재고 예측 방법: 3가지 일반적인 방법 및 선택 방법

재고 예측은 회사의 제품 또는 서비스에 대한 미래 수요를 추정하고 해당 수요를 충족하는 데 필요한 재고 수준을 결정하는 프로세스입니다.

정확한 예측을 통해 기업은 생산, 구매 및 재고 수준에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 전반적인 효율성과 수익성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인벤토리를 예측하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법이 있으며 가장 적절한 접근 방식은 비즈니스 유형과 사용 가능한 데이터에 따라 다릅니다. 이 게시물에서는 다음을 포함하여 재고 예측에 사용되는 가장 일반적인 방법 중 일부를 다룰 것입니다.

1. 추세 분석(이동 평균 및 추세선)
2. 회귀 분석
3. 지수 평활화

우리는 이러한 각 방법의 장단점, 설정에 필요한 정확한 공식, 특정 비즈니스를 위해 선택할 수 있는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

또한 몇 가지 인벤토리 예측 모범 사례와 피해야 할 일반적인 함정도 알려드립니다.

이상으로 수학에 대비하고 바로 뛰어들자!

정확한 예측의 중요성

부정확한 재고 예측은 다음을 포함하여 기업에 여러 가지 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.

품절: 수요가 과소 평가되고 재고 수준이 너무 낮으면 기업이 고객 수요를 충족할 수 없게 되어 판매 손실과 고객 만족도 하락으로 이어질 수 있습니다.

초과 재고: 반면에 수요가 과대평가되고 재고 수준이 너무 높으면 기업은 재정 자원을 묶고 귀중한 저장 공간을 차지하는 초과 재고를 보유하게 될 수 있습니다.

재고 예측을 위한 일반적인 방법

위에서 언급했듯이 재고 예측에 사용할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 이 섹션에서는 추세 분석, 회귀 분석 및 지수 평활화를 포함하여 가장 일반적인 방법 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

유행 분석

재고 예측을 위한 가장 간단하고 일반적인 방법 중 하나는 추세 분석입니다. 이 접근 방식은 과거 판매 데이터를 사용하여 수요의 기본 추세를 식별한 다음 미래 수요를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

추세 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법 중 하나는 이동 평균을 사용하는 것입니다. 이 접근 방식은 일정 기간(예: 3개월, 6개월 등)에 대한 평균 수요를 계산한 다음 이 수치를 사용하여 미래 기간의 수요를 예측하는 것을 포함합니다.

또 다른 인기 있는 방법은 추세선을 사용하는 것입니다. 여기에는 그래프에 과거 데이터 포인트를 플로팅한 다음 데이터를 통해 가장 잘 맞는 선을 그리는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 추세선의 기울기를 사용하여 미래 수요를 추정할 수 있습니다.

이동 평균을 계산하는 방법

이동 평균을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

MA = (지난 n 기간 동안의 데이터 포인트 합계) / n

여기서 MA는 이동 평균이고 n은 기간 수입니다.

예를 들어 1월, 2월, 3월의 3개월 이동 평균을 계산하려면 다음 공식을 사용합니다.

MA = (1월 + 2월 + 3월) / 3

Q1의 매출이 연속 월별로 100, 150, 200이라고 가정해 보겠습니다.

이것은 우리에게 (100 + 150 + 200) / 3 또는 150의 MA를 줄 것입니다.

그런 다음 이 이동 평균을 사용하여 미래 기간의 수요를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 4월 수요를 예측하려면 이동 평균 수치인 150을 사용하면 됩니다.

트렌드 분석 공식

추세 분석 공식은 다음과 같습니다.

추세 = (종료 값 – 시작 값) / 기간 수

예를 들어, Q1의 매출이 연속된 각 월에 대해 100, 150 및 200인 경우 추세는 다음과 같이 계산됩니다.

추세 = (200 – 100) / 3

이것은 우리에게 100/3 또는 33.33의 추세를 줄 것입니다.

그런 다음 이 추세를 사용하여 미래 기간의 수요를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 4월 수요를 예측하려면 추세 수치 33.33을 사용하여 3월(200)의 판매 수치에 추가하면 됩니다. 이것은 우리에게 4월에 대한 233.33의 예측된 수요를 줄 것입니다.

재고 예측을 위해 추세 분석과 이동 평균을 사용해야 하는 경우

재고 예측에 추세 분석을 사용할지 이동 평균을 사용할지 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

첫 번째는 수요를 예측하려는 기간입니다. 단기간(예: 1-2개월) 수요를 예측해야 하는 경우 일반적으로 이동 평균을 사용하는 것으로 충분합니다. 그러나 향후 수요를 더 예측해야 하는 경우(예: 3-6개월) 추세 분석을 사용하면 미래 수요에 대한 보다 정확한 그림을 얻을 수 있습니다.

두 번째로 고려해야 할 사항은 데이터의 특성입니다. 데이터 포인트의 간격이 균일하고 명확한 추세가 있는 경우 추세 분석이 가장 좋은 방법입니다. 그러나 데이터 포인트가 더 불규칙하거나 명확한 추세가 없는 경우 이동 평균을 사용하는 것이 일반적으로 더 나은 옵션입니다.

회귀 분석

회귀 분석은 서로 다른 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용할 수 있는 통계적 방법입니다. 이 접근 방식은 계절성, 광고 및 가격 변동과 같이 수요에 영향을 줄 수 있는 기타 요인과 판매 간의 관계를 식별하기 위해 인벤토리 예측에 자주 사용됩니다.

이러한 관계가 확인되면 미래 수요를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

회귀 분석 공식

회귀 분석 공식은 다음과 같습니다.

Y = a + bX

여기서 Y는 종속 변수(즉, 수요), X는 독립 변수(즉, 광고 지출), a는 절편, b는 선의 기울기입니다.

이를 맥락에서 설명하기 위해 회귀 분석을 사용하여 광고 지출을 기반으로 제품에 대한 수요를 예측한다고 가정해 보겠습니다.

광고 지출 및 수요에 대한 과거 데이터가 있는 경우 이 데이터를 사용하여 및 b의 값을 계산할 수 있습니다.

및 b의 값을 수동으로 계산할 수 있지만 시간을 절약하려면 HubSpot에서 Excel 또는 Google 스프레드시트 수식을 사용하여 모든 수학을 단축하는 방법에 대한 심층 자습서를 제공합니다.

a 및 b 값이 있으면 해당 값을 공식에 ​​연결하여 주어진 광고 지출 수준에 대한 수요를 예측할 수 있습니다.

예를 들어, a = 100이고 b = 0.5라고 계산했다고 가정해 보겠습니다. 이것은 우리에게 다음 방정식을 줄 것입니다:

Y = 100 + 0.5X

광고에 $10,000를 지출할 계획인 달의 수요를 예측하려면 이 수치를 방정식에 대입하면 됩니다.

Y = 100 + 0.5(10,000)

이것은 우리에게 5,100 단위의 예측된 수요를 줄 것입니다.

회귀 분석을 사용하는 경우

회귀 분석의 주요 장점은 다양한 변수 간의 관계를 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 이는 계절성 또는 가격 변동과 같은 판매 내역 이외의 요인을 기반으로 수요를 예측하려는 경우에 유용합니다.

그러나 회귀 분석에는 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 특히 통계 방법에 익숙하지 않은 경우 설정하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

둘째, 회귀 분석은 및 b 값을 계산하는 데 사용하는 데이터만큼 정확합니다. 데이터가 부정확하거나 불완전하면 예측도 정확하지 않습니다.

마지막으로 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 사이에 선형 관계가 있는 경우에만 작동합니다. 명확한 관계가 없거나 관계가 비선형이면 회귀 분석이 정확하지 않습니다.

지수 평활

지수 평활화는 과거 관측치에 지수적으로 감소하는 가중치를 할당하는 예측 방법입니다. 이 접근 방식은 데이터에 명확한 추세가 없거나 상당한 양의 무작위 변동이 있는 경우에 자주 사용됩니다.

지수 평활에는 여러 가지 변형이 있지만 가장 일반적인 것은 단순 지수 평활입니다. 이 접근 방식에는 가중 이동 평균을 사용하여 수요를 예측하는 것이 포함되며, 시간을 거슬러 올라갈수록 가중치가 기하급수적으로 감소합니다.

지수 평활 공식

단순 지수 평활 공식은 다음과 같습니다.

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

여기서 Ft는 기간 t에 대한 예측, yt는 기간 t에 대한 실제 수요, α는 평활 상수입니다.

α 값의 범위는 0에서 1까지이며 값이 클수록 최근 관찰에 더 많은 가중치가 부여됩니다.

α에 대한 올바른 값 선택

α 값은 예측 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터에 적합한 값을 선택하는 것이 중요합니다.

너무 높은 값을 선택하면 예측이 최근 관찰에 매우 민감하게 반응하고 장기적인 추세를 고려하지 않습니다.

반면에 너무 낮은 값을 선택하면 예측이 느려지고 수요의 단기 변화를 반영하지 않습니다.

α 값을 선택하는 데에는 옳고 그른 답이 없습니다. 가장 좋은 방법은 다양한 값을 실험하고 어떤 값이 가장 정확한 예측을 제공하는지 확인하는 것입니다.

또한 MAPE(평균 절대 백분율 오류)와 같은 통계 방법을 사용하여 α의 여러 값의 정확도를 비교할 수 있습니다.

α 값을 선택하면 예측 프로세스가 비교적 간단합니다.

각 기간에 대한 실제 수요 값을 연결하고 방정식을 풀어 예측 수요를 얻으면 됩니다.

지수 평활을 사용하여 향후 6개월 동안 제품에 대한 수요를 예측한다고 가정해 보겠습니다.

데이터가 지난 몇 개월 동안 수요가 비교적 안정적이었다는 것을 나타내면 α = 0.5 값을 선택할 수 있습니다. 이것은 우리에게 다음 방정식을 줄 것입니다:

F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

첫 번째 달의 수요를 예측하려면 y1 값을 대입하면 됩니다(즉, 첫 번째 달의 실제 수요).

두 번째 달의 수요를 예측하기 위해 y2 값과 첫 번째 달(즉, F1)의 예측된 수요를 연결합니다.

등등.

귀하의 비즈니스에 적합한 방법을 선택하는 방법

비즈니스에 적합한 재고 예측 방법을 선택하는 것은 비즈니스 유형, 판매하는 제품, 사용 가능한 데이터를 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다.

명확한 계절적 패턴이 있는 제품을 판매하는 경우 추세 분석 또는 회귀 분석이 최선의 선택이 될 수 있습니다. 계절성에 영향을 받지 않는 제품을 판매하는 경우 지수 평활이 더 나은 선택일 수 있습니다.

예측 방법을 선택할 때 사용할 수 있는 데이터를 고려하는 것도 중요합니다. 몇 개월 간의 판매 데이터만 있는 경우 간단한 추세 분석이 최선의 선택이 될 수 있습니다. 판매 데이터의 역사가 길다면 회귀 분석과 같은 보다 정교한 방법이 더 적합할 수 있습니다.

궁극적으로 예측 방법을 선택하는 가장 좋은 방법은 다양한 방법을 실험하고 어떤 방법이 비즈니스에 가장 정확한 예측을 제공하는지 확인하는 것입니다.

어떤 방법을 선택하든 재고 예측은 정확하지 않은 과학이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 미래 수요를 예측할 때는 항상 약간의 불확실성이 있으므로 계획에 어느 정도 유연성을 갖는 것이 중요합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 다양한 방법이나 가정을 사용하여 여러 예측 시나리오를 만드는 것입니다. 이것은 가능한 결과의 범위에 대한 더 나은 아이디어를 제공하고 재고 수준에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

예측에서 재고 리드 타임 고려

또 다른 중요한 고려 사항은 제품의 리드 타임입니다. 리드 타임은 공급자로부터 주문을 받는 데 걸리는 시간입니다.

리드 타임이 길면 미리 주문을 해야 하므로 더 정확한 예측이 필요합니다. 리드 타임이 짧으면 주문에 더 많은 유연성이 있습니다.

리드 타임을 고려하기 위해 주문을 받는 데 걸리는 시간을 반영하도록 예측을 조정하거나 리드 타임을 포함하도록 재고 수준을 구축할 수 있습니다.

재고 수준을 구축하는 데 비용이 많이 들 수 있으므로 예측을 조정하는 것이 더 나은 경우가 많습니다. 즉, 더 일찍 주문해야 하지만 초과 재고를 보유하는 비용을 절약할 수 있습니다.

재고 예측에서 피해야 할 일반적인 실수

부정확한 재고 예측으로 이어질 수 있는 몇 가지 일반적인 실수가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

계절성을 고려하지 않음: 계절 패턴은 수요에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 재고 수준을 예측할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다.

과거 데이터에 지나치게 의존: 과거 데이터는 귀중한 도구이지만 과거 수요만 반영한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 미래의 수요는 다를 수 있으므로 재고를 예측할 때 시장 동향 및 고객 행동과 같은 다른 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

비즈니스 변화에 대한 설명 실패: 비즈니스는 시간이 지남에 따라 변화하므로 재고를 예측할 때 이를 염두에 두는 것이 중요합니다. 신제품을 출시하거나 마케팅 전략을 변경하는 경우 이는 수요에 영향을 미치므로 재고를 예측할 때 이를 고려해야 합니다.

데이터 없이 가정하기: 가정보다는 데이터를 기반으로 예측을 하는 것이 중요합니다. 예측을 뒷받침할 데이터가 충분하지 않은 경우 추측하는 것보다 예측을 뒷받침할 때까지 기다리는 것이 좋습니다.

예측 검토 및 업데이트 실패: 제품에 대한 수요는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으므로 정기적으로 예측을 검토하고 업데이트하는 것이 중요합니다. 이를 통해 시장의 변화에 ​​정확하고 신속하게 대응할 수 있습니다.

이러한 실수를 피함으로써 재고 예측의 정확성을 높이고 재고 수준에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

판매 예측은 재고 예측과 어떤 상관 관계가 있습니까?

판매 예측은 재고 예측의 핵심 입력입니다. 미래의 판매를 예측함으로써 수요를 충족시키는 데 필요한 재고 수준을 예측할 수 있습니다.

판매 예측은 추세 분석 또는 회귀 분석과 같은 다양한 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다. 귀하의 비즈니스와 데이터에 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 판매 예측이 있으면 이를 사용하여 수요를 충족하는 데 필요한 재고 수준을 예측할 수 있습니다.

소프트웨어를 사용하여 재고 예측 관리

SkuVault는 재고 수요를 예측하는 데 도움이 되는 강력한 재고 관리 소프트웨어입니다.

SkuVault는 판매 내역 및 추세 분석과 같은 기능을 제공하여 향후 판매를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

또한 SkuVault를 사용하면 재고 수준이 특정 지점에 도달하면 자동으로 주문할 수 있도록 재주문 지점을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 추측이 필요 없고 최적의 재고 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다.

또한 SkuVault는 실시간 재고 추적 및 보고와 같은 기능을 제공하므로 재고를 파악하고 향후 주문에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

재고 관리를 개선할 수 있는 방법을 찾고 있다면 SkuVault가 귀하의 비즈니스 작업을 중단하고 비즈니스 작업을 시작하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여 드리고자 합니다 .

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