Predviđanje buduće tražnje predstavlja osnovu aktivnosti menadžera zaduženih za upravljanje lancima nabavke prilikom njihovog planiranja i donošenja odluka. U ovom delu ćemo se detaljnije pozabaviti načinom na koji se istorijski podaci mogu iskoristiti za predviđanje buduće potražnje.
Uloga predviđanja u lancu nabavke
Predviđanje buduće tražnje predstavlja osnovu za sve strategijske i planske odluke u lancu nabavke. Svi ulazni procesi u određenom lancu nabavke se obavljaju na osnovu anticipacije potražnje od strane kupaca, dok se svi izlazni procesi obavljaju kao odgovor na njihove konkretne zahteve. Za sve ulazne procese, menadžer mora da ima planirane obime proizvodnje, dok je za izlazne procese neophodno da ima izrađene planove proizvodnih kapaciteta kako bi preduzeće bilo u mogućnosti da tržištu ponudi neophodne količine. U oba slučaja, prvi korak koji menadžer lanca nabavke mora da načini je da predvidi kakva će potražnja kupaca biti u budućnosti.
Uzmimo, na primer, kompaniju koja se bavi proizvodnjom personalnih računara po zahtevima kupaca. Ova kompanija naručuje računarske komponente na osnovu predviđene tražnje od strane kupaca, a proizvodnja računara se obavlja na osnovu konkretnih zahteva svakog pojedinačnog kupca. Menadžer proizvodnje mora da obezbedi da kompanija poruči odgovarajući broj komponenti na osnovu njegovog predviđanja buduće tražnje od strane kupaca.
Menadžeri lanaca nabavke planiraju sve aktivnosti u okviru lanaca na osnovu pretpostavki o tome kada će se obaviti konačna prodaja kupcima. U slučaju proizvođača računara, kompanija Intel može biti jedan od mogućih obavljača centralnih procesora za njihove proizvode. Kompaniji Intel je potrebno nekoliko nedelja da proizvede i isporuči procesore, tako da proizvođač računara nije u mogućnosti da toliko dugo čeka na isporuku neophodnih delova. Kupci su spremni da na izradu računarske konfiguracije po svojoj želji sačekaju najviše nekoliko dana, rok isporuke od nekoliko nedelja ili meseci ni u kom slučaju neće biti prihvatljiv. Zbog toga, Intel mora da proizvede procesore pre konkretnih porudžbina koje dobije od kupaca. To dovodi do toga da i Intel i proizvođač računara izvrše planiranje buduće potražnje procesora i da na osnovu tih informacija naprave svoje planove nabavke i proizvodnje.
Predviđanje prodaje predstavlja osnovu za neke od najvažnijih odluka u skoro svim funkcionalnim delovima preduzeća:
- Proizvodnja - Raspored, kontrola inventara, agregatno planiranje.
- Marketing - Alokacija prodajnog osoblja, promocije, uvođenje novih proizvoda.
- Finansije - Investiranje u proizvodne pogone / opremu, budžetsko planiranje.
- Ljudski resursi - Planiranje radne snage, zapošljavanje, otpuštanje.
Karakteristike predviđanja
Preduzeća i menadžeri lanaca nabavke uvek moraju imati na umu sledeće karakteristike predviđanja:
- Predviđanja se nikada ne podudaraju sa realnim stanjem u budućnosti i zbog toga u njih mora biti uključena i očekivana mera greške prilikom njihove izrade.
- Dugoročna predviđanja su po pravilu manje pouzdana od kratkoročnih predviđanja. Dugoročna predviđanja imaju veću standardnu devijaciju greške u odnosu na kratkoročna.
- Grupna predviđanja su po pravilu pouzdanija od pojedinačnih. Grupna predviđanja po pravilu najčešće imaju manju standardnu devijaciju greške u odnosu na pojedinačna.
Komponente predviđanja i metode za predviđanje
Metode predviđanja se mogu klasifikovati u sledeće četiri vrste:
- Kvalitativne metode - Kvalitativne metode predviđanja su u osnovi subjektivne prirode. Oslanjaju se na ljudske procene i mišljenja na osnovu kojih se kreiraju predviđanja. One su najprimerenija u situacijama kada se raspolaže sa malo istorijskih podataka i u situacijama kada eksperti raspolažu podacima o tržištu koji su od kritičnog značaja za kreiranje predviđanja. Ovakve metode mogu biti neophodne prilikom kreiranja predviđanja za period od nekoliko godina za potrebe neke nove industrije. Ne tako davno, predviđanja prodaje putem Interneta često su obavljanja korišćenjem kvalitativnih metoda, pre svega zbog činjenice da je postojalo malo istorijskih podataka na osnovu kojih su se mogla obavljati predviđanja.
- Vremenske serije - Metode predviđanja na osnovu vremenskih serija koriste istorijske podatke o tražnji kako bi se predvidela tražnja i na osnovu nje izradili planovi nabavke i tražnje. Ova predviđanja se zasnivaju na pretpostavkama da će istorijski podaci o tražnji predstavljati dobar pokazatelj buduće potražnje. Ove metode su najprimenjivije u situacijama kada je okruženje u kome preduzeće posluje stabilno i kada se tražnja za određenim proizvodima ne menja u većoj meri iz godine u godinu. Prethodne dve metode predstavljaju najjednostavnije metode za sprovođenje i mogu predstavljati dobru polaznu osnovu za predviđanje tražnje.
- Kauzalni - Ove metode predviđanja uključuju pretpostavke da je predviđanje potražnje u visokoj meri povezano sa određenim faktorima iz okruženja (npr. stanje ekomonije, kamatne stope). Kauzalne metode predviđanja određuju korelaciju između potražnje i faktora iz okruženja i koriste pretpostavke o tome kako će okruženje uticati na buduću potražnju. Na primer, cene proizvoda su u velikoj meri povezane sa potražnjom za tim proizvodom. Na osnovu ovih podataka kompanije mogu koristiti kauzalne metode da procene uticaj koji će promena cene u određenom procentu imati na buduću tražnju.
- Simulacija - Simulacione metode predviđanja imitiraju izbore kupaca kako bi se, na osnovu toga, stvorili što precizniji planovi nabavke i potražnje. Korišćenjem simulacije, preduzeće može da kombinuje vremenske serije i kauzalne metode da bi moglo da odgovori na pitanja poput: Kakav će biti uticaj cenovne promocije? Kako će na naše poslovanje uticati otvaranje konkurentske prodavnice u komšiluku? Avio kompanije simuliraju ponašanje kupaca prilikom kupovine u cilju prdviđanja potražnje za skupljim kartama u situacijama kada su sve jeftinije karte rasprodate.
Najčešće upotrebljavani pristupi predviđanju prodaje
Izbor metodologije predviđanja predstavlja samo jednu komponentu sveobuhvatnog prilaza predviđanju tražnje. Svi učesnici u lancu nabavke bi trebalo da ostvare koncenzus u vezi sa pretpostavkama na kojima će se zasnivati predviđanja, tehnikama i konačnim rezultatima koji će poslužiti kao osnova za planiranje nabavke i tražnje. Ostvarivanjem konsenzusa, svi planovi u okviru lanca nabavke postaju konzistentni čime se omogućava i njihovo međusobno podržavanje. Jednostavan, šestostepeni, pristup će pomoći organizacijama da obave efektivno predviđanje:
- Razumevanje ciljeva predviđanja.
- Integrisanje planiranja tražnje i predviđanja.
- Identifikovanje najvažnijih faktora koji mogu uticati na predviđanje prodaje.
- Razumevanje i identifikovanje segmenata kupaca.
- Odabir odgovarajuće tehnike predviđanja.
- Uspostavljanje performansi i merenje grešaka nastalih procesom predviđanja.
