Ce este o estimare a inventarului?
Prognozele de inventar vă vor ajuta să estimați cererea viitoare pentru produsele dumneavoastră într-o perioadă scurtă, mijlocie sau lungă și reprezintă o parte fundamentală a oricărei operațiuni de planificare a inventarului de succes.
Cunoașterea acestor prognoze în avans vă va permite să îmbunătățiți serviciul pentru clienți, controlul stocurilor și gestionarea capacității.
Am putea prognoza cifrele de cost într-un model de control al stocurilor; acestea sunt previziuni ale costurilor care se vor aplica în viitor când va fi momentul să plasați o comandă. Un alt domeniu de prognozat este timpul de livrare, care în general este din ce în ce mai scurt. Indiferent de ceea ce decidem să prognozăm, amintiți-vă aceste principii de bază:
- Prognoza va fi mai precisă pe termen scurt. Cu cât mergi mai departe, cu atât ești mai puțin precis.
- Prognoza va fi greșită. Va exista o eroare de prognoză și este esențial să cunoașteți acel procent.
- Prognoza nu înlocuiește cererea reală.
Tipul de prognoze
Există atât de multe moduri de prognoză și diferite lucruri de prognozat, încât nicio metodă de prognoză nu este întotdeauna cea mai bună. Trebuie să alegem o metodă care se potrivește nevoilor noastre. În ambele cazuri, trebuie să alegem unul în funcție de timp:
- Prognozele pe termen lung privesc mai mulți ani
- Prognozele pe termen mediu privesc în perspectivă între trei luni și un an
- Prognozele pe termen scurt privesc următoarele câteva săptămâni
Există mai multe moduri de a baza prognoza. Acestea se pot baza pe date istorice sau pe estimări de judecată. Metoda de prognoză utilizată va depinde de sursele de date disponibile. Dacă există un istoric de cerere de încredere al unui produs, acesta poate fi sursa de prognoză.
Tehnici de prognoză
După cum am spus mai devreme, există mai multe tehnici de calculare a prognozelor. Am acoperit deja tehnica cantității comenzii economice în detalii excelente în trecut, care vor determina câte produse trebuie să cumpărați la un moment dat. Acest post va analiza pe scurt pe cele mai utilizate care folosesc date istorice.
Cele trei metode descrise mai jos vor folosi aceleași date istorice din ultimele trei luni (octombrie, noiembrie și decembrie 2022) pentru a prognoza următoarele trei în 2023.
Sa vedem prima metoda…
Media mobilă
Metoda mediei mobile este un calcul simplu al mediei. Această tehnică calculează în medie un număr de luni specificat de utilizator pentru a proiecta cererea pentru luna următoare.
| Octombrie 2022 | 114 |
| noiembrie 2022 | 119 |
| Decembrie 2022 | 137 |
| Ianuarie 2023 | ? 114 + 119 + 137 = 370, 370 / 3 = 123 |
| Februarie 2023 | ? 119 + 137 + 123 = 379, 379 / 3 = 126 |
| Martie 2023 | ? 137 + 123 + 126 = 379, 386 / 3 = 129 |
Media mobilă ponderată
Media mobilă ponderată vă permite să atribuiți ponderi datelor istorice. Această metodă funcționează mai bine pentru prognozele pe termen scurt ale produselor mature.
Notă: ponderile atribuite trebuie să totalizeze 1,00, cele mai recente date primind cea mai mare pondere. În acest exemplu, să presupunem că ponderile sunt: 0,6, 03 și 0,1
| Octombrie 2022 | 114 |
| noiembrie 2022 | 119 |
| Decembrie 2022 | 137 |
| Ianuarie 2023 | ? 137 * 0,6 + 119 * 0,3 + 114 * 0,1 = 129 |
| Februarie 2023 | ? 129 * 0,6 + 137 * 0,3 + 119 * 0,1 = 131 |
| Martie 2023 | ? 131 * 0,6 + 129 * 0,3 + 137 * 0,1 = 131 |
Netezire liniară
Această metodă este similară cu media mobilă ponderată. Cu toate acestea, se folosește o formulă în loc să se atribuie ponderi manual, iar acum ponderile scad liniar. Această metodă funcționează mai bine pentru prognozele pe termen scurt ale produselor mature.
Greutatea pentru o perioadă anterioară = 3/(n^2 + n)/2 = 3/(3^2 + 3)/2 = 3/6 = 0,5
Greutatea pentru două perioade anterioare = 2/(n^2 + n)/2 = 2/(3^2 + 3)/2 = 2/6 = 0,3
Greutatea pentru trei perioade anterioare = 1/(n^2 + n)/2 = 1/(3^2 + 3)/2 = 1/6 = 0,16
| Octombrie 2022 | 114 |
| noiembrie 2022 | 119 |
| Decembrie 2022 | 137 |
| Ianuarie 2023 | ? 137 * 0,5 + 119 * 0,3 + 114 * 0,16 = 127 |
| Februarie 2023 | ? 127 * 0,5 + 137 * 0,3 * 119 * 0,16 = 129 |
| Martie 2023 | ? 129 * 0,5 + 127 * 0,3 * 137 * 0,16 = 130 |
Concluzie
Prognozele se bazează pe date și modele istorice. Ele nu sunt perfecte; vor conține erori care ar putea fi cauzate de modele, date sau interpretarea rezultatelor, dar o estimare puternică este mai bună decât nicio estimare.
În postările viitoare, vom analiza mai profund metodele de prognoză mai avansate (cum ar fi netezirea exponențială, regresia cel mai mic pătrat și altele), vom analiza avantajele și dezavantajele acestora și modul în care pot fi generate automat folosind sistemele de gestionare a stocurilor.