Pieprasījuma plānošana, kas ir ļoti svarīga piegādes ķēdes pārvaldības daļa, spēj ievērojami palielināt uzņēmuma ieņēmumus un rentabilitāti. Mēs “HRX” saprotam, cik svarīgi šajā procesā ir savlaicīgi veikti pakalpojumi. Šie pakalpojumi ir efektīvas pieprasījuma plānošanas pamatā, ļaujot uzņēmumiem viegli iekļauties visīsākajos termiņos. Šī precizitāte neaprobežojas tikai ar ātru transportu. Apvienojot pieprasījuma plānošanas modeļus ar savlaicīgi veiktiem transporta pakalpojumiem, jūsu uzņēmums spēj ievērojami palielināt piegādes ķēdes efektivitāti, mazināt izmaksas un nodrošināt klientu apmierinātību. Šajā sadaļā apskatīsim visizplatītākos pieprasījuma plānošanas modeļus, savlaicīgas piegādes nozīmīgumu un to, kā savlaicīgi veikti transporta pakalpojumi spēs to uzlabot.
Pieprasījuma plānošanas nozīme
Efektīva pieprasījuma plānošana ir resursu izvietojuma optimizēšanas pamatā, un tai ir liela nozīme, nodrošinot netraucētu piegādes ķēdes darbību. Tā ietver precīzu pieprasījuma novērtēšanu, krājumu apjoma un ražošanas plānošanu atbilstoši pieprasījumam tirgū un darbības jaudai. Pieprasījuma plānošana kombinācijā ar savlaicīgu loģistiku ļauj uzņēmumiem prognozēt klientu prasības un reaģēt ar nepārspējamu veiklību un efektivitāti. Šī kombinācija var iedvesmot un motivēt jūsu komandu, uzlabojot veiktspēju un klientu apmierinātību.
Turpmāk tekstā parādīsim vissvarīgākos modeļus, no kuriem varēsiet izvēlēties sev piemērotāko.
Laikrindu analīzes modeļi
Laikrindu analīzes modelis ir vienkāršs, taču efektīvs rīks nākotnes pieprasījuma prognozēšanai, pamatojoties uz līdzšinējiem pārdošanas datiem. Tas labi noder stabila pieprasījuma modeļiem, un ir lielisks resurss visiem uzņēmumiem, kas apkopo pirkšanas datus un veic pasūtījumus atbilstoši vidējiem datiem.
Laikrindu analīzes modeļi nodrošina vienkāršu un efektīvu metodi nākotnes pieprasījuma prognozēšanai, balstoties uz līdzšinējo pārdošanas datu vidējiem rādītājiem. Šī metode ir ideāli piemērota uzņēmumiem, kas izmanto stabila pieprasījuma modeļus, kuros parasti tiek apkopoti pirkšanas dati, un pasūtījumi tiek veikti atbilstoši vidējiem datiem. Tomēr ir svarīgi uzsvērt, ka šajā modelī nav ņemtas vērā novirzes no normas, citas tendences vai sezonalitāte, kas var būt trūkums. Neskatoties uz to, tas joprojām ir vērā ņemams risinājums nelielām mazumtirdzniecības precēm ar paredzamām pārdošanas tendencēm.
Eksponenciālā izlīdzināšana
Eksponenciālā izlīdzināšana ir viena no vecākajām un visvairāk pētītajām laikrindu prognozēšanas metodēm. Tā ir izplatīta metode laikrindu analīzē, jo īpaši attiecībā uz datiem, kas seko modelim vai tendencei. Eksponenciālās izlīdzināšanas pamatideja ir piemērot samazinošus koeficientus / vērtības novērojumiem no senākiem periodiem, vienlaikus piešķirot vislielāko koeficientu / vērtību visjaunākajiem novērojumiem. Šī stratēģija ir vienkārša, bet efektīva, lai sagatavotu īstermiņa prognozes.
Šī modeļa galvenā priekšrocība ir tā spēja ātri reaģēt uz reāllaika datu izmaiņām. Galvenais mīnuss ir tas, ka tas var pārāk spēcīgi reaģēt uz nejaušām svārstībām, kā rezultātā rodas vai nu pārlieku lieli uzkrājumi, vai arī īslaicīga preču nepietiekamība. Šis modelis vislabāk der patēriņa precēm ar nelielām pieprasījuma svārstībām.
ARIMA
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average – autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā modelis) ir populāra un daudzpusīga statistikas metode, kas ļauj veidot laikrindu datu prognozi. Tas ir īpaši noderīgi, ja dati nav stacionāri. Šis modelis apvieno atšķirīgas metodes ar autoregresīviem, mainīgiem vidējiem un integrētiem modeļiem.
Šī modeļa priekšrocība ir spēja modelēt sarežģītus šablonus. Galvenais mīnuss ir tas, ka šāds modelis ir ļoti sarežģīts. Uzņēmumiem, kas vēlas izmantot šo modeli, nepieciešams daudz datu un labas programmēšanas spējas. Tas vislabāk atbilst sezonas produktiem, piemēram, modes apģērbiem.
SARIMA
SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average – sezonālais autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā modelis) ir ARIMA modeļa paplašinājums, kas paredzēts laikrindu datu apstrādei sezonāliem šabloniem. Šāds modelis ir noderīgs, lai prognozētu datus ar izteiktu sezonālo ietekmi, piemēram, pārdošanas datus, kas sasniedz maksimumu noteiktos gada periodos vai noteiktā temperatūras diapazonā atbilstoši sezonālam ciklam.
Uzņēmumiem, kuru produktus ļoti ietekmē sezonalitāte un vairāk šablonu, SARIMA var būt piemērotāka, jo šis modelis patiesībā ir ARIMA paplašinātā versija, pievienojot vairāk sezonālu nosacījumu.
Mašīnmācīšanās
Jaunākais un progresīvākais plānošanas modelis ir saistīts ar mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās iespēju apvienošanu pieprasījuma plānošanā. Mašīnmācīšanās modeļi, kas ir mākslīgā intelekta (MI) apakškopa, ir algoritmi, kas automātiski pilnveidojas, uzkrājot “pieredzi”. Šie modeļi mācās no iepriekšējiem datiem, veidojot prognozes vai pieņemot lēmumus bez tiešas ieprogrammēšanas. Ar MI palīdzību var izveidot progresīvākus modeļus, tos apvienojot.
MI galvenā priekšrocība – tas var integrēt vairākus modeļus, mazinot risku, ka tiks izvēlēts tieši neatbilstošais modelis. Galvenais mīnuss – šim modelim ir nepieciešama apjomīga programmēšana. Lai to izmantotu, uzņēmumiem vajag daudz programmētāju. Tas vislabāk atbilst daudzkanālu mazumtirdzniecības prognozēšanai.
Ņemot vērā iepriekš minēto, ieviešot pieprasījuma plānošanas modeļus, uzņēmumiem ir jāizvēlas optimāls modelis savām vajadzībām atbilstoši to pārdoto, izgatavoto un ražošanā izmantoto preču raksturam.
Savlaicīga transporta un pieprasījuma plānošanas integrēšana
Savlaicīgi veikti transporta pakalpojumi ir ļoti svarīgi pieprasījuma plānošanā, jo īpaši nozarēs, kurās uzņēmējdarbības modelī izšķiroša nozīme ir piegādes ātrumam , piemēram, ražošanā, automobiļu rūpniecībā, papīra rūpniecībā, farmācijā un e-komercijā utt. Šie pakalpojumi garantē, ka preces tiek piegādātas laikus, kas ir ļoti svarīgi, lai saglabātu piegādes ķēdes nepārtrauktību, samazinātu krājumu izmaksas un apmierinātu klientu vēlmes.
Savlaicīga transporta un pieprasījuma plānošanas integrēšanas paraugprakse
1. Uzlabotās plānošanas tehnoloģijas – izmantojiet perspektīvās plānošanas tehnoloģijas, lai uzlabotu pārskatāmību visā piegādes ķēdē. Šīs sistēmas var izmantot transportēšanas datus, lai uzlabotu pieprasījuma prognozēšanu un resursu sadali.
2. Sadarbības attiecības – izveidojiet spēcīgas partnerattiecības ar loģistikas pakalpojumu sniedzējiem. Tas garantē, ka transportēšanas iespējas un kapacitāte atbilst pieprasījuma plānošanas prasībām, kā rezultātā tiek panākta lielāka piegādes elastība un uzticamība.
3. Tehnoloģiju izmantošana – izmantojiet tehnoloģijas, piemēram, reāllaika izsekošanas sistēmas, lai uzlabotu savlaicīgo piegāžu pārskatāmību un efektivitāti. Šī sistēma var prognozēt un novērst jebkādu kavēšanos, kā arī operatīvi pielāgot maršrutus vai grafikus, mazinot aizķeršanas.
4. Scenāriju plānošana – regulāri veiciet scenāriju plānošanas treniņus, lai paredzētu iespējamos traucējumus un modelētu pretpasākumus. Tā palīdz izprast kavēšanās ietekmi un noteikt nepieciešamos buferus / aizsardzības līdzekļus.
5. Veiktspējas metrika – nosakiet galvenos veiktspējas rādītājus (KPI) attiecībā uz piegādes kavējumiem, transporta izdevumiem un pakalpojumu uzticamību. Regulāri pārskatiet šos rādītājus, lai novērtētu savlaicīgo transporta pakalpojumu veiktspēju un to ietekmi uz pieprasījuma plānošanu.
Secinājums
Visbeidzot, pieprasījuma plānošana ir neatņemama mūsdienīgas piegādes ķēžu pārvaldības daļa, it īpaši, integrējot ar savlaicīgiem loģistikas pakalpojumiem, kādus sniedz “HRX”. Uzņēmumi var gūt konkurences priekšrocības, izprotot un ieviešot šeit izklāstīto paraugpraksi un modeļus. Ja jūsu uzņēmums meklē pirmklasīgu savlaicīgu transporta pakalpojumu sniedzēju, lūdzu, sazinieties ar mums, klikšķinot uz turpmāk redzamās saites un aizpildot veidlapu.
