Hur prognostiseras sporadisk och klumpvis efterfrågan?

3 min läsning

Pencil crayons lined up at different heights how to forecast lumpy demand

    Share

  • Twitter-Icon
  • facebook-icon
  • linkedin-icon
  • atrate-icon

Att arbeta inom lagerplanering och inköp är sannerligen ingen enkel uppgift, speciellt inte en av de viktigaste uppgifterna, vilket är efterfrågeprognostisering.

I sitt dagliga arbete som inköpare måste man ta hänsyn till ett stort antal parametrar för att försöka kunna förutspå framtiden genom att ta fram prognoser med så liten felmarginal som möjligt.

Om efterfrågan på alla företags produkter hade varit konstant och jämn skulle det vara en enkel uppgift. Verkligen ser sällan ut så, och så fort efterfrågan varierar, kundbeteenden förändras och produkter ersätts och nya tillkommer, blir det snabbt en komplex uppgift. Vi kommer i den här artikeln att kika specifikt på hur man prognostiserar efterfrågan som inte är jämn, utan som är sporadisk och klumpvis, på engelska kallad “lumpy demand”.

Vad är prognostisering av efterfrågan?

Vi börjar med att reda ut vad prognostisering av efterfrågan innebär. Att prognostisera efterfrågan inom lagerverksamheter innebär att företag försöker att förutsäga kundernas efterfråga på en lagervara under en definierad period. Med hjälp av träffsäkra prognoser på efterfrågan kan företag se till att lagerhålla rätt mängd lager, utan att bygga upp ett över- eller underlager. Man får helt enkelt lättare optimal lagerkontroll. Historisk säljdata, kunskap om trender och marknaden används för att prognostisera efterfrågan.

Ju mer träffsäkra dina efterfrågeprognoser är, desto mer effektivt kommer du att kunna tillgodose kundernas behov utan att investera för mycket kapital i lagerartiklar. Detta kommer i sin tur att hjälpa att sänka totala driftskostnader för hela verksamheten. Prognosnoggrannhet relaterar vanligtvis till sofistikeringen av vilken prognosteknik som används.

Röd kikare och horizont efterfrågeprognostisering

Olika efterfrågetyper eller klassificeringar

Om du analyserar historisk försäljningsdata för varje artikel i ditt lager, kommer du snabbt att upptäcka att efterfrågan på olika artiklar varierar kraftigt. Vissa kommer att ha konsekvent hög efterfrågan över tid, andra kommer att ha mer sporadisk eller låg efterfrågan.

Dessutom, när artiklar rör sig genom sin produktlivscykel, kommer deras efterfrågetyper att förändras.

Det är viktigt att förstå en artikels efterfrågetyp, eftersom det är en stor del i att avgöra vilken typ av beräkning (eller algoritm) du ska använda för prognosen. Att använda samma analys för en produkt med oregelbunden efterfrågan som för en med långsam efterfrågan kommer att resultera i felaktiga prognoser.

Vad är sporadisk efterfrågan (lumpy demand) ?

Sporadisk och klumpvis efterfrågan är när dina lagerartiklar kommer att se perioder med hög efterfrågan följt av perioder med ingen efterfrågan alls. Det är en vanlig missuppfattning att det är näst intill omöjligt att förutsäga efterfrågan på varor med klumpvis efterfrågan. Den här artikeln kommer visa hur man kan gå tillväga.

I enlighet med Pareto principen uppskattas att 80 % av ett företags intäkter kommer från 20 % av deras varor. Det innebär att de resterande 80 % av dina SKU:er kan komma att ha en ganska låg efterfrågan som är intermittent, dvs klumpvis efterfrågan.

Eftersom klumpvis efterfrågan är så pass vanligt förekommande blir det än mer av vikt att få till noggranna efterfrågeprognoser på dessa artiklar för att hålla rätt lagernivåer.

Hur prognostiserar du sporadisk och klumpvis efterfrågan?

Prognostisera klumpvis efterfrågan med hjälp av statistiska metoder

De flesta statistiska prognosmetoder har utmaningar med att ge korrekta efterfrågeprognoser för varor med sporadisk och klumpvis efterfrågan och är ofta även mycket komplicerade. Om inte statistisk modellering är din starka sida är det ytterst utmanande att få de statistiska metoderna att funka för en.

Att använda statistisk modellering har också begränsningar, inklusive bias, avsaknaden av oberoende utjämningsparametrar för efterfrågestorlek och intervallstorlek, antagandet att efterfrågestorlek och efterfrågeintervall är oberoende, och inget sätt att hantera varornas åldrande i deras produktlivscykel.

Mjukvaror för att prognostisera efterfrågan

Eftersom statistisk metoder är komplexa och begränsande är det bättre att använda en mjukvara som stöd för att förutsäga var du har en klumpvis efterfrågan. Affärssystems (ERP), Warehouse Management System (WMS-system) och e-handelsplattformar kan erbjuda stöd till en viss nivå med efterfrågeprognoser. Mjukvaror för lageroptimering, som EazyStock, stöder mer komplexa krav på efterfrågeprognoser – inklusive sporadisk och klumpvis efterfrågan.

EazyStock kan enkelt kopplas ihop med ert affärssystem och beräkna ut varje SKU:s efterfrågetyp och vart den artikeln befinner sig i sin produktlivscykel. Ett lageroptimeringssystem tar också hänsyn till säsongsvariationer, trender och säljkampanjer när den prognostiserar efterfrågan och optimerar beställningsförslag.

Mjukvaror för lageroptimering använder statistiska beräkningar för efterfrågan och uppdaterar alla parametrar på alla artiklar dagligen. På så sätt kommer du alltid har uppdaterade prognoser baserade på varje enskild produkts nuvarande efterfrågemönster.

Du kan snabbt och med bättre träffsäkerhet prognostisera efterfrågan på alla dina varor, inklusive de med klumpvis efterfrågan för att minska risken för överlager, kapitalbindning och, viktigast av allt, för att möta kundernas krav så bra som möjligt.

Om du vill veta mer om hur just EazyStock gör det möjligt att förutsäga efterfrågan på varor med klumpvis efterfrågan korrekt, så tveka inte att höra av dig till oss för en demo.

Share

Kate Granger

time

3 min läsning

Anmäl dig till EazyStocks nyhetsbrev

Nya insikter    En gång i månaden    Avregistrera när som helst