• 13 Ağustos 2020 / Perşembe 16:58

ERP ile talep tahmini ve ötesi

Gerek işletme gerekse kapsamı çok daha geniş olan tedarik zinciri yönetimindeki tüm planlama kararlarının temelinde “talep tahmini” yer alır. Üretim çizelgelerinden kapasite planlamaya, satış kadrolarının belirlenmesinden bütçe çalışmalarına, ürün lansmanından promosyon alımlarına, doğru envanter hedefleri koymaktan fiyatlandırmaya kadar pek çok iş faaliyeti talep tahminini baz alır. Diğer bir deyişle, ERP de onun tedarik zinciri tamamlayıcısı olan İleri Planlama ve Çizelgeleme (İPÇ) Sistemleri talep tahminleri ile beslenir.

Bu kadar önemli olması, talep tahmininin doğru yapılabilmesi için çok sayıda tekniğin doğmasına yol açmıştır. Bu teknikler nitel ve nicel olarak ikiye ayırılır. Nitel teknikler sübjektif, yargıya dayalıdır. Aralarında pazar araştırmaları, jüri görüşleri, senaryo çalışmaları, Delphi tekniği bulunur. Nicel tekniklerin üç alt başlığı bulunur: nedensel modeller, zaman serileri ve simülasyon tabanlı yaklaşımlar. Nedensel modeller talep üzerinde etkisi olan faktörlerle talep arasında korelasyon bulunması halinde kullanılırlar. Zaman serisi modelleri ise talebin tarihsel verilerini kullanarak tahmin yapar. Buradaki varsayım tarihin devam edeceğidir. Simülasyon tabanlı yaklaşımlar ise makro ekonomik modellerden yararlanır.

Yazılımlardaki tahmin araçları
ERP ve İPÇ yazılımları içinde yalnızca zaman serisi modelleri yer alır. Ne nitelde diğer nicel teknikler bulunmaz. Ek olarak yeni ürünlerin satış potansiyellerinin kestirilmesinde bulunmadığı için tarihsel veriler kullanılamaz. Dolayısıyla, kullanılan teknikler ve modeller de bu yazılımlar içinde bulunmaz.

ERP ve İPÇ yazılımlarındaki zaman serisi modelleri içinde ortalamalar, hareketli ortalamalar, ağırlıklı hareketli ortalamalar, basit üstel düzgünleştirme, doğrusal üstel düzgünleştirme, sezonsal üstel düzgünleştirme, trend ve sezonsal üstel düzgünleştirme modelleri bulunur. Seçenek bu kadar çok olunca talep tahmin problemine bir de hangi metodun uygun olduğunu belirleme zorluğu da eklenebilir. Anılan yazılımlar bu aşamayı otomatik model seçimi fonksiyonu sunarak kullanıcının işini kolaylaştırmışlardır.
Bununla beraber kirli veri, pazar değişimi, rakiplerin tutumu, ekonomik durum, sosyal olaylar, hatta hava durumu gibi etmenler zaman serileri ile yapılan tahmini bozarlar. Ayrıca, talep normal dağılıma uygun gerçeklememiş de olabilir. Özünde istatistik bulunduğu için zaman serisi analizleri “istatistikçi dün yaptığı tahminlerin bugün neden çıkmadığını yarın bilebilecek kişidir” deyişini doğrular. Bu bakımdan ERP araçları ile gerçekleştirilen tahminler nitel tahminler ile düzeltilmek zorundadır.

İyi tahminin yararları
Talep tahmin yeteneklerini geliştiren firmalar kendilerini daha iyi anlamakta, yeteneklerini daha iyi kullanabilmekte, yönlerini daha iyi belirleyebilmekte, kaynak dağılımını iyileştirmekte, envanter düzeylerini azaltabilmekte, müşteri hizmet düzeyini yükseltebilmekte, ürün iadelerini sıfırlamaktadırlar. İyi tahmin tedarik zinciri içindeki firmalar arasında sık sık yaşanma potansiyeli bulunan çatışma maliyetlerini de düşürür. Talep tahmin yeteneğinin geliştirilmesi, şirketleri pazara reaksiyon vermenin ötesine de taşır. Tahmin yapmayı bir öğrenme süreci olarak gören şirketler pazara doğru reaksiyon vermeye ek olarak trend değişikliklerini de öngörüp kendilerini buna göre hazırlayabilir ve trend üzerinde etki yapmayı başarabilirler. Bunun için tahminlere ilişkin doğruları bilmek gerekir.

Tahminlerle ilgili gerçekler
• Tahminler her zaman yanlıştır. Diğer bir ifade ile hem beklenen değeri hem de hata faktörünü içerir. Bu nedenle tahmin hatalarını da ölçmek önemlidir. Bu ölçüm tampon stoklarınızın düzeylerini belirlemenize yardım edecektir.
• Uzun dönemli tahminler kısa dönemli tahminlerden daha az doğrudur. Dolayısıyla tahminler olabilecek en geç zamanda yapılmalıdır. Bunun için temin süresini (lead time) kısaltmak gerekir. Araştırmalar, temin zamanındaki her bir puanlık düşüşün tahmin hatasında da bir puanlık düşüşe yaradığını göstermiştir.
• Toplu tahminler tek mal tahminlerinden daha doğrudur.
• Pazardan uzak verilerle yapılan tahminler pazar verileriyle yapılan tahminlerden daha az doğrudur. Tedarik zinciri içinde bir firmaysanız tahmininizi diğer firmalardan size gelen siparişlere bakarak değil son müşterinin talebine bakarak yapmalısınız. Diğer bir deyişle, kamçı etkisini bertaraf etmelisiniz.
• Hedef %100 doğru tahmin değildir, yapılabilecek en doğru tahmindir. Tahminin her zaman olanaklı olmadığını hatırlayalım.

Tahmin yeteneğini geliştirmek
İyi tahmin yapabilmek için talebin yapısını bilmek büyük önem taşır. Genel olarak talep beş farklı parçadan oluşur. İlki ana parçadır. Bu hiçbir etki olmadığı varsayıldığında gerçekleşmesi beklenen taleptir. İkinci kısım periyodik etkileri gösterir. Mevsimsel ya da kısa dönemli konjonktür nedeniyle olacak değişmeleri yansıtır. Üçüncü kısım uzun dönemli değişim eğilimidir. Örneğin, genel refah düzeyinin artmasının lüks mallara olan talebi arttırması. Dördüncü bileşen tanıtım faktörüdür. Talepteki bazı değişiklikler doğrudan pazarlama çalışmalarından kaynaklanabilir. Beşinci parça da güvenlik aralığıdır. Her tahmin için bir hata payının öngörülmesi uygundur. Özetle, talep tahminlerinin bu beş bileşenin değerlerini gösterecek tarzda yapılması gerekmektedir.

Güvenilir bir tahmin modeli gerçekleştirmek için aşağıdaki ilkelere uygun davranmak gerekir:

- Talebi anla, gerçekten anla! Geçmiş talep paternine bakmakla yetinmeyin, talebi etkileyen faktörleri, neden-sonuç ilişkilerini ve önem derecelerini görmeye çalışın. Örneğin, tepe noktaları neyin sonucu? Fiyat indiriminin mi, birkaç yeni müşteri kazanmanın mı, pazarlama kampanyasının mı? Bu olayları etkileyen etmenler nelerdir ve hangi koşullarda tekrar edebilir?
- Pazar trendini izle! Sadece medya haberlerine dayalı karar verme eğiliminden kaçının. Onun yerine pazar dinamiklerine vakıf olun. Bunun için dost rakiplerle, bankacılarla, müşterilerle sürekli iletişim halinde olun. Bu iletişim zaman alsa da çok değerlidir.
- Ana endikatörleri tanımla ve izle! Müşteri kitlenizin talep paterninin dalgalanmasına yol açan öncü göstergeleri belirleyin ve değişimini gözlem altında tutun.
- Ürün yaşam çevriminin hangi aşamasında olduğunuza bakın! Bu çevrimin fazlarının her biri talebin farklı olduğu dönemleri gösterir ve temel talebi belirleme gücüne sahiptir.

Talep tahmini sıradan, rutin bir işlem değil, şirket amaçlarına erişmek için önemli bir araçtır.





155 kez görüntülendi. 06.17.2019 tarihinde eklendi.
Yukarı Dön