هر چیزی که باید در خصوص پیش بینی تقاضا در کنترل موجودی انبار بدانیدفناوری

کلمه «پیش‌بینی تقاضا» ممکن است که در اول کمی پیچیده به نظر برسد؛ اما اگر ابزار و منابع درستی داشته باشید و همچنین به خوبی دانش آن را یاد بگیرید، کنترل و مدیریت آن خیلی ساده‌تر از تفکر اولیه خواهد بود. در حقیقت پیش‌بینی تقاضا برای مدیریت بهینه موجودی انبار است؛ به عبارتی دیگر، اطمینان از اینکه کالاها به تعداد کافی در انبار وجود دارند یا خیر.

این مسئله یعنی کنترل موجودی انبار و ارتباط آن با پیش‌بینی بازار آینده چالش بسیار مهمی برای فروشندگان و سایت‌های اینترنتی است؛ به ویژه اینکه در برهه‌ای از زمان تقاضا برای خرید محصولی به هر دلیلی افزایش پیدا می‌کند. اگر فروشنده‌ای شم بیزینسی نداشته باشد، این دوران طلایی را از دست خواهد داد. البته که فقط این نیست و به موارد دیگری هم محدود می‌شود. در حال حاضر، چیزی که سؤال است، چگونگی استفاده از تکنیک پیش‌بینی تقاضا برای مدیریت موجودی انبار است؛ حالا می‌خواهد شرایط بحرانی باشد یا عادی.

در این مقاله قصد داریم تا در خصوص این تکنیک برای کنترل موجودی انبار و افزایش بهره‌وری و فروش صحبت کنیم. پس در ادامه همراه کالاورد باشید.

 

 

 

در اصل پیش‌بینی تقاضا درزمینهٔ تحلیل‌های پیشگویانه مطرح می‌شود. همچنین به شما این امکان را می‌دهد تا تقاضاها را درک و پیش‌بینی و سیستم موجودی انبار خود را بهینه کنید تا از تعداد صحیح کالاها مطمئن شوید. به عبارتی دیگر، درک چگونگی نوسانات تقاضا از موضوعاتی مانند انبار کردن بیش‌ازحد کالا یا تمام شدن به یک‌باره جلوگیری می‌کند که باعث صرفه‌جویی مالی برای کسب‌وکارها می‌شود؛ اما این همه چیز نیست. تصمیم‌های کسب‌وکاری و اقتصادی مهم مانند گردش مالی سالیانه، حاشیه سود و جریان مالی وابستگی دقیقی به پیش‌بینی تقاضا دارد.

پیش‌بینی تقاضا دارای عناصر زیادی است که باید در نظر گرفته شوند. یک اشتباه کوچک می‌تواند به جای سودده بودن این تکنیک، باعث ضرر مالی بسیار زیادی برای شما شود. این عناصر شامل موارد زیر است:

1- به موقع بودن
2- قابل اعتماد بودن
3- درست و صحیح بودن
4- دارای معنا بودن
5- قابل استفاده بودن

البته پیش‌بینی تقاضا فقط برای کنترل موجودی نیست. بلکه می‌توان از آن برای حمایت از برنامه‌ریزی تولید، برنامه برای پتانسیل بازاریابی جدید و نیازهای ظرفیت آینده نیز استفاده کرد. البته در این مقاله بیشتر تأکید بر کنترل موجودی است. این مقاله مناسب افرادی است که در بستر مارکت پلیس فعالیت می‌کنند و بهتر است که نسبت به فروش و تحلیل و پیش‌بینی آن، موجودی انبار خود را قبل از قیمت‌گذاری بررسی کنند.
 

به دست آوردن مزیت رقابتی

استفاده از تکنیک پیش‌بینی تقاضا به شما این اطمینان را می‌دهد که انبار هیچ‌گاه از موجودی خارج نشود. این باعث می‌شود تا خطر از دست دادن مشتری به دلیل نبودن کالا در انباری را کاهش دهید. علاوه بر این به شما کمک می‌کند تا بهتر بتوانید استراتژی بازاریابی خود را تدوین کنید. اینکه بدانید در سال آینده قرار است که چه محصولات بیشتر فروش داشته تا روی آن‌ها سرمایه‌گذاری بیشتری کنید.

بهینه کردن موجودی

این تکنیک به شما امکان می‌دهد تا مدیریت موجودی و کنترل انبار خود را بهتر از قبل بهینه کنید. وقتی سیستم مدیریت انبار بهینه شود، نرخ گردش کاری افزایش پیدا کرده و از این رو هزینه‌های اضافه هم کاهش پیدا خواهد کرد.

بهبود و کنترل مدیریت بودجه

پیش‌بینی تقاضا باعث ایجاد بینشی در جریان نقدینگی می‌شود. اینکه شما بودجه خود را صرف خرید چه محصولاتی کرده تا سود بیشتری در آینده به دست بیاورید. همچنین می‌تواند هزینه‌های اضافه ناشی از خرید یا تأمین محصولات غیر نیاز را هم کاهش دهد.

کاهش تصمیم‌های بد در کسب‌وکار

وقتی بتوان در خصوص تقاضاها به پیش‌بینی درستی دست پیدا کرد، دیگر کمتر در خصوص تصمیم‌های غیرحرفه‌ای و نامرتبط وقت خواهید گذاشت. به این صورت ریسک تصمیم‌های نادرست هم کاهش پیدا می‌کند.

تناظر تعداد با تقاضا

وقتی بدانید که بازار چه مقدار تقاضا دارد، محصولات خود را به اندازه تأمین خواهید کرد. به عبارتی دیگر، نه محصولی را اضافه در انبار خواهید داشت و نه کم. به تناظر درست و مناسبی بین تعداد محصولات در انبار و تقاضاها خواهید رسید.

ایجاد جریان نقدی ثابت

پیش‌بینی تقاضا باعث می‌شود تا در انبار شما همیشه محصولات با تعداد کافی وجود داشته باشند؛ این یعنی جریان ثابت. وقتی در انبار کالایی نباشد که فروش بالایی هم دارد، در آن موقع جریان نقدینگی فروشگاهتان کاهش پیدا می‌کند. حالا اگر آن را داشته باشید، باعث افزایش جریان نقدینگی‌تان می‌شود. این فراز و نشیب باعث می‌شود تا نتوانید به جریان درآمدی ثبات در ماه برسید؛ اما اگر انبار شما مناسب با پیش‌بینی تقاضا پیش برود، دیگر تناوبی وجود نداشته و فروش ثابتتان همیشه پاربرجا است.

 

 

پیش‌بینی تقاضا به دو گروه اصلی تقسیم می‌شود:

1- کیفی یعنی داده‌های غیرشمارشی
2- کمی یعنی داده‌های آماری

حالا هرکدام از این دو دسته به صورت کلی می‌توانند به گروه‌های زیر تقسیم شوند:

سطح ماکرو

1- دستیابی به شرایط اقتصادی عمومی
2- در نظر گرفتن عوامل خارجی متوقف کننده ایمکارس
3- اطلاع به کسب‌وکارها در خصوص فرصت‌های گسترش یا تغییر در بازار

سطح میکرو

1- مناسب برای بخش خاصی از صنعت، کسب‌وکار یا مشتریان

کوتاه مدت

1- مناسب برای تقاضاهایی کمتر از 12 ماه
2- اطلاع‌رسانی از فعالیت روزانه

طولانی مدت

1- مناسب برای تقاضاهای بیشتر از 12 ماه
2- کمک به شناسایی و برنامه‌ریزی فصلی، الگوی سالیانه و ظرفیت تولید
3- اطلاع از گسترش فرصت در زمان‌های طولانی مدت
4- هدایت و کنترل استراتژی کسب‌وکار بلند مدت
5- تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضا

متدهای کیفی

پیش‌بینی‌های تقاضای کیفی به شما این امکان را می‌دهد تا دانش کسب‌وکار، بازار، محصول یا مشتری برای قضاوت و مدیریت پیش‌بینی خود به کار ببرید. در درجه اول این نوع پیش‌بینی تقاضا بر اساس داده نظرات، تحقیقات بازار و پنل توافق و همگانی است.

داده نظرات

داده نظرات یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضا است که به عنوان روش دلفی شناخته می‌شود. در واقع مکانی است که از گروهی از متخصصان در خصوص وضعیت، سؤال پرسیده شده تا براساس نظرات و مستندات فردی پیش‌بینی انجام شود. البته عیبی هم دارد و اینکه داده‌های فروش واقعی، آماری و گذشته نیست. برای همین احتمال اینکه پیش‌بینی دقیقی به دست بیاید، خیلی کم است.

تحقیقات بازار

تحقیقات بازار، اطلاعات آمارگیری مشتریان را مورد هدف قرار می‌دهد. این نوع تحقیقات کمک می‌کند تا بتوان احساسات بازار را براساس پیش‌بینی‌های انجام شده مبتنی بر فرضیه‌های مختلف تخمین زد. البته ممکن است که در هنگام به کار بردن این اطلاعات در هنگام کنترل موجودی، کمی ابهاماتی وجود داشته باشد.

پنل توافقی

برخلاف روش دلفی، در این روش فرض می‌شود که گروهی از متخصصان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری خواهند داشت. هیچ‌گونه واسطه‌گری در این روش وجود ندارد و خود گروه‌ها مسئولیت تمامی پیش‌بینی‌ها را به برعهده خواهند گرفت.

پیش‌بینی تقاضای کیفی برای کنترل موجودی

همان‌طور که در بالا هم نوشتیم، تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضا کیفی فقط مختص به کنترل موجودی نیست. در حقیقت منطبق بر داده‌های گسترده و ذهنی است. البته شبهاتی در خصوص دقت این نوع پیش‌بینی وجود دارد. اینکه شاید خیلی نتواند داده‌های تحلیلی را به ویژه از تاریخچه‌ها به دست بیاورد؛ اما این روش برعکس، مناسب مواقعی است که شما هیچ‌گونه دسترسی به داده‌های تاریخی ندارید و قصد داشته باشید تا برای بازار جدید، پیش‌بینی‌های انجام دهید.

متدهای کمی

در مقایسه با متد کیفی، این روش از داده‌های آماری منطبق بر تقاضاهای گذشته یا رابطه بین متغیرها استفاده می‌کند. از این متد می‌توان برای پیش‌بینی در یک بازه زمانی مشخص استفاده کرد. دو دسته اصلی متد کمی شامل سری‌های زمانی و علت هستند.

پیش‌بینی سری‌های زمانی

این نوع پیش‌بینی به طور گسترده منطبق بر داده‌های فروش گذشته است و از دو مؤلفه روند تقاضا و چرخه‌های فروش و فصلی تشکیل می‌شود. به عبارتی دیگر تکنیک سری‌های زمانی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا الگوهای چرخه‌ای، نرخ‌های رشد و هرگونه بی‌نظمی و تغییر را مشخص کنند.

مجموعه داده‌های سری‌های زمانی می‌تواند از روندهای زیر تشکیل شود:

1- روند بادوام که به طور منظم طی یک دوره طولانی اتفاق می‌افتد و مسیر همواری را دنبال می‌کند.
2- روند فصلی که شامل تغییرات فصلی داده‌ها در 12 ماه است.
3- روند چرخشی که به صورت حرکت مکرر در تقاضای محصول هرچند سال یک‌بار است.

این برآوردهای ترند مبتنی بر این فرض است که عوامل به روند گذشته منجر می‌شود تا در آینده و به همان شیوه نقش خود را دنبال کند. بعضی از مهم‌ترین تکنیک‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی شامل میانگین حرکت، آریما و پیش‌بینی X11 است.

چنین متدهای پیش‌بینی برای دوره‌های کوتاه یا متوسط به خوبی عمل می‌کنند. موارد رایج استفاده شامل پیش‌بینی فروش، پیش‌بینی موجودی و پیش‌بینی حاشیه‌ها است. در نظر داشته باشید که برای هر پیش‌بینی فصلی، بهتر است که حداقل دو سال داده‌های گذشته را برای افزایش دقت داشته باشید.

پیش‌بینی علت

پیش‌بینی علت یک تکنیک تقاضا است که فرض می‌کند متغیر پیش‌بینی‌شده دارای رابطه‌ای با دیگر متغیرها است. به طور معمول، این متد تمامی عوامل احتمالی تأثیرگذار بر متغیرهای وابسته را در نظر می‌گیرد؛ بنابراین داده‌های مورد نیاز برای این نوع تقاضا از داده‌های فروش گذشته یا حوزه‌های بیرونی و خارجی مانند تحقیقات بازار به دست می‌آید.

بعضی از متدهای پیش‌بینی علت رایج شامل:

1- مدل رگرسیون
2- مدل اقتصادسنجی
3- مدل نشانگر پیشرو

پیش‌بینی تقاضای کمی برای کنترل موجودی

در اصل پیش‌بینی تقاضای کمی از داده‌های فروش گذشته استفاده کرده و آن‌ها را با فرمول خاصی برای پیش‌بینی تقاضای آینده ترکیب می‌کند؛ اما باید گفت که استفاده از تکنیک‌ها و مدل‌های ریاضی فوق در حالت عادی برای تمامی کسب‌وکار بسیار پیچیده و هزینه‌بر است. بهترین روش این است که از یک سازمان یا شرکت برنامه‌ریزی در این حوزه استفاده کنید.
 

برای شروع بهتر است که دوره فروش آینده تا 30، 60 یا 90 روز براساس سرعت فروش قبلی و فصلی بودن محصولات خود در نظر بگیرید.

سرعت فروش

سرعت فروش شامل نرخ فروش در دوره زمانی است شامل هیچ روزی بدون محصول در انبار نمی‌شود. به جای اینکه به دنبال میانگین فروش خود باشید، به دنبال بررسی سرعت فروش باشید تا در هنگام کامل بودن موجودی، نرخ فروش واقعی خود را تعیین کنید.

محصولات فصلی

فصلی بودن با پیش‌بینی تقاضا کمی تفاوت دارد؛ برای اینکه محصول فصلی به مدت زمان بیشتری برای فروش نیاز دارد. برای مثال، گل سنبل عید که بیشترین فروش را در اواخر ماه اسفند دارد. برای همین است که در این نوع باید حداقل یک سال یعنی 12 ماه قبل را هم در نظر بگیرید.

مسئله پیش‌بینی تقاضا و موجودی فعالیت کاملاً حرفه‌ای است. با اینکه شاید بتواند با مطالعه چندین کتاب و مقاله به تعریف‌های اولیه رسید؛ اما مدل‌های ریاضی که در بالا نوشتیم، برای استفاده نیاز به تخصص دارند. بدون تخصص و دانش قدم برداشتن در مدیریت انبار می‌تواند نتیجه عکس برای کسب‌وکار شما به همراه داشته باشد.

منبع:linnworks