Nella catena di fornitura di oggi, come prevedi articoli che non sono stati realizzati su ordinazione?
Nella moderna supply chain, la previsione è necessaria per le aziende che producono articoli per l'inventario e che non sono realizzati su ordinazione. I produttori useranno la previsione materiale per garantire che producano il livello di materiale che soddisfa i loro clienti senza produrre una situazione di sovraccapacità in cui si produce troppo magazzino e rimane sullo scaffale.
Allo stesso modo, le previsioni non devono fallire e il produttore le trova senza inventario per soddisfare gli ordini del cliente.
Il costo di non riuscire a mantenere una previsione accurata può essere finanziariamente catastrofico.
Le previsioni possono essere:
- statistico
- Non-Statisical
Le previsioni sono sviluppate per i prodotti finiti, i componenti e le parti di servizio di un'azienda. La previsione viene utilizzata dal team di produzione per sviluppare i trigger degli ordini di produzione o di acquisto , le quantità e i livelli di scorte di sicurezza .
La previsione non è statica e dovrebbe essere rivista dalla direzione su base regolare. Questo per garantire che le informazioni sulle tendenze future, l'ambiente interno o esterno siano incorporate nelle previsioni per fornire un calcolo più accurato.
Previsioni statistiche
Nel software di gestione della supply chain, la previsione è un calcolo che viene alimentato dai dati delle transazioni in tempo reale e si basa su un insieme di variabili configurate per un numero di situazioni di previsione statistica.
Ai professionisti della pianificazione è richiesto di utilizzare il software per fornire la migliore situazione di previsione possibile e spesso questo viene lasciato deselezionato 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 proprie decisioni rispetto 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 nel futuro in base alla domanda che si è verificata in passato.
I dati storici della domanda possono essere utilizzati per produrre una previsione utilizzando la regressione lineare semplice . Questo dà uguale peso alla domanda dei periodi storici e proietta la domanda nel futuro.
Tuttavia, le previsioni oggi danno maggiore enfasi ai dati della domanda più recenti rispetto ai dati più vecchi. Questo è chiamato livellamento e viene prodotto dando più peso ai dati recenti. Il livellamento esponenziale si riferisce a una ponderazione sempre maggiore attribuita ai periodi storici più recenti. Quindi un periodo di due mesi fa ha un peso maggiore di un periodo di sei mesi fa.
Fattore alfa
La ponderazione è denominata fattore alfa e maggiore è la ponderazione, o fattore alfa il minor numero di periodi storici utilizzati per creare la previsione.
Ad esempio, un elevato fattore alfa conferisce un'elevata ponderazione ai periodi recenti e la domanda dei periodi di un anno o due anni fa è ponderata in modo così leggero da non influire sulla previsione complessiva. Un fattore Alfa basso indica che i dati storici sono più pertinenti per la previsione.
I periodi storici generalmente contengono dati sulla domanda da un mese fisso, ovvero giugno o luglio. Tuttavia, questo introduce errori nel calcolo poiché alcuni mesi hanno più giorni di altri mesi e il numero di giorni lavorativi può variare.
Alcune aziende utilizzano la richiesta giornaliera per alleviare questo errore, anche se se il forecaster comprende l'errore, è possibile utilizzare periodi storici mensili insieme a un indicatore di monitoraggio per identificare quando la previsione si discosta significativamente dalla domanda effettiva. Il livello al quale il segnale di tracciamento contrassegna la deviazione è determinato dal forecaster 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 articolo di basso valore potrebbe non richiedere che la previsione venga esaminata a un livello così elevato.
Previsioni non statistiche
Le previsioni non statistiche si trovano nel software di gestione della supply chain in cui la domanda è prevista in base alle quantità determinate dai pianificatori della produzione.
Ciò si verifica quando il pianificatore entra in una quantità soggettiva che ritengono che la domanda sarà senza alcun riferimento alla domanda storica.
L'altra previsione non statistica si verifica quando la domanda di un articolo si basa sui risultati delle esecuzioni di pianificazione dei fabbisogni di materiali (MRP).
Ciò richiede la domanda per il prodotto finito ed esplode la distinta dei materiali in modo che venga calcolata una domanda per le parti componenti. La richiesta dei componenti può quindi essere modificata dal pianificatore in base alla loro valutazione e conoscenza dell'ambiente corrente.
Le previsioni risultanti si basano sulla domanda corrente e non includeranno alcuna domanda dei periodi precedenti. Molte aziende useranno una combinazione di previsioni non statistiche e statistiche sulla loro linea di prodotti.
Le previsioni statistiche si basano su calcoli complessi e la domanda futura può essere determinata in base alla domanda dei periodi storici.
Le previsioni forniscono al pianificatore una guida per la domanda futura, ma nessuna previsione è completamente accurata e l'esperienza e la conoscenza dei pianificatori dell'ambiente attuale e futuro è importante per determinare la domanda futura per i prodotti di un'azienda.
Questo articolo è stato aggiornato da Gary Marion, esperto di logistica e supply chain per The Balance.