DP-19 Grup Bazında Talep Tahmini-2
- Utkan Ekinci
- Mar 5, 2024
- 2 min read
Talep planlama sürecimizin ana girdilerini incelemeye devam ediyoruz.
Grup Bazında Talep Planlama
Ürünlerin bağlı olduğu grupların talep tahmin modelleri için gereken veri girişine bir örneği aşağıda görebilirsiniz.
Bir önceki eğitimde ele aldığımız ürün bazında yapılan talep tahminine benzer şekilde, burada da temel parametreleri girmemiz gerekiyor. Bunların önemli olanları ile ilgili açıklamaları aşağıda görebilirsiniz.
CSL: 95%
Optimum tahmin modelinin oluşturacağı sapmayı ne kadar absorbe edeceğimizi belirtir. Diğer bir deyişle, gelen satış sapmalarının %95’ini karşılayacak bir güvenlik stoğu (SSQ) tutmamız gerektiğini belirtir. CSL, %100 olamaz. %70’in altı tavsiye edilmez.
Leadtime: 1
Sattığımız ürün gruplarının üretim veya tedarik termin süresi 1 ay olarak seçilmiş. Eğer bu süre uzarsa, tutulması gereken güvenlik stoğu miktarı da artacaktır. Diğer taraftan, daha büyük sapmaları karşılayacağı için, satış kayıplarını azaltır.
MPQ: 0
Ürünlere ait minimum tedarik veya üretim miktarı sıfır olarak girilmiş. Eğer pozitif bir sayı girilseydi, tutulması gereken güvenlik stoğunu buna göre ayarlayacaktı. MPQ değeri ne kadar fazla olursa, SSQ da buna bağlı azalacaktır.
RQ: 1
Ürünlerin kaçın katları halinde tedarik veya üretildiği bilgisini verir. Burada değeri 1 girilmiş. MPQ örneğindeki gibi, eğer RQ artarsa SSQ azalacaktır.
Model_Type: AUTO
Talep tahmininde kullanılan model tipinin seçimi “AUTO” olarak belirlenmiş. Yani, Arkhon bizim için en iyi modeli seçiyor. Aşağıda üzerinde çalıştığı modellerin matematiksel yapılarını görebilirsiniz.
Min_Season: 2
Sezonsallığın dahil olduğu modellerde, en az 2 sezonlu modellerin baz alınması gerektiğini belirtir. Burada yapılan seçim, aslında gerçekleşen satış dönemi ile bağlantıldır. Arkhon, bunun için aşağıdaki formülü kullanır. Daha azını kabul etmez.
Min Sezon= Gerçekleşen Satış Periyodu / 6
Max_Season: 6
Sezonsallığın dahil olduğu modellerde, en fazla 6 sezonlu modellerin baz alınması gerektiğini belirtir. Burada yapılan seçim, aslında gerçekleşen satış dönemi ile bağlantıldır. Arkhon, bunun için aşağıdaki formülü kullanır. Daha fazlasını kabul etmez.
Maks Sezon= Gerçekleşen Satış Periyodu / 2
Init_Guess: ALL
Talep tahmin modellerinde kullanılan parametrelerin (alfa, beta vb.) hepsi için bir başlangıç değeri öngörülmesi gerektiğini gösterir. Yapılabilecek diğer tercih, “AUTO” seçip, parametrelerin kendi aralarında bölünüp bunlara bağlı modellerin çalıştırılmasıdır.
Örneğin, alfa için bir başlangıç değeri hesaplanırken, beta sıfır kabul edilir. Buna göre talep tahmin modelleri çalıştırılır. Daha sonra, tam tersi yapılıp alfa sıfırlanır ve beta değer alır. Buna bağlı model sonuçları ile bir önceki karşılaştırılır.
“ALL” seçimi daha kısa sürede ama sapması daha yüksek sonuçlara ulaştırırken, “AUTO” daha uzun sürer ama daha iyi sonuçlarla dönebilir.
Son olarak, ürün bazında gerçekleşen satışları giriyoruz. Aşağıda bir örneğini görebilirsiniz.
Arkhon, ürün bazında satışları bağlı olduğu gruplara yediriyor. Ardından, grup bazında talep tahmin modelini çalıştırıp, planlama dönemi boyunca (grup bazında) ne satılacağını ve sapmaları absorbe edebilmek için ne kadar stok tutulması gerektiğini belirliyor. Daha sonra Master Data’da verilen kırılıma göre bu tahminleri ürünlerin üzerine dağıtıyor.
Böylece, grup içindeki eğilimler ürünlere yansıtılmış; satıştan kaldırılan ürünlerin geçmiş dönem verisi yeni ürünler üzerinde etkisini göstermiş oluyor.