Prognoza stocurilor

Ce este prognoza stocurilor?

Prognoza stocurilor este procesul de anticipare a necesarului viitor de inventar al unei afaceri pentru a satisface cererea clienților fără a supradimensiona stocul sau a rămâne fără produse. Implică analizarea datelor istorice de vânzări, a tendințelor pieței și a altor factori pentru a estima de cât inventar este nevoie într-o perioadă anume.

Prin anticiparea corectă a cererii, companiile pot:

• Optimiza nivelurile de stoc
• Reduce costurile de depozitare
• Îmbunătăți eficiența operațională generală

Prognoza stocurilor joacă un rol esențial în managementul lanțului de aprovizionare. Asigură disponibilitatea produselor atunci când clienții le doresc, crescând satisfacția și loialitatea acestora. O prognoză precisă ajută companiile să echilibreze costurile de stoc cu nivelul serviciilor, minimizând riscul de lipsă sau surplus de inventar. Prin înțelegerea și anticiparea cererii, companiile pot lua decizii informate privind achizițiile, programarea producției și alocarea resurselor.

Cum este folosită prognoza stocurilor?

Prognoza stocurilor este utilizată de companii pentru a-și alinia nivelurile de inventar la cererea clienților, asigurând disponibilitate optimă a stocului și controlul costurilor. Iată câteva utilizări principale:

Minimizarea lipsei de stoc

• Lipsa de stoc apare când un produs nu este disponibil pentru achiziție, ducând la pierderi de vânzări și clienți nemulțumiți.
• Prognoza stocurilor ajută la anticiparea cererii viitoare, permițând companiilor să mențină niveluri suficiente de stoc.
• Prin analizarea tendințelor și modelelor de vânzări, companiile pot anticipa când produsele se vor epuiza și pot reaproviziona proactiv.

Reducerea costurilor de depozitare

• Excesul de inventar blochează capitalul și generează costuri de depozitare (depozitare, asigurare, perimare).
• Prognoza permite companiilor să comande cantitatea potrivită la momentul potrivit, reducând stocurile inutile.
• Optimizarea nivelurilor de stoc scade costurile de depozitare și îmbunătățește fluxul de numerar.

Reducerea risipei de produse

• Excesul de inventar, mai ales la bunurile perisabile, poate duce la risipă dacă produsele expiră înainte de a fi vândute.
• Prognoza identifică produsele cu viteză redusă de rulaj și anticipează vânzările viitoare, permițând ajustarea comenzilor.
• Alinierea nivelului de stoc cu cererea reală minimizează risipa și crește profitabilitatea.

Concepte cheie în prognoza stocurilor

Înțelegerea acestor concepte este esențială pentru o prognoză eficientă a stocurilor:

Cererea pe durata timpului de livrare

• Timp de livrare: Perioada dintre plasarea unei comenzi și primirea inventarului.
• Cererea pe durata timpului de livrare: Cantitatea de produs vândută în timpul acestui interval.

Formulă:

cerere_timp_livrare = timp_mediu_livrare * vanzari_zilnice_medii

Exemplu:
Dacă timpul mediu de livrare este 5 zile și vânzările zilnice medii sunt 20 de unități:

cerere_timp_livrare = 5 * 20  # Rezultat: 100 unități

Asta înseamnă că se estimează vânzarea a 100 de unități pe durata timpului de livrare.

Măsurarea tendințelor vânzărilor

• Analiza vânzărilor istorice pentru identificarea modelelor (sezonalitate, tendințe de creștere).
• Ajustarea prognozelor pe baza schimbărilor anticipate (ex: creșteri în sezonul sărbătorilor).
• Instrumente: medii mobile, comparații anuale, modele statistice.

Punctul de reaprovizionare

• Nivelul de inventar la care trebuie plasată o nouă comandă.
• Ia în calcul cererea pe durata timpului de livrare și stocul de siguranță.

Formulă:

punct_reaprovizionare = (vanzari_zilnice_medii * timp_livrare) + stoc_siguranta

Exemplu:
Timp de livrare: 5 zile, vânzări zilnice medii: 20 de unități, stoc de siguranță: 50 de unități

punct_reaprovizionare = (20 * 5) + 50  # Rezultat: 150 unități

Când inventarul ajunge la 150 de unități, se plasează o nouă comandă.

Stocul de siguranță

• Inventar suplimentar pentru a preveni lipsa de stoc din cauza incertitudinilor.
• Acționează ca o rezervă împotriva fluctuațiilor.

Formulă:

stoc_siguranta = (vanzari_maxime_zilnice * timp_maxim_livrare) - (vanzari_zilnice_medii * timp_mediu_livrare)

Exemplu:
Vânzări maxime zilnice: 30 unități, timp maxim de livrare: 7 zile, vânzări zilnice medii: 20 unități, timp mediu de livrare: 5 zile

stoc_siguranta = (30 * 7) - (20 * 5)  # Rezultat: 110 unități

Se păstrează 110 unități ca stoc de siguranță pentru a acoperi creșteri neașteptate sau întârzieri.

Formule de prognoză a stocurilor

Calcularea cererii pe durata timpului de livrare

cerere_timp_livrare = timp_mediu_livrare * vanzari_zilnice_medii

O cerere pe durata timpului de livrare precisă asigură suficient inventar în timpul reaprovizionării.

Calcularea stocului de siguranță

stoc_siguranta = (vanzari_maxime_zilnice * timp_maxim_livrare) - (vanzari_zilnice_medii * timp_mediu_livrare)

Ia în calcul variabilitatea cererii și a aprovizionării.

Calcularea punctului de reaprovizionare

punct_reaprovizionare = cerere_timp_livrare + stoc_siguranta

Asigură plasarea comenzilor înainte ca inventarul să scadă sub niveluri sigure.

Tipuri de metode de prognoză a stocurilor

Abordările variază între tehnici calitative și cantitative:

Prognoza calitativă

• Se bazează pe opinii de experți, cercetări de piață, judecată subiectivă.
• Potrivită când lipsesc date istorice sau pentru produse noi.

Metode:

• Cercetare de piață: Sondaje, interviuri, focus grupuri.
• Metoda Delphi: Consensul unui panel de experți.

Prognoza cantitativă

• Folosește modele matematice și date istorice.
• Presupune că modelele trecute se vor repeta.

Metode:

• Analiza seriilor temporale: Analizează datele în timp pentru identificarea tiparelor.
• Modele cauzale: Analizează relația dintre cerere și factorii influențatori.

Prognoza tendințelor

• Identifică modele în datele de vânzări de-a lungul timpului.
• Utilă pentru anticiparea creșterii, scăderii sau stabilității cererii.
• Exemplu: Creșterea vânzărilor la produse organice indică necesar mai mare de inventar.

Prognoza grafică

• Reprezintă vizual datele de vânzări pe grafice pentru identificarea tiparelor.
• Exemplu: Graficele de tip linie arată vârfuri și scăderi sezoniere.

Cazuri de utilizare și exemple

Utilizarea AI și Automatizării în prognoza stocurilor

Progresele în AI și automatizare au transformat prognoza stocurilor:

Algoritmi de învățare automată

• Modelele de machine learning analizează seturi mari de date, identifică tipare complexe și se îmbunătățesc în timp.
• Ia în calcul variabile multiple: vânzări istorice, tendințe de piață, promoții și factori externi (vreme, indicatori economici).
• Învățarea continuă din date noi crește acuratețea prognozelor.

Sisteme de management al stocurilor bazate pe AI

Beneficii:

• Monitorizare în timp real a stocului: Supravegherea continuă a nivelului de inventar.
• Reaprovizionare automată: Generează comenzi la atingerea punctului de reaprovizionare.
• Analiză predictivă: Anticipează cererea cu ajutorul analizei de date avansate.

Integrarea cu automatizări AI și chatboți

• Chatboți pentru informații despre clienți:
  Chatboții interacționează cu clienții, colectează preferințe și prevăd tendințe.

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

• Comunicare automată cu furnizorii:
  Automatizează comenzile pentru a reduce efortul manual și întârzierile.

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

• Integrare analiză predictivă:
  Combinarea AI cu analiza datelor:

  • Identifică tendințele emergente
  • Ajustează prognozele în timp real
  • Îmbunătățește procesul decizional

Exemplu: AI în prognoza stocurilor

O companie de retail integrează AI în gestionarea inventarului prin analizarea datelor de vânzări, a tendințelor din social media și a indicatorilor economici.

• Date de vânzări: Identifică produsele de top și sezonalitatea.
• Tendințe din social media: Monitorizează hashtag-uri/mențiuni pentru a detecta interesul în creștere pentru produse.
• Indicatori economici: Ajustează prognozele în funcție de schimbările în cheltuielile consumatorilor.

Sistemul AI automatizează reaprovizionarea și ajustează dinamic punctele de reaprovizionare în funcție de condițiile pieței.

Beneficii obținute:

• Creșterea acurateței prognozelor (mai puține lipsuri sau surplusuri de stoc)
• Răspuns mai rapid la schimbările din piață
• Economii de costuri (costuri de depozitare mai mici, pierderi de vânzări reduse)

Prin utilizarea AI și automatizării, compania își optimizează stocurile, se aliniază la cerere și obține un avantaj competitiv.

Cercetare despre prognoza stocurilor

Prognoza stocurilor este esențială în managementul lanțului de aprovizionare, având ca scop anticiparea necesarului și minimizarea costurilor. Cercetări recente includ:

1. Combinarea prognozelor probabilistice pentru cererea intermitentă
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Abordează prognoza cererii intermitente, accentuând metodele probabilistice pentru decizii sub incertitudine.
   • Propune combinarea prognozelor probabilistice, echilibrând acuratețea cu controlul inventarului.
   • Abordările combinate depășesc individualele, deși există compromisuri.

2. Managementul valoric al stocurilor
   Grzegorz Michalski

   • Corelează managementul stocurilor cu obiectivul financiar al maximizării valorii întreprinderii.
   • Prezintă o abordare modificată, integrând maximizarea valorii.
   • Ajută firmele să alinieze strategia de inventar cu obiectivele financiare mai largi.

3. Un cadru generic pentru suport decizional în managementul stocurilor din retail
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Propune un cadru holistic pentru decizii în gestionarea inventarului de retail.
   • Abordează complexitatea generată de globalizare și comerțul electronic.
   • Integrează segmentarea produselor și prognoza cererii pentru echilibrarea obiectivelor.

4. Combinarea prognozelor pentru cererea intermitentă pe bază de caracteristici: erori, acuratețe și implicații asupra stocurilor
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Se concentrează pe metode de combinare a prognozelor pentru cererea intermitentă în sistemele de producție.
   • Propune un cadru bazat pe caracteristici pentru creșterea acurateței și impactului asupra stocurilor.

Pentru mai multe informații despre prognoza stocurilor, automatizare AI și bune practici, explorează alte resurse FlowHunt.