Inledning
En ständig svårighet för företag är att jonglera konsumenternas efterfrågan med produkttillgängligheten. En viktig taktik som gör det möjligt för företag att tillgodose kundernas önskemål utan att ha för stora lager är efterfrågeplanering, vilket förbättrar lönsamheten och minskar omkostnaderna. I den här boken behandlas kärnan i efterfrågeplanering, dess värde samt de verktyg och tekniker som företag kan använda för att tillämpa den på rätt sätt.
Vi kommer att diskutera definitionen av efterfrågeplanering, huvudkomponenter och skillnader mellan efterfrågeplanering och prognostisering. Vi kommer också att diskutera några strategier och bästa praxis som gör det möjligt för företag att maximera sin verksamhet och tillhandahålla bättre tjänster till sina kunder.
Vad är Demand Planning (DP)?
Företag använder tvärfunktionell efterfrågeplanering för att möta konsumenternas efterfrågan utan störningar i leveranskedjan eller lagerhanteringen. Produktportföljhantering, resursplanering, marknadsföring och försäljning samarbetar för att planera efterfrågan.
Du måste använda interna och externa företagsdata för att uppskatta efterfrågan på produkter eftersom externa krafter som förändringar i arbetskraften, ekonomiska omvälvningar, naturkatastrofer, globala kriser med mera kan påverka efterfrågeplaneringen. Efterfrågeprognoserna blir mer exakta när du tar hänsyn till flera av dessa aspekter. När det är gjort kan du modifiera produktionsplaneringen.
Med programvara för projekthantering kan du snabbt reagera på förändringar i utbud och efterfrågan. Onlineprogramvaran ProjectManager ger realtidsdata för att förbättra beslut om efterfrågeplanering. Den interaktiva projektvyn med kanban-tavla låter dig anpassa processer för att spåra resurser, lager, efterfrågan och mycket mer. Använd programmet för att centralisera teamprocesser och säkerställa kvaliteten i alla led.
Varför är efterfrågeplanering så viktigt?
Att balansera utbud och efterfrågan är svårt, men belöningen är stor. Det kan öka vinsten, kundnöjdheten och effektiviteten i produktion, lager och leveranskedja. Allt detta kan åstadkommas genom att skapa en korrekt efterfrågeprognos och efterfrågeplan.
Vad är en efterfrågeplan?
En efterfrågeplan är en handlingsplan som kombinerar flera avdelningar för att matcha kapacitetsplanering, produktionsplanering och supply chain-planering med efterfrågeprognoser. Efterfrågestrategier ökar teamets vinster genom att möta efterfrågan.
Hur skiljer sig efterfrågeplanering och prognostisering åt?
Demand forecasting and demand planning are distinct. It begins with forecasting. It estimates client demand and forecasts it using company data. Demand planners and project managers employ marketing, sales, procurement, product management, and supply chain planning data to estimate demand.
Viktiga element
DP är svårt men möjligt att uppnå. Följande element hjälper till att balansera efterfrågan och utbud:
- Insamling och modellering: Samla in interna och externa data för att kontextualisera efterfrågan.
- Statistisk prognostisering: Använd statistisk analys för att prognostisera efterfrågan baserat på data om försäljning, lager och kapacitetsplanering.
- Hantering av produktportföljen: Att hantera flera produktlinjer samtidigt sparar pengar och ger strategiska fördelar.
- Hantering av handelsfrämjande åtgärder (TPM): Organisationer använder många metoder för att öka kundernas efterfrågan.
- Analys av affärsverksamhet: Använd prediktiv analys för att prognostisera efterfrågan med hjälp av dina insamlade data.
- Samarbete: Samla in efterfrågepåverkande data från leverantörer, tillverkare, säljare och andra aktörer i leveranskedjan.
Dessa faktorer möjliggör efterfrågeprognoser, en välgrundad prognos av förväntad efterfrågan. Detta leder till nästa steg, DP.
Metoder för planering av efterfrågan
Flera metoder kan hjälpa din organisation att tillgodose kundernas efterfrågan. Du kan prova dessa metoder.
Delphi-metoden
Delphi-metoden använder en panel av tvärfunktionella ämnesexperter för att uppskatta efterfrågan genom att komma överens om framtida marknadstrender och kundbehov.
Benchmarking
Benchmarking jämför ditt företag med branschledare. Chefer och efterfrågeplanerare kan jämföra resultatdata och affärsprocesser med andra organisationer för att fastställa korrekta efterfrågeuppskattningar.
Linjär regression
Linjär regression uppskattar framtida efterfrågan med hjälp av flera variabler. Med denna strategi kan chefer förutse efterfrågan för alternativa scenarier med hjälp av tidigare försäljningsdata samt ekonomiska och marknadsmässiga situationer.
Känsla för efterfrågan
Istället för historiska data kombinerar efterfrågeavkänning artificiell intelligens och realtidsdata för att uppskatta efterfrågan baserat på information om efterfrågestyrning.
Mall för kapacitetsplanering
Denna kostnadsfria mall för kapacitetsplanering innehåller beräkningar av arbetskraftskostnader baserade på anställdas löner för att garantera att du har tillräckliga personalresurser för att möta konsumenternas efterfrågan och tillverka det antal produktenheter som behövs. Den innehåller en lista över teammedlemmar, deras timlön, tillgängliga timmar och veckoarbetstid. Du kan också spåra teammedlemmarnas utnyttjande och tillgänglighet.
Process för planering av efterfrågan
Efterfrågeplanerna definierar den lagermängd, typ och placering som behövs för att möta kundernas efterfrågan. Dessa sju steg är typiska för alla efterfrågeplaner:
- Samla ihop ditt team: Skapa ett effektivt tvärfunktionellt team för efterfrågehantering med tydliga roller och ansvarsområden.
- Definiera interna data: Bestäm vilka försäljningsdata, lageromsättning, ledtider etc. som är användbara för efterfrågeprognoser.
- Lägg till externa data: Hämta kvalitativa och kvantitativa data från kunder, leverantörer, konsulter och andra.
- Metod för planering av efterfrågan: Välj en DP-metod för ditt företag. Flera metoder kan förbättra processen.
- Använd verktyg för planering av efterfrågan: DP är svårt. Använd teknik för företagsinformation, affärssystem och projektledning för att effektivisera DP.
- Prognostisera efterfrågan: Arbeta tillsammans för att utforma en modell för efterfrågeprognoser som passar ditt företag.
- Granska och förbättra: Låt intressenter granska och analysera din efterfrågeprognos, och lägg till nya data för att verifiera prognoserna. Förfina dina data efter behov.
- Verifiera lagernivåerna: Bestäm de lagernivåer som behövs för att matcha din efterfrågeprognos, plus en buffert. Hitta leverantörer som kan tillgodose detta behov enligt schema.
- Spåra resultat: Beräkna effektiviteten i efterfrågeplanen med hjälp av KPI:er och gör ändringar.
Några av de bästa metoderna
Du kan förbättra din efterfrågeplan på flera sätt. Först ska du fastställa balansen mellan statistisk modellering och prognoser som bygger på samarbete. Detta håller din organisation ansvarig och förbättrar den kontinuerligt.
Om det inte går att göra prognoser kan efterfrågeavkänning och efterfrågeformning hjälpa till. Forma efterfrågan för att modifiera efterfrågan, och efterfrågeavkänning minskar informationsfördröjningen genom att fånga upp data nedströms. Du kan bättre bestämma den mest lönsamma produktmixen baserat på efterfrågan med hjälp av dessa.
Slutligen är det viktigt att övervaka prognoserna per produkt, region och kund. Detta främjar ansvarstagande och kontinuerliga framsteg. Bäst är att övervaka förbättringar över tid samtidigt som man analyserar försäljnings- och verksamhetsstrategin.
Slutsats
Efterfrågeplanering är en viktig process som hjälper företag att balansera utbud och efterfrågan på ett korrekt sätt och därmed öka kundnöjdheten och lönsamheten. Exakta prognoser och planering av efterfrågan hjälper företag att maximera verksamheten i leveranskedjan, tillverkningen och lagerstyrningen. Genom att tillämpa bästa praxis och använda de senaste verktygen kan man garantera att DP blir både snabb och framgångsrik.
Genom att använda starka datadrivna insikter kan företag behålla sin konkurrenskraft, förutse marknadsbehov och förenkla processer. Företag kan förbättra sin förmåga att tillgodose kundernas efterfrågan och åstadkomma en hållbar utveckling genom att uppmuntra samarbete och använda datadrivna insikter.
