Prognozowanie popytu – podstawy i korzyści

Prognozowanie popytu to szacowanie wielkości sprzedaży w konkretnym okresie, co ma na celu bardziej efektywne zaplanowanie zasobów produkcyjnych, ocenę potrzebnych zapasów oraz opracowanie budżetu.

Skuteczna prognoza jest cennym źródłem informacji, jeśli firma chciałaby zoptymalizować wykorzystanie przestrzeni magazynowej, czy przewidzieć najlepsze proporcje zapasów danych produktów. Może być to źródłem sporych oszczędności, ponieważ pozwala uchronić firmę przed ulokowaniem kapitału w produktach, które nie cieszą się dużą popularnością, a równocześnie zabezpieczyć się przed opóźnieniem dostaw produktu, na który będzie duży popyt.

Podsumowując, efektywna prognoza popytu skutkuje:
• Zwiększeniem wykorzystania zasobów produkcyjnych;
• Ograniczeniem zakupów niepotrzebnych surowców;
• Zminimalizowaniem ilości zalegających wyrobów gotowych;
• Obniżeniem kosztów ogólnych. Poniższa grafika prezentuje przebieg prognozowania popytu

Etapy planowania popytu 

Źródło: Opracowanie własne na podstawie: https://www.ey.com/pl_pl/business-5-0/inteligentneprognozowanie-popytu.

Analiza danych historycznych
Gdyby spojrzeć na dane historyczne sprzedaży jak na szeregi czasowe (czyli dane, w których liczy się kolejność wystąpień obserwacji, mogą one prezentować zmienność zjawiska np. w czasie), to wyciągnięcie wniosków dotyczących sprzedaży może nastąpić na skutek dekompozycji szeregu czasowego. Dekompozycja szeregu czasowego to wyodrębnienie poszczególnych jego składowych, a mogą być to:

a) Trend;
Trend to skłonność do jednokierunkowych zmian, czyli ogólny wzrost lub spadek (np. sprzedaży)

Źródło: Opracowanie własne.

b) Sezonowość;
Sezonowość to okresowe rytmiczne wahania wartości zmiennej na przestrzeni roku

Źródło: Opracowanie własne.

c) Cykliczność.
Cykliczność rozumie się jako długookresowe rytmiczne wahania wartości zmiennej, można ją porównać do sezonowości na przestrzeni lat.

Źródło: Opracowanie własne.

SAP Integrated Business Planning
Prognozowanie statystyczne może odbywać się z pomocą rozmaitych narzędzi, które różnią się od siebie zarówno skutecznością, jak i intuicyjnością oraz przejrzystością działania. Planowania popytu można dokonać za pomocą ręcznie zbudowanego modelu, np. w Pythonie, czy języku R, ale także w Excelu, czy z pomocą programów przeznaczonych ściśle do prognozowania. W tym artykule przedstawiony zostanie specjalistyczny moduł systemu SAP, w którym właśnie takiej prognozy można dokonać.

SAP IBP wyróżnia się ze względu na możliwość dokonywania predykcji na podstawie kilku modeli, a także zarządzania ich proporcjami. W ostatecznej prognozie można np. skorzystać z 80% modelu utworzonego w SAP, a w 20% z samodzielnie utworzonego przez planistę. Pozwala to zmniejszyć ograniczenia modelu powstającego automatycznie, a także zwiększyć jakość modelu przy zróżnicowanych danych, uodpornić go na błędy.

Program oferuje planowanie popytu z uwzględnieniem kilku istotnych czynników, takich jak cykl życia produktu, czy dane historyczne. Poniższa tabela prezentuje podstawowe funkcjonalności SAP Integrated Business Planning związane z popytem.

Możliwości planowania popytu w SAP IBP



Podsumowanie
Skuteczne planowanie popytu prowadzi do wymiernych korzyści. Jest równocześnie zagadnieniem bardzo złożonym i wymagającym nie tylko wiedzy statystycznej, ale także odpowiednich narzędzi i umiejętności ich jak najlepszego wykorzystania. Jeśli chciałbyś jeszcze bardziej zgłębić temat, czy uzyskać specjalistyczne wskazówki dopasowane do Twojej branży, skontaktuj się z nami!

--------------------
Autor: 
Julia Soloch - SAP Consultant