پروژه پایانی درس مدیریت عملیات-دکتر حبیب کراری-دانشگاه امیرکبیر بهار ۱۴۰۱

روش­های پیش­بینی تقاضاپروژه پایانی درس مدیریت عملیاتنویسندگان: امیرحسین بی­طرف کوچکی مهران خوشنود پویا پورعلی زهرا مرادی­نیااستاد درس: دکتر کراریبهار 1401فهرست0- چکیده1- پیش بینی تقاضا2- هفت کلید برای پیش بینی بهتر تقاضا3- مدل پیشنهادی.4- اجرا مدل پیشنهادی (پایتون و نتیجه گیری)5- پیش بینی تقاضا در زنجیره تامین.6- نتیجه گیری.7- منابع.0- چکیدهپیش­بینی برای بخش تولید یا عملیات یک شرکت حیاتی است. مواد مناسب باید با کمترین قیمت ممکن تهیه شود. امکانات تولید کافی باید با کمترین هزینه ممکن فراهم شود. نیروی کار کافی باید با کمترین هزینه ممکن استخدام و آموزش داده شود و خدمات لجستیکی کافی باید برای جلوگیری از تنگناها در انتقال محصولات از تولیدکننده به مصرف کننده استفاده شود. هیچ یک از این عملکردهای اساسی کسب و کار را نمی­توان بدون پیش­بینی دقیق فروش به­طور موثر انجام داد.در این مقاله به ارائه مدلی برای پیش­بینی تقاضا در یک سازمان می­پردازیم و به پیاده­سازی ایم مدل در شرکت تسلا می­پردازیم.1- پیش­بینی تقاضاپیش­بینی عبارت است از هنر شناسایی اتفاقات پیش از به­وقوع پیوستن آن­ها یا به­عبارت دیگر پیش­بینی عبارت است از برآورد تقاضای آینده با آینده­نگری خاص درباره واکنش احتمالی خریداران تحت مجموعه­ای از شرایط خاص. پیش­بینی اطلاعاتی را فراهم می­کند که سیاست­گذاران و مدیران را درر برنامه­ریزی و تصمیم­گیری مقتضی پیش از بروز اتفاقات تاثیرگذار یا تاثیرپذیر مورد پیش­بینی توانمند می­سازد. پیش­بینی تقاضا جز مهم­ترین فعالیت­های هر سازمان برای برنامه­ریزی فروش و در نهایت برنامه­ریزی جامع بوده و در واقع تعیین­کننده حجم فعالیت­های سازمان در آینده می­باشد. همچنین درک درستی از میزان وکیفیت فعالیت­های مزبور را برای مدیران فراهم می­نماید. در جایی که رقابت بالا باشد، تامین نیازهای مشتری سروقت و با کیفیت، کلید حفظ سهم از بازار و کسب سهم از بازار بیش­تر می­باشد. باتوجه به ماهیت رقابتی­بودن صنایع در عصر حاضر، پیش­بینی دقیق می­تواند در تحقق این امر کمک شایانی کند.پیش‌بینی فروش و تقاضا یک کارکرد مدیریتی است که شرکت‌ها معمولاً آن را به عنوان یکی از عوامل کلیدی موفقیت شرکت لحاظ نمی‌کنند. از دیدگاه والا، پیش‌بینی‌های دقیق فروش و تقاضا به شرکت اجازه می‌دهد تا سطوح بالایی از خدمات را به مشتری ارائه دهد. زمانی که بتوان تقاضا را به طور دقیق پیش بینی کرد، می توان آن را به موقع و به­صورت کارا برآورده کرد و هم تامین­کنندگان و هم مشتریان نهایی را راضی نگه داشت. پیش‌بینی‌های دقیق به شرکت کمک می‌کند از فروش از دست رفته یا موقعیت‌های موجود در انبار جلوگیری کند و از رفتن مشتریان به سمت رقبا جلوگیری کند. علاوه براین پیش­بینی دقیق باعث می­شود که بتوان مواد و قطعات موردنیاز و هم­چنین خدمات لجستیکی را از طریق قراردادهای بلندمدت تامین کرد که درکاهش هزینه­ها بسیار موثر می­باشد. از طرفی موجودی سپری برای عدم اطمینان و عدم پیش­بینی درست تقاضا می­باشد. بنابراین، هرچه پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر باشند، موجودی کمتری باید نگهداری شده که در مدیریت هزینه­ها بسیار موثر می­باشد. مسئله تعیین کننده در پیش­بینی، به­کارگیری روش مناسب و مقتضی باتوجه به ماهیت و ساختار عناصر سیستم، دامنه و مقیاس و افق زمانی موردانتظار می­باشد.پیش­بینی برای بخش تولید یا عملیات یک شرکت حیاتی است. مواد مناسب باید با کمترین قیمت ممکن تهیه شود. امکانات تولید کافی باید با کمترین هزینه ممکن فراهم شود. نیروی کار کافی باید با کمترین هزینه ممکن استخدام و آموزش داده شود و خدمات لجستیکی کافی باید برای جلوگیری از تنگناها در انتقال محصولات از تولیدکننده به مصرف کننده استفاده شود. هیچ یک از این عملکردهای اساسی کسب و کار را نمی­توان بدون پیش­بینی دقیق فروش به­طور موثر انجام داد. اگر نگاهی به تاریخ فعالیت‌های اقتصادی در چند دهه اخیر بیندازید، متوجه خواهید شد که شرکت‌ها و صنایع زیادی به دلیل عدم پیش‌بینی درست میزان تقاضای بازار، به سمت ورشکستگی رفته‌اند. پیش­بینی تقاضا همواره امری دشوار و چالش­پذیر در محیط­های تجاری و رقابتی امروز است و کوچکترین بهبود در آن نقش موثری برای حفظ سرمایه کارخانه­ها و خرده­فروشان ایفا می­کند.مزایای پیش­بینی تقاضا به­صورت کلی عبارتند از:· کاهش زمان تاخیر· کاهش موجودی انبارها· برقراری توازن میان عرضه و تقاضاروش­های متوعی برای پیش­بینی تقاضا وجود دارد اما به­صورت کلی به دوطبقه تقسیم می­شود:1- روش­های کیفی: روش­های کیفی بر مبنای نگرش تجربه و ذهنیت افراد می­باشد که با استفاده از آن­ها می­توان یک پیش­بینی مناسب از میزان فروش و تقاضا برای کالاها بدست آورد. روش­های کیفی به چهار دسته تقسیم می­شود:· نظر خواهی از فروشندگان: در این روش برای پیش­بینی تقاضا از فروشندگان هر منطقه درباره فروش دوره بعد نظرخواهی می­شود، سپس نظرات مختلف جمع­آوری شده مورد بررسی قرار می­گیرد و تقاضای دوره بعد پیش­بینی می­شود. بدلیل اینکه فروشندگان ارتباط مستقیم با مشتریان دارند می­توانند با آگاهی از سلیقه­های مشتریان، تقاضای محصولات را پیش­بینی کنند. این روش، هزینه پیش­بینی را کاهش می­دهد.· روش توافق جمعی: در این روش، پیش­بینی تقاضا در جلسه­هایی با حضور کارشناسان و مدیران شرکت انجام می­گیرد و از جنبه­های مختلف، تقاضا برای کالاها یا محصولات بررسی می­شود و سپس به اتفاق جمع، پیش­بینی تقاضا انجام می­شود.· روش انتظارات مصرف­کننده: در این روش، شرکت با تهیه یک پرسشنامه و ارسال آن برای مصرف­کنندگان، از نظرات آنان نسبت به بازار تقاضا و تمایل مصرف­کنندگان به خرید کالاها آگاهی می­یابد. این روش برای پیش­بینی تقاضای محصولات جدید بسیار مناسب است. اشکال این روش زمان و هزینه زیاد است.· روش دلفی: در این روش با استفاده از پرسشنامه، نظرات گروهی از متخصصان که لزوما عضو شرکت نیستند، درباره پیش­بینی تقاضای محصولات در آینده جمع­آوری می­شود. اعضای این گروه بدون شناخت از یکدیگر نظرات خود را ارائه می­دهند. پرسشنامه­های بی­نام جمع­آوری­شده، مورد طبقه­بندی قرار می­گیرد و مجددا در مرحله دوم نظرات هر یک از اعضا برای سایرین ارسال می­شود. سپس درخواست می­شود که با توجه به نظرات دیگران، هریک از اعضا، مجددا پیش­بینی خود را ارئه دهند. این فرآیند تا آنجا ادامه می­یابد که یک اتفاق نظر و توافق کلی در مورد موضوع پیش­بینی حاصل شود. روش دلفی بسیار پر هزینه و طولانی است.2- روش­های کمی (محاسباتی): در روش­های کمی، از اطلاعات گذشته جهت پیش­بینی تقاضا برای دوره­های آینده استفاده می­شود. این روش به دو دسته نقسیم می­شود:· سری­های زمانی: عبارت است از آرایشی از داده­ها که رفتار یک متغیر را در دوره­های زمانی متوالی نشان می­دهند. با مطالعه سری­های زمانی که اطلاعات فروش محصولات را در گذشته نشان می­دهند، می­توان 4 نوع روند تغییرات را شناسایی کرد: 1) روند معمولی (T): دراین نوع روند، یک افزایش مداوم یا یک کاهش مداوم در میزان فروش محصولات درگذشته مشاهده می­شود. 2) روند فصلی (S): برای برخی از کالاها، تغییرات تقاضا تابع تغیرات فصلی است. به­عنوان مثال در فصل­های پاییز و زمستان، فروش بخاری افزایش و در فصل­های بهار و تابستان کاهش می یابد. 3) روند دوره ای (C): تغییرات تقاضا برای برخی کالاها به صورت دوره­ای می­تواند نوسانات داشته باشد. به­عنوان مثال دوران رکود یا رونق اقتصادی. 4) روند تصادفی (R): گاهی اوقات تغییرات تقاضا مشخص نیست بلکه عوامل گوناگون باعث ایجاد نوسانات نامنظم و پیچیده در تقاضای محصولات می­گردد.· رگرسیون (سببی): در این روش با شناسایی عوامل موثر بر تقاضا، با استفاده از داده­های گذشته، رابطه علی و معلولی بین تقاضا و عوامل موثر بر آن شناسایی شده و با تحلیل روند عوامل، تقاضا آینده پیش­بینی می­گردد.پیش­بینی تقاضا فقط برای راه‌اندازی واحد تولیدی نیست بلکه برنامه‌ریزی ظرفیت تولید ماهیانه، شرح وظایف کارکنان، سفارش مواد اولیه، طرح‌های توسعه‌ی کارخانه و … هم به آن بستگی دارد.پیش­بینی تقاضا ابعاد مختلفی دارد که باید به آن توجه کرد. این ابعاد عبارتند از:1) بازه‌ زمانی پیش ­بینی تقاضا: ممکن است میزان تقاضای بازار در چهار سال آینده درخشان باشد اما تحت تأثیر تغییرات تکنولوژی و سایر اتفاقات در یک بازه‌ی ده‌ساله به حدأقل برسد یا از محصولی در بازار کنونی استقبال نشود اما شرایط تغییر کند و فروش خوبی در سالیان آینده داشته باشد. پس به وضوح، پیش­بینی تقاضا تابع زمان است و می‌تواند برای آینده‌ی نزدیک (یک یا چند ماه) یا دور باشد. به­طور کلی می­توان گفت که بازه زمانی به 3 دسته کوتاه­مدت، میان­مدت و بلندمدت تقسیم می­شود.· کوتاه­مدت: عمدتا پیش­بینی کمتر از 3 ماه بوده و برای برنامه­ریزی خرید، زمانبندی کار و برنامه­ریزی نیروی کار مورداستفاده قرار می­گیرد.· میان­مدت: عموما بازه زمانی بین 3 ماه تا 3 سال را شامل شده و برای برنامه­ریزی فروش، برنامه­ریزی تولید و بودجه­بندی استفاده می­شود.· بلندمدت: بازه زمانی بیشتر از 3 سال را شامل شده و برای برنامه­ریزی توسعه محصولات جدید، توسعه خطوط تولید و تحقیق و توسعه ( عمدتابرنامه­ریزی سرمایه­ای) استفاده می­شود.پیش­بینی­های میان­مدت و بلندمدت با مسائل جامع شرکت­ها در ارتباط بوده و تصمیمات مدیریت را ملاحظه برنامه­ریزی محصولات و فرآیندها پشتیبانی می­نماید و دقت کمتری نسبت به پیش­بینی کوتاه­مدت دارد.شکل شماره 1: چرخه عمر فعالیت شرکت?محصولات در دو مرحله اول از عمر خود، احتیاج به پیش­بینی دقیق­تری نسبت به دو مرحله انتهای عمر خود دارند. به­علت کمبود یا عدم وجود اطلاعات در مرحله معرفی، پیش­بینی­های کیفی مورد استفاده قرار می­گیرد. با اضافه شدن داده­ها در دو مرحله بعد، روش­های کمی کاربرد داشته و درنهایت علیرغم انباشت داده­ها در مرحله زوال، روش­های کیفی نظیر بررسی بازار در این مرحله کاربرد خواهد داشت.2) بخش­بندی بازار: به سه علت برای پیش بینی تقاضا به بخش‌بندی بازار نیاز داریم.· معمولاً صدها و هزاران بازار مختلف برای یک محصول وجود دارد و پیش‌­بینی تقاضای همه‌ی آن‌ها مقدور نیست.· هر چقدر بازار را بزرگ‌تر در نظر بگیریم از دقت پیش‌بینی کاسته می‌شود، چون بخش‌های مختلف آن تحت تأثیر عوامل متقاوتی هستند و نمی‌شود همه‌ی آن‌ها را با هم بررسی کنیم.· آگاهی از تقاضای یک بازار بزرگ چندان مفید نیست زیرا اطلاعات دقیقی برای تصمیمات کلان مدیریتی در اختیار قرار نمی­دهد.به‌صورت کلی معمولاً در پیش­بینی روی بازارهای زیر کار می‌کنیم:· بازارهایی که روی آن‌ها سرمایه‌گذاری کردیم و هدف اصلی ما هستند.· بازارهایی که وضعیت‌‌شان را زیر نظر گرفته‌ایم تا در صورت فراهم شدن فرصت برای ورود به آن‌ها اقدام کنیم.· بازارهایی که در اختیار رقیبان است و با بررسی آن‌ها می‌خواهیم برنامه‌ی آینده‌ی رقیبان را پیش‌بینی کنیم.بادر نظر گرفتن ابعاد موثر در پیش­بینی تقاضا، مدل مورد استفاده پیش­بینی خود را بهینه­سازی می­کنیم. با پیش­بینی تقاضا، یک شرکت برنامه­های مناسب برای چالش­ها و یا تقاضاهای آینده ارائه می­دهد و اقدامات لازم را برای مواجه­شدن با آن­ها را برنامه­ریزی می­کند. به‌صورت کلی موارد زیر روی دقت پیش‌بینی تأثیر می‌گذارند:· روش پیش‌بینی: روش پیش‌بینی به دو صورت روی دقت کار اثر می‌گذارد. اولاً بعضی روش‌ها به صورت کلّی دقیق‌تر هستند و در مواردی استفاده می‌شوند که حساسیت کار بالاست و دوماً باید میان روش یه کار گرفته شده با شرایط و خواسته‌های پیش‌بینی تناسب داشته باشد.· پیچیدگی‌های محیط: شرایط محیطی اصلی‌ترین عامل کاهش دقت پیش­بینی تقاضا هستند، مثلاً رونق یا رکود اقتصادی، کاهش یا افزایش نرخ ارز، تغییر الگوی مصرف، افزایش یا کاهش نرخ واردات و صادرات و .. به سادگی روی تقاضا اثر می‌گذارند. البته این موارد را تا حدی می‌توان پیش‌بینی کرد اما عواملی مثل جنگ و طوفان و زلزله و شیوع بیماری‌ها و … قابل پیش‌بینی نیست و به همین علت هیچ‌وقت نمی‌توانیم به پیش‌بینی‌ها کاملاً اعتماد کنیم. پس هر چقدر ثبات محیطی بیشتر و بازه‌ی پیش‌بینی نزدیک‌تر باشد، احتمالاً نتایج پیش‌بینی دقیق‌تر و قابل اتکاتر هستند اما در بلندمدت، پیشامدهای زیادی رخ می‌دهد که مجموعه‌ی آن‌ها انحراف بزرگی در نتایج به‌وجود می‌آورند.· اطلاعات و داده‌ها: پیش‌بینی­ها بر اساس داده‌های کنونی و گذشته انجام می‌شوند. هرچقدر داده‌های بیشتر و دقیق‌تری داشته باشیم، پیش‌بینی اصولی‌تر و منطقی‌تر خواهد بود.2- هفت کلید برای پیش­بینی بهتر تقاضاباتوجه به اهمیت پیش­بینی تقاضا و لزوم دقت در آن، 7 کلید برای اجرای هرچه بهتر آن در زیر معرفی شده است.1- درک این موضوع که پیش­بینی چیست و چه نمی­باشد:پیش­بینی فروش یک فرآیند مدیریتی است نه یک برنامه کامپیوتری. این تمایز مهم است زیرا بر بسیاری از قسمت­ها در یک سازمان تأثیر می گذارد. صرف نظر از اینکه یک شرکت کالا یا خدمات می فروشد، باید تصویر روشنی از تعداد کالاها یا خدماتی که می­تواند در کوتاه مدت و بلندمدت بفروشد، داشته باشد. به این ترتیب، می تواند برای تامین تقاضای مشتری، برنامه­ریزی مناسب داشته باشد.بسیاری از شرکت‌ها مهم‌ترین تصمیم‌های مربوط به پیش‌بینی را حول محور انتخاب یا توسعه نرم‌افزار رایانه‌ای برای تهیه پیش‌بینی‌ها می‌دانند. با این حال، نمونه‌های بسیاری از سیستم‌های رایانه‌ای پیچیده را وجود دارد که علیرغم صرف هزینه‌ها و زمان بالا، پیش‌بینی‌های دقیقی را ارائه نکرده‌اند. دلیل این امر این است که پیاده‌سازی سیستم پیش­بینی با مدیریت مؤثر برای نظارت و کنترل همراه نبوده است. (راه­حل تمرکز بر مدیریت پیش­بینی به­جای سیستم پیش­بینی می­باشد و شرکت­ها با درک اهمیت پیش­بینی به عنوان یک فرآیند مدیریتی، می­توانند در پی­بینی موفق­تر عمل کنند.)مشکل بعدی شرکت­ها، ناتوانی در درک رابطه بین پیش‌بینی، برنامه‌ریزی و تعیین هدف است. پیش­بینی فروش باید به عنوان تخمینی از میزان فروش آینده با توجه به شرایط محیطی خاص در نظر گرفته شود. یک برنامه فروش باید به عنوان یک تصمیم مدیریتی یا تعهد به کاری که شرکت در طول دوره برنامه­ریزی انجام خواهد داد، در نظر گرفته شود. هدف فروش باید هدفی باشد که همه در سازمان برای رسیدن به آن تلاش می­کنند. هدف اصلی پیش‌بینی فروش، کمک به مدیریت در تدوین برنامه فروش و سایر برنامه‌های تجاری مرتبط با فعالیت‌های آتی است. هدف برنامه فروش، هدایت تصمیمات مدیریتی تاکتیکی و استراتژیک (خرید مواد خام، برنامه­ریزی منابع انسانی، برنامه­ریزی لجستیک و ...) است که به طور واقع بینانه محدودیت­های منابع، رویه­ها و سیستم­های شرکت را درنظر می گیرد. هدف فروش در درجه اول برای ایجاد انگیزه برای افراد در سراسر سازمان در رسیدن به اهداف شرکت و فراتر رفتن از آن­ها طراحی شده است. درحالیکه پیش­بینی فروش و برنامه فروش باید به هم مرتبط باشند (اولی باید مقدم بر دومی باشد و بر دومی تأثیر بگذارد)، هدف فروش ممکن است کاملاً مستقل باشد. از آنجا که پیش­بینی­کنندگان باید برای دقت تلاش کنند، مناسب نیست که یک پیش­بینی با استراتژی انگیزشی شرکت (هدف فروش) اشتباه گرفته شود. به­ویژه این مشکل زمانی نمایان­­تر می­شود که پیش‌بینی‌ و اهداف فروش در هم تنیده شوند. ایم مشکل به دو صورت قابل بیان است (ذهنیت اشتباه در شرکت­ها) (راه­حل برطرف­سازی این مشکل، ایجاد تمایز بین هدف و پیش­بینی فروش است)· نباید پیش­بینی پایین­تر از اهداف سازمان باشد.· برای رسیدن به سهم از بازار معقول و قابل دستیابی، پیش­بینی بدبینانه صورت می­گیرد.2- پیش­بینی تقاضا، نقشه عرضهیکی از اشتباهاتی که بسیاری از شرکت‌ها مرتکب می‌شوند، پیش‌بینی توانایی خود برای عرضه کالا یا خدمات به جای تقاضای واقعی مشتری است. در ابتدای چرخه پیش‌بینی، تخمین پیش‌بینی‌هایی که توجهی به ظرفیت تولید شرکت ندارد، مهم است. این مشکل اغلب زمانی رخ می­دهد که از داده­های تاریخی به عنوان مبنایی برای ایجاد پیش­بینی­ها استفاده شود. پیش‌بینی با استفاده از داده­های قبلی (عمدتا حمل­ونقل) فقط توانایی قبلی یک شرکت برای برآورده کردن تقاضا را پیش‌بینی می‌کند و شرکت را به تکرار اشتباهات قبلی خود در عدم ارضای تمام تقاضای مشتری سوق می­دهد البته مبنایی برای پیش­بینی دقیق می­باشد. (درست است که این پیش­بینی می­تواند از دید کارکنان بسیار دقیق باشد اما به ظرفیت از دست رفته توجهی ندارد.)تعیین تقاضای واقعی مشتری دشوارتر از پیش‌بینی توانایی یک شرکت برای عرضه است. سیستم­ها و فرآیندهایی برای به­دست­آوردن این تقاضایی که برآورده نشده است، مورد نیاز است. نمونه­های از این سیستم­ها در زیر آورده شده است:· مکانیزم­هایی که اطلاعات ارزشمندی درباره مشتریانی که در صورت امکان سفارش بیشتری می‌دهند را بدست آورد.· سوابق سفارشات پذیرفته شده اما برآورده نشده توسط شرکت· مبادله الکترونیکی داده­ها (EDI) در طول زنجیره تامین ماتتد سطح موجودی و پیش­بینی خرده­فروشانعلیرغم دشواربودن، پیش‌بینی تقاضای واقعی به شرکت کمک می‌کند تا تصمیمات معقول و بلندمدتی اتخاذ کند که می‌تواند تاثیرات شدیدی بر موقعیت آن در بازار بگذارد. با شناسایی جاهایی که ظرفیت با پیش‌بینی‌های تقاضا برآورده نمی‌شود، شرکت اطلاعات ارزشمندی در مورد توسعه ظرفیت بدست می­آورد. چنین برنامه بلندمدتی درنهایت منجر به سطوح بالاتر رضایت مشتری می­شود.3- ارتباط و همکاریشرکت­هایی که به­صورت دقیق و موثر پیش­بینی می­کنند، دریافت ورودی از همه حوزه­های عملکردی سازمان را حیاتی می­دانند که هریک از این ورودی­ها، اطلاعات و بینش­های مرتبطی را ارائه می­دهند که می­تواند دقت کلی را بهبود بخشد اما کارکنان اغلب قادر نیستند یا تمایلی به همکاری بین واحدهای مختلف برای دستیابی به سطوح بالایی از پیش­بینی ندارند. عواقب عدم این ارتباط عبارتند از:· اطلاعات مهمی از جمله زمان تولید یا محدودیت‌های ظرفیت در هنگام نهایی­شدن پیش‌بینی درنظر گرفته نمی‌شود. از آنجایی که این اطلاعات درنظر گرفته نشده است، اعتماد کمی به پیش بینی به­وجود می­آید که ناشی از درنظر نگرفتن دیدگاه سایر بخش­هاست. این عدم اعتماد، منجر به تلاش­های بی­نتیجه در پیش­بینی می­شود.· پیامد دیگر عدم ارتباط، عدم درک مفروضات مربوط به پیش­بینی­هاست که منجر به بی­اعتمادی بیشتر نسبت به پیش­بینی­ها می­شود. (به­طور مثال در شرکتی، یک برنامه‌ریز تولید، پیش‌بینی‌ها را با در نظر گرفتن فصلی بودن تقاضا تعدیل می‌کند. با این حال، وی نمی‌دانست که بخش بازاریابی قبلاً این فصلی بودن را در اطلاعاتی که به او داده‌اند، در نظر گرفته است.برای رفع این مشکل، نیاز به ارتباطات زیادی در سراسر واحدهای مختلف است و همه این ورودی­ها، اهمیت برابری ندارند. این ارتباط به دو صورت قابل بیان است:· ارتباط یک­طرفه: شرکت‌هایی که در سطوح پایین‌تر از پیچیدگی قرار دارند، صرفاً ارتباط یک­طرفه برقرار می‌کنند. این ارتباط می­تواند به شکل گزارش­های یک­طرفه باشد که در آن واحد پیش­بینی، سایر حوزه­های عملکردی را از نتایج خود مطلع می­کند. در این نوع ارتباط، نمایندگانی از بخش­های مختلف برای بحث در مورد پیش‌بینی جمع می­شوند. با این­حال، اغلب، کسی که مسئول پیش‌بینی است، بر بحث‌ها مسلط می‌شود و سعی می‌کند تا سایر بخش­ها را متقاعد کند که پیش‌بینی انجام­شده را بپذیرند و مطابق آن برنامه­ریزی کنند.· هماهنگی و ارتباط دوطرفه: هماهنگی بهتر از ارتباط یک­طرفه است زیرا حداقل فرصتی برای گفتگو وجود دارد. در اینجا، دیدگاه‌های هر حوزه عملکردی، مورد توجه یکسان قرار می‌گیرد و هیچ بخشی بر بخش دیگر برتر نیست. چنین همکاری زمانی رخ می­دهد که فرآیند پیش­بینی به جای اینکه بخشی از بازاریابی، مالی، تدارکات یا تولید باشد، در یک بخش مستقل مستقر باشد. هر بخش، با فرضیات، سوگیری­ها و برنامه­های منحصر به فرد خود، می تواند در پیش­بینی نهایی کمک کند.در پیش‌بینی مؤثر، ایجاد مکانیزمی که افراد را از چندین حوزه سازمانی با روحیه همکاری گرد هم می‌آورد، بسیار مهم است. چنین مکانیزمی تضمین می‌کند که تمام اطلاعات مرتبط قبل از ایجاد پیش‌بینی درنظر گرفته می‌شوند. تشکیل جلسات منظم و مستندسازی صورت جلساتی، یکی از این مکانیزم­ها می­باشد. نتیجه نهایی یک پیش‌بینی همگانی است با اعدادی که تمامی بخش­ها به رسدن به آن کمک کرده‌اند. گام­های تکراری حذف می‌شوند و همه واحد‌ها می‌توانند به نتیجه نهایی اعتماد کنند.4- حذف بخش­های مجزا تجزیه و تحلیلواحدهای مجزا تجزیه و تحلیل برای عملکرد شرکت مضر هستند. پیش‌بینی‌هایی که به این روش ارائه می‌شوند اغلب نادرست و متناقض هستند. هنگامی که از بخش­های کاملاً مجزا استفاده می شود، مفروضاتی که زیربنای پیش­بینی­ها هستند، مانند سطوح قیمت­گذاری و برنامه­های بازاریابی، از یک بخش به بخش دیگر متفاوت هستند. علاوه براین، هر واحد با یک سوگیری منحصربه‌فرد پیش‌بینی می‌کند که برای واحدهای دیگر ناسازگار و غیرقابل استفاده است. این تناقص­ها و دوباره­کاری­ها برای شرکت هزینه و زمان و انرژی پرسنل به­همراه دارد که در نهایت باعث ایجاد حس عدم اعتماد در فرآیند پیش بینی می­شود.برای حل این مشکل، مدیریت باید توجه خود را به حذف عواملی که باعث ایجاد واحدهای مجزا تجزیه و تحلیل می­شود، معطوف کند. با ایجاد یک فرآیند واحد که توسط یک زیرساخت پیش­بینی پشتیبانی می­شود، می­توان به این هدف دست یافت. این فرآیند باید شامل نرم­افزاری باشد که به طور یکپارچه با سایر سیستم­های اطلاعاتی در شرکت ارتباط برقرار کند. ابزارهای مناسب باید شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌های آماری، برنامه‌های گرافیکی و توانایی ثبت و گزارش معیارهای عملکردی در طول زمان باشد. داده‌های فروش تاریخی را می‌توان از یک پایگاه داده که به طور متمرکز نگهداری می‌شود، بدست آورد که به صورت الکترونیکی در تمام بخش ها در دسترس است. هنگامی که این زیرساخت پیش بینی ایجاد شد، باید آموزش موثر با هدف درک مشترک از فرآیند و سیستم آن اجرا شود. کارکنان باید برای درک فرآیند کلی، نقش هر فرد در فرآیند و اهمیت پیش­بینی دقیق آموزش ببینند. آن­ها باید بتوانند به طور موثر و کارآمد از سیستم استفاده کنند.هنگامی که واحدهای مجزا تجزیه و تحلیل حذف شدند، شرکت می­تواند انتظار بهبود عملکرد پیش­بینی و صرفه­جویی قابل توجه در هزینه داشته باشد. هنگامی که سیستم­ها به صورت الکترونیکی پیوند داده شوند، می­توان از خطاهای ناشی از انتقال داده­ها جلوگیری کرد و اطلاعات لازم را برای همه بخش­ها در دسترس قرار داد. از منظر هزینه، یک فرآیند پیش‌بینی واحد، تلاش‌های مازاد را در شرکت حذف می‌کند، در نتیجه در زمان کارکنان و سایر منابع صرفه‌جویی می‌شود و این بهبود قابل مشاهده خواهد بود.5- استفاده از ابزارهای منطقی و دقیقتعدادی شرکت‌ها تمایل دارند برای انجام پیش‌بینی‌ها، صرفاً از ابزارهای کیفی مانند نظرات مدیران باتجربه یا فروشندگان استفاده کنند و ابزارهای کمی مانند تحلیل رگرسیون و سری زمانی را نادیده بگیرند. از طرفی دیگر، تعدادی از شرکت­ها استفاده از ابزارهای کمی یا نرم­افزارهای کامپیوتری را کلیدی برای حل مشکل پیش­بینی می­دانند. نکته کلیدی این است که هر دو ابزار کمی و کیفی برای پیش­بینی فروش موثر ضروری هستند. با این حال، برای مؤثر بودن، باید آن­ها را در چارچوب محیط کسب و کار منحصر به فرد شرکت درک کرد و عاقلانه استفاده کرد. برای حل این مشکل هم باید از داده­های تاریخی برای پیش­بینی تقاضا استفاده نمود و هم باید از اطلاعات کیفی در مورد ماهیت بازار و آنچه باعث تغییر تقاضا می‌شود، استفاده کرد.استفاده عاقلانه از ابزارهای پیش‌بینی مستلزم دانستن این است که هر نوع ابزار کجا خوب کار می‌کند و کجا کار نمی‌کند، سپس فرآیندی را در کنار هم قرار داد که از مزایای هرکدام در محیط شرکت استفاده کند. فروشندگان ممکن است در پیش‌بینی کمی اولیه و تنظیم کیفی آن برای بهبود دقت کلی خوب باشند. مدل‌های سری زمانی در شرکت‌هایی که تغییر روندها و الگوهای فصلی را تجربه می‌کنند به خوبی کار می‌کنند، اما در تعیین رابطه بین تقاضا و عوامل خارجی مانند تغییرات قیمت، فعالیت‌های اقتصادی، یا تلاش‌های بازاریابی شرکت و رقبای آن هیچ فایده‌ای ندارند. از سوی دیگر، تحلیل رگرسیون در ارزیابی این روابط کاملاً مؤثر است، اما در پیش‌بینی تغییرات روندی و فصلی چندان مفید نیست.برای اعمال این کلید، فرآیندی باید اجرا شود که از سری­های زمانی برای پیش­بینی روند و فصلی بودن، تحلیل رگرسیون برای پیش بینی روابط تقاضا با عوامل خارجی و ورودی کیفی از فروشندگان، بازاریابی و مدیریت عمومی برای تعدیل این پیش بینی­های کمی اولیه استفاده کند.6- مهم دانستن آنآنچه اندازه­گیری می­شود، پاداش می­گیرد و آنچه پاداش می­گیرد، انجام می­شود. شرکت‌ها اغلب به کسانی که پیش‌بینی می‌کنند می‌گویند که پیش‌بینی مهم است اما پس از انجام خوب کار به آن­ها پاداش نمی‌دهند یا آن­ها را به خاطر انجام بد آن تنبیه نمی‌کنند. پیش­بینی بد باعث دستکاری پیش‌بینی‌های موجود توسط واحدهای دیگر یا در موارد شدید، ایجاد واحدهای مجزا تحلیلی می­شود که تلاش‌های پیش‌بینی را تکرار می‌کنند و ایده‌های ارزشمند را نادیده می‌گیرند.یکی از راه‌های سنجش اهمیت پیش‌بینی برای یک شرکت، تعیین میزان آشنایی مسئولان پیش­بینی و توسعه‌دهندگان با کل فرآیند است. بدون چنین آشنایی، افراد درگیر در پیش‌بینی در سراسر شرکت درک کمی از تأثیر اشتباهات خود دارند و بنابراین بعید است که زمان و توجه لازم را برای انجام خوب کار صرف کنند. در نتیجه، استفاده­کنندگان متوجه می‌شوند که پیش‌بینی‌کنندگان کار را جدی نمی‌گیرند و بنابراین ارزش چیزی را که تولید می‌کنند، کاهش می‌دهند. برای جل این مشکل راه­های مختلفی وجود دارد که عبارتند از:· به همه افراد درگیر، آموزش کافی داده شود. مسئولان پیش‌بینی باید بدانند پیش‌بینی‌ها کجا و چگونه در سراسر شرکت استفاده می‌شوند. وقتی پیش‌بینی‌کنندگان از تمام پیامدهای کار خود آگاه ‌شوند، این کار برای آن­ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.· گنجاندن معیارهای پیش­بینی دقیق در معیارهای ارزیابی عملکرد و پاداش مرتبط با آن7- اندازه­گیریبدیهی است که قبل از اینکه پیش­بینی­کنندگان برای دقت و صحت پاداش دریافت کنند، یک شرکت باید ابتدا سیستم­هایی را برای ارزیابی عملکرد، ابزارهایی برای ارائه بازخورد و استانداردها و اهدافی برای آنچه که درستی پیش­بینی را تشکیل می­دهد، توسعه دهد. بدون توانایی اندازه‌گیری عملکرد، فرصت کمی برای تشخیص اینکه آیا تغییرات در توسعه و کاربرد پیش‌بینی‌ها به موفقیت کسب‌وکار کمک می‌کنند یا مانع آن می‌شوند، وجود دارد. شرکت­ها باید دقت پیش­بینی را از نظر تأثیر آن بر عملکرد تجاری ارزیابی کنند. پیش‌بینی‌های دقیق نباید به خودی خود یک هدف باشد، بلکه باید وسیله‌ای برای دستیابی به هدف باشد که موفقیت تجاری است. بهبود دقت، مستلزم صرف منابع انسانی و مالی است و باید در چارچوب سرمایه‌گذاری مورد بررسی قرار گیرد. اگر سرمایه­گذاری موردنیاز بالا باشد، بهتر است این سرمایه­گذاری­ها درجاهایی که برتجربه مشتری تاثیرگذار است، انجام شود. دقت اندازه­گیری و ردیابی اثرات آن، در نهایت به ایجاد اعتماد در فرآیند پیش­بینی کمک می­کند، واحدهای مجزا تحلیل شروع به ناپدید شدن خواهند کرد و سازمان قادر خواهد بود بازده مالی حاصل از بهبود پیش­بینی را ارزیابی کند.درنهایت خلاصه این 7 کلید در زیر آورده شده است.جدول شماره 1: هفت کلید اجرا مدل پیش­بینیکلید واژه­هامسائل و علائماقداماتنتایجدرک کنید که پیش بینی چیست و چه نمی­باشد.· سیستم کامپیوتری به جای تمرکز بر فرآیندها و کنترل های مدیریتی· نادیده گرفت تمایز بین پیش­بینی­ها، برنامه­ها و اهداف· تشکیل گروه پیش­بینی· پیاده سازی سیستم کنترل مدیریت قبل از انتخاب نرم­افزار و سیستم پیش­بینی تقاضا· محیطی که در آن پیش بینی به عنوان یک کارکرد حیاتی کسب و کار شناخته می شود· تاکید بر دقت و حداقل­سازی خطا ناشی از عدم اطمینانپیش بینی تقاضا، نقشه عرضه.· تاریخچه حمل و نقل به عنوان مبنایی برای پیش بینی تقاضا· پیش­بینی­های بیش از حد دقیق· منابع اطلاعاتی را شناسایی کنید.· سیستم­هایی بسازید تا داده­های تقاضا ­کلیدی را جمع­آوری کند.· بهبود برنامه­ریزی سرمایه و خدمات مشتریارتباط و همکاری· تکرار تلاش برای پیش­بینی· بی­اعتمادی به پیش­بینی· درک اندک از تأثیر در سراسر شرکت· ایجاد رویکرد چندمنظوره و میان واحدی برای پیش­بینی· ایجاد گروه پیش­بینی مستقل با ارتباط بین واحدهای مختلف· تمام اطلاعات مرتبط مورد استفاده برای ایجاد پیش­بینی­ها· پیش­بینی­های مورد اعتماد و دقیق­تر· حذف بخش­های مجزاحذف بخش­های مجزا تجزیه و تحلیل· بی اعتمادی و اطلاعات ناکافی باعث می شود تا کاربران مختلف پیش­بینی­های خود را ایجاد کنند· ایجاد یک زیرساخت پیش بینی واحد· ارائه آموزش برای کاربران و توسعه دهندگان پیش­بینی­ها· پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و معتبرتر· بهینه­سازی سرمایه­گذاری در سیستم­های اطلاعاتی/ ارتباطیاستفاده از ابزارهای منظقی و دقیق· تنها با تکیه بر روش­های کمی یا کیفی· هزینه / فایده اطلاعات اضافی· ادغام روش های کمی و کیفی· شناسایی منابع افزایش دقت و خطا· ارائه دستورالعمل· بهبود فرآیند در کارایی و اثربخشیمهم کردن آن· عدم پاسخگویی برای پیش­بینی­های ضعیف· ندانستن نحوه استفاده از پیش­بینی­ها· آموزش برای درک پیامدهای پیش­بینی­های ضعیف· لحاظ عملکرد پیش‌بینی‌شده در برنامه‌های ارزیابی عملکرد و سیستم‌های پاداش· جدی گرفتن پیش­بینی­ها· تلاش برای دقت· دقت و اعتبار بیشتراندازه­گیری· بدون دانستن اینکه آیا شرکت در حال بهتر شدن است یا خیر· دقت در سطوح مربوطه اندازه گیری نشده است· ناتوانی در جداسازی منابع خطای پیش­بینی· ایجاد معیارهای چندجانبه و چندسطحی· دقت را در هر زمان و مکانی که پیش‌بینی‌ها تنظیم می‌شوند اندازه‌گیری کنید· عملکرد پیش­بینی­شده را میتوان در ارزیابی عملکرد فردی گنجاند· منابع خطا را می توان جدا کرد و برای بهبود هدف قرار داد· اطمینان بیشتر در فرآیند پیش­بینی3- مدل پیشنهادیعلیرغم وجود روش­های مختلف پیش­بینی تقاضا، بیشتر محققان نتوانسته­اند تا فرآیند تولید را یا یک روش انطباق دهند. بااستفاده از مدل اشتباه، خطاهای این انتخاب اشتباه به خطاهای پیش­بینی افزوده شده است و انحرافات معناداری را پدید آورده است. برای بالابردن دقت مدل، از روش پویایی سیستم استفاده می­کنیم. شرایط عدم قطعیت در بازارهای پیچیده متوسط و بزرگ، موجب می­شود تا شناسایی وضعیت آینده اندازه و سهم در یک بازار یا طبقه­ای از محصولات و بعضا اقدامات تصمیم­گیرندگان کلیدی، برای بنگاه­های عرضه­کننده کالا و خدمات به یک ضرورت استراتژیک تبدیل گردد. مدل­سازی پویایی­های سیستم، امکان شناخت کل سیستم بازار و همچنین بهره­مندی از قابلیت­های شبیه­سازی در ساخت مدل و تحلیل سناریوهای متنوع را فراهم می­آورد. ویژگی­های این رویکرد نه­تنها امکان تحلیل و پیش­بینی وضعیت بازارهای پیچیده و بزرگ را حاصل می­کند بلکه فراتر از آن موجب می­شود اجرای صحیح روش به یک درک سازمانی از ساز و کار واقعی سیستم بازار منتهی گردد. رویکرد پویایی­های سیستم در جمع­آوری و استفاده از داده­ها، قابلیت به­کارگیری انواع اطلاعات کیفی، کمی، دانش خبره در دسترس و همینطور تئوری­های پایه­ای اقتصادی و بازاریابی را در سطح گسترده­ای دارا می­باشد. تحلیل سناریو در مدل­های پیش­بینی پویا با تغییر مفروضات، کمک می­کند تا بتوانیم مسیرهای پیش­رو را در حالت­های مختلف پیش­بینی کنیم که در تصمیم­گیری­های کلان کمک شایانی می­کند و می­تواند به انعطاف­پذیری بیشتر سازمان نسبت به تغییرات محیط پیرامون منجر شود.در زیر گام­های لازم برای ساخت مدل مناسب ذکر شده است.1) پاسخ به سوالات اساسی: در گام اول پیش­بینی و برای طی کردن مراحل بعدی، لازم است تا در ابتدا به چند سوال کلیدی پاسخ داد. این سوالات عبارتند از:· چه کسی: تیم‌های فروش بر اساس مشتریان خود و بسته به این که مشتری، تصمیم‌گیرنده واقعی یا فقط تأثیرگذار است، می‌توانند پیش­بینی کمابیش، دقیقی داشته باشند.· چه چیزی: پیش­بینی‌های شما باید بر اساس مشکلاتی که مشتریان بیان کرده‌اند و شما می‌توانید آن‌ها را به طور منحصر به فرد حل کنید؛ باشد. یعنی دقیقا راه حل‌هایی باشند که قصد فروش آن را دارید.· کجا: تصمیم به خرید کجا گرفته می‌شود یا از محصول شما قرار است در کجا استفاده شود؟ تیم‌های فروش وقتی به مرکز اجرا نزدیک‌تر می‌شوند (حداقل برای بازدید) دقت بیشتری خواهند داشت.· چرا: در وهله اول چرا مشتری احتمالی یا فعلی شما، خدمات شرکت شما را در نظر گرفته است؟ چه چیز قانع‌کننده‌ای وجود دارد که مشتریان را مجاب به خرید از شما کرده است؟ بدون داشتن دانش محصول و دلیل روشن، ممکن است در معاملات خود به توافق نرسید.· چگونه: مشتری چگونه تصمیم به خرید می‌گیرد؟ اگر این موضوع را در پیش بینی‌های خود در نظر نمی‌گیرید، احتمالا محاسبات شما فازی خواهد بود.2) تعیین هدف: تعیین اینکه با این پیش­بینی به چه هدفی می­خواهیم برسیم؟ شاخص­ها مدنظر در دقت کدام هستند؟3) تعیین و انتخاب اقلامی که باید پیش­بینی شوند: باتوجه به گستردگی محصولات در برخی از سازمان­ها، انتخاب محصولات استراتژیک هم در زمان، هم در دقت و هم در هزینه کمک شایانی می­کند.4) تعریف بازار: محدوده تعریف شده برای بازار باید به اندازه‌ای وسیع باشد که تمام مشتریان احتمالی را در بر گیرد. به این ترتیب، هم عوامل محرک به خوبی شناخته می‌شوند و هم ریسک ظهور ناگهانی محصولات جایگزین کاهش می‌یابد. محصولات جایگزین، به گزینه‌های مشابهی اطلاق می‌شوند که امکان دارد مشتری به جای محصول شما مورد استفاده قرار دهد. روش‌های متعددی برای اطمینان از در نظر گرفتن تمام محصولات جایگزین (فعلی و احتمالی) وجود دارد. با بررسی مصاحبه‌های مشتریان صنعتی، می‌توان نکاتی را درباره‌ی محصولات جایگزین مورد مطالعه، الگوهای مصرف محصول و درنهایت فرصت‌های تغییر رویکرد در آینده، اطلاعات بیشتری کسب کرد. به علاوه، پژوهش بازار می‌تواند منجر به ایجاد بینش‌های جدید در مورد محصولات مصرفی شود. صحبت با افراد متخصص در زمینه تکنولوژی‌های مرتبط یا مرور تحقیقات صورت گرفته در این زمینه‌ها نیز می‌توانند در تشخیص پیشرفت‌های احتمالی تهدیدکننده صنعت مفید باشد. در نهایت، با تعیین دقیق ارزش اقتصادی محصولات جایگزین برای مشتریان مختلف، می‌توان به بینش عمیقی از تغییر رفتار احتمالی مشتری در انتخاب محصول دست یافت. مشتریان عمدتا هنگام مواجه شدن با اتمام موجودی، تمایل به خرید محصول جایگزین دارند.5) تقسیم تقاضای کل یک صنعت به مؤلفه‌های اصلی آن: تقسیم تقاضای کل به مؤلفه‌های اصلی آن به منظور اجرای تحلیل‌های جداگانه است. برای جدا کردن بخش‌های تقاضای کل، باید دو معیار را در نظر داشت. اول، باید هر بخش به اندازه‌ای کوچک و همگن باشد که عوامل محرک تقاضا، همواره در سراسر اجزای مختلف آن بخش، قابل اعمال باشد. دوم، هر بخش به اندازه‌ای بزرگ انتخاب شود که ارزش اجرای تحلیل را داشته باشد.6) تعیین افق زمانی برای پیش­بینی: همانطور که اشاره شد، تعیین افق زمانی در انتخاب مدل بسیار مهم می­باشد.7) تعیین و انتخاب مدل پیش­بینی: برای اجرا این گام، فرآیندی باید اجرا شود که از سری­های زمانی برای پیش­بینی روند و فصلی بودن، تحلیل رگرسیون برای پیش بینی روابط تقاضا با عوامل خارجی و ورودی کیفی از فروشندگان، بازاریابی و مدیریت عمومی برای تعدیل این پیش بینی­های کمی اولیه استفاده کند.8) تهیه داده­های موردنیاز جهت پیش­بینی: جمع­آوری داده­ها در فرآیند مدل­سازی غالبا یکی از مهم­ترین، پرهزینه­ترین و زمانبرترین مراحل کار محسوب می­شود. وجود اغتشاش در داده­ها، نتایج پیش بینی را تا حد بسیار زیادی تحت تأثیر قرار می­دهد و به­همین دلیل پیش­پردازش داده­ها بیش از هر زمانی اهمیت پیدا کرده است.9) بررسی اعتبار مدل پیش­بینی بدست آمده با استفاده از داده­های گذشته10) انجام پیش­بینی اولیه با استفاده از مدل بدست آمده11) اجرای تحلیل حساسیت برای درک فرضیات بحرانی و تحلیل ریسک پیش‌بینی اولیه: مدیرانی که بر پیش‌بینی‌های تک نقطه‌ای اتکا می‌کنند، در معرض ریسک‌های بزرگی قرار خواهند گرفت. در این نوع پیش‌بینی‌ها، امکان اشتباه شدن برخی از متغیرهای اقتصاد کلان وجود دارد. علاوه بر این، اگر تغییراتی در روند بازار پیش بیاید، حتی با اجرای بهترین تحلیل‌ها نیز امکان اشتباه بودن فرضیات اتخاذ شده برای دیگر عوامل محرک تقاضا وجود خواهد داشت.12) اجرای نتایج و برنامه­ریزی برای تولید و توسعه در بلندمدت4- اجرا مدل پیشنهادی (پایتون و نتیجه­گیری)در این بخش با استفاده از ابزارهای نوین مانند یادگیری ماشین به­صورت عملی به پیش­بینی میزان فروش در آینده می­پردازیم. اگر در هنگام پیش­بینی بتوانیم میزان فروش آینده را با تخمین خوبی به دست آوریم، میتوان سایر بخش­های خط تولید و زنجیره تامین را نیز با خود همراه کرده به طوری که بالاترین سود ممکن را به دست بیاوریم.فواید پیش­بینی دقیق از میزان فروش آینده عبارتند از:· بهبود تصمیم­گیری در مورد آینده· همسویی سهمیه­های فروش و انتظارات درآمدی· کاهش زمان صرف شده برای برنامه­ریزی پوشش قلمرو و تعیین تکالیف سهمیه· تعیین معیارهایی که می­توانند برای ارزیابی روندها در آینده استفاده شوند.اما باید به این نکته توجه کرد به دلیل مسایلی که در پایین به آن اشاره خواهیم کرد، همواره نمی­توان پیش­بینی دقیقی از میزان فروش ارایه کرد. پس بهتر است برای پیش بینی خود به سراغ بازه­ای از پیش­بینی­ها برویم تا میزان پیش­بینی دقیق را به مسئول مربوطه تحویل دهیم تا مشکلات پیش­بینی نشده در زنجیره تامین به­وجود نیاید. این دلایل عبارتند از:· تغییرات سیاست و سیاسی· تغییرات قلمرو و محدوده فعالیت· تغییرات فضای رقابت· شرایط اقتصادی· تغییرات صنعتدر ادامه مثال عملی را برای این موضوع انتخاب کرده (پیش­بینی فروش ماهانه شرکت تسلا) و روش پیش­بینی را بر روی داده­های آن اعمال می­کنیم. گام­های طی­شده عبارتند از:1. داده­ها را فراخوانی کرده و نمودار فروش را در طی این سال­ها رسم می­کنیم.from google.colab import filesuploaded = files.upload()import pandas as pdimport iodf = pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded['monthly-car-sales1.csv']))from matplotlib import pyplot as pltplt.figure(figsize=(75, 10))plt.plot(df['Month'],df['Sales'])plt.show()شکل شماره 2: رسم داده­های سری زمانی?2. در این مرحله به کمک یادگیری ماشینی (روش رگرسیون بیضی) سعی در پیش­بینی سال ۲۰۲۱ داریم. اگر چه ما داده­های واقعی در این سال را داریم ولی سعی میک­نیم تا با استفاده از داده­های سالیان گذشته، این سال را پیش­بینی کنیم که پی ببریم آیا مدل پیش­بینی ما به­درستی کار می­کند یا خیر.df.columns = ['ds', 'y']df['ds']= pd.to_datetime(df['ds'])import fbprophetfrom fbprophet import Prophetmodel = Prophet()model.fit(df)future = list()for i in range(1, 13):date = '2021-%02d' % ifuture.append([date])future = pd.DataFrame(future)future.columns = ['ds']future['ds']= pd.to_datetime(future['ds'])forecast = model.predict(future)print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])model.plot(forecast)plt.show()import sklearnfrom sklearn import metricsy_true = df['y'][-12:].valuesy_pred = forecast['yhat'].valuesmae = sklearn.metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)print('MAE: %.3f' % mae)plt.plot(y_true, label='Actual')plt.plot(y_pred, label='Predicted')plt.legend()plt.show()شکل شماره 3: استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش­بینی داده­ها??می­بینیم که شکل پیش­بینی ما با مقدار واقعی تفاوت اندکی دارد که نشان از درست کار کردن مدل است. خطای محاسبات ما در این پیش­بینی به روش MAEبرابر است با:?3. حال که back test ما برای سال ۲۰۲۱ به­درستی و با دقت خوبی کار می­کند، وقت آن رسیده تا به پیش­بینی سال آینده یعنی ۲۰۲۲ بپردازیم که در زیر شکل پیش­بینی فروش برای ماه­های این سال را مشاهده می­کنید.شکل شماره 4: استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش­بینی داده­ها سال آتی?بهتر است که بعد از این قسمت، عوامل تاثیرگذار بر روی تقاضا ماشین­های تسلا (نظیر قیمت بنزین، قیمت خودروهای بنزینی، قیمت برق و ...) را شناسایی کرده و با استفاده از داده­های تاریخی هریک از این عوامل، مقدار پیش­بینی فروش را تعدیل داده و درنهایت مدیران مربوطه پیش­بینی نهایی را تایید کنند.5- پیش­بینی تقاضا در زنجیره تامیندر دنیای کنونی که اطلاعات مهمترین ابزار رقابتی محسوب می­شود، هیچ کسب­وکاری قادر نیست به تنهایی تمام فعالیت­های زنجیره تأمین را انجام دهد. واضح و مبرهن است که تمام کسب­و­کارها بدنبال کسب سود بیشتر، سهم بیشتر از بازار، کاهش هزینه­های تولید و در نهایت دستیابی به موفقیت و برتری هستند. آنچه مورد توجه کسب­وکارهای تراز اول و موفق جهان است، چیزی فراتر از همکاری میان تأمین­کننده و تولیدکننده است. آن­ها به دنبال ایجاد مشارکت میان تأمین­کنندگان، تولیدکنندگان، خرده­فروشان، عمده­فروشان و مصرف­کنندگان هستند. این همکاری و هماهنگی میان شرکای زنجیره تأمین جهت کسب مزیت رقابتی در عرصه تجارت بسیار ضروری و لازم است. با مدیریت درست زنجیره تأمین، همه بازیکنان موجود در زنجیره منتفع شده و ضمناً با ارایه کالای مرغوب و ارزان، جامعه نیز به پویایی و رشد می رسد. یکی از عناصر مهم زنجیره تأمین مشارکتی، تبادل الکترونیکی اطلاعات میان اعضای زنجیره است.اگرچه مهمترین مزیت تبادل الکترونیکی اطلاعات، بهبود دقت پیش­بینی در سراسر زنجیره تأمین مشارکتی است، لیکن نمی­توانیم دیگر مزایای اشتراک اطلاعات را نادیده بگیریم. از این رو در این قسمت، بخشی از مهمترین نتایج تبادل اطلاعات میان شرکای تأمین را به اختصار ذکر می­کنیم:· بهبود عملکرد کلی کسب­و­کار· افزایش سود· بهبود دقت پیش­بینی و برآورد میزان دقیق تقاضا بر حسب زمان و مکان· برقراری توازن میان عرضه و تقاضای محصولات· افزایش رضایت مشتریان و سرعت پاسخگویی به نیازهای آنان· تقویت بخش لجستیک و واحد تحقیقات بازار در سازمان­ها· ایجاد هماهنگی و اتحاد میان واحدهای مختلف سازمانی· تقویت مشارکت و همکاری میان شرکای زنجیره تأمین· کسب مزیت رقابتی پایدار و قابل اتکا· کسب سهم بیشتری از بازار هدف و رسیدن به رهبری محصولاشتراک اطلاعات شفاف در زنجیره تأمین مشارکتی این نوید را به شرکا می­­دهد که عدم اطمینان را کاهش داده و از موجودی مازاد اجتناب شود. سودمندی اشتراک اطلاعات به دو عامل بستگی دارد: یکی محتوا و دیگری استفاده­ی مناسب از اطلاعات. موج اطلاعات پراکنده یا نبود اطلاعات صحیح یا پیش­بینی­های نادرست درباره­ی تقاضای مشتری نهایی ممکن است به بالادست زنجیره تأمین برسد و در هر حلقه از زنجیره، نوسان تقاضا را افزایش دهد. این نوسان به موجودی­های احتیاطی بیشتر، خدمت ضعیفتر به مشتری، کاستی در اجرای برنامه زمان­بندی تولید، ناکارآمدی در حمل­و­نقل و هزینه­های بیشتر می­انجامد. (اثر شلاقی: اثر شلاقی اشاره به این قانون دارد که نوسانات تقاضای آخرین سطح مشتری در زنجیره تأمین با حرکت درطول مراحل زنجیره تامین افزایش می­یابد. این پدیده خصوصا در سال­های اخیر توسط بسیاری از تأمین­کنندگان و تولیدکنندگان حتی در زمانیکه تقاضای مشتریان نهایی زنجیره چندان هم نوسان ندارد، مشاهده شده است) مؤثرترین راه برای پیوند شرکت­ها با یکدیگر و بهره­مندی آن­ها از مزایای یکپارچگی، به اشتراک­گذاری اطلاعات است.موانع موجود در تبادل داده­های الکترونیکی در پیش­بینی تقاضا در مدیریت زنجیره تأمین عبارتند از:· مدیریت و کنترل فعالیت­های زنجیره تأمین از قبیل برنامه ریزی عرضه و تقاضا، تهیه مواد، تولید و برنامه­ریزی محصول، خدمات نگهداری کالا، کنترل موجودی، توزیع، تحویل و خدمت به مشتری که قبلاً همگی در سطح شرکت انجام می­شده است.· وجود هزینه­های فراوان در استقرار زنجیره تأمین مشارکتی· نبود اطلاعات کامل و جامع درباره­ی فرآیندهای زنجیره تأمین مشارکتی و عناصر تشکیل دهنده­ی آن· اجتناب برخی از اعضای زنجیره تأمین از ارائه اطلاعات صحیح و کامل· ضعف حلقه­های زنجیره تأمین شرکابرای پیاده­سازی پیش­بینی تقاضا دز سطح زنجیره تامین، توصیه می­گردد تا از روش CPFR استفاده گردد. از مهمترین مشکلات زنجیره تأمین عدم برقراری ارتباط صحیح، دقیق و به­موقع بین اجزای آن و وجود عدم اطمینان در عرضه و تقاضاست که تکنیک CPFR با توجه به خصوصیات منحصر به فرد خود، می­تواند یکی از بهترین روش­ها در حل این موانع و بسیاری از مشکلات دیگر زنجیره تأمین باشد. هنگامی که نیاز سالانه مشتریان برای یک محصول درست تخمین زده نشود، مشکلاتی برای تصمیم­گیری صحیح درباره میزان تولید به وجود می­آید. عوامل غیرقابل پیش­بینی از قبیل آب و هوا، تاخیرات مربوط به حمل­ونقل و مشکلات تولید می­توانند به شدت بر تعادل عرضه و تقاضا آسیب وارد کنند. عدم هماهنگی میان میزان و زمان عرضه و تقاضا باعث خواهد شد که یا فروشندگان با حجم انبوهی از موجودی انبار مواجه شوند و یا ریسک ناشی از ناتوانی برآوردن تقاضای مشتریان را که خود عامل مشکلات دیگری است، تحمل کنند. اغلب مدل­های زنجیره تأمین تنها یکی از شرکای زنجیره تأمین را راضی می­کنند، در حالیکه CPFR به عنوان مدلی که چندسالی بیشتر از تولید آن نمی­گذرد، قادر است تمام شرکای زنجیره تأمین اعم از تأمین­کننده، تولیدکننده، خرده­فروش، عمده­فروش و مصرف­کننده را به اهداف و خواسته­هایشان برساند. هدف طلایی در CPFR به صورت وضعیت برنده – برنده – برنده – برنده برای تأمین­کننده، تولیدکننده، توزیع­کننده و مصرف­کننده دنبال می­باشد.اساس روش CPFR، به اشتراك گذاشتن تمام اطلاعات موجود در زنجيره تامين است، سپس اين اطلاعات يكپارچه مي‌شوند و در جهت بهبود كارايي زنجيره تامين اثر مي‌كنند. درنهایت همه شركا در زنجيره تامين، يك پيش­بيني همزمان و همگام را انجام می­دهند. CPFR يك فرايند بازرگاني است كه مي­خواهد موانع ميان فعالان مختلفي كه به صورت سنتي در زنجيره تامين حضور دارند را از بين ببرد. نتيجه اين است كه يك محيط يكپارچه و مشترك جهت به اشتراك گذاشتن اطلاعات بازرگاني ايجاد مي­شود. مراحل اجرای CPFR عبارت است از:· تعريف و توسعه مقدمات و مقررات همكاري: در اين مرحله، فروشندگان و خريداران گرد هم مي­آيند و قواعدي را براي كار مشترك و همكاري خود تعريف مي كنند. اين كار شامل تعيين انتظارات هر بخش، عملكردها، توافقات مربوط به اعتماد و كار صادقانه و تهيه منابع لازم براي موفقيت است. در اين مرحله، شركا تلاش مي­كنند تا مقدمات و ترتيب كلي كسب­وكار مورد نظر را درك كنند و اهداف همكاري و مشاركت، نوع اطلاعات به اشتراك گذاشته شده و نقش و مسئوليت هر بخش را مشخص كنند.· ايجاد طرح تجاري مشترك: در اين مرحله شركاي تجاري اطلاعاتشان را در خصوص استراتژي‌هاي مشاركت و طرح­هاي تجاري به منظور رسيدن به يك طرح تجاري مشترك مبادله مي­كنند. اين تلاش مشترك باعث بهبود كيفيت كلي پيش‌بيني‌ها به وسيله ثبت اطلاعات هر دو طرف، مي شود. اين طرح، همچنين باعث تسهيل ارتباطات و هماهنگي­ها در طول زنجيره­تامين خواهد شد. اين امر بايد هر سه يا شش ماه يكبار مورد تجديد نظر قرار گيرد. به طور يقين در اين مرحله حجم وسيعي از اطلاعات ميان شركا جريان خواهد داشت. هر كسي چه چيزي به دست مي­آورد؟ كجا؟ چگونه؟ و به چه ميزان؟ خروجي اين مرحله يك طرح تجاري مشترك و پذيرفته شده توسط طرفين است كه در آن كليه نقش­ها، استراتژي­ها و فنون همكاري به صورت شفاف تعريف شده است. اين طرح تجاري مشترك، اساس پيش­بيني خواهد بود.· انجام پيش­بيني فروش: در اين گام اطلاعات مربوط به پايانه­هاي فروش، ميزان مصارف كارخانه، آمار برگشت از فروش و اطلاعات مربوط به دلايل آن­ها، وقايع و رويدادهاي مرتبط با برنامه­ريزي و پيش­بيني­هاي فروش براي حمايت از طرح تجاري مشترك مورد استفاده قرار مي گيرد.· شناسايي خطاهاي پيش بيني فروش: در اين مرحله مواردي كه از چارچوب ارقام پيش­بيني فروش، انحراف دارند، شناسايي مي­شوند تا توسط فروشنده و خريدار هماهنگي­هاي لازم به عمل آيد. ضوابط و معيارهاي مربوط به چارچوب هر كالايي در گام اول مورد موافقت قرار گرفته است، لذا خروجي اين مرحله ليستي از خطاهاست كه براي انجام گام بعدي ضروري است.· بررسي دوباره خطاهاي پيش­بيني فروش: خطاهاي شناسايي شده در گام چهارم در اين مرحله با روش­هايي مانند كنكاش و تحقيق در اطلاعات به اشتراك گذاشته شده، مكالمات تلفني، جلسات حضوري، مكاتبه و ساير روش­ها دوباره بررسي شده و نتايج به دست آمده و پيش­بيني­هاي نزديك به آن­ها به تمام اعضا پيشنهاد مي­شوند. تعاملات مشترك بين فروشندگان (تامين كنندگان) و خريداران و ساير اجزاي زنجيره تامين باعث حذف خطاهاي پيش­بيني مي‌شود.· انجام پيش­بيني سفارش كالا: در اين گام اطلاعات پيش­بيني فروش، اطلاعات مربوط به پايانه­هاي فروش و مصرف و ساير اطلاعات مانند سياست­هاي موجودي با هم تركيب شده و يك پيش­بيني سفارش كالا به وجود مي آيد. اين پيش­بيني هم از پيش­بيني فروش و هم از طرح تجاري مشترك پشتيباني مي­كند. اين پیش­بيني سفارش به فروشندگان جهت تنظيم ميزان توليد با مقدار تقاضا كمك زيادي مي­كند. اين مسئله به خريداران نيز براي افزايش اطمينان از تحويل بموقع سفارش­ها كمك مي­كند.· شناسايي خطاهاي پيش‌بيني سفارش كالا: در اين مرحله مواردي كه از چارچوب ارقام پيش­بيني سفارش­هاي كالاها خارج مي­شوند، شناسايي شده و هماهنگي­هاي لازم توسط فروشنده و خريدار در مورد آن­ها به عمل مي آيد. با توجه به اينكه ضوابط و معيارهاي مربوط به چارچوب هر كالايي در گام اول مورد موافقت قرار گرفته است، لذا خروجي اين مرحله ليستي از خطاهاست كه براي گام هشتم ضروري است.· بررسي دوباره خطاهاي سفارش­ها: در اين مرحله استثناها و خطاهاي شناسايي شده در گام 7 با روشهاي گفته شده در گام 5 دوباره بررسي شده و پيش­بيني­هاي نزديك به آن­ها در نظر گرفته مي شوند. در واقع تا اين مرحله نتايج بررسي اطلاعات مختلف مانند POS (پايانه‌هاي فروش)، سفارش­ها، محموله‌ها و موجودي­هاي در دست، به اشتراك گذاشته شده­اند و مشكلات صحت پيش‌بيني، وضعيت مازاد نياز يا كسر نياز و مباحث اجرايي، شناسايي و تصميم­گيري شده‌اند.· ايجاد سفارش­ها: آخرين مرحله، تغييرات و تفاوت­هاي ميان پيش­بيني­هاي سفارش­ها نسبت به سفارش­هاي قطعي و تعهد شده را نشان مي­دهد. سفارش­هاي پذيرفته شده باتوجه به پيش‌‌بيني سفارش كالا، توليد مي‌شوند. هر فروشنده يا خريداري مي­تواند سفارش توليد را با توجه به صلاحيت­ها، سيستم­ها و منابع و امكانات خود اداره كند.توصیه می­گردد تا در هریک از مراحل پیش­بینی، از مدل توضیه داده شده برای یک شرکت استفاده گردد تا پیش­بینی­ها قابل اتکاتر شود. یکی از عواملی که سبب تعدیل اثر شلاقی می­شود، انتخاب صحیح سیاست سفارش­دهی است. با توجه به اهمیت پیش­بینی تقاضا و محاسبه میزان سفارش در زنجیره­ی تأمین در صورتی که میزان تقاضا و سفارش به درستی محاسبه و پیش­بینی شوند، می­توان اثر شلاق چرمی را کاهش داد و ضمن جلوگیری از تولید مازاد بر تقاضا، هزینه­های تحمیلی به واحدهای اقتصادی در زنجیره­ی تأمین را به­طور چشمگیری کاهش داد. عدم اطمینان تقاضا عامل خطرناکی است که بیشترین تأثیر را بر عملکرد زنجیره تأمین دارد.باتوجه به اهمیت داده­ها در طول زنجیره تامین، توصیه می­گردد تا از قابلیت­های اینترنت اشیا برای جمع­آوری و به­اشتراک­گذاری داده­ها در لحظه و درسطح شبکه استفاده کرد تا بتوان اثر شلاقی را نیز کاهش داد.6- نتیجه­گیریاهمیت پیش­بینی تقاضا بر هیچ شخصی پوشیده نیست. این مقاله به ارائه مدلی برای پیش­بینی تقاضا پرداخت و از نمونه عملی نیز برای پیاده­سازی مدل استفاده نمود هرچند بهتر بود که سایر مراحل از جمله تحلیل رگرسیون و تعدیل با داده­های کیفی انجام می­شد و پیشنهاد می­شود که در مقالات آتی این موارد نیز ذکر شود.برای پیش­بینی بهتر توصیه می­گردد تا پیش­بینی تقاضا در طول زنجیره­تامین صورت گیرد تا هم اثرات منفی شلاق چرمی کمتر شده و هم دقت پیش­بینی بالاتر رود. اگر امکان همکاری با شرکت­ها در طول زنجیره تامین نبود (به­علت خطرات احتمالی ادغام عمودی) بهتر است تا مدل پیشنهادی در سازمان پیاده­سازی شود.پیاده­سازی این مدل نیازمند صرف هزینه، زمان و تغییرات فرهنگ سازمانی است اما فواید آن بسیار بیشتر از هزینه­های آن است و اگر سازمان­ها به این موارد توجه نکنند، از فضای رقابتی جا می­مانند. همچنین توصیه می­گردد تا از ویژگی­های متاورس برای پیش­بینی دقیق­تر استفاده کرد (باتوجه به نوع کسب­وکار نظیر استفاده از فروشگاه مجازی در فضای مجازی برای ارائه محصولات جدید تا بتوان علایق و اقبال عموم مردم را به محصولات جدید بدست آورد و از این فضا برای پیش­بینی تقاضا برای محصولاتی که داده­ای برای آن­ها موجود نیست، استفاده کرد.7- منابع[1]Yavuz Acara & Everette S.GardnerJr. "Forecasting method selection in a global supply chain", International Journal of Forecasting, 2012.[2]Senthil Murugan Nagarajan, Ganesh Gopal Deverajan, Puspita Chatterjee, Waleed Alnumay, V. Muthukumaran "Integration of IoT based routing process for food supply chain management in sustainable smart cities", Sustainable Cities and Society, 2022.[3]Mark A. Moon, John T. Mentzer, Carlo D. Smith and Michael S. Garver "Seven Keys to Better Forecasting", Business Horizons, 1998.نامی، علی و حسینی، سید محمد مهدی، 1400، بررسی ترکیب­های روش­های پیش­بینی تقاضا دریک زنجیره تامین پنج سطحی بر کاهش اثر شلاق چرمی، دومین کنفرانس بین­المللی چالش­ها و راهکارهای نوین در مهندسی صنایع و مدیریت و حسابداری، دامغان[4]مرادی، مهسا و کوشا، حمیدرضا و پیرایش، محمدعلی، 1398، پیش­بینی تقاضا با درنظر گرفتن کالای رقیب: نمونه موردی، پنجمین کنفرانس بین­المللی مهندسی صنایع و سیستم­ها، مشهد[5]جعفرنیا، فضه و جوکار، علی اکبر و وحدت، داود، 1393، CPFR تکنیکی برای پیش­بینی تقاضا در زنجیره تأمین مشارکتی، سومین همایش ملی سالیانه علوم مدیریت نوین،گرگان[6]موسوی ضیابری، سیده زهرا و عزمی، رضا، 1398، پیش­بینی تقاضا برای قیمت­گذاری پویا در بازارهای برق هوشمند، دهمین کنفرانس فناوری اطلاعات و دانش، تهران[7]محمدی فرد، کبری و مظاهری، الناز و فتوحی، حسین، 1393، داده­کاوی در پیش­بینی تقاضا، اولین کنفرانس ملی مهندسی برق دانشگاه آزاد اسلامی واحد لنگرود، لنگرود[8]جعفرنیا، فضه و ضیایی، علی اکبر و وحدت، داود، 1393، ارائه راهکاری جهت بکارگیری تکنیک­های تبادل الکترونیکی اطلاعات به منظور بهبود پیش­بینی تقاضا در زنجیره تأمین مشارکتی، سومین همایش ملی سالیانه علوم مدیریت نوین،گرگان[9]موتمنی، علیرضا و رضائی، مصطفی و احقاقی، مریم، 1392،طراحی مدل پیش­بینی تقاضا در صنعت کاشی و سرامیک[10]فرشادفر، ابراهیم و اردوبادی، ژوبین و رهایی، امین، 1390،تحلیل و پیش­بینی تقاضا با رویکرد پویایی­های سیستم، نخستین کنفرانس ملی رویکرد سیستمی در ایران،شیراز[11]فائضی راد، محمدعلی و پویا، علیرضا و ناجی عظیمی، زهرا و امیر حائری، مریم، 1400، پیش­بینی تقاضا در سیستم­های رزرواسیون دانشگاهی با هدف کاهش ضایعات مواد غذایی به کمک شبکه­های عصبی با تابع خطای موزون[12]دهشیری، محمدعلی و شکرگذار، مهدی و خدایی، علی، 1394، مدل­سازی پیش­بینی عرضه و تقاضا در حمل و نقل با استفاده از پارامترهای هوش مصنوعی (مدل بیزین)، چهاردهمین کنفرانس بین­المللی مهندسی حمل و نقل و ترافیک، تهران[13]