Strategiese Vooruitskouing In Die Voorsieningsketting Vir Vervaardigers

In die aanbodketting van vandag, hoe voorspel jy items wat nie gemaak word om te bestel nie?

inleiding

In die moderne voorsieningsketting is voorspellings nodig vir maatskappye wat items vir voorraad vervaardig en nie op bestelling gemaak word nie. Vervaardigers sal materiaalvooruitskatting gebruik om te verseker dat hulle die vlak van materiaal produseer wat hul kliënte bevredig sonder om 'n oorkapasiteitstoestand te skep waar te veel voorraad geproduseer word en op die rak bly.

Net so moet die voorspelling nie kort raak nie en die vervaardiger vind dit sonder voorraad om die kliënt se bestellings te vervul.

Die koste van die versuim om 'n akkurate voorspelling te handhaaf, kan finansieel katastrofies wees.

Voorspellings kan óf wees:

Voorspellings word ontwikkel vir 'n maatskappy se voltooide goedere, komponente en diensonderdele. Die voorspelling word gebruik deur die produksiespan om produksie- of aankooppersnellers , hoeveelhede en veiligheidsvoorraadvlakke te ontwikkel.

Die voorspelling is nie staties nie en moet gereeld deur die bestuur hersien word. Dit is om te verseker dat inligting oor toekomstige tendense, die interne of eksterne omgewing, in die voorspelling opgeneem word om 'n meer akkurate berekening te gee.

Statistiese vooruitskatting

In aanbodkettingbestuursprogrammatuur is die voorspelling 'n berekening wat gevoer word vanaf real-time transaksies en is gebaseer op 'n stel veranderlikes wat vir 'n aantal statistiese voorspellingsituasies ingestel is.

Beplanningspersoneel moet die sagteware gebruik om die beste voorspellingsituasie moontlik te maak. Dit word dikwels vir lang periodes ongemerk sonder enige hersiening.

Om die voorspellingstegnieke in die verskaffingsketting sagteware optimaal te gebruik, moet beplanners hul besluite oor die interne en eksterne omgewing hersien.

Hulle moet die berekening aanpas om 'n meer akkurate voorspelling te gee gebaseer op die huidige inligting wat hulle het.

Statistiese voorspellings is die beste ramings van wat in die toekoms sal plaasvind, gebaseer op die vraag wat in die verlede plaasgevind het.

Historiese vraag data kan gebruik word om 'n voorspelling te produseer deur eenvoudige lineêre regressie te gebruik . Dit gee gelyke gewig aan die vraag van die historiese tydperke en projekte die vraag na die toekoms.

Voorspellings vandag gee egter meer klem op die meer onlangse vraagdata as die ouer data. Dit word gladstrying genoem en word geproduseer deur meer onlangse data te gee. Eksponensiële gladding verwys na steeds groter gewig aan die meer onlangse historiese tydperke. Daarom het 'n tydperk twee maande gelede 'n groter gewig as 'n tydperk ses maande gelede.

Alpha Factor

Die gewig word die Alpha-faktor genoem en hoe hoër die gewig, of Alpha-faktor, hoe minder historiese tydperke word gebruik om die voorspelling te skep.

Byvoorbeeld, 'n hoë Alpha-faktor gee 'n hoë gewig aan onlangse tydperke en die vraag van tydperke vir 'n jaar of twee jaar gelede word so liggies geweeg dat hulle geen invloed op die algehele voorspelling het nie. 'N Lae Alpha-faktor beteken dat historiese data meer relevant is vir die voorspelling.

Historiese tydperke bevat gewoonlik vraagdata vanaf 'n vaste maand, dit wil sê Junie of Julie. Dit stel egter 'n fout in die berekening aangesien sommige maande meer dae as ander maande het en die aantal werksdae kan wissel.

Sommige maatskappye gebruik daaglikse vraag om hierdie fout te verlig, maar as die voorspeller die fout verstaan, kan maandelikse historiese tydperke saam met 'n opsporingsindikator gebruik word om te identifiseer wanneer die voorspelling aansienlik afwyk van die werklike vraag. Die vlak waarop die opsporing sein die afwyking vlag, word bepaal deur die voorspeller of sagteware en wissel tussen nywerhede, maatskappye en produkte.

'N klein afwyking kan ingryping vereis as die voorspelde produk hoogwaardig is, terwyl 'n lae-waarde-item nie vereis dat die voorspelling op so 'n hoë vlak ondersoek word nie.

Nie-statistiese vooruitskatting

Nie-statistiese vooruitskatting word aangetref in supply chain management sagteware waar die vraag na verwagting gebaseer is op hoeveelhede wat deur die produksibeplanners bepaal word.

Dit gebeur wanneer die beplanner 'n subjektiewe hoeveelheid binnegaan wat hulle glo die vraag sal wees sonder enige verwysing na die historiese vraag.

Die ander nie-statistiese vooruitskatting wat plaasvind, is wanneer die vraag na 'n item gebaseer is op die resultate van materiaalbehoeftes beplanning (MRP) lopies.

Dit neem die vraag na die finale goed en ontplof die materiaalrekening sodat 'n vraag vir die komponente bereken word. Die komponentvraag kan dan deur die beplanner gewysig word op grond van hul assessering en kennis van die huidige omgewing.

Die gevolglike voorspelling is gebaseer op die huidige vraag en sal geen aanvraag van vorige tydperke insluit nie. Baie maatskappye sal 'n kombinasie van nie-statistiese en statistiese voorspellings oor hul produksielyn gebruik.

Statistiese vooruitskatting is gebaseer op komplekse berekeninge en die toekomstige vraag kan bepaal word gebaseer op die vraag van historiese tydperke.

Die voorspelling gee die beplanner 'n riglyn vir toekomstige vraag, maar geen voorspelling is heeltemal akkuraat nie en die beplanners ervaar en kennis van die huidige en toekomstige omgewing is belangrik om die toekomstige vraag na 'n maatskappy se produkte te bepaal.

Hierdie artikel is opgedateer deur Gary Marion, Logistiek en Supply Chain Expert vir die Balans.