Branża produkcyjna może obejmować jedne z najbardziej złożonych procesów w wielu obszarach, od zarządzania surowcami, przez łańcuch dostaw, po zasoby i technologię. Wszystkie te obszary wymagają precyzyjnej równowagi, która pomaga producentom zapewnić lepszą odporność w obliczu nieoczekiwanych warunków rynkowych i zmian. W równoważeniu tego całego ekosystemu centralną rolę odgrywa prognozowanie popytu na produkcję. Pozwala to producentom przewidywać popyt, koordynować produkcję, przewidywać zapotrzebowanie na surowce itp.

Chociaż trudno jest przewidzieć wszystkie te ruchome elementy w scenariuszach produkcyjnych, producenci szczególnie zainteresowali się próbą ich przewidzenia. Prognozowanie produkcji to zdolność firmy do przewidywania zmian na rynku i dostosowywania strategii w celu zapewnienia odporności organizacji. Aby lepiej przewidywać trendy i zmiany rynkowe, firmy polegają na prognozach biznesowych. Przyczyniają się one do zmniejszenia ryzyka poprzez właściwą alokację zasobów.

Prognozowanie popytu można osiągnąć za pomocą różnych metod, głównie połączenia analizy opartej na danych i profesjonalnej wiedzy, która umożliwia firmom przewidywanie, w jaki sposób popyt klientów i rynki mogą ewoluować w okresie prognozy. Różne modele i narzędzia prognozowania popytu mogą również wspomóc ten proces. Poniżej omówimy niektóre z powszechnie stosowanych metod prognozowania popytu w produkcji.

Prognozowanie popytu opiera się na danych CRM i ERP. Po zebraniu i oczyszczeniu danych przedsiębiorstwa produkcyjne muszą ustalić, który model prognozowania popytu najlepiej odpowiada ich działalności i potrzebom. Prognozowanie popytu można podzielić na dwie kategorie: prognozowanie ilościowe i jakościowe:

• Prognozowanie ilościowe: ten typ prognozowania wykorzystuje dane historyczne (na przykład historię sprzedaży) do generowania prognoz dotyczących przyszłego popytu.
• Prognozowanie jakościowe: ten typ prognozowania opiera się na informacjach zwrotnych i profesjonalnych spostrzeżeniach ekspertów i klientów.

Firmy będą korzystać z różnych typów i metod prognozowania w zależności od ich specyfiki. Na przykład firmy z długą historią rynkową zwykle polegają na prognozowaniu ilościowym, ponieważ mają długą historię danych i dużą ilość danych do pracy. Z drugiej strony, nowe firmy będą polegać na jakościowych typach prognozowania.

Prognozy oparte na sprzedaży to metody ilościowe oparte na danych historycznych. Producenci mogą sprawdzić, ile jednostek każdego produktu z ich portfolio sprzedało się w poprzednich latach i przewidzieć popyt na kolejne kwartału lub lata.

Ta metoda prognozowania wykorzystuje solidne dane i informacje: wielkość sprzedaży, zachowania zakupowe klientów i wahania sezonowe. Dla wielu producentów metoda ta oferuje więcej istotnych danych i spostrzeżeń.

Jak wszystkie metody prognozowania, ta również ma swoje wady. Wzorce zakupowe klientów mogą ulec zmianie z powodu zakłóceń gospodarczych, rynki mogą również zostać zakłócone przez wejście nowego gracza itp. Jednak ostatnio producenci zaczęli wdrażać generatywną sztuczną inteligencję i możliwości analizy predykcyjnej do celów prognozowania, zwłaszcza że technologie te mogą łączyć twarde dane CRM, ERP i dane sprzedażowe z bardziej miękkimi informacjami, takimi jak wzorce zakupów klientów, rozwój gospodarczy, kryzys polityczny, nowi konkurenci na rynku lub w niszy itp. Pozwala to na bardziej dynamiczne prognozowanie, które uwzględnia stałe dane oraz zewnętrzne i bardziej miękkie zmiany.

Prognozy oparte na produkcji to szacunki oparte na zdolnościach produkcyjnych firmy. Oprócz zdolności organizacji ta metoda prognozowania uwzględnia również możliwości i historyczne dane produkcyjne. Liczba zakładów produkcyjnych, pracowników, urlopów, surowców, wszystko jest brane pod uwagę w tej metodzie prognozowania. Uwzględnia również liczbę jednostek każdego produktu, które firma mogła wyprodukować w ciągu ostatnich sześciu miesięcy.

Prognozy dotyczące napędu produkcyjnego są bardzo mocno osadzone w rzeczywistości. Daje to szereg korzyści. Po pierwsze, każda firma może zoptymalizować produkcję, aby wykorzystać tylko odpowiednią liczbę zasobów. Pozwala to producentom uniknąć nadmiernych obietnic i niedostatecznych dostaw, podobnie jak w przypadku modeli prognozowania opartych na zaopatrzeniu rynku.

Ta metoda prognozowania ma jednak również swoje wady. Firmy mogą stracić kontrolę nad wymaganiami i potrzebami klientów bez uwzględnienia rozwoju rynku i bardziej miękkich informacji, o których wspomniano wcześniej. W rezultacie niektóre informacje zwrotne od specjalistów ds. sprzedaży i wsparcia powinny być zawsze uwzględniane w tym modelu prognozowania.

System push to jakościowa metoda prognozowania wykorzystująca przewidywany popyt do oszacowania produkcji. Firmy korzystające z tego modelu prognozowania wykorzystują informacje o wcześniejszym popycie i trendach sezonowych do określenia przyszłej produkcji. Ten model prognozowania pozwala firmom lepiej zarządzać harmonogramami produkcji i zapasami. W zamian, wymagania klientów są lepiej zaspokajane.

Metoda ta ma jednak również swoje wady. Ponieważ opiera się ona na czystych przewidywaniach i szacunkach, które nie są poparte solidnymi danymi, może czasami prowadzić do nadmiernych zapasów lub braków magazynowych. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, firmy powinny wdrożyć lepsze standardy komunikacji między działami, aby zapewnić, że informacje wszystkich interesariuszy są brane pod uwagę.

Metoda Pull do prognozowania popytu jest uważania za najdokładniejszą. Wykorzystuje ona „ciągnięcie” zarejestrowanych zamówień zamiast zdolności produkcyjnych lub szacunków popytu. W tym przypadku firmy rozpoczynają produkcję danego produktu dopiero po złożeniu zamówienia. W ten sposób nie ma ryzyka nadprodukcji. Jest to reaktywne podejście do produkcji, a nie proaktywne, pozwalające producentom uniknąć marnotrawstwa i szybko dostosować się do potrzeb klientów i wymagań rynku.

Jednak, jak wszystkie metody, metoda pull ma również wady. Najważniejszą z nich jest to, że nie można jej zastosować do wszystkich produktów. W przypadku zakłóceń w łańcuchu dostaw producenci są również narażeni na ryzyko związane ze stosowaniem tej metody. Aby przezwyciężyć te ograniczenia, firmy powinny przyjrzeć się rozwiązaniom hybrydowym, które pozwalają im wzbogacić swoje podejście do prognozowania popytu o elementy proaktynwe.

Jak wspomniano, nie ma niezawodnej, w 100% dokładnej metody prognozowania popytu. W związku z tym prognozowanie popytu wiąże się z kilkoma wyzwaniami, które można pokonać dzięki zdrowej dawce analityki predykcyjnej, ERP i danych CRM.

• Zmienność popytu: odnosi się do nieprzewidywalnych zmian w zaopatrzeniu klientów. Na przykład, produkt zyskujący na popularności ze względu na czynniki zewnętrzne, takie jak trendy w mediach społecznościowych, najprawdopodobniej wygeneruje niedostateczne zapasy i ograniczoną zdolność do zaspokojenia nieoczekiwanie wysokiego popytu ze strony klientów.
• Fragmentacja popytu: Fragmentacja popytu odnosi się do dynamicznych potrzeb i preferencji konsumentów. Oznacza to, że klientów przyciąga coraz więcej podkategorii tego samego produktu. Zaawansowane narzędzia prognostyczne z analityką predykcyjną jako częstych ankietach wśród klientów, aby uzyskać dalszych wgląd w popyt i preferencje.
• Niedokładne dane historyczne: Modele prognozowania są tylko tak dokładne, jak dane, które obsługują. Aby przezwyciężyć ograniczenia wynikające z niedokładnych danych, należy ustanowić silne protokoły zarządzania danymi i oprzeć swoje spostrzeżenia na danych CRM i ERP.
• Czynniki zewnętrzne: choć poleganie na wewnętrznych, złożonych danych może być kuszące, wiele czynników zewnętrznych może mieć wpływ na popyt. Spadek gospodarczy, kryzys polityczny, przełom technologiczny i tak dalej wpływają na zdolność firmy do trzymania się swoich prognoz. Jednym ze sposobów na przezwyciężenie tego ograniczenia jest przyjęcie nowszych technologii, takich jak analityka predykcyjna, które uwzględniają zarówno dane wewnętrzne, jak i czynniki zewnętrzne podczas przewidywania popytu.
• Niedostateczna widoczność łańcucha dostaw: Przedsiębiorstwa produkcyjne są zależne od złożonego ekosystemu, który umożliwia dokładne przewidywanie przyszłości. Wszelkie zakłócenia w łańcuchu dostaw mogą negatywnie wpłynąć na zdolność firmy do śledzenia prognoz i zaspokajania popytu.
• Błędy i odchylenia w prognozowaniu: Wszystkie metody prognozowania są podatne na błędy i stronniczość. Najlepszym sposobem na przezwyciężenie błędów jest poleganie w większym stopniu na danych CRM i ERP, a w mniejszym na domysłach.

Zaawansowane rozwiązania analityczne i postęp technologiczny, takie jak analityka predykcyjna, pozwalające dokładnie przewidzieć popyt i przygotować się na niego, stały się złotym standardem w prognozowaniu popytu dla przedsiębiorstw produkcyjnych. Integracje ERP i CRM to również świetny sposób na wykorzystanie technologii do lepszego planowania i koordynowania produkcji.

Jeśli masz pytanie dotyczące systemu i nie tylko, skontaktuj się z nami. Chętnie na nie odpowiemy.