Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Komponen Pola Permintaan
Analisis Pola Permintaan terjadi pada tiga dimensi:
-
Pola Permintaan (berdasarkan bagaimana permintaan berubah dari waktu ke waktu dan kuantitas)
-
Permintaan Tahunan (jumlah total yang diminta selama periode 12 bulan)
-
Panjang Sejarah (periode waktu di mana data permintaan historis tersedia)
Analisis ini mengkategorikan pola permintaan Anda menjadi empat jenis berbeda: halus, intermiten, tidak menentu, dan kental. Masing-masing ditentukan dengan menganalisis frekuensi dan variabilitas permintaan. Jika ada produk dalam lingkup yang memenuhi syarat tanpa data historis, produk tersebut dikelompokkan di bawah bagian Zero Forecast Demand. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pola permintaan.
Distribusi pola permintaan di seluruh produk Anda memberikan wawasan berharga tentang keandalan perkiraan yang diharapkan. Produk dengan pola permintaan yang lancar (menunjukkan volume dan frekuensi pesanan yang konsisten) biasanya menghasilkan perkiraan yang paling dapat diandalkan, karena perilaku mereka lebih dapat diprediksi. Sebaliknya, pola yang tidak menentu atau kental, ditandai dengan lonjakan tidak teratur dan frekuensi urutan yang bervariasi, umumnya menghasilkan keandalan perkiraan yang lebih rendah karena sifatnya yang tidak dapat diprediksi. Dengan memahami distribusi ini, perencana permintaan dapat menetapkan harapan yang tepat dan mengambil tindakan proaktif.
Sistem ini juga menganalisis permintaan 12 bulan tertinggal Anda (tergantung pada konfigurasi pemangkasan), juga dikenal sebagai Permintaan Tahunan, tepat sebelum tanggal mulai perkiraan Anda. Misalnya, asumsikan tanggal mulai perkiraan adalah 15 Januari 2024 (Senin) dan ember perencanaan mingguan. Sistem menganggap periode analisis 12 bulan tertinggal dari 16 Januari 2023 hingga 14 Januari 2024. Analisis permintaan 12 bulan tertinggal membantu perencana permintaan membedakan antara produk aktif dan tidak aktif, sambil mengidentifikasi produk yang bertransisi antara negara-negara ini - pola yang secara langsung memengaruhi keandalan perkiraan. Dengan berfokus pada sejarah terkini daripada pola data yang lebih lama, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang produk mana yang memerlukan perhatian khusus atau pendekatan peramalan alternatif, terutama untuk kasus seperti item musiman, produk yang dihentikan, atau item yang dihapus secara bertahap. Untuk informasi selengkapnya, lihat Forecast Algorithms.
Panjang riwayat dalam tahun dihitung untuk setiap perincian perkiraan (misalnya, kombinasi lokasi produk) berdasarkan tanggal paling awal dan terbaru yang tersedia dalam data permintaan historis yang telah diproses sebelumnya, setelah menyesuaikan tanggal dengan awal default periode tersebut. Analisis ini membantu menentukan apakah produk telah mengumpulkan data historis yang cukup untuk menghasilkan perkiraan yang andal, dengan minimal dua tahun biasanya diperlukan untuk menangkap pola musiman dan tren jangka panjang.
