Previsioni strategiche nella catena di approvvigionamento per i produttori

Nella moderna catena di approvvigionamento, le previsioni sono necessarie per le aziende che producono il proprio inventario, in particolare per gli articoli che non sono fatti su ordinazione. I produttori utilizzeranno previsioni sui materiali per garantire che producano azioni sufficienti per soddisfare i propri clienti senza portare a un overstock.

Ma allo stesso tempo, la previsione non deve essere all'altezza, quindi il produttore si trova senza abbastanza inventario per soddisfare i suoi ordini. Il costo del mancato mantenimento di una previsione accurata può essere finanziariamente catastrofico.

Come vengono sviluppate le previsioni

Le previsioni sono sviluppate per prodotti finiti, componenti e parti di servizio di un'azienda. Le previsioni sono utilizzate dal team di produzione per sviluppare trigger, quantità e livelli di sicurezza degli ordini di acquisto.

La previsione non è statica e dovrebbe essere rivista regolarmente. Questo per garantire informazioni sulle tendenze future, l'ambiente interno o esterno è incorporato nella previsione per fornire un calcolo più accurato.

Le previsioni possono essere statistiche o non statistiche.

Previsioni statistiche

La previsione è un calcolo che viene alimentato da dati da transazioni in tempo reale e si basa su un insieme di variabili configurate per una serie di situazioni di previsione statistica.

I professionisti della pianificazione sono tenuti a utilizzare il software per fornire la migliore situazione di previsione possibile. Questo viene spesso lasciato senza controllo senza alcuna revisione per lunghi periodi. Per utilizzare al meglio le tecniche di previsione nel software della catena di approvvigionamento, i pianificatori dovrebbero rivedere le decisioni relative all'ambiente interno ed esterno. Dovrebbero regolare il calcolo per fornire una previsione più accurata in base alle informazioni correnti che hanno.

Le previsioni statistiche sono le migliori stime di ciò che accadrà in futuro in base alla domanda in passato. I dati sulla domanda storica possono essere utilizzati per produrre una previsione utilizzando una semplice regressione lineare. Ciò dà pari ponderazione alla domanda dei periodi storici e proietta la domanda nel futuro.

Ma le previsioni oggi danno maggiore enfasi sui dati della domanda più recenti rispetto ai dati più vecchi. Questo si chiama lisciatura ed è prodotto dando più peso ai dati recenti. Leggering esponenziale si riferisce alla ponderazione sempre più grave data ai periodi storici più recenti. Pertanto, un periodo due mesi fa ha una ponderazione maggiore di un periodo sei mesi fa.

Fattore alfa

La ponderazione è chiamata fattore alfa. Maggiore è il ponderazione - o il fattore alfa - più periodi storici vengono utilizzati per creare la previsione.

Ad esempio, un elevato fattore alfa fornisce un'alta ponderazione ai periodi recenti. D'altra parte, la domanda di uno o due anni fa è ponderata in modo così leggero, non hanno alcuna influenza sulla previsione complessiva. Un fattore alfa basso significa che i dati storici sono più rilevanti per la previsione.

I periodi storici generalmente contengono dati sulla domanda da un mese fisso, diciamo giugno o luglio. Ma può esserci spazio per l'errore usando questo metodo, poiché alcuni mesi hanno più giorni di altri, mentre altri hanno vacanze. Questo può creare una variazione nel numero di giorni lavorativi.

Alcune aziende usano la domanda quotidiana per alleviare questo errore. Ma se il previsore comprende l'errore, i periodi storici mensili possono essere utilizzati insieme a un indicatore di tracciamento per identificare quando la previsione si discosta dalla domanda effettiva. Il livello al quale il segnale di tracciamento flag è la deviazione è determinato dal previsto o dal software e varia tra industrie, aziende e prodotti.

Una piccola deviazione può richiedere un intervento quando il prodotto previsto è di alto valore, mentre un elemento di basso valore potrebbe non richiedere che la previsione venga esaminata a un livello così alto.

Previsioni non statistiche

La previsione non statistica si trova nel software di gestione della catena di approvvigionamento in cui è prevista la domanda in base alle quantità determinate dai pianificatori di produzione.

Ciò si verifica quando il pianificatore entra in una quantità soggettiva, crede che la domanda sarà senza alcun riferimento alla domanda storica. L'altra previsione non statistica si verifica quando la domanda di articolo si basa sui risultati della pianificazione dei requisiti dei materiali (MRP).

Questo prende la domanda per il bene finito ed esplode la fattura dei materiali, quindi una domanda viene calcolata per le parti dei componenti. La domanda dei componenti può quindi essere modificata dal pianificatore in base alla loro valutazione e conoscenza dell'attuale ambiente.

La previsione risultante si basa sulla domanda attuale e non incorporerà alcuna domanda dai periodi precedenti. Molte aziende utilizzeranno una combinazione di previsioni non statistiche e statistiche attraverso la loro linea di prodotti.

Perché la previsione strategica è importante?

Ci sono diversi fattori per cui un produttore potrebbe voler adottare previsioni come parte della sua strategia. Eccone un paio di loro:

• Mantenere la soddisfazione del cliente. Le previsioni contribuiranno a prevedere l'offerta in modo da mantenere la produzione in tempo. Questo, a sua volta, renderà felici i clienti perché non vi è alcun ritardo nella consegna e nell'adempimento degli ordini.
• Mantenere bassi i costi. Poiché le aziende possono prevedere la quantità di un prodotto di cui avranno bisogno, possono ridurre la produzione e lo stoccaggio rispetto ai costi di stoccaggio, in particolare per gli articoli che non sono fatti per ordinare. Sapendo quanto fare, riduce l'uso di strutture, manodopera e deposito. Questo, a sua volta, può aiutare a mantenere i prezzi competitivi, che, a sua volta, porta anche a restituire i clienti.

La linea di fondo

La previsione dà al pianificatore una guida alla domanda futura, ma nessuna previsione è totalmente accurata. L'esperienza e la conoscenza dei pianificatori dell'ambiente attuale e futuro sono importanti nel determinare la domanda futura per i prodotti di un'azienda.