Prognozowanie zapasów

Czym jest prognozowanie zapasów?

Prognozowanie zapasów to proces przewidywania przyszłych potrzeb magazynowych firmy, aby zaspokoić popyt klientów bez nadmiernego zatowarowania lub braków towarów. Obejmuje analizę historycznych danych sprzedaży, trendów rynkowych i innych czynników w celu oszacowania, ile zapasów będzie potrzebnych w określonym czasie.

Dzięki dokładnemu przewidywaniu popytu firmy mogą:

• Optymalizować poziomy zapasów
• Redukować koszty magazynowania
• Usprawniać ogólną efektywność operacyjną

Prognozowanie zapasów odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Zapewnia dostępność produktów, gdy klienci ich potrzebują, co zwiększa satysfakcję i lojalność klientów. Dokładne prognozy pomagają firmom zrównoważyć koszty magazynowe z poziomem obsługi, minimalizując ryzyko braków lub nadmiarowych zapasów. Dzięki zrozumieniu i przewidywaniu popytu, przedsiębiorstwa mogą podejmować świadome decyzje dotyczące zakupów, harmonogramów produkcyjnych i alokacji zasobów.

Jak wykorzystuje się prognozowanie zapasów?

Firmy wykorzystują prognozowanie zapasów, aby dostosować poziomy magazynowe do popytu klientów, zapewniając optymalną dostępność towarów przy jednoczesnej kontroli kosztów. Oto główne zastosowania:

Minimalizacja braków towarów

• Braki towarów pojawiają się, gdy produkt jest niedostępny dla klientów, co skutkuje utratą sprzedaży i niezadowoleniem.
• Prognozowanie zapasów pomaga przewidzieć przyszły popyt, umożliwiając firmom utrzymanie odpowiedniego poziomu zapasów.
• Analizując trendy i wzorce sprzedaży, firmy mogą przewidzieć, kiedy produkty się wyczerpią, i wcześniej uzupełnić zapasy.

Redukcja kosztów magazynowania

• Nadmierne zapasy zamrażają kapitał i generują koszty składowania (magazynowanie, ubezpieczenie, przestarzałość).
• Prognozowanie umożliwia zamawianie odpowiedniej ilości we właściwym czasie, ograniczając niepotrzebne zapasy.
• Optymalizacja poziomu magazynowego zmniejsza koszty utrzymania i poprawia płynność finansową.

Ograniczenie marnotrawstwa produktów

• Nadmiar zapasów, zwłaszcza towarów szybko psujących się, prowadzi do strat, jeśli produkty przeterminują się przed sprzedażą.
• Prognozowanie identyfikuje wolno rotujące artykuły i przewiduje przyszłą sprzedaż, pozwalając na korektę zamówień.
• Dostosowanie stanów magazynowych do rzeczywistego popytu minimalizuje marnotrawstwo i zwiększa rentowność.

Kluczowe pojęcia w prognozowaniu zapasów

Zrozumienie tych pojęć jest kluczowe dla skutecznego prognozowania zapasów:

Zapotrzebowanie w czasie realizacji

• Czas realizacji: Okres między złożeniem zamówienia a otrzymaniem towaru.
• Zapotrzebowanie w czasie realizacji: Ilość produktu sprzedana podczas tego okresu.

Wzór:

zapotrzebowanie_w_czasie_realizacji = średni_czas_realizacji * średnia_dzienna_sprzedaż

Przykład:
Jeśli średni czas realizacji to 5 dni, a średnia dzienna sprzedaż wynosi 20 sztuk:

zapotrzebowanie_w_czasie_realizacji = 5 * 20  # Wynik: 100 sztuk

Oznacza to, że w czasie realizacji zamówienia sprzedanych zostanie 100 sztuk.

Pomiar trendów sprzedaży

• Analiza historycznych danych sprzedaży w celu wykrycia wzorców (sezonowość, trendy wzrostowe).
• Korekta prognoz w oparciu o przewidywane zmiany (np. wzrost sprzedaży w okresie świątecznym).
• Narzędzia: średnie kroczące, porównania rok do roku, modele statystyczne.

Punkt zamówienia

• Poziom zapasów, przy którym należy złożyć nowe zamówienie.
• Uwzględnia zapotrzebowanie w czasie realizacji i zapasy bezpieczeństwa.

Wzór:

punkt_zamówienia = (średnia_dzienna_sprzedaż * czas_realizacji) + zapas_bezpieczeństwa

Przykład:
Czas realizacji: 5 dni, średnia dzienna sprzedaż: 20 sztuk, zapas bezpieczeństwa: 50 sztuk

punkt_zamówienia = (20 * 5) + 50  # Wynik: 150 sztuk

Gdy zapas spadnie do 150 sztuk, należy złożyć zamówienie.

Zapas bezpieczeństwa

• Dodatkowa ilość zapasu, by zapobiec brakom spowodowanym niepewnością.
• Stanowi bufor na wahania popytu i dostaw.

Wzór:

zapas_bezpieczeństwa = (maksymalna_dzienna_sprzedaż * maksymalny_czas_realizacji) - (średnia_dzienna_sprzedaż * średni_czas_realizacji)

Przykład:
Maksymalna dzienna sprzedaż: 30 sztuk, maksymalny czas realizacji: 7 dni, średnia dzienna sprzedaż: 20 sztuk, średni czas realizacji: 5 dni

zapas_bezpieczeństwa = (30 * 7) - (20 * 5)  # Wynik: 110 sztuk

Należy utrzymywać 110 sztuk jako zapas bezpieczeństwa na wypadek nieoczekiwanych wzrostów popytu lub opóźnień.

Wzory prognozowania zapasów

Obliczanie zapotrzebowania w czasie realizacji

zapotrzebowanie_w_czasie_realizacji = średni_czas_realizacji * średnia_dzienna_sprzedaż

Dokładne zapotrzebowanie w czasie realizacji zapewnia odpowiedni zapas podczas uzupełniania.

Obliczanie zapasu bezpieczeństwa

zapas_bezpieczeństwa = (maksymalna_dzienna_sprzedaż * maksymalny_czas_realizacji) - (średnia_dzienna_sprzedaż * średni_czas_realizacji)

Uwzględnia zmienność popytu i podaży.

Obliczanie punktu zamówienia

punkt_zamówienia = zapotrzebowanie_w_czasie_realizacji + zapas_bezpieczeństwa

Zapewnia złożenie zamówienia, zanim zapas spadnie poniżej bezpiecznego poziomu.

Rodzaje metod prognozowania zapasów

Stosuje się różne podejścia, zarówno jakościowe, jak i ilościowe:

Prognozowanie jakościowe

• Opiera się na opinii ekspertów, badaniach rynkowych, subiektywnych ocenach.
• Najlepsze, gdy brakuje danych historycznych lub dla nowych produktów.

Metody:

• Badania rynkowe: Ankiety, wywiady, grupy fokusowe.
• Metoda delficka: Konsensus panelu ekspertów.

Prognozowanie ilościowe

• Wykorzystuje modele matematyczne i dane historyczne.
• Zakłada kontynuację dotychczasowych wzorców.

Metody:

• Analiza szeregów czasowych: Badanie danych w czasie w celu wykrycia wzorców.
• Modele przyczynowe: Analiza zależności między popytem a czynnikami wpływającymi.

Prognozowanie trendów

• Identyfikuje wzorce w danych sprzedażowych na przestrzeni czasu.
• Przydatne do przewidywania wzrostu, spadku lub stabilności popytu.
• Przykład: Rosnący trend sprzedaży produktów ekologicznych sygnalizuje zwiększone potrzeby magazynowe.

Prognozowanie graficzne

• Przedstawia dane sprzedażowe na wykresach/grafach w celu wizualizacji trendów i wzorców.
• Przykład: Wykresy liniowe pokazują sezonowe szczyty i dołki.

Przykłady zastosowań i przypadki użycia

Wykorzystanie AI i automatyzacji w prognozowaniu zapasów

Rozwój AI i automatyzacji zrewolucjonizował prognozowanie zapasów:

Algorytmy uczenia maszynowego

• Modele uczenia maszynowego analizują duże zbiory danych, wykrywają złożone wzorce i doskonalą się z czasem.
• Uwzględniają wiele zmiennych: historyczną sprzedaż, trendy rynkowe, działania promocyjne i czynniki zewnętrzne (pogoda, wskaźniki ekonomiczne).
• Ciągłe uczenie się z nowych danych zwiększa dokładność prognoz.

Systemy zarządzania zapasami oparte na AI

Korzyści obejmują:

• Śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym: Ciągły monitoring stanów magazynowych.
• Automatyczne zamawianie: Generowanie zamówień przy osiągnięciu punktu zamówienia.
• Analizy predykcyjne: Przewidywanie popytu na podstawie szerokiej analizy danych.

Integracja z automatyzacją AI i chatbotami

• Chatboty do zbierania informacji o klientach:
  Chatboty rozmawiają z klientami, zbierają ich preferencje i przewidują trendy.

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

• Automatyczna komunikacja z dostawcami:
  Automatyzuje składanie zamówień, ograniczając pracę ręczną i opóźnienia.

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

• Integracja analiz predykcyjnych:
  Połączenie AI z analizą danych:

  • Identyfikuje nowe trendy
  • Dostosowuje prognozy w czasie rzeczywistym
  • Wspiera podejmowanie decyzji

Przykład: AI w prognozowaniu zapasów

Firma detaliczna wdraża AI do zarządzania zapasami, analizując dane sprzedażowe, trendy w mediach społecznościowych i wskaźniki ekonomiczne.

• Dane sprzedażowe: Wskazuje bestsellery i trendy sezonowe.
• Trendy w mediach społecznościowych: Monitoruje hashtagi/wzmianki, by wykryć rosnące zainteresowanie produktami.
• Wskaźniki ekonomiczne: Koryguje prognozy względem zmian wydatków konsumenckich.

System AI automatyzuje zamawianie i dynamicznie dostosowuje punkty zamówienia w zależności od sytuacji rynkowej.

Osiągnięte korzyści:

• Poprawa dokładności prognoz (mniej braków i nadwyżek)
• Większa elastyczność wobec zmian rynkowych
• Oszczędności kosztowe (niższe koszty magazynowania, mniej utraconej sprzedaży)

Dzięki wykorzystaniu AI i automatyzacji firma optymalizuje zapasy, dopasowuje się do popytu i zyskuje przewagę konkurencyjną.

Badania na temat prognozowania zapasów

Prognozowanie zapasów jest kluczowe w zarządzaniu łańcuchem dostaw i ma na celu przewidywanie potrzeb przy równoczesnej minimalizacji kosztów. Najnowsze badania obejmują:

1. Łączenie probabilistycznych prognoz nieregularnego popytu
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Dotyczy prognozowania nieregularnego popytu, kładąc nacisk na metody probabilistyczne w podejmowaniu decyzji przy niepewności.
   • Proponuje łączenie prognoz probabilistycznych, równoważąc dokładność i kontrolę zapasów.
   • Połączone podejścia przewyższają pojedyncze, choć istnieją kompromisy.

2. Zarządzanie zapasami oparte na wartości
   Grzegorz Michalski

   • Dopasowuje zarządzanie zapasami do celu finansowego maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa.
   • Prezentuje zmodyfikowane podejście integrujące maksymalizację wartości.
   • Pomaga firmom zestroić strategię zapasów z szerszymi celami finansowymi.

3. Ogólna struktura wsparcia decyzji w handlu detalicznym
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Proponuje holistyczne ramy dla podejmowania decyzji w handlu detalicznym.
   • Odpowiada na złożoność wynikającą z globalizacji i e-commerce.
   • Integruje segmentację produktów i prognozowanie popytu dla równoważenia celów.

4. Łączenie prognoz nieregularnego popytu w oparciu o cechy: stronniczość, dokładność i wpływ na zapasy
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Skupia się na metodach łączenia prognoz dla nieregularnego popytu w systemach produkcyjnych.
   • Proponuje strukturę opartą na cechach dla poprawy dokładności i wpływu na zapasy.

Więcej o prognozowaniu zapasów, automatyzacji AI i najlepszych praktykach znajdziesz w innych zasobach FlowHunt.