في سلسلة التوريد اليوم ، كيف تتوقع العناصر التي لم يتم تقديمها للطلب؟
في سلسلة التوريد الحديثة ، يكون التنبؤ ضروريًا للشركات التي تصنع مواد المخزون وليست مصنوعة للطلب. سيستخدم المصنعون التنبؤات المادية لضمان إنتاجهم لمستوى المواد التي ترضي عملائهم من دون إنتاج حالة الطاقة الزائدة حيث يتم إنتاج الكثير من المخزون ويبقى على الرف.
وبالمثل ، يجب ألا تنخفض التوقعات ويجدها المصنّع بدون مخزون لتلبية طلبات العميل.
يمكن أن تكون تكلفة الفشل في الحفاظ على توقعات دقيقة كارثية ماليا.
يمكن أن تكون التوقعات إما:
- إحصائي
- غير Statisical
يتم تطوير التوقعات لسلع الشركة النهائية والمكونات وقطع الخدمة. يتم استخدام التنبؤ من قبل فريق الإنتاج لتطوير المشغلات الإنتاج أو الشراء والكميات ومستويات المخزون السلامة .
التوقعات ليست ثابتة ويجب مراجعتها من قبل الإدارة على أساس منتظم. هذا هو التأكد من أن المعلومات عن الاتجاهات المستقبلية ، والبيئة الداخلية والخارجية يتم تضمينها في التوقعات لإعطاء حساب أكثر دقة.
التنبؤ الإحصائي
في برنامج إدارة سلسلة التوريد ، فإن التوقع هو حساب يتم تغذية البيانات من معاملات في الوقت الحقيقي ويستند إلى مجموعة من المتغيرات التي تم تكوينها لعدد من حالات التنبؤ الإحصائي.
مطلوب من المتخصصين في التخطيط لاستخدام البرنامج لتوفير أفضل حالة للتوقع ممكن وغالبا ما يتم ترك هذا دون تحديد دون أي استعراض لفترات طويلة.
لاستخدام أفضل تقنيات التنبؤ في برنامج سلسلة التوريد ، يجب على المخططين مراجعة قراراتهم فيما يتعلق بالبيئة الداخلية والخارجية.
يجب عليهم ضبط الحساب لتقديم توقعات أكثر دقة استنادًا إلى المعلومات الحالية التي لديهم.
التوقعات الإحصائية هي أفضل تقديرات لما سيحدث في المستقبل بناءً على الطلب الذي حدث في الماضي.
يمكن استخدام بيانات الطلب التاريخية لإنتاج توقعات باستخدام الانحدار الخطي البسيط . وهذا يعطي وزنا متساويا للطلب على الفترات التاريخية ويطرح الطلب في المستقبل.
ومع ذلك ، تعطي التوقعات اليوم تركيزًا أكبر على بيانات الطلب الحديثة أكثر من البيانات القديمة. وهذا ما يسمى التنعيم ويتم إنتاجه من خلال إعطاء وزن أكبر للبيانات الحديثة. يشير التنعيم الأسّي إلى ترجيح متزايد يتم منحه للفترات التاريخية الأحدث عهداً. لذلك فإن هناك فترة ترجع إلى شهرين قبل فترة تزيد عن ستة أشهر.
عامل ألفا
يسمى الترجيح عامل ألفا وكلما زاد الترجيح ، أو عامل ألفا يتم استخدام الفترات التاريخية الأقل لإنشاء التوقعات.
على سبيل المثال ، يعطي عامل ألفا المرتفع ترجيحًا كبيرًا للفترات الأخيرة ، ويتم ترجيح الطلب من الفترات لمدة سنة أو سنتين على نحو ضئيل بحيث لا يكون له تأثير على التوقعات الإجمالية. عامل ألفا منخفض يعني أن البيانات التاريخية أكثر صلة بالتوقعات.
تحتوي الفترات التاريخية بشكل عام على بيانات الطلب من شهر محدد ، أي يونيو أو يوليو. ومع ذلك ، فإن هذا يقدم خطأ في الحساب حيث أن بعض الأشهر يكون لها أيام أكثر من الأشهر الأخرى ويمكن أن يختلف عدد أيام العمل.
تستخدم بعض الشركات الطلب اليومي للتخفيف من هذا الخطأ ، على الرغم من أنه إذا فهم المسؤول عن الخطأ ، يمكن استخدام الفترات التاريخية الشهرية مع مؤشر تتبع لتحديد متى تنحرف التوقعات بشكل كبير عن الطلب الفعلي. يتم تحديد المستوى الذي تحدده إشارات التتبع بالانحراف من قبل المتنبئ أو البرنامج وتختلف بين الصناعات والشركات والمنتجات.
قد يتطلب انحراف صغير التدخل عندما يكون المنتج الذي يتم التنبؤ به ذا قيمة عالية ، في حين أن بندًا منخفض القيمة قد لا يتطلب التدقيق في التوقعات إلى هذا المستوى المرتفع.
التنبؤات غير الإحصائية
يوجد التنبؤ غير الإحصائي في برمجيات إدارة سلسلة التوريد حيث يتم توقع الطلب على أساس الكميات التي يحددها مخططو الإنتاج.
يحدث هذا عندما يدخل المخطط في كمية ذاتية يعتقدون أن الطلب سيكون دون أي إشارة إلى الطلب التاريخي.
اﻟﺗﻧﺑؤات اﻷﺧرى ﻏﯾر اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟﺗﻲ ﺗﺣدث ھﻲ ﻋﻧدﻣﺎ ﯾﺳﺗﻧد اﻟطﻟب ﻋﻟﯽ أي ﺑﻧد ﻋﻟﯽ ﻧﺗﺎﺋﺞ ﺗﺧطﯾط ﻣﺗطﻟﺑﺎت اﻟﻣواد (MRP).
هذا يأخذ الطلب على السلعة النهائية وينفجر فاتورة المواد بحيث يتم حساب الطلب للأجزاء المكونة. ويمكن بعد ذلك تعديل الطلب المكون من قبل المخطط بناء على تقييمهم ومعرفتهم بالبيئة الحالية.
تعتمد التوقعات الناتجة على الطلب الحالي ولن تتضمن أي طلب من الفترات السابقة. ستستخدم العديد من الشركات مجموعة من التنبؤات غير الإحصائية والإحصائية عبر خط منتجاتها.
يعتمد التوقع الإحصائي على الحسابات المعقدة ويمكن تحديد الطلب المستقبلي بناءً على الطلب من الفترات التاريخية.
تعطي التوقعات للمخطط دليلاً على الطلب المستقبلي ، ولكن لا توجد توقعات دقيقة تمامًا ، كما أن خبرة المخططين ومعرفتهم بالبيئة الحالية والمستقبلية مهمة في تحديد الطلب المستقبلي على منتجات الشركة.
تم تحديث هذه المقالة بواسطة غاري ماريون ، الخبير اللوجستي وخبير سلسلة التوريد في الميزان.