Varaston ennustaminen

Mitä on varaston ennustaminen?

Varaston ennustaminen on prosessi, jossa ennustetaan yrityksen tulevia varastotarpeita asiakaskysynnän täyttämiseksi ilman ylisuuriin varastoihin sitoutumista tai varastopuutteita. Siihen kuuluu historiallisen myyntidatan, markkinatrendien ja muiden tekijöiden analysointi sen arvioimiseksi, kuinka paljon varastoa tarvitaan tietyllä aikavälillä.

Tarkka kysynnän ennustaminen mahdollistaa yrityksille:

• Varastotasojen optimoinnin
• Varastointikustannusten vähentämisen
• Toiminnallisen tehokkuuden parantamisen

Varaston ennustaminen on keskeistä toimitusketjun hallinnassa. Se varmistaa, että tuotteet ovat saatavilla asiakkaiden halutessa niitä, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta. Tarkka ennustaminen auttaa yrityksiä tasapainottamaan varastointikustannukset ja palvelutason, minimoiden varastopuutteiden tai ylivaraston riskit. Kysynnän ymmärtämisen ja ennustamisen avulla yritykset voivat tehdä perusteltuja päätöksiä hankinnoista, tuotantosuunnittelusta ja resurssien kohdentamisesta.

Miten varaston ennustamista käytetään?

Yritykset käyttävät varaston ennustamista sovittaakseen varastotasonsa asiakaskysyntään, varmistaen optimaalisen saatavuuden ja kustannusten hallinnan. Tässä tärkeimpiä käyttötapoja:

Varastopuutteiden minimointi

• Varastopuutteet syntyvät, kun tuotetta ei ole saatavilla asiakkaille, mikä johtaa menetettyihin myynteihin ja tyytymättömiin asiakkaisiin.
• Varaston ennustaminen auttaa ennakoimaan tulevaa kysyntää, jolloin yritykset voivat pitää riittävän varastotason.
• Myyntitrendien ja -kuvioiden analysointi mahdollistaa ennakoivan varaston täydentämisen ennen kuin tuotteet loppuvat.

Varastointikustannusten vähentäminen

• Liiallinen varasto sitoo pääomaa ja aiheuttaa varastointikustannuksia (varastointi, vakuutus, vanhentuminen).
• Ennustaminen mahdollistaa oikea-aikaiset ja -määräiset tilaukset, vähentäen ylimääräistä varastoa.
• Optimoidut varastotasot alentavat kustannuksia ja parantavat kassavirtaa.

Tuotehävikin vähentäminen

• Ylisuuri varasto, erityisesti helposti pilaantuvat tuotteet, voi johtaa hävikkiin, jos tuotteet vanhenevat ennen myyntiä.
• Ennustaminen tunnistaa hitaasti liikkuvat tuotteet ja ennustaa tulevan myynnin, jolloin tilausmääriä voi säätää.
• Varastotasojen sovittaminen todelliseen kysyntään minimoi hävikin ja parantaa kannattavuutta.

Keskeiset käsitteet varaston ennustamisessa

Näiden käsitteiden ymmärtäminen on olennaista tehokkaalle varaston ennustamiselle:

Toimitusajan kysyntä

• Toimitusaika: Aika tilauksen tekemisestä varaston saapumiseen.
• Toimitusajan kysyntä: Tuotteen määrä, joka myydään toimitusajan aikana.

Kaava:

toimitusajan_kysyntä = keskimääräinen_toimitusaika * keskimääräinen_päivittäinen_myynti

Esimerkki:
Jos keskimääräinen toimitusaika on 5 päivää ja päivittäinen myynti 20 yksikköä:

toimitusajan_kysyntä = 5 * 20  # Tulos: 100 yksikköä

Tämä tarkoittaa, että toimitusaikana myydään arviolta 100 yksikköä.

Myyntitrendien mittaaminen

• Historiallisen myynnin analysointi kuvioiden (kausivaihtelut, kasvutrendit) löytämiseksi.
• Ennusteiden säätäminen ennakoitujen muutosten pohjalta (esim. juhlakausien nousut).
• Työkalut: liukuvat keskiarvot, vuosivertailut, tilastolliset mallit.

Täydennyspiste

• Varastotaso, jossa uusi tilaus tulisi tehdä.
• Perustuu toimitusajan kysyntään ja turvavarastoon.

Kaava:

täydennyspiste = (keskimääräinen_päivittäinen_myynti * toimitusaika) + turvavarasto

Esimerkki:
Toimitusaika: 5 päivää, keskimääräinen päivittäinen myynti: 20 yksikköä, turvavarasto: 50 yksikköä

täydennyspiste = (20 * 5) + 50  # Tulos: 150 yksikköä

Kun varastotaso on 150 yksikköä, tee uusi tilaus.

Turvavarasto

• Lisävarasto varastopuutteiden ehkäisemiseksi epävarmuuksien varalta.
• Toimii puskurina vaihteluita vastaan.

Kaava:

turvavarasto = (maksimi_päivittäinen_myynti * maksimi_toimitusaika) - (keskimääräinen_päivittäinen_myynti * keskimääräinen_toimitusaika)

Esimerkki:
Maksimi päivittäinen myynti: 30 yksikköä, maksimi toimitusaika: 7 päivää, keskimääräinen päivittäinen myynti: 20 yksikköä, keskimääräinen toimitusaika: 5 päivää

turvavarasto = (30 * 7) - (20 * 5)  # Tulos: 110 yksikköä

Pidä 110 yksikköä turvavarastona yllättävien piikkien tai viivästysten varalta.

Varaston ennustamisen kaavat

Toimitusajan kysynnän laskeminen

toimitusajan_kysyntä = keskimääräinen_toimitusaika * keskimääräinen_päivittäinen_myynti

Tarkka toimitusajan kysyntä varmistaa riittävän varaston täydennysten välillä.

Turvavaraston laskeminen

turvavarasto = (maksimi_päivittäinen_myynti * maksimi_toimitusaika) - (keskimääräinen_päivittäinen_myynti * keskimääräinen_toimitusaika)

Huomioi kysynnän ja tarjonnan vaihtelut.

Täydennyspisteen laskeminen

täydennyspiste = toimitusajan_kysyntä + turvavarasto

Varmistaa, että tilaukset tehdään ennen kuin varastotaso laskee turvarajan alapuolelle.

Varaston ennustamisen menetelmät

Eri lähestymistavat sisältävät laadullisia ja määrällisiä tekniikoita:

Laadullinen ennustaminen

• Perustuu asiantuntijoiden näkemyksiin, markkinatutkimukseen ja subjektiiviseen arvioon.
• Sopii erityisesti, kun historiallista dataa on vähän tai kyseessä on uusi tuote.

Menetelmät:

• Markkinatutkimus: Kyselyt, haastattelut, fokusryhmät.
• Delphi-menetelmä: Asiantuntijapaneelien konsensus.

Määrällinen ennustaminen

• Käyttää matemaattisia malleja ja historiallista dataa.
• Olettaa menneiden kuvioiden jatkuvan tulevaisuudessa.

Menetelmät:

• Aikasarja-analyysi: Tarkastelee datapisteitä ajan yli kuvioiden löytämiseksi.
• Kausaalimallit: Analysoi kysynnän ja vaikuttavien tekijöiden välisiä suhteita.

Trendien ennustaminen

• Tunnistaa myyntidatasta pitkäaikaisia kuvioita.
• Hyödyllinen kysynnän nousujen, laskujen tai tasaisuuden ennustamiseen.
• Esimerkki: Orgaanisten tuotteiden myyntitrendin kasvu kertoo varaston lisäystarpeesta.

Graafinen ennustaminen

• Piirtää myyntidataa kaavioihin/käyriin kuvioiden ja trendien havainnollistamiseksi.
• Esimerkki: Viivakaaviot paljastavat kausivaihtelut ja -notkahdukset.

Käyttökohteet ja esimerkit

Tekoälyn ja automaation hyödyntäminen varaston ennustamisessa

Tekoälyn ja automaation kehitys on mullistanut varaston ennustamisen:

Koneoppimisalgoritmit

• Koneoppimismallit analysoivat suuria tietomääriä, tunnistavat monimutkaisia kuvioita ja kehittyvät ajan myötä.
• Huomioivat useita muuttujia: historiallinen myynti, markkinatrendit, kampanjat ja ulkoiset tekijät (sää, talousindikaattorit).
• Oppivat jatkuvasti uudesta datasta ja parantavat ennustetarkkuutta.

Tekoälypohjaiset varastonhallintajärjestelmät

Hyödyt:

• Reaaliaikainen varastoseuranta: Jatkuva varastotason valvonta.
• Automaattinen tilausten teko: Tilaukset käynnistyvät täydennyspisteessä.
• Ennakoiva analytiikka: Ennustaa kysyntää kattavan datan pohjalta.

Integraatio tekoälyautomaation ja chatbotien kanssa

• Chatbotit asiakasymmärrykseen:
  Chatbotit keskustelevat asiakkaiden kanssa, keräävät mieltymyksiä ja ennustavat trendejä.

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

• Automaattinen toimittajaviestintä:
  Tilausprosessi automatisoituu, mikä vähentää manuaalista työtä ja viiveitä.

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

• Ennakoivan analytiikan integrointi:
  Tekoälyn ja analytiikan yhdistäminen:

  • Tunnistaa nousevat trendit
  • Säätää ennusteita reaaliajassa
  • Parantaa päätöksentekoa

Esimerkki: Tekoäly varaston ennustamisessa

Vähittäiskauppayritys ottaa käyttöön tekoälyn varastonhallinnassa analysoimalla myyntidataa, sosiaalisen median trendejä ja talousindikaattoreita.

• Myyntidata: Tunnistaa myyntihitit ja kausivaihtelut.
• Sosiaalisen median trendit: Seuraa hashtageja/mainintoja nousevan kiinnostuksen havaitsemiseksi.
• Talousindikaattorit: Säätää ennusteita kuluttajien ostovoiman muutoksille.

Tekoälyjärjestelmä automatisoi tilaamisen ja säätää täydennyspisteitä dynaamisesti markkinatilanteen mukaan.

Toteutuneet hyödyt:

• Parantunut ennustetarkkuus (vähemmän varastopuutteita ja ylijäämää)
• Tehostunut reagointi markkinamuutoksiin
• Kustannussäästöt (alhaisemmat varastointikustannukset, vähemmän menetettyjä myyntejä)

Tekoälyä ja automaatiota hyödyntämällä yritys optimoi varastonsa, vastaa kysyntään ja saa kilpailuetua.

Tutkimusta varaston ennustamisesta

Varaston ennustaminen on keskeistä toimitusketjun hallinnassa, tavoitteenaan ennustaa tarpeet ja minimoida kustannukset. Uusinta tutkimusta:

1. Combining Probabilistic Forecasts of Intermittent Demand
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Käsittelee satunnaisen kysynnän ennustamista, korostaen todennäköisyysmenetelmiä päätöksenteossa epävarmuudessa.
   • Ehdottaa todennäköisyysennusteiden yhdistämistä, mikä tasapainottaa tarkkuuden ja varastonhallinnan.
   • Yhdistelmätavat ylittävät yksittäiset menetelmät, tosin kompromisseja esiintyy.

2. Value-Based Inventory Management
   Grzegorz Michalski

   • Sovittaa varastonhallinnan yrityksen arvon maksimointiin.
   • Esittelee muokatun lähestymistavan arvon maksimoinnin integroimiseksi.
   • Auttaa yrityksiä kohdistamaan varastostrategian laajempiin taloudellisiin tavoitteisiin.

3. A Generic Framework for Decision Support in Retail Inventory Management
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Ehdottaa kokonaisvaltaista viitekehystä vähittäiskaupan varastopäätöksiin.
   • Käsittelee globalisaation ja verkkokaupan tuomaa monimutkaisuutta.
   • Yhdistää tuotesegmentoinnin ja kysynnän ennustamisen tavoitteiden tasapainottamiseksi.

4. Feature-based Intermittent Demand Forecast Combinations: Bias, Accuracy, and Inventory Implications
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Keskittyy ennusteyhdistelmämenetelmiin satunnaisen kysynnän tuotantojärjestelmissä.
   • Ehdottaa ominaisuuksiin perustuvaa mallia tarkkuuden ja varastovaikutusten parantamiseksi.

Lue lisää varaston ennustamisesta, tekoälyautomaatiosta ja parhaista käytännöistä FlowHuntin muista materiaaleista.