Стратегическое прогнозирование цепочек поставок для производителей

Введение

В современной цепочке поставок прогнозирование необходимо для компаний, которые производят предметы для инвентаризации и которые не заказываются. Производители будут использовать материальное прогнозирование для обеспечения того, чтобы они обеспечивали уровень материала, который удовлетворяет их клиентов, не создавая избыточной ситуации, когда слишком много запасов производится и остается на полке.

В равной степени прогноз не должен сокращаться, и производитель находит их без инвентаря для выполнения заказов клиента.

Стоимость невыполнения точного прогноза может быть финансово катастрофической.

Прогнозы могут быть:

• Статистические
• Нестатистические

Прогнозы разработаны для готовой продукции, компонентов и запасных частей компании. Прогноз используется производственной командой для разработки триггеров заказа на поставку или количества заказов, количества и уровня безопасности.

Прогноз не является статичным и должен регулярно проверяться руководством. Это делается для того, чтобы информация о будущих тенденциях, внутренней или внешней среде была включена в прогноз, чтобы дать более точный расчет.

Статистическое прогнозирование

В программном обеспечении управления цепочками поставок прогноз представляет собой расчет, который получает данные из транзакций в реальном времени и основан на наборе переменных, которые настроены для ряда статистических прогнозов.

Специалисты по планированию должны использовать программное обеспечение для обеспечения наилучшей возможной ситуации прогноза, и часто это остается неконтролируемым без какого-либо пересмотра в течение длительного времени.

Чтобы лучше использовать методы прогнозирования в программном обеспечении цепочки поставок, планировщики должны пересмотреть свои решения в отношении внутренней и внешней среды.

Они должны скорректировать расчет, чтобы обеспечить более точный прогноз, основанный на текущей информации, которую они имеют.

Статистические прогнозы - это лучшие оценки того, что произойдет в будущем, исходя из спроса, имевшего место в прошлом.

Данные исторического спроса могут использоваться для создания прогноза с использованием простой линейной регрессии. Это дает равное взвешивание спроса на исторические периоды и прогнозирует спрос в будущем.

Однако в прогнозах сегодня больше внимания уделяется более поздним данным спроса, чем более старые данные. Это называется сглаживанием и производится путем увеличения веса последних данных. Экспоненциальное сглаживание относится к все большему весовому коэффициенту, учитывая более поздние исторические периоды. Поэтому период два месяца назад имеет больший вес, чем период шесть месяцев назад.

Альфа-фактор

Уравнение называется альфа-фактором, и чем выше весовой коэффициент или альфа-фактор, тем меньше исторических периодов используется для создания прогноза.

Например, высокий альфа-фактор дает высокий вес для последних периодов, а спрос из периодов за год или два года назад взвешен настолько легко, что они не имеют никакого отношения к общему прогнозу. Низкий Альфа-фактор означает, что исторические данные более актуальны для прогноза.

Исторические периоды обычно содержат данные спроса с фиксированного месяца, т.е. е. Июнь или июль. Тем не менее, это вводит ошибку в расчет, поскольку в течение нескольких месяцев больше дней, чем в другие месяцы, и количество рабочих дней может меняться.

Некоторые компании используют ежедневный спрос для облегчения этой ошибки, хотя, если прогнозист понимает ошибку, можно использовать месячные исторические периоды вместе с индикатором отслеживания, чтобы определить, когда прогноз значительно отличается от фактического спроса. Уровень, на котором сигнал отслеживания указывает на отклонение, определяется прогнозистом или программным обеспечением и варьируется между отраслями, компаниями и продуктами.

Небольшое отклонение может потребовать вмешательства, когда прогнозируемый продукт является высокоценным, тогда как для элемента с низкой стоимостью может не требоваться тщательный анализ прогноза до такого высокого уровня.

Нестатистическое прогнозирование

Нестатистическое прогнозирование найдено в программном обеспечении управления цепочками поставок, где прогнозируется спрос на основе величин, определяемых планировщиками производства.

Это происходит, когда планировщик входит в субъективное количество, которое, по их мнению, будет требовать без ссылки на исторический спрос.

Другое нестатистическое прогнозирование, которое возникает, когда спрос на элемент основывается на результатах планирования потребностей в материалах (MRP).

Это требует спроса на готовое изделие и взрывает спецификацию материалов, чтобы рассчитывать спрос на составные части. Затем запрос компонента может быть изменен планировщиком на основе их оценки и знания текущей среды.

Полученный прогноз основан на текущем спросе и не будет включать спрос с предыдущих периодов. Многие компании будут использовать сочетание нестатистического и статистического прогнозирования в своей линейке продуктов.

Статистическое прогнозирование основано на сложных расчетах, и будущий спрос может определяться на основе спроса из исторических периодов.

Прогноз дает планировщику руководство к будущему спросу, но прогноз не является абсолютно точным, а опыт планировщиков и знание текущей и будущей среды важно для определения будущего спроса на продукцию компании.

Эта статья была обновлена ​​Гари Мэрион, экспертом по логистике и цепочке поставок для баланса.