Sa karon nga suplay sa kadena, giunsa nimo pagtan-aw ang mga butang nga wala ipa-order?
Sa modernong kadena sa supply, ang pagtuki gikinahanglan alang sa mga kompaniya nga naggama og mga butang alang sa imbentaryo ug wala kini ipa-order. Ang mga tiggamit maggamit sa materyal nga pag-ila aron maseguro nga makamugna sila sa lebel sa materyal nga makatagbaw sa ilang mga kustomer nga dili makahimo sa sobrang kapasidad nga kahimtang diin daghan kaayong imbentaryo ang nahimo ug nagpabilin sa estante.
Sama usab, ang forecast kinahanglan nga dili mahubas ug ang tiggama makakaplag niini nga walay imbentaryo aron matuman ang mga order sa kustomer.
Ang gasto sa pagkapakyas sa paghupot sa usa ka tukma nga panagna mahimo nga malaglagon sa panalapi.
Ang mga forecast mahimong mahimong:
- Statistical
- Dili-Statisikal
Ang mga panagna gihimo alang sa usa ka kompaniya nga natapos nga mga butang, mga sangkap ug mga bahin sa pag-alagad. Ang forecast gigamit sa team sa produksiyon aron sa pagpalambo sa produksyon o pagpalit sa order nga mga pag-uswag, gidaghanon ug luwas nga lebel sa stock .
Ang forecast dili dili makatarunganon ug kinahanglang susihon sa pagdumala sa usa ka regular nga basehan. Kini aron pagsiguro nga ang kasayuran sa umaabot nga mga uso, ang internal o eksternal nga palibut gilakip sa forecast nga maghatag sa mas tukma nga kalkulasyon.
Statistical Forecasting
Sa supply chain management software, ang forecast mao ang usa ka pagkalkula nga gipakaon sa datos gikan sa mga tinuod nga oras nga mga transaksyon ug gipasukad sa usa ka set sa mga baryable nga gikumpirma alang sa usa ka gidaghanon sa mga istatistika sa forecast nga mga sitwasyon.
Gikinahanglan ang mga propesyonal nga nagplano nga gamiton ang software aron mahatag ang pinakamaayo nga sitwasyon sa forecast nga posible ug sa kasagaran kini gibiyaan nga walay pagsusi sa taas nga mga panahon.
Aron labing maayo nga gamiton ang mga pamaagi sa pagpanag-an diha sa supply chain software, ang mga tigplano kinahanglan nga magribyu sa ilang mga desisyon kalabut sa internal ug external nga palibot.
Kinahanglan ilang ipasibo ang pagkalkula aron sa paghatag sa usa ka mas tukma nga panaghap base sa kasayuran nga anaa kanila.
Ang mga datos sa estadistika mao ang pinakamaayong pagbanabana sa unsay mahitabo sa umaabot base sa panginahanglan nga nahitabo sa nangagi.
Ang kasayuran nga data sa panginahanglan mahimong gamiton aron makamugna ang usa ka forecast gamit ang yanong linear regression . Kini naghatag og managsama nga gibug-aton sa gipangayo sa mga kapanahonan sa kasaysayan ug nagplano sa panginahanglan sa umaabot.
Bisan pa, ang mga panagna karon naghatag mas dako nga gibug-aton sa mas bag-ong datos sa panginahanglan kay sa mas daan nga datos. Gitawag kini nga smoothing ug gihimo pinaagi sa paghatag og dugang nga gibug-aton sa bag-ong datos. Ang eksponensyal nga pag-smoothing nagpasabut sa walay katapusan-mas dakung gibug-aton nga gihatag ngadto sa mas bag-o nga mga yugto sa kasaysayan. Busa usa ka panahon nga duha ka bulan ang milabay adunay mas taas nga timbang kaysa usa ka panahon unom na ka bulan ang milabay.
Alpha Factor
Ang gibug-aton mao ang gitawag nga Alpha Factor ug mas taas ang gibug-aton, o ang Alpha nga kadugangan ang mas diyutay nga mga yugto sa kasaysayan gigamit sa paghimo sa forecast.
Pananglitan, ang usa ka taas nga Alpha nga hinungdan naghatag og taas nga gibug-aton ngadto sa bag-o nga mga panahon ug gipangayo gikan sa mga panahon sulod sa usa ka tuig o duha ka tuig na ang milabay gibug-aton nga gamay kaayo nga wala kini kabahin sa pangkinatibuk-ang forecast. Ang usa ka ubos nga Alpha nga kadugtanan nagpasabot nga ang kasayuran sa kasaysayan mas may kalabutan sa forecast.
Ang mga yugto sa kasaysayan sa kinatibuk-an naglangkob sa mga datos sa panginahanglan gikan sa gitakda nga bulan, ie Hunyo o Hulyo. Bisan pa, kini nagpaila sa sayup ngadto sa pagkalkulo ingon nga pipila ka mga bulan adunay daghang mga adlaw kay sa uban nga mga bulan ug ang gidaghanon sa mga adlaw sa trabaho mahimong managlahi.
Ang uban nga mga kompanya naggamit sa matag adlaw nga panginahanglan aron sa paghupay niini nga sayup, bisan kung ang tigbalita nga nakasabot sa sayup, ang matag bulan nga makasaysayan nga mga panahon mahimo gamiton uban ang usa ka indicator sa pagsusi aron mahibal-an kung kanus-a mahitabo ang forecast gikan sa aktwal nga panginahanglan. Ang lebel kung diin ang mga sinyales sa tracking signal ang natino sa forecaster o software ug nagkalainlain sa mga industriya, kompanya ug mga produkto.
Ang usa ka gamay nga pagtipas tingali nagkinahanglan sa interbensyon sa diha nga ang mga produkto nga gipanagna usa ka high-value, samtang ang usa ka ubos nga bili nga butang dili kinahanglan nga ang forecast mahibal-an sa usa ka taas nga lebel.
Non-Statistical Forecasting
Ang non-statistical forecasting makita diha sa supply chain management software diin ang panginahanglan gitagna base sa gidaghanon nga gitino sa mga tigplano sa produksyon.
Kini mahitabo sa diha nga ang planner mosulod sa usa ka suhetibo nga gidaghanon nga sila nagtuo nga ang panginahanglan mao ang walay bisan unsa nga paghisgot sa kasaysayan nga panginahanglan.
Ang laing dili pang-istatistika nga pagtagna nga mahitabo mao nga kung ang panginahanglan alang sa usa ka butang gibase sa mga resulta sa mga materyales nga kinahanglan nga pagplano (MRP) nga gipadagan.
Nagkinahanglan kini sa panginahanglan alang sa nahuman nga maayo ug gibuga ang bill sa mga materyales aron nga ang usa ka demand gikalkula alang sa component nga bahin. Ang component nga panginahanglan mahimo nga amendaron sa planner base sa ilang assessment ug kahibalo sa kasamtangan nga palibot.
Ang resulta nga forecast nga gibase sa kasamtangan nga panginahanglan ug dili maglakip sa bisan unsang panginahanglan gikan sa naunang mga panahon. Daghang mga kompaniya ang mogamit sa kombinasyon sa dili estatistikal ug istatistikanhon nga pagtagna sa ilang produkto.
Ang pagtuki sa estadistika gibase sa komplikadong mga kalkulasyon ug ang panginahanglan sa umaabot mahimong matino base sa panginahanglan gikan sa makasaysayan nga mga panahon.
Ang forecast naghatag sa planner nga usa ka giya sa umaabot nga panginahanglan, apan walay forecast ang hingpit nga tukma ug ang kasinatian sa mga tigplano ug kahibalo sa kasamtangan ug sa umaabot nga palibot importante sa pagtino sa umaabot nga panginahanglan alang sa mga produkto sa kompaniya.
Kini nga artikulo gi-update ni Gary Marion, Logistics ug Supply Chain Expert alang sa Balance.