নির্মাতাদের জন্য কৌশলগত সরবরাহ চেইন পূর্বাভাস

ভূমিকা

আধুনিক সরবরাহ শৃঙ্খলে, এমন সামগ্রীর জন্য পূর্বাভাস প্রয়োজন যা আইটেমের জন্য আইটেম তৈরি করে এবং যাতে অর্ডার দেওয়া হয় না। প্রস্তুতকারকগুলি উপাদান পূর্বাভাস ব্যবহার করে নিশ্চিত করবে যে তারা এমন উপাদানের স্তর তৈরি করবে যা তাদের গ্রাহকদের সন্তুষ্ট করে তুলবে যেখানে অত্যধিক পরিমাণে উদ্ভিদ উৎপাদিত হয় এবং বালুচর অবস্থায় থাকে।

সমানভাবে, পূর্বাভাসটি অবশ্যই হ্রাস পাবে না এবং প্রস্তুতকারক তাদের গ্রাহকের আদেশগুলি পূরণের জন্য জায় ছাড়াই তাদের খুঁজে পাবে। সঠিক পূর্বাভাস বজায় রাখতে ব্যর্থতার খরচ আর্থিকভাবে বিপর্যস্ত হতে পারে।

পূর্বাভাস হতে পারে:

• পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
• অ Statisical

পূর্বাভাস একটি কোম্পানির সমাপ্ত পণ্য, উপাদান এবং সেবা অংশ জন্য উন্নত করা হয়। উৎপাদন বা ক্রয় আদেশ ট্রিগার, পরিমাণ এবং নিরাপত্তা স্টক মাত্রা বিকাশ উত্পাদন দল দ্বারা পূর্বাভাস ব্যবহৃত হয়।

পূর্বাভাস স্ট্যাটিক নয় এবং নিয়মিত পরিচালনার দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত। ভবিষ্যতে প্রবণতা সম্পর্কিত তথ্য নিশ্চিত করার জন্য অভ্যন্তরীণ বা বহিরাগত পরিবেশ আরও নির্ভুল হিসাব দেওয়ার পূর্বাভাসে অন্তর্ভুক্ত করা হয়।

পরিসংখ্যান পূর্বাভাস

সরবরাহ শৃঙ্খলা ব্যবস্থাপনা সফ্টওয়্যারে, পূর্বাভাস একটি হিসাব যা রিয়েল-টাইম লেনদেন থেকে তথ্য সরবরাহ করা হয় এবং বহু সংখ্যক পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাসের পরিস্থিতিগুলির জন্য কনফিগার করা ভেরিয়েবলগুলির একটি সেটের উপর ভিত্তি করে।

পরিকল্পনা পেশীগণকে সম্ভাব্য সর্বোত্তম পূর্বাভাস প্রদানের জন্য সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করতে হবে এবং প্রায়শই এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য কোনও পর্যালোচনা ছাড়াই অচিহ্নিত করা হয়। সাপ্লাই চেইন সফ্টওয়্যারের পূর্বাভাস কৌশলগুলি সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করার জন্য, পরিকল্পকদের অভ্যন্তরীণ ও বহিরাগত পরিবেশের বিষয়ে তাদের সিদ্ধান্তগুলি পর্যালোচনা করা উচিত।

তারা তাদের বর্তমান তথ্যের উপর ভিত্তি করে আরো সঠিক পূর্বাভাস প্রদান করার জন্য গণনা সমন্বয় করা উচিত।

পরিসংখ্যান পূর্বাভাস অতীতে ঘটেছে চাহিদা উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতে কি ঘটবে সেরা অনুমান।

ঐতিহাসিক চাহিদা তথ্য সাধারণ রৈখিক প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে একটি পূর্বাভাস উত্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ঐতিহাসিক সময়ের চাহিদা সমান ওজন দেয় এবং ভবিষ্যতে চাহিদা প্রজেক্ট।

তবে, পূর্বাভাস আজ পুরোনো তথ্য তুলনায় সাম্প্রতিক চাহিদা তথ্য উপর বেশি জোর দেয়। এটি স্মুথিং বলা হয় এবং সাম্প্রতিক তথ্যকে আরো ওজন প্রদান করে উত্পাদিত হয়। সূচকীয় স্মুথিংটি আরও সাম্প্রতিক ঐতিহাসিক সময়ের জন্য প্রদত্ত সর্বকালের ওজনকে বোঝায়। অতএব দুই মাস আগে একটি ছয় মাস পূর্বে একটি সময়ের চেয়ে বেশি ওজন ছিল।

আলফা ফ্যাক্টর

ওজনকে আলফা ফ্যাক্টর বলে এবং উচ্চতর ওজন বা আলফা ফ্যাক্টরটিকে পূর্বাভাস তৈরি করার জন্য কম ঐতিহাসিক সময় ব্যবহার করা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, একটি উচ্চ আলফা ফ্যাক্টর সাম্প্রতিক সময়ের জন্য উচ্চ ওজন দেয় এবং এক বছর বা দুই বছর আগে সময়ের জন্য চাহিদাগুলি এত হালকা ওজনের যে তাদের সামগ্রিক পূর্বাভাসের কোনও প্রভাব নেই। একটি নিম্ন আলফা ফ্যাক্টর মানে ঐতিহাসিক ডেটা পূর্বাভাসের জন্য আরও প্রাসঙ্গিক।

ঐতিহাসিক সময়ের মধ্যে সাধারণত একটি নির্দিষ্ট মাস, যেমন জুন বা জুলাই থেকে চাহিদা তথ্য থাকে। যাইহোক, এই গণনার হিসাবটিকে অন্য মাসের তুলনায় আরো কয়েক দিনের বেশি সময় এবং কাজের দিনের সংখ্যা পরিবর্তিত হতে পারে বলে সূচিত করে।

কিছু কোম্পানি এই ত্রুটিটি হ্রাস করার জন্য দৈনিক চাহিদা ব্যবহার করে, যদিও পূর্বাভাস ত্রুটিটি বুঝতে পারে তবে মাসিক ঐতিহাসিক সময়গুলি প্রকৃত ট্র্যাকিংয়ের প্রকৃত প্রত্যাশায় উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্ছিন্ন হওয়ার সময় চিহ্নিত করার জন্য ট্র্যাকিং সূচক সহ ব্যবহার করা যেতে পারে।ট্র্যাকিং সিগন্যালটি বিচ্যুতির পতাকাটিকে ফোরাক বা সফ্টওয়্যার দ্বারা নির্ধারণ করে এবং শিল্প, সংস্থা এবং পণ্যগুলির মধ্যে আলাদা হয়।

যখন পণ্য পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে তখন উচ্চ-মূল্যের ক্ষেত্রে একটি ক্ষুদ্র বিচ্যুতিতে হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে, যখন কম মূল্যের আইটেমটির পূর্বাভাসের প্রয়োজন নেই এমন উচ্চ পর্যায়েরে যাচাই করা প্রয়োজন।

অ-পরিসংখ্যান পূর্বাভাস

অ-পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস সরবরাহ শৃঙ্খলা ব্যবস্থাপনা সফ্টওয়্যারে পাওয়া যায় যেখানে চাহিদা পরিকল্পনাকারী দ্বারা নির্ধারিত পরিমাণের ভিত্তিতে চাহিদা পূর্বাভাস দেওয়া হয়।

এটি এমন ঘটে যখন পরিকল্পনাকারী একটি নিখুঁত পরিমাণে প্রবেশ করে যা তারা বিশ্বাস করে যে চাহিদাটি ঐতিহাসিক চাহিদার কোনো উল্লেখ ছাড়াই থাকবে। অন্য অ-পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস যা ঘটে যখন একটি আইটেমের চাহিদা উপকরণ প্রয়োজনীয়তা পরিকল্পনা (এমআরপি) ফলাফলের উপর ভিত্তি করে হয়।

এটি সমাপ্ত ভালের চাহিদা নেয় এবং উপকরণ বিলটি বিস্ফোরিত করে যাতে চাহিদা অংশগুলির জন্য গণনা করা হয়। তারপর উপাদান পরিবেশ তাদের মূল্যায়ন এবং বর্তমান পরিবেশ জ্ঞান উপর ভিত্তি করে পরিকল্পক দ্বারা সংশোধন করা যেতে পারে।

ফলে পূর্বাভাস বর্তমান চাহিদা উপর ভিত্তি করে এবং পূর্ববর্তী সময়ের কোনো চাহিদা অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। অনেক কোম্পানি তাদের পণ্য লাইন জুড়ে nonstatistical এবং পরিসংখ্যান পূর্বাভাস সমন্বয় ব্যবহার করবে।

পরিসংখ্যান পূর্বাভাস জটিল গণনার উপর ভিত্তি করে এবং ঐতিহাসিক সময়ের চাহিদা অনুযায়ী ভবিষ্যতের চাহিদা নির্ধারণ করা যেতে পারে।

পূর্বাভাস পরিকল্পনাকারীকে ভবিষ্যতের চাহিদা সম্পর্কে একটি নির্দেশিকা দেয়, তবে কোনও পূর্বাভাস পুরোপুরি নির্ভুল নয় এবং কোনও সংস্থার পণ্যগুলির ভবিষ্যতের চাহিদা নির্ধারণে পরিকল্পনাকারীরা বর্তমান এবং ভবিষ্যতের পরিবেশের অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞান গুরুত্বপূর্ণ।

এই নিবন্ধটি ব্যারিেন্সের জন্য গ্যারি মেরিয়ন, লজিস্টিকস এবং সাপ্লাই চেইন বিশেষজ্ঞ দ্বারা আপডেট করা হয়েছে।