• 13 Ağustos 2020 / Perşembe 16:51

Talep Tahminleme ve Planlama'nın Temelleri

Günümüzde firmalar zor ve gitgide daha karmaşıklaşan üretim ile dağıtım süreçlerini planlayabilmek için öncelikle basit hesap tabloları kullanımından, kurumsal kaynak planlama sistemlerine (ERP) geçmenin yeterli olmayacağını artık bilmektedirler.

Aslında ilerleme açısından düşünüldüğünde, bilinçli bir işletme için sıralama (önce hesap tabloları yani MS Excel’ler, daha sonra malzeme ihtiyaç planlama -MRP1 ve MRP2- sistemleri, ardından ERP) doğru olmakla beraber eksik kalmaktadır.

Sıralamayı tamamlayacak ve sürecin başlangıç noktasını oluşturacak olan ise, talep tahmin ve yönetim sistemleridir. Arz ile talebi dengelemek için kullanılan sistemler ile mevcut işleyişini destekleyen şirketler rakiplerine üstünlük sağlayabileceklerdir.

Şimdi artık sıra; doğru zamanda, doğru pazarda, doğru miktarda stok bulundurmak yani talebi doğru tahmin etmek ile yönetmektedir. Müşteri memnuniyet seviyesini, daha doğrusu müşteriye hizmet seviyesini maksimize ederken, toplam stok maliyetini de minimize etmek ancak bilimsel metodolojik bir yönetim ile sağlanabilir.

Yönetmekte olduğumuz stoğu ne kadar hızlı çevirebilirsek, likitimizi o kadar artırabiliriz felsefesi tüm iş idarecilerinin duvarlarında ata sözü gibi yazar. Nasıl yapıldığı ise her yiğidin kendine has yönteminde gizlidir.

Talebi etkileyen ana oyuncu grubu tüketicilerdir. Bu yüzden talebi tahmin ederken mümkün olduğunca zincirin sonuna, yani tüketiciye yakın bir seviyeden veri toplamak gerekir.

Bir satışın geçmişte gerçekleşmiş olması demek onun gerçek olduğu anlamına gelmez. Veri mevcut ise, satış yerine talep (sipariş) değerlerini kullanmak daha uygun olacaktır. Ancak talebin güvenilirliği de özellikle kota usulüne göre yani rezervasyona bağlı satış yapan şirketlerde yine analiz edilmelidir. Sırf rezervasyon yani önceliği kaybetmeme sebebi ile yalancı talepler oluşturulmuş olabilir, özellikle günümüzde kullanılan B2B yazılımlarında bu tip durumlarla sıklıkla karşılaşılabilmektedir.

Talep tahmininde kullanılacak veri büyüklüğüne dikkat edilmelidir. Unutulmamalıdır ki, veri boyutları küçüldükçe talep tahmin sapmaları büyür.

Talep tahmini süreci, şirketlerde belirli dönemlerde kesikli yapılmaktadır. Ancak analiz süreci, geçmişi inceleme, tahmin yapma ve tahminlere müdahalelerde bulunma çalışması başlı başına bir uzmanlık yani bir görev tanımı gerektirir. Talep planlama süreci için mutlaka personel, zaman ve maddi kaynak ayrılmalıdır.

Talep planlama için tek başına bir yazılım asla yeterli değildir. Şirket aklını, deneyimini, iş yapma modeline göre oluşan şirkete özel çeşitli parametreleri sürece dahil edin. Hiç bir yazılım şirketinizin işini Sizden daha iyi bilemez. Eğer bu iş için güvenilir bir yazılımınız varsa onu mutlaka kullanın. Hiç bir tahmin teoremi, istatistik formülü, zaman serisi v.b.; hesap tablosu, hesap makinası, kağıt, kalem gibi demode ve yavaş yöntemlerle, hatasız ve Size lazım olan zaman sınırı içinde hesaplanamaz. Sadece hangi formülün daha uygun olduğunu yani veri kümenizin hangi dağılıma uygun olduğunu hesaplamanız bile günlerce hatta haftalarca sürebilir. Her ay tahmin yapmak zorunda olduğunuzu, her ay gerçeklesen sonuçlara göre bu dağılımın değişebileceğini, hatta her ürün için her müşteri, depo, bölge v.b. ayrımlarda dağılımın (talep eğilimlerinin) farklılıklar gösterebileceğini düşünürseniz, yazılımsız bu hesaplamaları yapmaya çalışmak zor ve zaman alıcı olacaktır.

AMR Research bir araştırma çalışması yapmış ve talebe uyum sağlama kabiliyeti olan şirketleri diğer şirketlerle kıyaslamış. Ortaya çıkan sonuçlara göre bilimsel talep tahmin yöntemlerini kullanan sirketler %15 “Daha Az Stokla”, %17 “Daha İyi Sipariş Karşılama Oranı” ve %35 “Daha Hızlı Finansal Çevrim (cash to cash) ile” çalışmaktaymış. Yine aynı araştırma kuruluşunun bir diğer tespitine göre; talep tahmin doğruluğundaki her bir basamak, talep karşılama oranında yaklaşık iki basamaklık artışa sebep olmaktaymış.

Yani teorik olarak talep tahmin doğruluğunu %70’ den %80’ e çıkartan bir şirket, %70 olan talebi karşılama oranını %90’a yükseltebilmekteymiş.





168 kez görüntülendi. 05.28.2019 tarihinde eklendi.
Yukarı Dön