Behovsprognos för den moderna försörjningskedjan
Behovsprognos hjälper till att informera centrala operativa processer som behovsstyrd materialbehovsplanering (DDMRP), inleveranslogistik, tillverkning, finansplanering och riskbedömning.
Vad är behovsprognos?
Med behovsprognos avses processen att planera och förutsäga efterfrågan på varor och material för att hjälpa företag att förbli så lönsamma som möjligt. Utan starka efterfrågeprognoser riskerar företag att bära med sig slösaktiga och kostsamma överskott – eller förlora möjligheter på grund av att de misslyckats med att förutse kundernas behov, preferenser och köpavsikt.
Efterfrågeprognosexperter har specialiserad kompetens och erfarenhet. När dessa färdigheter utökas med modern försörjningskedjeteknik och prediktiv analys kan försörjningskedjorna bli mer konkurrenskraftiga och strömlinjeformade än någonsin.
Varför är prognostisering av efterfrågan viktig för moderna försörjningskedjor?
I spåren av pandemin befinner sig företagen i ett exceptionellt snabbrörligt företagsklimat. Kundbeteenden och förväntningar utvecklas snabbt och i takt med att allt fler företag antar optimerade leverantörskedjemetoder och molnanslutna affärsnätverk blir konkurrensen hård. Behovsprognos är viktig för försörjningskedjan eftersom den hjälper till att informera centrala operativa processer som behovsstyrd materialbehovsplanering (DDMRP), inleveranslogistik, tillverkning, finansplanering och riskbedömning.
Hur fungerar behovsprognoser?
Som bäst kombinerar efterfrågeprognosen både kvalitativa och kvantitativa prognoser, som båda är beroende av förmågan att samla in insikter från olika datakällor längs försörjningskedjan. Kvalitativa data kan kureras utifrån externa källor som nyhetsrapporter, kulturella och sociala medietrender samt konkurrent- och marknadsundersökningar. Interna data – som återkoppling från kunder och preferenser – bidrar också i hög grad till en korrekt prognosbild.
Kvantitativa data är oftast interna och kan samlas in från försäljningsnummer, toppköpsperioder och webbanalys och sökanalys. Modern teknik använder avancerad analys, kraftfulla databaser och använder artificiell intelligens (AI) och maskininlärning för att analysera och bearbeta djupa och komplexa dataset. När modern teknik tillämpas på kvalitativ och kvantitativ prognostisering och prediktiv analys kan ansvariga för försörjningskedjan ge en ständigt ökande nivå av noggrannhet och motståndskraft.
Efterfrågeprognoser uppnås genom avancerad analys av kvalitativa och kvantitativa insikter i försörjningskedjan.
Behovsprognosmetoder
Beroende på bransch, kundbas och produktens volatilitet använder experter inom behovsplanering följande prognosmetoder:
Efterfrågeprognos – makronivå: Efterfrågeprognoser på makronivå tittar på allmänna ekonomiska förhållanden, externa krafter och andra breda influenser som kan störa eller påverka verksamheten. Dessa faktorer bidrar till att informera företagen om regionala och globala risker eller möjligheter och håller dem medvetna om allmänna kulturella och marknadsmässiga förändringar.
Behovsprognos – mikronivå: Behovsprognoser på mikronivå kan vara specifika för en viss produkt, region eller kundsegment. Prognostisering på mikronivå är särskilt anpassad till enstaka eller oväntade marknadsförändringar som kan leda till en plötslig ökning eller störtdykning i efterfrågan. Till exempel, om experter förutspår en värmebölja i New York och ditt företag tillverkar bärbara luftkonditioneringsapparater, kan det vara värt den beräknade risken att i förväg stöta upp dina lagerbuffertar i det området.
Efterfrågeprognos – kortsiktig: Kortsiktiga efterfrågeprognoser kan vara på mikronivå eller makronivå. Det görs vanligtvis under en period på mindre än 12 månader för att informera den dagliga verksamheten. Det kan till exempel handla om att konsultera företagets försäljnings- och marknadsföringsteam för att se om de planerar några reklam- eller försäljningsevenemang som kan orsaka en efterfrågetakt.
Efterfrågeprognos – långsiktig: Långsiktiga efterfrågeprognoser kan också vara mikro eller makro, men ser vanligtvis framåt längre än ett år. Detta hjälper företag att fatta välgrundade beslut om saker som expansion, företagsinvesteringar, förvärv eller nya partnerskap. När företag ger sig själva ett år eller mer för att analysera och testa marknader kan de få en mer robust bild av vilken typ av efterfrågetrender de kan förvänta sig när de startar butik eller lanserar produkter i nya länder eller regioner.
Faktorer som påverkar behovsplanering och prognostisering
Silon är fienden till noggrann behovsplanering och prognostisering. För att vara på sin mest exakta och effektiva nivå kräver planering av försörjningskedjan att mycket olika delar av verksamheten är sammankopplade i realtid och att de kontinuerligt bidrar med data och insikter. När beväpnad med så mycket data som möjligt, är efterfrågan prognosmakare bättre utrustade för att gripa med dessa faktorer:
Säsongs- och lagerprognoser
Produkter som solskyddsmedel eller julgranar har en mycket tydlig säsongsinspiration. Men säsongsvariationer kan också gälla allt som gör att kundernas beteende förändras under året. Det kan handla om oväntade väderhändelser eller till och med något som pandemin, som fick människor att stanna hemma och vara inomhus mer än vad de normalt skulle under sommarmånaderna.
Konkurrens när det gäller prognostisering av efterfrågan
Under 2020-talet är företagen verksamma på en konkurrensutsatt och komplex marknad. Kundförväntningarna förändras snabbt och inkluderar krav på kortare produktlivscykler, snabbare leverans och mer personliga tjänster. Med sin spik i näthandel såg pandemin en minskad kundvarumärkeslojalitet, vilket också har bidragit till ökad konkurrens.
Typer av varor och uppskattningar av efterfrågan
Behovsprognoser kan variera kraftigt från produkt till produkt, även inom samma produktkategori. Till exempel kan efterfrågan på svarta t-shirts förändras och plötsligt börja överträffa efterfrågan på vita t-shirts. Tricket är inte att upptäcka att det förändrades, utan att upptäcka varför det förändrades. Livstids kundvärde, genomsnittligt ordervärde och produktköpskombinationer varierar också mycket och ändras ibland plötsligt.
Med behovsprognosverktyg kan du bättre förstå och förutsäga dessa trender och deras orsaker. Detta hjälper företag att lära sig att anpassa, marknadsföra eller bunta objekt för att driva mer återkommande intäkter och att bättre se hur en SKU påverkar eller driver efterfrågan på en annan.
Geografi
Traditionellt har många företag förvaltat med endast ett fåtal regionala lager och distributionscenter som betjänar stora geografiska områden. Men till stor del på grund av Amazon Effect förväntar sig kunderna nu leveranser samma eller nästa dag. Detta innebär att företag har varit tvungna att sätta uppfyllandecentra över hela landet för att uppnå den närhet som krävs för dessa nya krav. Dessutom är detta inte längre enbart en B2C-utmaning. B2B-företag känner i allt högre grad också av trycket på leveranshastigheten.
Detta fenomen har orsakat enorma omvälvningar i de traditionella efterfrågeprognosprocesserna. Där planerare av försörjningskedjan en gång bara behövde oroa sig för lagernivåer på några få platser, måste de nu upprätta exakta buffertar och lagernivåer vid ibland hundratals små distributionscenter. Och naturligtvis leder detta till ökad risk och potentiell förlust. Det innebär också att de som arbetar med behovsplanering är mer beroende än någonsin av molnanslutna försörjningskedjelösningar för att leverera detaljerade och välinformerade realtidsdata för att hjälpa dem att vara supernoggranna med sina nu mindre och mer spridda lager.
Tre steg för att komma igång med behovsprognoser
Här är tre enkla steg för att hjälpa dig att ta fram bra strategier för planering av försörjningskedjan och bästa praxis för behovsprognos:
- Låt behovsprognoser vara vad det är. Efterfrågeprognoser är en viktig ryggrad i processen för planering av försörjningskedjan och ligger till grund för många andra processer. Det kan därför vara frestande för företagen att låta efterfrågeprognoserna bli en ”catch-all”-metod som är böjd och fastkilad för att stödja olika andra funktioner för planering av försörjningskedjan. När den används på rätt sätt har efterfrågeprognosen ett tydligt syfte: den förutsäger vad, hur mycket och när kunderna kommer att köpa. Andra försörjningskedjefunktioner – som S&OP, lageroptimering och respons- och materialförsörjningsplanering – levererar kompletterande funktioner inom ett integrerat affärsplaneringssystem. Om dessa verktyg används för de specifika funktioner som de har utformats för, kan behovsprognosverktyg komma igång med vad de gör bäst.
- Behovsprognosmjukvara älskar data, data och mer data. När försörjningskedjetekniker – särskilt de som hanterar behovs- och lagerprognoser – drivs med AI och maskininlärning blir de bättre, mer exakta och mer insiktsfulla ju mer data du matar dem med. Förlita dig inte bara på bakåtblickande data som tidigare försäljning eller tidigare produktprestanda. Titta på fler källor som nyheter, politik, sociala trender och kundinsikter. Idag behöver data inte vara linjära och enkla för att kunna analyseras effektivt. Moderna datahanteringsverktyg kan kuratera och bearbeta stora och komplexa datauppsättningar. Och AI och maskininlärning ger snabbhet och intelligens som inte bara möjliggör avancerad och prediktiv analys, utan också lär sig av erfarenhet och kumulativ datainmatning.
- Budget och planera därefter för att optimera behovsprognoser. Planering av försörjningskedjan kräver ett realistiskt och strategiskt tillvägagångssätt för att vara som bäst. Gamla rutiner och arbetsflöden är svåra att anpassa, och människor tenderar att motstå förändringar. Men i slutändan kan förbättrade behovsprognoser och planering av försörjningskedjan öka lönsamheten och minska risker och förluster samtidigt som dina medarbetare i försörjningskedjan får en mer effektiv och effektiv arbetsupplevelse. Genom att öronmärka budgetar och teamresurser tidigt kan företag hjälpa till att stödja bättre inköp och en smidigare utrullning av sina planer för optimering av försörjningskedjan.
Vy över dashboard för prognostisering
Bli mer konkurrenskraftig med prediktiv analys och behovsprognoser
Varje steg du tar mot den digitala omvandlingen av din försörjningskedja kommer dig så mycket närmare den synlighet och effektivitet du behöver i dagens konkurrenskraftiga affärsklimat. Arbeta med chefer inom försörjningskedjan och teamledare i hela din verksamhet för att börja bryta ned silor och lära sig var de största riskerna kan gömma sig – samt de största möjligheterna till långsiktiga och kortsiktiga vinster. Tala sedan med din mjukvaruleverantör för att lära dig mer om att integrera försörjningskedjeplaneringslösningar i din verksamhet.
Utforska behovsprognosverktyg
Förbättra verksamheten med behovstransparens i SAP Integrated Business Planning.
Idéer som du inte hittar någon annanstans
Registrera dig för en dos business intelligence som levereras direkt till din inkorg.