Panduan Utama Peramalan Permintaan untuk Optimasi Proses Manufaktur

Perkiraan permintaan adalah aspek penting dalam optimalisasi proses manufaktur dan pertumbuhan bisnis, karena memungkinkan bisnis memprediksi permintaan pelanggan dengan lebih akurat dan merencanakan proses produksi mereka dengan tepat. Panduan ini akan memandu Anda memahami konsep utama, metode, dan praktik terbaik untuk memperkirakan permintaan secara efektif dalam konteks manufaktur.

Posting Terkait: Apa Pentingnya Dan Manfaat Meramalkan Permintaan Pelanggan Untuk Bisnis Anda?

1. Metode peramalan permintaan

Kita dapat mengkategorikan metode peramalan permintaan ke dalam pendekatan kualitatif dan kuantitatif.

Metode kualitatif

1. Riset dan survei pasar

Metode ini melibatkan pengumpulan data langsung dari calon pelanggan melalui survei, kelompok fokus, dan wawancara. Ini memberikan wawasan tentang preferensi pelanggan, perilaku pembelian, dan tren.

2. Pendapat ahli dan metode delphi

Para ahli di bidangnya diajak berkonsultasi untuk memberikan pendapat dan wawasan mereka mengenai permintaan di masa depan. Metode Delphi melibatkan putaran umpan balik anonim dari para ahli secara berulang-ulang untuk mencapai perkiraan konsensus.

Metode kuantitatif

1. Analisis deret waktu

Data deret waktu melibatkan pengamatan yang dilakukan pada interval waktu yang berurutan. Berbagai teknik digunakan untuk analisis, antara lain:

2. Rata-rata pergerakan

Rata-rata titik data masa lalu dihitung untuk memuluskan fluktuasi jangka pendek dan menyoroti tren yang mendasarinya.

3. Pemulusan eksponensial

Metode ini memberikan bobot yang berbeda pada data historis, dengan data yang lebih baru menerima bobot yang lebih tinggi. Ini sangat berguna untuk data dengan tren dan musiman.

4. ARIMA (Rata-Rata Pergerakan Terintegrasi AutoRegresif)

Model ARIMA mempertimbangkan komponen autoregresif dan rata-rata bergerak serta perbedaan model dan perkiraan data deret waktu.

Metode kausal

1. Analisis regresi

Metode ini menguji hubungan antara variabel yang akan diramalkan dengan satu atau lebih variabel bebas. Misalnya, permintaan suatu produk mungkin dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti harga, iklan, dan indikator ekonomi.

2. Model ekonometrik

Model-model ini menggabungkan variabel dan hubungan ekonomi untuk memprediksi permintaan.

Baca Juga: Apa Manfaat Menggunakan Solusi HR dan Payroll ADP untuk Perkembangan Bisnis Anda

2. Pengumpulan dan persiapan data

Terlepas dari metode yang dipilih, perkiraan permintaan yang akurat bergantung pada data berkualitas tinggi. Sumber data utama mencakup data penjualan historis, tren pasar, indikator ekonomi, dan faktor eksternal yang mungkin memengaruhi permintaan.

Berikut panduan langkah demi langkah dalam mengumpulkan dan menyiapkan data untuk perkiraan permintaan di bidang manufaktur:

Identifikasi sumber data

1. Kumpulkan data penjualan historis

Kumpulkan catatan rinci penjualan masa lalu, termasuk jumlah penjualan dan tanggal transaksi.

2. Faktor eksternal

Identifikasi variabel yang mungkin mempengaruhi permintaan, seperti indikator ekonomi, musim, promosi, dan tren pasar.

Pembersihan data

1. Hapus outlier

Pencilan dapat mendistorsi hasil perkiraan. Identifikasi dan tangani dengan tepat, baik dengan melepas atau menyesuaikannya.

2. Tangani nilai yang hilang

Data yang hilang dapat memengaruhi keakuratan perkiraan. Putuskan apakah akan memperhitungkan nilai yang hilang atau mengecualikan catatan terkait.

Transformasi data

1. Agregasi

Bergantung pada jangka waktu perkiraan (harian, mingguan, bulanan), gabungkan data ke interval waktu yang diinginkan agar sesuai dengan periode perkiraan.

2. Transformasi log

Jika data menunjukkan variasi besaran yang signifikan, penerapan transformasi logaritmik dapat membantu menstabilkannya.

Analisis Data Eksplorasi (EDA)

1. Visualisasikan data

Buat plot dan grafik untuk memahami tren, musiman, dan pola dalam data.

2. Analisis korelasi

Analisis korelasi antar variabel untuk mengidentifikasi potensi hubungan dan ketergantungan.

Rekayasa fitur

1. Fitur ketertinggalan

Buat versi variabel yang tertinggal untuk menangkap tren historis dan musiman.

2. Statistik bergulir

Hitung rata-rata perputaran, jumlah pergerakan, atau statistik perputaran lainnya untuk menangkap tren yang diperhalus.

Integrasi data

Gabungkan data eksternal

Gabungkan faktor eksternal (misalnya data ekonomi, acara promosi) dengan data penjualan historis untuk tampilan yang komprehensif.

Pemisahan data

1. Data pelatihan dan validasi

Bagi data menjadi set pelatihan dan validasi. Set pelatihan digunakan untuk membangun model perkiraan, sedangkan set validasi membantu mengevaluasi kinerjanya.

2. Normalisasi/standardisasi

Normalisasikan atau standarisasi variabel numerik untuk memastikan variabel tersebut berada pada skala yang sama. Beberapa algoritme perkiraan mungkin berkinerja lebih baik dengan data yang dinormalisasi.

3. Dekomposisi deret waktu

Uraikan data deret waktu menjadi komponen-komponen penyusunnya: tren, musiman, dan residu. Dekomposisi ini membantu memahami pola yang mendasarinya.

4. Menguji stasioneritas

Banyak metode deret waktu mengasumsikan stasioneritas, artinya sifat statistik tidak berubah seiring waktu. Uji stasioneritas dan terapkan pembedaan jika diperlukan.

5. Membuat prediktor

Menghasilkan variabel prediktor yang dapat mempengaruhi permintaan, seperti bendera promosi, hari libur, dan indikator ekonomi.

6. Menangani beberapa seri

Jika Anda berurusan dengan beberapa produk atau SKU, pertimbangkan untuk mengelompokkan item serupa dan melakukan perkiraan pada tingkat yang lebih tinggi untuk akurasi yang lebih baik.

Pengumpulan dan persiapan data merupakan langkah penting yang meletakkan dasar bagi perkiraan permintaan yang efektif. Data yang bersih dan dipersiapkan dengan baik meningkatkan keandalan model perkiraan dan meningkatkan akurasi prediksi. Setelah data siap, Anda dapat melanjutkan ke proses perkiraan permintaan menggunakan metode yang dipilih, seperti yang dibahas pada bagian sebelumnya.

Baca Juga: Bagaimana Cara Menuntut Kerusakan Properti? Panduan Singkat

3. Proses peramalan permintaan

Proses peramalan permintaan melibatkan beberapa tahapan, mulai dari analisis data dan pemilihan model hingga menghasilkan perkiraan dan mengevaluasi keakuratannya. Mari kita telusuri langkah-langkah proses perkiraan permintaan di bidang manufaktur:

1. Analisis dan eksplorasi data

Analisis data penjualan historis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan musiman.

Gunakan teknik analisis data eksplorasi (EDA) untuk memvisualisasikan dan memahami karakteristik data.

Pilih metode peramalan yang sesuai berdasarkan karakteristik data, seperti analisis deret waktu, regresi, atau kombinasi metode.

Pertimbangkan tingkat akurasi yang diperlukan dan cakrawala perkiraan saat memilih model.

2. Pelatihan dan validasi model

Pisahkan data historis menjadi set pelatihan dan validasi. Set pelatihan digunakan untuk membangun dan melatih model peramalan.

Sesuaikan parameter model, jika perlu, untuk mengoptimalkan performa.

Validasi model menggunakan set validasi untuk menilai keakuratan dan kesesuaiannya. Terapkan model terlatih ke data terbaru untuk menghasilkan perkiraan periode mendatang.

Pertimbangkan untuk membuat prakiraan titik (nilai tunggal) dan interval prediksi (rentang ketidakpastian).

3. Evaluasi perkiraan

Bandingkan perkiraan yang dihasilkan dengan permintaan aktual selama periode validasi.

Evaluasi keakuratan perkiraan menggunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

4. Penyesuaian dan adaptasi

Pantau keakuratan perkiraan secara real-time dan lakukan penyesuaian bila diperlukan. Pertimbangkan untuk memasukkan faktor eksternal yang dapat memengaruhi permintaan, seperti perubahan pasar atau kejadian tak terduga.

Baca Juga: Bagaimana Desain Signage Mempengaruhi Persepsi Pelanggan dan Reputasi Bisnis

4. Integrasi dengan proses manufaktur

Integrasi perkiraan permintaan yang efektif dengan proses manufaktur sangat penting untuk mengoptimalkan operasi, meminimalkan biaya, dan memastikan rantai pasokan yang responsif. Berikut ini bagaimana peramalan permintaan disesuaikan dengan proses produksi:

1. Perencanaan produksi

Perkiraan permintaan yang akurat memandu jadwal produksi, membantu produsen memproduksi barang dalam jumlah yang tepat pada waktu yang tepat.

Produsen dapat menghindari kelebihan produksi dan biaya terkait penyimpanan persediaan berlebih.

2. Manajemen inventaris

Perkiraan permintaan membantu menentukan tingkat inventaris yang optimal. Produsen dapat menghindari kehabisan stok dengan memastikan tersedianya persediaan yang cukup untuk memenuhi permintaan pelanggan.

Anda dapat menerapkan prinsip Just-In-Time (JIT) dalam manajemen inventaris Anda untuk mengurangi biaya pengangkutan dan pemborosan.

3. Penjadwalan produksi

Prakiraan memberikan wawasan mengenai kapan puncak dan titik terendah permintaan diperkirakan terjadi. Jadwal produksi dapat disesuaikan untuk mengakomodasi fluktuasi ini.

Hal ini mengurangi kemungkinan kemacetan produksi dan membantu menjaga konsistensi aliran produksi.

4. Manajemen pemasok

Perkiraan yang akurat memungkinkan komunikasi yang lebih baik dengan pemasok, memastikan pengiriman bahan mentah dan komponen tepat waktu.