توقعات المخزون

ما هي توقعات المخزون؟

توقعات المخزون هي عملية التنبؤ باحتياجات المخزون المستقبلية في الشركة لتلبية طلب العملاء دون الإفراط في التخزين أو نفاد المخزون. تتضمن تحليل بيانات المبيعات التاريخية، واتجاهات السوق، وعوامل أخرى لتقدير كمية المخزون المطلوبة خلال فترة زمنية محددة.

من خلال التنبؤ الدقيق بالطلب، يمكن للشركات:

• تحسين مستويات المخزون
• تقليل تكاليف التخزين
• تحسين الكفاءة التشغيلية العامة

تلعب توقعات المخزون دورًا حيويًا في إدارة سلسلة التوريد. فهي تضمن توفر المنتجات عندما يريدها العملاء، مما يعزز رضا العملاء وولائهم. تساعد التوقعات الدقيقة الشركات على تحقيق توازن بين تكاليف المخزون ومستوى الخدمة، وتقليل مخاطر نفاد المخزون أو الفائض منه. من خلال فهم وتوقع الطلب، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الشراء، وجدولة الإنتاج، وتخصيص الموارد.

كيف تُستخدم توقعات المخزون؟

تُستخدم توقعات المخزون من قبل الشركات لمواءمة مستويات المخزون مع طلب العملاء، مما يضمن توفر المخزون الأمثل مع التحكم في التكاليف. فيما يلي بعض الاستخدامات الرئيسية:

تقليل نفاد المخزون

• يحدث نفاد المخزون عندما لا يتوفر منتج لشرائه من قبل العملاء، مما يؤدي إلى فقدان المبيعات وعدم رضا العملاء.
• تساعد توقعات المخزون في التنبؤ بالطلب المستقبلي، مما يمكّن الشركات من الحفاظ على مستويات كافية من المخزون.
• من خلال تحليل اتجاهات وأنماط المبيعات، يمكن للشركات توقع الأوقات التي يحتمل فيها نفاد المنتجات وتجديد المخزون بشكل استباقي.

تقليل تكاليف تخزين المخزون

• الاحتفاظ بمخزون زائد يربط رأس المال ويتسبب في تكاليف تخزين (المستودعات، التأمين، التقادم).
• تمكّن التوقعات الشركات من طلب الكمية المناسبة في الوقت المناسب، مما يقلل من مستويات المخزون غير الضرورية.
• تحسين مستويات المخزون يخفض تكاليف التخزين ويحسّن التدفق النقدي.

تقليل هدر المنتجات

• المخزون الزائد، خاصة البضائع القابلة للتلف، يمكن أن يؤدي إلى هدر إذا انتهت صلاحية المنتجات قبل بيعها.
• تحدد التوقعات العناصر البطيئة الحركة وتتنبأ بالمبيعات المستقبلية، مما يمكّن الشركات من تعديل كميات الطلب.
• مواءمة مستويات المخزون مع الطلب الفعلي يقلل من الهدر ويزيد الربحية.

المفاهيم الرئيسية في توقعات المخزون

فهم هذه المفاهيم أساسي لتوقعات المخزون الفعالة:

طلب فترة المهلة

• فترة المهلة: الفترة بين تقديم الطلب واستلام المخزون.
• طلب فترة المهلة: كمية المنتج المباعة خلال فترة المهلة.

الصيغة:

طلب_فترة_المهلة = متوسط_فترة_المهلة * متوسط_المبيعات_اليومية

مثال:
إذا كان متوسط فترة المهلة 5 أيام ومتوسط المبيعات اليومية 20 وحدة:

طلب_فترة_المهلة = 5 * 20  # النتيجة: 100 وحدة

هذا يعني أنه من المتوقع بيع 100 وحدة خلال فترة المهلة.

قياس اتجاهات المبيعات

• تحليل المبيعات التاريخية لاكتشاف الأنماط (الموسمية، اتجاهات النمو).
• تعديل التوقعات بناءً على التغيرات المتوقعة (مثل زيادات موسم العطلات).
• الأدوات: المتوسطات المتحركة، المقارنات السنوية، النماذج الإحصائية.

نقطة إعادة الطلب

• مستوى المخزون الذي يجب عنده تقديم طلب جديد.
• يأخذ في الاعتبار طلب فترة المهلة ومخزون الأمان.

الصيغة:

نقطة_إعادة_الطلب = (متوسط_المبيعات_اليومية * فترة_المهلة) + مخزون_الأمان

مثال:
فترة المهلة: 5 أيام، متوسط المبيعات اليومية: 20 وحدة، مخزون الأمان: 50 وحدة

نقطة_إعادة_الطلب = (20 * 5) + 50  # النتيجة: 150 وحدة

عند وصول المخزون إلى 150 وحدة، يجب إعادة الطلب.

مخزون الأمان

• مخزون إضافي لمنع نفاد المخزون بسبب عدم اليقين.
• يعمل كعازل ضد التقلبات.

الصيغة:

مخزون_الأمان = (أقصى_مبيعات_يومية * أقصى_فترة_مهلة) - (متوسط_المبيعات_اليومية * متوسط_فترة_المهلة)

مثال:
أقصى مبيعات يومية: 30 وحدة، أقصى فترة مهلة: 7 أيام، متوسط المبيعات اليومية: 20 وحدة، متوسط فترة المهلة: 5 أيام

مخزون_الأمان = (30 * 7) - (20 * 5)  # النتيجة: 110 وحدة

احتفظ بـ 110 وحدة كمخزون أمان لتغطية الارتفاعات أو التأخيرات غير المتوقعة.

صيغ توقعات المخزون

حساب طلب فترة المهلة

طلب_فترة_المهلة = متوسط_فترة_المهلة * متوسط_المبيعات_اليومية

طلب فترة المهلة الدقيق يضمن توفر مخزون كافٍ أثناء إعادة التوريد.

حساب مخزون الأمان

مخزون_الأمان = (أقصى_مبيعات_يومية * أقصى_فترة_مهلة) - (متوسط_المبيعات_اليومية * متوسط_فترة_المهلة)

يأخذ في الاعتبار تذبذب الطلب والعرض.

حساب نقطة إعادة الطلب

نقطة_إعادة_الطلب = طلب_فترة_المهلة + مخزون_الأمان

يضمن تقديم الطلبات قبل انخفاض المخزون عن المستويات الآمنة.

أنواع طرق توقعات المخزون

تشمل الأساليب النوعية والكمية المختلفة:

التوقع النوعي

• يعتمد على آراء الخبراء، وبحوث السوق، والحكم الذاتي.
• الأفضل عند محدودية البيانات التاريخية أو للمنتجات الجديدة.

الطرق:

• بحوث السوق: الاستبيانات، المقابلات، مجموعات التركيز.
• طريقة دلفي: التوصل إلى إجماع من خلال لجان الخبراء.

التوقع الكمي

• يستخدم النماذج الرياضية والبيانات التاريخية.
• يفترض استمرار الأنماط السابقة.

الطرق:

• تحليل السلاسل الزمنية: دراسة نقاط البيانات عبر الزمن لاكتشاف الأنماط.
• النماذج السببية: تحليل العلاقات بين الطلب والعوامل المؤثرة.

توقع الاتجاهات

• تحديد الأنماط في بيانات المبيعات عبر الزمن.
• مفيد للتنبؤ بالزيادات أو الانخفاضات أو استقرار الطلب.
• مثال: الاتجاه التصاعدي في مبيعات المنتجات العضوية يشير إلى الحاجة لزيادة المخزون.

التوقع البياني

• عرض بيانات المبيعات على المخططات/الرسوم البيانية لتصور الاتجاهات والأنماط.
• مثال: الرسوم البيانية الخطية يمكن أن تكشف عن الذروات والانخفاضات الموسمية.

حالات الاستخدام والأمثلة

استخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة في توقعات المخزون

لقد غيرت التطورات في الذكاء الاصطناعي والأتمتة مجال توقعات المخزون:

خوارزميات التعلم الآلي

• تحلل نماذج التعلم الآلي مجموعات بيانات ضخمة، وتحدد أنماطًا معقدة، وتتحسن بمرور الوقت.
• تأخذ في الاعتبار متغيرات متعددة: المبيعات التاريخية، واتجاهات السوق، والأنشطة الترويجية، والعوامل الخارجية (الطقس، المؤشرات الاقتصادية).
• التعلم المستمر من البيانات الجديدة يعزز دقة التوقعات.

أنظمة إدارة المخزون المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تشمل الفوائد:

• تتبع المخزون في الوقت الحقيقي: مراقبة مستمرة للمخزون.
• إعادة الطلب الآلي: تفعيل أوامر الشراء عند نقطة إعادة الطلب.
• تحليلات تنبؤية: توقع الطلب باستخدام تحليل بيانات شامل.

الدمج مع أتمتة الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة

• روبوتات الدردشة لرؤى العملاء:
  تتفاعل روبوتات الدردشة مع العملاء وتجمع التفضيلات وتتنبأ بالاتجاهات.

  def gather_customer_feedback(): # كود التفاعل مع روبوت الدردشة لجمع تفضيلات العملاء pass

• أتمتة التواصل مع الموردين:
  تؤتمت عملية الطلب لتقليل الجهد اليدوي والتأخير.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # كود إنشاء وإرسال أمر الشراء إلى المورد pass

• دمج التحليلات التنبؤية:
  الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات:

  • تحديد الاتجاهات الناشئة
  • تعديل التوقعات في الوقت الفعلي
  • تعزيز اتخاذ القرار

مثال: الذكاء الاصطناعي في توقعات المخزون

تدمج شركة بيع بالتجزئة الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون من خلال تحليل بيانات المبيعات، واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي، والمؤشرات الاقتصادية.

• بيانات المبيعات: تحديد المنتجات الأكثر مبيعًا والاتجاهات الموسمية.
• اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي: مراقبة الوسوم/المنشورات لاكتشاف زيادة الاهتمام بالمنتجات.
• المؤشرات الاقتصادية: تعديل التوقعات بناءً على تغيرات الإنفاق الاستهلاكي.

يؤتمت نظام الذكاء الاصطناعي عملية إعادة الطلب ويعدل نقاط إعادة الطلب ديناميكيًا استجابة لظروف السوق.

الفوائد المحققة:

• تحسين دقة التوقعات (تقليل نفاد وفائض المخزون)
• زيادة القدرة على الاستجابة لتغيرات السوق
• توفير التكاليف (انخفاض تكاليف التخزين، تقليل فقدان المبيعات)

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والأتمتة، تعمل الشركة على تحسين المخزون، ومواءمته مع الطلب، وكسب ميزة تنافسية.

أبحاث حول توقعات المخزون

تعد توقعات المخزون أمرًا حيويًا في إدارة سلسلة التوريد، وتهدف إلى التنبؤ بالاحتياجات مع تقليل التكاليف. تشمل الأبحاث الحديثة:

1. دمج التوقعات الاحتمالية للطلب المتقطع
   شينجي وانغ، يانفي كانغ، فوتيوس بيتروبولوس

   • يتناول التنبؤ بالطلب المتقطع، مع التركيز على الأساليب الاحتمالية لاتخاذ القرار في ظل عدم اليقين.
   • يقترح دمج التوقعات الاحتمالية، وتحقيق التوازن بين الدقة والسيطرة على المخزون.
   • الأساليب المدمجة تتفوق على الأساليب الفردية، رغم وجود بعض المقايضات.

2. إدارة المخزون القائمة على القيمة
   جريجورز ميخاليسكي

   • يربط إدارة المخزون بالهدف المالي المتمثل في تعظيم قيمة المؤسسة.
   • يقدم نهجًا معدلاً يدمج تعظيم القيمة.
   • يساعد الشركات في مواءمة استراتيجية المخزون مع الأهداف المالية الأوسع.

3. إطار عمل عام لدعم القرار في إدارة المخزون بالتجزئة
   هانز جوري زيتسمان، جان هارم فان فورين

   • يقترح إطارًا شاملاً لدعم اتخاذ القرار في المخزون بالتجزئة.
   • يعالج التعقيد الناتج عن العولمة والتجارة الإلكترونية.
   • يدمج تقسيم المنتجات وتوقعات الطلب لتحقيق التوازن بين الأهداف.

4. دمج التوقعات للطلب المتقطع بناءً على السمات: التحيز والدقة وآثار المخزون
   لي لي، يانفي كانغ، فوتيوس بيتروبولوس، فينغ لي

   • يركز على طرق دمج التوقعات للطلب المتقطع في أنظمة الإنتاج.
   • يقترح إطارًا قائمًا على السمات لتحسين الدقة وتأثير المخزون.

لمزيد من المعلومات حول توقعات المخزون، وأتمتة الذكاء الاصطناعي، وأفضل الممارسات، استكشف موارد FlowHunt الأخرى.