Inventory Forecasting adalah proses dimana data penjualan historis, data pembelian historis, perencanaan permintaan saat ini, produksi yang direncanakan perusahaan, dan data keseimbangan sumber daya untuk distribusi dapat digunakan untuk meramalkan tingkat persediaan untuk periode mendatang. Karena persediaan yang biasanya digunakan perusahaan memiliki penawaran dan permintaan, perusahaan menghitung perkiraan ini berdasarkan delta di antara keduanya. Inventory Forecasting memiliki dasar yang dapat dimanfaatkan oleh produsen, pengecer, dan pedagang grosir untuk membantu memenuhi kebutuhan konsumen. SCM juga memungkinkan analisis penuh dan kontrol yang tepat dari produk dan bahan. Untuk proses yang dapat menghasilkan penawaran yang lebih baik, sangat penting bagi manajer rantai pasokan untuk mengetahui apakah perusahaan dapat meminta manajer mengelola inventaris atau apakah mereka dapat melakukannya sendiri. Hal ini memungkinkan Anda untuk memahami berbagai komponen yang terlibat dalam proses Inventory Forecasting (perkiraan inventaris) yang dapat memengaruhi inventaris Anda.
Forecasting adalah ilmu yang berguna untuk bisnis apa pun karena ada banyak manfaat yang dapat diperoleh darinya. Dengan mempelajari dan menganalisis masa lalu dan menemukan hubungan, pola, dan tren yang sistematis, kita dapat memprediksi peristiwa di masa depan. Forecasting adalah bagian dari bisnis di mana keputusan manajemen sangat penting. Dalam perencanaan atau peramalan persediaan yang dapat dilakukan perusahaan pada tingkat produk, tingkat lokasi kategori digunakan untuk memperkirakan keadaan barang jadi, bahan baku, dan barang dalam proses, terutama untuk memungkinkan analisis barang jadi. dari estimasi persediaan. Ini juga merupakan cara yang baik untuk meningkatkan bisnis perusahaan Anda. Mengetahui kapan Anda perlu memesan item tambahan dan berapa banyak yang Anda perlukan nanti bisa sangat membantu.
Menganalisis harga saham masa depan menggunakan berbagai teknik peramalan. Anda mungkin dapat melihat pendapatan dan membandingkannya dengan indikator ekonomi. Bisnis dapat memantau perubahan data keuangan atau statistik untuk menentukan hubungan antara beberapa variabel. Model peramalan kuantitatif dapat mencakup teknik deret waktu, diskon, analisis indikator leading atau lagging, dan pemodelan ekonometrik. Model Forecasting kualitatif berguna untuk menghasilkan peramalan dengan rentang terbatas. Model-model ini mungkin terbukti berguna dalam jangka pendek. Contoh model prediksi kualitatif adalah studi pasar, survei, dan survei yang metode Delphi dapat digunakan. Metode kuantitatif dapat menghilangkan pendapat ahli dan menggunakan data statistik berdasarkan informasi kuantitatif.
Investor biasanya memiliki cara menggunakan Forecasting untuk menentukan apa yang mungkin memengaruhi perusahaan, seperti Prakiraan penjualan, harga saham yang membuat kinerja perusahaan lebih baik atau lebih buruk. Prakiraan juga dapat memberi perusahaan tolok ukur bisnis yang membutuhkan perspektif jangka panjang. Dalam analisis saham, Forecasting dapat digunakan untuk memprediksi tren apa yang akan terjadi. Bagaimana PDB atau tingkat pengangguran juga berubah dari kuartal ke kuartal atau tahun ke tahun yang semakin jauh dari prediksi, semakin besar kemungkinan pekerjaan itu sendiri tidak akurat. Statistik yang dapat digunakan dalam peramalan oleh karena itu dapat dilihat oleh bisnis tentang dampak potensial dari perubahan dalam operasi bisnis di kemudian hari.
Kami menggunakan data yang dikumpulkan oleh perusahaan untuk mengukur kepuasan pelanggan dengan mengubah jam kerja atau produktivitas dalam kondisi tertentu. Forecasting biasanya membahas masalah atau berhubungan dengan kumpulan data. Ekonomi membuat asumsi tentang keadaan yang dapat dianalisis dan diterapkan perusahaan sebelum menentukan prediktor. Berdasarkan faktor-faktor yang biasanya ditentukan oleh perusahaan, ini terutama merupakan kumpulan data yang dipilih sesuai dan dapat digunakan untuk memanipulasi informasi. Analisis data dan prognosis dapat ditentukan. Verifikasi metode yang ditentukan dibandingkan dengan hasil aktual untuk memberikan informasi yang lebih akurat untuk prediksi masa depan.
Peramalan atau issue yang biasa disebut peramalan oleh pelaku ekonomi merupakan kegiatan yang bertujuan untuk memastikan keakuratan perkiraan, yang juga dapat digunakan sebagai dasar bagi perusahaan untuk menghitung operasi bisnisnya di masa depan. Tentu saja, dalam hal ini Anda membutuhkan alat ukur yang lebih akurat dan teruji pada sifat perkiraan itu sendiri. Sebuah perusahaan Forecasting mungkin juga diperlukan ketika menentukan jumlah produk yang direncanakan untuk diproduksi. Kegagalan untuk mengikuti proses ini dapat membuat sulit untuk menentukan jumlah yang benar. Seperti halnya kelebihan produksi, Anda mungkin mengalami kerugian karena permintaan yang rendah, tetapi jika ada kekurangan produksi dan permintaan pasar sangat tinggi, Anda mungkin kewalahan untuk memenuhi permintaan pasar.
Penting bagi manajer rantai pasokan untuk memahami berbagai komponen yang mempengaruhi proses Forecasting Inventory . Jenis perkiraan inventaris untuk bisnis Anda bergantung pada sifat bisnis Anda, ketersediaan data, risiko keusangan produk, atau masa pakai produk dalam upaya pemasaran Anda. Berikut jenis Forecasting Inventory : 1. Perkiraan Kualitatif (Qualitative Forecasting)
Teknik peramalan kualitatif yang menggunakan data dapat memanfaatkan pengalaman dan sangat bergantung pada pengetahuan pekerja berpengalaman untuk memberikan perkiraan hasil di masa depan. Prakiraan kualitatif juga dapat didasarkan pada data yang telah dimiliki perusahaan dan dengan menggunakan teknik kualitatif dapat memperhitungkan berbagai faktor yang dapat mempengaruhi permintaan pasar di masa mendatang. 2. Perkiraan Kuantitatif (Quantitative Forecasting)
Teknik estimasi yang satu ini juga memungkinkan Anda untuk menggunakan data historis masa lalu untuk memprediksi kebutuhan inventaris perusahaan Anda di masa mendatang. Kemudian dalam metode ini, data yang ada dapat dianalisis dengan menggunakan analisis runtun waktu atau model terkait untuk mendapatkan karakteristik data statistik dan penggunaan estimasi kuantitatif.
3. Sebab-Akibat
Pendekatan kausal ini tidak dapat didasarkan pada analisis data seperti data kuantitatif. Teknik ini berfokus pada hubungan antara berbagai jenis peristiwa untuk menemukan tren nyata yang meningkat di pasar dan membantu kami lebih memahami kebutuhan pasar saat ini. Teknik ini memungkinkan Anda untuk memperkirakan hubungan persediaan yang diperlukan berdasarkan asumsi kuantitas persediaan. Hal ini dapat digunakan sebagai acuan untuk hubungan dengan peristiwa yang terjadi. Kami juga mempertimbangkan berbagai faktor melalui perkiraan yang akurat yang dapat mempengaruhi persediaan.
4. Simulasi
Dalam estimasi inventaris ini, metode simulasi tidak hanya dapat memperhitungkan hasil metode kualitatif dan kuantitatif, tetapi juga faktor internal dan eksternal yang ada, sehingga nilai dan metode yang paling kompleks dapat digabungkan. untuk hasil yang lebih akurat.
Komponen kunci dari peramalan inventaris, pencapaian hasil dan Penilaian yang lebih baik adalah bagi manajer rantai pasokan perusahaan Anda, sangat penting bagi manajer untuk dapat menangani masalah terkait inventaris, atau jika mereka dapat menanganinya sendiri, dan memahami berbagai komponen yang melakukan hal ini. Mempengaruhi proses Forecasting Inventory (estimated inventory) nantinya. Komponen yang berlaku untuk beberapa bisnis adalah mulai dari pergerakan pesaing dalam bisnis hingga deskripsi yang lebih rinci tentang jenis barang, produk, dan kegiatan pemasaran yang dapat dilakukan bisnis untuk mencapai hasil tertentu yang nantinya dapat diterapkan. Beberapa komponen Forecasting Inventory adalah:
- Historis data penjualan
- Historis data pembelian
- Informasi kapan waktu pembelian
- Informasi kapan waktu produksi
- Informasi kapan waktu pendistribusian/pengiriman
- Rencana permintaan pasar
- Rencana detail pasokan produk
Karakteristik Inventory Forecasting
Inventory Forecasting memiliki karakteristik berikut dan beberapa kriteria penting seperti Akurasi, Biaya, dan Kenyamanan. Penjelasan dari kriteria tersebut sebagai berikut: 1. Akurasi Hasil peramalan memungkinkan perusahaan untuk mengukur dan meninjau kebiasaan dan konsistensi peramal. Terlalu tinggi atau terlalu rendah, hasilnya adalah sukses Oh, Anda bisa membandingkannya dengan fakta yang sebenarnya terjadi. Hasil ini mungkin konsisten jika ukuran kesalahannya relatif kecil. Peramalan yang terlalu rendah dapat menyebabkan kemacetan persediaan. Jangan biarkan modal yang Anda serap terbuang sia-sia 2. Biaya Biaya yang dibutuhkan suatu perusahaan untuk menghasilkan suatu peramalan tergantung pada jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, metode peramalan yang digunakan, dan induksi data yang memerlukan pengelolaan data dengan cara manual atau terkomputerisasi. Pilihan metode juga dapat disesuaikan dengan sarana dan akurasi yang dapat dicapai perusahaan 3. Kemudahan Metode umum mudah digunakan, mudah dibuat untuk bisnis, dan mudah digunakan dengan dukungan bisnis. Karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, dan kematangan teknologi, tidak selalu memungkinkan untuk menentukan aplikasi ke sistem Anda sendiri dengan cara yang canggih. Untuk melakukan ini, Anda mungkin memerlukan perangkat lunak yang memungkinkan Anda membuat prediksi dengan mudah dan cepat.
Manfaat pada Inventory Forecasting bisa membantu perusahaan Anda untuk bisa mengelola dengan baik pada stok barang untuk bisa lebih efisien dan efektif. Dengan tau keperluan kapan Anda perlu memesan barang lagi serta tau jumlah barang yang perusahaan perlukan. Sehingga nantinya akan lebih memahami waktu hingga barang yang bisa perusahaan pesan sampai dan kapan harus melakukan pemesan ulang. Memang muka awalnya juragan akan menjalani resesi dan memasukkan bidang tercantum serupa beban. Namun, tempo tutup cekang mengamalkan Inventory Forecasting berwai akan lebih mudah tambah aparat dan juga menganalisa tambah tepat. Persediaan yang kedapatan muka perusahaan tambah mengamalkan Inventory Forecasting racun kepada memperhitungkan babak mulai sejak sediaan beban dedikasi jadi, bibit mentah dan beban bagian dalam teknik yang kedepannya racun menganalisa beban jadi.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..