Trong chuỗi cung ứng ngày nay, làm thế nào để bạn dự báo các vật phẩm không được đặt theo thứ tự?
Trong chuỗi cung ứng hiện đại, dự báo là cần thiết cho các công ty sản xuất các mặt hàng tồn kho và không được thực hiện theo đơn đặt hàng. Các nhà sản xuất sẽ sử dụng dự báo nguyên vật liệu để đảm bảo rằng họ sản xuất mức chất liệu thỏa mãn khách hàng của họ mà không tạo ra tình trạng dư thừa khi hàng tồn kho quá nhiều được sản xuất và vẫn còn trên kệ.
Tương tự, dự báo không được giảm ngắn và nhà sản xuất tìm thấy chúng không có hàng tồn kho để đáp ứng các đơn đặt hàng của khách hàng.
Chi phí không duy trì một dự báo chính xác có thể là thảm họa tài chính.
Dự báo có thể là:
- Thống kê
- Không thống kê
Dự báo được phát triển cho các thành phần, linh kiện và bộ phận dịch vụ của công ty. Dự báo được nhóm sản xuất sử dụng để phát triển các yếu tố kích hoạt, số lượng và mức độ an toàn của đơn đặt hàng sản xuất hoặc mua .
Dự báo không tĩnh và cần được quản lý thường xuyên xem xét. Điều này là để đảm bảo rằng thông tin về các xu hướng trong tương lai, môi trường bên trong hoặc bên ngoài được đưa vào dự báo để đưa ra một phép tính chính xác hơn.
Dự báo thống kê
Trong phần mềm quản lý chuỗi cung ứng, dự báo là một phép tính được cung cấp dữ liệu từ các giao dịch thời gian thực và dựa trên một tập các biến được cấu hình cho một số tình huống dự báo thống kê.
Các chuyên gia lập kế hoạch được yêu cầu sử dụng phần mềm để cung cấp tình huống dự báo tốt nhất có thể và thường điều này không được kiểm soát mà không có bất kỳ đánh giá nào trong thời gian dài.
Để sử dụng tốt nhất các kỹ thuật dự báo trong phần mềm chuỗi cung ứng, các nhà lập kế hoạch nên xem xét các quyết định của họ đối với môi trường bên trong và bên ngoài.
Họ nên điều chỉnh tính toán để cung cấp dự báo chính xác hơn dựa trên thông tin hiện tại mà họ có.
Dự báo thống kê là ước tính tốt nhất về những gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên nhu cầu đã xảy ra trong quá khứ.
Dữ liệu nhu cầu lịch sử có thể được sử dụng để tạo ra một dự báo bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản . Điều này cho phép cân bằng với nhu cầu của các giai đoạn lịch sử và dự đoán nhu cầu trong tương lai.
Tuy nhiên, dự báo ngày nay nhấn mạnh hơn vào dữ liệu nhu cầu gần đây hơn so với dữ liệu cũ hơn. Điều này được gọi là làm mịn và được tạo ra bằng cách cho nhiều trọng lượng hơn cho dữ liệu gần đây. Làm mịn theo hàm mũ đề cập đến trọng số lớn hơn bao giờ hết cho các giai đoạn lịch sử gần đây hơn. Do đó một khoảng thời gian hai tháng trước có trọng số lớn hơn so với một khoảng thời gian sáu tháng trước.
Yếu tố Alpha
Trọng số được gọi là Yếu tố Alpha và hệ số trọng số, hoặc Alpha càng cao thì các giai đoạn lịch sử ít được sử dụng để tạo dự báo.
Ví dụ, một yếu tố Alpha cao cho trọng số cao cho thời gian gần đây và nhu cầu từ thời gian cho một năm hoặc hai năm trước đây được trọng số nhẹ như vậy mà họ không có mang về dự báo tổng thể. Yếu tố Alpha thấp có nghĩa là dữ liệu lịch sử có liên quan hơn đến dự báo.
Các giai đoạn lịch sử thường chứa dữ liệu nhu cầu từ một tháng cố định, tức là tháng 6 hoặc tháng 7. Tuy nhiên, điều này giới thiệu lỗi trong phép tính vì một số tháng có nhiều ngày hơn các tháng khác và số ngày làm việc có thể thay đổi.
Một số công ty sử dụng nhu cầu hàng ngày để giảm bớt lỗi này, mặc dù nếu dự báo hiểu lỗi, các giai đoạn lịch sử hàng tháng có thể được sử dụng cùng với chỉ báo theo dõi để xác định khi dự báo lệch đáng kể so với nhu cầu thực tế. Mức độ mà tín hiệu theo dõi gắn cờ độ lệch được xác định bởi người dự báo hoặc phần mềm và khác nhau giữa các ngành, công ty và sản phẩm.
Độ lệch nhỏ có thể yêu cầu can thiệp khi sản phẩm được dự báo có giá trị cao, trong khi một mặt hàng giá trị thấp có thể không yêu cầu dự báo phải được xem xét kỹ lưỡng ở mức cao như vậy.
Dự báo phi thống kê
Dự báo phi thống kê được tìm thấy trong phần mềm quản lý chuỗi cung ứng , nơi nhu cầu được dự báo dựa trên số lượng được xác định bởi các nhà hoạch định sản xuất.
Điều này xảy ra khi lập kế hoạch đi vào một số lượng chủ quan mà họ tin rằng nhu cầu sẽ không có bất kỳ tham chiếu nào đến nhu cầu lịch sử.
Dự báo phi thống kê khác xảy ra là khi nhu cầu cho một mặt hàng được dựa trên kết quả của việc lập kế hoạch yêu cầu vật liệu (MRP).
Điều này đòi hỏi nhu cầu về thành phẩm tốt và phát nổ hóa đơn của vật liệu sao cho nhu cầu được tính toán cho các bộ phận cấu thành. Nhu cầu thành phần sau đó có thể được sửa đổi bởi kế hoạch dựa trên đánh giá và kiến thức của họ về môi trường hiện tại.
Dự báo kết quả dựa trên nhu cầu hiện tại và sẽ không kết hợp bất kỳ nhu cầu nào từ các giai đoạn trước. Nhiều công ty sẽ sử dụng kết hợp dự báo phi thống kê và thống kê trên toàn bộ dòng sản phẩm của họ.
Dự báo thống kê dựa trên các tính toán phức tạp và nhu cầu trong tương lai có thể được xác định dựa trên nhu cầu từ thời kỳ lịch sử.
Dự báo này cung cấp cho người lập kế hoạch hướng dẫn cho nhu cầu trong tương lai, nhưng không có dự báo nào là hoàn toàn chính xác và kinh nghiệm lập kế hoạch và kiến thức về môi trường hiện tại và tương lai là rất quan trọng trong việc xác định nhu cầu trong tương lai cho sản phẩm của công ty.
Bài viết này đã được cập nhật bởi Gary Marion, Chuyên gia hậu cần và chuỗi cung ứng cho The Balance.