予測分析を活用して在庫を最適化する方法予測分析を使用して在庫を最適化する
ビジネスが寿命を持つためには、経営陣は、在庫を最適化し、顧客の需要に備えるために、予測分析を利用する必要があります。
販売時点管理（POS）、需要予測、サプライチェーン管理システムからの情報を統合することで、企業は在庫管理を強化できます。リアルタイムの情報を使用することで、経営陣はデータに基づいた意思決定を行い、棚を最適に補充し、製品を正確に追跡することができます。
特に ビジネスプロセスを自動化 することで、在庫レベルを監視できる企業は、在庫管理を改善してコストを削減し、利益を向上させることができます。
在庫予測とは何ですか？
在庫予測は、過去の販売データおよびトランザクションからの情報を現在の需要計画および生産レポートとコラボレーションして、将来の理想的な製品在庫レベルを予測する手順です。これにより、組織は、在庫コストを最小限に抑えるために再注文や生産を操作することで、顧客の需要の減少や増加に備えることができます。
在庫の予測は、事業によって異なります。在庫計画担当は、品目レベル、カテゴリ・レベル、品目事業所、カテゴリ事業所またはカスタマイズ済所要量に基づいて予測需要パラメータを設定できます。通常、予測プロセスは完成品の分析に使用されますが、原材料や未完成品も監視できます。
正確な需要計画により、在庫予測を最適化できます。これにより、企業は発注書と補充戦略を規制して、在庫切れを回避し、収益を促進できます。したがって、経営陣は、在庫予測を成功させるための重要なコンポーネントを理解する必要があります。たとえば、
- 履歴販売
- データ
- 購買リード・タイム
- 製造リード・タイム
- 配分リード・タイム
高度なシステムインテグレータにより、既存のPOS、在庫管理、在庫注文システムからこれらの情報をすべて取り出し、需要予測ソフトウェアに自動データ入力できます。これにより、データ交換と計画プロセスが合理化され、手動入力による人為的ミスのリスクが軽減されます。
経営陣は、予測在庫レベルと実際の在庫レベルの間に不一致を引き起こす可能性のある内部要因と外部要因にも注意する必要があります。これには、
- 仕入先実績
- バウンド搬送
- 生産制限
- 機械の誤動作などがあります。
- 品質問題
在庫需要予測のベストプラクティス
正確な在庫予測は、次のような定量的および質的データ分析のベストプラクティスに依存します
。1.在庫需要タイプ別の予測
販売履歴データをレビューすると、様々な品目間の需要の差が表示されます。これにより、経営陣はトレンドを監視し、将来の売上を予測できます。たとえば、年間を通して一貫して販売される製品もあれば、季節的な人気のために需要が急増する製品もあります。
これらの需要タイプを特定することは、品目ごとに適切な予測アルゴリズムを決定するために不可欠です。これらのアルゴリズムは基本需要を決定し、生産が最低在庫レベルの達成を開始できるようにします。しかし、異なる安全在庫レベルを特定するのは経営者の判断です。安全在庫レベルは、予期せぬ売上が起きた場合に備えて保管される余分な在庫です。
2.在庫需要トレンドによる予測
流行が行き来し、新しい技術が導入されるにつれて、在庫需要率は変動し続けています。しかし、製品はまた、新しい段階、成長期、成熟期、減少期などの基本的な需要傾向に従います。これにより、品目がどの段階にあるか、近い将来どこにあるかが特定されます。たとえば、新しい品目明細行が人気を獲得した後、新しい品目明細行を終了し、需要と売上高が増加する成長フェーズに入ります。
これらの傾向により、アナリストは在庫需要タイプを相互調査し、予測が正確であることを確認できます。基準需要データのみを使用して予測すると、品目トレンドに従って計算できる貴重な見積が否定されます。
3.季節需要変動の把握
ほぼすべてのメーカーおよび小売業者は、忙しい季節や遅い季節からの需要変動を経験します。これらの季節は、学校のスケジュール、天気パターン、休日、伝統に基づいてすることができます。年間需要パターンを理解することで、顧客の習慣を把握し、経営陣は需要ピークを活用するための行動計画を作成できます。
4.質的予測の利用
売上データは、アナリストが計算するための定量的情報を提供しますが、質的予測は、将来の需要に影響を与える可能性のある外部要素を考慮します。例えば、市場や競合他社の努力内の要因は、顧客を引き付けることによって平均売上高を妨げたり、促進することができます。したがって、定量的および質的情報の両方を考慮すると、正確な需要予測と在庫管理のための十分なデータを提供することができます。
5.需要予測外れ値の識別
販促、個別注文、予測不可能なイベントなどの目的的なアクションにより、異常な需要外れ値が発生することがあります。経営陣は、データを分析してすべての外れ値を定義し、需要傾向を維持するための予防措置があるかどうかを判断するのに時間を要する必要があります。また、歪んだデータを予測計算に入力するか、無視するかを決定することも重要です。
在庫最適化の重要性
需要予測は、在庫レベルの最適化に不可欠です。これにより、企業は注文、処理、在庫切れのコストを削減できます。しかし、効果的な予測を生成するためには、企業は正確なデータにアクセスする必要があります。
ビジネスプロセスの自動化を使用することで、組織はタスクを効率的に完了し、データを自動的に収集することができます。情報交換は、既存のすべてのソフトウェアのデータを連携して通信を効率化し、インベントリを最適化するシステムインテグレータによってさらに強化できます。
在庫の最適化は、在庫コストの削減や利益の増加など、多くのメリットをもたらします。ただし、在庫の最適化を実現するには、高度な需要予測ツールを実装する必要があります。
- 回転率を高める- 高度な需要予測と在庫監視により、企業は動きが遅い製品を判断し、マーケティングを実装できます。必要に応じて販売を後押しするための戦略。低い回転率を持つ商品のトランザクションを増やすと、収益が増加し、高利益品目のための倉庫内のスペースが開きます。
- 価格がどのように売上高に及ぼす影響の理解- 経営陣は、売上率を上げるための品目の割引など、販促が売上高にどのように影響するかを理解する必要があります。この情報により、機械学習はさまざまな価格とマーケティング手法に基づいて需要を予測できるため、企業は顧客の購入を予測できます。
- 効果的なプロモーションを開発- プロモーションは、ハロー、共食いおよびプロモーション後のディップの3つの影響を引き起こすことによって、サプライチェーンを混乱させる傾向があります。Halo とは、プロモートされた商品に関連するプロモートされていない商品の需要の増加を指します。競合は、広告されたアイテムに似た製品の需要の減少です。プロモーション後のディップ（Post-promotion dip）とは、購入者がすでに割引価格で商品を購入したことによるプロモーション終了後の売上の減少を指します。機械学習予測ソフトウェアは、これらの需要変動を予測し、マーケティングチームは、現実的な期待で高パフォーマンスのプロモーションを開発することができます。
- 場所による需要の予測- バーコード、スキャナ、場所ベースの予測などの自動化ツールを使用して、すべての倉庫および店舗の場所での在庫移動を追跡できます。これにより、異なる店舗でのアイテムのパフォーマンスに関する洞察も得られ、予測ソフトウェアは各店舗固有の将来の需要を予測できます。それぞれの倉庫は、需要を満たし、在庫コストを最小限に抑え、利益を促進するために、在庫レベルを増減することができます。
需要予測は、将来の販売に備えて適切に準備することで、会社の収益を促進するだけでなく、在庫の最適化も保証します。この高度なソリューションは、今後の需要動向に関する洞察を提供し、企業は最適な在庫レベルを維持するために品目生産を削減または増加することができます。
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