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零件需求預測的靈敏度和準確度

發布日期:2021-07-13 作者:本站 所屬欄目:最新動態

在維修與服務的后市場業務中,零件庫存十分重要,庫存縮短了交貨期,保證了服務及時性和客戶滿意度。如果沒有零件庫存,服務型企業就難以保證服務及時性,留住老客戶將十分困難。


但是,并非有了零件庫存,企業就能夠滿足客戶需求,因為存對了零件才能滿足客戶需求,同時獲得利潤回報并讓資金周轉起來;如果存錯了零件,則不僅會造成客戶不滿,還會導致資金占用和呆滯庫存損失。那么,如何保證所存的零件是正確的呢?你怎么知道客戶未來會需要什么零件?


這就要進行需求預測和庫存計劃。顯然,僅僅依靠經驗進行需求預測是不夠的,人的經驗和水平參差不齊,企業必須向數字化轉型,通過建立零件庫存管理模型,用數據驅動需求預測,才能改善庫存計劃效率,讓數字化成為企業的核心競爭力,通過對零件需求的歷史數據進行分析和挖掘,用大數據的方法預測未來的零件需求。


零件業務有很強的可重復性,同時也存在很強的隨機性,受市場波動影響很大,做需求預測時必須考慮這些影響因素。比如:當企業進入一個新市場,推出一款新機型,服務中零件需求就會與近期整機銷量有著很強的相關性,在預測時需要很高的靈敏度。


如果企業剛剛做了一次濾芯促銷活動,以十分優惠的價格,增加了不少銷量,很多客戶購買了未來12個月保養所需要的濾芯,以此來降低保養成本。企業在預測未來濾芯需求時,就不得不考慮這次促銷帶來的影響。如果簡單地根據最近幾個月的銷售數據來做需求預測,很可能會庫存過量濾芯,造成積壓和呆滯。這時的需求預測就要降低敏感度,最好根據以往的需求量,并考慮促銷造成的需求下降。


我們可以用移動平均法來計算過去一年中零件的月平均需求量,并以此作為市場需求的預測基準??紤]到預測靈敏度,我們可以對歷史數據設置不同的加權系數,比如:可以把最近4個月需求的權重設為60%,而之前8個月需求的權重設為40%,以增加預測對近期需求變化的響應度。同樣,我們也可以用移動平均法來計算過去12個月零件需求量的方差和標準差,按照不同的權重和響應度計算安全庫存。當需求波動非常大,變化非??斓臅r候,在一定程度上我們就可以通過安全庫存來滿足客戶需求。


最高的靈敏度就是一期平均,即拿上個月的實際需求作為下個月的預測。這看上去響應很快,其實上卻是典型的被動反應,這種預測永遠趕不上客戶的真實需求,也給庫存計劃造成極大的困擾,導致庫存利用率低下,運營成本很高,庫存中所有的短缺,最終都以過剩收尾,而庫存中所有的過剩,都是從短缺開始,客戶需要的零件倉庫里缺貨,倉庫里有貨的零件卻無人問津,庫存總是落后需求“半拍”。


在需求預測中,預測的靈敏度經常與預測的準確度相矛盾,靈敏度高了,準確度就可能下降;準確度高了,靈敏度就不會太高,并非數據越多,時間越久,預測越準確。最近一位朋友問我:“移動平均法中的加權系數應該怎么設定?”從事零件計劃的人員必須做出判斷:未來市場需求主要受哪些因素影響?如果這些年產品升級換代很快,市場變化很大,也許一年前的零件需求數據就沒有多少參照意義,那么用最近12個月(甚至最近6個月)的數據做預測就更準確。哪些數據影響更大,就應該增加這些數據的加權系數,預測才更準確。


所以,需求預測要兼顧靈敏度和準確度,有時響應太快常常造成準確度太低。我見到很多企業的庫存管理人員,他們的主要工作不是專注于需求預測和庫存計劃,而是每天忙于尋找貨源、調貨、催貨,一天到晚忙個不停,他們卻很喜歡這種感覺,以為這才是客戶服務,因為感受到客戶對自己的依賴。其實這都是庫存計劃沒有做好,不得不多花很多時間去做供應鏈執行,加急和空運多花了不少錢,客戶還不滿意。如果做好了需求預測和庫存計劃,就能大大減少供應鏈執行的工作。


需求預測的戰略就意味著企業的長遠利益,必然犧牲一定的短期利益??梢晃毒劢箮齑鎽鹇?,對當下發生的零件缺貨不管不顧,也會導致客戶流失。兩者之間的平衡,讓靈敏度與業務相匹配,也是準確度最高的時候,這往往能夠展現出庫存計劃人員的價值。


人們常說計劃趕不上變化,其實庫存計劃的目的不是要“趕上”變化,而是要預測出變化并滿足需求?!摆s上”就意味著滯后,隨著變化被動地做出反應,結果把庫存計劃做成了供應鏈執行;庫存計劃就是預判,雖然市場需求是變化的,其背后卻存在一定的規律,發現模式,做好預測,最大限度地滿足需求,降低運營成本,提高庫存周轉率和零件現貨率,而大數據挖掘正是找到這些規律、做好需求預測的一把金鑰匙。

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