အထည်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို မည်သို့ခန့်မှန်းမည်နည်း။

အထည်အရေအတွက်မည်မျှထုတ်လုပ်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် အထည်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု၏ အရေးကြီးဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

မှာယူမှု အလွန်နည်းသဖြင့် နောက်တစ်ကြိမ် ပို့ဆောင်မှု မရောက်ရှိမီ လူကြိုက်များသော ကုန်ပစ္စည်းများ ရောင်းထွက်သွားနိုင်ပါသည်။ မှာယူမှု များလွန်းသဖြင့် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် ရောင်းမကုန်သော ထုတ်ကုန်များတွင် ပိုလျှံနေသော စာရင်းများ၊ အမှတ်အသားများနှင့် ငွေများ ကျန်နေနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ ထုတ်လုပ်မှုပမာဏသည် ယခင်နှစ်ရောင်းအားထက် သို့မဟုတ် ဝယ်သူ၏ ပင်ကိုယ်စိတ်ထက် ပိုများသင့်သည်။

လက်တွေ့ကျသောအ၀တ်အထည်ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကြည့်ရှုသည်။ အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအား၊ စာရင်းရရှိနိုင်မှု၊ ရာသီအလိုက်၊ ပရိုမိုးရှင်းများ၊ ပို့ဆောင်ချိန်၊ ဘေးကင်းရေးစတော့ခ်၊ အရွယ်အစားဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ရနိုင်သောဘတ်ဂျက်တို့ကို .

ရည်ရွယ်ချက်မှာ စာရင်းသစ်ရရှိနိုင်မည့်ကာလအတွင်း ဝယ်ယူသူများမည်မျှဝယ်ယူနိုင်ဖွယ်ရှိသည်ကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်ပြီး ၎င်းဝယ်လိုအားကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် သိုလှောင်မှုမည်မျှလိုအပ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။

OEM အထည်ထုတ်လုပ်သူအတွက်၊ ဤခန့်မှန်းချက်သည် နောက်ဆုံးတွင် စတိုင်၊ အရောင်နှင့် အရွယ်အစားအလိုက် ခွဲခြမ်းထားသော ထုတ်လုပ်မှုအမှာစာတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို ခန့်မှန်းရန် အဘယ်ကြောင့် အလွန်ခက်ခဲသနည်း။

ပထမတော့ ခန့်မှန်းချက်က ရိုးရှင်းပုံရတယ်။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ယမန်နှစ်က စတိုင်တစ်ခု၏ အပုဒ်ရေ ၁,၀၀၀ ရောင်းချခဲ့မည်ဆိုလျှင် ယခုနှစ်တွင် နောက်ထပ် အပုဒ်ရေ ၁,၀၀၀ ကို မှာယူနိုင်ပါသည်။

ပြဿနာမှာ သမိုင်းအရောင်းအ၀ယ်သည် အမှန်တကယ် ဖောက်သည်ဝယ်လိုအားကို အမြဲတမ်း ကိုယ်စားမပြုသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

တစ်ပတ်ကို တီရှပ် 100 ရောင်းရတယ်လို့ မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ လေးပတ်အကြာတွင် Medium Size သည် ရောင်းထွက်သွားသည်။ ဖောက်သည်များသည် Medium ကို ဆက်လက်ရှာဖွေသော်လည်း ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် ၎င်းတွင်မရှိတော့သောအရာများကို မရောင်းနိုင်ပါ။

စတုတ္ထပတ်ပြီးနောက် ဝယ်လိုအား ကျဆင်းသွားကြောင်း အရောင်းမှတ်တမ်းက ပြသနိုင်သည်။

အမှန်တကယ်တွင်၊ ထုတ်ကုန်မရနိုင်ပါ။

ပံ့ပိုးပေးထားသော သုတေသနက ၎င်းကို ဝယ်လိုအား ဆင်ဆာဖြတ်ခြင်း အဖြစ် ဖော်ပြသည် ။ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုစတော့မကျန်သောအခါ၊ ဝယ်ယူသူများသည် ၎င်းကိုဝယ်ယူလိုနေသေးသော်လည်း လေ့လာတွေ့ရှိထားသောရောင်းအား သုညအထိကျဆင်းသွားနိုင်သည်။ ဤကုန်ကြမ်းနံပါတ်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းသည် သင့်အား အနာဂတ်ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို လျှော့တွက်စေနိုင်သည်။

၎င်းသည် အန္တရာယ်ရှိသောသံသရာကို ဖန်တီးသည်-

လူကြိုက်များသော ကုန်ပစ္စည်း → ရောင်းထွက်သွားသည် → အရောင်းဒေတာ အားနည်းနေပုံပေါ်သည် → နောက်အော်ဒါမှာ အလွန်သေးငယ်သည် → ကုန်ပစ္စည်း ထပ်မံရောင်းထွက်သည်

တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ နှေးကွေးနေသော ထုတ်ကုန်များသည် စတော့တွင်ရှိနေနိုင်ပြီး အရောင်းဒေတာကို ဆက်လက်ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် ကောင်းသောခန့်မှန်းချက်သည် မေးခြင်းဖြင့် စတင်သည်-

ကုန်ပစ္စည်းရလာတဲ့အခါ သုံးစွဲသူတွေက ဘာကို အမှန်တကယ် ဝယ်ချင်တာလဲ။

1. အမှန်တကယ် အရောင်းဒေတာဖြင့် စတင်ပါ။

ပထမအဆင့်မှာ ခန့်မှန်းထားသည့် စတိုင်၊ အရောင်နှင့် အရွယ်အစားအတွက် သမိုင်းဝင်အရောင်းဒေတာကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။

အသုံးဝင်သောအချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်သည်-

• ယူနစ်များ ရောင်းချခဲ့သည်။

• ရောင်းချသည့်ရက်စွဲများ

• ပစ္စည်းစာရင်း ရရှိနိုင်ပါပြီ။

• Stockout ကာလများ

• စျေးနှုန်းအပြောင်းအလဲ

• ဈေးရောင်း

• ထုတ်ကုန်မိတ်ဆက်ပွဲ

• ရာသီအလိုက်

• အရွယ်အစားအလိုက် ရောင်းချပေးပါသည်။

• ချန်နယ်မှရောင်းချခြင်း။

အချက်အလက်တွေ ပိုအသေးစိတ်လေလေ၊ ခန့်မှန်းချက်က ပိုအသုံးဝင်လေလေပါပဲ။

နှစ်ပေါင်းများစွာ အရောင်းမှတ်တမ်းရှိသော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ဒေတာလအနည်းငယ်သာရှိသော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုထက် ထပ်တလဲလဲ ပုံစံများကို အလွယ်တကူ ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

သို့သော်၊ ဒေတာပို၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းကို အလိုအလျောက် မဆိုလိုပါ။

အချက်အလက်ကို မှန်ကန်စွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လိုအပ်ပါသည်။

Stockouts ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖယ်ရှားပါ။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ရက် 30 အရောင်းကာလရှိသည်ဆိုပါစို့။

ထုတ်ကုန်သည် ရက်ပေါင်း 20 ကြာ ရရှိနိုင်ပြီး 400 လုံး ရောင်းချခဲ့သည်။

အမှတ်တံဆိပ်သည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တွက်ချက်ပါက-

400 ÷ 30 = တစ်နေ့လျှင် 13.3 ကျပ်

ထုတ်ကုန်သည် ကာလတစ်လျှောက်လုံး ထိုနှုန်းဖြင့် ရောင်းချနိုင်မည်ဟု ယူဆသည်။

သို့ရာတွင်၊ ထုတ်ကုန်ကို 10 ရက်ကြာအောင် မရရှိနိုင်ပါက၊ ရရှိနိုင်သည့်ကာလအတွင်း စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော ရောင်းအားနှုန်းမှာ-

တစ်ရက်လျှင် 400 ÷ 20 = 20 ကျပ်

ဒုတိယပုံသည် ဝယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အစမှတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

သုတေသနသည် SKU ကို အမှန်တကယ်ရရှိနိုင်သည့်အချိန်ကာလကို အသုံးပြု၍ အရောင်းရနှုန်းကို တွက်ချက်ရန် အကြံပြုထားသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဟု မကြာခဏ ခေါ်သည်။ တောင်းဆိုမှု ကန့်သတ်ခြင်း .

အခြေခံအယူအဆသည် ရိုးရှင်းသည်-

အကယ်၍ ဖောက်သည်များက ကုန်ပစ္စည်းကို မဝယ်နိုင်ခဲ့ပါက ထိုနေ့ရက်များကို ဖောက်သည်များက အလိုမရှိသည့်နေ့များအဖြစ် အလိုအလျောက် အဓိပ္ပာယ်မကောက်ယူသင့်ပေ။

2. အခြေခံဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်ကို တည်ဆောက်ပါ။

သမိုင်းကြောင်းအရ ရောင်းအားကို ရှင်းပြီးသည်နှင့်၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် အခြေခံခန့်မှန်းချက်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

အခြေခံပရိုမိုးရှင်းများ သို့မဟုတ် အထူးအစီအစဉ်များ မထည့်သွင်းမီ ပုံမှန်ဝယ်လိုအား၏ ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။

မတူညီသောထုတ်ကုန်များသည် ကွဲပြားသောခန့်မှန်းချက်နည်းလမ်းများ လိုအပ်နိုင်သည်။

တည်ငြိမ်သော Core ထုတ်ကုန်များ

တည်ငြိမ်သော ဝယ်လိုအားရှိသော အခြေခံထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက်၊ ရွေ့လျားပျမ်းမျှသည် အသုံးဝင်သော အစမှတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်နှစ်ပတ်လုံး တသမတ်တည်း ရောင်းချနေသည့် အခြေခံ အနက်ရောင် တီရှပ်သည် အသေးစိပ် ခန့်မှန်းမှု စနစ် မလိုအပ်ပါ။

အမှတ်တံဆိပ်သည် မကြာသေးမီက အရောင်းအ၀ယ်ကို ဆန်းစစ်နိုင်ပြီး ကိုယ်စားလှယ်ပျမ်းမျှကို ထူထောင်နိုင်သည်။

ပြတ်သားသော Trend ရှိသော ထုတ်ကုန်များ

အရောင်းများ တသမတ်တည်း တိုးလာပါက သို့မဟုတ် ကျဆင်းနေပါက၊ ခန့်မှန်းချက်သည် ထိုလမ်းကြောင်းအတွက် ဖြစ်သင့်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရာသီများစွာအတွင်း အဓိကအတွင်းခံပုံစံသည် တဖြည်းဖြည်းကြီးထွားလာပါက၊ ပျမ်းမျှဟောင်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အနာဂတ်ဝယ်လိုအားကို လျှော့တွက်နိုင်သည်။

Linear trend မော်ဒယ်များသည် ဤအခြေအနေမျိုးအတွက် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။

ရာသီအလိုက် ထုတ်ကုန်များ

အချို့သောထုတ်ကုန်များသည် ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော ရာသီအလိုက် ပုံစံများကို လိုက်နာကြသည်။

ရေကူးဝတ်စုံ၊ ဆောင်းတွင်းခံဘောင်းဘီ၊ အပူအဝတ်အစားနှင့် အခြားရာသီအလိုက် ထုတ်ကုန်များသည် တစ်နှစ်ပတ်လုံး အလွန်ကွဲပြားခြားနားသော ရောင်းချမှုပုံစံများ ရှိနိုင်ပါသည်။

ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းချက်ကို ပိုင်းခြားရန် လိုအပ်ပါသည်။

ပုံမှန်ကြီးထွားမှု သို့မဟုတ် ကျဆင်းခြင်း။

နှင့်

ထပ်တလဲလဲ ရာသီအလိုက် လိုအပ်ချက်

သုတေသနသည် အမှားအယွင်း၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ရာသီအလိုက် တွက်ချက်နိုင်သောကြောင့် အသုံးဝင်သော ခန့်မှန်းရေးချဉ်းကပ်မှုများအဖြစ် ကိန်းဂဏန်းများကို ချောချောမွေ့မွေ့နှင့် ETS မော်ဒယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။

သေးငယ်သောအမှတ်တံဆိပ်အများစုအတွက်၊ ရှုပ်ထွေးသောကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ကိုရွေးချယ်ခြင်းထက် နိယာမကိုနားလည်ရန်က ပိုအရေးကြီးပါသည်။

3. ပရိုမိုးရှင်းရောင်းချမှုမှ ပုံမှန်ဝယ်လိုအားကို ခွဲခြားပါ။

အဓိက အရောင်းအ၀ယ်တစ်ခုက ထုတ်ကုန်တစ်ခုဟာ ပုံမှန်ထက် အများကြီး ပိုနာမည်ကြီးလာနိုင်ပါတယ်။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် တစ်ပတ်လျှင် စတိုင်တစ်ခု၏ အပုဒ်ရေ 100 ရောင်းချလေ့ရှိသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

30% လျှော့စျေးကမ်ပိန်းတစ်ခုအတွင်း၊ ၎င်းသည် 250 ပုဒ်ရောင်းချသည်။

ပုံမှန်အသစ်အနေဖြင့် 250 ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အလွန်ပြင်းထန်သောထုတ်လုပ်မှုခန့်မှန်းချက်ကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။

အလားတူပြဿနာမျိုး ဖြစ်ပွားနိုင်သည်-

• Flash အရောင်း

• Influencer လှုပ်ရှားမှုများ

• အဓိက ကြော်ငြာလှုပ်ရှားမှုများ

• အားလပ်ရက် ပရိုမိုးရှင်းများ

• ထုတ်ကုန်အသစ်များ မိတ်ဆက်ခြင်း။

• ယာယီစျေးလျှော့ပေးတယ်။

သုတေသနသည် ပရိုမိုးရှင်းမြှင့်တင်မှုအား အရင်းခံအခြေခံဝယ်လိုအားမှ ခွဲထုတ်ရန် အကြံပြုထားပြီး၊ သင့်လျော်သည့်အခါတွင် အစီအစဉ်ဆွဲထားသော အရောင်းမြှင့်တင်မှုဆိုင်ရာ အကျိုးဆက်များကို သင့်လျော်သည့်အခါတွင် ပြန်လည်ထည့်သွင်းပါ။

ဥပမာအားဖြင့်:

ပုံမှန်ဝယ်လိုအား- 100 ယူနစ်/တစ်ပတ်
မျှော်လင့်ထားသော ပရိုမိုးရှင်း မြှင့်တင်မှု- +40% ခန့်မှန်းချက်-
ပရိုမိုးရှင်းကာလအတွင်း တစ်ပတ်လျှင် ခန့်မှန်းခြေ 140 ယူနစ်

အတိအကျလွှင့်တင်မှုသည် ဖြစ်နိုင်သည့်အခါတိုင်း အမှတ်တံဆိပ်၏ကိုယ်ပိုင်သမိုင်းဒေတာမှလာသင့်သည်။

4. ရာသီအလိုက် စဉ်းစားပါ။

အဝတ်အစားဝယ်လိုအားသည် တစ်နှစ်ပတ်လုံးနှင့် အလွန်ဆက်စပ်နေသည်။

ဝယ်ယူသူ၏ တောင်းဆိုမှုသည် အောက်ပါတို့ကြောင့် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

• အပူချိန်

• ရာသီဥတု

• ရုံးပိတ်ရက်များ

• ကျောင်းပြန်တက်ချိန်များ

• ခရီးသွားရာသီများ

• ပရိုမိုးရှင်းပြက္ခဒိန်များ

• ဖက်ရှင်ရာသီများ

ထို့ကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည့်အခါ အလားတူကာလများကို နှိုင်းယှဉ်သင့်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရာသီအလိုက် ထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက် ဇူလိုင်လ ၀ယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းရန် ဒီဇင်ဘာရောင်းအားကို အသုံးပြု၍ အလွန်လွဲမှားသောရလဒ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

အမှတ်တံဆိပ်ကို မေးသင့်သည်-

ယခင်နှစ်များက တူညီသောရာသီအတွင်း ဤထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် အလားတူထုတ်ကုန်များသည် ဘာကိုရောင်းချခဲ့သနည်း။

ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကြာမြင့်လာသောအခါတွင် ရာသီလိုက်မှုသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

စက်ရုံတစ်ရုံသည် စိတ်ကြိုက်အမှာစာတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်နှင့် တင်ပို့ရန် လပေါင်းများစွာ လိုအပ်ပါက၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် အမှန်တကယ်ရောင်းချရာသီမစတင်မီ ဝယ်လိုအားကို ကောင်းစွာခန့်မှန်းရမည်ဖြစ်ပါသည်။

5. ထုတ်ကုန်အသစ်များသည် မတူညီသောနည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

စတိုင်အသစ်သည် တိုက်ရိုက်ရောင်းချမှုမှတ်တမ်းမရှိသောကြောင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းပြဿနာကို ဖန်တီးပေးပါသည်။

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် မနှစ်ကမရှိခဲ့သော ထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက် မနှစ်ကရောင်းအားကို တွက်ချက်၍မရပါ။

သုတေသနသည် ထုတ်ကုန်အသစ်အတွက် ရည်ညွှန်းချက်-အခြေခံသောအစုအဝေးနှင့် တူညီသောအချက်ပြမြေပုံကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။ ထုတ်ကုန်အသစ်များအတွက် မည်သည့်အရာမှ နံပါတ်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းမည့်အစား၊ အစီအစဉ်ရေးဆွဲသူများသည် အရေးကြီးသောလက္ခဏာများပါဝင်သည့် ရှိပြီးသားထုတ်ကုန်များနှင့် ထုတ်ကုန်အသစ်ကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

သက်ဆိုင်ရာ အရည်အချင်းများ ပါဝင်နိုင်သည်-

• ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစား

• ပုံသဏ္ဌန်

• အထည်အလိပ်တည်ဆောက်မှု

• အထည်အလိပ်အလေးချိန်

• စျေးနှုန်း

• ပစ်မှတ်အနားသတ်

• အရောင်

• ပုံစံ ရှုပ်ထွေးမှု

ဥပမာအားဖြင့်၊ အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် 280 GSM French Terry hoodie အသစ်ကို စတင်ရောင်းချနေသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းသည် ယခင် hoodies များကို အလားတူကြည့်နိုင်သည်-

• အထည်အလိပ်အလေးချိန်

• ဆောက်လုပ်ရေး

• စျေးနှုန်း

• ပစ်မှတ်ဖောက်သည်

• အံ

• အရောင်အနေအထား

ထိုထုတ်ကုန်များသည် မထင်မှတ်ထားသော ပမာဏကို ရွေးချယ်ရုံထက် ပိုမိုအသုံးဝင်သော အစမှတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

ထုတ်ကုန်သစ် ခန့်မှန်းချက်သည် ရှေးရိုးဆန်နေသင့်သည်။

ထုတ်ကုန်အသစ်များသည် သတ်မှတ်ထားသောထုတ်ကုန်များထက် မသေချာမရေရာမှုများ ပိုမိုပါဝင်ပါသည်။

ထို့ကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် အောက်ပါတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်-

• သေးငယ်သော ကနဦးထုတ်လုပ်မှု

• ကြိုတင်အော်ဒါများ

• အစောပိုင်းဖောက်သည်စိတ်ဝင်စားမှု

• အလားတူထုတ်ကုန်များ၏သမိုင်းဝင်စွမ်းဆောင်ရည်

• လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဖြည့်စွက်မှု

• ရနိုင်သောနေရာတွင် ထုတ်လုပ်မှု လည်ပတ်မှု တိုတောင်းသည်။

၎င်းသည် အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအား မရှင်းလင်းမီတွင် စာရင်းများ အလွန်အကျွံပြုလုပ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချနိုင်သည်။

6. Full Production Lead Time ကို ထည့်သွင်းပါ။

လိုအပ်ချက်ကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် ပြဿနာ၏ ထက်ဝက်မျှသာ ဖြစ်သည်။

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းကို အစားထိုးရန် အချိန်မည်မျှကြာမည် ကို သိရန် လိုအပ်သည်။.

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် တစ်လလျှင် အလုံး ၅၀၀ ရောင်းချရန် မျှော်လင့်ထားသည်ဆိုပါစို့။

ပြန်လည်ဖြည့်တင်းရန် နှစ်ပတ်ကြာပါက၊ အမှတ်တံဆိပ်တွင် စာရင်းပြဿနာတစ်ခုရှိသည်။

ဖြည့်စွက်မှု လေးလကြာပါက၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် အလွန်ကွဲပြားသော ပြဿနာတစ်ခုရှိသည်။

သုတေသနက စက်ရုံထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကို ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်ခုလုံး ဦးဆောင်ချိန်အဖြစ် မခံယူသင့်ကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြသည်။ စုစုပေါင်းပို့ဆောင်သည့်အချိန်များတွင် ပစ္စည်းဝယ်ယူမှု၊ နမူနာကောက်ယူခြင်းနှင့် အတည်ပြုချက်များ၊ အစုလိုက်ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ အကောက်ခွန်နှင့် တွင်းဝင်လုပ်ဆောင်ခြင်းများ ပါဝင်သည်။

ရိုးရှင်းသောအ၀တ်အထည်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်သည် အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

ပစ္စည်းဝယ်ယူရေး

↓

နမူနာနှင့် အတည်ပြုချက်များ

↓

အစုလိုက် ထုတ်လုပ်မှု

↓

လမ်းပန်းဆက်သွယ်ရေး

↓

အကောက်ခွန်နှင့် လမ်းကြောင်းများ ဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။

↓

သိုလှောင်ရုံရရှိနိုင်မှု

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် ဤကာလတစ်ခုလုံးတွင် စာရင်းလိုအပ်ချက်များကို ခန့်မှန်းသင့်သည်။

စိတ်ကြိုက်အထည်များနှင့် စိတ်ကြိုက်အရောင်များအတွက် ဤအရာသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ ပစ္စည်းပြင်ဆင်မှုသည် သိသာထင်ရှားသောအချိန်ကိုထည့်နိုင်သည်။

7. Safety Stock ထည့်ပါ။

ခန့်မှန်းချက်သည် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။

အမှန်တကယ် ဝယ်လိုအားက မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုများနိုင်သည်။

ထုတ်လုပ်မှုသည်လည်း စီစဉ်ထားသည်ထက် ပိုကြာနိုင်သည်။

လုံခြုံရေးစတော့ရှယ်ယာသည် ဤမသေချာမရေရာမှုများကို ကြားခံတစ်ခုပေးသည်။

သုတေသနသည် အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ခြေ၏ အဓိကရင်းမြစ်နှစ်ခုကို ဖော်ထုတ်ထားသည်-

• ဝယ်လိုအား ကွဲပြားမှု

• Lead-time ကွဲပြားမှု

ဥပမာ၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းကို ဖြည့်ဆည်းရန် လိုအပ်သည့်အချိန်အတွင်း အပိုင်းပိုင်း ၁၀၀၀ ရောင်းချရန် မျှော်လင့်ထားသည်ဆိုပါစို့။

ဝယ်လိုအား ရုတ်တရက် တိုးလာပါက သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှု နှောင့်နှေးပါက 1,000 ကျပ် မလုံလောက်နိုင်ပါ။

လုံခြုံရေးစတော့ခ်သည် အပိုအကာအကွယ်ပေးသည်။

ထုတ်ကုန်တိုင်းအတွက် တူညီသော Buffer ကိုအသုံးပြုခြင်းကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။

'10% အပိုကို အမြဲထုတ်ပါ' ကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော စည်းမျဉ်းတစ်ခုသည် အဆင်ပြေပုံရသည်။

သို့သော် မတူညီသော ထုတ်ကုန်များတွင် အန္တရာယ်အဆင့် အမျိုးမျိုးရှိသည်။

တစ်နှစ်ပတ်လုံး ခန့်မှန်းနိုင်သော ဝယ်လိုအားပါသော တည်ငြိမ်သော အနက်ရောင် တီရှပ်သည် ရောင်းအားအလွန်အမင်း ခန့်မှန်းမရသော ရာသီအလိုက် ဖက်ရှင်စတိုင်နှင့် မတူညီသော ကြားခံတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

သုတေသနသည် ဝင်ငွေအရေးပါမှုနှင့် ဝယ်လိုအား ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှု တို့အရ မတူညီသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဘေးကင်းရေး-စတော့ဗျူဟာများကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။ABC-XYZ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အသုံးပြု၍

ကိန်းဂဏန်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု အပြည့်အစုံကို မလုပ်ဆောင်ဘဲ အခြေခံသဘောတရားသည် အသုံးဝင်သည်-

တန်ဖိုးမြင့် + ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော ထုတ်ကုန်များ- ရရှိနိုင်မှုကို ဂရုတစိုက် ကာကွယ်ပါ။

တန်ဖိုးမြင့် + ခန့်မှန်းမရသော ထုတ်ကုန်များ- ဝယ်လိုအားကို အနီးကပ် စောင့်ကြည့်ပြီး အမြန် ချိန်ညှိပါ။

တန်ဖိုးနည်း + ခန့်မှန်းမရသော ထုတ်ကုန်များ- စာရင်းအလွန်အကျွံ ပေါင်းစည်းခြင်းကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။

၎င်းသည် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များကို အရေးအကြီးဆုံးနေရာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို အသုံးပြုရန် ကူညီပေးသည်။

8. Reorder Point ကို တွက်ချက်ပါ။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ၎င်း၏မျှော်မှန်းထားသော ၀ယ်လိုအားနှင့် ဘေးကင်းရေးစတော့ကို သိရှိပြီးသည်နှင့်၊ မည်သည့်အချိန်တွင် အခြားထုတ်လုပ်ရေးအမှာစာထားရှိသင့်သည်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။

ဤသည်မှာ ပြန်အမှာစာအမှတ် (ROP) ဖြစ်သည်.

သဘောတရားအရ-

ပြန်အမှာစာအမှတ် = ပို့ဆောင်ချိန်အတွင်း မျှော်လင့်ထားသော ဝယ်လိုအား + ဘေးကင်းရေး စတော့ခ်

ဥပမာအားဖြင့်၊ အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ပြန်လည်ဖြည့်တင်းချိန်အတွင်း ယူနစ် 1,500 ရောင်းချရန်မျှော်လင့်ထားပြီး ဘေးကင်းရေးကြားခံအဖြစ် နောက်ထပ်ယူနစ် 300 ကို လိုချင်ပါက၊

ROP = 1,800 ယူနစ်

ရနိုင်သောစာရင်းဝင်အနေအထားသည် ထိုအဆင့်သို့ရောက်ရှိသောအခါ၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် နောက်ထပ်ဖြည့်စွက်မှုအမှာစာကို စတင်စဉ်းစားသင့်သည်။

သုတေသနသည် စုစုပေါင်း ပို့ဆောင်ချိန်နှင့် ဘေးကင်းရေးစတော့ တစ်လျှောက်လုံး မျှော်လင့်ထားသော ဝယ်လိုအားအပေါ် အခြေခံ၍ ဝယ်ယူမှုအသစ်ကို အစပျိုးစေသည့် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း ကန့်သတ်ချက်အဖြစ် ပြန်လည်အမှာစာအမှတ်ကို ဖော်ပြသည်။

အရေးကြီးသောအချက်မှာ အချိန်ကိုက်ဖြစ်သည်။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ကုန်ပစ္စည်းကို ဖြည့်စွက်ရန် ရက်သတ္တပတ် သို့မဟုတ် လများ လိုအပ်ပါက ထုတ်လုပ်သူထံ မဆက်သွယ်မီ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း သုညသို့ရောက်ရှိသည်အထိ မစောင့်သင့်ပါ။

9. အရွယ်အစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခန့်မှန်းပါ။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုစီသည် 5,000 ကျပ် လိုအပ်ကြောင်း သိရှိခြင်းသည် အရွယ်အစားတစ်ခုစီ၏ မည်မျှသောအပိုင်းကို ထုတ်လုပ်ရန် စက်ရုံအား မပြောပြပေ။

ထုတ်လုပ်မှုအမှာစာသည်-

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

အချိုးအစားအတိအကျသည် အမှတ်တံဆိပ်၏ ဖောက်သည်အခြေခံနှင့် သမိုင်းဝင်ရောင်းချမှုအပေါ် မူတည်သည်။

ဟုခေါ်သည်။ အရွယ်အစား မျဉ်းကွေး .

သုတေသနသည် ဤနေရာတွင် အရေးကြီးသောပြဿနာတစ်ရပ်ကို မီးမောင်းထိုးပြသည်- လူကြိုက်များသောအရွယ်အစားများ စောစောရောင်းရသောအခါ ကုန်ကြမ်းရောင်းချမှုအချိုးသည် ပုံပျက်သွားနိုင်သည်။

အလတ်စားတွေ ထပ်ခါထပ်ခါ ရောင်းထွက်သွားတယ်ဆိုပါစို့။

၎င်း၏သမိုင်းဝင်ရောင်းချမှုသည် သုံးစွဲသူများလိုချင်သည့်အရေအတွက်ထက် အမှတ်တံဆိပ်ရောင်းချရန် စီမံထားသည့် အလတ်စားယူနစ်အရေအတွက်ကို အမှန်တကယ်ကိုယ်စားပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်သည် အရွယ်အစားတစ်ခုစီကို အမှန်တကယ်ရရှိနိုင်သည့် အချိန်ကာလအတွင်း အရွယ်အစားအလိုက် ဝယ်လိုအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်သည်။

အရွယ်အစားသည် အံကိုက်၊ သက်တောင့်သက်သာနှင့် ဝယ်ယူသူစိတ်ကျေနပ်မှုတို့နှင့် အနီးကပ်ချိတ်ဆက်ထားသောကြောင့် အတွင်းခံဘောင်းဘီအတွက် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

ထို့ကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုခန့်မှန်းချက်သည် သီးခြားမေးခွန်းနှစ်ခုကို ဖြေသင့်သည်-

စုစုပေါင်း အပိုင်း ဘယ်လောက်လုပ်သင့်လဲ။

နှင့်

ထိုအပိုင်းများကို အရွယ်အစားအလိုက် မည်သို့ဖြန့်ဝေသင့်သနည်း။

10. ဘတ်ဂျက်နှင့်ဆန့်ကျင်သည့် ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို စစ်ဆေးပါ။

ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်သည် အလွန်ကြီးမားသော ထုတ်လုပ်မှု လိုအပ်ချက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်သည် ထိုစာရင်းကို ထုတ်လုပ်ရန် တတ်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်နေသေးသည်။

ဤနေရာတွင် ငွေကြေးဆိုင်ရာ အစီအမံ လုပ်ငန်းစဉ်များ ဝင်လာပါသည်။

သုတေသနတွင် Open-to-Buy (OTB) အား ငွေကြေးကန့်သတ်ချက်အဖြစ် ဖော်ပြသည်။ လုပ်ငန်းက ပံ့ပိုးပေးနိုင်သော စာရင်းအသုံးစရိတ်ပမာဏနှင့် အောက်ခြေ SKU ခန့်မှန်းချက်များကို ညှိနှိုင်းရာတွင် ကူညီပေးသည့်

သေးငယ်သောအဝတ်အစားအမှတ်တံဆိပ်အတွက်၊ အယူအဆကိုရိုးရှင်းစေနိုင်သည်။

သင်လိုအပ်သော စာရင်းဇယားကို ခန့်မှန်းပါ၊ ထို့နောက် သင့်ရရှိနိုင်သည့် ငွေသားနှင့် စာရင်းဘတ်ဂျက်က ၎င်းကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။

20,000 ကျပ် မှာယူရန် အကြံပြုထားသော်လည်း လုပ်ငန်းသည် 12,000 ကိုသာ ဘေးကင်းစွာ ငွေကြေးထောက်ပံ့နိုင်လျှင် အမှတ်တံဆိပ်သည် ဦးစားပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။

၎င်းသည် ရွေးချယ်နိုင်သည်-

• အဓိကထုတ်ကုန်များကိုကာကွယ်ပါ။

• နှေးကွေးသောပုံစံများကို လျှော့ချပါ။

• အရောင်အတိမ်အနက်ကို လျှော့ချပါ။

• SKU အနည်းငယ်ကို စတင်ပါ။

• သေးငယ်သော ကနဦးအမှာစာများကို အသုံးပြုပါ။

• ဦးစားပေးထုတ်ကုန်များကို နှောင့်နှေးပါ။

• နောက်မှ နောက်ထပ် ထုတ်လုပ်ရေး အစီအစဉ်ဆွဲပါ။

ဤနေရာတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းသည် သင်္ချာသက်သက် လေ့ကျင့်ခန်းမဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

11. ခန့်မှန်းချက်အား ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဥ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပါ။

ဝယ်လိုအား၊ ရာသီအလိုက်၊ ပို့ဆောင်ချိန်၊ ဘေးကင်းရေးစတော့ခ်၊ အရွယ်အစား မျဉ်းကွေးများနှင့် ဘတ်ဂျက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီးနောက်၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် ၎င်း၏ ထုတ်လုပ်မှုလိုအပ်ချက်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။

ရိုးရှင်းသော အလုပ်အသွားအလာမှာ-

သမိုင်းအရောင်း

↓

Stockout ပုံပျက်ခြင်းကို ဖယ်ရှားပါ။

↓

အခြေခံလိုအပ်ချက်ကိုတည်ဆောက်ပါ။

↓

ရာသီအလိုက်နှင့် စီစဉ်ထားသော ပရိုမိုးရှင်းများအတွက် ချိန်ညှိပါ။

↓

ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ပို့ဆောင်ချိန်ကို စဉ်းစားပါ။

↓

သင့်လျော်သော လုံခြုံရေးစတော့ကို ထည့်ပါ။

↓

ပြန်စီရန်အချက်ကို သတ်မှတ်ပါ။

↓

အရွယ်အစားမျဉ်းကွေးကို အသုံးပြုပါ။

↓

စာရင်းဘတ်ဂျက်ကို စစ်ဆေးပါ။

↓

ထုတ်လုပ်မှုအမိန့်ထုတ်တယ်။

သုတေသနသည် ကန့်သတ်မှုမရှိသော သမိုင်းဆိုင်ရာ ၀ယ်လိုအားမှအစပြုကာ ထုတ်လုပ်သူအား သော့ခတ်ထားသော ဝယ်ယူမှုအမိန့်ဖြင့် အဆုံးသတ်ကာ အလားတူ ခုနစ်ဆင့်စီမံကိန်းပရိုတိုကောကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည်။

OEM အထည်ထုတ်လုပ်သူအတွက်၎င်းကဘာကိုဆိုလိုသနည်း။

ထုတ်လုပ်သူ၏ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် ကောင်းသောထုတ်လုပ်မှုခန့်မှန်းချက်သည် ပြတ်သားသောဝယ်ယူမှုတစ်ခုဖြစ်လာရန် လိုအပ်ပါသည်။

စက်ရုံမှ လက်ခံရရှိနိုင်ပါသည်။

• စတိုင်

• အရောင်

• စုစုပေါင်း ပမာဏ

• အရွယ်အစား ကွဲခြင်း။

• ပစ္စည်းသတ်မှတ်ချက်

• ထုပ်ပိုးမှု လိုအပ်ချက်

• ကုန်ပို့ရက်စွဲ

• သင်္ဘောလိုအပ်ချက်များ

• အရည်အသွေးလိုအပ်ချက်များ

ဤအချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးသည် ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဥ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးသည် စတိုင်တစ်ခု၏ 10,000 အပိုင်းပိုင်းကို ထုတ်လုပ်နိုင်သော်လည်း ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ဇယားသည် တိကျသောအရွယ်အစားနှင့် အရောင်ကွဲမှု၊ အထည်ရရှိနိုင်မှု၊ ဖြတ်တောက်မှု၊ ပေးပို့မှုနောက်ဆုံးရက်နှင့် အခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ်တွင် မူတည်နေသေးသည်။

ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းချက်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုသည် နီးကပ်စွာ ဆက်စပ်နေပါသည်။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု၏ ဝယ်လိုအားအစီအစဥ်သည် ၎င်းအား ရောင်းချလိုသောပမာဏနှင့် မည်သည့်အချိန်တွင်မှ ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။.

ထုတ်လုပ်သူ၏ ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဥ်သည် ထိုလိုအပ်ချက်ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအ၀တ်အထည်များအဖြစ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။.

ခန့်မှန်းချက်မှားတဲ့အခါ ဘာဖြစ်မလဲ။

ပြီးပြည့်စုံသော ခန့်မှန်းချက်မရှိပါ။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မသေချာမရေရာမှုများအောက်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်ဖြစ်သည်။

အမှန်တကယ် ဝယ်လိုအားက မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုများနေပါက၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် တွေ့ကြုံရနိုင်သည်-

• စတော့အိတ်များ

• ရောင်းအားကျသွားတယ်။

• အရေးပေါ်ထုတ်လုပ်မှု

• အမြန်ပို့ဆောင်ခြင်း။

• ဖောက်သည်မကျေနပ်

ဝယ်လိုအားက မျှော်လင့်ထားသည်ထက် နိမ့်ပါက၊ အမှတ်တံဆိပ်သည် အောက်ပါတို့ကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်-

• ပိုလျှံသောစာရင်း

• လျှော့စျေးများ

• Markdown ဆုံးရှုံးမှု

• ဂိုဒေါင်ကုန်ကျစရိတ်

• မရောင်းရသေးသော ကုန်ပစ္စည်းများတွင် ငွေသားကို ချည်နှောင်ထားသည်။

အကောင်းဆုံး ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုစနစ်များသည် အမှန်တကယ်ရောင်းအားကို စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်နေပါသည်။

သတင်းအချက်အလက်အသစ်များရရှိလာသည်နှင့်အမျှ ခန့်မှန်းချက်သည် ပြောင်းလဲသင့်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်:

ကနဦးခန့်မှန်းချက် → အမှန်တကယ်ရောင်းအား → မွမ်းမံထားသော ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် → ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဉ်

၎င်းသည် တိုတောင်းသော lifecycles ရှိသော ဖက်ရှင်ထုတ်ကုန်များအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။

ထုတ်လုပ်မှုခန့်မှန်းခြင်း၏ရိုးရှင်းသောဥပမာ

အတွင်းခံအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် တစ်နှစ်ပတ်လုံးရောင်းချရသည့် အဓိကစတိုင်တစ်ခုရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

လက်ကျန်ပစ္စည်းများကို စာရင်းပြုစုပြီးနောက်၊ ထုတ်ကုန်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် တစ်လလျှင် 800 ကျပ် ခန့် ရောင်းချကြောင်း သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များက ဖော်ပြသည်။.

အမှတ်တံဆိပ်သည် ရာသီအလိုက် ခန့်မှန်းခြေ 20% တိုးလာရန် မျှော်လင့်ထားသည်။

၎င်းသည် အကြမ်းဖျင်း ခန့်မှန်းထားသော ဝယ်လိုအားကို ပေးသည်-

800 × 1.20 = တစ်လလျှင် 960 ကျပ်

ထုတ်လုပ်သူနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည် အမှာစာနေရာချထားမှုမှ သိုလှောင်မှုရရှိနိုင်မှုအထိ သုံးလလိုအပ်သည်။

ထို့ကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်သည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် အစီအစဉ်ဆွဲရန် လိုအပ်သည်-

960 × 3 = 2,880 ကျပ်

၎င်းသည် ၎င်း၏ဝယ်လိုအားနှင့် ထောက်ပံ့မှုအန္တရာယ်အပေါ်အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောဘေးကင်းရေးကြားခံတစ်ခု ထပ်လောင်းသည်။

အခြား 320 အပိုင်းများသည် သင့်လျော်သော အစီအစဥ်ကြားခံတစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်မှ ဆုံးဖြတ်သည်ဆိုပါစို့။

စာရင်းလိုအပ်ချက်သည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဖြစ်လာသည်-

2,880 + 320 = 3,200 ကျပ်

နောက်ဆုံးအဆင့်မှာ မျှော်မှန်းထားသော အရွယ်အစားမျဉ်းကွေးအတိုင်း ထိုအပိုင်းများကို ပိုင်းခွဲရန်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ universal formula မဟုတ်ဘဲ ရိုးရှင်းသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန်ခန့်မှန်းချက်သည် စျေးနှုန်း၊ အရောင်းမြှင့်တင်မှုများ၊ စာရင်းရရှိနိုင်မှု၊ ရာသီအလိုက်၊ ခဲချိန်ပြောင်းလဲနိုင်မှုနှင့် ထုတ်ကုန်ဘဝစက်ဝန်းပြောင်းလဲမှုများအတွက် ထည့်သွင်းတွက်ချက်သင့်ပါသည်။

အရေးကြီးသောအချက်မှာ အတွဲလိုက်၊

ဝယ်လိုအား → ရောင်းချချိန် → ခဲချိန် → အန္တရာယ်ကြားခံ → အရွယ်အစား ဖြန့်ဖြူးမှု → ထုတ်လုပ်မှု ပမာဏ

အထည်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်ကဲ့သို့ တိုးတက်စေနိုင်မည်နည်း။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဥ်ကို မြှင့်တင်ရန် အဆင့်မြင့် AI ခန့်မှန်းမှုစနစ် မလိုအပ်ပါ။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒေတာစည်းကမ်းဖြင့် စတင်နိုင်သည်။

Stockouts များကို ခြေရာခံပါ။

စတိုင်နှင့် အရွယ်အစားတစ်ခုစီကို မရနိုင်သည့်အခါ မှတ်တမ်းတင်ပါ။

မဟုတ်ပါက အရောင်းနိမ့်သည် ဝယ်လိုအားနည်းခြင်းအတွက် လွဲမှားနိုင်ပါသည်။

စျေးရောင်းသီးသန့်

ပုံမှန်မဟုတ်သော အရောင်းမြှင့်တင်မှုများသည် အလိုအလျောက်အခြေခံလိုင်းအသစ်ဖြစ်လာမည်မဟုတ်ပေ။

အရွယ်အစားအလိုက် အရောင်းကို ခြေရာခံပါ။

စုစုပေါင်းစတိုင်အဆင့် အရောင်းနံပါတ်သည် အရွယ်အစားများကြား အရေးကြီးသော ကွဲပြားမှုများကို ဖုံးကွယ်ထားနိုင်သည်။

ပို့ဆောင်ချိန်ကို ခြေရာခံပါ။

ဝယ်ယူမှုမှ ဂိုဒေါင်လက်ခံပြေစာအထိ အမှန်တကယ် အော်ဒါမှာယူမှု မည်မျှကြာကြောင်း မှတ်တမ်းတင်ပါ။

ခန့်မှန်းချက်နှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်ပါ။

အရောင်းကာလတစ်ခုစီပြီးနောက်၊ ခန့်မှန်းထားသော ဝယ်လိုအားကို အမှန်တကယ်ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ထုတ်ကုန်အသစ်များကို သီးခြားစီသုံးသပ်ပါ။

ထုတ်ကုန်အသစ်ကို ဟန်ဆောင်ခြင်းထက် ရည်ညွှန်းချက်များအဖြစ် အလားတူထုတ်ကုန်များနှင့် ရည်ညွှန်းချက်များကို အသုံးပြုပါ။

ပုံမှန် Update လုပ်ပါ။

မျှော်မှန်းထားသော ဝယ်လိုအားကို သတင်းအချက်အလက်အသစ် ပြောင်းလဲသောအခါတွင် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု ပြောင်းလဲသင့်သည်။

ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ၎င်းတို့၏ OEM ထုတ်လုပ်သူအား မည်သို့ပေးသင့်သနည်း။

ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကိုဆုံးဖြတ်ပြီးသည်နှင့်ထုတ်လုပ်သူသည်ရှင်းလင်းသောအမိန့်စာလိုအပ်သည်။

စိတ်ကြိုက်အဝတ်အစားပရောဂျက်အတွက် အသုံးဝင်သောအချက်အလက်များ ပါဝင်သည်-

• ပုံစံနံပါတ်

• အရောင်များ

• စုစုပေါင်း ပမာဏ

• အရွယ်အစား ကွဲခြင်း။

• အထည်အလိပ်သတ်မှတ်ချက်

• လိုအပ်ချက်များကို ချုံ့ပါ။

• ထုပ်ပိုးမှု လိုအပ်ချက်

• အရည်အသွေးစံနှုန်း

• ပစ်မှတ် ပေးပို့မည့်ရက်

• ပို့ဆောင်မည့်နေရာ

ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ထုတ်လုပ်မှုအမှာစာသည် အမှတ်တံဆိပ်နှင့် စက်ရုံအကြား နားလည်မှုလွဲမှားနိုင်ခြေကို လျှော့ချပေးသည်။

၎င်းသည် ထုတ်လုပ်သူအား အထည်၊ ဖြတ်တောက်မှု၊ အပ်ချုပ်စွမ်းရည်နှင့် အခြားထုတ်လုပ်မှုအရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ စီစဉ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ရေရှည် OEM ဆက်ဆံရေးအတွက်၊ သမိုင်းဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုဒေတာသည်လည်း အသုံးဝင်လာနိုင်သည်။

အမှန်တကယ်ထုတ်လုပ်မည့်အချိန်၊ ပစ္စည်းသုံးစွဲမှု၊ အရည်အသွေးပြဿနာများနှင့် မှာယူမှုပမာဏအားလုံးသည် အနာဂတ်အစီအစဉ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းသည် မသေချာမရေရာမှုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။

မှန်ကန်သော ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို အာမခံနိုင်သော နံပါတ်တစ်ခုမျှမရှိပါ။

ခိုင်မာသော ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုသည် အချက်အလက်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

အရောင်းအ၀ယ် ဖြစ်ခဲ့သည့် အမှတ်တံဆိပ်ကို ပြောပြပါ။

Stockout ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အရောင်းဒေတာများ လွဲချော်သွားနိုင်သည့် ဝယ်လိုအားကို ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။

ရာသီအလိုက်နှင့် ပရိုမိုးရှင်းများသည် ပုံမှန်မဟုတ်သောပြောင်းလဲမှုများကို ရှင်းပြသည်။

ပို့ဆောင်ချိန်သည် မည်မျှကြိုတင်စာရင်းသွင်းရန် လိုအပ်ကြောင်းကို ဆုံးဖြတ်သည်။

လုံခြုံရေးစတော့ခ်သည် မသေချာမရေရာမှုများကို ကာကွယ်ပေးသည်။

အရွယ်အစား မျဉ်းကွေးများသည် စုစုပေါင်းဝယ်လိုအားကို လက်တွေ့ကျသော ထုတ်လုပ်မှုပြိုကွဲမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲစေသည်။

ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များသည် စာရင်းအင်းအစီအစဉ်များကို ငွေကြေးလက်တွေ့ကျစေသည်။

ဤအချက်များသည် အထည်အလိပ်မည်မျှထုတ်လုပ်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းအတွက် ပိုမိုခိုင်မာသောအခြေခံအချက်များ ပေါင်းစပ်ဖန်တီးပေးပါသည်။

အဝတ်အစား အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အသုံးအများဆုံး အပြောင်းအလဲသည် မကြာခဏ ရွေ့လျားနေသည်-

'ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြိမ်များစွာကို ရောင်းလိုက်သောကြောင့် တူညီသောပမာဏကို မှာယူလိုက်ကြပါစို့။'

သို့-

'ဖောက်သည်များ အမှန်တကယ် တောင်းဆိုမှု မည်မျှရှိသနည်း၊ ထိုတောင်းဆိုမှု မည်ကဲ့သို့ ပြောင်းလဲသွားသနည်း၊ သိုလှောင်မှု မည်မျှ အချိန်မှီ ဖြည့်ဆည်းရန် လိုအပ်ပါသနည်း။'

ထိုမေးခွန်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

OEM ထုတ်လုပ်သူအတွက်၊ ၎င်းသည် ဖောက်သည်ဝယ်လိုအားနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာထုတ်လုပ်မှုအစီအစဉ် ကြားတွင် ပိုမိုရှင်းလင်းသောချိတ်ဆက်မှုကို ဖန်တီးပေးသည်။.

ဝယ်ယူမှုအမှာစာမတင်မီ ကောင်းမွန်သော ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဥ်ကို စတင်သည်။ ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက် ပိုကောင်းလေ၊ မှန်ကန်သော ထုတ်ကုန်များ၊ အရွယ်အစားနှင့် ပမာဏတို့ကို ဖောက်သည်များ လိုချင်သည့်အခါ ရရှိနိုင်သည့် အခွင့်အလမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။