需求规划是一个供应链管理流程,帮助企业预测未来需求,并根据这些预测自定义企业产出,也就是产品或服务。
需求规划力求达到并保持有效的精益供给平衡,仓库的库存正好能够满足需求所指出的产品数量,而没有多余库存。 事实证明,要在充足和多余之间找到完美的平衡点非常困难。 尽管保持这种平衡是需求规划的主要问题,但也需要通过有效使用促销活动,持续帮助形成需求。
有效的需求规划通常需要使用需求预测方法,准确地预测需求趋势,这样也会带来额外的好处,例如提高企业的效率和客户满意度。
需求规划是高效供应链的关键所在,提供两种基本功能 - 因此对于企业具有双重重要性。
首先,基本的推动力量始终存在 - 确保销售顺利完成,产生预期的收入。 但是零售商无法销售库存中没有的东西。 而且目前,消费者也没有太多时间去培养对企业的持久印象,无论能否满足供需要求。 需求规划旨在帮助零售商在适当的地方存储适当数量的库存,以避免缺货,并为下一次销售做好准备。
但是保证销售已远远不够。 还必须确保企业更高效地运行。 需求规划通过更智能地管理库存空间,帮助提高效率。 为什么企业要对比需求更多的物理空间投资? 需求规划可帮助企业避免库存过剩的风险,例如库存持有成本增加,以及库存过剩导致糟糕的财务状况,需要使用产品折扣或其他临时措施来尽快出售库存商品才能缓解问题。
需求规划和预测比以往任何时候都更重要,特别是因为众多外部力量在不断形成需求和重塑需求 - 例如天气事件、经济趋势和全球突发事件。
有效的需求管理需要全面了解产品及其各自的生命周期。 产品组合管理提供这种能力,它能够详细描述产品的完整生命周期,从源头一直最终报废。 由于许多产品线相互依存,因此产品组合管理可展示需求变化如何影响"相邻"的产品。
从传统的概念而言,过去的历史经验通常可以帮助有效预测未来的绩效,统计性预测使用复杂的算法,分析历史数据并开发供应链预测。 统计性预测数学方法非常先进,而精确的流程需要准确的数据(包括来自界外值、排除值或假设值的数据)。
需求感知将新数据源(比如天气、传染性疾病趋势、政府数据等)与历史趋势数据结合起来,接近实时地应用 AI 来检测中断和需求影响。
在零售丛林中生存的关键在于能否激发潜在客户的兴趣。 贸易促销活动和其他营销战略使用特殊活动(如折扣价格或店内赠品),刺激消费者的需求。 贸易促销活动管理旨在确保恰当地执行这样的商机,实现所有预期的收益。
不同组织实施需求规划流程的方法千差万别,但他们通常都执行一系列常规步骤。 这些步骤包括:
除了建立一系列精确的实现步骤外,成功的企业通常还为需求规划使用以下最佳实践:
为了处理复杂的预测,有效的需求规划需要海量数据。 智慧的企业依靠指标报告,通过日益成熟的数据挖掘和汇总方法,帮助准备数据。
有许多需求规划软件可供选择,但企业应该根据自己的独特需求做出决定。 目标:找到经过足够优化的解决方案,能够反映需求预测方法的细微之处,而且功能足以处理报告任务。
经验丰富的需求规划者通常首先使用描述性分析数据来建立测试基线。 接下来,他们制定实际的计划,投入人员和资源,对计划进行完善和优化,然后敲定确切的实施步骤。
有一点可以肯定,未来是数字化的,因此对需求规划的展望也是如此。 由于机器学习技术不断进步,供应链管理领域的需求预测也变得越来越成熟,因此企业可以获得显著收益,例如能够获得准确实时的库存更新和预测。
这些持续的进步使企业越来越接近由需求规划推动的理想状态。 如果企业的库存刚好足够满足客户的需求和承受临时性的市场波动,它就能够凭借精益的库存战略,更高效地开展运营,实现更高的利润。