Stok Tahmini

Stok Tahmini Nedir?

Stok tahmini, bir işletmenin müşteri talebini karşılamak için gelecekteki stok ihtiyaçlarını, aşırı stok yapmadan veya stoksuz kalmadan öngörme sürecidir. Bu süreç, belirli bir dönemde ne kadar stok gerekeceğini tahmin etmek için geçmiş satış verilerinin, piyasa eğilimlerinin ve diğer faktörlerin analiz edilmesini içerir.

Doğru talep tahmini ile işletmeler:

• Stok seviyelerini optimize edebilir,
• Elde tutma maliyetlerini azaltabilir,
• Genel operasyonel verimliliği artırabilir.

Stok tahmini, tedarik zinciri yönetiminde hayati bir rol oynar. Ürünlerin müşteriler tarafından istendiği anda ulaşılabilir olmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırır. Doğru tahmin, işletmelerin stok maliyetleri ile hizmet seviyeleri arasında denge kurmasına yardımcı olur ve stok tükenmesi veya aşırı stok riskini en aza indirir. Talebi anlayıp tahmin ederek, şirketler satın alma, üretim planlama ve kaynak tahsisiyle ilgili bilinçli kararlar alabilir.

Stok Tahmini Nasıl Kullanılır?

Stok tahmini, işletmelerin stok seviyelerini müşteri talebine uygun şekilde ayarlayarak, optimal stok bulunabilirliği sağlarken maliyetleri kontrol etmelerine yardımcı olur. Temel kullanım alanları şunlardır:

Stok Tükenmelerini Azaltmak

• Stok tükenmeleri, bir ürünün müşterilere sunulamaması ve buna bağlı olarak satış kaybı ve müşteri memnuniyetsizliği ile sonuçlanır.
• Stok tahmini, gelecekteki talebi öngörerek şirketlerin yeterli stok seviyelerini korumasını sağlar.
• Satış trendlerini ve desenlerini analiz ederek, işletmeler ürünlerin ne zaman azalacağını önceden görüp proaktif olarak stoklarını yenileyebilir.

Stok Tutma Maliyetlerini Azaltmak

• Fazla stok bulundurmak, sermayeyi bağlar ve depolama (depolama, sigorta, eskime) maliyetleri doğurur.
• Tahminleme, işletmelerin doğru zamanda doğru miktarda sipariş vermesini sağlar ve gereksiz stok seviyelerini azaltır.
• Stok seviyelerinin optimize edilmesi, tutma maliyetlerini düşürür ve nakit akışını iyileştirir.

Ürün İsrafını Azaltmak

• Özellikle bozulabilir ürünlerde fazla stok, ürünlerin satılmadan önce son kullanma tarihinin geçmesine ve israfa yol açabilir.
• Tahminleme, yavaş hareket eden ürünleri belirleyip gelecekteki satışları öngörerek sipariş miktarlarının ayarlanmasını sağlar.
• Stok seviyelerinin gerçek talebe uygun olarak ayarlanması israfı en aza indirir ve kârlılığı artırır.

Stok Tahmininde Temel Kavramlar

Etkili stok tahmini için şu kavramların anlaşılması gereklidir:

Teslimat Süresi Talebi

• Teslimat süresi: Siparişin verilmesinden stoğun alınmasına kadar geçen süre.
• Teslimat süresi talebi: Teslimat süresi boyunca satılan ürün miktarı.

Formül:

teslimat_süresi_talebi = ortalama_teslimat_süresi * ortalama_günlük_satış

Örnek:
Ortalama teslimat süresi 5 gün ve ortalama günlük satış 20 birim ise:

teslimat_süresi_talebi = 5 * 20  # Sonuç: 100 birim

Bu, teslimat süresince 100 birimin satılmasının beklendiği anlamına gelir.

Satış Trendlerinin Ölçülmesi

• Geçmiş satışlar analiz edilerek desenler (mevsimsellik, büyüme trendleri) tespit edilir.
• Beklenen değişikliklere göre (ör. tatil sezonu artışları) tahminler ayarlanır.
• Araçlar: hareketli ortalamalar, yıllık karşılaştırmalar, istatistiksel modeller.

Yeniden Sipariş Noktası

• Yeni siparişin verilmesi gereken stok seviyesi.
• Teslimat süresi talebi ve emniyet stokunu dikkate alır.

Formül:

yeniden_sipariş_noktası = (ortalama_günlük_satış * teslimat_süresi) + emniyet_stoku

Örnek:
Teslimat süresi: 5 gün, ortalama günlük satış: 20 birim, emniyet stoku: 50 birim

yeniden_sipariş_noktası = (20 * 5) + 50  # Sonuç: 150 birim

Stok 150 birime düştüğünde yeniden sipariş verilir.

Emniyet Stoku

• Belirsizliklerden kaynaklanan stok tükenmelerini önlemek için tutulan ekstra stok.
• Dalgalanmalara karşı tampon görevi görür.

Formül:

emniyet_stoku = (maksimum_günlük_satış * maksimum_teslimat_süresi) - (ortalama_günlük_satış * ortalama_teslimat_süresi)

Örnek:
Maksimum günlük satış: 30 birim, maksimum teslimat süresi: 7 gün, ortalama günlük satış: 20 birim, ortalama teslimat süresi: 5 gün

emniyet_stoku = (30 * 7) - (20 * 5)  # Sonuç: 110 birim

Beklenmedik artış ya da gecikmeler için 110 birim emniyet stoku bulundurulmalıdır.

Stok Tahmini Formülleri

Teslimat Süresi Talebinin Hesaplanması

teslimat_süresi_talebi = ortalama_teslimat_süresi * ortalama_günlük_satış

Doğru teslimat süresi talebi, yenileme sürecinde yeterli stokun bulunmasını sağlar.

Emniyet Stokunun Hesaplanması

emniyet_stoku = (maksimum_günlük_satış * maksimum_teslimat_süresi) - (ortalama_günlük_satış * ortalama_teslimat_süresi)

Talep ve tedarik değişkenliğini hesaba katar.

Yeniden Sipariş Noktasının Hesaplanması

yeniden_sipariş_noktası = teslimat_süresi_talebi + emniyet_stoku

Stokun güvenli seviyenin altına düşmeden siparişin verilmesini sağlar.

Stok Tahmin Yöntemleri Türleri

Farklı yaklaşımlar arasında nitel ve nicel teknikler bulunur:

Nitel Tahminleme

• Uzman görüşüne, pazar araştırmasına, öznel yargılara dayanır.
• Geçmiş veri azsa ya da yeni ürünlerde en iyi yöntemdir.

Yöntemler:

• Pazar Araştırması: Anketler, mülakatlar, odak grupları.
• Delphi Yöntemi: Uzman panellerinin görüş birliği.

Nicel Tahminleme

• Matematiksel modeller ve geçmiş verilere dayanır.
• Geçmiş desenlerin devam edeceği varsayılır.

Yöntemler:

• Zaman Serisi Analizi: Zaman içindeki veri noktalarını desenler için inceler.
• Nedensel Modeller: Talep ile etkileyen faktörler arasındaki ilişkileri analiz eder.

Trend Tahmini

• Satış verilerindeki desenleri zaman içinde belirler.
• Talepteki artış, azalış veya durağanlığı öngörmede faydalıdır.
• Örnek: Organik ürün satışlarında yukarı yönlü trend, artan stok ihtiyacını gösterir.

Grafiksel Tahminleme

• Satış verileri grafik ve diyagramlarda görselleştirilir.
• Örnek: Çizgi grafikler, mevsimsel zirve ve dipleri gösterir.

Kullanım Alanları ve Örnekler

Stok Tahmininde Yapay Zeka ve Otomasyon Kullanımı

Yapay zeka ve otomasyondaki gelişmeler stok tahminini dönüştürmüştür:

Makine Öğrenimi Algoritmaları

• Makine öğrenimi modelleri, büyük veri setlerini analiz eder, karmaşık desenleri tespit eder ve zamanla gelişir.
• Birçok değişkeni dikkate alır: geçmiş satışlar, piyasa trendleri, promosyonlar ve dışsal faktörler (hava durumu, ekonomik göstergeler).
• Yeni verilerden sürekli öğrenerek tahmin doğruluğunu artırır.

Yapay Zeka Destekli Stok Yönetim Sistemleri

Faydaları şunlardır:

• Gerçek Zamanlı Stok Takibi: Stokun sürekli olarak izlenmesi.
• Otomatik Yeniden Sipariş: Yeniden sipariş noktasında otomatik satın alma emri tetikler.
• Tahmine Dayalı Analitik: Kapsamlı veri analiziyle talebi öngörür.

Yapay Zeka Otomasyonu ve Chatbot Entegrasyonu

• Müşteri İçgörüleri için Chatbotlar:
  Chatbotlar müşterilerle etkileşime girerek tercihleri toplar ve trendleri öngörür.

  def musteriden_geri_bildirim_topla(): # Müşteri tercihlerini toplamak için chatbot etkileşim kodu pass

• Otomatik Tedarikçi İletişimi:
  Sipariş verme işlemlerini otomatikleştirerek manuel çaba ve gecikmeyi azaltır.

  def otomatik_satin_alma_emri_olustur(yeniden_siparis_noktasi, mevcut_stok): if mevcut_stok <= yeniden_siparis_noktasi: # Satın alma emrini oluşturup tedarikçiye gönderen kod pass

• Tahmine Dayalı Analitik Entegrasyonu:
  Yapay zekanın analitikle birleşimi:

  • Yeni trendleri belirler
  • Tahminleri gerçek zamanlı olarak ayarlar
  • Karar verme süreçlerini iyileştirir

Örnek: Stok Tahmininde Yapay Zeka

Bir perakende şirketi, stok yönetimine yapay zekayı entegre ederek satış verilerini, sosyal medya trendlerini ve ekonomik göstergeleri analiz eder.

• Satış Verileri: En çok satanları ve mevsimsel trendleri bulur.
• Sosyal Medya Trendleri: Artan ürün ilgisini tespit etmek için hashtag ve bahsetmeleri izler.
• Ekonomik Göstergeler: Tüketici harcamalarındaki değişikliklere göre tahminleri ayarlar.

Yapay zeka sistemi, yeniden siparişleri otomatikleştirir ve piyasa koşullarına göre yeniden sipariş noktalarını dinamik olarak ayarlar.

Elde Edilen Faydalar:

• Tahmin doğruluğunda artış (daha az stok tükenmesi ve fazla stok)
• Piyasa değişimlerine daha hızlı yanıt verme
• Maliyet avantajı (daha düşük stok tutma maliyetleri, kayıp satışların en aza indirilmesi)

Yapay zeka ve otomasyondan yararlanan şirket, stoklarını optimize eder, talep ile uyum sağlar ve rekabet avantajı elde eder.

Stok Tahmini Üzerine Araştırmalar

Stok tahmini, tedarik zinciri yönetiminde maliyetleri en aza indirirken ihtiyaçları öngörmeyi amaçlayan kritik bir süreçtir. Güncel araştırmalar arasında şunlar yer alır:

1. Kesikli Talebin Olasılıksal Tahminlerinin Birleştirilmesi
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Kesikli talep tahminine odaklanır; belirsizlik altında karar verme için olasılıksal yöntemleri vurgular.
   • Olasılıksal tahminlerin birleştirilmesini önerir; doğruluk ile stok kontrolü arasında denge kurar.
   • Birleştirilen yaklaşımlar bireysel olanlardan üstün sonuç verir, ancak bazı ödünler bulunur.

2. Değer Temelli Stok Yönetimi
   Grzegorz Michalski

   • Stok yönetimini, işletme değerini en üst düzeye çıkarma finansal hedefiyle hizalar.
   • Değer maksimizasyonunu entegre eden yeni bir yaklaşım sunar.
   • Firmaların stok stratejisini daha geniş finansal hedeflerle uyumlu hale getirmesine yardımcı olur.

3. Perakende Stok Yönetiminde Karar Destek için Genel Bir Çerçeve
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Perakende stok yönetiminde bütüncül bir karar verme çerçevesi önerir.
   • Küreselleşme ve e-ticaretin getirdiği karmaşıklığı ele alır.
   • Ürün segmentasyonu ve talep tahminini birleştirerek hedefler arasında denge kurar.

4. Özellik Tabanlı Kesikli Talep Tahmini Kombinasyonları: Sapma, Doğruluk ve Stok Sonuçları
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Üretim sistemlerinde kesikli talep için tahmin birleştirme yöntemlerine odaklanır.
   • Doğruluk ve stok etkisi için özellik tabanlı bir çerçeve önerir.

Stok tahmini, yapay zeka otomasyonu ve en iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi için diğer FlowHunt kaynaklarını inceleyin.