Təchizat zəncirində proqnozlaşdırma: tələb və təklifin mükəmməl balansına necə nail olmaq olar

Əgər tədarük zənciri malların xammaldan son istehlakçıya gedən yoludursa, o zaman istehlakçı tələbi proqnozunun dəqiqliyi bu prosesin nə dərəcədə səmərəli şəkildə həyata keçiriləcəyini müəyyən edəcəkdir.

Bu o deməkdir ki, istehsal müəssisələrindən tutmuş pərakəndə satıcılara qədər bütün zəncir iştirakçıları maksimum mənfəət əldə etmək və xərcləri optimallaşdırmaq üçün öz resurslarından optimal şəkildə istifadə edə biləcəklər.

Əslində, tələbin proqnozu bütün zəncirin başlanğıcıdır. O, bütün hissələrinin iş yükünü və “iş qrafikini” müəyyənləşdirir. Bu, həm də istehsalın planlaşdırılmasının başlanğıcıdır və malların alınması və daşınması zamanı distribyutorların və pərakəndə mağazaların etibar etdiyi əsasdır. .

Bu mərhələdə edilən hər hansı bir səhv çox baha başa gələ bilər. Tələb olduqda istehsal olunan və ya alınan məhsulların çatışmazlığı satışların itirilməsi və ya ehtiyatların təcili doldurulması üçün əlavə xərclər deməkdir. RetailDive-in məlumatına görə, müştərilərin tələblərini vaxtında qarşılaya bilmədikləri üçün müəssisələr ildə təxminən 1 trilyon dollar itirirlər.

Həddindən artıq istehsal eyni dərəcədə xoşagəlməz bir hadisədir. Lazım olduğundan çox sayda ehtiyatlar tələb olunmayan malların saxlanılması və saxlanma müddəti məhdud olan malların silinməsi üçün əlavə vəsait tələb edir.

Siz bizim interaktiv kalkulyatordan istifadə edərək dəqiq proqnozlaşdırmanın şirkətinizin satışlarına necə təsir edəcəyini asanlıqla hesablaya bilərsiniz.

Buna görə də, innovativ şirkətlər süni intellektə əsaslanan müasir proqnozlaşdırma həllərini kütləvi şəkildə tətbiq edirlər; onlardan biri SMART Demand Forecast-dır. Bu həllər şirkətlərə çoxlu sayda müxtəlif məlumatları nəzərə alaraq və qeyri-aşkar nümunələri müəyyən edərək proqnozu mümkün qədər dəqiqləşdirməyə imkan verir.

McKinsey & Company tərəfindən aparılan araşdırmaya görə, şirkətlərin 20% artıq süni intellektdən istifadə edərək təchizat zəncirində tələbin planlaşdırılması və proqnozlaşdırılması üçün ən son texnologiyalardan istifadə edir. Təşkilatların 60% isə artıq bu cür texnologiyaların tətbiqini planlaşdırıb.

Qalanları hələ də satış tarixçəsindəki tendensiyaları və biznes analitiklərinin fikirlərini nəzərə alaraq ekspert təhlilinə əsaslanır. Bununla belə, təcrübə göstərir ki, bu cür hesablamalar çox vaxt düzgün seçilmiş və konfiqurasiya edilmiş süni intellekt alqoritmləri olan alətlər tərəfindən verilən nəticələrdən dəqiqlik baxımından əhəmiyyətli dərəcədə aşağıdır. Təchizat zəncirinin idarə edilməsində tələbin proqnozlaşdırılmasının müxtəlif növləri mövcuddur: kəmiyyət, keyfiyyət və s. Lakin ən yaxşı təcrübələrə adətən süni intellekt alqoritmləri və genişləndirilmiş analitika daxildir.

Təchizat zəncirinin idarə edilməsində tələbin dəqiq proqnozlaşdırılmasının üstünlükləri

SMART Demand Forecast kimi proqnozlaşdırma vasitələri bütün qeyd olunan riskləri əhəmiyyətli dərəcədə azalda və təchizat zəncirinin idarə edilməsinin səmərəliliyini artıra bilər. Gəlin bizneslərin dəqiq tələb proqnozlaşdırılmasından əldə etdiyi faydalara daha yaxından nəzər salaq.

İtirilmiş satışların minimuma endirilməsi

Yuxarıdakı statistik məlumatlardan göründüyü kimi, şirkətlər istehlakçı tələbatını ödəyə bilmədikləri üçün əhəmiyyətli miqdarda pul itirirlər. Bu, analitiklər tərəfindən müəyyən məhsul qruplarına tələbin gözlənildiyindən daha intensiv artmasına səbəb olan amillər və ya gizli nümunələr lazımınca qiymətləndirmədikdə və ya nəzərə alınmadıqda baş verir. Nəticədə məhsulların tədarükü düzgün təşkil olunmamışdır.

Şirkətlər elə bir vəziyyətə düşürlər ki, çox tələb olunan məhsulun sadəcə olmaması səbəbindən onu sata bilmirlər. Və ya sifarişin yerinə yetirilməsinin təxirəsalınmazlığına görə həddindən artıq ödəniş edərək ehtiyatları mümkün qədər tez doldurmaq üçün əlavə səylər və vəsait sərf etməyə məcbur olurlar.

Müştəri loyallığının artırılması

Əgər müştəri və ya alıcı vaxtaşırı ehtiyac duyduğu məhsulları əldə etməkdə çətinlik çəkirsə, bu, təchizatçının və ya mağazanın və bütövlükdə şəbəkənin imicinə ciddi təhlükə ola bilər. Zəif xidmət ən azı müştəri loyallığını itirməyinizə və ya əksər hallarda onları tamamilə itirməyinizə səbəb olacaqdır. Eyni zamanda, yeni müştəriləri cəlb etmək, mövcud müştəriləri saxlamaqdan daha çox xərc tələb edir. Bundan əlavə, tələb olanda məhsulunuz yoxdursa, daha az qazanc əldə edəcəksiniz. Dəqiq proqnoz, hər zaman, xüsusən də promo kampaniyaları zamanı zəruri olunan ehtiyat səviyyəsini saxlamağa kömək edir.

Tələb dalğalanmalarına tez cavab vermək bacarığı

Tələb və təklifin proqnozlaşdırılmasında çətinliklərdən biri istehlakçı davranışının dəyişən xarakteridir ki, bu da trendlər, rəqiblərin fəaliyyəti və hətta hava şəraiti kimi bir çox amillərin təsirinə məruz qala bilər. Aydındır ki, hətta süni intellekt də gözlənilməz amilləri nəzərə ala bilməz, çünki o, yalnız ona verilən məlumatları emal edir. Bununla belə, o, tələb dalğalanmalarının daha dəqiq və vaxtında proqnozlaşdırılması üçün mütləq bütün zəruri amilləri nəzərə ala biləcək ki, bu da təchizat zəncirinin daha səmərəli və çevik idarə olunmasına kömək edəcək.

Logistika xərclərinin azaldılması

Təchizat zəncirində tələbin qeyri-dəqiq proqnozlaşdırılması da lazımsız logistik xərclərə səbəb olur. Məsələn, mağazalar şəbəkəsi üçün proqnoz tamamilə analitiklərin təxminlərinə və fərziyyələrinə əsaslanırsa, bu o deməkdir ki:

• proqnoz tez-tez realdan daha az dəqiq və daha pessimist olacaqdır;
• adətən müxtəlif mağazalar arasında daha təxmini bölüşdürülməklə ilə bütün şəbəkə üçün hazırlanacaq.

Nəticədə bəzi mağazalarda adətən məhsul artıqlığı, digərlərində isə çatışmazlıq yaranır. Bu balanssızlığı aradan qaldırmaq üçün şirkətlər malların həcmini pərakəndə satış məntəqələri arasında yenidən bölüşdürməli olurlar ki, bu da öz növbəsində əlavə logistik xərclərə səbəb olur. Bu məsrəflər istehsalın maya dəyərini artırır və marjaları “yeyir”.

Müasir alətlər hər bir mağaza üçün ayrı-ayrılıqda konkret məhsul növlərinə tələbi proqnozlaşdırmağa imkan verir. Bu, şəbəkənin bütün mağazalarında optimal ehtiyat səviyyələrini təmin etməyə kömək edir.

Anbar xərclərinin azaldılması

Yanlış olaraq yüksək qiymətləndirilmiş tələb proqnozu bəzi məhsulların satılmamış qalmasına səbəb olur. Bu məhsullar anbarlarda saxlanılaraq şirkətin “dondurulmuş kapitalı” adlandırılan kapitala çevrilir və nəticədə anbar sahəsinin icarəsi üçün əlavə xərclər yaranır.

Silinmiş məhsulların sayının minimuma endirilməsi

Məhdud saxlanma müddəti olan satılmamış məhsulların artığı çox vaxt onların bir müddət sonra silinməli olduğuna gətirib çıxarır. Belə vəziyyət onların alınmasına, çatdırılmasına və saxlanılmasına qoyulan bütün vəsaitə sadəcə ziyan vurmuş olur. Bundan əlavə, silinmə prosesinin özü müəyyən xərcləri əhatə edir. Ən azı qismən silinmənin qarşısını almaq üçün şirkətlər məhsulları əhəmiyyətli dərəcədə aşağı qiymətlərlə satmaq məcburiyyətində qalırlar, eyni zamanda marketinq fəaliyyətlərinə əlavə büdcə xərcləyirlər.

Daha effektiv promo aksiyalar

Tələb və təklifin proqnozlaşdırılması alətlərindən istifadə promo aksiyaları daha effektiv və idarəolunan etməyə imkan verir. Lakin bunun üçün həm müntəzəm, həm də promo satışlarının həcmini hesablaya bilən sistemlər tələb olunur. SMART Demand Forecast belə sistemlərdən biridir.

Məsələn, onlar müəyyən məhsullar üçün optimal endirimi müəyyən etməyə kömək edir. Fərz edək ki, siz bir məhsulun qiymətini 30% azaltmağı planlaşdırırsınız. Sistem belə bir endirimlə tələbin o qədər yüksək olacağını və təchizatçıların onu ödəyə bilməyəcəyini görə bilər. Bu arada, 15% endirimlə siz daha az məhsul satacaqsınız, lakin daha yüksək qiymətə görə daha çox qazanacaqsınız. Sistemin proqnozuna əsaslanaraq, təchizat zəncirinin meneceri optimal endirimdən asılı olaraq nə qədər məhsul almaq barədə ağlabatan qərar qəbul edə biləcək.

Bundan əlavə, promo satışları proqnozlaşdıran alətlər çox vacib olan “cannibalization” adlanan prosesi nəzərə ala bilər. Müəyyən bir məhsula endirim təyin etdikdə, ona olan tələbat artdıqca, aksiyada olmayan oxşar məhsulların satışını “yeyir”.

Bəzi şirkətlər yalnız müntəzəm satışları proqnozlaşdırırlar və bu proqnozlar “cannibalization” faktorunu nəzərə almadıqları üçün həmişə səhv olur. SMART Demand Forecast kimi sistemlər endirimsiz məhsullar üçün tələb proqnozunu avtomatik və dəqiq şəkildə azaldır və oxşar endirimli məhsullar üçün artırır.

Daha effektiv qiymət siyasəti

Müxtəlif məhsul növləri üzrə tələb dalğalanmalarının dəqiq proqnozu da onlar üçün optimal qiymətləri təyin etməyə kömək edir. Məsələn, sistem müəyyən bir məhsula tələbat artımının gözlənildiyini “görürsə”, daha yüksək qiymət təyin etməyə əsas verir və əksinə. Bundan əlavə, proqnozlaşdırma həlli hansı qiymətin satışları maksimum dərəcədə artıracağını müəyyən etməyə kömək edəcəkdir.

İstehsalçılar və distribyutorlar üçün proqnozlaşdırma xüsusiyyətləri

Tələbin proqnozlaşdırılması istehsalçılar və distribyutorlar da daxil olmaqla təchizat zəncirinin bütün iştirakçıları üçün başlanğıc nöqtəsidir. İstehsalın planlaşdırılması proqnozdan başlayır. Onun əsasında gözlənilən tələbatı ödəmək üçün zəruri miqdarda xammal və istehsal gücü hesablanır. Burada məhsulların ehtiyat səviyyəsi, eləcə də artıq işə salınmış istehsal prosesləri nəzərə alınır.

Baxmayaraq ki, bu cür şirkətlər adətən distribyutorlara olan satışlardan (ilkin adlanan satışlardan) qazanc əldə edirlər, dəqiq proqnoz üçün sonrakı (təkrar) satışları nəzərə almaq vacibdir: distribyutor məhsulunuzun nə qədərini pərakəndə satıcılara çatdıracaq.

Məsələn, distribyutor mağazalarda müəyyən məhsullar üçün promo aksiya keçirməyi planlaşdırırsa, bu o deməkdir ki, distribyutor pərakəndə satıcıların yüksək tələbatını ödəmək üçün istehsalçıdan həmin məhsulları daha çox alacaq.

Həmçinin məlum ola bilər ki, distribyutor müəyyən bir hesabat dövründə mağazalara satın aldığından daha çox məhsul göndərib. Distribyutorlar tərəfindən alınan və satılan malların nisbəti növbəti hesabat dövründə nə qədər məhsulun alınacağını müəyyən etməyə kömək edəcəkdir.

Təkrar satışları həyata keçirən distribyutorlar pərakəndə satıcıların insayder məlumatlarına (planlaşdırılmış mağaza promo aksiyaları, onların satış proqnozları və s.) əsasən öz proqnozlarını qururlar. Ancaq bu cür məlumatlar həmişə mövcud olmadığından, distribyutorlar əvvəlki proqnozlardan kənarlaşmalar nəzərə alınmaqla müəyyən edilən sığorta ehtiyatı saxlamağa məcbur olurlar.

Onlar üçün bir tərəfdən həddindən artıq olmayan, digər tərəfdən isə zəruri malların daimi mövcudluğunu təmin edən ehtiyatın saxlanılması çox vacibdir. Əgər hər hansı bir anda distribyutorda pərakəndə satıcı üçün kifayət qədər məhsul yoxdursa, pərakəndə satıcı başqa təchizatçıya müraciət edəcək və ya istehsalçı ilə birbaşa müqavilə imzalayacaq. Beləliklə, distribyutor sadəcə təchizat zəncirindən kənara çıxır.

Süni intellekt dəqiq tələb proqnozlarının qurulmasına necə kömək edir

Təchizat zəncirində tələbin proqnozlaşdırılması üçün süni intellekt əsasında həllər analitik hesablamaları xeyli sadələşdirir və onları daha dəqiq edir. Bu cür vasitələrdən istifadənin faydalarını daha ətraflı nəzərdən keçirək.

Əmək xərclərinin azaldılması

Əgər şirkət tələbin proqnozlaşdırılması üçün müasir alətlərdən istifadə etmirsə, o, böyük bir analitik heyətini işə götürməyə məcbur olur. Lakin hətta bütöv bir analitik şöbə məlumatı birləşdirmək, mürəkkəb hesablamalar aparmaq, böyük məlumat dəstlərini emal etmək və müxtəlif asılılıqları və tendensiyaları müəyyən etmək üçün çox vaxt tələb edir.

Süni intellektə əsaslanan tələbin proqnozlaşdırılması həllindən istifadə edərək, analitik yalnız sistemə düzgün və hərtərəfli məlumatları yükləməli, hesablama prosesinə başlamalıdır və hazır proqnoz əldə etməlidir. Yalnız nəticəni rəhbərliyə nümayiş etdirmək, bu nəticənin niyə əldə edildiyini izah etmək və proqnozu şirkətin biznes məqsədlərinə yaxınlaşdıracaq tədbirlər təklif etmək qalır.

Beləliklə, analitik böyük miqdarda əziyyətli və mürəkkəb işdən xilas olur və qərarların qəbulunda fəal iştirak etmək üçün daha çox vaxt qazanır. Onlar “kompüter operatoru” kimi sonsuz iş rejimində ilişib qalmaq əvəzinə, proqnozlaşdırma mütəxəssisinə çevrilirlər.

İnsan səhvinin minimuma endirilməsi

Təklif və tələbin proqnozlaşdırılması həlləri həm də biznes üçün əhəmiyyətli itkilərə səbəb ola biləcək insan səhvi ehtimalını minimuma endirir. Analitik heç bir hesablama aparmalı deyil. Bütün lazımi düsturlar və alqoritmlər artıq sistemdə qurulub. İstifadəçi proqnozun necə hesablandığını başa düşür, lakin proses avtomatik olaraq baş verir. Onun tez və düzgün olmasına zəmanət verilir.

Vahid məlumatlar bazası

SMART Demand Forecast kimi alətlər sayəsində bütün məlumatlar vahid məlumatlar bazasında saxlanılır. Belə proqnozlaşdırma həllərindən istifadə etməyən şirkətlərdə analitiklər adətən fərqli sistemlərdən məlumatları birləşdirməli olurlar. Onlar bir sistemdən əsas məlumatları, digərlərindən isə satış hesabatını və promo kampaniyaları haqqında məlumatları və s. almalıdırlar.

SMART Demand Forecast-dan istifadə edərək bütün şöbələr və bütün işçilər vahid sistemdə, vahid formatda, vahid interfeysdə işləyir. Bunun faydaları xüsusilə müəyyən bir işçinin hansısa səbəbdən, məsələn, məzuniyyətə getməsi, xəstəliyə görə məzuniyyətinə çıxması və ya işdən çıxması ilə iş prosesindən kənarda qaldığı zamanı nəzərə çarpır.

Başqa bir işçi əvvəlki işçinin vahid sistemə daxil etdiyi məlumatla asanlıqla işləməyə davam edə bilər. Müasir proqnozlaşdırma həlləri ilə təmin edilən unifikasiya olmadıqda, bir işçinin digərinin hesablamalarını başa düşməsi çox çətin ola bilər ki, bu da biznes proseslərinin davamlılığını təhlükə altına qoya bilər.

Bütün zəruri amillərin nəzərə alınması

Təchizat zəncirində tələbin proqnozlaşdırılmasında əsas çətinliklərdən biri ondan ibarətdir ki, çoxlu sayda həm daxili, həm də xarici amillər nəzərə alınmalıdır. Təcrübəli ekspertlər qrupu proqnoz üzərində işləsə belə, bunu etmək kifayət qədər çətindir. Bütün zəruri məlumatlar sistemə daxil edilərsə, süni intellekt həlləri bunu tez və dəqiq şəkildə edə bilər. Süni intellektin nəzərə ala biləcəyi amillərin siyahısı kifayət qədər uzundur. Onlardan yalnız bəzilərini təqdim edirik:

– tədqiqat nəticələri;

– rəqiblər haqqında məlumatlar;

– makroiqtisadi tendensiyalar;

– təchizatçıların promo aksiyaları;

– öz promo aksiyaları;

– “cannibalization” adlanan proses;

– sosial şəbəkələrdən məlumatlar;

– hava proqnozu;

– POS terminallardan alınan məlumatlar;

– ölkədə baş verən hadisələr…

Süni intellekt bu və digər amilləri nəzərə almağa, onları müqayisə etməyə, analitiklər üçün aydın olmayan “pattern”ləri, qarşılıqlı asılılıqları və gizli tendensiyaları tapmağa qadirdir. Beləliklə, proqnoz daha dəqiq və əsaslandırılmış olacaq.

Zəncirvari reaksiya

Statistik olaraq sübut edilmişdir ki, təchizat zəncirində zəif proqnozlaşdırma ilə bağlı əlavə xərclər orta hesabla satış dəyərinin 2% təşkil edir. Əgər analitik hansısa səhvə yol verərsə, o zaman belə bir proqnozdan şirkətin itkiləri daha çox ola bilər. SMART Demand Forecast kimi süni intellekt və maşın öyrənmə texnologiyalarından istifadə edən sistemlər daha dəqiq hesablamalar apararaq bu itkiləri minimuma endirməyə qadirdir. Məhz buna görə də dünyada şirkətlərin böyük əksəriyyəti ya artıq bu cür həllərdən istifadə edir, ya da onları tətbiq etməyə hazırlaşır.

Təchizat zəncirində tələbin dəqiq proqnozlaşdırılmasının şirkətinizdə satışlara necə təsir edəcəyi haqqında daha çox öyrənmək istəyirsiniz? Fərdi təqdimat sifariş edin.