Ing rantaman nyedhiyakake dina, carane sampeyan prédhiksi item sing ora digawe kanggo urutan?
Ing ranté nyedhiyakake modern, prakiraan perlu kanggo perusahaan sing nggawé barang-barang kanggo persediaan lan sing ora dipesen. Pabrikan bakal nggunakake prakiraan materi kanggo mesthekake yen padha gawé tingkat materi sing nglegakake pelanggan tanpa ngasilake situasi overcapacity ing ngendi akeh persediaan diprodhuksi lan tetep ing rak.
Bebarengan, ramalan kudu ora kecendhake lan pabrikan nemokake dheweke tanpa persediaan kanggo nepaki pesenan customer.
Biaya gagal kanggo njaga ramalan sing akurat bisa nyebabake catastrophic dana.
Ramalan bisa dadi:
- Statistik
- Non-Statisikal
Prakiraan dikembangake kanggo barang rampung perusahaan, komponen lan layanan bagean. Prakiraan digunakake dening tim produksi kanggo ngembangake prodhuksi utawa tuku order , angka lan tingkat saham safety .
Ramalan ora statis lan kudu dideleng dening manajemen kanthi rutin. Iki kanggo njamin informasi babagan tren ing mangsa, lingkungan internal utawa eksternal digabung menyang prakiraan kanggo menehi pitungan luwih akurat.
Peramalan statistik
Ing software manajemen rantai suplai, prakiraan punika pitungan sing diwenehi data saka transaksi nyata-wektu lan adhedhasar serangkaian variabel sing dikonfigurasi kanggo sawetara situasi ramalan statistik.
Profesional rencana diwajibake nggunakake piranti lunak kanggo nyedhiyakake situasi ramalan sing paling apik lan kerep diwenehake tanpa review kanggo jangka sing suwe.
Kanggo nggunakake teknik peramalan paling apik ing piranti lunak pasokan, para perancang kudu mriksa kaputusane babagan lingkungan internal lan eksternal.
Iku kudu nyetel pitungan kanggo menehi ramalan sing luwih akurat adhedhasar informasi sing saiki duwe.
Prediksi statistik minangka prakiraan sing paling apik babagan apa sing bakal kedadeyan ing mangsa ngarep adhedhasar tuntutan sing wis kedadeyan ing mangsa kepungkur.
Data permintaan historis bisa digunakake kanggo ngasilake ramalan kanthi nggunakake regression linear prasaja . Iki menehi bobot kanthi bobot kanggo tuntutan periode sajarah lan proyek-proyek sing dikarepake ing mangsa ngarep.
Nanging, ramalan saiki menehi tekanan banget marang data sing dikarepake luwih anyar tinimbang data sing lawas. Iki diarani smoothing lan digawe kanthi menehi bobot luwih kanggo data anyar. Exponential smoothing nuduhake bobot manawa luwih gedhe tinimbang periode sajarah sing luwih anyar. Mulane wektu rong sasi kepungkur wis luwih bobot tinimbang periode nem sasi kepungkur.
Alpha Factor
Bobot kasebut diarani Alpha Factor lan luwih dhuwur bobot, utawa faktor Alpha, periode historis sing luwih cilik digunakake kanggo nggawé ramalan.
Contone, faktor Alpha sing dhuwur menehi bobot dhuwur kanggo wektu sing anyar lan dikarepake saka wektu suwene setahun utawa rong taun kepungkur sing bobot entheng supaya ora ana prewangan ing ramalan umum. Faktor Alpha sing kurang berarti data historis luwih relevan karo ramalan.
Periode sajarah umume ngemot data sing dikarepake saka sasi tetep, yakuwi Juni utawa Juli. Nanging, iki ngenalake kesalahan menyang pitungan minangka sawetara sasi duwe dina luwih saka sasi liyane lan jumlah workdays bisa beda-beda.
Sapérangan perusahaan migunakaké tuntutan saben dina kanggo ngresiki kesalahan iki, senadyan yen pangrungu mangertèni kesalahan, periode sajarah saben wulan bisa digunakake bebarengan karo indikator panelusur kanggo ngenali nalika prabédan nyimpang sacara signifikan saka tuntutane sing nyata. Tingkat ing ngendi sinyal panji pidana disimpulake dening peramal utawa perangkat lunak lan beda-beda ing antarane industri, perusahaan, lan produk.
Penyimpangan cilik bisa mbutuhake intervensi nalika prodhuksi diramekake dhuwur-nilai, dene barang sing ora nduweni nilai mbutuhake ramalan supaya bisa ditliti ing tingkat sing dhuwur.
Prakiraan Non-Statistik
Peramalan non-statistik ditemokake ing piranti lunak manajemen rantai pasokan endi wae dikarepake miturut jumlah sing ditemtokake dening perancang produksi.
Iki occurs nalika planner lumebu ing jumlah subyektif sing padha pracaya tuntutan bakal tanpa referensi kanggo permintaan sajarah.
Prakiraan non-statistik liyane sing kedadeyan nalika pamindhahan item adhedhasar asil prakaryan (MRP).
Iki njupuk kabutuhan kanggo kabutuhan rampung lan njeblug bill of materials supaya dikarepake dikalkulasekake kanggo bagean komponen. Keperluan komponen kasebut bisa uga diowahi dening perencana sing adhedhasar penilaian lan kawruh lingkungan saiki.
Prakiraan kasebut adhedhasar pamrentah saiki lan ora bakal nggabungake tuntutan apa wae saka wektu sadurunge. Akeh perusahaan bakal nggunakake kombinasi nonstatistik lan ramalan statistik ing saubengé produk.
Peramalan statistik didasarkan ing kalkulasi rumit lan tuntutan ing mangsa bisa ditemtokake adhedhasar tuntutan saka periode sajarah.
Prakiraan menehi planner pitunjuk kanggo tuntutan ing mangsa, nanging ora ana ramalan sing bener-bener akurat lan para perancang pengalaman lan kawruh lingkungan saiki lan masa depan penting kanggo nemtokake tuntutan ing masa depan kanggo produk perusahaan.
Artikel iki wis diupdate dening Gary Marion, Logistics lan Supply Chain Expert for The Balance.