คู่มือขั้นสูงสุดในการพยากรณ์ความต้องการเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต

การคาดการณ์ความต้องการเป็นส่วนสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตและการเติบโตของธุรกิจ เนื่องจากช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น และวางแผนกระบวนการผลิตให้สอดคล้องกัน คู่มือนี้จะแนะนำแนวคิดหลัก วิธีการ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการคาดการณ์ความต้องการอย่างมีประสิทธิภาพในบริบทของการผลิต

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: ความสำคัญและประโยชน์ของการพยากรณ์ความต้องการของลูกค้าสำหรับธุรกิจของคุณคืออะไร?

1. วิธีการพยากรณ์อุปสงค์

เราสามารถจัดหมวดหมู่วิธีการพยากรณ์ความต้องการออกเป็นแนวทางเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณได้

วิธีการเชิงคุณภาพ

1. การวิจัยตลาดและการสำรวจ

วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลโดยตรงจากผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าผ่านการสำรวจ การสนทนากลุ่ม และการสัมภาษณ์ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ และแนวโน้ม

2. ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและวิธีเดลฟี

ผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้จะได้รับการปรึกษาเพื่อให้ความคิดเห็นและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการในอนาคต วิธี Delphi เกี่ยวข้องกับการวนซ้ำของความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ระบุชื่อเพื่อมาบรรจบกันในการคาดการณ์ที่เป็นเอกฉันท์

วิธีการเชิงปริมาณ

1. การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

ข้อมูลอนุกรมเวลาเกี่ยวข้องกับการสังเกตที่ดำเนินการในช่วงเวลาต่อเนื่องกัน มีการใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ ได้แก่ :

2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลในอดีตได้รับการคำนวณเพื่อลดความผันผวนในระยะสั้นและเน้นแนวโน้มที่ซ่อนอยู่

3. การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล

วิธีนี้จะกำหนดน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับข้อมูลประวัติ โดยข้อมูลล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่สูงกว่า มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่มีแนวโน้มและฤดูกาล

4. ARIMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รวมแบบถดถอยอัตโนมัติ)

แบบจำลอง ARIMA พิจารณาส่วนประกอบแบบถดถอยอัตโนมัติและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ พร้อมกับความแตกต่างในแบบจำลองและข้อมูลอนุกรมเวลาการคาดการณ์

วิธีการเชิงสาเหตุ

1. การวิเคราะห์การถดถอย

วิธีนี้จะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่จะคาดการณ์กับตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ตัวอย่างเช่น ความต้องการผลิตภัณฑ์อาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ เช่น ราคา การโฆษณา และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ

2. แบบจำลองทางเศรษฐมิติ

โมเดลเหล่านี้รวมตัวแปรทางเศรษฐกิจและความสัมพันธ์เพื่อคาดการณ์อุปสงค์

อ่านเพิ่มเติม: อะไรคือประโยชน์ของการใช้ ADP HR และโซลูชันบัญชีเงินเดือนสำหรับธุรกิจที่กำลังขยายของคุณ

2. การรวบรวมและจัดทำข้อมูล

ไม่ว่าจะเลือกวิธีใด การคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำจะต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพสูง แหล่งข้อมูลหลักประกอบด้วยข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มของตลาด ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และปัจจัยภายนอกที่อาจมีอิทธิพลต่อความต้องการ

คำแนะนำทีละขั้นตอนในการรวบรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ความต้องการในการผลิต:

ระบุแหล่งข้อมูล

1. รวบรวมข้อมูลการขายในอดีต

รวบรวมบันทึกโดยละเอียดเกี่ยวกับการขายในอดีต รวมถึงปริมาณที่ขายและวันที่ทำธุรกรรม

2. ปัจจัยภายนอก

ระบุตัวแปรที่อาจมีอิทธิพลต่อความต้องการ เช่น ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ฤดูกาล โปรโมชั่น และแนวโน้มของตลาด

การทำความสะอาดข้อมูล

1. ลบค่าผิดปกติออก

ค่าผิดปกติสามารถบิดเบือนผลการพยากรณ์ได้ ระบุและจัดการอย่างเหมาะสม โดยการถอดออกหรือปรับเปลี่ยน

2. จัดการกับค่าที่หายไป

ข้อมูลที่ขาดหายไปอาจส่งผลต่อความแม่นยำของการคาดการณ์ ตัดสินใจว่าจะใส่ค่าที่หายไปหรือแยกเรกคอร์ดที่เกี่ยวข้องออก

การแปลงข้อมูล

1. การรวมกลุ่ม

ขึ้นอยู่กับขอบเขตการคาดการณ์ (รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน) รวบรวมข้อมูลตามช่วงเวลาที่ต้องการเพื่อให้ตรงกับระยะเวลาการคาดการณ์

2. บันทึกการเปลี่ยนแปลง

หากข้อมูลแสดงการเปลี่ยนแปลงขนาดที่มีนัยสำคัญ การใช้การแปลงลอการิทึมสามารถช่วยรักษาเสถียรภาพได้

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

1. แสดงภาพข้อมูล

สร้างพล็อตและกราฟเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม ฤดูกาล และรูปแบบภายในข้อมูล

2. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์

วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเพื่อระบุความสัมพันธ์และการขึ้นต่อกันที่อาจเกิดขึ้น

คุณสมบัติทางวิศวกรรม

1. คุณสมบัติล่าช้า

สร้างตัวแปรเวอร์ชันล่าช้าเพื่อบันทึกแนวโน้มและฤดูกาลในอดีต

2. สถิติการกลิ้ง

คำนวณค่าเฉลี่ยแบบต่อเนื่อง ผลรวมที่เคลื่อนไหว หรือสถิติแบบต่อเนื่องอื่นๆ เพื่อจับแนวโน้มที่ราบรื่น

บูรณาการข้อมูล

รวมข้อมูลภายนอก

รวมปัจจัยภายนอก (เช่น ข้อมูลทางเศรษฐกิจ กิจกรรมส่งเสริมการขาย) เข้ากับข้อมูลการขายในอดีตเพื่อให้ได้มุมมองที่ครอบคลุม

การแยกข้อมูล

1. ข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง

แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง ชุดการฝึกใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ในขณะที่ชุดการตรวจสอบความถูกต้องจะช่วยประเมินประสิทธิภาพ

2. การทำให้เป็นมาตรฐาน/มาตรฐาน

ทำให้ตัวแปรตัวเลขเป็นมาตรฐานหรือเป็นมาตรฐานเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแปรเหล่านั้นอยู่ในระดับใกล้เคียงกัน อัลกอริธึมการคาดการณ์บางอย่างอาจทำงานได้ดีกว่าด้วยข้อมูลที่ทำให้เป็นมาตรฐาน

3. การสลายตัวอนุกรมเวลา

แยกข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ ได้แก่ แนวโน้ม ฤดูกาล และปริมาณคงเหลือ การสลายตัวนี้ช่วยในการทำความเข้าใจรูปแบบที่ซ่อนอยู่

4. การทดสอบความคงที่

วิธีการอนุกรมเวลาหลายๆ วิธีถือว่ามีความคงที่ ซึ่งหมายความว่าคุณสมบัติทางสถิติจะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป ทดสอบความคงที่และใช้ค่าความแตกต่างหากจำเป็น

5. การสร้างเครื่องทำนาย

สร้างตัวแปรทำนายที่สามารถมีอิทธิพลต่อความต้องการ เช่น ธงส่งเสริมการขาย วันหยุด และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ

6. การจัดการหลายชุด

หากคุณกำลังจัดการกับผลิตภัณฑ์หรือ SKU หลายรายการ ให้พิจารณาจัดกลุ่มสินค้าที่คล้ายกันและดำเนินการคาดการณ์ในระดับที่สูงขึ้นเพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้น

การรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่วางรากฐานสำหรับการคาดการณ์ความต้องการอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่สะอาดและจัดเตรียมอย่างดีช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของแบบจำลองการคาดการณ์ และเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว คุณสามารถดำเนินการตามกระบวนการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้วิธีการที่เลือก ตามที่กล่าวไว้ในส่วนก่อนหน้า

อ่านเพิ่มเติม: จะฟ้องร้องความเสียหายต่อทรัพย์สินได้อย่างไร? ไพรเมอร์สั้น ๆ

3. กระบวนการพยากรณ์ความต้องการ

กระบวนการคาดการณ์ความต้องการเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลและการเลือกแบบจำลอง ไปจนถึงการสร้างการคาดการณ์และการประเมินความแม่นยำ มาดูขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการคาดการณ์ความต้องการในการผลิตกัน:

1. การวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล

วิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ และฤดูกาล

ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) เพื่อแสดงภาพและทำความเข้าใจคุณลักษณะของข้อมูล

เลือกวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมตามลักษณะของข้อมูล เช่น การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การถดถอย หรือวิธีการต่างๆ รวมกัน

พิจารณาระดับความแม่นยำที่ต้องการและขอบเขตการคาดการณ์เมื่อเลือกแบบจำลอง

2. การฝึกอบรมโมเดลและการตรวจสอบความถูกต้อง

แบ่งข้อมูลประวัติออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง ชุดการฝึกอบรมใช้เพื่อสร้างและฝึกอบรมแบบจำลองการคาดการณ์

ปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดล หากจำเป็น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ตรวจสอบแบบจำลองโดยใช้ชุดการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อประเมินความถูกต้องและความเหมาะสม ใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมกับข้อมูลล่าสุดเพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาในอนาคต

พิจารณาสร้างการคาดการณ์จุด (ค่าเดียว) และช่วงการคาดการณ์ (ช่วงของความไม่แน่นอน)

3. การประเมินการพยากรณ์

เปรียบเทียบการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นกับความต้องการจริงสำหรับช่วงการตรวจสอบความถูกต้อง

ประเมินความแม่นยำในการพยากรณ์โดยใช้หน่วยเมตริก เช่น Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) และ Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

4. การปรับเปลี่ยนและการปรับตัว

ติดตามความถูกต้องของการคาดการณ์แบบเรียลไทม์และทำการปรับเปลี่ยนเมื่อจำเป็น พิจารณารวมปัจจัยภายนอกที่อาจส่งผลกระทบต่อความต้องการ เช่น การเปลี่ยนแปลงของตลาดหรือเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด

อ่านเพิ่มเติม: การออกแบบป้ายส่งผลต่อการรับรู้ของลูกค้าและชื่อเสียงทางธุรกิจอย่างไร

4. บูรณาการกับกระบวนการผลิต

การบูรณาการการคาดการณ์ความต้องการกับกระบวนการผลิตอย่างมีประสิทธิผลเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน การลดต้นทุน และการรับรองห่วงโซ่อุปทานที่ตอบสนอง ต่อไปนี้คือวิธีที่การคาดการณ์ความต้องการเหมาะสมกับกระบวนการผลิต:

1. การวางแผนการผลิต

การคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำจะเป็นแนวทางในกำหนดการผลิต ช่วยให้ผู้ผลิตผลิตสินค้าในปริมาณที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม

ผู้ผลิตสามารถหลีกเลี่ยงการผลิตมากเกินไปและต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บสินค้าคงคลังส่วนเกินได้

2. การจัดการสินค้าคงคลัง

การคาดการณ์ความต้องการช่วยกำหนดระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด ผู้ผลิตสามารถหลีกเลี่ยงการสต๊อกสินค้าโดยทำให้แน่ใจว่ามีสินค้าคงคลังเพียงพอต่อความต้องการของลูกค้า

คุณสามารถใช้หลักการ Just-In-Time (JIT) ในการจัดการสินค้าคงคลังของคุณเพื่อลดต้นทุนการบรรทุกและของเสีย

3. กำหนดการผลิต

การคาดการณ์ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าความต้องการจะถึงจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดเมื่อใด ตารางการผลิตสามารถปรับเปลี่ยนได้เพื่อรองรับความผันผวนเหล่านี้

ซึ่งจะช่วยลดโอกาสเกิดปัญหาคอขวดในการผลิตและช่วยรักษาขั้นตอนการผลิตที่สม่ำเสมอ

4. การจัดการซัพพลายเออร์

การคาดการณ์ที่แม่นยำช่วยให้สามารถสื่อสารกับซัพพลายเออร์ได้ดีขึ้น ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการส่งมอบวัตถุดิบและส่วนประกอบได้ทันเวลา