制造商战略供应链预测

简介

在现代供应链中，对于制造库存物品而不是订单的公司进行预测是必要的。制造商将使用材料预测来确保他们生产满足客户需求的材料，而不会产生产能过剩的情况，库存过剩，并保留在货架上。

同样地，预测不能缩短，制造商找不到库存以满足客户的订单。

未能保持准确预测的成本可能在财务上是灾难性的。

预测可以是：

• 统计
• 非统计

预测是针对公司的成品，组件和服务部件开发的。该预测由生产团队用于开发生产或采购订单触发器，数量和安全库存水平。

预测不是静态的，应由管理层定期审查。这是为了确保将有关未来趋势，内部或外部环境的信息纳入预测，以提供更准确的计算。

统计预测

在供应链管理软件中，预测是一种从实时交易中提取数据的计算，并基于为多种统计预测情况配置的一组变量。

规划专业人员必须使用软件提供最佳的预测情况，而且经常不需要长时间的审查。

为了最好地利用供应链软件中的预测技术，规划人员应该审查他们关于内部和外部环境的决策。

他们应该调整计算，以根据他们现有的信息提供更准确的预测。

统计预测是根据过去发生的需求，将来会发生什么的最佳估计。

历史需求数据可用于使用简单线性回归来生成预测。这对历史时期的需求给予相等的权重，并将需求投入未来。

然而，今天的预测比较旧的数据更重视近期的需求数据。这被称为平滑，并且是通过对最近的数据给予更多的权重而产生的。指数平滑是指给予更近的历史时期的更大的权重。因此，两个月前的时期比六个月前的时期更大。

Alpha因子

加权称为Alpha因子，权重越高，或Alpha因子用于创建预测的历史时期越少。

例如，高α因子对最近的时期给予很高的权重，一年或两年前的期间的需求被轻轻地加权，以至于它们对整体预测没有影响。低α因子意味着历史数据与预测更相关。

历史时期通常包含固定月份的需求数据，即六月或七月。然而，这会将错误引入计算，因为几个月比其他月份多了几个月，工作日数可能会有所不同。

有些公司使用日常需求来减轻这个错误，但是如果预测员了解错误，那么每个月的历史时期都可以跟踪跟踪指标，以便确定预测显着偏离实际需求的时间。跟踪信号标记偏差的水平由预测器或软件确定，并在行业，公司和产品之间变化。

当预测产品是高价值时，小偏差可能需要干预，而低价值项目可能不需要将预测细分到如此高的水平。

非统计预测

在供应链管理软件中发现非统计预测，其中根据生产计划人员确定的需求进行预测。

当计划员进入主观数量时，发生这种情况，他们认为需求将不会参考历史需求。

发生的其他非统计预测是当项目的需求基于材料需求计划（MRP）运行的结果时。

这需要成品的需求，并爆炸材料清单，以便为零部件计算需求。计划人员可以根据当前环境的评估和知识来对组件需求进行修改。

所得预测是根据目前的需求而定，不包括以前期间的任何需求。许多公司将在其产品线上结合非统计和统计预测。

统计预测是基于复杂的计算，未来的需求可以根据历史时期的需求来确定。

该预测为计划者提供未来需求指南，但预测并不完全准确，规划师对当前和未来环境的经验和认识对于确定未来对于公司产品的需求至关重要。

本文已由Gary Marion，“物流与供应链专家”平台更新。