Ինչպես են հագուստի ապրանքանիշերը կանխատեսում արտադրության քանակները

Որոշել, թե քանի հագուստ արտադրել, հագուստի ապրանքանիշի կայացրած ամենակարևոր որոշումներից մեկն է:

Պատվիրեք շատ քիչ, և հայտնի ապրանքները կարող են վաճառվել մինչև հաջորդ առաքման ժամանումը: Պատվիրեք չափազանց շատ, և ապրանքանիշը կարող է մնալ ավելցուկային գույքագրման, մակնշումների և չվաճառված ապրանքների վրա կապված գումարների հետ:

Այդ իսկ պատճառով, արտադրության քանակները պետք է հիմնված լինեն ավելին, քան նախորդ տարվա վաճառքը կամ գնորդի ինտուիցիան:

Հագուստի կանխատեսման գործնական գործընթացը դիտարկում է իրական պահանջարկը, գույքագրման հասանելիությունը, սեզոնայնությունը, առաջխաղացումները, սպասարկման ժամկետը, անվտանգության պաշարը, չափի բաշխումը և հասանելի բյուջեն:.

Նպատակն է գնահատել, թե հաճախորդները որքան հնարավոր է գնեն այն ժամանակահատվածում, երբ հասանելի կլինի նոր պաշարը, այնուհետև որոշել, թե ապրանքանիշին որքան պաշար է անհրաժեշտ այդ պահանջարկը ապահովելու համար:

OEM հագուստ արտադրողի համար այս կանխատեսումն ի վերջո դառնում է արտադրության պատվեր՝ բաժանված ըստ ոճի, գույնի և չափի:

Ինչու՞ է արտադրության քանակի կանխատեսումն այդքան դժվար:

Սկզբում կանխատեսումը պարզ է թվում:

Եթե ​​ապրանքանիշը անցյալ տարի վաճառել է ոճի 1000 կտոր, ապա այս տարի այն կարող է պատվիրել ևս 1000 կտոր:

Խնդիրն այն է, որ պատմական վաճառքը միշտ չէ, որ ներկայացնում է հաճախորդի իրական պահանջարկը:

Պատկերացրեք, որ շապիկը վաճառվում է շաբաթական 100 կտորով: Չորս շաբաթ անց Միջին չափսը սպառվում է: Հաճախորդները շարունակում են փնտրել Medium, բայց ապրանքանիշը չի կարող վաճառել այն, ինչ այլևս չունի:

Վաճառքի ռեկորդը կարող է ցույց տալ, որ պահանջարկը նվազել է չորրորդ շաբաթից հետո:

Իրականում ապրանքը դարձել է անհասանելի։

Մատակարարված հետազոտությունը սա նկարագրում է որպես պահանջարկի գրաքննություն : Երբ ապրանքը սպառվում է, դիտարկված վաճառքները կարող են զրոյի հասնել, չնայած հաճախորդները կարող են դեռ ցանկանալ գնել այն: Այս չմշակված թվերի ուղղակի օգտագործումը կարող է պատճառ դառնալ, որ թերագնահատեք ապագա արտադրության քանակները:

Սա վտանգավոր ցիկլ է ստեղծում.

Հանրաճանաչ ապրանք → վաճառվել է → վաճառքի տվյալները ավելի թույլ են թվում → հաջորդ պատվերը շատ փոքր է → ապրանքը կրկին վաճառվել է

Միևնույն ժամանակ, դանդաղ շարժվող ապրանքները կարող են մնալ պահեստում և շարունակել արտադրել վաճառքի տվյալները:

Հետևաբար, լավ կանխատեսումը սկսվում է հարցնելով.

Ի՞նչ էին իրականում ցանկանում գնել հաճախորդները, երբ ապրանքը հասանելի էր:

1. Սկսեք իրական վաճառքի տվյալներից

Առաջին քայլը կանխատեսվող ոճի, գույնի և չափի համար վաճառքի պատմական տվյալներ հավաքելն է:

Օգտակար տեղեկատվությունը կարող է ներառել.

• Վաճառված միավորներ

• Ամսաթվերի վաճառք

• Հասանելի գույքագրում

• Պահեստավորման ժամանակաշրջաններ

• Գների փոփոխություններ

• Ակցիաներ

• Ապրանքի թողարկում

• Սեզոնային ժամանակաշրջաններ

• Վաճառք՝ ըստ չափի

• Վաճառք՝ ըստ ալիքի

Որքան մանրամասն լինեն տվյալները, այնքան ավելի օգտակար կարող է դառնալ կանխատեսումը։

Մի քանի տարվա վաճառքի պատմություն ունեցող ապրանքանիշը կարող է ավելի հեշտությամբ նույնականացնել կրկնվող օրինաչափությունները, քան ընդամենը մի քանի ամսվա տվյալներ ունեցող ապրանքանիշը:

Այնուամենայնիվ, ավելի շատ տվյալներ ավտոմատ կերպով չեն նշանակում ավելի լավ կանխատեսում:

Տվյալները պետք է ճիշտ մեկնաբանվեն:

Հեռացրեք «Stockouts»-ի էֆեկտը

Ենթադրենք, ապրանքանիշն ուներ 30 օր վաճառքի ժամկետ:

Ապրանքը հասանելի է եղել 20 օր և վաճառվել է 400 հատ։

Եթե ​​ապրանքանիշը պարզապես հաշվարկում է.

400 ÷ 30 = 13,3 հատ օրական

այն ենթադրում է, որ ապրանքը կարող էր վաճառվել այդ տեմպերով ողջ ժամանակահատվածում:

Այնուամենայնիվ, եթե ապրանքը 10 օր անհասանելի է եղել, ապա առկա ժամանակահատվածում վաճառքի դիտարկված դրույքաչափը եղել է.

400 ÷ 20 = 20 հատ հասանելի օրական

Երկրորդ ցուցանիշը կարող է ավելի լավ մեկնարկային կետ ապահովել պահանջարկի գնահատման համար:

Հետազոտությունը խորհուրդ է տալիս հաշվարկել վաճառքի իրական տոկոսադրույքը՝ օգտագործելով այն ժամանակաշրջանը, երբ SKU-ն իրականում հասանելի է եղել, այլ ոչ թե բաժնետոմսերի բացակայության ժամանակաշրջանները դիտարկել որպես զրոյական պահանջարկ:

Այս գործընթացը հաճախ կոչվում է պահանջարկի անսահմանափակում.

Հիմնական գաղափարը պարզ է.

Եթե ​​հաճախորդները չկարողացան գնել ապրանքը, ապա այդ օրերը չպետք է ինքնաբերաբար մեկնաբանվեն որպես օրեր, երբ հաճախորդները դա չէին ուզում:

2. Կառուցեք ելակետային պահանջարկի կանխատեսում

Երբ պատմական վաճառքները մաքրվեն, ապրանքանիշին անհրաժեշտ է ելակետային կանխատեսում:

Ելակետային գիծը սովորական պահանջարկի գնահատումն է նախքան հատուկ իրադարձությունների, ինչպիսիք են խոշոր առաջխաղացումները կամ անսովոր աճերը:

Տարբեր արտադրանքները կարող են պահանջել տարբեր կանխատեսման մեթոդներ:

Կայուն հիմնական արտադրանք

Համեմատաբար կայուն պահանջարկ ունեցող հիմնական արտադրանքի համար շարժվող միջինը կարող է օգտակար մեկնարկային կետ ապահովել:

Օրինակ, հիմնական սև վերնաշապիկը, որը հետևողականորեն վաճառվում է ամբողջ տարվա ընթացքում, կարող է չպահանջել մշակված կանխատեսման համակարգ:

Ապրանքանիշը կարող է ուսումնասիրել վերջին վաճառքները և սահմանել ներկայացուցչական միջին:

Ապրանքներ հստակ միտումով

Եթե ​​վաճառքը մշտապես աճում կամ նվազում է, ապա կանխատեսումը պետք է հաշվի առնի այդ միտումը:

Օրինակ, եթե հիմնական ներքնազգեստի ոճը կայունորեն աճել է մի քանի եղանակների ընթացքում, պարզապես հին միջինի օգտագործումը կարող է թերագնահատել ապագա պահանջարկը:

Գծային միտումների մոդելները կարող են օգտակար լինել այս տեսակի իրավիճակների համար:

Սեզոնային ապրանքներ

Որոշ ապրանքներ հետևում են կանխատեսելի սեզոնային օրինաչափություններին:

Լողազգեստները, ձմեռային ներքնազգեստները, ջերմային հագուստը և այլ սեզոնային ապրանքները կարող են ունենալ շատ տարբեր վաճառքի մոդելներ ամբողջ տարվա ընթացքում:

Հետևաբար, կանխատեսումը պետք է տարբերակել հետևյալը.

Նորմալ աճ կամ անկում

և

Կրկնվող սեզոնային պահանջարկ

Հետազոտությունը բացահայտում է էքսպոնենցիալ հարթեցման և ETS մոդելները որպես կանխատեսման օգտակար մոտեցումներ, քանի որ դրանք կարող են հաշվի առնել սխալը, միտումը և սեզոնայնությունը:

Փոքր ապրանքանիշերի մեծամասնության համար սկզբունքի ըմբռնումն ավելի կարևոր է, քան կանխատեսման բարդ ալգորիթմ ընտրելը:

3. Առանձին նորմալ պահանջարկ գովազդային վաճառքից

Խոշոր վաճառքը կարող է ստիպել արտադրանքը շատ ավելի հայտնի երևալ, քան սովորաբար կա:

Պատկերացրեք, որ ապրանքանիշը սովորաբար շաբաթական վաճառում է ոճի 100 կտոր:

30% զեղչի ակցիայի ժամանակ վաճառում է 250 հատ։

250-ի օգտագործումը որպես նոր նորմալ կստեղծի շատ ագրեսիվ արտադրության կանխատեսում:

Նույն խնդիրը կարող է առաջանալ հետևյալի դեպքում.

• Ֆլեշ վաճառք

• Influencers արշավներ

• Հիմնական գովազդային արշավներ

• Տոնական ակցիաներ

• Նոր արտադրանքի թողարկում

• Գների ժամանակավոր զեղչեր

Հետազոտությունը խորհուրդ է տալիս առանձնացնել գովազդային բարձրացումը հիմքում ընկած բազային պահանջարկից, այնուհետև, անհրաժեշտության դեպքում, պլանավորված գովազդային էֆեկտներ ավելացնել ապագա կանխատեսմանը:

Օրինակ.

Սովորական պահանջարկ՝ 100 միավոր/շաբաթ.
Ակնկալվող գովազդային բարձրացում՝ +40%
Ակցիայի ժամանակ կանխատեսումը՝ մոտավորապես 140 միավոր/շաբաթ

Հստակ բարձրացումը պետք է բխի ապրանքանիշի սեփական պատմական տվյալներից, երբ դա հնարավոր է:

4. Հաշվի առեք սեզոնայնությունը

Հագուստի պահանջարկը սերտորեն կապված է տարվա եղանակի հետ:

Հաճախորդի պահանջարկը կարող է փոխվել հետևյալի պատճառով.

• Ջերմաստիճանը

• Կլիմա

• Արձակուրդներ

• Վերադարձ դեպի դպրոց ժամանակաշրջաններ

• Ճամփորդության սեզոններ

• Գովազդային օրացույցներ

• Նորաձևության սեզոններ

Հետևաբար, ապրանքանիշը պետք է համեմատի նմանատիպ ժամանակաշրջանները՝ կանխատեսումներ կազմելիս:

Օրինակ, սեզոնային արտադրանքի հուլիս ամսվա պահանջարկը կանխատեսելու համար դեկտեմբերյան վաճառքները օգտագործելը կարող է շատ ապակողմնորոշիչ արդյունք տալ:

Ապրանքանիշը պետք է հարցնի.

Ի՞նչ է վաճառել այս ապրանքը կամ նմանատիպ ապրանքները նախորդ տարիներին նույն սեզոնի ընթացքում:

Սեզոնայնությունը հատկապես կարևոր է դառնում, երբ արտադրության ժամկետները երկար են:

Եթե ​​գործարանին մի քանի ամիս է անհրաժեշտ պատվեր արտադրելու և առաքելու համար, ապրանքանիշը պետք է կանխատեսի պահանջարկը մինչև իրական վաճառքի սեզոնի սկիզբը:

5. Նոր ապրանքներին պետք է այլ մոտեցում

Նոր ոճը կանխատեսման խնդիր է ստեղծում, քանի որ ուղղակի վաճառքի պատմություն չկա:

Բրենդը չի կարող հաշվարկել անցյալ տարվա վաճառքը մի ապրանքի համար, որը գոյություն չուներ անցյալ տարի:

Հետազոտությունը խորհուրդ է տալիս օգտագործել ատրիբուտների վրա հիմնված կլաստերավորում և նմանատիպ ապրանքների քարտեզագրում նոր ապրանքների համար: Ոչնչից թիվը գուշակելու փոխարեն, պլանավորողները կարող են համեմատել նոր արտադրանքը գոյություն ունեցող ապրանքների հետ, որոնք ունեն կարևոր հատկանիշներ:

Համապատասխան հատկանիշները կարող են ներառել.

• Ապրանքի կատեգորիա

• Սիլուետ

• Գործվածքի կառուցում

• Գործվածքի քաշը

• Գին

• Թիրախային մարժան

• Գույն

• Կաղապարի բարդություն

Օրինակ, ենթադրենք, որ ապրանքանիշը թողարկում է նոր 280 GSM ֆրանսիական Terry hoodie:

Այն կարող է դիտել նախորդ hoodies-ները նմանատիպով.

• Գործվածքի քաշը

• Շինարարություն

• Գին

• Թիրախային հաճախորդ

• Համապատասխանություն

• Գույնի դիրքավորում

Այդ ապրանքները կարող են ավելի օգտակար մեկնարկային կետ ապահովել, քան պարզապես կամայական քանակ ընտրելը:

Նոր արտադրանքի կանխատեսումը պետք է պահպանողական մնա

Նոր ապրանքները պարունակում են ավելի շատ անորոշություն, քան հաստատված ապրանքները:

Այսպիսով, ապրանքանիշը կարող է հաշվի առնել.

• Ավելի փոքր նախնական արտադրություն

• Նախնական պատվերներ

• Վաղ հաճախորդի հետաքրքրությունը

• Նմանատիպ ապրանքների պատմական կատարումը

• Ճկուն համալրում

• Ավելի կարճ արտադրական ցիկլեր, որտեղ առկա է

Սա կարող է նվազեցնել չափից շատ գույքագրման ռիսկը մինչև իրական պահանջարկը պարզվի:

6. Ներառեք արտադրության ամբողջական ժամկետը

Պահանջարկի կանխատեսումը խնդրի միայն կեսն է։

Ապրանքանիշը նաև պետք է իմանա, թե որքան ժամանակ կպահանջվի գույքագրումը փոխարինելու համար.

Ենթադրենք, որ ապրանքանիշը ակնկալում է ամսական 500 կտոր վաճառել:

Եթե ​​համալրումը տևում է երկու շաբաթ, ապրանքանիշը ունի մեկ գույքագրման խնդիր:

Եթե ​​համալրումը տևում է չորս ամիս, ապա ապրանքանիշը շատ այլ խնդիր ունի։

Հետազոտությունն ընդգծում է, որ գործարանի արտադրության ժամանակը չպետք է դիտարկվի որպես մատակարարման շղթայի ամբողջ ժամանակ: Ընդհանուր ժամկետը կարող է ներառել նյութերի գնումներ, նմուշառում և հաստատում, զանգվածային արտադրություն, փոխադրում, մաքսային և ներգնա վերամշակում:

Հագուստի մատակարարման պարզեցված շղթան ունի հետևյալ տեսքը.

Նյութերի գնում

↓

Նմուշառում և հաստատումներ

↓

Զանգվածային արտադրություն

↓

Տրանսպորտ

↓

Մաքսային և ներգնա վերամշակում

↓

Պահեստի առկայություն

Ապրանքանիշը պետք է կանխատեսի գույքագրման կարիքները այս ամբողջ ժամանակահատվածում:

Սա հատկապես կարևոր է հատուկ գործվածքների և հատուկ գույների համար, որտեղ նյութի պատրաստումը կարող է զգալի ժամանակ ավելացնել:

7. Ավելացնել Safety Stock

Կանխատեսումը դեռ գնահատական ​​է:

Փաստացի պահանջարկը կարող է ավելի բարձր լինել, քան սպասվում էր:

Արտադրությունը կարող է նաև ավելի երկար տևել, քան նախատեսված էր:

Անվտանգության պաշարն ապահովում է բուֆեր այս անորոշությունների դեմ:

Հետազոտությունը բացահայտում է ռիսկի երկու հիմնական աղբյուր.

• Պահանջարկի փոփոխականություն

• Առաջատար ժամանակի փոփոխականություն

Օրինակ, ենթադրենք, որ ապրանքանիշը ակնկալում է վաճառել 1000 կտոր այն ժամանակահատվածում, որն անհրաժեշտ է գույքագրումը համալրելու համար:

Եթե ​​պահանջարկը հանկարծակի մեծանա կամ արտադրությունը հետաձգվի, 1000 հատը կարող է բավարար չլինել։

Անվտանգության պահեստը լրացուցիչ պաշտպանություն է ապահովում:

Խուսափեք նույն բուֆեր օգտագործելուց յուրաքանչյուր ապրանքի համար

Մի պարզ կանոն, ինչպիսին է «միշտ արտադրել 10% հավելյալ» կարող է հարմար թվալ:

Այնուամենայնիվ, տարբեր ապրանքներ ունեն ռիսկի տարբեր մակարդակներ:

Կայուն սև շապիկը՝ կանխատեսելի ամբողջ տարվա պահանջարկով, կարող է պահանջել այլ բուֆեր սեզոնային նորաձևության ոճից, որի վաճառքը խիստ անկանխատեսելի է:

Հետազոտությունը խորհուրդ է տալիս օգտագործել կանխատեսման և անվտանգության ապահովման տարբեր ռազմավարություններ՝ ըստ եկամտի կարևորության և պահանջարկի կանխատեսելիության ՝ օգտագործելով ABC-XYZ դասակարգումը:

Հիմնական հայեցակարգը օգտակար է նույնիսկ առանց ամբողջական վիճակագրական վերլուծություն կատարելու.

Բարձր արժեք + կանխատեսելի ապրանքներ. ուշադիր պաշտպանեք հասանելիությունը:

Բարձրարժեք + անկանխատեսելի ապրանքներ. ուշադիր հետևեք պահանջարկին և արագ կարգավորեք:

Ցածր արժեք + անկանխատեսելի ապրանքներ. խուսափեք չափից շատ պաշարներ կապելուց:

Սա օգնում է ապրանքանիշերին ծախսել գույքագրման ներդրումներն այնտեղ, որտեղ դա ամենակարևորն է:

8. Հաշվեք վերադասավորության կետը

Երբ ապրանքանիշն իմանա իր ակնկալվող պահանջարկը և անվտանգության պաշարը, այն կարող է որոշել, թե երբ պետք է կատարվի այլ արտադրության պատվեր:

Սա վերադասավորման կետն է (ROP).

Հայեցակարգային առումով.

Reorder Point = Ակնկալվող պահանջարկը սպասարկման ժամանակահատվածում + Անվտանգության պաշար

Օրինակ, եթե ապրանքանիշը ակնկալում է վաճառել 1500 միավոր իր համալրման ժամկետի ընթացքում և ցանկանում է ևս 300 միավոր որպես անվտանգության բուֆեր.

ROP = 1800 միավոր

Երբ առկա պաշարների դիրքը հասնում է այդ մակարդակին, ապրանքանիշը պետք է մտածի հաջորդ համալրման պատվերի մեկնարկի մասին:

Հետազոտությունը նկարագրում է վերապատվերի կետը որպես գույքագրման շեմ, որը խթանում է նոր գնման պատվեր՝ հիմնված սպասվող պահանջարկի վրա ընդհանուր սպասարկման ժամանակի և անվտանգության պաշարների վրա:

Կարևոր կետը ժամանակն է:

Ապրանքանիշը չպետք է սպասի մինչև պաշարը հասնի զրոյի՝ նախքան իր արտադրողի հետ կապ հաստատելը, եթե արտադրողը շաբաթներ կամ ամիսներ է պահանջում՝ ապրանքը համալրելու համար:

9. Կանխատեսեք չափի բաշխումը

Իմանալով, որ ապրանքանիշին անհրաժեշտ է 5000 կտոր, գործարանը չի ասում, թե յուրաքանչյուր չափսի քանի կտոր պետք է արտադրի:

Արտադրության պատվերը կարող է լինել.

XS: 350
S: 900
M: 1,900
L: 1,300
XL: 550

Ճշգրիտ հարաբերակցությունը կախված է ապրանքանիշի հաճախորդների բազայից և պատմական վաճառքից:

Սա կոչվում է չափի կոր.

Հետազոտությունն ընդգծում է այստեղ մի կարևոր խնդիր. չմշակված վաճառքի գործակիցները կարող են խեղաթյուրվել, երբ հայտնի չափերը շուտ են վաճառվում:

Ենթադրենք, Medium-ը բազմիցս վաճառվում է:

Նրա պատմական վաճառքները կարող են իրականում ներկայացնել միջին միավորների քանակը, որին հաջողվել է վաճառել ապրանքանիշը, այլ ոչ թե հաճախորդների ցանկացող թիվը:

Հետևաբար, ապրանքանիշը պետք է վերլուծի պահանջարկն ըստ չափի այն ժամանակահատվածներում, երբ յուրաքանչյուր չափս իրականում հասանելի էր:

Սա հատկապես կարևոր է ներքնազգեստի համար, քանի որ չափը սերտորեն կապված է հարմարության, հարմարավետության և հաճախորդի գոհունակության հետ:

Հետևաբար, արտադրության կանխատեսումը պետք է պատասխանի երկու առանձին հարցերի.

Ընդհանուր քանի՞ կտոր պետք է պատրաստենք:

և

Ինչպե՞ս պետք է այդ կտորները բաշխվեն ըստ չափերի:

10. Ստուգեք արտադրության քանակությունը բյուջեի դիմաց

Պահանջարկի կանխատեսումը կարող է արտադրել շատ մեծ պահանջարկ:

Ապրանքանիշը դեռ պետք է որոշի, թե արդյոք կարող է իրեն թույլ տալ արտադրել և պահել այդ գույքագրումը:

Այստեղ է, որ ֆինանսական պլանավորումը մտնում է գործընթացի մեջ:

Հետազոտությունը նկարագրում է «Open-to-Buy»-ը (OTB) որպես ֆինանսական սահմանափակում, որն օգնում է համաձայնեցնել «ներքևից վեր» SKU-ի կանխատեսումները բիզնեսի կողմից գույքագրման ծախսերի քանակի հետ:

Ավելի փոքր հագուստի ապրանքանիշի համար հայեցակարգը կարող է պարզեցվել.

Կանխատեսեք ձեզ անհրաժեշտ գույքագրումը, այնուհետև ստուգեք, թե արդյոք ձեր հասանելի կանխիկ դրամը և գույքագրման բյուջեն կարող են աջակցել դրան:

Եթե ​​կանխատեսումը առաջարկում է պատվիրել 20,000 կտոր, բայց բիզնեսը կարող է ապահով կերպով ֆինանսավորել միայն 12,000, ապրանքանիշը պետք է առաջնահերթություն տա:

Այն կարող է ընտրել՝

• Պաշտպանեք հիմնական արտադրանքները

• Նվազեցրեք դանդաղ շարժվող ոճերը

• Նվազեցրեք գույնի խորությունը

• Գործարկեք ավելի քիչ SKU-ներ

• Օգտագործեք ավելի փոքր նախնական պատվերներ

• Հետաձգել ավելի ցածր առաջնահերթություն ունեցող ապրանքները

• Ավելի ուշ պլանավորեք ևս մեկ արտադրություն

Այստեղ է, որ կանխատեսումը դառնում է բիզնես որոշում, այլ ոչ թե զուտ մաթեմատիկական վարժություն:

11. Կանխատեսումը վերածեք արտադրության պատվերի

Պահանջարկի, սեզոնայնության, սպասարկման ժամկետի, անվտանգության պաշարների, չափի կորերի և բյուջեի վերանայումից հետո ապրանքանիշը կարող է որոշել իր արտադրության պահանջները:

Պարզեցված աշխատանքային հոսքը հետևյալն է.

Պատմական վաճառք

↓

Հեռացրեք պաշարների աղավաղումը

↓

Կառուցեք բազային պահանջարկը

↓

Կարգավորեք սեզոնայնությունը և պլանավորված ակցիաները

↓

Հաշվի առեք արտադրության և առաքման ժամկետը

↓

Ավելացրեք համապատասխան անվտանգության պաշար

↓

Որոշեք վերադասավորման կետը

↓

Կիրառել չափի կորը

↓

Ստուգեք գույքագրման բյուջեն

↓

Թողարկել արտադրության պատվեր

Հետազոտությունն ամփոփում է նմանատիպ յոթ քայլ պլանավորման արձանագրությունը, որը սկսվում է անսահմանափակ պատմական պահանջարկով և ավարտվում արտադրողին տրված կողպված գնման պատվերով:

Ի՞նչ է սա նշանակում OEM հագուստի արտադրողի համար:

Արտադրողի տեսանկյունից, արտադրության լավ կանխատեսումը, ի վերջո, պետք է դառնա հստակ գնման պատվեր:

Գործարանը կարող է ստանալ.

• Ոճ

• Գույն

• Ընդհանուր քանակ

• Չափի բաժանում

• Նյութի ճշգրտում

• Փաթեթավորման պահանջներ

• Առաքման ամսաթիվը

• Առաքման պահանջներ

• Որակի պահանջներ

Այս տեղեկատվության որակը ազդում է արտադրության պլանավորման վրա:

Օրինակ, արտադրողը կարող է արտադրել ոճի 10,000 կտոր, բայց արտադրության ժամանակացույցը դեռևս կախված է կոնկրետ չափից և գույնի բաժանումից, գործվածքների առկայությունից, զարդարանքներից, առաքման վերջնաժամկետից և այլ պահանջներից:

Ահա թե ինչու կանխատեսումն ու արտադրությունը սերտորեն կապված են:

Ապրանքանիշի պահանջարկի պլանավորումը որոշում է, թե որքան է այն ցանկանում վաճառել և երբ.

Արտադրողի արտադրության պլանավորումը որոշում է , թե ինչպես այդ պահանջը վերածել ֆիզիկական հագուստի.

Ինչ է տեղի ունենում, երբ կանխատեսումը սխալ է:

Ոչ մի կանխատեսում կատարյալ չէ:

Կանխատեսման նպատակը անորոշության պայմաններում ավելի լավ որոշումներ կայացնելն է:

Եթե ​​իրական պահանջարկը սպասվածից բարձր է, ապրանքանիշը կարող է զգալ.

• Պաշարներ

• Կորած վաճառք

• Արտակարգ իրավիճակների արտադրություն

• Արագացված առաքում

• Հաճախորդների դժգոհություն

Եթե ​​պահանջարկը սպասվածից ցածր է, ապրանքանիշը կարող է դիմակայել.

• Ավելորդ գույքագրում

• Զեղչեր

• Markdown կորուստներ

• Պահեստի ծախսերը

• Կանխիկ գումար՝ կապված չվաճառված ապրանքների վրա

Լավագույն կանխատեսման համակարգերը հետևաբար շարունակաբար վերահսկում են իրական վաճառքները:

Կանխատեսումը պետք է փոխվի նոր տեղեկատվության հայտնվելուն պես:

Օրինակ.

Նախնական կանխատեսում → փաստացի վաճառք → պահանջարկի թարմացված նախահաշիվ → վերանայված արտադրության պլան

Սա հատկապես օգտակար է կարճ կյանքի ցիկլ ունեցող նորաձևության ապրանքների համար:

Արտադրության կանխատեսման պարզ օրինակ

Պատկերացրեք, որ ներքնազգեստի ապրանքանիշն ունի հիմնական ոճ, որը վաճառվում է ամբողջ տարվա ընթացքում:

Պատմական տվյալները ցույց են տալիս, որ պաշարների հաշվառումից հետո ապրանքը սովորաբար վաճառվում է ամսական մոտ 800 հատ:.

Ապրանքանիշը ակնկալում է մոտավորապես 20% սեզոնային աճ:

Դա տալիս է մոտավորապես.

800 × 1,20 = 960 հատ ամսական

Արտադրողի և լոգիստիկ գործընթացի համար պահանջվում է երեք ամիս՝ պատվերի տեղադրումից մինչև գույքագրման հասանելիություն:

Հետևաբար, ապրանքանիշը պետք է պլանավորի մոտավորապես.

960 × 3 = 2880 հատ

Այնուհետև այն ավելացնում է անվտանգության համապատասխան բուֆեր՝ հիմնվելով իր պահանջարկի և առաջարկի ռիսկի վրա:

Ենթադրենք, որ ապրանքանիշը որոշում է, որ ևս 320 կտոր ապահովում է համապատասխան պլանավորման բուֆեր:

Գույքագրման պահանջը մոտավորապես դառնում է.

2880 + 320 = 3200 հատ

Վերջնական քայլը այդ կտորները բաժանելն է ըստ ակնկալվող չափի կորի:

Սա ավելի շուտ պարզեցված օրինակ է, քան համընդհանուր բանաձեւ: Իրական կանխատեսումը պետք է հաշվի առնի գների փոփոխությունները, առաջխաղացումները, գույքագրման մատչելիությունը, սեզոնայնությունը, ժամկետի փոփոխականությունը և արտադրանքի կյանքի ցիկլի փոփոխությունները:

Կարևոր կետը հաջորդականությունն է.

Պահանջարկ → վաճառքի ժամկետ → մատակարարման ժամկետ → ռիսկի բուֆեր → չափի բաշխում → արտադրության քանակ

Ինչպես հագուստի ապրանքանիշերը կարող են բարելավել իրենց կանխատեսումները

Ապրանքանիշին անհրաժեշտ չէ AI կանխատեսման առաջադեմ համակարգ՝ իր արտադրության պլանավորումը բարելավելու համար:

Դա կարող է սկսվել տվյալների ավելի լավ կարգապահությունից:

Հետևել Stockouts-ը

Ձայնագրեք, երբ յուրաքանչյուր ոճ և չափ դառնում է անհասանելի:

Հակառակ դեպքում, ցածր վաճառքը կարող է սխալվել ցածր պահանջարկի հետ:

Առանձին առաջխաղացումներ

Գրանցեք խոշոր զեղչեր և արշավներ, որպեսզի վաճառքի անսովոր աճերը ինքնաբերաբար չդառնան նոր ելակետ:

Հետևեք վաճառքներին ըստ չափի

Ոճի մակարդակի վաճառքի ընդհանուր թիվը կարող է թաքցնել չափերի միջև կարևոր տարբերությունները:

Հետևել առաջատար ժամանակին

Գրանցեք, թե իրական պատվերները որքան ժամանակ են տևում գնման պատվերից մինչև պահեստի անդորրագիր:

Համեմատեք կանխատեսումն ընդդեմ իրականի

Յուրաքանչյուր վաճառքի ժամանակաշրջանից հետո համեմատեք կանխատեսված պահանջարկը իրական արդյունքների հետ:

Վերանայեք նոր ապրանքները առանձին

Օգտագործեք նմանատիպ ապրանքներ և ատրիբուտներ որպես հղումներ, այլ ոչ թե ձևացնելով, որ նոր արտադրանքն ունի պատմական տվյալներ:

Պարբերաբար թարմացնել

Կանխատեսումը պետք է փոխվի, երբ նոր տեղեկատվությունը փոխի ակնկալվող պահանջարկը:

Ի՞նչ պետք է ապրանքանիշերը տան իրենց OEM արտադրողին:

Արտադրության քանակությունը որոշելուց հետո արտադրողին պետք է հստակ պատվեր:

Պատվերով հագուստի նախագծի համար օգտակար տեղեկատվությունը ներառում է.

• Ոճի համարը

• Գունավոր գույներ

• Ընդհանուր քանակ

• Չափի բաժանում

• Գործվածքի ճշգրտում

• Հարդարման պահանջներ

• Փաթեթավորման պահանջներ

• Որակի ստանդարտներ

• Նպատակային առաքման ամսաթիվը

• Առաքման նպատակակետ

Արտադրության հստակ պատվերը նվազեցնում է ապրանքանիշի և գործարանի միջև թյուրիմացությունների հավանականությունը:

Այն նաև թույլ է տալիս արտադրողին ավելի արդյունավետ պլանավորել գործվածքների, կտրելու, կարի հզորությունը և այլ արտադրական ռեսուրսներ:

OEM երկարաժամկետ հարաբերությունների համար պատմական արտադրության տվյալները կարող են նաև օգտակար դառնալ:

Արտադրության իրական ժամկետները, նյութերի սպառումը, որակի խնդիրները և պատվերի քանակները կարող են օգնել բարելավել ապագա պլանավորումը:

Կանխատեսումը վերաբերում է անորոշության կառավարմանը

Չկա մեկ թիվ, որը կարող է երաշխավորել արտադրության ճիշտ քանակությունը:

Հզոր կանխատեսումը միավորում է մի քանի տեղեկատվություն:

Պատմական վաճառքները բրենդին պատմում են, թե ինչ է տեղի ունեցել:

Պաշարների վերլուծությունը օգնում է բացահայտել պահանջարկը, որը վաճառքի տվյալները կարող են բաց թողնել:

Սեզոնայնությունն ու առաջխաղացումները բացատրում են անսովոր փոփոխությունները:

Առաջադրման ժամանակը որոշում է, թե որքան հեռու պետք է պլանավորվի գույքագրումը:

Անվտանգության պաշարը պաշտպանում է անորոշությունից:

Չափի կորերը ընդհանուր պահանջարկը վերածում են արտադրության գործնական ճեղքման:

Բյուջեի սահմանաչափերը պահում են գույքագրման պլանները ֆինանսապես իրատեսական:

Այս գործոնները միասին շատ ավելի ամուր հիմք են ստեղծում որոշելու համար, թե քանի հագուստ պետք է արտադրել:

Հագուստի ապրանքանիշերի համար առավել օգտակար տեղաշարժը հաճախ գնում է հետևյալից.

«Վերջին անգամ այսքանը վաճառեցինք, ուրեմն եկեք նույնքան պատվիրենք»:

դեպի՝

'Ինչքա՞ն են իրականում պահանջել հաճախորդները, ինչպե՞ս է փոխվելու այդ պահանջարկը և որքա՞ն պաշար է մեզ անհրաժեշտ, որպեսզի ծածկենք այն ժամանակը, մինչև մենք կարողանանք այն համալրել:'

Այդ հարցը հանգեցնում է ավելի լավ արտադրական որոշումների:

Իսկ OEM արտադրողի համար այն ավելի հստակ կապ է ստեղծում հաճախորդի պահանջարկի և ֆիզիկական արտադրության պլանի միջև.

Արտադրության լավ պլանավորումը սկսվում է մինչև գնման պատվերը: Որքան լավ է պահանջարկի կանխատեսումը, այնքան ավելի մեծ է հավանականությունը, որ ճիշտ ապրանքները, չափերը և քանակները հասանելի լինեն, երբ հաճախորդները ցանկանում են դրանք: