Ռազմավարական կանխատեսում Արտադրողների համար մատակարարման շղթայի մեջ

Այսօրվա մատակարարման շղթայում, ինչպես եք կանխատեսում տարրեր, որոնք չեն պատրաստվում պատվիրել:

Ներածություն

Ժամանակակից մատակարարման շղթայի մեջ կանխատեսումը անհրաժեշտ է, որպեսզի գույքագրման համար ապրանքներ արտադրող ընկերություններ, որոնք չեն պատրաստվում պատվիրել: Արտադրողները նյութական կանխատեսումը կօգտագործեն `ապահովելու համար, որ նրանք արտադրում են իրենց մակարդակին բավարարող նյութի մակարդակը` առանց մեծածավալ վիճակի ստեղծման, որտեղ չափազանց մեծ գույքագրում է արտադրվում եւ մնում է սայլակ:

Հավանաբար, կանխատեսումը չպետք է պակաս լինի, եւ արտադրողը դրանք գտնում է առանց գույքագրման `հաճախորդի պատվերների կատարման համար:

Ճշգրիտ կանխատեսումը չկատարելու ծախսերը կարող են ֆինանսապես աղետալի լինել:

Ենթադրություններ կարող են կամ լինել.

• Վիճակագրական
• Ոչ ստանդարտ

Նախատեսվում է, որ ընկերությունը պատրաստի արտադրանքի, բաղադրիչների եւ սպասարկման մասերի համար: Նախատեսումը արտադրության թիմի կողմից օգտագործվում է արտադրության կամ գնման պատվերների առաջացման, քանակի եւ անվտանգության պահուստների մակարդակի վրա:

Ակնկալումը ստատիկ չէ եւ պետք է վերանայվի ղեկավարության կողմից կանոնավոր կերպով: Սա ապահովելու համար, որ ապագա միտումների մասին տեղեկատվությունը, ներքին կամ արտաքին միջավայրը ներառվի կանխատեսման մեջ, որպեսզի ավելի ճշգրիտ հաշվարկ տա:

Վիճակագրական կանխատեսում

Մատակարարման շղթայի կառավարման ծրագրային ապահովում, կանխատեսումը այն հաշվարկն է, որը տրամադրվում է իրական ժամանակի գործարքներից տվյալների վրա եւ հիմնված մի շարք փոփոխականների վրա, որոնք կազմաձեւված են մի շարք վիճակագրական կանխատեսված իրավիճակների համար:

Պլանավորման մասնագետները պարտադիր պետք է օգտագործեն ծրագրային ապահովումը հնարավոր լավագույն կանխատեսման իրավիճակը ապահովելու համար, եւ հաճախ դա երկարատեւ առանց վերանայման առանցքային է մնացել:

Շահագործման շղթայի ծրագրային ապահովման մեջ կանխատեսման մեթոդները լավագույնս օգտագործելու համար պլանավորողները պետք է վերանայել իրենց որոշումները ներքին եւ արտաքին միջավայրի վերաբերյալ:

Նրանք պետք է ճշգրտեն հաշվարկը `ճշգրիտ կանխատեսումներ տրամադրելու համար, որոնք հիմնված են առկա տեղեկատվության վրա:

Վիճակագրական կանխատեսումները լավագույն գնահատականներն են, թե ինչ է տեղի ունենալու ապագայում `անցյալում տեղի ունեցած պահանջարկի հիման վրա:

Պատմական պահանջարկի տվյալները կարող են օգտագործվել կանխատեսելու համար, օգտագործելով պարզ գծային ռեգրեսիան : Սա հավասարաչափ կշռադատում է պատմական ժամանակաշրջանի պահանջարկի նկատմամբ եւ պահանջում է ապագայում պահանջարկը:

Այնուամենայնիվ, այսօր կանխատեսումները ավելի մեծ ուշադրություն են դարձնում վերջին պահանջարկի տվյալների վրա, քան հին տվյալները: Սա կոչվում է հարթեցում եւ արտադրվում է վերջին տվյալներին ավելի շատ քաշով: Էքսպոնենցիալ հարթեցումը վերաբերում է ավելի ուշ պատմական ժամանակահատվածներին տրված ավելի մեծ ծավալի: Հետեւաբար, երկամյա առաջընթացը ավելի մեծ կշիռ ունի, քան վեց ամիս առաջ:

Ալֆա գործոն

Կշիռը կոչվում է Alpha Factor եւ ավելի բարձր կշիռը, կամ Ալֆա գործոնը, ավելի քիչ պատմական ժամանակաշրջաններ են օգտագործվում կանխատեսումը ստեղծելու համար:

Օրինակ, բարձր Ալֆա գործոնը վերջին ժամանակահատվածներում բարձր կշռում է տալիս եւ պահանջում է մեկ կամ երկու տարի առաջ ժամանակաշրջանների պահանջարկը այնքան փոքր, որքան նրանք ընդհանուր առմամբ կանխատեսում չունեն: Ալֆայի ցածր գործոնը նշանակում է, որ պատմական տվյալները ավելի համապատասխան են կանխատեսմանը:

Պատմական ժամանակաշրջանները հիմնականում պարունակում են պահանջվող տվյալներ ֆիքսված ամսից, այսինքն `հունիս կամ հուլիս: Այնուամենայնիվ, սա սխալ է հաշվարկում հաշվարկի մեջ, քանի որ որոշ ամիսներ ավելի շատ օրեր ունեն, քան մյուս ամիսները եւ աշխատանքային օրերի քանակը կարող է տարբեր լինել:

Որոշ ընկերություններ օգտվում են ամենօրյա պահանջներից `մեղմելու այս սխալը, չնայած եթե forecaster- ը հասկանում է սխալը, ամսական պատմական ժամանակաշրջանները կարող են օգտագործվել հետագծման ցուցանիշով` պարզելու համար, թե երբ կանխատեսումը զգալիորեն շեղվում է փաստացի պահանջարկից: Այն մակարդակը, որի հետեւող ազդանշանը դրսեւորում է շեղումը, որոշվում է նախնական կամ ծրագրային ապահովման կողմից եւ տարբերվում են արդյունաբերության, ընկերությունների եւ արտադրանքի միջեւ:

Փոքր շեղումը կարող է պահանջել միջամտություն, երբ կանխատեսվող ապրանքը բարձրարժեք է, իսկ ցածրարժեք միավորը չի կարող պահանջել կանխատեսումը դիտարկել նման բարձր մակարդակի:

Ոչ վիճակագրական կանխատեսում

Ոչ վիճակագրական կանխատեսումը հայտնաբերվել է մատակարարման շղթայի կառավարման ծրագրային ապահովման մեջ, որտեղ պահանջարկը կանխատեսվում է արտադրության պլանավորողների կողմից որոշված ​​քանակությունների հիման վրա:

Սա տեղի է ունենում այն ​​ժամանակ, երբ պլանավորիչը սուբյեկտիվ քանակությամբ մտնում է, որ իրենք հավատում են, որ պահանջը կլինի առանց որեւէ պատմական պահանջի:

Այլ ոչ-վիճակագրական կանխատեսումը, որը տեղի է ունենում, այն է, երբ նյութի պահանջարկը հիմնված է նյութերի պահանջների պլանավորման արդյունքների վրա:

Սա պահանջում է ավարտված արտադրանքի պահանջարկը եւ պայթում է նյութերի նախագիծը, որպեսզի բաղադրիչի մասերի համար պահանջարկը հաշվարկվի: Այս բաղադրիչի պահանջարկը կարող է փոփոխվել պլանավորողի կողմից, ըստ դրանց գնահատման եւ ներկայիս միջավայրի իմացության:

Արդյունքում կանխատեսումը հիմնված է ներկայիս պահանջարկի վրա եւ չի ներառում նախորդ ժամանակաշրջանից պահանջարկը: Շատ ընկերություններ կօգտագործեն իրենց ապրանքային գիծում ոչ ստատիստիկ եւ վիճակագրական կանխատեսումների համադրություն:

Վիճակագրական կանխատեսումը հիմնված է բարդ հաշվարկների վրա, եւ ապագա պահանջը կարող է որոշվել պատմական ժամանակաշրջանի պահանջների հիման վրա:

Ակնկալում է, որ պլանավորողը ուղեցույց է ապագա պահանջարկի համար, սակայն ոչ մի կանխատեսում ամբողջովին ճշգրիտ չէ, եւ պլանավորողների փորձը եւ առկա եւ ապագա միջավայրի մասին գիտելիքը կարեւոր է ընկերության արտադրանքի հետագա պահանջարկի որոշման հարցում:

Այս հոդվածը թարմացվել է Գարի Մարիոն, Լոգիստիկա եւ մատակարարման շղթայի փորձագետ `հաշվեկշռի համար: