Kysynnän ennustaminen teollisuudessa: käytännön opas

Etusivu » Resurssit » Kysynnän ennustaminen teollisuudessa: käytännön opas

Arvioitu lukuaika: 14 minuuttia

Teollisuudessa kysynnän ennustamisella arvioidaan, mitä tuotteita asiakkaat tarvitsevat, kuinka paljon ja milloin. Siinä yhdistetään aiempi kysyntä tietoon tulevista muutoksista. Näin hankinta ja tuotanto saavat yhteisen lähtökohdan päätöksenteolle.

Hyödyllinen ennuste auttaa varautumaan ilman, että jokainen mahdollinen kauppa johtaa varaston kasvattamiseen. Ennustevirheen ja oletusten tarkastelu auttaa päättämään, mihin kannattaa sitoutua nyt ja mikä voi odottaa. Ennustaminen on osa kysynnän suunnittelua, jossa tarkastellaan laajemmin markkinatietoa ja sovitaan kysyntäsuunnitelmasta.

Käytännön haaste on kaksiosainen: ensin kysyntä on arvioitava päätöksen kannalta riittävän hyvin, ja sitten on laadittava tuotantosuunnitelma, jolla sovitut toimet voidaan toteuttaa. SkyPlanner APS hoitaa valmistuspäätösten vaatiman hienokuormituksen, joten sinun ei tarvitse rakentaa konekohtaisia työjonoja uudelleen päätösten muuttuessa.

Näin laadit ennusteen, arvioit sen virhettä ja hyödynnät sitä käytännössä.

1. Määritä, mitä päätöksiä ennusteen on tuettava

Aloita päätöksestä, älä ennustemallista. Materiaalien varaaminen pitkän läpimenoajan tuotteelle, ensi kuun varastoon valmistettavista määristä päättäminen ja lisävuoron harkinta vaativat kukin eritasoista tietoa.

Kirjaa neljä asiaa ennen tietojen keräämistä:

• Ennustettava kohde: lopputuote, tuoteperhe tai muu selkeästi määritelty suunnittelunimike.
• Yksikkö: kappaleet, pakkaukset, kilogrammat tai muu johdonmukaisesti käytetty fyysinen määrä. Pelkkä liikevaihto voi peittää hintojen ja tuotejakauman muutokset.
• Ajanjakso: milloin asiakkaat tarvitsevat tuotteen. Käytä johdonmukaisesti asiakkaan toivomaa toimitusajankohtaa, jos käytettävissä olevat tiedot sen mahdollistavat.
• Suunnitteluhorisontti: kuinka paljon etukäteen päätös on tehtävä hankinnan ja valmistuksen läpimenoajat huomioiden.

Jos materiaaleihin on sitouduttava neljä viikkoa ennen tarvetta, vain viikon päähän tarkalta näyttävä ennuste ei riitä. Arvioi neljä viikkoa etukäteen laadittua ennustetta, jonka perusteella hankinnan on todellisuudessa toimittava.

Valitse suunnittelun tarkkuustaso päätöksen mukaan. Tuoteperheen ennuste voi auttaa arvioimaan tulevaa lisävuoron tarvetta, mutta se ei kerro hankinnalle, mitä varianttikohtaista komponenttia pitäisi ostaa. Toisaalta jokaisen harvoin tilattavan variantin erillinen ennustaminen voi tuottaa enemmän satunnaisvaihtelua kuin hyödyllistä tietoa. Varmista, että tuoteperheen kokonaismäärä vastaa nimikekohtaisten määrien summaa, ja tarkista, vaikuttavatko tuotejakauman muutokset materiaali- tai kapasiteettitarpeisiin.

Varasto-ohjautuvassa tuotannossa ennusteet tukevat täydennyspäätöksiä. Tilausohjautuvassa tuotannossa vahvistetut tilaukset voivat ohjata töiden vapauttamista tuotantoon, kun taas ennusteilla varaudutaan yhteisen kapasiteetin tai pitkän hankinta-ajan materiaalien tarpeisiin. Pelkkä ennusteen olemassaolo ei tarkoita, että valmiita tuotteita pitäisi valmistaa varastoon mahdollisen kysynnän varalle.

Pidä myyntitavoite erillään ennusteesta. Tavoite kertoo, kuinka paljon yritys haluaa myydä. Ennuste taas kertoo tämänhetkisen arvion asiakkaiden tarpeesta. Ennusteen pienentäminen tehtaan nykyiseen kapasiteettiin sopivaksi peittää mahdollisesti tyydyttämättä jäävän kysynnän sen sijaan, että ratkaisisi ongelman.

2. Kokoa asiakkaiden tarvetta kuvaava kysyntähistoria

Käytä johdonmukaista aikasarjaa, jossa kysyntämäärät on eritelty nimikkeittäin ja ajanjaksoittain. ERP-järjestelmän toimitusraportti voi olla lähtökohta, mutta tarkista, mitä sen päivämäärät ja määrät todella kuvaavat.

Myöhästyneet toimitukset ovat tavallinen sudenkuoppa. Jos yhdelle viikolle pyydetyt tuotteet toimitetaan vasta seuraavalla viikolla, ensimmäisen viikon kysyntä voi näyttää heikolta ja toisen poikkeuksellisen vahvalta. Jos tavoitteena on ennustaa, milloin tuotteiden on oltava saatavilla, käytä mahdollisuuksien mukaan asiakkaan toivomaa ajanjaksoa. Näin malli ei opi tulkitsemaan omia toimitusviiveitänne kysynnän vaihteluksi.

Käy historiatiedot läpi myynnin ja tuotannon kanssa:

• Poista päällekkäiset kirjaukset ja korjaa yksikkömuunnokset sekä tuotekoodien muutoksista johtuvat epäjohdonmukaisuudet. Huomioi palautukset ja peruutukset niiden syiden mukaan sen sijaan, että käsittelisit jokaisen oikaisun uutena negatiivisena kysyntänä.
• Säilytä jaksot, joilla kysyntä on aidosti nolla. Puuttuva kirjaus ei automaattisesti tarkoita nollaa, ja hiljaisten viikkojen poistaminen voi kasvattaa ennustetta liikaa.
• Merkitse varastopuutteet, saatavilla olevan määrän jakaminen asiakkaille sekä kapasiteettirajoitukset. Jos asiakkaille toimitetaan 60 kappaletta, vaikka he tarvitsivat 100, se ei osoita kysynnän olleen vain 60 kappaletta. Käytä kirjattuja täyttämättä jääneitä pyyntöjä, jos niitä on saatavilla. Merkitse mahdollinen arvio menetetystä kysynnästä selvästi arvioksi.
• Tunnista kampanjat, kertaluonteiset sopimukset, tuotelanseeraukset ja valikoimasta poistuneet tuotteet. Säilytä alkuperäiset historiatiedot ja kirjaa perustelut mallinnuksessa käytettävään aikasarjaan tehdyille muutoksille.

Piirrä näin saaduista määristä aikasarjakuvaaja. Tarkastele, näkyykö siinä vakaa kysynnän taso, jatkuvaa kasvua tai laskua, toistuvia kausihuippuja tai pitkiä tilauksettomia jaksoja. Nämä piirteet auttavat valitsemaan kokeiltavat menetelmät.

Älä ennusta jokaista komponenttia erikseen, jos sen tarve määräytyy suunniteltujen ylemmän tason tuotteiden perusteella. Tällainen riippuva tarve tulee johtaa tuoterakenteesta materiaalitarvelaskennalla. Muuten samaan hankintapäätökseen voi syntyä keskenään ristiriitaisia vastauksia.

3. Valitse kysynnän luonteeseen sopiva ennustemenetelmä

Mikään menetelmä ei ole paras kaikille valmistettaville tuotteille. Aloita yksinkertaisesta vertailumenetelmästä ja selvitä sitten, tukeeko jokin muu menetelmä tarvittavia päätöksiä paremmin.

Kysynnän luonne	Sopiva lähtökohta	Mitä tarkistaa
Melko vakaa kysyntä	Viimeaikaisten havaintojen liukuva keskiarvo tai yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus	Tasoittaako valittu laskentajakso satunnaisvaihtelua peittämättä todellista muutosta
Toistuva kausikysyntä	Edellinen vastaava kausi vertailukohtana; kausivaihtelun huomioiva ennustemalli	Ovatko juhlapyhien ajoitus, työpäivien määrä tai tuotevalikoima muuttuneet
Jatkuva kasvava tai laskeva trendi	Trendin huomioiva malli, kuten trendikorjattu eksponentiaalinen tasoitus	Jatkuuko kasvu vai lähestyykö tuote elinkaarensa kypsää vaihetta
Mitattaviin tekijöihin liittyvä kysyntä	Regressiomalli tai sopiva koneoppimismalli	Ovatko selittävien tekijöiden tiedot todella saatavilla ennustetta laadittaessa
Paljon nollakysynnän jaksoja ja satunnaisia tilauksia	Satunnaisen kysynnän menetelmä, kuten Croston-tyyppinen menetelmä	Miten hyvin menetelmä ennustaa koko täydennysjakson kysyntää, ei pelkästään yksittäisiä hiljaisia viikkoja
Uusi tuote, josta on vähän historiatietoa	Vertailukelpoisten tuotteiden tiedot sekä järjestelmällisesti kootut myynnin ja asiakkaiden arviot	Lanseerauksen oletukset, nykyisten tuotteiden kysynnän siirtyminen uudelle tuotteelle ja se, kuinka nopeasti toteutuneesta kysynnästä opitaan

Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus painottaa tuoreita havaintoja, mutta perusmuodossaan se ei mallinna trendiä eikä kausivaihtelua. Croston-tyyppiset menetelmät käsittelevät satunnaista kysyntää tarkastelemalla nollasta poikkeavia kysyntämääriä ja niiden välisiä ajanjaksoja. Ne eivät poista seuraavaan tilaukseen liittyvää epävarmuutta.

Havainnollistetaan liukuvaa keskiarvoa esimerkillä: kolmen viime viikon kysyntä on ollut 80, 100 ja 120 kappaletta. Kolmen viikon liukuvaan keskiarvoon perustuva ennuste seuraavalle viikolle on:

Ennuste = (80 + 100 + 120) ÷ 3 = 100 kappaletta.

Laskelma on helppo selittää, mutta se voi myös reagoida todelliseen kasvutrendiin viiveellä. Kolme havaintoa havainnollistaa laskutavan, ei osoita menetelmän sopivuutta tuotteelle.

Vertaa ehdokkaita yksinkertaisiin vertailuennusteisiin: viimeisimpään havaittuun kysyntään ja kausituotteilla edellisen vastaavan kauden kysyntään. Monimutkaisemman mallin on ansaittava paikkansa ennustamalla paremmin opetusaineiston ulkopuolella tai tukemalla parempia käytännön päätöksiä, ei hienolta kuulostavalla nimellään.

Myös kampanjoita tai talouden indikaattoreita hyödyntävä malli tarvitsee realistiset lähtötiedot tulevaisuudesta. Jos sitä testataan tiedoilla, joita ei ollut saatavilla ennusteen laatimishetkellä, tulos näyttää paremmalta kuin se olisi voinut käytännössä olla. Ennustamisessa hyödyllinen yhteys ei yksin todista, että taustatekijän muuttaminen kasvattaisi myyntiä tietyn verran.

4. Täydennä ennustetta liiketoimintatiedolla ja säilytä perusennuste

Historiatiedot eivät kerro kaikkea. Asiakas on saattanut ilmoittaa tuotantoseisokista, jakelija voi olla avaamassa uutta toimipistettä tai tuote voi olla korvaamassa vanhempaa mallia.

Pidä tilastollinen perusennuste näkyvissä ja kirjaa jokainen liiketoimintatietoon perustuva korjaus erikseen. Merkitse korjauksen määrä, ajanjakso, syy, vastuuhenkilö ja tarkistuspäivä. Varmista ennen lisäystä, ettei vaikutus sisälly jo malliin tai toiseen korjaukseen.

Oletetaan, että tulevan viikon perusennuste on 100 kappaletta. Myynti esittää näyttöä siitä, että uusi asiakas tuo 20 kappaleen lisäkysynnän, jota ei ole vielä huomioitu missään. Tarkistettu ennuste on siis 120 kappaletta. Jos asiakas siirtää kysyntää toisesta tuotteesta, korjaa myös sen ennustetta sen sijaan, että kirjaisit siirtymän pelkäksi kasvuksi.

Näin jälkiarvioinnissa voidaan kysyä täsmällisesti: toteutuiko lisäkysyntä, millä jaksolla se toteutui ja paransiko korjaus ennustetta? Vertaa ajan mittaan perusennusteen virhettä korjatun ennusteen virheeseen. Säilytä lisätietoa tuovat korjaukset ja selvitä ne, jotka lisäävät toistuvasti vain optimismia.

Jos tuotelanseeraukseen tai suureen sopimukseen liittyy epävarmuutta, säilytä perusskenaarion lisäksi uskottavat suuremman ja pienemmän kysynnän skenaariot oletuksineen. Ne ovat suunnitteluskenaarioita, eivät tilastollisesti kalibroituja ennustevälejä. Tunnista niiden avulla, mitkä päätökset muuttuisivat: varataanko materiaalia, lisätäänkö vuoro tai sitoudutaanko valmiiden tuotteiden varastoon vasta myöhemmin.

5. Mittaa ennustevirhettä päätöksenteon kannalta olennaisella ennakkoajalla

Tallenna jokainen julkaistu ennuste sekä sen laatimispäivä, kohdejakso, nimike ja versio. Kun toteutunut kysyntä on tiedossa, vertaa sitä versioon, joka oli käytettävissä silloin, kun päätökset piti tehdä. Älä käytä viimeisintä, juuri ennen toimitusta tehtyä päivitystä.

Valitse menetelmä testaamalla sitä historiatiedoilla todellista ennustetilannetta jäljitellen. Sovita menetelmä vain tiettynä aiempana ajankohtana saatavilla olleisiin tietoihin ja laadi ennuste tarvittavalle aikavälille. Siirrä sitten ennusteen lähtöhetkeä eteenpäin ja toista testi. Näin testaat todellista ennustustehtävää ilman, että tulevat havainnot pääsevät vaikuttamaan menneisyydessä laadittavaan ennusteeseen.

Esimerkki ennustevirheestä

Oletetaan, että arvioit yhden tuotteen ennustetta neljältä kohdeviikolta. Jokaisen alla olevan rivin tallennettu ennuste on laadittu neljä viikkoa ennen kyseistä kohdeviikkoa. Tässä etumerkillinen virhe lasketaan vähentämällä ennusteesta toteutunut kysyntä, joten positiivinen luku tarkoittaa liian suurta ennustetta.

Kohdeviikko	Tallennettu ennuste	Toteutunut kysyntä	Etumerkillinen virhe	Absoluuttinen virhe
Viikko 1	110	100	+10	10
Viikko 2	110	120	−10	10
Viikko 3	110	80	+30	30
Viikko 4	110	100	+10	10
Yhteensä	440	400	+40	60

Kolme mittaria kuvaa tuloksen eri puolia:

Keskimääräinen absoluuttinen virhe (MAE) = absoluuttisten virheiden summa ÷ jaksojen lukumäärä = 60 ÷ 4 = 15 kappaletta viikossa.

MAE kertoo virheen tyypillisen suuruuden ymmärrettävästi tuotteen omassa mittayksikössä. Se ei kerro, ovatko ennusteet yleensä liian suuria vai liian pieniä.

Painotettu absoluuttinen prosenttivirhe (WAPE) = absoluuttisten virheiden summa ÷ toteutuneen kysynnän summa × 100 = 60 ÷ 400 × 100 = 15 %.

Näillä ei-negatiivisilla kysyntämäärillä WAPE ilmaisee absoluuttisen virheen suhteessa kokonaiskysyntään. Se ei tarkoita, että jokaisen viikon ennuste olisi poikennut toteumasta enintään 15 % tai että pystyisit kattamaan kysynnän 85 %:n todennäköisyydellä.

Keskimääräinen etumerkillinen virhe eli harha = etumerkillisten virheiden summa ÷ jaksojen lukumäärä = 40 ÷ 4 = +10 kappaletta viikossa.

Edellä määritellyllä etumerkkikäytännöllä ennuste oli keskimäärin liian suuri. Neljän viikon aikana se ylitti toteutuneen kysynnän 40 kappaleella eli 10 %:lla toteutuneesta kokonaiskysynnästä. Liian suuret ja liian pienet ennusteet voivat kumota toisensa summassa, joten pelkkä harha ei kuvaa virheen suuruutta.

Nämä neljä riviä havainnollistavat mittareita, mutta eivät riitä ennusteen luotettavuuden arviointiin. Testaa ennustetta riittävän monesta peräkkäisestä lähtöajankohdasta, jotta testit kattavat tuotteen kannalta olennaiset kausivaihtelut, tilausrytmit ja muutokset.

Vältä harhaanjohtavaa tarkkuuslukua

Keskimääräistä absoluuttista prosenttivirhettä (MAPE) laskettaessa kunkin jakson absoluuttinen virhe jaetaan saman jakson toteutuneella kysynnällä. Mittaria ei voi laskea, kun toteutunut kysyntä on nolla, ja lähellä nollaa se on epävakaa. Siksi se on huono oletusvalinta valmistavan teollisuuden tuotteille, joiden kysyntää esiintyy harvakseltaan.

WAPE-laskennassa voi olla mukana yksittäisiä nollakysynnän jaksoja, mutta mittaria ei voi laskea, jos toteutunut kokonaiskysyntä on nolla. Myös nimittäjä muuttuu kysyntämäärän mukana: kysynnän kasvu voi parantaa prosenttilukua, vaikka kappaleina mitattu virhe ei pienenisi. Tarkastele WAPE-arvoa yhdessä MAE:n, harhan ja yksinkertaisen vertailuennusteen kanssa samoilta testijaksoilta.

Tuoteperheen yhteisluku voi peittää sen, että yhden variantin ennuste on jatkuvasti liian suuri ja toisen liian pieni. Tarkastele yleiskeskiarvon lisäksi tuotteita, jotka aiheuttavat toimitusriskejä, sitovat paljon pääomaa varastoon tai kuormittavat kriittisiä resursseja.

Ennustevirheelle ei ole yhtä yleispätevää hyväksyttävää prosenttirajaa. 15 kappaleen virheellä on erilaiset seuraukset edulliselle yleisosalle ja hitaasti kiertävälle valmiille kokoonpanolle. Arvioi ennustetta puutteiden ja ylijäämien kustannusten, täydennyksen läpimenoajan sekä käytettävissä olevien toimintavaihtoehtojen perusteella. Määritä puskurit epävarmuuden ja palvelutasoperiaatteiden pohjalta. Älä vain lisää MAE-arvoa jokaiseen valmistusmäärään.

6. Tee ennusteen pohjalta tuotantopäätös

Tarkistettu ennuste on arvio asiakaskysynnästä. Valmistusmäärästä päätetään erikseen, ja päätöksessä huomioidaan vahvistetut tilaukset, käyttökelpoinen varasto, jo suunnitellusta tuotannosta valmistuvat määrät sekä haluttu varastotaso.

Älä laske samaa kysyntää kahteen kertaan. Jos ennuste on 120 kappaletta ja vahvistetut tilaukset kattavat siitä 70 kappaletta, yksinkertaisessa saman jakson ennusteen kulutuksessa jäljelle jää 50 kappaletta ennustettua kysyntää, jota tilaukset eivät vielä kata. Kokonaiskysyntä on edelleen 120, ei 190 kappaletta. Käytössäsi oleva ennusteen kulutusperiaate voi kohdistaa tilauksia ennusteeseen myös eri päivämäärien tai kysyntäluokkien välillä.

Oletetaan nyt, että varastossa on 30 käyttökelpoista valmista tuotetta, jakson loppuun halutaan jättää 10 kappaletta eikä tuotannosta ole tulossa lisää. 120 kappaleen kysynnän kattamiseksi ehdotettu valmistusmäärä olisi 100 kappaletta: 120 + 10 − 30. Tämä edellyttää, että varasto ja valmistuvat tuotteet ovat käytettävissä ennen sitä kysyntää, joka niillä on katettava.

Tuotannon pääsuunnitelmassa määritetään nämä nimikekohtaiset määrät ja niiden saatavuuspäivät. MRP laskee hyväksyttyjen valmistusmäärien edellyttämät materiaalit ja komponentit. Ennuste tai varastosaldo ei kuitenkaan osoita, että tehtaalla olisi kapasiteettia valmistaa tuotteet ajoissa.

Oletetaan esimerkiksi, että 100 kappaleen erä vaatii 0,2 konetuntia kappaletta kohden ja kahden tunnin asetuksen eli yhteensä 22 tuntia kriittisellä koneella. Muut sovitut työt tarvitsevat samalta koneelta jo 20 tuntia, mutta ennen vaadittua valmistumispäivää käytettävissä on vain 40 tuntia. Ehdotettu kuormitus on siis 42 tuntia. Sinun on ratkaistava kahden tunnin kapasiteettivaje, käytettävä soveltuvaa vaihtoehtoista resurssia tai muutettava jotakin aiempaa sitoumusta.

Älä pienennä asiakaskysynnän ennustetta 110:een vain saadaksesi konekuormituksen mahtumaan käytettävissä olevaan kapasiteettiin. Pidä kysyntäarvio näkyvissä ja päätä, miten tuotannon ja kysynnän välinen vaje ratkaistaan.

Ajoita sovitut tuotantotyöt SkyPlannerilla

Kun ennusteen muutos johtaa sovitun tuotannon muuttamiseen, ajoituksia voidaan joutua tarkistamaan useilla koneilla ja useissa tilauksissa. Yhden erän lisääminen vaikuttaa sitä seuraaviin työvaiheisiin, koneiden jonoissa jo oleviin töihin ja niistä riippuviin toimituspäiviin.

SkyPlanner APS kokoaa nämä työt yhteiseen resurssiaikatauluun. Määritä työpisteet, työvuorot, työntekijät, työvaiheet ja niiden kestot. Ohjaa sitten suunnitelmaa prioriteeteilla ja lukituksilla. SkyPlannerin ajoitustekoäly Arcturus laskee töiden ajoituksen määritetyn kapasiteetin, töihin soveltuvien resurssien ja työvaiheiden välisten riippuvuuksien perusteella. Gantt-näkymä näyttää näin muodostuvan työjärjestyksen ja valmistumispäivät.

Ehdotetun 100 kappaleen valmistuserän kohdalla tämä yhdistää koneistustarpeen reitityksen muihin työvaiheisiin sekä samoja resursseja käyttäviin muihin töihin. Voit tarkistaa, mahdollistaako hyväksytty työvuoromuutos tai prioriteetin muuttaminen työn valmistumisen ajoissa. Kaikkien muutoksen kohteena olevien koneiden työjonoja ei tarvitse sovittaa yhteen käsin.

Kun materiaalien saatavuuden huomioiva ajoitus on käytössä, Arcturus ottaa aloitusaikojen laskennassa huomioon varastosaldot ja saapuvien materiaalien saatavuuden. Ostotilausten arvioidut toimituspäivät kuvaavat odotettua saatavuutta; varastosaldo päivittyy vasta, kun vastaanotto vahvistetaan. Pelkkä vapaa kone ei riitä, jos materiaalia ei ole saatavilla tai edeltävä työvaihe on kesken.

Pidä ennustaminen ja täydennyspäätökset osana kysynnän suunnitteluprosessia tai ERP-järjestelmää. SkyPlanner ei luo tuotantotöitä automaattisesti ennusteista, vaan ajoittaa työt, jotka luot itse tai tuot integraation kautta. SkyPlanner voidaan integroida mihin tahansa ERP- tai MES-järjestelmään avoimen REST API -rajapintansa kautta. Voit siis säilyttää päätöksiä hallinnoivan järjestelmän ja tehostaa niiden käytännön toteutusta hienokuormituksessa.

Tässä on syy valita SkyPlanner, kun kysynnän muutokset aiheuttavat jatkuvasti käsin tehtävää ajoitustyötä: suunnittelijat päättävät, mikä on tärkeää, ja Arcturus laskee resurssien työjärjestyksen, jolla päätökset toteutetaan.

Mitä nopeampi uudelleenajoitus muutti Fredman Operationsilla

Fredman Operations on suomalainen elintarvikekäyttöön soveltuvien keittiö- ja pakkaustuotteiden valmistaja. Aiemmin yritys priorisoi työt käsin ilman tarkkaa näkyvyyttä koneiden vapautumisaikoihin tai vuorokohtaiseen kapasiteettiin. Kiireellinen uudelleenajoitus saattoi kestää tunnin tai kauemmin.

SkyPlannerin käyttöönotossa yrityksen L7- ja LTR-järjestelmät yhdistettiin, ja kapasiteetti sekä työt tuotiin yhteiseen Gantt-näkymään. Asiakastarinan mukaan koko tilauskannan aikaistamista koskevan pyynnön toteutettavuuden tarkistaminen vie nyt sekunteja tuntien käsinlaskennan sijaan. Tiimi kertoo myös ylitöiden vähentyneen ja aikataulumuutoksiin reagoinnin nopeutuneen.

Olennainen hyöty liittyy tuotannon reagointiin: muutoksen vaikutukset töihin ja toimituspäiviin ymmärretään silloin, kun niihin ehditään vielä vaikuttaa.

Pidä ennuste ja tuotannon toimenpiteet linjassa keskenään

Sovi tarkistusrytmi, joka tukee päätöksentekoa. Päivitä perusennustetta uusien kysyntätietojen perusteella, käy merkittävät poikkeamat läpi myynnin kanssa ja seuraa arkistoidun ennusteen virhettä sillä ennakointiajalla, jota kukin päätös edellyttää. Älä anna rutiinipäivitysten muuttaa huomaamatta sitoumuksia, joiden toteuttamiseen tuotanto jo valmistautuu.

Kun sovittu muutos vaikuttaa valmistusmäärään tai saatavuuspäivään, päivitä tuotantotyöt ja tarkista niiden resurssiaikataulu. Näin ostolla, tuotannolla ja myynnillä on yhtenäinen näkemys siitä, mikä on muuttunut ja mitä nyt voidaan toimittaa.

Varaa SkyPlanner-esittely, niin näet, miten tuotannon muutoksia voi hallita vähemmällä käsin tehtävällä suunnittelulla. Ota mukaan yksi ennustemuutoksen perusteella päättämäsi valmistusmäärä, sen reititys ja päivämäärät, jolloin tuotteiden on oltava saatavilla. Näiden tietojen pohjalta voidaan käytännössä tarkastella vaikutuksia yhteiseen kapasiteettiin ja muihin sitoumuksiin. Jos haluat ensin tutustua itse, kokeile SkyPlanneria demotiedoilla.