ما المقصود بالتنبؤ بالطلب؟

تعزز عملية التنبؤ بالطلب دقة التنبؤ في الوقت الحقيقي، وتساعد المجموعات على إدارة مستويات المخزون لديها، وتوجه قرارات الأعمال القائمة على البيانات. وتتجه المجموعات ذات التفكير المستقبلي إلى أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، والتحليلات التنبؤية والأتمتة في نهجها في التنبؤ بالطلب.

إن استخدام هذه التقنيات الناشئة يدفع مجموعات للتفكير بشكل استباقي في إدارة سلسلة التوريد ويغذي توقعات أكثر دقة لاحتياجات العملاء. ويتغير نهج التنبؤ ويتغير مع تأثر مجالات أخرى في المجموعات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، وذكاء المبيعات، وإدارة المخزون المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يسلط تقرير حديث صادر عن معهد IBM Institute for Business Value الضوء على الدور الحاسم الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد في السنوات القادمة. وفي الواقع، يقول 64% من مسؤولي سلسلة التوريد (CSCOs) المشمولين بالاستطلاع إن الذكاء الاصطناعي التوليدي يغير مهام سير عمل سلسلة التوريد لديهم بالكامل. ويتوقع التقرير أيضًا أن المساعدين الرقميين سيزيدون حجم صناعة القرار بنسبة 21% بحلول عام 2026.

يقول التقرير: “لا يتعلق الأمر فقط بشرح كيفية انتقال المواد من النقطة (أ) إلى النقطة (ب)، بل يتعلق أيضًا بقياس تكلفة سلسلة التوريد لكل قرار تجاري، والتأكد من أخذ هذه التكاليف في الاعتبار منذ البداية”.

مع التنبؤ بالطلب، تمتلك المجموعات الأدوات ومجموعات البيانات للتنبؤ بالطلب المستقبلي ودفع صناعة قرارات أكثر ذكاءً يمكن أن يوفر للمجموعة الوقت والمال.

ومن خلال تحليل البيانات التفصيلية واكتشاف الأنماط، يمكن للمجموعات إجراء توقعات دقيقة حول التنبؤ بالمبيعات والتدفق النقدي، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المستقبل. ويمنح نهج التنبؤ بالطلب المؤسسات والأطراف المعنية مزيدًا من السيطرة والرقابة على العمليات اليومية.

يعمل التنبؤ الدقيق على ضمان وجود وحدات حفظ مخزون (SKU) مناسبة وكمية كافية من المنتجات من خلال سحب مصادر بيانات متعددة مثل قواعد البيانات، والمبيعات السابقة، والجداول البيانات. وبدون هذا النهج، تخاطر المجموعات بتخزين زائد أو نقص في المخزون، مما قد يؤدي إلى تأخير الطلبات أو نفاد المخزون.

يمكن أن يؤدي التنبؤ الدقيق بالطلب إلى رضا أكبر للعملاء وتنمية استراتيجيات أعمال أكثر استراتيجية.

يمكن اتباع التنبؤ بالطلب في العديد من الطرق المختلفة. وسيعتمد أسلوب التنبؤ بالطلب الذي تختاره الشركة على نطاق وأهداف المستقبل. تنقسم معظم الأساليب إلى فئات: النهج النوعي والنهج الكمي.

إن الغرض من التنبؤ النوعي بالطلب هو قياس ما يحدث على الأرض والحصول على رأي خبراء. ويقوم باستطلاعات وجمع البيانات من الموظفين والأطراف المعنية والعملاء للمساعدة في التنبؤ بالقرارات المستقبلية داخل المجموعة.

• طريقة دلفي: يعمل فريق من الخبراء على الإجابة عن سؤال بشكل مستقل ويجتمع أعضاء الفريق لمشاركة نتائجهم. وبعد مشاركة أعضاء الفريق، يعمل أعضاء الفريق على وضع إجابة يتفق عليها جميع الخبراء. ويمكن أن تتطلب هذه الطريقة النوعية جولات لاحقة من التعليقات حتى الوصول إلى توافق في الآراء.
• قوة المبيعات المركبة: يعتبر مندوبو المبيعات مصدرًا لفهم رضا العملاء وما يبحث عنه العملاء المحتملون. وبهذه الطريقة، يُطلب من فرق المبيعات السعر الذي يتوقعون البيع به خلال فترة زمنية محددة. وهذه الطريقة شائعة، بل إنها مدمجة في بعض منصات إدارة المخزون.
• معرفة الخبير أو الداخلي: بينما تتنبأ البيانات القديمة والمقاييس بدقة بالطلب، إلا أنها لا تستطيع تكرار الحدس والمعرفة الداخلية التي يقدمها الخبراء. وإن الغرض من هذه الطريقة هو إيجاد الاستثناءات للأنماط ودمجها في التنبؤات.
• الاستطلاعات: يُعد الاستطلاع طريقة رائعة للتعرف على قاعدة العملاء ونشاطهم. وإذا كانت الشركة لديها فضول بشأن تجديد منتج معين، فإن النهج الأسهل هو سؤال العملاء مباشرةً. وقد لا يقدم الاستطلاع المستقل أفضل الرؤى، ولكن مع مرور الوقت، يمكن للمجموعة مقارنة الاستطلاعات وبدء اكتشاف أنماط أو ترابطات.
• مجموعات التركيز: يمكن للمجموعات التي تسعى للحصول على التعليقات أكثر تفصيلاً اللجوء إلى مقابلات أو مجموعات تركيز. وتُعد هذه الطريقة فرصة للحصول على تعليقات مركزة وتفاصيل حول منتج أو خدمات معينة بأسلوب أكثر خصوصية.

إن اتباع نهج كمي في التنبؤ بالطلب يمثل جوهر العملية بأكملها. وعادةً ما تتضمن الطرق توقعات أساسية من بيانات المبيعات القديمة، وتستخدم النماذج المتطورة تحليلات تنبؤية مستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

• المتوسطات المتحركة: تحسب هذه الطريقة متوسط الرقم خلال فترة لاحقة، فعلى سبيل المثال، سيكون المتوسط المتحرك للمبيعات لمدة سبعة أيام هو المتوسط على مدار الأيام السبعة الماضية. وعلى الرغم من أنه يبدو نهجًا رجعيًا، إلا أنه يساعد على تكوين أنماط قابلة للقراءة وخطوط اتجاه يمكن الوصول إليها.
• إحصائيًا: تتمثل إحدى طرق استخدام الأساليب الإحصائية في التنبؤ بالاتجاهات وتحليل الانحدار. وتبحث إسقاطات الاتجاهات في الماضي (مجموعات البيانات القديمة) للتنبؤ بالطلبات المستقبلية. يقوم تحليل الانحدار بتحليل العلاقة بين متغيرات معينة، مثل حملات البريد الإلكتروني أو معدلات التحويل.
  
• المتوسطات الموسمية: تلعب العديد من العوامل دورًا في الطلب، بما في ذلك اليوم في الأسبوع، ووقت الشهر (العطلات)، وظروف الطقس. وتزداد مبيعات ملابس السباحة في أشهر الصيف، خاصةً في شهر يوليو، ثم تهبط في أكتوبر أو نوفمبر. ومن المهم دمج هذه العوامل المعروفة مع تحليلات الاتجاهات الأخرى للحصول على رؤية شاملة.
• النمذجة الاقتصادية القياسية: يأخذ هذا النموذج في الاعتبار العوامل والبيانات الاقتصادية. ويستخدم النموذج نماذج إحصائية ورياضية لإنشاء تمثيلات نظرية للنظريات الاقتصادية. وبعض التقنيات الشائعة هي تحليل الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، ونمذجة المعادلات الهيكلية.
• القياس البارومتري: تستخدم هذه طريقة التنبؤ ثلاثة أنواع مختلفة من المؤشرات: الرائدة، والمتأخرة، والصدفة. وتحاول المؤشرات الرائدة التنبؤ بما يخبئه المستقبل. ويحلل التأخر في الماضي وينظر إلى الانخفاض في المبيعات أو الارتفاعات التي يجب تتبعها عن كثب. وتنظر المؤشرات المصادفة إلى نقاط البيانات في الوقت الحقيقي لقياس الحالة الحالية للمجموعة.

هناك استراتيجيات متنوعة للتنبؤ بالطلب متاحة للمجموعة. وكل منها يغطي العديد من الأساليب والنماذج والصيغ المختلفة، حسب حجم ونطاق استراتيجية التنبؤ بالطلب.

يختلف تعريف النهج قصير المدى تبعًا لما تعتبره المجموعة "قصيرًا". ومع ذلك، تتراوح المدة الزمنية المعتادة من ربع العام القادم إلى العام بأكمله. وقد تكون هناك حتى سلسلة معينة من المواعيد التي تخطط المجموعة لاستهدافها.

يتم قياس التنبؤ بالطلب على المدى الطويل بالسنوات وهو أقل دقة بسبب طبيعة الإطار الزمني الذي يتم فيه وضع التوقعات.

تواجه المجموعات صعوبة في وضع افتراضات حول المستقبل بعد 10 أو حتى 5 سنوات، بغض النظر عن مدى كثافة العمل مع خبراء التنبؤ. ومع ذلك، لا تزال بيانات التوقعات مفيدة ويمكن أن توفر إرشادات للمجموعات التي تحاول التفكير في سيناريوهات "ماذا لو" المختلفة.

ينظر هذا النهج في التنبؤ بالطلب إلى العوامل الخارجية من خلال عدسة كبيرة وجزئية. يمكن أن تكون هذه العوامل الخارجية هي الظروف الاقتصادية أو المنافسين أو اتجاهات المستهلكين المتغيرة.

يجب على المجموعات أن تأخذ في الاعتبار القوى الخارجية التي قد تعطل التجارة، وتحدد العروض التي يجب توسيعها، وتوقع النقص المحتمل.

لا تقل العوامل الداخلية أهمية عن العوامل الخارجية. ويُعد التنبؤ بالطلب الداخلي ضروري حتى تتمكن القدرة الداخلية للمجموعة من تلبية نمو الأعمال المتوقع. ويستخدم هذا النوع من التنبؤ بالطلب بيانات المجموعة الخاصة للتنبؤ بالطلب. ويمكن أن تشمل البيانات الداخلية تاريخ المبيعات، ومستويات المخزون، والسعة، ونقاط بيانات أخرى تركز على العمليات الداخلية.

إذا كان من المتوقع أن يتضاعف طلب العملاء على الأعمال التجارية خلال العامين المقبلين، فيجب أن تلبي العملية التجارية هذا الطلب. لذلك، فإن التنبؤ بالطلب الداخلي سينظر إلى المخزون والتوظيف والميزانية للحصول على رؤى حول ما إذا كانت الشركة قادرة على تلبية الطلب أم لا. وللحفاظ على سير العمليات بسلاسة، يجب على المجموعات مراعاة موظفيها والتأكد من أن لديهم القدرة الداخلية لتلبية التوقعات المستقبلية.

يجب على المجموعات التي تسعى إلى اتباع نهج الحد الأدنى من التدخل أن تأخذ في الاعتبار التنبؤ بالطلب السلبي. إنها عملية تنبؤ مؤتمتة باستخدام بيانات تاريخية من داخل المجموعة.

هذا النهج مناسب بشكل أفضل للمجموعات التي تتمتع بمبيعات ونمو مستقر. التوجه السلبي لنموذج التنبؤ بالطلب هذا يصنع توقعات بناءً على افتراض أن مجموعة لن تتغير كثيرًا مع مرور الوقت. وهذه السمة تجعلها نهجًا أقل مثالية للشركات في الأسواق المضطربة أو التي تنمو بسرعة.

وهذا النهج مخصص للشركات سريعة النمو التي تتوقع توسعًا سريعًا (على سبيل المثال، الشركات الناشئة). يتخذ التنبؤ بالطلب النشط نهجًا استباقيًا لقياس وتوقع الطلب المستقبلي على المنتجات. ويتضمن الأنشطة التجارية الداخلية، مثل الحملات التسويقية والبحث.

كما يأخذ النهج في الاعتبار العوامل الخارجية مثل التوقعات الاقتصادية والاتجاهات في السوق الحالية.

يتطور التنبؤ بالطلب بمساعدة الذكاء الاصطناعي وطرق التعلم الآلي (ML). تحديدًا، التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتقدير الطلب المستقبلي على المنتجات أو الخدمات.

يمكن لهذه التحليلات المتقدمة تحليل البيانات القديمة وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ للمتنبئين، مما يقودهم إلى صناعة قرارات أكثر وعيًا. وتُحدث هذه الطريقة الجديدة ثورة في التنبؤ من خلال قدرتها على التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والتكيف مع ظروف السوق في الوقت الحقيقي.

على الرغم من أن التنبؤ بالطلب بالذكاء الاصطناعي يعتبر سلبيًا، إلا أنه يمكن القول إنه هجين، ويشمل ميزة من طرق التنبؤ السلبي والنشط.

ولا توجد طريقة واحدة لمتابعة التنبؤ. وكل ذلك يعتمد على الوضع الذي تمر به المجموعة وما تحاول تحقيقه. وبينما هناك العديد من الطرق التي يجب أخذها في الاعتبار، هناك بعض الميزات المتسقة التي يمكن تطبيقها على معظم فرق التنبؤ بالطلب.

1. حدد أهداف التنبؤ: حدد ما الذي تسعى المجموعة للتنبؤ به ولماذا. كن محددًا حول كيفية استخدام التنبؤ وكيف سيبدو الناتج النهائي.
2. حدد المعلومات المطلوبة: حدد عناصر البيانات اللازمة لتشغيل عملية التنبؤ بالطلب وحاول تضييق نطاق البيانات التي ستكون الأكثر فائدة لتحقيق هدف التنبؤ.
3. تنفيذ خطة جمع البيانات: اجمع البيانات من الأنظمة المعتمدة والأطراف المعنية. التحقق من اكتمال الصحة وحل الحالات الشاذة وتوثيق جميع عمليات التحول لضمان إدخالات متسقة وموثوق بها.
4. تطبيق طرق التنبؤ: قم بتشغيل طرق التنبؤ المحددة التي تستخدم بيانات نظيفة وعالية الجودة. واختبر عدة تقنيات، وقارن الأداء، واختر الطريقة التي تلبي احتياجات المجموعة بشكل أفضل.
   
5. تحليل وتفسير النتائج: قم بمراجعة نتائج التنبؤ وتسليط الضوء على الاتجاهات وتقييم التباين مقابل الأنماط القديمة. بعد التحليل، قم بتحويل الرؤى إلى نتائج واضحة وقابلة للتنفيذ.
6. مراقبة النتائج وتعديلها حسب الحاجة: تتبع دقة التنبؤات من خلال المقاييس وتقييم الظروف المتغيرة. قم بتعديل عملية التخطيط حسب الحاجة ومراعاة تغييرات هامش الربح. وقم بتحديث الافتراضات وتنقيح المعلمات التي وضعتها المجموعة للمساعدة في ضمان التحسين المستمر.

يوفر التنبؤ بالطلب العديد من الفوائد المهمة للمجموعة. ويمكن لهذا النهج أن يساعد في زيادة قيمة الأعمال على المدى الطويل وتحسين عمليات سلسلة التوريد من خلال المبادرات الاستراتيجية.

يمكن أن يوفر التنبؤ بالطلب رؤية واضحة لاحتياجات الموارد المستقبلية، مما يسمح للمجموعات بتوسيع العمليات بشكل استباقي بدلاً من الاستجابة لاختناقات أو تحولات السوق. ومن خلال التنبؤ بالطلب، يمكن لفرق سلسلة التوريد تعديل القدرة الإنتاجية ومستويات القوى العاملة ومتطلبات التقنية بثقة. ومن خلال استخدام التحليلات وتقنيات التنبؤ بالطلب، يمكن للمجموعات تقليل الهدر الناتج عن التوسع المفرط وتجنب التأخيرات الناتجة عن نقص التوريد.

ومن خلال نهج منضبط، يمكن للمجموعات تحقيق الأداء الثابت خلال دورات النمو وأن تكون مستعدة عند ارتفاع الطلب. ومع أدوات التنبؤ المناسبة، يمكن للفرق تسريع وقت وصولها إلى السوق وتقديم منتجات وخدمات جديدة بشكل استراتيجي في الوقت المناسب.

يمكن للتنبؤ بالطلب أن يعزز التخطيط المالي من خلال تثبيت الميزانيات على البيانات بدلا من الافتراضات. يمكن للفرق أيضًا تقدير الإيرادات والتكاليف والتدفقات النقدية بدقة أكبر.

وفي مجال التمويل، يلعب التنبؤ بالطلب دورا هامًا في بناء التمويل الاستراتيجي الذي يتناسب مع الاحتياجات التشغيلية. ويقلل التنبؤ الدقيق بالطلب والمبيعات من خطر الإفراط في الإنفاق خلال فترات البطء أو نقص الاستثمار قبل النمو.

كما تدعم هذه العملية أيضًا إجراء مناقشات أقوى مع المستثمرين والمقرضين والمتضررين لأن التوقعات يمكن تبريرها بالأدلة. ومع دقة أفضل في الميزانية، يمكن للمجموعات القيام بعمل أفضل في تخطيط القدرات، وتخطيط المخزون، والاستعداد لحدوث الاضطرابات.

يساعد التنبؤ بالطلب المجموعات على الحفاظ على إدارة المخزون في الوقت المناسب وتقليل التقلبات، ونفاد المخزون، وتكاليف النقل. ومن خلال تخطيط الطلب، يمكن لفرق العمليات مواءمة الأنشطة في مجالات مثل المشتريات والإنتاج والتوزيع مع مراعاة الموسمية وسلاسل الوقت المحدد.

تعمل عملية التنبؤ بالطلب على تحسين مرونة سلسلة التوريد طوال دورة الحياة بأكملها وتساعد على ضمان وصول المنتجات إلى العملاء دون تأخير. كما يوفر النهج رؤية أفضل لإمكانات السوق الجديدة وتنوع الطلب، مما يتيح تخطيطًا أكثر ذكاءً للمخزون الآمن وتنسيقًا أكثر إحكامًا للإمدادات.

كما تعزز إدارة المخزون الاستراتيجية وإدارة سلسلة التوريد رضا العملاء من خلال ضمان توفر المنتجات بشكل مستمر.

يزود التنبؤ بالطلب القادة برؤى قابلة للتنفيذ تتجاوز جدول البيانات ويمنحهم معلومات محددة توضح الخيارات وتقلل من عدم اليقين. يمكن للمجموعات مقارنة السيناريوهات، وتقييم المخاطر، والتسعير، واختيار الخيارات التي تتوافق مع أهداف الأعمال.

ويمكنها أيضًا الاستجابة بشكل أسرع لاتجاهات السوق لأنها تستخدم بيانات في الوقت الفعلي وبيانات قديمة بدلاً من التخمين. يؤدي بحث السوق المتعمد والمفصل إلى تنبؤات واضحة ويساعد الفرق على تخصيص الموارد بدقة.