Jak poprawić prognozowanie logistyczne

Dokładne równoważenie zarządzania podażą i popytem, optymalizacja poziomów zapasów i prognozowanie przyszłych potrzeb to wyzwanie. Klienci oczekują szybkości, elastyczności, przejrzystości i niezawodności od marek. Skuteczne prognozowanie i ustalanie zapasów ma kluczowe znaczenie, dzięki czemu dobrze rozumiemy aktualne i przyszłe wymagania dotyczące zapasów. Zbadaliśmy już jak rzetelne prognozowanie logistyczne może być akceleratorem rozwoju biznesu. Przyjrzyjmy się wspólnym strategiom i krokom, które menedżerowie łańcucha dostaw mogą wykorzystać, aby znacznie zwiększyć szybkość i dokładność prognozowania.

Prognozowanie logistyczne wymaga solidnego modelowania komputerowego. Aby to osiągnąć, ważne jest skoncentrowanie wysiłków na trzech głównych obszarach:

• Ulepszenia prognozowania opartego na procesach
• Ulepszenia prognozowania opartego na danych.
• Ulepszenia prognozowania opartego na technologii.

W każdym z tych obszarów istnieje wiele możliwości, zależnych od sektora, branży i rynku. Poniżej podajemy pomocne punkty wyjścia.

Ulepszenia prognozowania opartego na procesach

Ulepszenia oparte na procesach koncentrują się na tworzeniu wydajnych kanałów komunikacji i protokołów udostępniania informacji w całym łańcuchu dostaw, aby sprawić, że prognozy logistyczne wezmą pod uwagę czynniki wewnętrzne i zewnętrzne.

Czynniki te zostaną uwzględnione w logistycznym modelu prognozowania w celu wygenerowania scenariuszy reprezentujących szereg rzeczywistych zmian i czynników zakłócających.

• Integracja z zespołami wewnętrznymi takimi jak sprzedaż i marketing, operacje i rozwój produktów, aby wcześnie zaplanować działania promocyjne i inne, które mogą wpłynąć na popyt na określone produkty.
• • Współpraca z zespołami zarządzania ryzykiem, aby zrozumieć planowanie dla wydarzeń black swan (takich jak blokada Kanału Sueskiego lub the COVID-19 pandemia COVID-19) i innych elementów zakłócających łańcuch dostaw. Projektowanie i zapewnienie ram prognozowania opartych na odporności łańcucha dostaw organizacji i dostosowanych do priorytetów zarządzania ryzykiem.
   
• Ustalenie z partnerami w łańcuchu dostaw, takimi jak dostawcy, producenci i dostawcy usług transportowych, jakie sytuacje utrudniające i awaryjne już występują. Uzgodnienie kryteriów raportowania i podejmowania decyzji z wewnętrznymi i zewnętrznymi interesariuszami, aby prognozy logistyczne były wykonalne.
   
• Zrozumienie strategicznych imperatyw dotyczących dodawania lub zmiany kanałów dystrybucji, takich jak e-handel, zewnętrzne platformy handlowe lub wielokanałowość.
   
• Tworzenie niezawodnych kanałów udostępniania informacji i raportowania z partnerami w łańcuchu dostaw w celu wydajnego gromadzenia danych. Zrozumienie możliwych ograniczeń łańcucha dostaw i ich wpływ na prognozowanie. Upewnienie się, że Ty i Twoi interesariusze macie poziom widoczności niezbędny do podejmowania decyzji.
   
• • Nadanie priorytetu zakresowi scenariuszy prognozowania i modelowania w oparciu o działania promocyjne, potrzeby operacyjne, analizę ryzyka, nieprzewidziane okoliczności, ograniczenia łańcucha dostaw i inne czynniki.

Ulepszenia prognozowania opartego na danych

Ulepszenia oparte na danych koncentrują się na mierzeniu, udostępnianiu i wykorzystywaniu dokładnych i aktualnych danych, aby zapewnić wysokiej jakości dane wejściowe do prognozowania, które prowadzą do wysokiej jakości wyników.

• Zrozumienie i kontrola istniejącego monitorowania poziomu zapasów, czasu realizacji, dostaw i innych obszarów w łańcuchu dostaw, aby mieć pewność, że dokładnie mierzysz właściwe rzeczy.
   
• Zbudowanie danych z badań rynkowych w planowaniu popytu dzięki czemu wcześnie widzisz zmieniające się zachowania i preferencje klientów oraz wpływ tych zmian na popyt dla poszczególnych produktów.
   
• Mapowanie historycznych i sezonowych danych trendów w swoim modelu prognozowania, aby umożliwić przewidywalne zmiany w czasie.
   
• Ustalenie umownych (uzgodnionych) i aktualnych (rzeczywistych) czasów realizacji zamówień, dostaw i produkcji produktów z partnerami w łańcuchu dostaw, aby zrozumieć opóźnienia między zamówieniem a otrzymaniem produktów.

Ulepszenia prognozowania opartego na technologii

Ulepszenia oparte na technologii koncentrują się na aplikacjach i systemach używanych do generowania prognoz logistycznych. Zapewnia to odpowiednią integrację, scentralizowane dane i scenariusze umożliwiające podjęcie działań.

• Korzystanie ze scentralizowanej platformy do gromadzenia, analizowania, racjonalizacji i raportowania danych od wszystkich partnerów łańcucha dostaw. Daje to „jedno źródło prawdy”, które tworzy solidne dane wejściowe i wyjściowe do prognozowania logistyki.
• Integracja ze źródłami danych partnerów wewnętrznych, takich jak sprzedaż i marketing, rozwój produktów, planowanie operacji i inne obszary.
• Integracja ze źródłami danych wszystkich zewnętrznych partnerów w całym łańcuchu dostaw, w tym z systemami odmiennymi, silosowymi i starszymi.
• Korzystanie z najnowszych modeli uczenia maszynowego, aby tworzyć dokładne algorytmy prognozowania, które można testować i udoskonalać na podstawie rzeczywistych danych.
• Tworzenie wielu scenariuszy prognozowania i wyników w oparciu o potrzeby operacyjne, działania promocyjne, rozwój produktów, analizę ryzyka i nieprzewidziane okoliczności, ograniczenia łańcucha dostaw i inne czynniki.
• Włączenie reaktywności i elastyczności w modele prognozowania, aby umożliwić szybkie ponowne obliczanie i prognozowanie na podstawie szybko zmieniających się danych rzeczywistych.
• Testowanie i udoskonalanie wyników prognozowania, aby zapewnić dokładne prognozy, na podstawie których interesariusze mogą działać.
• Korzystanie z dostępnych danych do tworzenia analiz opisowych, predykcyjnych i preskryptywnych w celu udoskonalenia istniejących procesów łańcucha dostaw.

Wniosek dotyczący strategii biznesowej

Strategia biznesowa opiera się na solidnych prognozach prawdopodobnej przyszłej podaży i popytu. Dobre modelowanie wspiera silniejsze, pewniejsze planowanie i strategię. Opisujemy trzy główne obszary, w których możesz zoptymalizować proces prognozowania łańcucha dostaw, spełniając potrzeby klientów, jednocześnie zmniejszając ryzyko i przygotowując się na przyszły popyt.

Chcesz pomocy w znalezieniu najlepszej metody prognozowania łańcucha dostaw?

Zapytaj jednego z naszych ekspertów tutaj

Potrzebujesz zagłębić się w skuteczne, wiarygodne prognozowanie lub potrzebujesz ram, aby rozpocząć prognozowanie? Przeczytaj więcej w tym dokumencie: