznesowego. Jeśli narzędzia te są używane dla określonych funkcji, dla których zostały zaprojektowane, narzędzia do prognozowania popytu mogą być dostosowane do tego, co robią najlepiej. - Oprogramowanie do prognozowania popytu uwielbia dane, dane i więcej danych.
Technologie łańcucha dostaw — zwłaszcza te, które zajmują się prognozowaniem popytu i zapasów — wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, stają się lepsze, dokładniejsze i bardziej wnikliwe, tym więcej danych będzie dla nich dostarczanych. Nie polegaj tylko na danych wybiegających wstecz, takich jak przeszła sprzedaż lub przeszła wydajność produktów. Korzystaj z dodatkowych źródeł, takich jak aktualności, polityka, trendy społecznościowe i wgląd w dane klientów.
Obecnie dane nie muszą być liniowe i proste do efektywnej analizy. Nowoczesne narzędzia do zarządzania danymi mogą gromadzić i przetwarzać duże i złożone zbiory danych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zapewniają szybkość i inteligencję, która pozwala nie tylko na zaawansowane i predykcyjne analizy, ale także uczy się na podstawie doświadczeń i łącznego wprowadzania danych. - Budżet i odpowiednie planowanie w celu zoptymalizowania prognozowania popytu.
Planowanie łańcucha dostaw wymaga realistycznego i strategicznego podejścia, które będzie najlepsze. Trudno dostosować dotychczasowe praktyki i procesy workflow, a ludzie zazwyczaj sprzeciwiają się zmianom. Jednak ostatecznie lepsze prognozowanie popytu i planowanie łańcucha dostaw mogą zwiększyć rentowność i ograniczyć ryzyko i straty, zapewniając jednocześnie członkom zespołu łańcucha dostaw sprawniejsze i wydajniejsze doświadczenia zawodowe. Przeznaczając budżety i zasoby zespołu na wczesnym etapie, firmy mogą pomóc w zapewnieniu większego zaangażowania i sprawniejszego wdrożenia planów optymalizacji łańcucha dostaw.
Widok pulpitu planowania popytu
Zyskaj większą konkurencyjność dzięki analizom predykcyjnym i prognozowaniu popytu
Każdy krok na drodze do cyfrowej transformacji łańcucha dostaw jest o wiele bliższy widoczności i efektywności, jakiej potrzebujesz w obecnych warunkach konkurencji biznesowej. Współpracuj z menedżerami łańcucha dostaw i liderami zespołów w całej firmie, aby zacząć przełamywać silosy i uczyć się, gdzie największe ryzyko może ukryć — a także największe szanse na wygrane od dłuższego i krótkiego czasu. Następnie skontaktuj się z dostawcą oprogramowania, aby dowiedzieć się więcej na temat integracji rozwiązań z zakresu planowania łańcucha dostaw z operacjami.
Poznaj narzędzia
do prognozowania popytu
Usprawnij operacje dzięki widoczności popytu w SAP Integrated Business Planning.
Biuletyn SAP Insights
Zasubskrybuj już dziś
Zasubskrybuj newsletter i zyskaj dostęp do najważniejszych analiz.