Talep Tahmini Yönetimi

caniasERP Talep Tahmini Yönetimi – Demand Forecasting (DMF) modülü, gelecekteki ihtiyaç değişikliklerini planlayabilmek amacıyla farklı istatistiksel tahmin modelleri sunar.

caniasERP Talep Tahmini Yönetimi modülü, organizasyonlar içerisindeki lojistik zincirinin önemli bir noktasındadır. Örneğin, bu modül ile bir şirketin satış rakamlarını temel alarak bir talep tahmini oluşturulabilir. Bu tahmin, karar alıcıların gelecekteki gelişmeleri ve ihtiyaçları daha iyi öngörebilmelerine ve buna göre yol haritası izlemelerine yardımcı olur. Talep tahmin miktarlarını belirlemek için sistemde aritmetik ortalama gibi basit yöntemlerin yanı sıra doğrusal regresyon analizi, mevsimsel indeksleme gibi gelişmiş istatistiksel yöntemler de kullanılabilir. Ayrıca, bu modül yardımıyla talep tahminine kaynak olan veri setindeki hataları tespit edip düzelten algoritmalar, kullanıcıların geleceği gerçeğe en yakın şekilde tahmin edebilmelerine olanak sağlar.

Her organizasyon değişken pazar koşullarına karşı gerekli önlemleri zamanında almak adına geleceği öngörmek ister. Bu ihtiyaca istinaden, Talep Tahmini Yönetimi modülü ile geleceğe yönelik tahminlere dayanan planlamalar yapmak mümkündür. Geçmiş veriler değerlendirmeye alınarak en uygun tahminleme modelinin tespiti, çeşitli tahminleme modelleri kullanarak gelecek satış verisi tahminlerinde bulunmak, bu öngörüler üzerinden kaba kapasite planlaması yapmak ve organizasyon için gerekli aksiyonu zamanında almak oldukça kolaydır.

Esnek Konfigürasyon

Modül, gerçeğe en yakın koşullar ile tahmin yapabilmek adına farklı tahmin modelleri kullanır ve malzemeler için farklı tahmin seçenekleri sunar. Bu sayede bir malzemenin gerçek sürecine paralel olarak yürütülebilecek simülasyon tahminler ile olası her senaryonun tahmini ne ölçüde etkileyeceğini gözlemlemek mümkündür.

Talep Tahmini Modelleri

Talep Tahmini Yönetimi modülünde beş farklı talep tahmini hesaplama metodu bulunmaktadır. Bu metotlar; eski değerlerin referans alınması, ortalama (aritmetik, harmonik, geometrik), üstsel düzeltme, doğrusal regresyon, mevsimsel indeksleme şeklindedir.

Gerçeğe En Yakın Tahminleme

Talep Tahmini Yönetimi modülünde bulunan eksik verilerin düzenlenmesi veya hatalı verilerin düzenlenmesi yöntemleri kullanılabilir. Eksik Verilerin Düzenlenmesi Yöntemi seçildiği takdirde, sistem talep tahmini hesabı yaparken kaynak verilerin eksik olduğu dönemleri seçilen yöntem ile doldurarak, daha doğru bir talep tahmini sonucuna ulaşılmasını sağlar. Bu yöntemler sırasıyla; sıfır olarak kabul et, öncekini kabul et, en yakın değerler ortalaması, genel ortalama, medyandır.
Hatalı Verilerin Tespit ve Düzenlenmesi Yöntemi seçildiği takdirde, sistem talep tahmini hesabı yaparken seçilen hatalı veri tespit yöntemine dayanarak kaynak verilerin doğruluğunu kontrol eder. Aynı zamanda eğer hatalı bir veri ile karşılaşırsa hatalı verileri düzelterek daha doğru bir talep tahmini sonucuna ulaşılmasını sağlar. Sistemde bulunan hatalı verileri tespit yöntemleri varyans testi, çeyrek değerler genişliği testidir.

Entegrasyon

Talep Tahmini Yönetimi modülü, başta Temel Veri Yönetimi, Satış Yönetimi, Stok Yönetimi, Üretim Yönetimi, Satın Alma Yönetimi modülleri olmak üzere malzemeler ile ilgili modüllerin tamamıyla entegre çalışır. Entegrasyona dahil olan modüller tahminleme için, beklenen tüm giriş ve çıkışlar hakkında, anlık veri sağlar. Böylece sistem daima güncel kalır. Talep Tahmini Yönetimi modülü tarafından oluşturulan tahminler karar alıcıların geleceğe yönelik verecekleri kararların daha doğru olmasına imkân sağlar.

Özelliklere Genel Bakış

• Talep tahminleme ile geleceğin öngörülmesi

• Uygun talep tahmin modelinin belirlenmesi

• Birden fazla yöntem ile tahminleme yapılabilmesi

• Ürün ve ürün ailesi bazında talep tahmini yapma imkanı

• Eksik ya da hatalı verilerin otomatik olarak tespiti ve düzeltilmesi

• Müşteri ya da tedarikçiler ile tahmin sonuçlarını paylaşabilme imkanı