DP-1 Talep Planlamaya Giriş

Talep tahmini, şirketlerin pusulasıdır; üretim ve ticari süreçlerine yön gösterir. Eğer, şirket sadece projelere özel ve/veya müşterinin teyit edilmiş satış siparişlerine göre çalışmıyorsa, orta ve uzun vade için ne satacağını tahmin etmelidir. Hatta bazı durumlarda, bu kısa vade için de geçerlidir. Bu tahmin sayesinde şunları yapabilir;

Üretim kapasitesinin yeterliliğini analiz eder.
İşçilik yoğun bir işi varsa, kadrosunu taleplere göre yönlendirir.
Depo veya dağıtım hattının kapasitesini gözden geçirir.
Hangi üründen ne kadar stoklayacağını kestirir.
Tedarik ettiği malzemeler için uzun vadeli alımlar, kontrat ve benzeri anlaşmalara odaklanabilir.
Termin süresi uzun olan malzeme ve ürün tedariğini bu talep tahminlerine göre organize edebilir.
Satış ciro tahminlerini yapıp, buna bağlı üretim ve tedarik maliyetlerine hesaplayarak, nakit akışı analizi yapabilir.
Envanter yükünü hesaplar. Finansman için kaynaklarını gözden geçirir.

Fakat, talep tahmini yapmak çok zordur. Daha doğrusu, yapılan tahminin doğruluğunu yüksek tutacak modeller geliştirmek ve bunlarla sonuca ulaşmak çok zordur.

Geçmiş satışların ortalamasını almak, veya sektör bilgisine göre kestirimlerde bulunmak en çok kullanılan metodlardır. Doğruluğu görece düşüktür ama hesaplama ve teknoloji gereksinimi açısından bedeli düşüktür. Bunların yerine istatistiksel metodlar, zaman serileri, regresyon modelleri ve yapay sinir ağları daha iyi sonuçlar verebilir. Fakat, hem bu modeller çok karmaşıktır, hem de ciddi veri girişi ve teknoloji ister.

Arkhon, bu süreci sizin için kolayca yönetir. Kullandığı kapsamlı modellerle girdiğiniz temel verileri analiz eder ve her bir ürüne uygun talep tahmin modelini çıkartıp kısa, orta ve uzun vade için tahminlerini aktarır. Bunu çeşitli raporlarla destekleyip gelecek dönemi daha iyi yönetmenizi sağlar. Şimdi bunu nasıl yaptığına gelin beraber bakalım.

Talep Planlama

Aşağıdaki tabloda Arkhon’un elindeki bilgiler ışığıda yaptığı kısa ve orta vadeli talep planlaması görülüyor. Plan, 2024’ün ilk yarısında yani 6 aylık dönemde ne kadar ürün satılacağını ve sapmaları karşılamak için ne kadar stok tutulması gerektiğini gösteriyor.

Bu tabloda yer alan başlıkların açıklaması aşağıda verilmiştir.

Data_Type: Tabloda verilen değerlerin ne anlama geldiğini gösterir. Eğitim serisinin devamında benzer formatı kullanan farklı tablolar göreceğiz. Talep tahmin değerlerini onlarda ayırmak için burada “FORECAST” yazar.
Product_Type: Talep tahminin ne bazda yapıldığını gösterir. Yukarıda yer alan örnekte tahminler ürün bazında yapıldığı için, Arkhon “PRODUCT” yazmış. Bunun dışında grup bazında da tahminler yapılıp ürünlerin üzerine dağıtılabilir.
Project: Ürünün hangi projeye bağlı satışının yapıldığını gösterir. Eğer bağlantılı bir proje tanımlanmadıysa boş gelir.
Product_Code: Şirket sisteminde yer alan ürün kodu girilir.
Product_Description: Ürünün açıklaması girilir.
Product_UoM: Ürünün fiziksel ve sistem süreçlerde kullanılan birimi girilir.
Product_SubGroup: Ürünün bağlı olduğu alt ürün grubunu gösterir.
Customer: Ürünün bağlı olduğu müşteriyi gösterir.
Forecast_Model: Arkhon’un ürün için bulduğu en iyi talep tahmin modelini gösterir.
SSQ: (Safety Stock Quantity) Talep tahmini yapılırken, gerçekleşmelerden sapmaları karşılamak için tutulması önerilen güvenlik stoğu miktarıdır.
Data: Talep tahmini yapılması istenen zaman aralığı için değerler görülür. Bu veri setinde, 2024’ün ilk 6 ayı için tahmin yapılması istenmiş.

Bu tabloda yer alan tahmin modeli ve güvenlik stoğu değerlerinin nasıl belirlendiği eğitimin devamında detaylı olarak anlatılacaktır. Tabloda görünen değerler revize edilebilir, talep tahmin sürecini yöneten parametreler değiştirilip, tahminleme tekrarlanabilir.

Buradan çıkan sonuçlar, üretim yapan şirketler için üretim, kapasite ve tedarik planlama; ticaret yapan şirketler içinse tedarik planlama girdisidir.

Tahminlerin nasıl yapıldığını bu serinin devamında görebilirsiniz.

<< Ana Sayfa Sonraki Bölüm>>