为什么需求计划还需要人工操作?

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尽管引进了帮助企业更好地管理供应链的技术,制造商继续需要熟练的分析师,争辩Barry Callebaut美国有限责任公司菲利克斯•科赫。他揭示了艺术形式的背景和发展,提供世界上最大的巧克力和可可生产商关于自信前进的宝贵建议。

跨国食品制造商通常由庞大的生产设施和配送中心运营网络提供动力,以满足跨越不同大陆不同国家的广泛客户组合的需求。努力建设强大的本土的理想的足印在主要市场建立和扩展到新兴市场,这些制造商需要一个复杂的,然而,高效灵活的供应链结构。

跟随主要客户进入新市场并携手成长,导致跨地域流动的商品和越来越多样化的产品或sku。矛盾的行业呼吁SKU合理化,长尾还在继续增长。例如,2011,消费品行业的成长,在某种程度上,由于小批量产品占消费者可获得的产品种类的80%,库存成本相对较高(1)。

作为一个结果,从长期投资计划操作,解决关键接触点,劳动力配置和生产线的短期维护计划是必要的(2)。各组织根据对其市场将如何演变和塑造未来需求预测的预测制定这些计划流程。

在这方面,1996年的一项研究中,这是一年的一部分”食品和饮料行业标杆和自我评估倡议”(FDBSI)声明说,超过48%的参与组织认为自己的预测过程糟糕和不足。这项研究很大程度上是由于傻瓜食品研究协会和50多家食品公司,包括坎贝尔汤公司,卡夫雅各布斯Suchard AG)McKey食品服务有限公司苏格兰勇气品牌有限公司Seaforth玉米磨坊,惠普食品有限公司Smithkline Beecham和van den Bergh Foods。

项目成员公开承认他们对各自市场的期货没有充分的了解,描述需求预测作为一个关键过程(3)。的确,最近的研究,如预测性能对北美消费品”由罗伯特·F。伯恩(2012)表明,在过去的二十年里总体预测质量增加了,模仿对准确需求预测的整体尊重。它还表明,现代预测方法,仍然面临着巨大的挑战具体地址如下。

这一日益增长的赞赏背后的驱动因素是,的理解,需求规划矩阵很难忽略,尤其是在原材料和成品保质期有限的食品制造业。在需求规划的三个方面(简称年代中期,长期)但原因完全不同。短期需求预测确定生产计划2 - 4周,经常生产的股票。中期引导原材料采购和分期,长期预测对于评估运营资产的潜在投资是必不可少的,正如它所显示的,销售将走向何方,因此投资将流向何方。

历史上指明了方向

从1996年的学习到行业反思,已经过去了20年,和食品公司正在努力工作提高预测能力。供应链企业在食品和饮料,处理器和种植者从零售商和制造商,正在努力的平衡生产和/或销售业务和需求评估。他们已经意识到,精心策划的操作重点客户需求是关键在提供高服务水平稳定和高效的方式。因此,规划过程,使组织能够理解需求的确切形状关于时间和数量已经实现行业广泛。

除了描述战略和战术价值之外,高预测精度往往被视为唾手可得,积极影响效率和盈利能力关键性能指标。尤其是在中短期,一个可靠的预测对产成品和原材料的库存水平有很大的好处,改善操作措施,如存货,库存持有成本,库存与销售比率,最终完美的订单率。

总结以上,发达的需求规划流程支持企业平衡增长吞吐量的矛盾三角,从而提高资产利用率,积极的客户体验,提高服务水平,(2)和降低成本,减少库存。为这一矛盾的一个例子,可以看企业暴露的季节性需求,如糖果行业。

目标高成本效率,糖果企业必须在生产能力和库存成本上找到正确的投资平衡。他们这样做,以避免不必要的停机时间的生产线,防止过期的风险高库存成品在低需求期,但仍在旺季为客户提供适当的服务水平。

要做到这一点,一个聚合水平预测产品组级别,大多数公司都能做到,是不够的。它通常不包含足够强大的信息来支持生产和原材料采购计划。为了支持这些功能并创建最有价值的预测数据,有必要打破SKU水平的数据,因为这些细节决定确切的成分和生产需求。

然而,必须注意的是,准确了解产品组级别的未来需求有助于对运营资产的投资决策,尽管这种高水平的质量预测是提高了认识的起源在SKU和客户层面的需求。详细预测的累积将表明长期投资的最佳位置,以提高资产利用率并推动卓越的客户服务。

可用的软件解决方案

促进发展的如此详细的预测在SKU层面,各种预测软件是用于支持需求计划,作为独立的平台或子系统的整个企业资源规划(ERP)的生态系统,”等先进的规划和优化(APO)为SAP。

这些系统通常使用历史销售数据来提供基准预测,不需要任何用户参与。季节性的产品识别和自动应用到统计预测数据的需求。如果需求预计将发生重大变化,不管销售历史,软件系统要求用户选择不同的统计模型,比如指数平滑,形状或斜预测。

考虑到必要的数据,提供规划软件将容易预测季节性节日糖果产品的需求水平。这不是,然而,不与人交往,和解释,数据输入和输出。

关于规划促销活动,FDBSI组内的成员,供应商公司的短期促销活动增多,导致供应链过程出现严重压力(3)。他们将促销描述为零售商之间可能发生的最大可控事件,供应商和种植者表示短缺或盈余的主要原因之一,股票和制造效率低下导致糟糕的客户服务和客户的不满。

尽管自FDBSI研究以来整体预测绩效有所提高,最近的研究显示预测误差呈上升趋势,这归因于快速的促销活动和产品创新”(1)。

创新,当然,健康消费市场的生命线,推动制造商满足创新需求。作为一个结果,创新产品(不到12个月前推出的产品)的销量继续上升。同样地,无止境的需求增加的速度排出管驱动器的促销活动,的促销卷近年来上涨了百分之八。

例如,2011年晋升代表近四分之一的卡夫食品等公司的整体销售,康尼格拉食品公司金伯利克拉克公司联合利华通用磨坊,股份有限公司。,宝洁(Procter & Gamble)和坎贝尔。对供应链的影响证明,必须对日益增加的复杂性进行管理,以确保卓越的执行能力。

这一点,必须考虑到供应链的从头到尾——在零售店促销或推出一种新的巧克力曲奇不仅影响这些曲奇的生产,它还影响饼干面团或原料的供应商,巧克力和包装,以及制造这些输入的供应商。时间在这件事上的考虑是非常重要的。例如,在一个完美的世界巧克力曲奇供应链的成员会知道创新所带来的异常增加的需求或促销之前安排原材料采购。

人类仍然需要输入

尽管突出效益统计预报系统提供现代企业承担繁重的数据,很明显,需要人工输入才能使软件绘制出更真实的高需求时期图,而这些高需求时期并非基于仅从历史模式推断出来的市场信息。

那难道正是这些基于需求的变化,也许通过新的促销或新的需求,因为产品创新仍然是需求规划过程中最大的挑战。因此,数据表明,精制的人力投入,它为当今的预测周期提供了最大的价值。

除了从所谓的“下游应用内部数据需求塑造过程,”客户提供的需求预测,手动输入和解释预测专家,是提高预测质量的高价值投入。学术界将需求形成过程描述为通过引入产品,将客户的需求导向供应商具有战略价值的方向,调整价格,进行促销和调整产品(即增加/减少包装尺寸,甲板,以适应不断变化的客户需求变化成分有机产品),或调整产品放置在市场上(4)。

考虑到必要的数据,提供规划软件将容易预测季节性节日糖果产品的需求水平。这不是,然而,不与人交往,和解释,数据输入和输出。- Felix Koch,Barry Callebaut美国,有限责任公司

由于这些输入通常由营销和销售团队驱动,这些团队的关系的知识的集成预测过程中对传动精度至关重要在未来销量的投影customer-to-item水平。这是最重要的一个步骤关闭之间的差距的商业公司的业务和供应链的组织。有些学者,如追逐,保持销售和营销部门的责任是收集有关影响客户购买其产品的销售促销和营销活动的所有信息,并因此分享这些见解的预测功能,允许必要的调整使用的内部需求预测。

捆绑销售和营销团队的性能预测精度可以提高和支持所需的通信。现代销售和运营计划(S&OP)流程通常将准确的预测数据用作容量管理的需求阈值。确保为所有客户提供适当的服务水平,“提供的预测客户一个“作为一个上限,需求,例如,每月。这个过程及其稳定供应的好处必须彻底向客户解释创造相应的价值和欣赏的感觉。这使得供应商承诺增加卷的同时保持较高的服务水平,并推动整个供应链的运营计划改进。

帮助你的客户

与此同时,每一个现代企业,食品制造业供应链中的供应商角色争取高服务水平,需要努力介绍需求预测数据接收到操作规划周期。有了这些数据,供应商可以确定哪些客户需要什么产品什么时间和引导他们的操作在一个高效的,但更重要的是,客户有益的方式。

客户愿意共享下游数据如果供应商能够说明将如何使用这些数据为双方创造价值。为了说明这一点,供应商可能依赖于研究不断展示了能见度相关性需求强劲,供应链绩效和客户服务。客户的规模和复杂性的需求上升,应在预测过程中加大力度。一个客户的购买量越大,更多客户的需求行为会影响供应商的供应链流程。

每月预测共识会议或电话可以用来分析、讨论并商定重要客户的预计需求数字。在这些会议上,中长期预测(6到18个月)应受到最广泛的关注,产品包括即将举行的促销活动的讨论和介绍。因为统计预报系统不会把握等待新产品的需求(因为缺乏历史数据)不能作为一个早期预警系统,因此创新的及时沟通是使新产品成功的关键,确保适当的供应市场。沟通过程同样支持大量的可用的CRM软件,哪一个,就像每月的会议,在通常的电子邮件流量之外,将通信和数据交换形式化和结构化。

在糖果行业,通常激励内部功能具有关键的见解关于需求(如营销、研发与销售,在正式的结构化流程中与需求计划职能部门共享这些知识。

Barry Callebaut的经验

为了提高基线统计预测的质量,这种做法是紧随其后的是Barry Callebaut除了密切配合上册客户关于未来需求的行为。公司使用客户,item-specific需求数据管理生产和股票头寸,如确定缓慢移动的物品。此外,Callebaut利用详细的需求预测,结合宏观经济数据,为新生产线做出有根据的投资决策,以增加当地的生产规模。

例如,农场生产网络扩张蒙特雷墨西哥;查塔姆,加拿大;还有美国峡谷,钙、将使北美组织的总生产能力提高10%。蒙特雷和查塔姆工厂于2016年第3季度和第4季度完工。美国峡谷将于2017年第3季度完工。

说清楚,一个强有力的预测与跨职能沟通中,相辅相成也包括公司之间。制造商期望高服务水平的供应商应推动参与供应商的预测过程。

因此,乐此不疲的进展向纯粹的基于软件的水晶球,使公司生产他们所设想的需求,公司能够生产他们认为可以销售的产品,通过接收和应用内部和外部的下游数据,证明了基于历史数据的坚实的统计预测是高质量预测的完美基础。在这个基础之上,可以通过添加来自内部和外部源的下游数据来构建高质量的需求预测,从而以更精确的方式制定需求。只有这样一个公司的供应链组织充分受益客户和本身,同时也掌握的高复杂性的全球供应网络。

参与者信息:Felix Koch是Barry Callebaut AG北美业务部门的需求策划人。他与一些各种规模的150名客户,拥有数百个库存单位的产品组合,一些客户每个库存单位最多35个。在德国和英国接受教育,他拥有国际商业和新兴市场的硕士学位。联系方式:felix_koch@barry-callebaut.com和(312)496 6346。

资料来源:
(1)伯恩,罗伯特(2012):预测北美消费产品的性能——杂志业务预测
(2)Casper,卡罗(2008):需求计划的年龄——食品物流
(3)曼,R。Adebanjo,D。凯赫,D。(1997):食品和饮料行业的最佳实践,基准测试质量管理与技术,卷。5号3.页。184-199
(4)追逐,Charles(2014):利用需求感知和塑造改进需求预测,杂志的商业预测32 (4),年代。24 - 31日