Tänapäeva tarneahelas on teil prognoositud elemente, mida pole tellimuses tehtud?
Tänapäeva tarneahelas on prognoosimine vajalik inventuuriartiklitest valmistatud ja tellimusele mittevastavate kaupade tootmiseks. Tootjad kasutavad materjali prognoosimist, et tagada nende kliendile vastava materjali tase, tekitamata liigset tootmisvõimsust, kui liiga palju inventuuri on toodetud ja jääb riiulil.
Samuti ei tohiks prognoos olla lühemaks ja tootja leiab, et need ei sisalda kliendi tellimuste täitmiseks inventuuri.
Kui täpse prognoosi säilitamine ei õnnestu, võib see olla rahaliselt katastroofiline.
Prognoosid võivad olla kas:
- Statistiline
- Mitte-statistiline
Prognoosid on välja töötatud ettevõtte valmistoodangu, komponentide ja teenindusosade jaoks. Tootmismeeskond kasutab prognoosi tootmis- või ostutellimuste käivitajate, koguste ja ohutusvarude taseme arendamiseks.
Prognoos ei ole staatiline ja peaks juhtkond regulaarselt läbi vaatama. Selle eesmärk on tagada täpsemate arvutuste tegemine, et tulevaste suundumuste, sise- või väliskeskkonna teave lisatakse prognoosile.
Statistiline prognoosimine
Tarneahela juhtimise tarkvaras on prognoos arvutus, mida edastatakse reaalajas toimuvate tehingute andmetel ja mis põhineb mitmel statistilise prognoosi korral konfigureeritud muutujatele.
Professionaalsed planeerijad on kohustatud tarkvara kasutama, et pakkuda parimat võimalikku prognoositavat olukorda, ja sageli jäetakse see kontrollimata ilma pikema aja jooksul läbi vaadatud.
Et kõige paremini kasutada tarneahela tarkvara prognoosimisviise, peaksid planeerijad oma otsused sise- ja väliskeskkonna suhtes läbi vaatama.
Nad peaksid kohandama arvutust, et saada täpsem prognoos, mis põhineb nende praegusel teabel.
Statistilised prognoosid on parimad prognoosid tuleviku kohta, mis põhineb minevikus toimunud nõudlusele.
Ajaloolise nõudluse andmeid saab kasutada lihtsa lineaarse regressiooniga prognoosi saamiseks . See annab ajalooliste perioodide nõudmistele võrdsed kaalutlused ja prognoosib nõudluse tulevikku.
Kuid tänaste prognooside puhul pööratakse rohkem tähelepanu vanemate andmetega võrreldes uute nõudlusega andmetele. Seda nimetatakse silumiseks ja seda toodetakse, andes viimastele andmetele rohkem kaalutlusi. Eksponentsiaalne silumine viitab üha suuremale kaalule, mida antakse uuemate ajalooliste perioodide jaoks. Seetõttu on kaks kuud tagasi olnud perioodi kaalukus rohkem kui kuus kuud tagasi.
Alfa-tegur
Paranduskoefitsienti nimetatakse Alpha Factoriks ja seda suurem on paranduskoefitsient või Alpha-tegur, mida prognoosi koostamiseks kasutatakse vähem ajaloolisi perioodi.
Näiteks kõrge Alpha tegur annab viimastele perioodidele suurema kaaluga ja aasta või kahe aasta tagant aset leidnud nõudlus kaalutakse nii kergelt, et need ei mõjuta üldist prognoosi. Madal Alfa tegur tähendab, et ajaloolised andmed on prognoosiga rohkem asjakohased.
Ajaloolised perioodid sisaldavad üldjuhul andmeid nõudluse kohta kindlaksmääratud kuust, st juunist või juulist. Kuid see toob arvutusse viga, kuna mõnel kuu on rohkem päevi kui teistel kuudel ja tööpäevade arv võib erineda.
Mõned ettevõtted kasutavad selle vea leevendamiseks igapäevast nõudlust, kuigi kui prognoosijat vea mõistab, saab kasutada igakuiseid ajaloolisi ajavahemikke koos jälgimisindikaatoriga, et tuvastada, millal prognoos erineb oluliselt tegelikust nõudlusest. Tase, mille juures jälgimise signaal tähistab kõrvalekalde kindlakstegemist prognoosijalt või tarkvara poolt ning erinev tööstusharude, ettevõtete ja toodete vahel.
Väike hälve võib vajada sekkumist, kui prognoositav toode on kõrge väärtusega, samas kui madala väärtusega toode ei pruugi eeldada, et prognoos oleks sellisele kõrgele tasemele kontrollitud.
Mittestandardne prognoosimine
Mittestatistiline prognoosimine leiab aset tarneahela juhtimise tarkvara, kus nõudlus prognoositakse, võttes aluseks tootmisplaneerijate määratud kogused.
See juhtub siis, kui planeerija siseneb subjektiivsesse kogusesse, et nad usuvad, et nõudlus jääb ilma ajaloolise nõudluseta.
Teine mitte statistiline prognoosimine toimub siis, kui üksuse nõudlus põhineb materjalinõuete planeerimise (MRP) tulemustel.
See võtab nõude lõpptoodangu järele ja plahvatab materjalide loendit , nii et komponentide jaoks arvutatakse nõudlus. Planeerija võib komponendi nõudluse muuta, tuginedes nende hinnangule ja praeguse keskkonna tundmisele.
Saadud prognoos põhineb praegusel nõudlusel ja see ei sisalda eelmiste perioodide nõudlust. Paljud ettevõtted kasutavad mitteseadusandlikku ja statistilist prognoosimist oma tootesarja piires.
Statistiline prognoos põhineb komplekssetel arvutustel ja tulevase nõudluse saab kindlaks määrata ajalooliste perioodide nõudluse alusel.
Prognoos annab planeerijale tulevase nõudluse juhendi, kuid prognoos ei ole täiesti täpne ning planeerijate kogemused ja teadmised praegusest ja tulevast keskkonnast on olulised ettevõtte toodete tulevase nõudluse kindlaksmääramisel.
Seda artiklit on ajakohastatud Gary Marion, Logistics and Supply Chain Expert for the Balance.