---1. 소개
우리는 기업이 좋은 제품을 디자인하는 R&D(제품 관리), 좋은 가격에 판매하는 마케팅(수요 관리)이라는 세 가지 주요 기능을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 가격, 공급망(공급관리) 적절한 비용과 속도로 제품을 생산하고 유통합니다.
공급망은 조달을 통해 물건을 구매하고, 생산을 통해 가치를 추가하고, 물류를 통해 유통하는 것입니다. 이는 공급망의 세 가지 주요 실행 기능입니다. 계획은 공급망 엔진의 기능입니다. 그렇다면 어떻게 계획을 잘 세우고 계획과 실행을 연계할 수 있을까요? 수요 예측, 재고 계획, 공급망 실행이라는 세 가지 링크로 요약할 수 있습니다.
---1.2. 수요예측이란 무엇입니까?
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 목표 달성을 보장하기 위해 내려지는 결정입니다. 실행 가능한 판매 목표는 달성하고자 하는 결과이며, 이 세 가지를 혼동해서는 안 됩니다.
① 모든 예측은 틀렸지만 어느 정도의 실수는 다릅니다.
② 모든 예측이 틀렸기 때문에 우리는 최선을 다해야 합니다. 이에 대비하기 위해 안전재고 또는 안전생산능력을 확보한다.
③ 예측이 실패할 경우 안전재고가 부족하며 이는 결국 이를 보완할 수 있는 공급망의 실행능력에 달려 있다.
---1.3. 수요를 예측해야 하는 이유는 무엇입니까?
그렇다면 예측이 모두 틀렸는데 왜 수요 예측을 해야 할까요?
첫째, 수요 예측은 과거 데이터와 미래 예측을 기반으로 한 이론적 기반 결론으로 고위 경영진이 향후 판매 및 운영 계획, 목표, 자본 예산을 결정하는 데 도움이 됩니다. 수요 예측은 조달 계획 및 창고 운영 자원 할당에 대한 권장 사항 역할을 할 수 있으며, 이는 조달 부서가 조달 계획을 수립하고 창고가 생산 일정을 미리 계획하여 비즈니스 변동의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
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.
1.4. 수요 예측은 어떻게 합니까?
수요를 예측하는 방법은 무엇입니까? 기본 방법론은 '데이터로 시작해 판단으로 끝난다'입니다. 과거 데이터 분석을 바탕으로 마케팅 등의 피드백(판단)을 바탕으로 기준 예측을 하고, 이를 적절히 조정하여 최종 수요 예측으로 삼을 예정입니다. 수요 예측은 3부분 기술과 7부분 관리입니다. 기업의 가장 큰 과제는 어떤 종류의 예측 모델을 선택하는 것이 아니라 판매와 운영을 연결하는 프로세스를 구축하여 회사의 프런트엔드와 백엔드의 최고의 지혜를 통합하는 것입니다. 가장 정확한 예측을 하십시오.
1. 데이터로 시작
핵심 포인트:
1.1 누구의 데이터
제조업체에게 가장 이상적인 것은 채널을 넘어 직접 수요 예측을 생성하기 위해 소매 터미널의 판매 내역을 사용합니다. CPFR(협업 계획, 예측 및 보충)은 제조업체와 소매업체 간의 채널을 개방하고, 정보의 투명성을 향상시키며, 단말기 판매 데이터를 적시에 정확한 방식으로 제조업체에 전송하여 후속 재고 계획, 보충 및 수요 예측을 준비하는 것입니다. . 소매업체의 경우 수요 예측 개발, 재고 수준 설정, 보충 수량 결정 등 분석 기반 작업을 수행하기가 어렵습니다. 제조업체는 전체 공급망에서 가장 강력한 분석 능력을 갖추고 있지만, 직접적인 데이터와는 거리가 멀고 다양한 결정을 내리기 위해 경험적 판단에 의존해야 합니다. 공급망의 과제는 이 두 유형의 기업을 연결하고, 프론트 엔드 판단 기능과 백엔드 분석 기능을 통합하여 "데이터 분석에서 시작하여 전문적인 판단으로 끝나는" 수요 예측 프로세스를 완성하는 것입니다.
1.2 데이터에서 배울 점
① 먼저 배송 데이터의 시간 단위를 살펴보세요. 월 단위로 구분되어 있는지, 주별로 구분되어 있는지, 즉 매주 기록되는지 여부 또는 월별 배송. 공급망 운영에서 주는 월보다 더 이상적인 시간 단위이며 기업 운영 관리의 세분성을 반영합니다.
② 주문 빈도는 고객의 운영 수준도 반영합니다. 운영 수준이 높을수록 주문 빈도가 높아지고 주문량이 안정적으로 높아집니다. 품질 고객.
③배송 데이터에는 더 많은 고객 정보도 포함되어 있습니다. 예를 들어 고객의 주문 습관은 매주 주문합니까, 아니면 매월 주문합니까? 부분배송도 되나요?
④고객 집중도 분석이 가능하다. 6개월 등 일정 기간 동안의 수요 내역을 추출하여 자재번호, 고객, 월별로 세분화하여 특정 자재번호의 상당 부분을 차지하는 고객이 있는지 판단할 수 있습니다.
⑤ 출하 내역을 통해 수요의 변동성을 확인할 수도 있습니다. 예를 들어 13주간의 출하 내역을 바탕으로 품목번호별 수요 표준편차를 계산하고 이를 13주간의 평균 수요 값으로 나누어 변동성을 측정하는 변동계수를 구할 수 있습니다.
1.3 정확한 예측 방법: 적절한 예측 세분성을 선택하세요.
예측 세분성: 세분성이 클수록 예측 정확도가 높아지며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
예측의 세분화는 조직, 제품, 시간이라는 3차원 개념이며 각 차원에는 여러 수준이 있습니다. 조직 차원에서는 국가, 지역, 지점 등이 있습니다. 제품 차원에는 주요 카테고리, 소규모 범주, SKU(재고 보관 단위) 등이 포함됩니다. 시간 차원에는 분기별, 월별, 주별 등이 포함됩니다.
개념은 간단합니다. 실제 값과 예측 값의 차이가 편차입니다.
1.4 수요 예측 방법
II. 판매 판단에 대하여
판매에 대한 판단이 필요한 경우 수요 예측을 적절한 수준과 목표로 분해해야 합니다. 특정 제품에 대한 판단을 내릴 수 있는 적합한 사람을 찾으세요. 주로 판매지역 수준으로 판단한다면 판매지역으로 세분화하고, 지상 매출에 의존해야 한다면 고객별로 세분화한 후 해당 매출을 찾아야 한다.
특정 제품, 특정 고객에 초점을 맞추는 것이 판매 판단력을 얻는 열쇠입니다.
대부분의 제품에는 여러 고객이 있으며 수요는 각 고객에게 상대적으로 균등하게 분배됩니다. 수요 변동은 전체에 미치는 영향이 제한적입니다. 서로 영향을 미치게 됩니다.
정말 중요한 것은 한정된 고객에게 수요가 집중된 제품이다. 예를 들어, 제품에 25명의 고객이 있더라도 한 고객이 수요의 40%를 차지하고 나머지 고객은 고르게 분포되어 있습니다. 이 대규모 고객의 수요가 변경되면 공급망에 대한 영향은 부족이든 과잉이든 명백할 것입니다.
재고 관련 기타 사항
우리는 재고가 세 가지 범주로 나눌 수 있다는 것을 알고 있습니다. 첫 번째 범주는 회전율 주기에 따라 결정되는 회전율 재고입니다. 예를 들어, 생산 주기가 3주이면 생산 라인에 3주간의 공정 중 재고가 있고, 운송 주기가 28일이면 28일의 운송 중 재고가 있게 됩니다. 순환 재고는 일반적으로 상당한 관심을 받습니다. 매출재고=수요예측? 이에 대해서는 첫 번째 기사에서 자세히 논의했으며 여기서는 반복하지 않겠습니다.
두 번째 범주는 주어진 고객 서비스 수준(가용률)을 달성하기 위해 수요와 공급의 불확실성에 대처하는 데 사용되는 안전 재고입니다. 안전재고의 수준은 세 가지 요인에 따라 달라집니다. ① 수요의 불확실성 - 수요 변화가 클수록 더 많은 안전재고가 필요합니다. ② 공급의 불확실성 - 공급이 더 불확실할수록 더 많은 안전재고가 필요합니다. 가용성 비율(서비스 수준)에 대한 요구 사항 - 서비스 수준 요구 사항이 높을수록 안전 재고 수준도 높아집니다.
세 번째 범주는 예측 실패로 인한 재고, 주문 취소, 최소 주문 수량 등 초과 재고입니다. 회전율 프로세스는 불확실성으로 가득 차 있으므로 안전 재고는 회전율 재고와 평행을 이루는 경우가 많습니다. 수요 예측을 피할 수 없으며 안전 재고도 마찬가지입니다.