Повысьте эффективность вашей цепи поставок за счет моделирования спроса

Планирование спроса предусматривает не только анализ статистических данных. Изучение статистических данных является хорошим началом на пути к планированию спроса, при этом корректный план должен содержать данные, полученные из внешних источников, таких как исследования рыночной конъюнктуры, метеосводки, а также события геополитического или экономического характера. Комбинированное использование информации, полученной из нескольких источников, повышает точность планирования и увеличивает его временной период. Планирование спроса предусматривает не только анализ данных на общем уровне, но и получение дополнительных сведений в разрезе единиц складского учёта.

В случае необходимости принятия стратегических решений относительно будущего спроса, подойдите к этому вопросу более тщательно. Моделирование спроса становится необходимостью. Чем точнее окажется прогнозируемый вами спрос, тем проще будет в будущем обеспечить успешную работу системы управления цепями поставок. На основании построенных моделей спроса вы получите полезную информацию, необходимую для принятия решений о целесообразности организации собственного производства изделий или их закупке у поставщиков; данные модели также могут быть использованы для определения необходимых уровней запасов, сохраняя их на как можно более низком уровне и не разочаровывая при этом клиентов.

Сочетание знаний и опыта с правильными инструментами

Развивающаяся цифровизация процессов поставок приводит к увеличению объема данных, которые можно использовать для моделирования и планирования. Отличные новости! Цифровизация также обуславливает необходимость в построении более современных моделей, основанных на алгоритмах машинного обучения, мощных цифровых инструментах в сочетании с данными из нескольких источников и традиционным планированием спроса. В Алерс мы используем алгоритмы машинного обучения для построения моделей спроса с помощью Tangent Works. Механизм Tangent Works позволяет нам прогнозировать нужные факторы спроса и определять параметры, которые оказывают наибольшее влияние на спрос. Данный инструмент может определять корреляции между многими переменными, оказывающими влияние на спрос.

 Планирование спроса в рамках стратегии сборки на заказ

Крупный международный производитель радиологического оборудования обнаружил, что сроки выполнения заказов увеличиваются, а складские затраты растут. Производитель придерживается стратегии изготовления продукции на заказ. С момента оформления больницей заказа на поставку рентгенологического аппарата общее время выполнения заказа составляло 90 дней. После получения заказа производитель начинал заказывать комплектующие и производить сборку аппарата.
 

Для достижения своей стратегической цели по сокращению времени выполнения заказа производитель решил пересмотреть структуру цепочки поставок. После перехода на стратегию сборки на заказ ему удалось сократить время выполнения заказа с 90 дней до 21 дня. Такое значительное изменение вызвало серьёзные последствия для всей цепочки поставок.

Спросите экспертов

Независимо от того, хотите ли вы перепроектировать всю свою цепь поставок или просто настроить ее части в соответствии с определенными параметрами, вам всегда необходимо правильное планирование спроса. Его легко и быстро запустить на основе агрегированных исторических данных, но если вы хотите быть точным, вам необходимо добавить внешние данные и использовать инструменты моделирования спроса, такие как Tangent Works, и получить экспертную помощь от команды Алерс Аналитики Данных. Свяжитесь с одним из наших экспертов, если у вас есть какие-либо вопросы или если вы хотите снизить затраты и повысить эффективность своей цепи поставок.

Планирование для достижения лучших результатов

Алерс было предложено построить модель планирования спроса для данной стратегии сборки и протестировать её в различных сценариях, чтобы понять реальные последствия для цепи поставок. Алерс исследовал различные сценарии для товарных запасов, чтобы понять динамику их изменения после предварительной сборки узлов оборудования и их передачи на склад. Кроме того, каким образом эти узлы будут распределяться по всему миру?

Сначала были проанализированы статистические данные о продажах за последние 3 года. Затем была построена первая приблизительная модель спроса. Были организованы семинары с участием производителя в лице его специалистов по продажам, чтобы обсудить потенциальные модели прогнозирования, которые были обновлены с учётом статистических данных. Были запущены различные сценарии: исторический спрос, двойной спрос и очень высокий спрос. Были изучены результаты и определены уровни запасов для всех деталей и узлов.

Когда производитель работал по модели производства на заказ, требовались огромные запасы деталей НЗП, так как в процессе производства для большого количества частично собранных машин приходилось дожидаться получения других деталей. Благодаря стратегии сборки на заказ производитель может отгружать машины заказчикам более чем в четыре раза быстрее при меньшем объеме запасов НЗП, чем это было раньше. Общая экономия на общем оборотном капитале составила 11 процентов, а время выполнения заказа сократилось с 90 до 21 дня.

4 Шага, которые необходимо совершить в рамках планирования спроса

Шаг 1. Сбор данных

Сбор статистических данных является хорошей отправной точкой на пути к планированию спроса. Сбором данных занимается вся компания, поскольку они берутся у подразделений, занимающихся маркетингом, продажами, операционной деятельностью, закупками, а также логистикой. Данные из внешних источников также учитываются в рамках планирования спроса.

Шаг 2. Выработка сценариев

Следующий шаг предусматривает выработку сценариев. Совместно с вашими профильными специалистами наши эксперты по анализу данных определяют факторы спроса и прорабатывают сценарии, которые будут запущены в тестовом виде.

Шаг 3. Запуск сценариев и оценка полученных результатов

После запуска различных сценариев мы можем использовать алгоритмы машинного обучения для определения наиболее важных переменных, регулирующих структуру спроса на вашу продукцию. Запуск пессимистического сценария, "стандартного сценария", а также оптимистического сценария покажет возможные результаты.

Шаг 4. Принятие стратегических и оперативных решений на основе полученных результатов

После запуска всех сценариев и анализа данных мы используем полученные результаты для обновления операционных планов, изменения уровня запасов или вовсе для перепроектирования всей цепочки поставок.