Pandangan: 0 Pengarang: Editor Tapak Masa Terbitan: 2026-09-10 Asal: tapak
Memutuskan bilangan pakaian yang perlu dihasilkan ialah salah satu keputusan paling penting yang dibuat oleh jenama pakaian.
Pesan terlalu sedikit, dan produk popular boleh terjual sebelum penghantaran seterusnya tiba. Pesan terlalu banyak dan jenama mungkin ditinggalkan dengan lebihan inventori, pengurangan harga dan wang yang terikat dalam produk yang tidak terjual.
Atas sebab ini, kuantiti pengeluaran harus berdasarkan lebih daripada jualan tahun lepas atau gerak hati pembeli.
Proses ramalan pakaian praktikal melihat permintaan sebenar, ketersediaan inventori, bermusim, promosi, masa utama, stok keselamatan, pengedaran saiz dan belanjawan yang tersedia.
Matlamatnya adalah untuk menganggarkan jumlah pelanggan yang mungkin membeli semasa tempoh inventori baharu akan tersedia, kemudian menentukan jumlah inventori yang diperlukan oleh jenama untuk menyokong permintaan tersebut.
Bagi pengeluar pakaian OEM, ramalan ini akhirnya menjadi pesanan pengeluaran yang dipecahkan mengikut gaya, warna dan saiz.
Pada mulanya, ramalan kelihatan mudah.
Jika jenama menjual 1,000 keping gaya tahun lepas, ia mungkin menempah 1,000 keping lagi tahun ini.
Masalahnya ialah jualan sejarah tidak selalu mewakili permintaan pelanggan sebenar.
Bayangkan sehelai baju-T terjual 100 helai setiap minggu. Selepas empat minggu, saiz Sederhana habis dijual. Pelanggan terus mencari Medium, tetapi jenama itu tidak boleh menjual apa yang tidak lagi dimilikinya.
Rekod jualan mungkin menunjukkan bahawa permintaan jatuh selepas minggu keempat.
Pada hakikatnya, produk menjadi tidak tersedia.
Penyelidikan yang dibekalkan menggambarkan ini sebagai penapisan permintaan . Apabila produk kehabisan stok, jualan yang diperhatikan boleh jatuh kepada sifar walaupun pelanggan mungkin masih mahu membelinya. Menggunakan nombor mentah ini secara langsung boleh menyebabkan anda memandang rendah kuantiti pengeluaran masa hadapan.
Ini mewujudkan kitaran berbahaya:
Produk popular → habis dijual → data jualan kelihatan lebih lemah → pesanan seterusnya terlalu kecil → produk habis dijual semula
Sementara itu, produk yang bergerak perlahan boleh kekal dalam stok dan terus menjana data jualan.
Oleh itu, ramalan yang baik bermula dengan bertanya:
Apakah yang sebenarnya ingin dibeli oleh pelanggan apabila produk itu tersedia?
Langkah pertama ialah mengumpul data jualan sejarah untuk gaya, warna dan saiz yang diramalkan.
Maklumat berguna boleh termasuk:
Unit terjual
Menjual kurma
Inventori tersedia
Tempoh stok habis
Perubahan harga
Promosi
Pelancaran produk
Tempoh bermusim
Jualan mengikut saiz
Jualan mengikut saluran
Lebih terperinci data, lebih berguna ramalan itu.
Jenama dengan beberapa tahun sejarah jualan boleh mengenal pasti corak berulang dengan lebih mudah daripada jenama dengan hanya beberapa bulan data.
Walau bagaimanapun, lebih banyak data tidak bermakna ramalan yang lebih baik secara automatik.
Data tersebut perlu ditafsirkan dengan betul.
Katakan jenama mempunyai tempoh jualan 30 hari.
Produk ini tersedia selama 20 hari dan terjual 400 keping.
Jika jenama hanya mengira:
400 ÷ 30 = 13.3 keping setiap hari
ia menganggap produk itu boleh dijual pada kadar itu sepanjang tempoh keseluruhan.
Walau bagaimanapun, jika produk tidak tersedia selama 10 hari, kadar jualan yang diperhatikan dalam tempoh yang ada ialah:
400 ÷ 20 = 20 keping setiap hari yang ada
Angka kedua mungkin memberikan titik permulaan yang lebih baik untuk menganggarkan permintaan.
Penyelidikan mengesyorkan mengira Kadar Jualan sebenar menggunakan tempoh SKU sebenarnya tersedia daripada menganggap tempoh kehabisan stok sebagai permintaan sifar.
Proses ini sering dipanggil permintaan tanpa kekangan.
Idea asas adalah mudah:
Jika pelanggan tidak dapat membeli produk tersebut, hari tersebut tidak seharusnya ditafsirkan secara automatik sebagai hari apabila pelanggan tidak menginginkannya.
Setelah jualan sejarah telah dibersihkan, jenama memerlukan ramalan garis dasar.
Garis dasar ialah anggaran permintaan biasa sebelum acara khas seperti promosi utama atau lonjakan luar biasa ditambah.
Produk yang berbeza boleh memerlukan kaedah ramalan yang berbeza.
Untuk produk asas dengan permintaan yang agak stabil, purata bergerak boleh memberikan titik permulaan yang berguna.
Contohnya, kemeja-T hitam asas yang terjual secara konsisten sepanjang tahun mungkin tidak memerlukan sistem ramalan yang terperinci.
Jenama boleh menyemak jualan baru-baru ini dan mewujudkan purata yang mewakili.
Jika jualan telah meningkat atau menurun secara konsisten, ramalan harus mengambil kira arah aliran tersebut.
Sebagai contoh, jika gaya seluar dalam teras telah berkembang dengan stabil selama beberapa musim, hanya menggunakan purata lama boleh memandang rendah permintaan masa hadapan.
Model aliran linear boleh berguna untuk jenis situasi ini.
Sesetengah produk mengikut corak bermusim yang boleh diramal.
Pakaian renang, seluar dalam musim sejuk, pakaian terma dan produk bermusim lain boleh mempunyai corak jualan yang sangat berbeza sepanjang tahun.
Oleh itu, ramalan perlu membezakan antara:
Pertumbuhan normal atau penurunan
dan
Permintaan bermusim berulang
Penyelidikan mengenal pasti model pelicinan eksponen dan ETS sebagai pendekatan ramalan yang berguna kerana ia boleh mengambil kira ralat, arah aliran dan kemusim.
Bagi kebanyakan jenama yang lebih kecil, memahami prinsip adalah lebih penting daripada memilih algoritma ramalan yang rumit.
Jualan besar boleh menjadikan produk kelihatan lebih popular daripada biasanya.
Bayangkan jenama biasanya menjual 100 keping gaya setiap minggu.
Semasa kempen diskaun 30%, ia menjual 250 keping.
Menggunakan 250 sebagai normal baharu akan menghasilkan ramalan pengeluaran yang sangat agresif.
Isu yang sama boleh berlaku dengan:
Jualan kilat
Kempen influencer
Kempen pengiklanan utama
Promosi hari raya
Pelancaran produk baharu
Pengurangan harga sementara
Penyelidikan mengesyorkan untuk memisahkan tingkatan promosi daripada permintaan garis dasar yang mendasari, kemudian menambah kesan promosi yang dirancang kembali ke dalam ramalan masa depan apabila sesuai.
Contohnya:
Permintaan biasa: 100 unit/minggu
Jangkaan peningkatan promosi: +40%
Ramalan semasa promosi: kira-kira 140 unit/minggu
Peningkatan yang tepat harus datang daripada data sejarah jenama itu sendiri apabila boleh.
Permintaan pakaian sangat berkaitan dengan masa dalam setahun.
Permintaan pelanggan boleh berubah kerana:
Suhu
iklim
hari cuti
Masa kembali ke sekolah
Musim perjalanan
Kalendar promosi
Musim fesyen
Oleh itu, jenama harus membandingkan tempoh yang sama semasa membina ramalan.
Contohnya, menggunakan jualan Disember untuk meramalkan permintaan Julai untuk produk bermusim boleh menghasilkan hasil yang sangat mengelirukan.
Jenama harus bertanya:
Apakah produk ini, atau produk serupa, dijual pada musim yang sama pada tahun-tahun sebelumnya?
Kemusim menjadi penting terutamanya apabila masa utama pengeluaran adalah panjang.
Jika kilang memerlukan beberapa bulan untuk mengeluarkan dan menghantar pesanan tersuai, jenama itu perlu meramalkan permintaan dengan baik sebelum musim jualan sebenar bermula.
Gaya baharu menimbulkan masalah ramalan kerana tiada sejarah jualan langsung.
Jenama tidak boleh mengira jualan tahun lepas untuk produk yang tidak wujud tahun lepas.
Penyelidikan mengesyorkan menggunakan pengelompokan berasaskan atribut dan pemetaan item serupa untuk produk baharu. Daripada meneka nombor daripada tiada, perancang boleh membandingkan produk baharu dengan produk sedia ada yang berkongsi ciri penting.
Atribut yang berkaitan boleh termasuk:
Kategori produk
Siluet
Pembinaan fabrik
Berat kain
harga
Margin sasaran
warna
Kerumitan corak
Sebagai contoh, katakan satu jenama melancarkan hoodie French Terry 280 GSM baharu.
Ia boleh melihat hoodie sebelumnya dengan yang serupa:
Berat kain
Pembinaan
harga
Sasaran pelanggan
Sesuai
Kedudukan warna
Produk tersebut boleh memberikan titik permulaan yang lebih berguna daripada hanya memilih kuantiti sewenang-wenangnya.
Produk baru mengandungi lebih banyak ketidakpastian daripada produk yang telah ditetapkan.
Oleh itu, jenama boleh mempertimbangkan:
Pengeluaran awal yang lebih kecil
Pra-pesanan
Minat pelanggan awal
Prestasi sejarah produk yang serupa
Pengisian semula yang fleksibel
Kitaran pengeluaran yang lebih pendek jika tersedia
Ini boleh mengurangkan risiko melakukan terlalu banyak inventori sebelum permintaan sebenar menjadi jelas.
Permintaan ramalan hanya separuh daripada masalah.
Jenama juga perlu mengetahui berapa lama masa yang diambil untuk menggantikan inventori.
Katakan sebuah jenama menjangkakan untuk menjual 500 keping setiap bulan.
Jika pengisian semula mengambil masa dua minggu, jenama itu mempunyai satu masalah inventori.
Jika pengisian semula mengambil masa empat bulan, jenama itu mempunyai masalah yang sangat berbeza.
Penyelidikan itu menekankan bahawa masa pengeluaran kilang tidak boleh dianggap sebagai keseluruhan masa utama rantaian bekalan. Jumlah masa utama boleh termasuk perolehan bahan, pensampelan dan kelulusan, pengeluaran pukal, pengangkutan, kastam dan pemprosesan masuk.
Rantaian bekalan pakaian yang dipermudahkan kelihatan seperti:
perolehan bahan
↓
Persampelan dan kelulusan
↓
Pengeluaran pukal
↓
Pengangkutan
↓
Kastam dan pemprosesan masuk
↓
Ketersediaan gudang
Jenama harus meramalkan keperluan inventori sepanjang tempoh ini.
Ini amat penting untuk fabrik tersuai dan warna tersuai, di mana penyediaan bahan boleh menambah masa yang ketara.
Ramalan masih merupakan anggaran.
Permintaan sebenar boleh lebih tinggi daripada jangkaan.
Pengeluaran juga boleh mengambil masa lebih lama daripada yang dirancang.
Stok keselamatan menyediakan penampan terhadap ketidakpastian ini.
Penyelidikan mengenal pasti dua sumber utama risiko:
Kebolehubahan permintaan
Kebolehubahan masa utama
Sebagai contoh, katakan jenama menjangkakan untuk menjual 1,000 keping sepanjang masa yang diperlukan untuk menambah inventori.
Jika permintaan tiba-tiba meningkat atau pengeluaran ditangguhkan, 1,000 keping mungkin tidak mencukupi.
Stok keselamatan menyediakan perlindungan tambahan.
Peraturan mudah seperti 'sentiasa menghasilkan 10% tambahan' mungkin kelihatan mudah.
Walau bagaimanapun, produk yang berbeza mempunyai tahap risiko yang berbeza.
Baju-T hitam yang stabil dengan permintaan sepanjang tahun yang boleh diramal mungkin memerlukan penimbal yang berbeza daripada gaya fesyen bermusim yang jualannya sangat tidak dapat diramalkan.
Penyelidikan mengesyorkan menggunakan strategi ramalan dan stok keselamatan yang berbeza mengikut kepentingan hasil dan kebolehramalan permintaan , menggunakan klasifikasi ABC-XYZ.
Konsep asas berguna walaupun tanpa melakukan analisis statistik penuh:
Produk bernilai tinggi + boleh diramal: lindungi ketersediaan dengan berhati-hati.
Produk bernilai tinggi + tidak dapat diramalkan: pantau permintaan dengan teliti dan laraskan dengan cepat.
Produk bernilai rendah + tidak dapat diramalkan: elakkan mengikat terlalu banyak inventori.
Ini membantu jenama membelanjakan pelaburan inventori di tempat yang paling penting.
Setelah jenama mengetahui permintaan jangkaan dan stok keselamatannya, ia boleh menentukan bila pesanan pengeluaran lain perlu dibuat.
Ini ialah Titik Susun Semula (ROP).
Secara konseptual:
Titik Pesanan Semula = Permintaan yang dijangkakan semasa masa utama + Stok keselamatan
Contohnya, jika jenama menjangkakan untuk menjual 1,500 unit semasa masa utama pengisian semula dan mahukan 300 unit lagi sebagai penimbal keselamatan:
ROP = 1,800 unit
Apabila kedudukan inventori yang tersedia mencapai tahap itu, jenama harus mempertimbangkan untuk memulakan pesanan penambahan semula seterusnya.
Penyelidikan menerangkan titik pesanan semula sebagai ambang inventori yang mencetuskan pesanan pembelian baharu, berdasarkan permintaan yang dijangkakan sepanjang jumlah masa utama serta stok keselamatan.
Perkara penting ialah masa.
Jenama tidak seharusnya menunggu sehingga inventori mencapai sifar sebelum menghubungi pengeluarnya jika pengeluar memerlukan beberapa minggu atau bulan untuk menambah produk.
Mengetahui bahawa jenama memerlukan 5,000 keping tidak memberitahu kilang berapa keping setiap saiz untuk dihasilkan.
Pesanan pengeluaran mungkin perlu:
XS: 350
S: 900
M: 1,900
L: 1,300
XL: 550
Nisbah tepat bergantung pada asas pelanggan jenama dan jualan sejarah.
Ini dipanggil lengkung saiz.
Penyelidikan menyerlahkan masalah penting di sini: nisbah jualan mentah boleh menjadi herot apabila saiz popular habis dijual awal.
Katakan Medium berulang kali habis dijual.
Penjualan sejarahnya sebenarnya mungkin mewakili bilangan unit Sederhana yang berjaya dijual oleh jenama itu, bukannya bilangan yang dikehendaki pelanggan.
Oleh itu jenama harus menganalisis permintaan mengikut saiz semasa tempoh setiap saiz sebenarnya tersedia.
Ini amat penting untuk seluar dalam kerana saiz berkait rapat dengan kesesuaian, keselesaan dan kepuasan pelanggan.
Oleh itu, ramalan pengeluaran harus menjawab dua soalan berasingan:
Berapakah jumlah keseluruhan yang perlu kita buat?
dan
Bagaimanakah kepingan itu harus diedarkan merentasi saiz?
Ramalan permintaan boleh menghasilkan keperluan pengeluaran yang sangat besar.
Jenama itu masih perlu menentukan sama ada ia mampu untuk mengeluarkan dan menyimpan inventori tersebut.
Di sinilah perancangan kewangan memasuki proses.
Penyelidikan itu menerangkan Terbuka untuk Beli (OTB) sebagai kekangan kewangan yang membantu menyelaraskan ramalan SKU bahagian bawah dengan jumlah perbelanjaan inventori yang boleh disokong oleh perniagaan.
Untuk jenama pakaian yang lebih kecil, konsepnya boleh dipermudahkan:
Ramalkan inventori yang anda perlukan, kemudian semak sama ada tunai dan belanjawan inventori anda yang tersedia boleh menyokongnya.
Jika ramalan mencadangkan memesan 20,000 keping tetapi perniagaan boleh membiayai hanya 12,000 dengan selamat, jenama itu perlu memberi keutamaan.
Ia boleh memilih untuk:
Lindungi produk teras
Kurangkan gaya bergerak perlahan
Kurangkan kedalaman warna
Lancarkan lebih sedikit SKU
Gunakan pesanan awal yang lebih kecil
Tangguhkan produk keutamaan rendah
Rancang pengeluaran lain kemudian
Di sinilah ramalan menjadi keputusan perniagaan dan bukannya latihan matematik semata-mata.
Selepas permintaan, bermusim, masa utama, stok keselamatan, keluk saiz dan belanjawan disemak, jenama boleh menentukan keperluan pengeluarannya.
Aliran kerja yang dipermudahkan ialah:
Jualan bersejarah
↓
Keluarkan herotan kehabisan stok
↓
Bina permintaan garis dasar
↓
Laraskan untuk promosi bermusim dan terancang
↓
Pertimbangkan masa utama pengeluaran dan penghantaran
↓
Tambah stok keselamatan yang sesuai
↓
Tentukan titik pesanan semula
↓
Gunakan lengkung saiz
↓
Semak belanjawan inventori
↓
Mengeluarkan pesanan pengeluaran
Penyelidikan meringkaskan protokol perancangan tujuh langkah yang serupa, bermula dengan permintaan sejarah yang tidak terhad dan berakhir dengan pesanan pembelian terkunci yang dikeluarkan kepada pengilang.
Dari perspektif pengeluar, ramalan pengeluaran yang baik akhirnya perlu menjadi pesanan pembelian yang jelas.
Kilang mungkin menerima:
Gaya
warna
Jumlah kuantiti
Pecahan saiz
Spesifikasi bahan
Keperluan pembungkusan
Tarikh penghantaran
Keperluan penghantaran
Keperluan kualiti
Kualiti maklumat ini mempengaruhi perancangan pengeluaran.
Sebagai contoh, pengeluar mungkin boleh menghasilkan 10,000 keping gaya, tetapi jadual pengeluaran masih bergantung pada saiz dan pecahan warna tertentu, ketersediaan fabrik, kemasan, tarikh akhir penghantaran dan keperluan lain.
Inilah sebabnya peramalan dan pembuatan berkait rapat.
Perancangan permintaan jenama menentukan jumlah yang ingin dijual dan bila.
Perancangan pengeluaran pengeluar menentukan cara menukar keperluan itu menjadi pakaian fizikal.
Tiada ramalan yang sempurna.
Tujuan peramalan adalah untuk membuat keputusan yang lebih baik di bawah ketidakpastian.
Jika permintaan sebenar lebih tinggi daripada jangkaan, jenama mungkin mengalami:
Kehabisan stok
Jualan hilang
Pengeluaran kecemasan
Penghantaran dipercepatkan
Ketidakpuasan hati pelanggan
Jika permintaan lebih rendah daripada jangkaan, jenama mungkin menghadapi:
Lebihan inventori
Diskaun
Kerugian markdown
Kos gudang
Wang tunai terikat dalam produk yang tidak terjual
Oleh itu, sistem ramalan terbaik memantau jualan sebenar secara berterusan.
Ramalan harus berubah apabila maklumat baharu tersedia.
Contohnya:
Ramalan awal → jualan sebenar → anggaran permintaan dikemas kini → pelan pengeluaran yang disemak
Ini amat berguna untuk produk fesyen dengan kitaran hayat yang pendek.
Bayangkan jenama seluar dalam mempunyai gaya teras yang terjual sepanjang tahun.
Data sejarah menunjukkan bahawa, selepas mengambil kira kehabisan stok, produk biasanya menjual kira-kira 800 keping sebulan.
Jenama itu menjangkakan peningkatan bermusim kira-kira 20%.
Itu memberikan unjuran permintaan kira-kira:
800 × 1.20 = 960 keping sebulan
Proses pengilang dan logistik memerlukan tiga bulan dari penempatan pesanan kepada ketersediaan inventori.
Oleh itu jenama perlu merancang untuk kira-kira:
960 × 3 = 2,880 keping
Ia kemudian menambah penimbal keselamatan yang sesuai berdasarkan permintaan dan risiko bekalannya.
Katakan jenama memutuskan bahawa 320 keping lagi menyediakan penimbal perancangan yang sesuai.
Keperluan inventori menjadi lebih kurang:
2,880 + 320 = 3,200 keping
Langkah terakhir ialah membahagikan kepingan tersebut mengikut lengkung saiz yang dijangkakan.
Ini adalah contoh ringkas dan bukannya formula universal. Ramalan sebenar harus mengambil kira perubahan dalam harga, promosi, ketersediaan inventori, bermusim, kebolehubahan masa utama dan kitaran hayat produk.
Perkara penting ialah urutan:
Permintaan → tempoh jualan → masa utama → penimbal risiko → pengedaran saiz → kuantiti pengeluaran
Jenama tidak memerlukan sistem ramalan AI lanjutan untuk menambah baik perancangan pengeluarannya.
Ia boleh bermula dengan disiplin data yang lebih baik.
Rakam apabila setiap gaya dan saiz menjadi tidak tersedia.
Jika tidak, jualan rendah mungkin disalah anggap sebagai permintaan rendah.
Catatkan diskaun dan kempen utama supaya lonjakan jualan yang luar biasa tidak menjadi garis dasar baharu secara automatik.
Jumlah jualan tahap gaya boleh menyembunyikan perbezaan penting antara saiz.
Catatkan tempoh masa pesanan sebenar daripada pesanan belian kepada resit gudang.
Selepas setiap tempoh jualan, bandingkan permintaan yang diramalkan dengan hasil sebenar.
Gunakan produk dan atribut yang serupa sebagai rujukan dan bukannya berpura-pura produk baharu mempunyai data sejarah.
Ramalan harus berubah apabila maklumat baharu mengubah permintaan yang dijangkakan.
Sebaik sahaja kuantiti pengeluaran telah ditentukan, pengeluar memerlukan pesanan yang jelas.
Untuk projek pakaian tersuai, maklumat berguna termasuk:
Nombor gaya
Jalur warna
Jumlah kuantiti
Pecahan saiz
Spesifikasi fabrik
Keperluan trim
Keperluan pembungkusan
Piawaian kualiti
Tarikh penghantaran sasaran
Destinasi penghantaran
Pesanan pengeluaran yang jelas mengurangkan kemungkinan salah faham antara jenama dan kilang.
Ia juga membolehkan pengilang merancang fabrik, pemotongan, kapasiti jahitan dan sumber pengeluaran lain dengan lebih berkesan.
Untuk perhubungan OEM jangka panjang, data pengeluaran sejarah boleh menjadi berguna juga.
Masa utama pengeluaran sebenar, penggunaan bahan, isu kualiti dan kuantiti pesanan semuanya boleh membantu meningkatkan perancangan masa depan.
Tiada nombor tunggal yang boleh menjamin kuantiti pengeluaran yang betul.
Ramalan yang kukuh menggabungkan beberapa maklumat.
Jualan sejarah memberitahu jenama apa yang berlaku.
Analisis stockout membantu mendedahkan permintaan yang data jualan mungkin terlepas.
Kemusim dan promosi menerangkan perubahan luar biasa.
Masa utama menentukan sejauh mana inventori akan datang perlu dirancang.
Stok keselamatan melindungi daripada ketidakpastian.
Keluk saiz menukarkan jumlah permintaan kepada pecahan pengeluaran praktikal.
Had belanjawan memastikan rancangan inventori sentiasa realistik dari segi kewangan.
Bersama-sama, faktor-faktor ini mewujudkan asas yang lebih kukuh untuk menentukan bilangan pakaian yang perlu dikeluarkan.
Untuk jenama pakaian, peralihan yang paling berguna selalunya beralih daripada:
'Kami menjual sebanyak ini kali terakhir, jadi mari kita pesan jumlah yang sama.'
kepada:
'Berapa banyak sebenarnya yang diminta oleh pelanggan, bagaimanakah permintaan itu akan berubah dan berapa banyak inventori yang kami perlukan untuk menampung masa sehingga kami boleh menambahnya?'
Soalan itu membawa kepada keputusan pengeluaran yang lebih baik.
Dan untuk pengilang OEM, ia mewujudkan hubungan yang lebih jelas antara permintaan pelanggan dan pelan pengeluaran fizikal.
Perancangan pengeluaran yang baik bermula sebelum pesanan pembelian. Lebih baik ramalan permintaan, lebih baik peluang produk, saiz dan kuantiti yang betul tersedia apabila pelanggan menginginkannya.
