공급망 관리 및 통제에는 수요 예측, 수요(주문) 계획, 재고 계획, 공급망 공급 능력이라는 네 가지 핵심 요소가 있습니다.
우리는 종종 공급망이 주문 중심(풀) 또는 예측 중심(푸시)이라고 말합니다. 실제로 주문 중심이든 예측 중심이든 전체 공급망의 관점에서 보면 궁극적으로 예측 중심입니다. 한 사람의 주문은 다른 사람의 예측이 되기 마련이기 때문입니다. 예를 들어, 여성 사용자가 온라인으로 옷을 구매할 때 앞으로 그 옷을 입을 것이라는 예측을 바탕으로 플랫폼의 판매자에게 주문을 해야 합니다.
수요 예측은 공급망의 원동력입니다.
수요 예측의 목표는 "최대한 정확하게 만들고, 가능한 한 빨리 편차를 수정하는 것"입니다. 이를 위해서는 세 가지 문제를 해결해야 합니다. 첫째, 수요 예측을 어떻게 수행할지, 둘째, 영업과 운영을 효과적으로 연결할 수 있도록 수요 예측을 누가 수행하는지, 셋째, 예측이 잘못된 경우 이를 감지하기 위한 롤링 계획 메커니즘을 어떻게 구축할지입니다. 가능한 한 빨리 그리고 가능한 한 빨리 수정하고 해결하시겠습니까?
수요 예측과 재고 계획은 실제로 예측 위험을 기반으로 한 게임입니다. 좋은 수요 예측은 정기적으로 조정되어야 하지만 이것이 마음대로 조정될 수 있다는 의미는 아닙니다. 무제한은 아닙니다. 특정 시간대에 진입하면 공급망의 효율성을 보호하기 위해 수요 예측 조정을 제어해야 합니다.
그렇지 않으면 과도한 운영 비용이 발생하고 생산 능력이 낭비됩니다. 잦은 조정으로 인해 전체 생산 및 유통 배열이 중단되어 전체 배송을 예측할 수 없게 되고 사람의 개입이 더 많이 필요하게 됩니다. 이는 불확실성을 증가시켜 결국 비용과 재고로 이어지는 악순환을 낳습니다.
일부 선물 브랜드는 습관적으로 가맹점으로부터 상품을 요구하여 가맹점과 매장이 몇 달 전에 미리 주문하도록 강요합니다. 이 주문은 실제로 수요 예측입니다. 예측 정확도가 낮으면 재고 잔고가 발생합니다.
무역 박람회의 주문 목표는 일반적으로 과거 판매 데이터 분석 및 판매 피드백을 바탕으로 "(과거) 데이터에서 시작하여 과거 결과에 따른 판단으로 종료"되는 방식으로 생성됩니다. 부서. 그러나 가장 중요한 단계, 즉 가맹점주와 최종 목표에 대한 합의가 이루어지지 않는 경우가 많습니다.
의류업계의 오더페어가 대표적이다.
이제 일부 의류 브랜드는 수요 및 공급 예측을 시작하여 지역 및 국가 수요를 예측하고 시간 단위를 더 세부적으로 세분화하여 시장 동향, 소비자 선호도 및 경쟁력 있는 제품 정보. 전체적인 예측을 하고 전체 물량을 조절하며 적절한 수량의 제품을 생산합니다. 시간 단위가 세분화되어 있어 예측이 틀려도 앞으로 1~2주 동안의 배송 계획을 예측할 수 있기 때문입니다. 영향은 제한적이며 수정하기 쉽습니다.
수요 예측의 정확성은 낮고 예측 위험은 높으며 수요 예측은 예측의 일부가되었습니다. 기업 간 및 기능 간 게임. 게임의 결과에 대해 한편으로는 잘못된 사람들이 예측을 하고, 다른 한편으로는 정보의 비대칭성을 조장하여 결과의 정확성을 높이는 데 도움이 되지 않습니다. 예측.
수요예측이란 무엇인가요?
먼저 수요란 무엇인지부터 살펴볼까요? 수요는 적절한 생산 능력과 다른 제약이 없다고 가정할 때 고객이 회사로부터 구매할 수 있는 재화와 서비스의 수량입니다. 그렇다면 수요 예측은 일련의 가정에 따라 기업이 미래 수요를 정확하게 계산하는 것입니다.
가정은 무엇입니까? 여기에는 회사에 대한 내부 및 외부 가정이 모두 포함됩니다. 내부 가정은 주로 광고, 판촉 활동, 유통 채널 확대, 상품 가격 조정 등과 같이 수요 변화를 촉진하는 일부 기업 활동을 의미하며, 외부 가정은 주로 산업 동향, 국제 또는 국가 행사와 같은 미래 경제 수준에 대한 기대를 반영합니다. , 은행 이자율, 중요한 인플레이션, 경쟁사 동향 등.
그리고 예측은 미래에 대한 일종의 추측입니다. 따라서 정확하지 않습니다. 일반적으로 예측 정확도는 50%에서 60% 사이에 불과합니다. 이는 모든 예측이 틀렸다는 것을 의미합니다. 기존에 알려진 조건을 최대한 활용해야 합니다. 최대한 정확하고 너무 틀리지 않게.
그렇다면 예측이 모두 틀렸는데 왜 수요 예측을 해야 할까요?
우선, 수요 예측은 과거 데이터와 미래 예측을 기반으로 한 이론적 기반 결론으로 관리자가 향후 판매 및 운영 계획, 목표 및 자본 예산을 결정하는 데 도움이 됩니다. 예측은 조달 계획 및 창고 운영 자원 할당에 대한 권장 사항 역할을 할 수 있으며, 조달 부서에서는 조달 계획을 세우고 창고에서는 생산 계획을 미리 수립하여 비즈니스 변동의 영향을 줄일 수 있습니다.
수요예측이 없으면 회사 내 판매, 구매, 재무예산 등 많은 의사결정이 경험에 의해서만 이루어지기 때문에 시장예측이 부족하고 재고 및 재고가 부족하거나 적체되는 일이 발생하게 됩니다. 자금 등의 질문.
물론 수요예측이 중요하기는 하지만 이를 수요계획으로 볼 수도 없고, 판매목표로 볼 수도 없다.
소위 예측은 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 가정입니다. 이는 본질적으로 추측이며 참고로만 사용할 수 있습니다. 수요 계획은 목표를 달성할 수 있도록 하기 위한 결정입니다. 달성, 그리고 권위성과 실행 가능성이 더 높으며, 판매 목표는 달성하고자 하는 결과이며, 이 세 가지는 혼동될 수 없습니다.
수요 예측을 수행하려면 먼저 예측의 5가지 기본 차원인
예측 차원을 이해해야 합니다. 예측의 세분성은 패키지나 상자, 단일 제품 또는 브랜드를 기반으로 합니다. 일반적으로 세분성이 높을수록, 변수가 많을수록 예측 정확도는 낮아집니다.
예측 범위. 현재 예측은 향후 2개월, 반년 등 향후 장기간의 수요 데이터입니다. 일반적으로 예측 구간의 범위가 클수록 예측 정확도는 낮아집니다.
예측 간격. 수요 예측이 업데이트되는 빈도(예: 한 달에 한 번 또는 일주일에 한 번)입니다.
예측 단위. 개, 단위, 위안, 그램 등 수요 예측 데이터의 물리적 측정 기준입니다.
예측 메커니즘. 다양한 차원의 세분성과 다양한 차원 간의 관계 간의 연결을 설명합니다.
수요예측의 기본 속성을 이해한 후에는 수요예측을 위한 기본 스킬을 갖추게 됩니다. 수요예측 방법은 크게 정량적 예측과 정성적 예측으로 나누어진다.
정량적 예측
정량적 예측 방법은 과거 데이터 분석을 통해 수요 패턴을 탐색하는 것입니다. 쉽게 말하면 과거 데이터를 기반으로 패턴을 찾는 것입니다. 예측 가능한 수요 패턴은 주로 두 가지입니다.
첫 번째는 시간형 수요 패턴입니다. 예를 들어 유람선은 겨울보다 봄과 여름에 수요가 더 많고 발렌타인 데이에는 장미와 초콜릿이 더 잘 팔립니다. 이러한 수요 패턴을 발견하고 예측하려면 시계열 통계가 권장됩니다.
두 번째 유형은 시간 외에 수요에 영향을 미칠 수 있는 다른 요소입니다. 이러한 패턴은 수량화 가능한 특정 변수가 수요에 예측 가능한 영향을 미치기 때문에 식별됩니다. 예를 들어, 코카콜라의 제품은 프로모션에 더 잘 반응하고 할인을 받으면 고객이 더 많이 구매할 것입니다. 이러한 유형의 패턴에 대한 가장 좋은 솔루션은 회귀 분석을 수행하는 것입니다.
정성적 예측
정성적 예측 방법은 주관적 예측 방법 또는 판단적 예측 방법이라고도 하며 경험이 풍부한 사람들의 의견, 지식, 직관을 수집하고 정리하여 이를 예측 결과.
어떤 상황에서 정성분석이 적합한가요? 세 가지 주요 유형이 있습니다.
신제품이 출시되고 참고할 과거 데이터가 없습니다.
몇 가지 새로운 상황의 출현은 기존 수요 패턴을 변화시킵니다. 예를 들어 전염병, 정책 및 기타 이유로 인해 특정 제품의 판매에 심각한 영향을 미치므로 정량 분석을 통해 과거 데이터만 볼 수는 없습니다.
과거 수요 데이터가 미래 예측과 거의 상관관계가 없는 제품. 예를 들어 프로젝트 기반 또는 맞춤형 제품이 있습니다.
기업이 수요를 잘 예측하려면 시장 정보를 보완하는 것 외에도 두 가지 핵심 요소가 있습니다.
기업은 예측 성과 평가 메커니즘을 제공하고 예측에 주의를 기울여야 하며, 명확한 보상과 보상을 제공하고, 성과평가 문제점을 신속하게 진단하여 지속적인 개선을 독려합니다.
좋은 예측 때문에 더 많은 제품을 구매하는 고객은 없지만 수요 예측은 고품질 비즈니스 결정으로 전환될 수 있으므로 재고 회전율, 서비스 품질이 향상되고 공급 비용이 절감됩니다. 사용자는 더 많은 회사 제품을 구매할 수 있습니다.
실적 평가는 오류율을 통해 수행할 수 있으며, 수요 예측의 편차를 확인하고 정확성을 평가할 수 있습니다. 계산 공식은 오류율 = (예측 수요 - 실제 수요) * 100% / 실제 수요입니다. .
기업 공급 및 수요 관계의 통합을 구현합니다. 우수한 예측 = 예측 알고리즘 및 모델링 + 공급 및 수요 관계 통합 소위 공급 및 수요 관계 통합은 공급을 담당하는 생산 부서, 물류 부서, 구매 부서뿐만 아니라 판매 부서, 재무 부서, 그리고 수요를 담당하는 회사 임원들이 함께 협력하여 예측을 공식화합니다. 자원을 최적화하고 일련의 조직 목표의 균형을 맞추는 결정을 내리는 통합되고 미래 지향적인 계획입니다.
효율적인 공급 및 수요 통합은 다음 세 가지 측면에 반영됩니다.
문화적 측면: 개방성과 투명성, 단결과 협력, 일관된 목표가 필요합니다.
프로세스 측면에서 모든 링크는 밀접하게 연결되어 있고 전체적으로 매끄럽고 눈에 띕니다.
도구: 올바른 시스템을 사용하여 올바른 사람들에게 올바른 정보를 전달합니다.
예측은 미래에 대한 추측이기 때문에 항상 틀립니다. 예측 자체는 어려운 것이 아닙니다.
예측은 한 부서만의 문제가 아니며, 영업 및 마케팅 부서, 영업 기획 부서, 재무 부서, 기업 임원 모두가 예측 프로세스에 참여해야 합니다.
상사는 수급통합이 회사를 운영하는 방식임을 인식해야 한다. 수급통합과 수요예측을 위해서는 그 어떤 흐름도나 기술적 수단보다 기업문화가 더 중요하다.