আজকের সরবরাহ শৃঙ্খল মধ্যে, কিভাবে আপনি আইটেম যে অর্ডার করা হয় না পূর্বাভাস?
আধুনিক সরবরাহ শৃঙ্খলে, পণ্যের তালিকা তৈরির জন্য কোম্পানিগুলির জন্য পূর্বাভাস প্রয়োজন এবং এটি অর্ডার করার জন্য করা হয় না। নির্মাতারা বস্তুগত পূর্বাভাস ব্যবহার করে তা নিশ্চিত করবে যে তারা এমন উপাদানগুলির উৎপাদন করে যা তাদের গ্রাহকদের সন্তুষ্ট করে একটি অপ্রতিরোধ্যতা পরিস্থিতি তৈরি না করে যেখানে প্রচুর পরিমাণে পণ্য উত্পাদিত হয় এবং শেলফের উপর থাকে।
একইভাবে, পূর্বাভাস সংক্ষিপ্ত না হতে পারে এবং নির্মাতার গ্রাহকের আদেশ পূরণের জন্য ইনভেন্টরির মাধ্যমে খুঁজে পায়।
সঠিক পূর্বাভাস বজায় রাখতে ব্যর্থতার খরচ আর্থিকভাবে বিপর্যয়কর হতে পারে।
পূর্বাভাসগুলি হতে পারে:
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- অ Statisical
পূর্বাভাস একটি কোম্পানির সমাপ্ত পণ্য, উপাদান এবং সেবা অংশ জন্য বিকশিত হয়। পূর্বাভাস উত্পাদনের বা ক্রয় আদেশ ট্রিগার, পরিমাণ এবং নিরাপত্তা স্টক মাত্রা বিকাশ দল দ্বারা ব্যবহৃত হয়।
পূর্বাভাস স্থির হয় না এবং একটি নিয়মিত ভিত্তিতে ব্যবস্থাপনা দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত। এটি ভবিষ্যতে প্রবণতা সম্পর্কে তথ্য নিশ্চিত করার জন্য, অভ্যন্তরীণ বা বহিরাগত পরিবেশকে আরো নির্ভুল গণনা প্রদানের পূর্বাভাসে অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
পরিসংখ্যান পূর্বাভাস
সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যারের মধ্যে, পূর্বাভাস হল একটি হিসাব যা প্রকৃত-সময়ের লেনদেন থেকে তথ্য উপভোগ করে এবং পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস পরিস্থিতির জন্য কনফিগার করা একটি ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে।
পরিকল্পনা পেশাদারদের সর্বোত্তম পূর্বাভাসের পরিস্থিতি উপলব্ধ করার জন্য সফটওয়্যারটি ব্যবহার করা প্রয়োজন এবং প্রায়ই এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য কোনও পর্যালোচনা ছাড়াই নিখুঁত রেখে দেওয়া হয়।
সাপ্লাই চেইন সফটওয়্যারের পূর্বাভাস কৌশলগুলি সর্বোত্তম ব্যবহার করতে, পরিকল্পনাকারী অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত পরিবেশের সাথে তাদের সিদ্ধান্তগুলি পর্যালোচনা করা উচিত।
তারা তাদের বর্তমান তথ্য উপর ভিত্তি করে একটি আরো সঠিক পূর্বাভাস প্রদান গণনা সামঞ্জস্য করা উচিত।
পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাসগুলি অতীতের যে চাহিদাগুলোর উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতে কি ঘটবে তার সেরা অনুমান।
ঐতিহাসিক চাহিদার তথ্য সহজ লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি পূর্বাভাস উত্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ঐতিহাসিক সময়সীমার চাহিদা সমান ওজন এবং ভবিষ্যতে চাহিদা প্রকল্প প্রস্তাব দেয়।
তবে, পূর্বাভাসগুলি পুরোনো ডেটার তুলনায় আরো সাম্প্রতিক চাহিদা ডেটাতে আরও জোর দেয়। এটি চটকানো বলা হয় এবং সাম্প্রতিক তথ্য আরো ওজন প্রদান করে উত্পাদিত হয়। এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিংটি আরো সাম্প্রতিক ঐতিহাসিক যুগে দেওয়া সর্বদা অধিকতর গুরুত্ব বোঝায়। অতএব, দুই মাস আগে একটি নির্দিষ্ট সময়ের ছয় মাস আগে সময়ের চেয়ে বেশি গুরুত্ব পেয়েছে।
আলফা ফ্যাক্টর
ওজনকে আলফা ফ্যাক্টর বলা হয় এবং উচ্চতর ওজন হয়, বা আলফা ফ্যাক্টর কম ঐতিহাসিক সময়সীমার পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, সাম্প্রতিক সময়ের জন্য একটি উচ্চ আলফা ফ্যাক্টর উচ্চতর করে তুলেছে এবং এক বা দুই বছর আগে সময়ের জন্য চাহিদার তুলনায় এটি খুব কম পরিমাণে ভরযুক্ত হয় যে সামগ্রিক পূর্বাভাসে তাদের কোনও প্রভাব নেই। একটি নিম্ন আলফা ফ্যাক্টর মানে ঐতিহাসিক তথ্য পূর্বাভাসের জন্য আরো প্রাসঙ্গিক।
ঐতিহাসিক সময়সীমার মধ্যে সাধারণত নির্ধারিত মাস, অর্থাৎ জুন বা জুলাই থেকে চাহিদা তথ্য থাকে। যাইহোক, এটি গণনার মধ্যে ত্রুটি প্রবর্তন হিসাবে কয়েক মাস অন্য মাসের তুলনায় আরো দিন আছে এবং কর্মদিন সংখ্যা পরিবর্তিত হতে পারে।
কিছু কোম্পানি এই ত্রুটি উপশম করতে দৈনিক চাহিদা ব্যবহার করে, যদিও পূর্বাভাসকারী ত্রুটি বোঝে, যদিও মাসিক ঐতিহাসিক সময়গুলি ট্র্যাকিং নির্দেশক সহ বরাবরে ব্যবহার করা যেতে পারে যখন পরিমাপ প্রকৃত চাহিদা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভ্রষ্ট হয়। ট্র্যাভেলিং সিগন্যাল লেভেলটি বিচ্যুতির ঝলক দেখায় যা forecaster বা সফ্টওয়্যার দ্বারা নির্ধারিত হয় এবং শিল্প, কোম্পানি এবং পণ্যগুলির মধ্যে পরিবর্তন হয়।
একটি ছোট বিচ্যুতির জন্য হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে যখন পূর্বাভাস দেওয়া পণ্যটি উচ্চ মানের, যখন একটি কম মূল্যের আইটেমটি এমন উচ্চ স্তরের পর্যবেক্ষণের প্রয়োজন হতে পারে না।
অ স্ট্যাটিস্টিকাল পূর্বাভাস
অ-স্ট্যাটিস্টিকাল পূর্বাভাস সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সফ্টওয়্যারে পাওয়া যায় যেখানে উৎপাদন পরিকল্পনার দ্বারা নির্ধারিত পরিমাণের ভিত্তিতে চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়া হয়।
পরিকল্পনাকারী যখন কোন ব্যক্তিগত পরিমাণে প্রবেশ করেন তখন তারা বিশ্বাস করে যে এই দাবিটি ঐতিহাসিক চাহিদার কোনও রেফারেন্স ছাড়া হবে না।
অন্য অ পরিসংখ্যান পূর্বাভাস যে যখন একটি আইটেমের জন্য চাহিদা উপকরণ প্রয়োজনীয়তা পরিকল্পনা (এমআরপি) রান ফলাফল উপর ভিত্তি করে হয়।
এটি সমাপ্ত ভাল চাহিদা দাবি করে এবং উপকরণ বিল বিস্ফোরণ যাতে একটি চাহিদা কম্পোনেন্ট অংশ জন্য গণনা করা হয়। উপাদান চাহিদা তারপর তাদের মূল্যায়ন এবং বর্তমান পরিবেশের জ্ঞান উপর ভিত্তি করে পরিকল্পক দ্বারা সংশোধন করা যেতে পারে।
ফলে পূর্বাভাস বর্তমান চাহিদা উপর ভিত্তি করে এবং আগের সময়ের থেকে কোন চাহিদা অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। অনেক কোম্পানি তাদের পণ্য লাইন জুড়ে nonstatistical এবং পরিসংখ্যান পূর্বাভাস একটি সমন্বয় ব্যবহার করবে
পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস জটিল গণনাগুলির উপর ভিত্তি করে এবং ভবিষ্যতের চাহিদাটি ঐতিহাসিক সময়ের চাহিদা অনুযায়ী নির্ধারিত হতে পারে।
পূর্বাভাস ভবিষ্যতের চাহিদা নির্দেশিকা পরিকল্পক দেয়, কিন্তু কোন পূর্বাভাস পুরোপুরি নির্ভুল এবং বর্তমান এবং ভবিষ্যত পরিবেশের পরিকল্পনাকারী এবং জ্ঞান একটি কোম্পানির পণ্য জন্য ভবিষ্যতে চাহিদা নির্ধারণে গুরুত্বপূর্ণ।
এই নিবন্ধটি গ্যারি মেরিয়ন দ্বারা আপডেট করা হয়েছে, ব্যালান্স জন্য সরবরাহ এবং সরবরাহ চেইন বিশেষজ্ঞ।