الدليل النهائي للتنبؤ بالطلب لتحسين عملية التصنيع

يعد التنبؤ بالطلب جانبًا مهمًا لتحسين عملية التصنيع ونمو الأعمال، حيث أنه يمكّن الشركات من التنبؤ بطلب العملاء بدقة أكبر وتخطيط عمليات الإنتاج الخاصة بهم وفقًا لذلك. سيرشدك هذا الدليل عبر المفاهيم والأساليب وأفضل الممارسات الأساسية للتنبؤ الفعال بالطلب في سياق التصنيع.

منشور ذو صلة: ما هي أهمية وفوائد التنبؤ بطلب العملاء لعملك؟

1. طرق التنبؤ بالطلب

يمكننا تصنيف طرق التنبؤ بالطلب إلى مناهج نوعية وكمية.

الأساليب النوعية

1. أبحاث السوق والمسوحات

تتضمن هذه الطريقة جمع البيانات مباشرة من العملاء المحتملين من خلال الدراسات الاستقصائية ومجموعات التركيز والمقابلات. فهو يوفر نظرة ثاقبة لتفضيلات العملاء وسلوك الشراء والاتجاهات.

2. رأي الخبراء وطريقة دلفي

ويتم استشارة الخبراء في هذا المجال لتقديم آرائهم ورؤيتهم حول الطلب المستقبلي. تتضمن طريقة دلفي جولات متكررة من تعليقات الخبراء المجهولة للوصول إلى توقعات متفق عليها.

الأساليب الكمية

1. تحليل السلاسل الزمنية

تتضمن بيانات السلاسل الزمنية الملاحظات المأخوذة على فترات زمنية متتالية. يتم استخدام تقنيات مختلفة للتحليل، بما في ذلك:

2. المتوسطات المتحركة

يتم حساب متوسطات نقاط البيانات السابقة لتخفيف التقلبات قصيرة المدى وتسليط الضوء على الاتجاهات الأساسية.

3. التجانس الأسي

تقوم هذه الطريقة بتعيين أوزان مختلفة للبيانات التاريخية، حيث تتلقى البيانات الأحدث أوزانًا أعلى. إنها مفيدة بشكل خاص للبيانات ذات الاتجاه والموسمية.

4. ARIMA (المتوسط ​​المتحرك المتكامل التلقائي)

تأخذ نماذج ARIMA بعين الاعتبار مكونات المتوسط ​​المتحرك والانحدار الذاتي بالإضافة إلى الاختلاف في بيانات السلاسل الزمنية النموذجية والتنبؤية.

الأساليب السببية

1. تحليل الانحدار

تقوم هذه الطريقة بفحص العلاقة بين المتغير المراد التنبؤ به ومتغير مستقل واحد أو أكثر. على سبيل المثال، قد يتأثر الطلب على منتج ما بعوامل مثل السعر والإعلان والمؤشرات الاقتصادية.

2. النماذج الاقتصادية القياسية

تتضمن هذه النماذج المتغيرات والعلاقات الاقتصادية للتنبؤ بالطلب.

اقرأ أيضًا: ما هي فوائد استخدام حلول ADP للموارد البشرية وكشوف المرتبات لأعمالك المتوسعة

2. جمع البيانات وإعدادها

وبغض النظر عن الطريقة المختارة، فإن التنبؤ الدقيق بالطلب يعتمد على بيانات عالية الجودة. تشمل مصادر البيانات الرئيسية بيانات المبيعات التاريخية واتجاهات السوق والمؤشرات الاقتصادية والعوامل الخارجية التي قد تؤثر على الطلب.

فيما يلي دليل خطوة بخطوة لجمع البيانات وإعدادها للتنبؤ بالطلب في قطاع التصنيع:

تحديد مصادر البيانات

1. جمع بيانات المبيعات التاريخية

جمع سجلات مفصلة للمبيعات الماضية، بما في ذلك الكميات المباعة وتواريخ المعاملات.

2. العوامل الخارجية

تحديد المتغيرات التي قد تؤثر على الطلب، مثل المؤشرات الاقتصادية، والموسمية، والعروض الترويجية، واتجاهات السوق.

تنظيف البيانات

1. قم بإزالة القيم المتطرفة

يمكن للقيم المتطرفة تشويه نتائج التنبؤ. التعرف عليها والتعامل معها بشكل مناسب، إما عن طريق إزالتها أو تعديلها.

2. التعامل مع القيم المفقودة

يمكن أن تؤثر البيانات المفقودة على دقة التوقعات. قرر ما إذا كنت تريد احتساب القيم المفقودة أو استبعاد السجلات المقابلة.

تحويل البيانات

1. التجميع

اعتمادًا على أفق التنبؤ (يوميًا، أسبوعيًا، شهريًا)، قم بتجميع البيانات على الفواصل الزمنية المطلوبة لتتناسب مع فترة التنبؤ.

2. سجل التحولات

إذا أظهرت البيانات تباينًا كبيرًا في الحجم، فإن تطبيق التحويلات اللوغاريتمية يمكن أن يساعد في استقرارها.

تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)

1. تصور البيانات

قم بإنشاء مخططات ورسوم بيانية لفهم الاتجاهات والموسمية والأنماط داخل البيانات.

2. تحليل الارتباط

تحليل الارتباطات بين المتغيرات لتحديد العلاقات والتبعيات المحتملة.

هندسة الميزات

1. ميزات التأخر

قم بإنشاء إصدارات متأخرة من المتغيرات لالتقاط الاتجاهات التاريخية والموسمية.

2. الإحصائيات المتداولة

احسب المتوسطات المتداولة أو المجاميع المتحركة أو الإحصائيات المتداولة الأخرى لالتقاط الاتجاهات السلسة.

تكامل البيانات

دمج البيانات الخارجية

اجمع بين العوامل الخارجية (مثل البيانات الاقتصادية والأحداث الترويجية) وبيانات المبيعات التاريخية للحصول على رؤية شاملة.

تقسيم البيانات

1. بيانات التدريب والتحقق من الصحة

تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق من الصحة. يتم استخدام مجموعة التدريب لبناء نماذج التنبؤ، بينما تساعد مجموعة التحقق في تقييم أدائها.

2. التطبيع/التوحيد

تطبيع أو توحيد المتغيرات الرقمية للتأكد من أنها على مقياس مماثل. قد تعمل بعض خوارزميات التنبؤ بشكل أفضل مع البيانات المعيارية.

3. تحليل السلاسل الزمنية

قم بتحليل بيانات السلاسل الزمنية إلى مكوناتها المكونة: الاتجاه، والموسمية، والمتبقية. يساعد هذا التحلل في فهم الأنماط الأساسية.

4. اختبار الثبات

تفترض العديد من طرق السلاسل الزمنية الثبات، مما يعني أن الخصائص الإحصائية لا تتغير بمرور الوقت. اختبار الثبات وتطبيق التفاضل إذا لزم الأمر.

5. إنشاء المتنبئين

قم بإنشاء متغيرات توقعية يمكن أن تؤثر على الطلب، مثل الأعلام الترويجية والعطلات والمؤشرات الاقتصادية.

6. التعامل مع سلسلة متعددة

إذا كنت تتعامل مع منتجات أو وحدات SKU متعددة، ففكر في تجميع العناصر المتشابهة وتنفيذ التنبؤ على مستوى أعلى للحصول على دقة أفضل.

يعد جمع البيانات وإعدادها خطوات حاسمة تضع الأساس للتنبؤ الفعال بالطلب. تعمل البيانات النظيفة المعدة جيدًا على تحسين موثوقية نماذج التنبؤ وتعزيز دقة التنبؤات. بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يمكنك المتابعة إلى عملية التنبؤ بالطلب باستخدام الطرق المختارة، كما تمت مناقشته في الأقسام السابقة.

اقرأ أيضًا: كيفية رفع دعوى قضائية بسبب الأضرار التي لحقت بالممتلكات؟ تمهيدي موجز

3. عملية التنبؤ بالطلب

تتضمن عملية التنبؤ بالطلب عدة مراحل، بدءًا من تحليل البيانات واختيار النماذج وحتى إنشاء التنبؤات وتقييم دقتها. دعونا نتعرف على خطوات عملية التنبؤ بالطلب في التصنيع:

1. تحليل البيانات واستكشافها

تحليل بيانات المبيعات التاريخية لتحديد الاتجاهات والأنماط والموسمية.

استخدم تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لتصور وفهم خصائص البيانات.

اختر طرق التنبؤ المناسبة بناءً على خصائص البيانات، مثل تحليل السلاسل الزمنية أو الانحدار أو مجموعة من الطرق.

ضع في اعتبارك مستوى الدقة المطلوبة وأفق التنبؤ عند اختيار النماذج.

2. نموذج التدريب والتحقق من الصحة

قم بتقسيم البيانات التاريخية إلى مجموعات تدريب وتحقق من الصحة. يتم استخدام مجموعة التدريب لبناء وتدريب نموذج التنبؤ.

قم بضبط معلمات النموذج، إذا لزم الأمر، لتحسين الأداء.

التحقق من صحة النموذج باستخدام مجموعة التحقق من الصحة لتقييم دقته وملاءمته. قم بتطبيق النموذج المُدرب على أحدث البيانات لإنشاء تنبؤات للفترات المستقبلية.

فكر في إنشاء تنبؤات نقطية (قيم فردية) وفترات التنبؤ (نطاقات عدم اليقين).

3. تقييم التوقعات

قارن التوقعات التي تم إنشاؤها مع الطلب الفعلي لفترة التحقق من الصحة.

قم بتقييم دقة التنبؤ باستخدام مقاييس مثل متوسط ​​الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE)، ومتوسط ​​الجذر التربيعي للخطأ (RMSE)، ومتوسط ​​النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE).

4. التعديلات والتكيف

مراقبة دقة التوقعات في الوقت الفعلي وإجراء التعديلات عند الضرورة. فكر في دمج العوامل الخارجية التي يمكن أن تؤثر على الطلب، مثل تغيرات السوق أو الأحداث غير المتوقعة.

اقرأ أيضًا: كيف يؤثر تصميم اللافتات على تصورات العملاء وسمعة الأعمال

4. التكامل مع عملية التصنيع

يعد التكامل الفعال للتنبؤ بالطلب مع عملية التصنيع أمرًا بالغ الأهمية لتحسين العمليات وتقليل التكاليف وضمان سلسلة التوريد سريعة الاستجابة. وإليك كيفية تناسب التنبؤ بالطلب مع عملية التصنيع:

1. تخطيط الإنتاج

تعمل توقعات الطلب الدقيقة على توجيه جداول الإنتاج، مما يساعد الشركات المصنعة على إنتاج الكمية المناسبة من البضائع في الوقت المناسب.

يمكن للمصنعين تجنب الإفراط في الإنتاج والتكاليف المرتبطة بتخزين المخزون الزائد.

2. إدارة المخزون

تساعد توقعات الطلب على تحديد مستويات المخزون المثلى. يمكن للمصنعين تجنب نفاد المخزون من خلال ضمان توفر مخزون كافٍ لتلبية طلب العملاء.

يمكنك تطبيق مبادئ Just-In-Time (JIT) في إدارة مخزونك لتقليل تكاليف الحمل والهدر.

3. جدولة الإنتاج

توفر التوقعات رؤى حول الوقت المتوقع لذروة وقيعان الطلب. ويمكن تعديل جداول الإنتاج وفقًا لذلك لاستيعاب هذه التقلبات.

وهذا يقلل من احتمالية حدوث اختناقات في الإنتاج ويساعد في الحفاظ على تدفق إنتاج ثابت.

4. إدارة الموردين

تتيح التوقعات الدقيقة التواصل بشكل أفضل مع الموردين، مما يضمن تسليم المواد الخام والمكونات في الوقت المناسب.