Envanter Nasıl Tahmin Edilir: 3 Ortak Yöntem ve Hangisi Seçilmelidir

Envanter tahmini, bir şirketin ürünleri veya hizmetleri için gelecekteki talebi tahmin etme ve bu talebi karşılamak için gerekli envanter seviyesini belirleme sürecidir.

Doğru bir tahmin, işletmelerin üretim, satın alma ve stok seviyeleri hakkında bilinçli kararlar vermelerini sağlayarak genel verimliliği ve karlılığı artırmaya yardımcı olabilir.

Envanteri tahmin etmek için kullanılabilecek bir dizi farklı yöntem vardır ve en uygun yaklaşım genellikle iş türüne ve mevcut verilere bağlı olacaktır. Bu gönderide, aşağıdakiler dahil olmak üzere envanter tahmini için kullanılan en yaygın yöntemlerden bazılarını ele alacağız:

1. Trend analizi (hareketli ortalamalar ve trend çizgileri)
2. Regresyon analizi
3. üstel yumuşatma

Bu yöntemlerin her birinin artılarını ve eksilerini, bunları kurmak için ihtiyaç duyduğunuz formülleri ve işiniz için hangisini seçeceğinizi gözden geçireceğiz.

Ayrıca, envanter tahminiyle ilgili en iyi uygulamaları ve kaçınılması gereken yaygın tuzakları da size bırakacağız.

Tüm bunlarla birlikte, biraz matematik için kendimizi hazırlayalım ve hemen atlayalım!

Doğru Tahminin Önemi

Hatalı envanter tahmini, işletmeler için aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi olumsuz sonuç doğurabilir:

Stok Eksikliği: Talep hafife alınırsa ve stok seviyeleri çok düşükse, işletmeler müşteri talebini karşılayamaz hale gelebilir ve bu da satış kayıplarına ve müteakip müşteri memnuniyetinde düşüşe neden olabilir.

Fazla envanter: Öte yandan, talep fazla tahmin edilirse ve envanter seviyeleri çok yüksekse, işletmeler finansal kaynakları birbirine bağlayan ve değerli depolama alanı kaplayan fazla stoğu elinde tutabilir.

Envanter Tahmini için Ortak Yöntemler

Yukarıda bahsettiğimiz gibi, envanter tahmini için kullanılabilecek birkaç farklı yöntem vardır. Bu bölümde, trend analizi, regresyon analizi ve üstel düzeltme dahil olmak üzere en yaygın yöntemlerden bazılarına daha yakından bakacağız.

Moda analizi

Envanter tahmini için en basit ve en yaygın yöntemlerden biri trend analizidir. Bu yaklaşım, daha sonra gelecekteki talep hakkında tahminler yapmak için kullanılabilecek olan talepteki temel eğilimleri belirlemek için geçmiş satış verilerini kullanmayı içerir.

Trend analizi yapmanın birkaç farklı yolu vardır, ancak en yaygın olanlarından biri hareketli bir ortalama kullanmaktır. Bu yaklaşım, belirli bir süre boyunca (örneğin, 3 ay, 6 ay, vb.) ortalama talebin hesaplanmasını ve ardından bu rakamın gelecek dönemler için talebi tahmin etmek için kullanılmasını içerir.

Bir başka popüler yöntem de trend çizgilerini kullanmaktır. Bu, bir grafik üzerinde geçmiş veri noktalarının çizilmesini ve ardından veriler boyunca en uygun çizginin çizilmesini içerir. Eğilim çizgisinin eğimi daha sonra gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılabilir.

Hareketli ortalama nasıl hesaplanır

Hareketli ortalama hesaplama formülü:

MA = (Geçmiş n dönem boyunca veri noktalarının toplamı) / n

burada MA hareketli ortalama ve n dönem sayısıdır.

Örneğin, Ocak, Şubat ve Mart ayı için 3 aylık hareketli ortalamayı hesaplamak istersek aşağıdaki formülü kullanırdık:

MA = (Ocak + Şubat + Mart) / 3

Diyelim ki birinci çeyrekteki satışlar birbirini izleyen her ay için 100, 150 ve 200 oldu.

Bu bize (100 + 150 + 200) / 3 veya 150'lik bir MA verir.

Daha sonra bu hareketli ortalamayı gelecek dönemler için talebi tahmin etmek için kullanabiliriz. Örneğin, Nisan ayı talebini tahmin etmek isteseydik, 150 hareketli ortalama rakamını kullanırdık.

Trend analizi formülü

Trend analizi için formül:

Trend = (Bitiş değeri – Başlangıç ​​değeri) / Dönem sayısı

Örneğin, birinci çeyrekteki satışlar birbirini izleyen her ay için 100, 150 ve 200 olsaydı, eğilim şu şekilde hesaplanır:

Eğilim = (200 – 100) / 3

Bu bize 100/3 veya 33.33'lük bir eğilim verir.

Bu eğilim daha sonra gelecek dönemler için talebi tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, Nisan ayı talebini tahmin etmek isteseydik, 33.33 trend rakamını kullanır ve bunu Mart (200) satış rakamına eklerdik. Bu bize Nisan için 233.33'lük bir tahmini talep verecektir.

Envanter tahmini için trend analizi ve hareketli ortalama ne zaman kullanılır?

Envanter tahmini için trend analizi mi yoksa hareketli ortalama mı kullanılacağına karar verirken dikkate alınması gereken birkaç nokta vardır.

Birincisi, talebi tahmin etmek istediğiniz süredir. Talebi yalnızca kısa bir süre için (örneğin 1-2 ay) tahmin etmeniz gerekiyorsa, genellikle hareketli bir ortalama kullanmak yeterlidir. Ancak, talebi geleceğe yönelik tahmin etmeniz gerekiyorsa (örneğin, 3-6 ay), trend analizini kullanmak size gelecekteki talebin daha doğru bir resmini verecektir.

Dikkate alınması gereken ikinci şey, verilerin doğasıdır. Veri noktaları eşit aralıklarla yerleştirilmişse ve net bir trend varsa, trend analizi en iyi yaklaşımdır. Ancak, veri noktaları daha düzensizse veya net bir eğilim yoksa, hareketli ortalama kullanmak genellikle daha iyi bir seçenektir.

Regresyon analizi

Regresyon analizi, farklı değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılabilecek istatistiksel bir yöntemdir. Bu yaklaşım genellikle satışlar ile mevsimsellik, reklam ve fiyat değişiklikleri gibi talebi etkileyebilecek diğer faktörler arasındaki ilişkileri belirlemek için envanter tahmininde kullanılır.

Bu ilişkiler belirlendikten sonra, gelecekteki talep hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilirler.

Regresyon analizi formülü

Regresyon analizi için formül:

Y = a + bX

burada Y bağımlı değişkendir (yani talep), X bağımsız değişkendir (yani reklam harcaması), a kesişme noktasıdır ve b doğrunun eğimidir.

Bunu bağlama oturtmak için, reklam harcamasına dayalı bir ürüne olan talebi tahmin etmek için regresyon analizini kullanmak istediğimizi varsayalım.

Reklam harcaması ve talebiyle ilgili geçmiş verilerimiz varsa, bu verileri a ve b'nin değerlerini hesaplamak için kullanabiliriz.

a ve b'nin değerlerini manuel olarak hesaplamak mümkündür, ancak kendinize biraz zaman kazandırmak istiyorsanız, HubSpot'ta tüm matematiği kısaltmak için Excel veya Google E-Tablolar formüllerini nasıl kullanabileceğinize dair ayrıntılı bir eğitim vardır.

a ve b değerlerine sahip olduğunuzda, belirli herhangi bir reklam harcaması düzeyine yönelik talebi tahmin etmek için bunları formüle ekleyebilirsiniz.

Örneğin, a = 100 ve b = 0,5 olduğunu hesapladığımızı varsayalım. Bu bize aşağıdaki denklemi verecektir:

Y = 100 + 0,5X

Reklama 10.000$ harcamayı planladığımız bir ay için talebi tahmin etmek isteseydik, bu rakamı denkleme eklememiz yeterlidir:

Y = 100 + 0,5(10,000)

Bu bize tahmini 5.100 birimlik bir talep verecektir.

Regresyon analizi ne zaman kullanılır?

Regresyon analizinin temel avantajı, farklı değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemenize yardımcı olabilmesidir. Mevsimsellik veya fiyat değişiklikleri gibi satış geçmişi dışındaki faktörlere dayalı olarak talebi tahmin etmek istiyorsanız bu kullanışlıdır.

Bununla birlikte, regresyon analizinin birkaç dezavantajı vardır. İlk olarak, özellikle istatistiksel yöntemler konusunda rahat değilseniz, kurulumu zaman alıcı olabilir.

İkincisi, regresyon analizi yalnızca a ve b değerlerini hesaplamak için kullandığınız veriler kadar doğrudur. Verileriniz yanlış veya eksikse tahminleriniz de hatalı olacaktır.

Son olarak, regresyon analizi yalnızca bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki varsa çalışır. Açık bir ilişki yoksa veya ilişki doğrusal değilse, regresyon analizi doğru olmayacaktır.

Üstel Düzeltme

Üstel düzeltme, geçmiş gözlemlere katlanarak azalan ağırlıklar atayan bir tahmin yöntemidir. Bu yaklaşım genellikle verilerde net bir eğilim olmadığında veya önemli miktarda rastgele varyasyon olduğunda kullanılır.

Üstel yumuşatmanın birkaç farklı çeşidi vardır, ancak en yaygın olanı basit üstel yumuşatmadır. Bu yaklaşım, talebi tahmin etmek için ağırlıklı bir hareketli ortalama kullanmayı içerir; burada, zamanda geriye doğru gidildikçe ağırlıklar katlanarak azalır.

Üstel yumuşatma formülü

Basit üstel yumuşatma formülü:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

Burada Ft, t dönemi için tahmindir, yt, t dönemi için gerçek taleptir ve α, yumuşatma sabitidir.

α değeri 0 ile 1 arasında değişebilir ve değer ne kadar büyük olursa, son gözlemlere o kadar fazla ağırlık verilir.

α için doğru değeri seçme

α değerinin tahminlerinizin doğruluğu üzerinde büyük bir etkisi olacaktır, bu nedenle verileriniz için anlamlı bir değer seçmek önemlidir.

Çok yüksek bir değer seçerseniz, tahminleriniz son gözlemlere karşı çok hassas olacak ve uzun vadeli eğilimleri hesaba katmayacaktır.

Öte yandan, çok düşük bir değer seçerseniz, tahminleriniz durgun olacak ve talepteki kısa vadeli değişiklikleri yansıtmayacaktır.

α'nın değerini seçme konusunda doğru ya da yanlış cevap yoktur. En iyi yaklaşım, farklı değerlerle denemeler yapmak ve hangisinin size en doğru tahminleri verdiğini görmektir.

Farklı α değerlerinin doğruluğunu karşılaştırmak için Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE) gibi istatistiksel yöntemleri de kullanabilirsiniz.

α için bir değer seçtikten sonra, tahmin süreci nispeten basittir.

Her dönem için gerçek talep değerlerini girmeniz ve tahmini talebi elde etmek için denklemi çözmeniz yeterlidir.

Önümüzdeki altı ay boyunca bir ürüne olan talebi tahmin etmek için üstel yumuşatma kullanmak istediğimizi varsayalım.

Verilerimiz talebin son birkaç ayda nispeten istikrarlı olduğunu gösteriyorsa, α = 0,5 değerini seçebiliriz. Bu bize aşağıdaki denklemi verecektir:

F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

İlk ay için talebi tahmin etmek için, y1 değerini (yani ilk ay için gerçek talep) girmemiz yeterlidir.

İkinci ayın talebini tahmin etmek için, y2 değerini ve ilk ay için öngörülen talebi (yani F1) ekleriz.

Ve benzeri.

İşletmeniz İçin Doğru Yöntemi Nasıl Seçersiniz?

İşletmeniz için doğru envanter tahmin yöntemini seçmek, işletme türü, sattığınız ürünler ve mevcut veriler gibi bir dizi faktöre bağlı olacaktır.

Açık bir mevsimsel desene sahip ürünler satıyorsanız, trend analizi veya regresyon analizi en iyi seçenek olabilir. Mevsimsellikten etkilenmeyen ürünler satıyorsanız, üstel yumuşatma daha iyi bir seçim olabilir.

Bir tahmin yöntemi seçerken mevcut verileri dikkate almak da önemlidir. Yalnızca birkaç aylık satış verileriniz varsa, basit bir trend analizi en iyi seçenek olabilir. Uzun bir satış verileri geçmişiniz varsa, regresyon analizi gibi daha karmaşık yöntemler daha uygun olabilir.

Sonuç olarak, bir tahmin yöntemi seçmenin en iyi yolu, farklı yöntemlerle denemeler yapmak ve hangisinin işletmeniz için en doğru tahminleri verdiğini görmektir.

Hangi yöntemi seçerseniz seçin, envanter tahmininin kesin olmayan bir bilim olduğunu unutmamak önemlidir. Gelecekteki talebi tahmin ederken her zaman bir miktar belirsizlik olacaktır, bu nedenle planlamanızda biraz esnekliğe sahip olmak önemlidir.

Bunu yapmanın bir yolu, farklı yöntemler veya varsayımlar kullanarak birden çok tahmin senaryosu oluşturmaktır. Bu size olası sonuçlar hakkında daha iyi bir fikir verecek ve envanter seviyeleri hakkında daha bilinçli kararlar vermenize yardımcı olacaktır.

Tahminlerinizde envanter sağlama süresini göz önünde bulundurun

Bir diğer önemli husus, ürünlerinizin teslim süresidir. Teslim süresi, tedarikçinizden bir sipariş almak için geçen süredir.

Uzun bir teslim süreniz varsa, siparişleri daha önceden vermeniz gerekecektir, bu da tahminlerinizde daha doğru olmanız gerektiği anlamına gelir. Kısa bir teslim süreniz varsa, siparişinizde daha fazla esnekliğe sahip olacaksınız.

Teslim süresini hesaba katmak için, tahmininizi bir siparişin alınması için gereken süreyi yansıtacak şekilde ayarlayabilir veya teslim süresini kapsayacak şekilde envanter seviyeleri oluşturabilirsiniz.

Envanter seviyelerini oluşturmak pahalı olabilir, bu nedenle tahminlerinizi ayarlamak genellikle tercih edilir. Bu, siparişlerinizi daha erken vermeniz gerekeceği anlamına gelir, ancak bu sizi fazla stok tutma maliyetinden kurtaracaktır.

Envanter tahmininde kaçınılması gereken yaygın hatalar

Yanlış envanter tahminlerine yol açabilecek birkaç yaygın hata vardır. Bunlar şunları içerir:

Mevsimselliği hesaba katmamak: Mevsimsel kalıpların talep üzerinde büyük etkisi olabilir, bu nedenle envanter seviyelerini tahmin ederken bunları dikkate almak önemlidir.

Geçmiş verilere çok fazla güvenmek: Tarihsel veriler değerli bir araçtır, ancak yalnızca geçmiş talebi yansıttığını hatırlamak önemlidir. Gelecekteki talep farklı olabilir, bu nedenle envanteri tahmin ederken pazar eğilimleri ve müşteri davranışı gibi diğer faktörleri dikkate almak önemlidir.

İşletmedeki değişiklikleri hesaba katmamak: İşletmeler zamanla değişir, bu nedenle envanteri tahmin ederken bunu akılda tutmak önemlidir. Yeni ürünler tanıtıyorsanız veya pazarlama stratejinizde değişiklik yapıyorsanız, bu talebi etkiler ve envanter tahmininde dikkate alınmalıdır.

Veri olmadan varsayımda bulunmak: Tahminlerinizi varsayımlardan ziyade verilere dayandırmak önemlidir. Tahmininizi destekleyecek yeterli veriye sahip değilseniz, tahmin etmek yerine bunu yapana kadar beklemek daha iyidir.

Tahmininizi gözden geçirip güncellememek: Ürünlerinize olan talep zamanla değişebilir, bu nedenle tahmininizi düzenli olarak gözden geçirmek ve güncellemek önemlidir. Bu, piyasadaki değişikliklere karşı doğru ve duyarlı olmanıza yardımcı olacaktır.

Bu hatalardan kaçınarak envanter tahminlerinizin doğruluğunu artırabilir ve envanter seviyeleri hakkında daha iyi kararlar verebilirsiniz.

Satış tahmini ile envanter tahmini arasında nasıl bir ilişki vardır?

Satış tahmini, envanter tahmininde önemli bir girdidir. Gelecekteki satışları tahmin ederek, talebi karşılamak için ihtiyaç duyacağınız envanter seviyesini tahmin edebilirsiniz.

Satış tahmini, trend analizi veya regresyon analizi gibi çeşitli yöntemler kullanılarak yapılabilir. İşletmenize ve verilerinize uygun bir yöntem seçmeniz önemlidir. Bir satış tahmininiz olduğunda, talebi karşılamak için ihtiyaç duyacağınız envanter düzeyini tahmin etmek için bunu kullanabilirsiniz.

Envanter tahminlerinizi yönetmek için yazılımı kullanma

SkuVault, envanter talebini tahmin etmenize yardımcı olabilecek güçlü bir envanter yönetimi yazılımıdır (iyi envanter kontrolünün diğer birçok yönüne ek olarak).

SkuVault, gelecekteki satışları tahmin etmek için kullanılabilecek satış geçmişi ve trend analizi gibi özellikler sağlar.

SkuVault, envanter seviyeleri belirli bir noktaya ulaştığında otomatik olarak sipariş verebilmeniz için yeniden sipariş noktaları ayarlamanıza da olanak tanır. Bu, sipariş verirken tahmin yürütmeyi ortadan kaldırır ve optimum envanter seviyelerini korumanıza yardımcı olur.

Ayrıca SkuVault, envanterinizi takip etmenize ve gelecekteki siparişler hakkında bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilecek gerçek zamanlı envanter izleme ve raporlama gibi özellikler sunar.

Envanter yönetiminizi iyileştirmenin bir yolunu arıyorsanız, SkuVault'un işinizde çalışmayı bırakıp işiniz üzerinde çalışmaya başlamanıza nasıl yardımcı olabileceğini size göstermek isteriz .

Daha fazla bilgi için, bir demo planlamak için bu sayfadaki düğmeye tıklayın veya buradan özellikler sayfamıza göz atın .