Prognozowanie popytu dla nowoczesnego łańcucha dostaw
Prognozowanie popytu pomaga w informowaniu o głównych procesach operacyjnych, takich jak planowanie zasobów materiałowych sterowane zapotrzebowaniem (DDMRP), logistyka przychodząca, produkcja, planowanie finansowe i ocena ryzyka.
Co to jest prognozowanie popytu?
Prognozowanie popytu odnosi się do procesu planowania i przewidywania popytu na towary i materiały, aby pomóc firmom zachować jak największą rentowność. Bez silnego prognozowania popytu firmy mogą ponosić marnotrawne i kosztowne nadwyżki lub tracić szanse, ponieważ nie przewidziały potrzeb, preferencji i zamiarów zakupowych klientów.
Specjaliści od prognozowania popytu mają specjalistyczne umiejętności i doświadczenie. Gdy umiejętności te zostaną poszerzone 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 znajdują się w wyjątkowo szybkim klimacie biznesowym. Zachowania i oczekiwania klientów szybko się zmieniają, a wraz z tym, że coraz więcej firm stosuje zoptymalizowane praktyki w zakresie łańcucha dostaw i sieci biznesowe połączone w chmurze, konkurencja staje się coraz silniejsza. Prognozowanie popytu jest ważne dla łańcucha dostaw, ponieważ pomaga w informowaniu o głównych procesach operacyjnych, takich jak planowanie zasobów materiałowych sterowane zapotrzebowaniem (DDMRP), logistyka przychodząca, produkcja, planowanie finansowe i ocena ryzyka.
Jak działa prognozowanie popytu?
W najlepszym wypadku prognozowanie popytu łączy zarówno prognozy jakościowe, jak i ilościowe, które opierają się na możliwości gromadzenia informacji z różnych źródeł danych w całym łańcuchu dostaw. Dane jakościowe mogą być przechowywane z zewnętrznych źródeł, takich jak raporty informacyjne, trendy kulturowe i społeczne w mediach, a także badania konkurencji i rynku. Dane pochodzące z różnych źródeł — takie jak informacje zwrotne i preferencje klientów — również znacznie przyczyniają się do uzyskania dokładnego obrazu prognozy.
Dane ilościowe są zazwyczaj głównie wewnętrzne i mogą być gromadzone na podstawie liczby sprzedaży, szczytowych okresów zakupów oraz analiz internetowych i wyszukiwania. Nowoczesne technologie wykorzystują zaawansowane analizy, zaawansowane bazy danych i wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe do analizy i przetwarzania głębokich i złożonych zbiorów danych. Gdy nowoczesne technologie są stosowane w prognozowaniu jakościowym i ilościowym oraz analizach predykcyjnych, menedżerowie łańcucha dostaw mogą zapewnić coraz większą dokładność i odporność.
Prognozy popytu są osiągane poprzez zaawansowaną analizę 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 makro: Prognozowanie popytu na poziomie makro analizuje ogólne warunki ekonomiczne, siły zewnętrzne i inne szerokie wpływy, które mogą zakłócać lub wpływać na działalność gospodarczą. Czynniki te pomagają przedsiębiorstwom w informowaniu przedsiębiorstw o zagrożeniach i możliwościach regionalnych i globalnych, a także zapewniają im świadomość ogólnych zmian kulturowych i rynkowych.
Prognozowanie popytu – mikropoziom: Prognozowanie popytu na poziomie mikro może być specyficzne dla określonego produktu, regionu lub segmentu klienta. Prognozowanie mikropoziomów jest szczególnie ukierunkowane na jednorazowe lub niespodziewane zmiany na rynku, które mogą prowadzić do nagłego wzrostu lub spadku popytu. Na przykład, jeśli eksperci przewidują falę ciepła w Nowym Jorku, a Twoja firma produkuje przenośne klimatyzatory, może być warto obliczyć ryzyko przedwczesnego buforowania buforów magazynowych w tym obszarze.
Prognozowanie popytu – krótkoterminowe: Krótkoterminowe prognozowanie popytu może być na poziomie mikro lub makro. Zazwyczaj odbywa się to przez okres krótszy niż 12 miesięcy w celu informowania o codziennych operacjach. Na przykład może to obejmować konsultacje z zespołami sprzedaży i marketingu firmy w celu sprawdzenia, czy planują jakiekolwiek wydarzenia promocyjne lub sprzedażowe, które mogą spowodować wzrost popytu.
Prognozowanie popytu – długoterminowe: Długoterminowe prognozowanie popytu może mieć również charakter mikro lub makro, ale zazwyczaj wychodzi naprzód dłużej niż rok. Pomaga to firmom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dotyczących takich kwestii, jak ekspansja, inwestycje w przedsiębiorstwa, przejęcia lub nowe partnerstwa. Gdy przedsiębiorstwa dadzą sobie rok lub więcej na analizę i testowanie rynków, mogą uzyskać bardziej solidny obraz tego, jakich trendów popytu mogą oczekiwać, gdy zakładają sklepy lub wprowadzają produkty w nowych krajach lub regionach.
Czynniki wpływające na planowanie i prognozowanie popytu
Silosy są wrogiem dokładnego planowania i prognozowania popytu. Aby być jak najbardziej dokładnym i wydajnym, planowanie łańcucha dostaw wymaga połączenia w czasie rzeczywistym bardzo różnych obszarów działalności oraz ciągłego dostarczania danych i analiz. W wyposażeniu w jak najwięcej danych, prognozy popytu są lepiej przygotowane do zmagania się z tymi czynnikami:
Prognozowanie sezonowości i zapasów
Produkty takie jak filtry przeciwsłoneczne czy choinki mają bardzo oczywistą sezonową ramp-up. Jednak sezonowość może również dotyczyć wszystkiego, co powoduje zmianę zachowań klientów w ciągu roku. Może to obejmować nieoczekiwane zdarzenia pogodowe lub nawet coś w rodzaju pandemii, która spowodowała, że ludzie pozostali w domu i przebywali w pomieszczeniach bardziej niż normalnie w miesiącach letnich.
Konkurencja związana z prognozowaniem popytu
W latach dwudziestych XX wieku przedsiębiorstwa działają na konkurencyjnym i złożonym rynku. Oczekiwania klientów szybko się zmieniają i obejmują wymagania dotyczące krótszego cyklu życia produktu , szybszej dostawy i bardziej spersonalizowanych usług. Wraz ze wzrostem liczby zakupów online pandemia doprowadziła do spadku lojalności wobec marki klienta , co również przyczyniło się do zwiększenia siły konkurencyjnej.
Rodzaje oszacowań towarów i popytu
Prognozowanie popytu może się znacznie różnić w zależności od produktu, nawet w ramach tej samej kategorii produktu. Na przykład popyt na czarne koszulki może ulec zmianie i nagle zacznie przewyższać popyt na białe t-shirty. Sztuczka nie polega na zauważaniu , że się zmieniło, ale po to, by dostrzec , dlaczego się zmieniło. Dożywotnia wartość klienta, średnia wartość zamówienia i kombinacje zakupu produktu również znacznie się różnią, a czasami nagle się zmieniają.
Dzięki narzędziom do prognozowania popytu możesz lepiej zrozumieć i przewidzieć te trendy i ich przyczyny. Pomaga to firmom dowiedzieć się, jak dostosowywać, promować lub łączyć elementy, aby zwiększyć powtarzające się przychody i lepiej zrozumieć, jak jedno SKU wpływa na inne lub napędza popyt na inny.
Lokalizacja
Tradycyjnie wiele firm zarządzało tylko kilkoma magazynami regionalnymi i centrami dystrybucji obsługującymi szerokie obszary geograficzne. Jednak głównie ze względu na efekt Amazon klienci oczekują teraz dostaw tego samego lub następnego dnia. Oznacza to, że firmy musiały umieścić centra realizacji zleceń w całym kraju, aby osiągnąć bliskość niezbędną dla tych nowych wymagań. Ponadto nie jest to już wyłącznie wyzwanie B2C. Coraz częściej firmy B2B również odczuwają presję związaną z szybkością dostaw.
Zjawisko to spowodowało ogromne zmiany w tradycyjnych procesach prognozowania popytu. Jeśli kiedyś planiści łańcucha dostaw musieli martwić się tylko o poziom zapasów w kilku lokalizacjach, muszą teraz ustanowić dokładne bufory i poziomy zapasów w niekiedy setkach małych centrów dystrybucji. I oczywiście prowadzi to do zwiększenia ryzyka i potencjalnej straty. Oznacza to również, że specjaliści ds. planowania popytu są bardziej niż kiedykolwiek zależni od rozwiązań w zakresie łańcucha dostaw połączonych z chmurą, aby dostarczać intel i dane w czasie rzeczywistym, co pomaga im być bardzo dokładne dzięki mniejszym i bardziej rozproszonym zapasom.
Aby rozpocząć prognozowanie popytu, wykonaj trzy kroki
Oto trzy proste kroki ułatwiające opracowanie dobrych strategii planowania łańcucha dostaw i najlepszych praktyk prognozowania popytu:
- Niech prognozowanie popytu będzie tym, czym jest. Prognozowanie popytu jest ważnym elementem procesu planowania łańcucha dostaw i stanowi podstawę wielu innych procesów. Dlatego może być kuszące dla przedsiębiorstw, aby prognozy popytu stały się praktyką, która jest wygięta i wpleciona w celu wsparcia różnych innych funkcji planowania łańcucha dostaw. Przy odpowiednim zastosowaniu prognozowanie popytu ma jasny cel: przewiduje, co, ile i kiedy klienci będą kupować. Inne funkcje łańcucha dostaw, takie jak S&OP, optymalizacja zapasów oraz planowanie reakcji i dostaw, zapewniają dodatkowe funkcje w ramach zintegrowanego systemu planowania biznesowego. Jeśli narzędzia te są używane do określonych funkcji, dla których zostały zaprojektowane, narzędzia do prognozowania popytu mogą wykorzystać to, co robią najlepiej.
- Oprogramowanie do prognozowania popytu uwielbia dane, dane i inne dane. Gdy technologie łańcucha dostaw — zwłaszcza te, które radzą sobie z prognozowaniem popytu i zapasów — są oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, stają się lepsze, dokładniejsze i bardziej wnikliwe, im więcej danych są im przekazywane. Nie polegaj tylko na wstecznych danych, takich jak przeszła sprzedaż lub wydajność produktu w przeszłości. Spójrz na dodatkowe źródła, takie jak wiadomości, polityka, trendy społeczne i wgląd w dane o klientach. Obecnie dane nie muszą być liniowe i proste, aby można było je skutecznie analizować. Nowoczesne narzędzia do zarządzania danymi mogą przechowywać i przetwarzać duże i złożone zbiory danych. A sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zapewniają szybkość i inteligencję, która nie tylko pozwala na zaawansowaną i predykcyjną analizę, ale także uczy się na podstawie doświadczeń i zbiorczego wprowadzania danych.
- Budżet i odpowiednie planowanie w celu optymalizacji prognozowania popytu. Planowanie łańcucha dostaw wymaga jak najlepszego realistycznego i strategicznego podejścia. Dotychczasowe praktyki i przepływy pracy są trudne do dostosowania, a ludzie zwykle sprzeciwiają się zmianom. Ostatecznie jednak lepsze prognozowanie popytu i planowanie łańcucha dostaw może zwiększyć rentowność i zmniejszyć ryzyko oraz straty, zapewniając jednocześnie członkom zespołu ds. łańcucha dostaw bardziej uproszczone i wydajne środowisko pracy. Dzięki wczesnemu przydzielaniu budżetów i zasobów zespołu firmy mogą pomóc w zwiększeniu akceptacji i sprawniejszym wdrożeniu planów optymalizacji łańcucha dostaw.
Widok pulpitu planowania popytu
Zwiększ konkurencyjność dzięki analizom predykcyjnym i prognozowaniu popytu
Każdy krok w kierunku cyfrowej transformacji łańcucha dostaw znacznie przybliża Cię do widoczności i efektywności, jakich potrzebujesz w dzisiejszym konkurencyjnym klimacie biznesowym. Współpracuj z menedżerami łańcucha dostaw i kierownikami zespołów w całej firmie, aby przełamać silosy i dowiedzieć się, gdzie może kryć się największe ryzyko, a także największe szanse na długoterminowe i krótkoterminowe wygrane. Porozmawiaj z dostawcą oprogramowania, aby dowiedzieć się więcej na temat integracji rozwiązań do planowania łańcucha dostaw z operacjami.
Poznaj narzędzia do prognozowania popytu
Usprawnij operacje dzięki widoczności popytu w systemie SAP Integrated Business Planning.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby otrzymać dawkę rozwiązań Business Intelligence dostarczanych bezpośrednio do Twojej skrzynki odbiorczej.