Планування попиту: замовлення, яке вже було у вашому прогнозі

Ваш прогноз на квітень — 1 000 одиниць. Дистрибʼютор надсилає тверде замовлення на 600. Система планування їх додає і планує 1 600. Через шість тижнів на складі лежать 400 одиниць, і всі звинувачують прогноз. А прогноз був нормальний. Замовлення вже було в ньому.

Планування попиту — це процес визначення того, скільки кожного виробу знадобиться клієнтам і коли, шляхом поєднання прогнозів із фактичними замовленнями так, щоб кожен очікуваний продаж враховувався один раз. Половина цієї роботи — облік: треба зіставити кожне замовлення з тим прогнозом, до якого воно належить.

Споживання прогнозу: як замовлення «зʼїдають» прогноз

Прогноз — це «заповнювач» для замовлень, яких ви ще не отримали. Коли надходить реальне замовлення, воно має замінити частину цього заповнювача, а не лягти поверх нього. Планувальники називають це споживанням прогнозу.

Уявіть ресторан у суботу ввечері. Менеджер очікує 100 гостей, і 60 із них забронювали столики. Кухня готується на 100 осіб, а не на 160. Бронювання — це частина тих 100, а решта 40 — очікувані гості без бронювання.

Найскладніше — дати. Замовлення рідко потрапляють у той самий тиждень, що й прогноз, до якого вони належать, тож потрібне правило, наскільки далеко замовлення може «дотягуватися». Це правило — вікно споживання: на скільки періодів назад і вперед замовлення може шукати прогноз, який воно споживе.

Планування попиту з урахуванням дат: приклад

Прогноз на квітень: 1 000 одиниць, розподілених по 250 на тиждень у тижнях 14–17. Надходить замовлення на 600 із терміном у тижні 15.

Без вікна (лише той самий тиждень). Замовлення споживає 250 у тижні 15. Решті 350 немає куди подітися, тож їх додають зверху. Загальний попит: 600 + 250 (тиждень 14) + 250 (тиждень 16) + 250 (тиждень 17) = 1 350. Ви щойно запланували 350 одиниць, яких ніхто не просив.

Вікно на один тиждень назад і один тиждень уперед. Замовлення забирає 250 із тижня 15, потім 250 із тижня 14 (спершу назад), а останні 100 — із тижня 16. Залишок прогнозу: 150 у тижні 16 і 250 у тижні 17. Загальний попит: 600 + 150 + 250 = 1 000. Рівно стільки, скільки ви й очікували продати.

Без споживання взагалі. 600 + 1 000 = 1 600. Та сама цифра, що на початку статті.

Той самий прогноз, те саме замовлення — три відповіді: 1 000, 1 350 або 1 600. Різниця — 600 одиниць готової продукції на складі, і взялася вона з налаштування, а не з ринку.

Два правила допомагають тримати все чесно. По-перше, замовлення має споживати прогноз лише для тієї самої позиції і того самого ринку: замовлення з Німеччини не повинне «стирати» прогноз для Іспанії. По-друге, хтось має вирішувати, коли замовлення є додатковим: разовий проєкт чи акція, яких прогноз ніколи не враховував. Таке рішення ухвалюють на нараді S&OP, а не в голові одного планувальника.

Зміщення прогнозу і точність прогнозу

Два вироби, обидва продаються рівно по 100 одиниць на тиждень упродовж чотирьох тижнів.

• Виріб A щотижня прогнозують на рівні 110. Похибка — 10 % щотижня.
• Виріб B прогнозують як 110, 90, 110, 90. Похибка — теж 10 % щотижня.

У звіті про точність вони виглядають однаково: точність 90 %. Але це різні проблеми.

Прогноз виробу A має зміщення (систематичну похибку). Він завжди помиляється в один бік. За чотири тижні ви виготовили 440 одиниць за продажів 400, і 40 зайвих одиниць лежать на полиці. Наступного місяця їх буде 80. Зміщення накопичується.

Прогноз виробу B шумний, але без зміщення: спрогнозовано 400, продано 400. Промахи взаємно компенсуються, а невеликий страховий запас поглинає тижневі коливання.

Способи виправлення теж різні. Зі зміщенням простіше: зʼясуйте причину (зазвичай це відділ продажів, що завищує цифри «про всяк випадок») і виправте її. Шум не усунеш переговорами — його покривають буфером або коротшим терміном виконання. Тож завжди показуйте зміщення поруч із точністю. Сама лише цифра точності ховає ту єдину помилку, яку ви справді можете виправити.

Міф: кращий прогноз вирішить проблему запізнілих поставок

Спокусливо думати, що якби прогноз був правильний, замовлення відвантажувалися б вчасно. Подивіться, звідки насправді беруться запізнення. Клієнт замовляє насос під індивідуальну конфігурацію з терміном виконання три тижні, а хоче отримати його за два. Жоден прогноз не допоможе: цю конфігурацію ніколи не прогнозували. Стандартний виріб запізнюється, бо фарбувальна лінія була перевантажена, виливок надійшов на тиждень пізніше або в обліку значилося 40 штук, а на полиці лежало 12.

Прогнози найважливіші для позицій, які ви виготовляєте на склад, і для матеріалів із довгим терміном постачання. Для всього іншого обіцянка залежить від потужностей і матеріалів на момент надходження замовлення. Саме тому перевірка замовлення клієнта перед підтвердженням дати важить більше, ніж ще один відсоток точності прогнозу.

І є одне, чого планування попиту ніколи не має торкатися, — компоненти. Ви прогнозуєте насос, а ущільнювачі, гвинти й корпуси випливають зі специфікації (BOM). Це залежний попит, і його розраховують, а не вгадують.

Як це виглядає у factory.online

У платформі factory.online замовлення клієнта на 600 одиниць безпосередньо створює виробничий попит, а MRP-розрахунок розузловує його через специфікацію, тож кожен дефіцит залишається привʼязаним до цього замовлення. Решту 400 можна перевірити в сценарії планування ще до будь-яких закупівель, тож планувальник бачить, як додатковий обсяг вплине на матеріали й потужності, а не виявляє це у вигляді запасів у травні.

Якщо ваші планові цифри регулярно виходять більшими, ніж ви продаєте, запишіться на демонстрацію — і ми розберемо це на ваших власних замовленнях.