توقعات سلسلة التوريد الاستراتيجية للمصنعين

مقدمة

في سلسلة التوريد الحديثة، يعد التنبؤ ضروريا للشركات التي تصنع أصنافا للمخزون والتي لم يتم إصدارها لطلب الشراء. وسوف تستخدم الشركات المصنعة للتنبؤ بالمواد للتأكد من أنها تنتج مستوى المواد التي ترضي عملائها دون إنتاج حالة المفرطة حيث يتم إنتاج الكثير من المخزون ويبقى على الرف.

بالتساوي، يجب أن لا تنخفض التوقعات و الشركة المصنعة تجد لهم دون المخزون لتلبية أوامر العملاء.

تكلفة الفشل في الحفاظ على توقعات دقيقة يمكن أن تكون مأساوية ماليا.

يمكن أن تكون التوقعات:

• إحصائية
• غير إحصائية

يتم تطوير التنبؤات للسلع والمكونات وأجزاء الخدمة التي تم الانتهاء منها. يتم استخدام التوقعات من قبل فريق الإنتاج لتطوير مشغلات الإنتاج أو الشراء، والكميات ومستويات المخزون السلامة.

التوقعات ليست ثابتة ويجب مراجعتها من قبل الإدارة بشكل منتظم. وذلك لضمان أن المعلومات عن الاتجاهات المستقبلية، يتم تضمين البيئة الداخلية أو الخارجية في التوقعات لإعطاء حساب أكثر دقة.

التنبؤ الإحصائي

في برنامج إدارة سلسلة التوريد، فإن التوقعات هي حساب يتم تغذية البيانات من المعاملات في الوقت الحقيقي، ويستند إلى مجموعة من المتغيرات التي تم تكوينها لعدد من حالات التنبؤ الإحصائية.

--3>>

مطلوب من المتخصصين في التخطيط لاستخدام البرنامج لتوفير أفضل توقعات الوضع ممكن وغالبا ما ترك هذا دون رادع دون أي مراجعة لفترات طويلة.

ولتحسين استخدام تقنيات التنبؤ في برمجيات سلسلة الإمداد، ينبغي على المخططين مراجعة قراراتهم فيما يتعلق بالبيئة الداخلية والخارجية.

وينبغي أن تعدل الحساب لتوفير توقعات أكثر دقة استنادا إلى المعلومات الحالية لديهم.

التوقعات الإحصائية هي أفضل تقديرات لما سيحدث في المستقبل بناء على الطلب الذي حدث في الماضي.

يمكن استخدام بيانات الطلب التاريخية لإنتاج توقعات باستخدام الانحدار الخطي البسيط. وهذا يعطي ترجيح متساويا للطلب من الفترات التاريخية ويشكل الطلب على المستقبل.

ومع ذلك، فإن التوقعات اليوم تركز بشكل أكبر على بيانات الطلب الأحدث من البيانات القديمة. وهذا ما يسمى تمهيد وينتج عن طريق إعطاء المزيد من الوزن إلى البيانات الأخيرة. ويشير التجانس الأسي إلى ترجيح أكبر من أي وقت مضى نظرا للفترات التاريخية الأحدث حداثة. ومن ثم، فإن الفترة قبل شهرين لها ترجيح أكبر من فترة ما قبل ستة أشهر.

عامل ألفا

ويسمى الترجيح عامل ألفا وأعلى ترجيح، أو عامل ألفا يتم استخدام فترات تاريخية أقل لإنشاء التوقعات.

على سبيل المثال، يعطي عامل ألفا عالي الترجيح العالي للفترات الأخيرة، ويزداد الطلب من الفترات منذ سنة أو سنتين على نحو خفيف بحيث لا يكون له تأثير على التوقعات الإجمالية. ويعني عامل ألفا المنخفض أن البيانات التاريخية أكثر صلة بالتوقعات.

تتضمن الفترات التاريخية عموما بيانات الطلب من شهر ثابت، i. ه. يونيو أو يوليو. ومع ذلك، وهذا يدخل خطأ في الحساب لأن بعض أشهر لديها أيام أكثر من أشهر أخرى وعدد أيام العمل يمكن أن تختلف.

تستخدم بعض الشركات الطلب اليومي للتخفيف من هذا الخطأ، على الرغم من أنه إذا كان المتنبأ يفهم الخطأ، يمكن استخدام الفترات التاريخية الشهرية جنبا إلى جنب مع مؤشر تتبع لتحديد متى تنحرف التوقعات بشكل كبير عن الطلب الفعلي. ويحدد المستوى الذي تتبع فيه إشارة التعقب الانحراف بواسطة المتنبأ أو البرنامج ويختلف بين الصناعات والشركات والمنتجات.

قد يتطلب انحراف صغير التدخل عندما يكون المنتج متوقعا ذات قيمة عالية، في حين أن البند ذو القيمة المنخفضة قد لا يتطلب فحص التمحيص إلى هذا المستوى العالي.

التنبؤ غير الإحصائي

يتم العثور على التنبؤ غير الإحصائي في برامج إدارة سلسلة التوريد حيث يتوقع 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.

والتنبؤ غير الإحصائي الآخر الذي يحدث هو عندما يكون الطلب على عنصر يستند إلى نتائج تخطيط متطلبات المواد (مرب) يعمل.

وهذا يأخذ الطلب على الخير النهائي وينفجر فاتورة المواد بحيث يتم احتساب الطلب على الأجزاء المكونة. ويمكن بعد ذلك تعديل الطلب المكون من قبل مخطط استنادا إلى تقييمها ومعرفة البيئة الحالية.

تستند التوقعات الناتجة إلى الطلب الحالي ولن تتضمن أي طلب من الفترات السابقة. وسوف تستخدم العديد من الشركات مجموعة من التنبؤات غير الإحصائية والإحصائية عبر خط منتجاتها.

يستند التنبؤ الإحصائي إلى حسابات معقدة ويمكن تحديد الطلب المستقبلي بناء على الطلب من الفترات التاريخية.

التوقعات تعطي المخطط دليلا على الطلب في المستقبل، ولكن لا توجد توقعات دقيقة تماما وخبرة المخططين ومعرفة البيئة الحالية والمستقبلية مهمة في تحديد الطلب المستقبلي لمنتجات الشركة.

تم تحديث هذه المقالة من قبل غاري ماريون، اللوجستية وخبير سلسلة التوريد للميزان.