Forecastování zásob

Co je to forecastování zásob?

Forecastování zásob je proces předpovídání budoucích potřeb zásob firmy za účelem uspokojení poptávky zákazníků bez nadměrného nebo nedostatečného množství. Zahrnuje analýzu historických prodejních dat, tržních trendů a dalších faktorů pro odhad, kolik zásob je potřeba v daném období.

Díky přesné predikci poptávky mohou firmy:

• Optimalizovat úroveň svých zásob
• Snižovat náklady na skladování
• Zlepšit celkovou provozní efektivitu

Forecastování zásob hraje klíčovou roli v řízení dodavatelského řetězce. Zajišťuje, že produkty jsou dostupné, když je zákazníci chtějí, což zvyšuje jejich spokojenost a loajalitu. Přesné prognózy pomáhají firmám vyvažovat náklady na zásoby s úrovní služeb a minimalizují riziko vyprodání zásob nebo nadměrných zásob. Díky pochopení a předpovídání poptávky mohou společnosti činit informovaná rozhodnutí o nákupech, plánování výroby a rozdělení zdrojů.

Jak se forecastování zásob využívá?

Forecastování zásob umožňuje firmám sladit úroveň zásob s poptávkou zákazníků, zajistit optimální dostupnost zboží a zároveň kontrolovat náklady. Mezi hlavní využití patří:

Minimalizace vyprodání zásob

• Vyprodání zásob nastává, když produkt není k dispozici pro zákazníky, což vede ke ztrátě prodejů a nespokojenosti zákazníků.
• Forecastování zásob pomáhá předpovědět budoucí poptávku a umožňuje firmám udržovat dostatečnou úroveň zásob.
• Analýzou prodejních trendů a vzorců mohou firmy předvídat, kdy zásoby docházejí, a proaktivně je doplnit.

Snižování nákladů na skladování

• Nadměrné zásoby vážou kapitál a přinášejí náklady na skladování (skladování, pojištění, zastarávání).
• Forecastování umožňuje objednávat správné množství ve správný čas a snižuje zbytečné zásoby.
• Optimalizace úrovně zásob snižuje skladovací náklady a zlepšuje cash flow.

Snížení odpadu z produktů

• Nadměrné zásoby, zejména u zboží s omezenou trvanlivostí, mohou vést k odpadu, pokud produkty propadnou před prodejem.
• Forecastování identifikuje pomalu se pohybující položky a předpovídá budoucí prodeje, což umožňuje upravit objednávky.
• Slaďování zásob s reálnou poptávkou minimalizuje odpad a zlepšuje ziskovost.

Klíčové pojmy ve forecastování zásob

Porozumění těmto pojmům je zásadní pro efektivní forecastování zásob:

Poptávka během dodací lhůty

• Dodací lhůta: Období mezi zadáním objednávky a obdržením zásob.
• Poptávka během dodací lhůty: Množství produktu prodané během dodací lhůty.

Vzorec:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Příklad:
Pokud je průměrná dodací lhůta 5 dní a průměrný denní prodej 20 kusů:

lead_time_demand = 5 * 20  # Výsledek: 100 kusů

To znamená, že během dodací lhůty se očekává prodej 100 kusů.

Měření prodejních trendů

• Analýza historických prodejů pro odhalení vzorců (sezónnost, růstové trendy).
• Úprava prognóz podle očekávaných změn (např. zvýšení během svátků).
• Nástroje: klouzavé průměry, meziroční srovnání, statistické modely.

Objednací bod

• Úroveň zásob, při které by měla být zadána nová objednávka.
• Zohledňuje poptávku během dodací lhůty a bezpečnostní zásobu.

Vzorec:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Příklad:
Dodací lhůta: 5 dní, průměrný denní prodej: 20 kusů, bezpečnostní zásoba: 50 kusů

reorder_point = (20 * 5) + 50  # Výsledek: 150 kusů

Když zásoby dosáhnou 150 kusů, objednejte další.

Bezpečnostní zásoba

• Dodatečná zásoba pro prevenci vyprodání v důsledku nejistoty.
• Funguje jako rezerva proti výkyvům.

Vzorec:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Příklad:
Maximální denní prodej: 30 kusů, maximální dodací lhůta: 7 dní, průměrný denní prodej: 20 kusů, průměrná dodací lhůta: 5 dní

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # Výsledek: 110 kusů

Držte 110 kusů jako bezpečnostní zásobu pro krytí neočekávaných špiček nebo zpoždění.

Vzorce pro forecastování zásob

Výpočet poptávky během dodací lhůty

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Přesná poptávka během dodací lhůty zajišťuje dostatek zásob během doplňování.

Výpočet bezpečnostní zásoby

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Zohledňuje variabilitu poptávky a dodávek.

Výpočet objednacího bodu

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Zajišťuje zadání objednávky dříve, než zásoby klesnou pod bezpečnou úroveň.

Typy metod forecastování zásob

Různé přístupy zahrnují kvalitativní a kvantitativní techniky:

Kvalitativní forecastování

• Vychází z odborných názorů, průzkumu trhu, subjektivního odhadu.
• Vhodné, pokud je málo historických dat nebo jde o nové produkty.

Metody:

• Průzkum trhu: Dotazníky, rozhovory, focus group.
• Delphi metoda: Konsenzus skupiny expertů.

Kvantitativní forecastování

• Využívá matematické modely a historická data.
• Předpokládá, že minulé vzorce budou pokračovat.

Metody:

• Analýza časových řad: Sleduje data v čase pro identifikaci vzorců.
• Kauzální modely: Analyzují vztahy mezi poptávkou a ovlivňujícími faktory.

Forecastování trendů

• Identifikuje vzorce v prodejních datech v čase.
• Užitečné pro předpověď růstu, poklesu nebo stability poptávky.
• Příklad: Rostoucí trend prodeje bio produktů signalizuje zvýšenou potřebu zásob.

Grafické forecastování

• Zobrazuje prodejní data v grafech pro vizualizaci trendů a vzorců.
• Příklad: Liniové grafy odhalují sezónní špičky a propady.

Příklady použití

Využití AI a automatizace ve forecastování zásob

Pokroky v AI a automatizaci zásadně proměnily forecastování zásob:

Algoritmy strojového učení

• Modely strojového učení analyzují velké datové sady, identifikují složité vzorce a postupně se zlepšují.
• Zohledňují více proměnných: historické prodeje, tržní trendy, promo akce a externí faktory (počasí, ekonomické ukazatele).
• Neustálé učení z nových dat zvyšuje přesnost prognóz.

Systémy řízení zásob poháněné AI

Výhody zahrnují:

• Sledování zásob v reálném čase: Nepřetržité monitorování stavu zásob.
• Automatizované objednávání: Spouští objednávky při dosažení objednacího bodu.
• Prediktivní analytika: Předvídá poptávku pomocí komplexní datové analýzy.

Integrace s AI automatizací a chatboty

• Chatboti pro zákaznické poznatky:
  Chatboti komunikují se zákazníky, sbírají preference a předpovídají trendy.

  def gather_customer_feedback(): # Chatbot interaction code to collect customer preferences pass

• Automatizovaná komunikace s dodavateli:
  Automatizuje objednávky, čímž snižuje ruční práci a zpoždění.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Code to generate and send purchase order to supplier pass

• Integrace prediktivní analytiky:
  Kombinace AI s analytikou:

  • Identifikuje vznikající trendy
  • Upravuje prognózy v reálném čase
  • Zlepšuje rozhodování

Příklad: AI ve forecastování zásob

Maloobchodní společnost integruje AI do řízení zásob analýzou prodejních dat, trendů na sociálních sítích a ekonomických ukazatelů.

• Prodejní data: Odhaluje nejprodávanější položky a sezónní trendy.
• Trendy na sociálních sítích: Sleduje hashtagy/zmínky pro detekci rostoucího zájmu o produkty.
• Ekonomické ukazatele: Upravuje prognózy podle změn v nakupování spotřebitelů.

AI systém automatizuje objednávání a dynamicky upravuje objednací body podle tržních podmínek.

Přínosy:

• Vyšší přesnost prognóz (méně vyprodání a přebytků)
• Rychlejší reakce na změny trhu
• Úspora nákladů (nižší skladovací náklady, minimalizace ztracených prodejů)

Díky využití AI a automatizace firma optimalizuje zásoby, slaďuje je s poptávkou a získává konkurenční výhodu.

Výzkum v oblasti forecastování zásob

Forecastování zásob je zásadní součástí řízení dodavatelského řetězce, jehož cílem je predikovat potřeby při minimalizaci nákladů. Mezi aktuální výzkumy patří:

1. Kombinování pravděpodobnostních prognóz přerušované poptávky
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Řeší forecastování přerušované poptávky, zdůrazňuje pravděpodobnostní metody pro rozhodování v nejistotě.
   • Navrhuje kombinování pravděpodobnostních prognóz, vyvažuje přesnost s řízením zásob.
   • Kombinované přístupy překonávají jednotlivé, i když existují kompromisy.

2. Řízení zásob orientované na hodnotu
   Grzegorz Michalski

   • Slaďuje řízení zásob s finančním cílem maximalizace hodnoty podniku.
   • Představuje upravený přístup integrující maximalizaci hodnoty.
   • Pomáhá firmám sladit strategii zásob s širšími finančními cíli.

3. Obecný rámec pro podporu rozhodování v maloobchodním řízení zásob
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Navrhuje komplexní rámec pro rozhodování v maloobchodních zásobách.
   • Řeší složitost vyplývající z globalizace a e-commerce.
   • Integruje segmentaci produktů a forecastování poptávky k vyvážení cílů.

4. Kombinace prognóz přerušované poptávky založené na rysech: zkreslení, přesnost a dopady na zásoby
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Zaměřuje se na metody kombinace prognóz pro přerušovanou poptávku ve výrobních systémech.
   • Navrhuje framework založený na rysech pro vyšší přesnost a dopady na zásoby.

Další informace o forecastování zásob, AI automatizaci a osvědčených postupech najdete v dalších zdrojích FlowHunt.