Perkiraan permintaan untuk rantai pasokan modern
Gambaran umum perkiraan permintaan
Peramalan permintaan mengacu pada proses perencanaan dan prediksi permintaan barang dan bahan untuk membantu bisnis tetap menguntungkan. Tanpa peramalan permintaan yang kuat, perusahaan berisiko mengalami pemborosan dan kelebihan pasokan yang mahal - atau kehilangan peluang karena gagal mengantisipasi kebutuhan, preferensi, dan niat pembelian pelanggan.
Para profesional peramalan permintaan memiliki keterampilan dan pengalaman khusus. Ketika keterampilan tersebut ditambah dengan teknologi rantai pasokan modern dan analitik prediktif, rantai pasokan dapat menjadi lebih kompetitif dan efisien dari sebelumnya.
Mengapa perkiraan permintaan penting untuk rantai pasokan modern?
Setelah pandemi, perusahaan berada dalam iklim bisnis yang bergerak sangat cepat. Perilaku dan ekspektasi pelanggan berkembang dengan cepat dan karena semakin banyak bisnis yang mengadopsi praktik rantai pasokan yang dioptimalkan dan jaringan bisnis yang terhubung ke cloud, persaingan menjadi semakin ketat. Peramalan permintaan penting bagi rantai pasokan karena membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko.
Bagaimana cara kerja perkiraan permintaan?
Yang terbaik, peramalan permintaan menggabungkan peramalan kualitatif dan kuantitatif, yang keduanya mengandalkan kemampuan untuk mengumpulkan wawasan dari berbagai sumber data di sepanjang rantai pasokan. Data kualitatif dapat dikurasi dari sumber eksternal seperti laporan berita, tren budaya dan media sosial, serta riset pesaing dan pasar. Data yang bersumber dari internal - seperti umpan balik dan preferensi pelanggan - juga berkontribusi besar terhadap gambaran perkiraan yang akurat.
Data kuantitatif biasanya sebagian besar bersifat internal dan dapat dikumpulkan dari jumlah penjualan, periode puncak belanja, dan analisis Web dan pencarian. Teknologi modern menggunakan analitik canggih, basis data yang kuat, dan menggunakan kecerdasan buatan (AI) serta pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memproses kumpulan data yang dalam dan kompleks. Ketika teknologi modern diterapkan pada peramalan kualitatif dan kuantitatif serta analisis prediktif, manajer rantai pasokan dapat memberikan tingkat akurasi dan ketahanan yang semakin meningkat. Perkiraan permintaan dicapai melalui analisis lanjutan dari wawasan rantai pasokan kualitatif dan kuantitatif.
Metode perkiraan permintaan
Bergantung pada industri, basis pelanggan, dan volatilitas produk, para profesional perencanaan permintaan menggunakan metode prakiraan berikut ini:
- Peramalan permintaan - tingkat makro: Peramalan permintaan tingkat makro melihat kondisi ekonomi secara umum, kekuatan eksternal, dan pengaruh luas lainnya yang dapat mengganggu atau memengaruhi bisnis. Faktor-faktor ini membantu menginformasikan bisnis tentang risiko atau peluang regional dan global, serta membuat mereka tetap waspada terhadap perubahan budaya dan pasar secara umum.
- Perkiraan permintaan - tingkat mikro: Perkiraan permintaan di tingkat mikro dapat dikhususkan untuk produk, wilayah, atau segmen pelanggan tertentu. Peramalan tingkat mikro sangat selaras dengan pergeseran pasar yang hanya terjadi sekali atau tidak terduga yang dapat menyebabkan lonjakan atau penurunan permintaan secara tiba-tiba. Misalnya, jika para ahli memprediksi gelombang panas di New York dan perusahaan Anda membuat AC portabel, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan risiko untuk meningkatkan buffer inventaris Anda di area tersebut.
- Perkiraan permintaan - jangka pendek: Perkiraan permintaan jangka pendek dapat dilakukan pada tingkat mikro atau makro. Biasanya dilakukan untuk jangka waktu kurang dari 12 bulan untuk menginformasikan operasi sehari-hari. Misalnya, hal ini dapat melibatkan konsultasi dengan tim penjualan dan pemasaran perusahaan untuk mengetahui apakah mereka merencanakan acara promosi atau penjualan yang dapat menyebabkan lonjakan permintaan.
- Perkiraan permintaan - jangka panjang: Perkiraan permintaan jangka panjang juga bisa bersifat mikro atau makro, tetapi biasanya melihat ke depan lebih dari satu tahun. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan dengan informasi yang lebih baik tentang hal-hal seperti ekspansi, investasi perusahaan, akuisisi, atau kemitraan baru. Ketika bisnis memberikan waktu satu tahun atau lebih untuk menganalisis dan menguji pasar, mereka dapat memperoleh gambaran yang lebih kuat tentang tren permintaan seperti apa yang dapat mereka harapkan saat mereka membuka toko atau meluncurkan produk di negara atau wilayah baru.
Faktor-faktor yang memengaruhi perencanaan dan prakiraan permintaan
Silo adalah musuh perencanaan dan perkiraan permintaan yang akurat. Agar lebih akurat dan efisien, perencanaan rantai pasokan membutuhkan area bisnis yang sangat berbeda untuk terhubung secara real time dan terus menyumbangkan data dan wawasan. Dengan berbekal data sebanyak mungkin, peramal permintaan akan lebih siap untuk bergulat dengan faktor-faktor ini:
Peramalan musiman dan inventaris
Produk seperti tabir surya atau pohon Natal memiliki peningkatan musiman yang sangat jelas. Namun, musiman juga dapat berlaku untuk apa pun yang menyebabkan perilaku pelanggan berubah sepanjang tahun. Hal ini dapat mencakup peristiwa cuaca yang tidak terduga atau bahkan sesuatu seperti pandemi, yang menyebabkan orang tinggal di rumah dan berada di dalam ruangan lebih banyak daripada biasanya selama bulan-bulan musim panas.
Persaingan yang berkaitan dengan perkiraan permintaan
Pada tahun 2020-an, bisnis beroperasi di pasar yang kompetitif dan kompleks. Ekspektasi pelanggan berubah dengan cepat dan mencakup permintaan untuk siklus hidup produk yang lebih pendek, pengiriman yang lebih cepat, dan layanan yang lebih personal. Dengan lonjakan belanja online, pandemi menyebabkan penurunan loyalitas merek pelanggan, yang juga berkontribusi pada kekuatan persaingan yang lebih besar.
Jenis barang dan perkiraan permintaan
Perkiraan permintaan dapat sangat bervariasi dari satu produk ke produk lainnya, bahkan dalam kategori produk yang sama. Misalnya, permintaan untuk kaos hitam dapat berubah dan tiba-tiba mulai melampaui permintaan untuk kaos putih. Kuncinya adalah bukan untuk mengetahui bahwa hal itu berubah, tetapi untuk mengetahui mengapa hal itu berubah. Nilai pelanggan seumur hidup, nilai pesanan rata-rata, dan kombinasi pembelian produk juga sangat bervariasi dan terkadang berubah secara tiba-tiba.
Dengan alat peramalan permintaan, Anda dapat lebih memahami dan memprediksi tren ini dan penyebabnya. Hal ini membantu bisnis mempelajari cara menyesuaikan, mempromosikan, atau menggabungkan item untuk mendorong lebih banyak pendapatan berulang dan untuk melihat lebih baik bagaimana satu SKU memengaruhi atau mendorong permintaan untuk yang lain.
Geografi
Secara tradisional, banyak bisnis yang mengelola hanya dengan beberapa gudang regional dan pusat distribusi yang melayani wilayah geografis yang luas. Namun, sebagian besar karena Efek Amazon, pelanggan sekarang mengharapkan pengiriman pada hari yang sama atau hari berikutnya. Ini berarti bahwa bisnis harus menempatkan pusat-pusat pemenuhan di seluruh negeri untuk mencapai kedekatan yang diperlukan untuk permintaan baru ini. Selain itu, ini tidak lagi menjadi tantangan B2C saja. Semakin banyak bisnis B2B yang juga merasakan tekanan kecepatan pengiriman.
Fenomena ini telah menyebabkan pergolakan besar dalam proses peramalan permintaan tradisional. Jika dulu perencana rantai pasokan hanya perlu mengkhawatirkan tingkat persediaan di beberapa lokasi, sekarang mereka harus menetapkan buffer dan tingkat stok yang akurat di ratusan pusat distribusi kecil. Dan jelas, hal ini menyebabkan peningkatan risiko dan potensi kerugian. Hal ini juga berarti bahwa para profesional perencanaan permintaan semakin bergantung pada solusi rantai pasokan yang terhubung dengan cloud untuk memberikan informasi dan data waktu nyata yang akurat untuk membantu mereka menjadi sangat akurat dengan inventaris mereka yang sekarang lebih kecil dan tersebar luas.
Temukan beberapa manfaat dari peramalan permintaan, sebagai bagian dari perencanaan rantai pasokan yang terintegrasi.
Tiga langkah untuk memulai dengan perkiraan permintaan
Berikut adalah tiga langkah sederhana untuk membantu Anda menetapkan strategi perencanaan rantai pasokan yang baik dan praktik terbaik prakiraan permintaan:
Biarkan prakiraan permintaan apa adanya.
- Perkiraan permintaan merupakan tulang punggung penting dalam proses perencanaan rantai pasokan dan mendasari banyak proses lainnya. Oleh karena itu, bisnis dapat tergoda untuk membiarkan peramalan permintaan menjadi praktik yang mencakup semua hal yang dibengkokkan dan digabungkan untuk mendukung berbagai fungsi perencanaan rantai pasokan lainnya. Jika digunakan dengan benar, peramalan permintaan memiliki tujuan yang jelas: memprediksi apa, berapa banyak, dan kapan pelanggan akan membeli. Fungsi rantai pasokan lainnya - seperti S&OP, optimalisasi inventaris, serta perencanaan respons dan pasokan - memberikan kemampuan yang saling melengkapi dalam sistem perencanaan bisnis yang terintegrasi. Jika alat bantu ini digunakan untuk fungsi spesifik yang telah dirancang, alat bantu peramalan permintaan dapat melakukan tugasnya dengan baik.
Perangkat lunak peramalan permintaan menyukai data, data, dan lebih banyak data.
- Ketika teknologi rantai pasokan - terutama yang berhubungan dengan peramalan permintaan dan inventaris - didukung dengan AI dan pembelajaran mesin, teknologi tersebut akan menjadi lebih baik, lebih akurat, dan lebih berwawasan dengan semakin banyak data yang Anda berikan. Jangan hanya mengandalkan data yang melihat ke belakang seperti penjualan masa lalu atau kinerja produk sebelumnya. Carilah sumber tambahan seperti berita, politik, tren sosial, dan wawasan pelanggan.
- Saat ini, data tidak harus linier dan sederhana untuk dianalisis secara efektif. Alat manajemen data modern dapat mengkurasi dan memproses kumpulan data yang besar dan kompleks. AI dan pembelajaran mesin menghadirkan kecepatan dan kecerdasan yang tidak hanya memungkinkan analisis yang canggih dan prediktif, tetapi juga belajar dari pengalaman dan input data kumulatif.
Anggarkan dan rencanakan dengan tepat untuk mengoptimalkan perkiraan permintaan.
- Perencanaan rantai pasokan membutuhkan pendekatan yang realistis dan strategis untuk menjadi yang terbaik. Praktik dan alur kerja lama sulit untuk disesuaikan, dan orang cenderung menolak perubahan. Namun pada akhirnya, perkiraan permintaan dan perencanaan rantai pasokan yang lebih baik dapat meningkatkan profitabilitas dan mengurangi risiko serta kerugian sambil memberikan pengalaman kerja yang lebih efisien dan efisien kepada anggota tim rantai pasokan Anda. Dengan mengalokasikan anggaran dan sumber daya tim sejak dini, bisnis dapat membantu mendukung dukungan yang lebih baik dan peluncuran rencana pengoptimalan rantai pasokan yang lebih lancar.
Tampilan dasbor perencanaan permintaan
Menjadi lebih kompetitif dengan analisis prediktif dan perkiraan permintaan
Setiap langkah yang Anda ambil menuju transformasi digital rantai pasokan Anda akan membawa Anda lebih dekat dengan visibilitas dan efisiensi yang Anda butuhkan dalam iklim bisnis yang kompetitif saat ini. Bekerjasamalah dengan manajer rantai pasokan dan pemimpin tim di seluruh bisnis Anda untuk mulai memecah silo dan mempelajari di mana risiko terbesar mungkin bersembunyi - serta peluang terbesar untuk meraih kemenangan jangka panjang dan jangka pendek. Kemudian, bicaralah dengan vendor perangkat lunak Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang mengintegrasikan solusi perencanaan rantai pasokan ke dalam operasi Anda.
Perkiraan permintaan untuk rantai pasokan modern
Peramalan permintaan membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko.
Jelajahi alat bantu perkiraan permintaan
Kurangi risiko saat mengubah rantai pasokan dan dorong pertumbuhan yang berkelanjutan, 3-5 Juni.
Daftar sekarang
Gambaran umum perkiraan permintaan
Peramalan permintaan mengacu pada proses perencanaan dan prediksi permintaan barang dan bahan untuk membantu bisnis tetap menguntungkan. Tanpa peramalan permintaan yang kuat, perusahaan berisiko mengalami pemborosan dan kelebihan yang mahal - atau kehilangan peluang karena gagal mengantisipasi kebutuhan, preferensi, dan niat pembelian pelanggan.
Para profesional peramalan permintaan memiliki keterampilan dan pengalaman khusus. Ketika keterampilan tersebut ditambah dengan teknologi rantai pasokan modern dan analitik prediktif, rantai pasokan dapat menjadi lebih kompetitif dan efisien dari sebelumnya.
Mengapa perkiraan permintaan penting untuk rantai pasokan modern?
Setelah pandemi, perusahaan berada dalam iklim bisnis yang bergerak sangat cepat. Perilaku dan ekspektasi pelanggan berkembang dengan cepat dan karena semakin banyak bisnis yang mengadopsi praktik rantai pasokan yang dioptimalkan dan jaringan bisnis yang terhubung ke cloud, persaingan menjadi semakin ketat. Peramalan permintaan penting bagi rantai pasokan karena membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko.
Bagaimana cara kerja perkiraan permintaan?
Yang terbaik, peramalan permintaan menggabungkan peramalan kualitatif dan kuantitatif, yang keduanya mengandalkan kemampuan untuk mengumpulkan wawasan dari berbagai sumber data di sepanjang rantai pasokan. Data kualitatif dapat dikurasi dari sumber eksternal seperti laporan berita, tren budaya dan media sosial, serta riset pesaing dan pasar. Data yang bersumber dari internal - seperti umpan balik dan preferensi pelanggan - juga berkontribusi besar terhadap gambaran perkiraan yang akurat.
Data kuantitatif biasanya sebagian besar bersifat internal dan dapat dikumpulkan dari jumlah penjualan, periode puncak belanja, dan analisis Web dan pencarian. Teknologi modern menggunakan analitik canggih, basis data yang kuat, dan menggunakan kecerdasan buatan (AI) serta pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memproses kumpulan data yang dalam dan kompleks. Ketika teknologi modern diterapkan pada peramalan kualitatif dan kuantitatif serta analisis prediktif, manajer rantai pasokan dapat memberikan tingkat akurasi dan ketahanan yang semakin meningkat. Perkiraan permintaan dicapai melalui analisis lanjutan dari wawasan rantai pasokan kualitatif dan kuantitatif.
Metode perkiraan permintaan
Bergantung pada industri, basis pelanggan, dan volatilitas produk, para profesional perencanaan permintaan menggunakan metode prakiraan berikut ini:
- Peramalan permintaan - tingkat makro: Peramalan permintaan tingkat makro melihat kondisi ekonomi secara umum, kekuatan eksternal, dan pengaruh luas lainnya yang dapat mengganggu atau memengaruhi bisnis. Faktor-faktor ini membantu menginformasikan bisnis tentang risiko atau peluang regional dan global, serta membuat mereka tetap waspada terhadap perubahan budaya dan pasar secara umum.
- Perkiraan permintaan - tingkat mikro: Perkiraan permintaan di tingkat mikro dapat dikhususkan untuk produk, wilayah, atau segmen pelanggan tertentu. Peramalan tingkat mikro sangat selaras dengan pergeseran pasar yang hanya terjadi sekali atau tidak terduga yang dapat menyebabkan lonjakan atau penurunan permintaan secara tiba-tiba. Misalnya, jika para ahli memprediksi gelombang panas di New York dan perusahaan Anda membuat AC portabel, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan risiko untuk meningkatkan buffer inventaris Anda di area tersebut.
- Perkiraan permintaan - jangka pendek: Perkiraan permintaan jangka pendek dapat dilakukan pada tingkat mikro atau makro. Biasanya dilakukan untuk jangka waktu kurang dari 12 bulan untuk menginformasikan operasi sehari-hari. Misalnya, hal ini dapat melibatkan konsultasi dengan tim penjualan dan pemasaran perusahaan untuk mengetahui apakah mereka merencanakan acara promosi atau penjualan yang dapat menyebabkan lonjakan permintaan.
- Perkiraan permintaan - jangka panjang: Perkiraan permintaan jangka panjang juga bisa bersifat mikro atau makro, tetapi biasanya melihat ke depan lebih dari satu tahun. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan dengan informasi yang lebih baik tentang hal-hal seperti ekspansi, investasi perusahaan, akuisisi, atau kemitraan baru. Ketika bisnis memberikan waktu satu tahun atau lebih untuk menganalisis dan menguji pasar, mereka dapat memperoleh gambaran yang lebih kuat tentang tren permintaan seperti apa yang dapat mereka harapkan saat mereka membuka toko atau meluncurkan produk di negara atau wilayah baru.
Faktor-faktor yang memengaruhi perencanaan dan prakiraan permintaan
Silo adalah musuh perencanaan dan perkiraan permintaan yang akurat. Agar lebih akurat dan efisien, perencanaan rantai pasokan membutuhkan area bisnis yang sangat berbeda untuk terhubung secara real time dan terus menyumbangkan data dan wawasan. Dengan berbekal data sebanyak mungkin, peramal permintaan akan lebih siap untuk bergulat dengan faktor-faktor ini:
Peramalan musiman dan inventaris
Produk seperti tabir surya atau pohon Natal memiliki peningkatan musiman yang sangat jelas. Namun, musiman juga dapat berlaku untuk apa pun yang menyebabkan perilaku pelanggan berubah sepanjang tahun. Hal ini dapat mencakup peristiwa cuaca yang tidak terduga atau bahkan sesuatu seperti pandemi, yang menyebabkan orang tinggal di rumah dan berada di dalam ruangan lebih banyak daripada biasanya selama bulan-bulan musim panas.
Persaingan yang berkaitan dengan perkiraan permintaan
Pada tahun 2020-an, bisnis beroperasi di pasar yang kompetitif dan kompleks. Ekspektasi pelanggan berubah dengan cepat dan mencakup permintaan untuk siklus hidup produk yang lebih pendek, pengiriman yang lebih cepat, dan layanan yang lebih personal. Dengan lonjakan belanja online, pandemi menyebabkan penurunan loyalitas merek pelanggan, yang juga berkontribusi pada kekuatan persaingan yang lebih besar.
Jenis barang dan perkiraan permintaan
Perkiraan permintaan dapat sangat bervariasi dari satu produk ke produk lainnya, bahkan dalam kategori produk yang sama. Misalnya, permintaan untuk kaos hitam dapat berubah dan tiba-tiba mulai melampaui permintaan untuk kaos putih. Kuncinya adalah bukan untuk mengetahui bahwa hal itu berubah, tetapi untuk mengetahui mengapa hal itu berubah. Nilai pelanggan seumur hidup, nilai pesanan rata-rata, dan kombinasi pembelian produk juga sangat bervariasi dan terkadang berubah secara tiba-tiba.
Dengan alat peramalan permintaan, Anda dapat lebih memahami dan memprediksi tren ini dan penyebabnya. Hal ini membantu bisnis mempelajari cara menyesuaikan, mempromosikan, atau menggabungkan item untuk mendorong lebih banyak pendapatan berulang dan untuk melihat lebih baik bagaimana satu SKU memengaruhi atau mendorong permintaan untuk yang lain.
Geografi
Secara tradisional, banyak bisnis yang mengelola hanya dengan beberapa gudang regional dan pusat distribusi yang melayani wilayah geografis yang luas. Namun, sebagian besar karena Efek Amazon, pelanggan sekarang mengharapkan pengiriman pada hari yang sama atau hari berikutnya. Ini berarti bahwa bisnis harus menempatkan pusat-pusat pemenuhan di seluruh negeri untuk mencapai kedekatan yang diperlukan untuk permintaan baru ini. Selain itu, ini tidak lagi menjadi tantangan B2C saja. Semakin banyak bisnis B2B yang juga merasakan tekanan kecepatan pengiriman.
Fenomena ini telah menyebabkan pergolakan besar dalam proses peramalan permintaan tradisional. Jika dulu perencana rantai pasokan hanya perlu mengkhawatirkan tingkat persediaan di beberapa lokasi, sekarang mereka harus menetapkan buffer dan tingkat stok yang akurat di ratusan pusat distribusi kecil. Dan jelas, hal ini menyebabkan peningkatan risiko dan potensi kerugian. Hal ini juga berarti bahwa para profesional perencanaan permintaan semakin bergantung pada solusi rantai pasokan yang terhubung dengan cloud untuk memberikan informasi dan data waktu nyata yang akurat untuk membantu mereka menjadi sangat akurat dengan inventaris mereka yang sekarang lebih kecil dan tersebar luas.
Temukan beberapa manfaat dari peramalan permintaan, sebagai bagian dari perencanaan rantai pasokan yang terintegrasi.
Tiga langkah untuk memulai dengan perkiraan permintaan
Berikut adalah tiga langkah sederhana untuk membantu Anda menetapkan strategi perencanaan rantai pasokan yang baik dan praktik terbaik prakiraan permintaan:
Biarkan prakiraan permintaan apa adanya.
Perkiraan permintaan merupakan tulang punggung penting dalam proses perencanaan rantai pasokan dan mendasari banyak proses lainnya. Oleh karena itu, bisnis dapat tergoda untuk membiarkan peramalan permintaan menjadi praktik yang mencakup semua hal yang dibengkokkan dan digabungkan untuk mendukung berbagai fungsi perencanaan rantai pasokan lainnya.
Jika digunakan dengan benar, peramalan permintaan memiliki tujuan yang jelas: memprediksi apa, berapa banyak, dan kapan pelanggan akan membeli. Fungsi rantai pasokan lainnya - seperti S&OP, optimalisasi inventaris, serta perencanaan respons dan pasokan - memberikan kemampuan yang saling melengkapi dalam sistem perencanaan bisnis yang terintegrasi. Jika alat bantu ini digunakan untuk fungsi spesifik yang telah dirancang, alat bantu peramalan permintaan dapat melakukan tugasnya dengan baik.
Perangkat lunak peramalan permintaan menyukai data, data, dan lebih banyak data.
Ketika teknologi rantai pasokan - terutama yang berhubungan dengan peramalan permintaan dan inventaris - didukung dengan AI dan pembelajaran mesin, teknologi tersebut akan menjadi lebih baik, lebih akurat, dan lebih berwawasan dengan semakin banyak data yang Anda berikan. Jangan hanya mengandalkan data yang melihat ke belakang seperti penjualan masa lalu atau kinerja produk sebelumnya. Carilah sumber tambahan seperti berita, politik, tren sosial, dan wawasan pelanggan.
Saat ini, data tidak harus linier dan sederhana untuk dianalisis secara efektif. Alat manajemen data modern dapat mengkurasi dan memproses kumpulan data yang besar dan kompleks. Selain itu, AI dan pembelajaran mesin menghadirkan kecepatan dan kecerdasan yang tidak hanya memungkinkan analisis yang canggih dan prediktif, tetapi juga belajar dari pengalaman dan input data kumulatif.
Anggarkan dan rencanakan dengan tepat untuk mengoptimalkan perkiraan permintaan.
Perencanaan rantai pasokan membutuhkan pendekatan yang realistis dan strategis untuk menjadi yang terbaik. Praktik dan alur kerja lama sulit untuk disesuaikan, dan orang cenderung menolak perubahan. Namun pada akhirnya, perkiraan permintaan dan perencanaan rantai pasokan yang lebih baik dapat meningkatkan profitabilitas dan mengurangi risiko serta kerugian sambil memberikan pengalaman kerja yang lebih efisien dan efisien kepada anggota tim rantai pasokan Anda. Dengan mengalokasikan anggaran dan sumber daya tim sejak dini, bisnis dapat membantu mendukung dukungan yang lebih baik dan peluncuran rencana pengoptimalan rantai pasokan yang lebih lancar.
Tampilan dasbor perencanaan permintaan
Menjadi lebih kompetitif dengan analisis prediktif dan perkiraan permintaan
Setiap langkah yang Anda ambil menuju transformasi digital rantai pasokan Anda akan membawa Anda lebih dekat dengan visibilitas dan efisiensi yang Anda butuhkan dalam iklim bisnis yang kompetitif saat ini. Bekerjasamalah dengan manajer rantai pasokan dan pemimpin tim di seluruh bisnis Anda untuk mulai memecah silo dan mempelajari di mana risiko terbesar mungkin bersembunyi - serta peluang terbesar untuk meraih kemenangan jangka panjang dan jangka pendek. Kemudian, bicaralah dengan vendor perangkat lunak Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang mengintegrasikan solusi perencanaan rantai pasokan ke dalam operasi Anda.
Disadur dari: www.sap.com