Talep Modellemesi ve Tedarik Zinciri Tasarımı
Tedarik zinciri endüstrisi hızlı hareket etmektedir. En deneyimli profesyonel bile, “bunu daha önce hiç görmedim” anı ile karşı karşıya kalmaktadır. Burada talep modellemesi ve tedarik zinciri oldukça önemlidir. Düzenlemelerde görülmemiş hız değişikliği, politik ve sosyo-ekonomik değişimlerdir. Ayrıca hızla gelişen müşteri tercihleri ile tedarik zincirlerinin hızlı bir şekilde karşılık verebilmeleri önemlidir. Veya azalan kar ve pazar paylarını riske atmaları giderek daha kritik bir hal almaktadır. Daha duyarlı bir tedarik zinciri tasarlamak, en uygun maliyet ve servis seviyelerini hesaplamaktan daha fazlasıdır. Talebinizin temel itici güçlerini anlamanız önemlidir. Ayrıca kritik tedarik zinciri kararlarında daha fazla güven için gelecekteki talep senaryolarını doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği değerlidir. Dahası test etme yeteneğine sahip olmanız gerekmektedir.
Talep modellemesi, tedarik zinciri tasarımında önemli bir karar aracı olarak ortaya çıkmıştır. Standart forecast araçları, hava ve ekonomik ve politik göstergeler gibi talebi yönlendiren dışsal faktörleri dikkate almamaları gerekir. Ayrıca uzun vadeli stratejik kararlar alırken 5-10 yıl talep edilmesine yardımcı olmaları halinde kısa düşebilir.
Talep modelleme ve tedarik zinciri modelleme teknolojisinin birlikteliği, gelecek için daha iyi bir tedarik zinciri tasarımını yönlendiren daha iyi bir talep sinyali sunmaktadır. Önde gelen kuruluşların bu yeni yaklaşımdan nasıl yararlandığını gösteren üç örnek şu şekildedir;
• Üretici, motor talebinin temel talep sürücülerini daha iyi anlamak için talep modellemesinden yararlanmaktadır.
Daha önce, petrol ve gaz sektöründe motor satışları için uzun vadeli talep modellemesi farklı bir şekilde yapılmaktaydı. O da elektronik tablolarda basit zaman serisi algoritmaları kullanılarak yapıldı. İş ve dış faktörler dikkate alınmadığından, kilit talep sürücülerinin anlaşılmaması sıkıntılıdır. Ayrıca uzun vadeli iş kararlarında çok az güven vardı.
Üretici, GDP inşası / madenciliği ve gaz fiyatları dahil olmak üzere talebi etkileyen 13 potansiyel makro-ekonomik faktörü tanımlamak için yerleşik nedensel verilerle talep modellemesi kullanmaktadır. Bu görüş modelin doğruluğunu arttırmaktadır. Aynı zamanda uzun vadeli stratejiyi destekleme talebini yönlendirmektedir. Potansiyel olarak önemli miktarda ek işletme sermayesi yaratan işletme hakkında daha fazla istatistiksel kanıt sağlamıştır.
Ek Depo Modellemesi Seçenekleri
• Kimya şirketi, uzun vadeli kapasite planlamasını geliştirmek için talep modellemesini kullanmaktadır.
Bu şirket, beş yıl boyunca gelecekteki talebi karşılamak için ağdaki kapasite ihtiyaçlarını anlamak amacındadır. Birincil ürün serilerindeki tarihsel talebe yüzde 5, 10, 15 gibi basit büyüme faktörleri uygulamaktaydı. Bu çözüm, ürün yaşam döngüsüne ve talebin önemli itici güçlerine gerçek bir görünürlükten yoksundu.
Talep modellemesini kullanarak şirket, iş faktörleri ve dış nedensel faktörleri göz önünde bulundrur. Her ürün grubu için optimal büyüme stratejilerini belirlemekte talep modelleri oluşturabilecektir. Her ürün hattına yönelik talebinizin anahtar sürücülerini anlayabilir. Ayrıca talep sürücülerinde ne olursa olsun analizini hızlı bir şekilde yapabilirler. Bu, potansiyel tedarik zinciri değişikliklerini ve kapasite gereksinimlerini test etmek için alternatif büyüme stratejileri oluşturmanın çok daha basit olduğu anlamına gelir.
• Ev aletleri şirketi, bütünsel envanter optimizasyonunu sağlamak için talep modellemesini uygulamaktadır.
Bu büyük ev aletleri üreticisi, bilinen değişkenlik kaynaklarını ortadan kaldırmak ve gerçek talep değişkenliğini izole etmek için verileri mevsimsellikten arındırmanın ve trendleri düşürmenin iyi bir yolunun olmadığını göstermiştir. Ürün yaşam döngüsünü ve envantere olan etkisini tam olarak anlamadı. Ayrıca şirket, inşa öncesi, güvenlik stoku ve promosyon envanteri gibi çeşitli envanter türlerini anlamak zorundaydı.
Günümüzde şirket, tedarik zinciri tasarım sürecinin bir parçası olarak talep modellemesini birleştirerek analistlerin talebi keşfetmesine ve mevsimsellik, trend, yaşam döngüsü ve promosyonlar gibi talep kalıplarını çıkarmasına olanak tanımaktadır. Şimdi, tahmini hata uygun güvenlik stoku hedeflerini yönlendirmek için daha iyi bir sinyal olarak kullanılmaktadır. Ayrıca şirket, stok optimizasyonunun bir parçası olarak talebin çeşitli bileşenlerini daha doğru modelleyebilmektedir. Bunu bir şekilde modelleyerek bütünsel bir envanter stratejisi geliştirebilmiştir.
Şimdi bir Talep Modellemesi Uygulamasını Benimseme Zamanı
Piyasadaki belirsizliğin zenginliği yavaşlamamaktadır. Ancak talebinizi daha doğru bir şekilde görebilmeniz durumunda, değişim hızını yönetmek için daha hazırlıklı olabilirsiniz.
