Lượt xem: 0 Tác giả: Site Editor Thời gian xuất bản: 2026-09-10 Nguồn gốc: Địa điểm
Quyết định sản xuất bao nhiêu sản phẩm may mặc là một trong những quyết định quan trọng nhất mà một thương hiệu quần áo đưa ra.
Đặt hàng quá ít và các sản phẩm phổ biến có thể bán hết trước khi lô hàng tiếp theo đến. Đặt hàng quá nhiều, thương hiệu có thể bị dư thừa hàng tồn kho, giảm giá và tiền bị dồn vào những sản phẩm không bán được.
Vì lý do này, số lượng sản xuất phải dựa trên doanh số bán hàng của năm ngoái hoặc trực giác của người mua.
Quy trình dự báo hàng may mặc thực tế xem xét nhu cầu thực tế, tình trạng sẵn có của hàng tồn kho, tính thời vụ, chương trình khuyến mãi, thời gian giao hàng, lượng hàng tồn kho an toàn, phân bổ kích cỡ và ngân sách sẵn có..
Mục tiêu là ước tính số lượng khách hàng có khả năng mua trong khoảng thời gian có hàng tồn kho mới, sau đó xác định số lượng hàng tồn kho mà thương hiệu cần để hỗ trợ nhu cầu đó.
Đối với một nhà sản xuất quần áo OEM, dự báo này cuối cùng sẽ trở thành một đơn đặt hàng sản xuất được chia nhỏ theo kiểu dáng, màu sắc và kích cỡ.
Lúc đầu, việc dự báo có vẻ đơn giản.
Nếu một thương hiệu bán được 1.000 chiếc cùng một kiểu dáng vào năm ngoái thì năm nay họ có thể đặt hàng thêm 1.000 chiếc nữa.
Vấn đề là doanh số bán hàng trong quá khứ không phải lúc nào cũng phản ánh được nhu cầu thực tế của khách hàng.
Hãy tưởng tượng một chiếc áo phông được bán 100 chiếc mỗi tuần. Sau bốn tuần, cỡ Medium sẽ bán hết. Khách hàng tiếp tục tìm kiếm Medium nhưng thương hiệu không thể bán những gì họ không còn.
Kỷ lục bán hàng có thể cho thấy nhu cầu đã giảm sau tuần thứ tư.
Trên thực tế, sản phẩm đã trở nên không có sẵn.
Nghiên cứu được cung cấp mô tả điều này là kiểm duyệt nhu cầu . Khi một sản phẩm hết hàng, doanh số quan sát được có thể giảm xuống 0 mặc dù khách hàng vẫn có thể muốn mua sản phẩm đó. Việc sử dụng trực tiếp những số liệu thô này có thể khiến bạn đánh giá thấp số lượng sản xuất trong tương lai.
Điều này tạo ra một chu kỳ nguy hiểm:
Sản phẩm phổ biến → bán hết → dữ liệu bán hàng có vẻ yếu hơn → đơn hàng tiếp theo quá ít → sản phẩm lại bán hết
Trong khi đó, các sản phẩm luân chuyển chậm có thể vẫn còn trong kho và tiếp tục tạo ra dữ liệu bán hàng.
Do đó, việc dự báo tốt bắt đầu bằng việc hỏi:
Khách hàng thực sự muốn mua gì khi sản phẩm đã có sẵn?
Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu bán hàng lịch sử về kiểu dáng, màu sắc và kích thước được dự báo.
Thông tin hữu ích có thể bao gồm:
Đơn vị đã bán
Ngày bán
Hàng tồn kho có sẵn
Thời gian tồn kho
Thay đổi giá
Khuyến mãi
Ra mắt sản phẩm
Thời kỳ theo mùa
Bán hàng theo quy mô
Bán hàng theo kênh
Dữ liệu càng chi tiết thì dự báo càng hữu ích.
Một thương hiệu có lịch sử bán hàng nhiều năm có thể xác định các mô hình định kỳ dễ dàng hơn một thương hiệu chỉ có vài tháng dữ liệu.
Tuy nhiên, nhiều dữ liệu hơn không có nghĩa là dự báo tốt hơn.
Dữ liệu cần phải được giải thích chính xác.
Giả sử một thương hiệu có thời gian bán hàng là 30 ngày.
Sản phẩm có sẵn trong 20 ngày và bán được 400 chiếc.
Nếu thương hiệu chỉ đơn giản tính toán:
400 30 = 13,3 cái mỗi ngày
nó giả định rằng sản phẩm có thể đã bán được ở mức giá đó trong toàn bộ thời gian.
Tuy nhiên, nếu sản phẩm không có sẵn trong 10 ngày thì tỷ lệ bán hàng được quan sát trong khoảng thời gian có sẵn là:
400 20 = 20 sản phẩm mỗi ngày
Con số thứ hai có thể cung cấp điểm khởi đầu tốt hơn để ước tính nhu cầu.
Nghiên cứu khuyến nghị tính Tỷ lệ bán hàng thực sự bằng cách sử dụng khoảng thời gian SKU thực sự có sẵn thay vì coi giai đoạn hết hàng là không có nhu cầu.
Quá trình này thường được gọi là không hạn chế nhu cầu.
Ý tưởng cơ bản rất đơn giản:
Nếu khách hàng không thể mua sản phẩm thì những ngày đó không tự động được hiểu là những ngày khách hàng không muốn sản phẩm đó.
Khi doanh thu lịch sử đã được làm sạch, thương hiệu cần có dự báo cơ bản.
Đường cơ sở là ước tính về nhu cầu bình thường trước khi có thêm các sự kiện đặc biệt như khuyến mại lớn hoặc tăng đột biến.
Các sản phẩm khác nhau có thể yêu cầu các phương pháp dự báo khác nhau.
Đối với một sản phẩm cơ bản có nhu cầu tương đối ổn định, đường trung bình động có thể là điểm khởi đầu hữu ích.
Ví dụ: một chiếc áo phông đen cơ bản bán chạy quanh năm có thể không cần hệ thống dự báo phức tạp.
Thương hiệu có thể kiểm tra doanh số bán hàng gần đây và thiết lập mức trung bình đại diện.
Nếu doanh số bán hàng tăng hoặc giảm liên tục thì dự báo sẽ tính đến xu hướng đó.
Ví dụ: nếu kiểu dáng đồ lót cốt lõi đã tăng trưởng ổn định qua nhiều mùa thì việc chỉ sử dụng mức trung bình cũ có thể đánh giá thấp nhu cầu trong tương lai.
Các mô hình xu hướng tuyến tính có thể hữu ích cho loại tình huống này.
Một số sản phẩm tuân theo các mô hình theo mùa có thể dự đoán được.
Đồ bơi, đồ lót mùa đông, quần áo giữ nhiệt và các sản phẩm theo mùa khác có thể có mô hình bán hàng rất khác nhau trong suốt cả năm.
Do đó, việc dự báo cần phân biệt giữa:
Tăng trưởng hoặc suy giảm bình thường
Và
Nhu cầu định kỳ theo mùa
Nghiên cứu xác định việc làm mịn theo cấp số nhân và các mô hình ETS là các phương pháp dự báo hữu ích vì chúng có thể tính đến sai sót, xu hướng và tính thời vụ.
Đối với hầu hết các thương hiệu nhỏ hơn, việc hiểu nguyên tắc quan trọng hơn việc chọn một thuật toán dự báo phức tạp.
Một đợt giảm giá lớn có thể làm cho sản phẩm trở nên phổ biến hơn nhiều so với bình thường.
Hãy tưởng tượng một thương hiệu thường bán 100 sản phẩm mỗi tuần.
Trong chiến dịch giảm giá 30%, nó bán được 250 chiếc.
Sử dụng 250 làm mức bình thường mới sẽ tạo ra một dự báo sản lượng rất tích cực.
Vấn đề tương tự có thể xảy ra với:
Bán hàng chớp nhoáng
Chiến dịch người ảnh hưởng
Các chiến dịch quảng cáo lớn
Khuyến mãi dịp lễ
Ra mắt sản phẩm mới
Giảm giá tạm thời
Nghiên cứu khuyến nghị tách mức tăng khuyến mại khỏi nhu cầu cơ bản cơ bản, sau đó bổ sung các hiệu ứng khuyến mại đã lên kế hoạch vào dự báo trong tương lai khi thích hợp.
Ví dụ:
Nhu cầu bình thường: 100 đơn vị/tuần
Mức tăng khuyến mại dự kiến: +40%
Dự báo trong thời gian khuyến mãi: khoảng 140 đơn vị/tuần
Mức tăng chính xác phải đến từ dữ liệu lịch sử của chính thương hiệu bất cứ khi nào có thể.
Nhu cầu quần áo có mối liên hệ chặt chẽ với thời gian trong năm.
Nhu cầu của khách hàng có thể thay đổi vì:
Nhiệt độ
Khí hậu
Ngày lễ
Giai đoạn tựu trường
Mùa du lịch
lịch khuyến mãi
Các mùa thời trang
Do đó, thương hiệu nên so sánh các giai đoạn tương tự khi xây dựng dự báo.
Ví dụ: sử dụng doanh số tháng 12 để dự báo nhu cầu tháng 7 đối với một sản phẩm theo mùa có thể tạo ra kết quả rất sai lệch.
Thương hiệu nên hỏi:
Sản phẩm này hoặc các sản phẩm tương tự đã bán được gì trong cùng mùa những năm trước?
Tính thời vụ trở nên đặc biệt quan trọng khi thời gian sản xuất kéo dài.
Nếu một nhà máy cần vài tháng để sản xuất và vận chuyển một đơn đặt hàng theo yêu cầu, thương hiệu phải dự báo tốt nhu cầu trước khi mùa bán hàng thực sự bắt đầu.
Phong cách mới tạo ra vấn đề về dự báo vì không có lịch sử bán hàng trực tiếp.
Một thương hiệu không thể tính doanh thu năm ngoái cho một sản phẩm không tồn tại vào năm ngoái.
Nghiên cứu khuyến nghị sử dụng phương pháp phân cụm dựa trên thuộc tính và ánh xạ mặt hàng tương tự cho các sản phẩm mới. Thay vì đoán một con số từ con số không, người lập kế hoạch có thể so sánh sản phẩm mới với các sản phẩm hiện có có chung những đặc điểm quan trọng.
Các thuộc tính liên quan có thể bao gồm:
Danh mục sản phẩm
Bóng
Xây dựng vải
Trọng lượng vải
Giá
Biên mục tiêu
Màu sắc
Độ phức tạp của mẫu
Ví dụ: giả sử một thương hiệu đang tung ra chiếc áo hoodie Terry Pháp 280 GSM mới.
Nó có thể nhìn vào những chiếc áo hoodie trước đây có nội dung tương tự:
Trọng lượng vải
Sự thi công
Giá
Khách hàng mục tiêu
Phù hợp
Định vị màu
Những sản phẩm đó có thể cung cấp một điểm khởi đầu hữu ích hơn là chỉ chọn một số lượng tùy ý.
Các sản phẩm mới có nhiều điều không chắc chắn hơn các sản phẩm đã có từ lâu.
Do đó, một thương hiệu có thể xem xét:
Sản xuất ban đầu nhỏ hơn
Đặt hàng trước
Sự quan tâm sớm của khách hàng
Hiệu suất lịch sử của các sản phẩm tương tự
Bổ sung linh hoạt
Chu kỳ sản xuất ngắn hơn nếu có
Điều này có thể làm giảm nguy cơ tồn kho quá nhiều trước khi nhu cầu thực tế trở nên rõ ràng.
Dự báo nhu cầu chỉ là một nửa của vấn đề.
Thương hiệu cũng cần biết sẽ mất bao lâu để thay thế hàng tồn kho.
Giả sử một thương hiệu dự kiến bán được 500 sản phẩm mỗi tháng.
Nếu việc bổ sung mất hai tuần thì thương hiệu đó đang gặp vấn đề về hàng tồn kho.
Nếu việc bổ sung mất bốn tháng thì thương hiệu đó đang gặp phải một vấn đề rất khác.
Nghiên cứu nhấn mạnh rằng thời gian sản xuất tại nhà máy không nên được coi là thời gian thực hiện toàn bộ chuỗi cung ứng. Tổng thời gian thực hiện có thể bao gồm mua sắm nguyên liệu, lấy mẫu và phê duyệt, sản xuất số lượng lớn, vận chuyển, hải quan và xử lý đầu vào.
Chuỗi cung ứng hàng may mặc được đơn giản hóa trông như sau:
Mua sắm vật liệu
↓
Lấy mẫu và phê duyệt
↓
Sản xuất số lượng lớn
↓
Vận tải
↓
Hải quan và xử lý hàng nhập
↓
Kho sẵn có
Thương hiệu nên dự báo nhu cầu tồn kho trong toàn bộ thời gian này.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với các loại vải tùy chỉnh và màu sắc tùy chỉnh, nơi việc chuẩn bị nguyên liệu có thể tốn thêm thời gian đáng kể.
Dự báo vẫn là ước tính.
Nhu cầu thực tế có thể cao hơn dự kiến.
Quá trình sản xuất cũng có thể mất nhiều thời gian hơn dự kiến.
Dự trữ an toàn cung cấp một lớp đệm chống lại những điều không chắc chắn này.
Nghiên cứu xác định hai nguồn rủi ro chính:
Sự thay đổi nhu cầu
Sự thay đổi thời gian thực hiện
Ví dụ: giả sử một thương hiệu dự kiến bán được 1.000 sản phẩm trong thời gian cần thiết để bổ sung hàng tồn kho.
Nếu nhu cầu tăng đột ngột hoặc sản xuất bị trì hoãn, 1.000 chiếc có thể không đủ.
Cổ phiếu an toàn cung cấp sự bảo vệ bổ sung.
Một quy tắc đơn giản như 'luôn sản xuất thêm 10%' có vẻ thuận tiện.
Tuy nhiên, các sản phẩm khác nhau có mức độ rủi ro khác nhau.
Một chiếc áo phông đen ổn định với nhu cầu quanh năm có thể dự đoán được có thể cần một bộ đệm khác với phong cách thời trang theo mùa có doanh số rất khó dự đoán.
Nghiên cứu khuyến nghị sử dụng các chiến lược dự báo và dự trữ an toàn khác nhau tùy theo tầm quan trọng của doanh thu và khả năng dự đoán nhu cầu , sử dụng phân loại ABC-XYZ.
Khái niệm cơ bản rất hữu ích ngay cả khi không thực hiện phân tích thống kê đầy đủ:
Sản phẩm có giá trị cao + có thể dự đoán được: bảo vệ tính sẵn có một cách cẩn thận.
Sản phẩm có giá trị cao + khó dự đoán: theo dõi nhu cầu chặt chẽ và điều chỉnh nhanh chóng.
Sản phẩm có giá trị thấp + khó dự đoán: tránh dồn quá nhiều hàng tồn kho.
Điều này giúp các thương hiệu chi tiêu đầu tư vào hàng tồn kho ở những nơi quan trọng nhất.
Khi một thương hiệu biết được nhu cầu dự kiến và lượng hàng tồn kho an toàn, nó có thể xác định khi nào nên đặt một đơn hàng sản xuất khác.
Đây là Điểm đặt hàng lại (ROP).
Về mặt khái niệm:
Điểm đặt hàng lại = Nhu cầu dự kiến trong thời gian giao hàng + Tồn kho an toàn
Ví dụ: nếu một thương hiệu dự kiến bán được 1.500 đơn vị trong thời gian bổ sung hàng và muốn thêm 300 đơn vị nữa làm mức đệm an toàn:
ROP = 1.800 đơn vị
Khi vị trí tồn kho sẵn có đạt đến mức đó, thương hiệu nên cân nhắc bắt đầu đơn hàng bổ sung tiếp theo.
Nghiên cứu mô tả điểm đặt hàng lại là ngưỡng tồn kho kích hoạt đơn đặt hàng mới, dựa trên nhu cầu dự kiến trong suốt thời gian giao hàng cộng với lượng hàng tồn kho an toàn.
Điểm quan trọng là thời gian.
Thương hiệu không nên đợi cho đến khi lượng hàng tồn kho bằng 0 trước khi liên hệ với nhà sản xuất nếu nhà sản xuất yêu cầu hàng tuần hoặc hàng tháng để bổ sung sản phẩm.
Biết rằng một thương hiệu cần 5.000 sản phẩm không cho nhà máy biết cần sản xuất bao nhiêu sản phẩm cho mỗi kích cỡ.
Lệnh sản xuất có thể cần phải là:
XS: 350
S: 900
M: 1.900
L: 1.300
XL: 550
Tỷ lệ chính xác phụ thuộc vào cơ sở khách hàng và doanh số lịch sử của thương hiệu.
Đây được gọi là đường cong kích thước.
Nghiên cứu nêu bật một vấn đề quan trọng ở đây: tỷ lệ bán hàng thô có thể bị bóp méo khi các kích cỡ phổ biến được bán hết sớm.
Giả sử Medium liên tục bán hết.
Doanh số lịch sử của nó thực sự có thể đại diện cho số lượng đơn vị Trung bình mà thương hiệu đã bán được, thay vì số lượng khách hàng mong muốn.
Do đó, thương hiệu nên phân tích nhu cầu theo quy mô trong những khoảng thời gian mà mỗi kích thước thực sự có sẵn.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với đồ lót vì kích thước gắn liền với sự vừa vặn, thoải mái và sự hài lòng của khách hàng.
Do đó, dự báo sản xuất phải trả lời hai câu hỏi riêng biệt:
Chúng ta nên làm tổng cộng bao nhiêu phần?
Và
Những mảnh đó nên được phân phối theo kích cỡ như thế nào?
Dự báo nhu cầu có thể tạo ra nhu cầu sản xuất rất lớn.
Thương hiệu vẫn cần xác định xem liệu họ có đủ khả năng để sản xuất và lưu giữ lượng hàng tồn kho đó hay không.
Đây là nơi lập kế hoạch tài chính đi vào quá trình.
Nghiên cứu mô tả Open-to-Buy (OTB) là một hạn chế tài chính giúp điều hòa các dự báo SKU từ dưới lên với lượng chi tiêu hàng tồn kho mà doanh nghiệp có thể hỗ trợ.
Đối với một thương hiệu quần áo nhỏ hơn, khái niệm này có thể được đơn giản hóa:
Dự báo lượng hàng tồn kho bạn cần, sau đó kiểm tra xem ngân sách tiền mặt và hàng tồn kho hiện có của bạn có thể hỗ trợ được hay không.
Nếu dự báo gợi ý đặt hàng 20.000 chiếc nhưng doanh nghiệp chỉ có thể tài trợ an toàn cho 12.000 chiếc thì thương hiệu cần ưu tiên.
Nó có thể chọn:
Bảo vệ sản phẩm cốt lõi
Giảm phong cách chuyển động chậm
Giảm độ sâu màu
Khởi chạy ít SKU hơn
Sử dụng các đơn đặt hàng ban đầu nhỏ hơn
Trì hoãn các sản phẩm có mức độ ưu tiên thấp hơn
Lập kế hoạch sản xuất khác sau
Đây là lúc việc dự báo trở thành một quyết định kinh doanh hơn là một bài tập toán học thuần túy.
Sau khi xem xét nhu cầu, tính thời vụ, thời gian sản xuất, tồn kho an toàn, đường cong quy mô và ngân sách, thương hiệu có thể xác định nhu cầu sản xuất của mình.
Một quy trình làm việc đơn giản hóa là:
Doanh số lịch sử
↓
Loại bỏ biến dạng tồn kho
↓
Xây dựng nhu cầu cơ bản
↓
Điều chỉnh theo mùa vụ và các chương trình khuyến mãi theo kế hoạch
↓
Xem xét thời gian sản xuất và vận chuyển
↓
Thêm kho an toàn thích hợp
↓
Xác định điểm đặt hàng lại
↓
Áp dụng đường cong kích thước
↓
Kiểm tra ngân sách tồn kho
↓
Phát lệnh sản xuất
Nghiên cứu tóm tắt một quy trình lập kế hoạch bảy bước tương tự, bắt đầu với nhu cầu lịch sử không bị giới hạn và kết thúc bằng một đơn đặt hàng có khóa được cấp cho nhà sản xuất.
Từ quan điểm của nhà sản xuất, một dự báo sản xuất tốt cuối cùng cần phải trở thành một đơn đặt hàng rõ ràng.
Nhà máy có thể nhận được:
Phong cách
Màu sắc
Tổng số lượng
Phân tích kích thước
Đặc điểm vật liệu
Yêu cầu đóng gói
Ngày giao hàng
Yêu cầu vận chuyển
Yêu cầu chất lượng
Chất lượng của thông tin này ảnh hưởng đến việc lập kế hoạch sản xuất.
Ví dụ: một nhà sản xuất có thể sản xuất 10.000 chiếc cùng một kiểu dáng, nhưng lịch trình sản xuất vẫn phụ thuộc vào kích thước và phân tích màu sắc cụ thể, tình trạng sẵn có của vải, kiểu dáng, thời hạn giao hàng và các yêu cầu khác.
Đây là lý do tại sao dự báo và sản xuất có mối liên hệ chặt chẽ với nhau.
Việc hoạch định nhu cầu của một thương hiệu xác định thương hiệu đó muốn bán bao nhiêu và khi nào.
Kế hoạch sản xuất của nhà sản xuất xác định cách biến yêu cầu đó thành sản phẩm may mặc.
Không có dự báo nào là hoàn hảo.
Mục đích của dự báo là đưa ra quyết định tốt hơn trong điều kiện không chắc chắn.
Nếu nhu cầu thực tế cao hơn dự kiến, thương hiệu có thể gặp phải:
Hết hàng
Mất doanh thu
Sản xuất khẩn cấp
Vận chuyển nhanh
Sự không hài lòng của khách hàng
Nếu nhu cầu thấp hơn dự kiến, thương hiệu có thể phải đối mặt với:
Hàng tồn kho dư thừa
Giảm giá
Lỗ giảm giá
Chi phí kho bãi
Tiền mặt bị ràng buộc trong các sản phẩm không bán được
Do đó, hệ thống dự báo tốt nhất sẽ giám sát doanh số bán hàng thực tế một cách liên tục.
Dự báo sẽ thay đổi khi có thông tin mới.
Ví dụ:
Dự báo ban đầu → doanh số thực tế → ước tính nhu cầu cập nhật → kế hoạch sản xuất điều chỉnh
Điều này đặc biệt hữu ích cho các sản phẩm thời trang có vòng đời ngắn.
Hãy tưởng tượng một thương hiệu đồ lót có phong cách cốt lõi bán chạy quanh năm.
Dữ liệu lịch sử cho thấy, sau khi tính lượng hàng tồn kho, sản phẩm thường bán được khoảng 800 chiếc mỗi tháng.
Thương hiệu dự kiến mức tăng theo mùa khoảng 20%.
Điều đó đưa ra nhu cầu dự kiến khoảng:
800 × 1,20 = 960 chiếc mỗi tháng
Quá trình sản xuất và hậu cần yêu cầu ba tháng kể từ khi đặt hàng cho đến khi có hàng trong kho.
Do đó, thương hiệu cần lập kế hoạch khoảng:
960 × 3 = 2.880 miếng
Sau đó, nó bổ sung một bộ đệm an toàn thích hợp dựa trên rủi ro cung và cầu của nó.
Giả sử thương hiệu quyết định rằng 320 sản phẩm khác sẽ cung cấp khoảng đệm lập kế hoạch phù hợp.
Yêu cầu tồn kho sẽ xấp xỉ:
2.880 + 320 = 3.200 miếng
Bước cuối cùng là chia các mảnh đó theo đường cong kích thước dự kiến.
Đây là một ví dụ đơn giản hơn là một công thức phổ quát. Dự báo thực tế phải tính đến những thay đổi về giá, khuyến mãi, tình trạng sẵn có của hàng tồn kho, tính thời vụ, sự thay đổi về thời gian giao hàng và vòng đời sản phẩm.
Điểm quan trọng là trình tự:
Nhu cầu → thời gian bán hàng → thời gian giao hàng → khoảng đệm rủi ro → phân bổ quy mô → số lượng sản xuất
Một thương hiệu không cần hệ thống dự báo AI tiên tiến để cải thiện kế hoạch sản xuất của mình.
Nó có thể bắt đầu với kỷ luật dữ liệu tốt hơn.
Ghi lại khi mỗi kiểu và kích thước không còn nữa.
Nếu không, doanh số bán hàng thấp có thể bị nhầm lẫn với nhu cầu thấp.
Ghi lại các chiến dịch và giảm giá lớn để những đợt bán hàng tăng đột biến bất thường không tự động trở thành đường cơ sở mới.
Tổng doanh số bán hàng ở cấp độ kiểu dáng có thể che giấu sự khác biệt quan trọng giữa các kích cỡ.
Ghi lại thời gian đặt hàng thực tế từ khi đặt hàng đến khi nhận hàng tại kho.
Sau mỗi đợt bán hàng, hãy so sánh nhu cầu dự đoán với kết quả thực tế.
Sử dụng các sản phẩm và thuộc tính tương tự làm tài liệu tham khảo thay vì giả vờ rằng một sản phẩm mới có dữ liệu lịch sử.
Dự báo sẽ thay đổi khi thông tin mới thay đổi nhu cầu dự kiến.
Khi số lượng sản xuất đã được xác định, nhà sản xuất cần có đơn đặt hàng rõ ràng.
Đối với một dự án quần áo tùy chỉnh, thông tin hữu ích bao gồm:
Số kiểu
Màu sắc
Tổng số lượng
Phân tích kích thước
Đặc điểm vải
Yêu cầu cắt tỉa
Yêu cầu đóng gói
Tiêu chuẩn chất lượng
Ngày giao hàng mục tiêu
Điểm đến vận chuyển
Lệnh sản xuất rõ ràng giúp giảm nguy cơ hiểu lầm giữa thương hiệu và nhà máy.
Nó cũng cho phép nhà sản xuất lập kế hoạch về vải, công suất cắt, may và các nguồn lực sản xuất khác hiệu quả hơn.
Đối với mối quan hệ OEM lâu dài, dữ liệu lịch sử sản xuất cũng có thể trở nên hữu ích.
Thời gian sản xuất thực tế, mức tiêu thụ nguyên liệu, vấn đề chất lượng và số lượng đặt hàng đều có thể giúp cải thiện việc lập kế hoạch trong tương lai.
Không có con số duy nhất nào có thể đảm bảo số lượng sản xuất chính xác.
Một dự báo mạnh mẽ kết hợp nhiều thông tin.
Doanh số lịch sử cho thương hiệu biết điều gì đã xảy ra.
Phân tích hàng tồn kho giúp tiết lộ nhu cầu mà dữ liệu bán hàng có thể đã bỏ lỡ.
Tính thời vụ và khuyến mãi giải thích những thay đổi bất thường.
Thời gian thực hiện quyết định khoảng thời gian dự kiến tồn kho cần phải được lên kế hoạch.
Cổ phiếu an toàn bảo vệ khỏi sự không chắc chắn.
Đường cong quy mô biến tổng nhu cầu thành một số liệu sản xuất thực tế.
Giới hạn ngân sách giữ cho kế hoạch tồn kho trở nên thực tế về mặt tài chính.
Cùng với nhau, những yếu tố này tạo ra cơ sở vững chắc hơn nhiều cho việc quyết định sản xuất bao nhiêu sản phẩm may mặc.
Đối với các thương hiệu quần áo, sự chuyển đổi hữu ích nhất thường chuyển từ:
'Lần trước chúng ta đã bán nhiều thứ này rồi, nên hãy đặt số lượng tương tự nhé.'
ĐẾN:
'Khách hàng thực sự yêu cầu bao nhiêu, nhu cầu đó sẽ thay đổi như thế nào và chúng ta cần bao nhiêu hàng tồn kho để đáp ứng thời gian cho đến khi có thể bổ sung thêm?'
Câu hỏi đó dẫn đến quyết định sản xuất tốt hơn.
Và đối với một nhà sản xuất OEM, nó tạo ra sự kết nối rõ ràng hơn giữa nhu cầu của khách hàng và kế hoạch sản xuất thực tế.
Lập kế hoạch sản xuất tốt bắt đầu trước khi đặt hàng. Dự báo nhu cầu càng tốt thì cơ hội có được sản phẩm, kích cỡ và số lượng phù hợp khi khách hàng muốn càng cao.
