Kereslet-előrejelzés a gyártásban: gyakorlati útmutató

Kezdőlap » Erőforrások » Kereslet-előrejelzés a gyártásban: gyakorlati útmutató

Becsült olvasási idő: 14 perc

A gyártásban a kereslet-előrejelzés azt becsüli meg, hogy a vevőknek milyen termékekre, mekkora mennyiségben és mikor lesz szükségük. A korábbi keresleti adatokat a várható változásokról szóló információkkal ötvözi, így közös kiindulópontot ad a beszerzési és gyártási döntésekhez.

Egy jól használható előrejelzés segít felkészülni anélkül, hogy minden lehetséges eladásra készletet gyártana. A hibák és a feltételezések felülvizsgálata segít eldönteni, mit érdemes most vállalni, és mi várhat még. Az előrejelzés a kereslettervezés egyik része; ez a tágabb folyamat a piaci információk áttekintését és a keresleti terv közös elfogadását is magában foglalja.

A gyakorlatban két feladatot kell megoldani: a döntéshez kellően megbízhatóan megbecsülni a keresletet, majd olyan gyártási tervet készíteni, amellyel megvalósítható a választott válaszlépés. A SkyPlanner APS elvégzi a gyártási döntésekhez szükséges részletes ütemezést, így a döntések változásakor nem kell gépenként újra összeállítania a feladatsorrendeket.

Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan készítse el az előrejelzést, értékelje a hibáját, és használja fel a gyakorlatban.

1. Határozza meg, milyen döntést kell támogatnia az előrejelzésnek

A döntésből induljon ki, ne az előrejelzési modellből. Más részletességre van szükség egy hosszú átfutási idejű termék anyagainak lekötéséhez, a következő havi készletre gyártás meghatározásához és egy újabb műszak bevezetésének mérlegeléséhez.

Az adatgyűjtés előtt rögzítsen négy dolgot:

• Az előrejelzés tárgya: késztermék, termékcsalád vagy más, egyértelműen meghatározott tervezési tétel.
• A mértékegység: darab, csomag, kilogramm vagy más, következetesen használt fizikai mennyiség. Az árbevétel önmagában elfedheti az árak és a termékösszetétel változásait.
• Az időszak: mikor van szükségük a vevőknek a termékre. Ahol az adatok lehetővé teszik, következetesen a vevő által kért időpontot vegye alapul.
• Az időhorizont: mennyivel előre kell döntenie, figyelembe véve a beszerzési és gyártási átfutási időket.

Ha az anyagot négy héttel a felhasználás előtt le kell kötnie, nem elegendő egy olyan előrejelzés, amely csak egy hétre előre tűnik pontosnak. A négy héttel korábban készült becslést értékelje, hiszen a beszerzésnek ténylegesen abból kell dolgoznia.

A tervezés részletességét a döntéshez igazítsa. Egy termékcsalád előrejelzése segíthet egy későbbi műszak szükségességének felmérésében, de nem mondja meg a beszerzésnek, melyik változatspecifikus alkatrészt vásárolja meg. Ugyanakkor ha minden ritkán rendelt változatra külön előrejelzés készül, abból több zaj származhat, mint hasznos információ. Ügyeljen arra, hogy a termékcsalád összmennyisége és annak cikkszintű felosztása összhangban maradjon, és vizsgálja meg, hogy az összetétel változásai befolyásolják-e az anyag- vagy kapacitásszükségletet.

Készletre gyártásnál az előrejelzések a készletfeltöltési döntéseket támogatják. Rendelésre gyártásnál a végleges megrendelések alapján indítható a tényleges gyártás, az előrejelzések pedig a közösen használt kapacitás és a hosszú átfutási idejű anyagok, alkatrészek előkészítését segíthetik. Attól, hogy van előrejelzése, még nem kell bizonytalan értékesítésre késztermékkészletet gyártania.

Az értékesítési célt kezelje külön. A cél azt mutatja meg, mennyit szeretne eladni a vállalat; az előrejelzés pedig azt, hogy jelenleg mekkora vevői igényre számít. Ha az előrejelzést a gyár jelenlegi kapacitásához igazítva csökkenti, azzal nem oldja meg, csak elrejti az esetlegesen kielégítetlen kereslet problémáját.

2. Állítson össze a vevői igényeket tükröző keresleti adatsort

Használjon cikkszám és időszak szerinti, egységes keresleti mennyiségeket tartalmazó adatsort. Az ERP kiszállítási kimutatása jó kiindulópont lehet, de ellenőrizze, hogy a benne szereplő dátumok és mennyiségek valójában mit jelentenek.

A késedelmes szállítások gyakori csapdát jelentenek. Ha az egyik hétre kért mennyiséget csak a következő héten szállítják ki, az első hét kereslete gyengének, a másodiké szokatlanul erősnek tűnhet. Ha azt szeretné előre jelezni, mikorra kell rendelkezésre állnia a terméknek, lehetőség szerint a vevő által kért időszakot használja. Így a modell nem a saját szállítási késedelmeket tanulja meg keresleti mintázatként.

Az értékesítéssel és a termelésért felelős kollégákkal közösen ellenőrizze a múltbeli adatokat:

• Javítsa a duplikált rekordokat, rendezze a mértékegység-átváltásokat és a termékkódok változásait. A visszárut és a lemondásokat az okuknak megfelelően számolja el, ne tekintsen minden korrekciót új negatív keresletnek.
• Tartsa meg azokat az időszakokat, amikor valóban nulla volt a kereslet. A hiányzó adat nem jelent automatikusan nullát, a rendelés nélküli hetek törlése pedig felfelé torzíthatja a becslést.
• Jelölje a készlethiányokat, az elosztási és kapacitáskorlátozásokat. Ha 60 darabot szállítottak ki, miközben a vevők 100 darabot kértek, az nem bizonyítja, hogy a kereslet csak 60 darab volt. Ahol rendelkezésre állnak, használja a rögzített, nem teljesített igényeket; az elveszett keresletre vonatkozó becsléseket pedig jelölje becslésként.
• Azonosítsa az akciókat, az egyszeri szerződéseket, a termékbevezetéseket és a kivezetett termékeket. Őrizze meg a nyers adatokat, és dokumentálja, miért módosítja a modellezéshez használt adatsort.

Ábrázolja az így kapott mennyiségek időbeli alakulását. Keressen állandó keresleti szintet, tartós növekedést vagy csökkenést, visszatérő szezonális csúcsokat és hosszú szüneteket a rendelések között. Ezek a mintázatok segítenek kiválasztani, mely módszereket érdemes tesztelni.

Ne készítsen önálló előrejelzést minden alkatrészre, ha azok szükségletét a belőlük készülő termékek terve határozza meg. Ezt a függő igényt az anyagjegyzék alapján végzett anyagszükséglet-számításnak kell levezetnie. Ellenkező esetben ugyanarra a beszerzési kérdésre egymásnak ellentmondó válaszok születhetnek.

3. Igazítsa az előrejelzési módszert a keresleti mintázathoz

Nincs olyan módszer, amely minden gyártott termékhez a legjobb lenne. Induljon ki egy egyszerű alapmódszerből, majd vizsgálja meg, hogy egy másik módszer jobb döntésekhez vezet-e.

Keresleti helyzet	Javasolt kiindulópont	Mit érdemes ellenőrizni?
Viszonylag állandó kereslet	A közelmúlt adataiból számított mozgóátlag vagy egyszerű exponenciális simítás	Az átlagolási időablak úgy simítja-e ki a zajt, hogy közben nem fedi el a valódi változást
Visszatérő szezonális kereslet	Az előző összehasonlítható szezon viszonyítási alapként; szezonális előrejelzési modell	Változott-e az ünnepek időzítése, a munkanapok száma vagy a termékkínálat
Tartós trend	A trendet kezelő modell, például trenddel kiegészített exponenciális simítás	Folytatódik-e a növekedés, vagy a termék közeledik az érettségi szakaszhoz
Mérhető tényezőkkel összefüggő kereslet	Regresszió vagy megfelelő gépi tanulási modell	A befolyásoló tényezőkről szóló információk valóban rendelkezésre állnak-e az előrejelzés készítésekor
Sok nulla keresletű időszak, alkalmankénti rendelésekkel	Szakaszos keresletre kidolgozott eljárás, például Croston-típusú módszer	Hogyan teljesít a módszer az utánpótlási időhorizonton, nem csupán azt nézve, hogy helyesen jelzi-e előre az egyes rendelés nélküli heteket
Kevés múltbeli adattal rendelkező új termék	Hasonló termékek adatai, valamint az értékesítés és a vevők strukturált becslései	A bevezetés feltételezései, a meglévő termékek keresletének átterelődése és az, hogy milyen gyorsan épülnek be a tényleges keresletből szerzett tapasztalatok

Az egyszerű exponenciális simítás nagyobb súlyt ad a frissebb megfigyeléseknek, de alapváltozata nem modellezi a trendet vagy a szezonalitást. A Croston-típusú módszerek a nem nulla mennyiségeket és a közöttük eltelt időt figyelembe véve kezelik a szakaszos keresletet; a következő rendelés bizonytalanságát azonban nem szüntetik meg.

A mozgóátlag szemléltetéséhez tegyük fel, hogy az elmúlt három hét kereslete 80, 100 és 120 darab volt. A háromhetes mozgóátlag alapján a következő hét előrejelzése:

Előrejelzés = (80 + 100 + 120) ÷ 3 = 100 darab.

Ez a számítás könnyen elmagyarázható, de egy valódi növekvő trendet késve követhet. Három megfigyelés a számítás menetét mutatja be, nem azt bizonyítja, hogy a módszer megfelelő az adott termékhez.

A lehetséges módszereket egyszerű viszonyítási alapokkal hasonlítsa össze: a legutóbbi megfigyelt kereslettel, szezonális cikkeknél pedig az előző összehasonlítható szezonális időszakkal. Egy összetettebb modell alkalmazását a tanításhoz nem használt adatokon elért jobb eredménynek vagy a jobb üzemi döntéseknek kell indokolniuk, nem a hangzatos elnevezésének.

Az akciókra vagy gazdasági mutatókra támaszkodó modellnek a jövőre nézve is reális bemeneti adatokra van szüksége. Ha olyan információkkal teszteli, amelyek az előrejelzés időpontjában még nem álltak rendelkezésre, a modell jobbnak tűnik annál, mint amilyen a gyakorlatban lehetett volna. Egy előrejelzésre jól használható összefüggés önmagában még nem bizonyítja, hogy a befolyásoló tényező megváltoztatása meghatározott mértékű értékesítési növekedést okoz.

4. Egészítse ki az előrejelzést üzleti ismeretekkel, de őrizze meg az alapváltozatot

A múltbeli adatokból nem derül ki minden. Előfordulhat, hogy egy vevő leállást jelentett be, egy forgalmazó új telephelyet nyit, vagy egy termék egy korábbi modellt vált fel.

A statisztikai alap-előrejelzés maradjon látható, és minden üzleti szempontú korrekciót külön rögzítsen. Adja meg a mennyiséget, az érintett időszakot, az indokot, a felelőst és a felülvizsgálat dátumát. Mielőtt egy hatást hozzáadna az előrejelzéshez, ellenőrizze, hogy a modell vagy egy másik korrekció nem számol-e már vele.

Tegyük fel, hogy az alap-előrejelzés egy közelgő hétre 100 darab. Az értékesítés bizonyítékkal támasztja alá, hogy egy új vevőtől további 20 darabnyi kereslet várható, amely a korábbi becslésben még nem szerepel. A felülvizsgált előrejelzés így 120 darab lesz. Ha a vevő egy másik termékről tér át erre, annak a terméknek az előrejelzését is módosítsa, ne tiszta növekedésként rögzítse az átrendeződést.

Így a felülvizsgálat konkrét kérdésekre adhat választ: jelentkezett-e a többletkereslet, melyik időszakban, és javított-e a kézi korrekció az előrejelzésen? Hosszabb távon hasonlítsa össze az alap-előrejelzés és a korrigált előrejelzés hibáját. Tartsa meg azokat a korrekciókat, amelyek új információt adnak hozzá; vizsgálja meg azokat, amelyek rendre csak optimistábbá teszik a becslést.

Bizonytalan termékbevezetés vagy nagy szerződés esetén őrizzen meg egy alapforgatókönyvet, valamint egy hihető magasabb és alacsonyabb keresletű változatot, a hozzájuk tartozó feltételezésekkel együtt. Ezek tervezési forgatókönyvek, nem statisztikailag kalibrált előrejelzési intervallumok. Segítségükkel határozza meg, mely döntések változnának: például az anyagfoglalás, egy további műszak bevezetése vagy a késztermékkészlet felépítéséről szóló döntés későbbre halasztása.

5. A döntés szempontjából releváns átfutási időhöz igazítva mérje az előrejelzési hibát

Minden kiadott előrejelzést mentsen el a kiadás dátumával, a célidőszakkal, a cikkszámmal és a verzióval együtt. Amikor ismertté válik a tényleges kereslet, azzal a változattal hasonlítsa össze, amely a döntés meghozatalakor rendelkezésre állt, ne a közvetlenül a szállítás előtt készült legutóbbi módosítással.

A módszer kiválasztásához végezzen visszatesztelést múltbeli adatokon. Illessze a módszert kizárólag az adott korábbi időpontban elérhető információkra, készítse el az előrejelzést a szükséges időhorizontra, majd léptesse előre az adatlezárás időpontját, és ismételje meg az eljárást. Ez a gördülő kiindulópontú vizsgálat a ténylegesen megoldandó feladatot teszteli, anélkül, hogy későbbi megfigyelések kerülnének a korábbi előrejelzések bemenő adatai közé.

Példa az előrejelzési hibára

Tegyük fel, hogy egy termék előrejelzését négy célhétre értékeli. Az alábbi táblázat minden sorában az adott célhétre négy héttel korábban kiadott, elmentett előrejelzés szerepel. Az előjeles hibát itt az előrejelzés és a tényleges kereslet különbségeként számítjuk, tehát a pozitív érték túlbecslést jelez.

Célhét	Elmentett előrejelzés	Tényleges kereslet	Előjeles hiba	Abszolút hiba
1. hét	110	100	+10	10
2. hét	110	120	−10	10
3. hét	110	80	+30	30
4. hét	110	100	+10	10
Összesen	440	400	+40	60

Az eredmény különböző oldalait három mutatóval írhatjuk le:

Átlagos abszolút hiba (MAE) = az abszolút hibák összege ÷ az időszakok száma = 60 ÷ 4 = heti 15 darab.

A MAE a termék mértékegységében, könnyen értelmezhető módon mutatja meg a jellemző hibanagyságot. Azt nem jelzi, hogy az előrejelzés inkább túl- vagy alulbecsüli a keresletet.

Súlyozott abszolút százalékos hiba (WAPE) = az abszolút hibák összege ÷ a tényleges kereslet összege × 100 = 60 ÷ 400 × 100 = 15%.

Ezeknél a nemnegatív keresleti mennyiségeknél a WAPE az összesített kereslethez viszonyítja az abszolút hibát. Ez nem azt jelenti, hogy minden hét előrejelzési hibája 15%-on belül maradt, vagy hogy 85% valószínűséggel ki tudja elégíteni a keresletet.

Átlagos előjeles hiba, azaz torzítás = az előjeles hibák összege ÷ az időszakok száma = 40 ÷ 4 = heti +10 darab.

A megadott előjel-konvenció szerint az előrejelzés átlagosan túlbecsülte a keresletet. A négy hét során összesen 40 darabbal, vagyis a teljes tényleges kereslet 10%-ával haladta meg azt. Az összesítésben a túlbecslések és az alulbecslések kiolthatják egymást, ezért a torzítás önmagában nem írja le a hiba nagyságát.

Ez a négy sor a mutatók szemléltetésére szolgál, nem elegendő az előrejelzés megbízhatóságának ellenőrzéséhez. Végezzen annyi gördülő visszatesztelést, hogy azok lefedjék a termékre jellemző szezonalitást, rendelési mintázatokat és változásokat.

Kerülje a félrevezető pontossági mutatókat

A MAPE minden időszak abszolút hibáját az adott időszak tényleges keresletével osztja el. Nulla tényleges keresletnél nem értelmezhető, nulla közelében pedig instabil, ezért ritkán jelentkező termékkereslet esetén nem célszerű alapértelmezett mutatóként használni.

A WAPE számításában szerepelhetnek nulla keresletű időszakok, de ha az összes tényleges kereslet nulla, a mutató nem értelmezhető. A nevezője a volumennel is változik: növekvő kereslet mellett a százalékos érték akkor is javulhat, ha a darabban mért hiba nem csökkent. Értékelje a MAE és a torzítás mellett, és ugyanazokon a tesztidőszakokon vesse össze az egyszerű alap-előrejelzés eredményével is.

A termékcsalád összesített adatai elfedhetik, hogy az egyik változat keresletét tartósan túlbecsülik, míg a másikét alulbecsülik. Ne csak az összesített átlagot vizsgálja, hanem azokat a termékeket is, amelyek veszélyeztetik a vevők kiszolgálását, drága készletet eredményeznek vagy kritikus erőforrásokat terhelnek.

Nincs általánosan elfogadható előrejelzési hibaszázalék. Egy 15 darabos hiba más következményekkel jár egy olcsó, gyakran használt alkatrésznél, mint egy lassan forgó készre szerelt terméknél. Az előrejelzést a hiány és a többlet költsége, az utánpótlási átfutási idő és a rendelkezésre álló beavatkozási lehetőségek alapján értékelje. A tartalékokról a bizonytalanság és a kiszolgálási szabályzat alapján döntsön; ne adja hozzá egyszerűen a MAE értékét minden gyártási mennyiséghez.

6. Az előrejelzés alapján hozzon gyártási döntést

A felülvizsgált előrejelzés a vevői kereslet becslése. A gyártási mennyiségről külön kell dönteni, figyelembe véve a visszaigazolt rendeléseket, a felhasználható készletet, a már betervezett gyártási bevételezéseket és a fenntartani kívánt készletszintet.

Ne számolja el kétszer ugyanazt a keresletet. Ha az előrejelzés 120 darab, és ebből 70 darabot már visszaigazolt rendelések fednek le, akkor az azonos időszakra vonatkozó egyszerű előrejelzés-felhasználási szabály szerint 50 darabnyi előrejelzett kereslet marad rendelés nélkül. A teljes kereslet továbbra is 120, nem 190 darab. Az Önök tényleges szabályzata eltérő dátumok vagy keresleti kategóriák között is lehetővé teheti az előrejelzés felhasználását.

Tegyük fel, hogy 30 darab felhasználható késztermék van raktáron, az időszak végére 10 darabot szeretne megtartani, és gyártásból nem várható további bevételezés. A 120 darabos kereslet fedezéséhez javasolt gyártási mennyiség 100 darab: 120 + 10 − 30. Ez azt feltételezi, hogy a készlet és az elkészülő termékek már az általuk fedezendő kereslet esedékessége előtt rendelkezésre állnak.

A gyártási főterv határozza meg ezeket a cikkszintű mennyiségeket és a rendelkezésre állás dátumait. Az MRP kiszámítja a jóváhagyott gyártási mennyiségekhez szükséges anyagokat és alkatrészeket. Sem az előrejelzés, sem a készletegyenleg nem bizonyítja, hogy az üzemnek van elegendő kapacitása az időben történő gyártáshoz.

Tegyük fel például, hogy a 100 darab gyártásához darabonként 0,2 gépóra és két óra átállás szükséges: ez 22 óra terhelést jelent a kritikus gépen. Más vállalások már 20 órát lekötnek rajta, miközben az előírt befejezési határidőig csak 40 óra áll rendelkezésre. A javasolt terhelés így 42 óra. Meg kell oldani a kétórás kapacitáshiányt, megfelelő alternatív erőforrást kell választani, vagy módosítani kell valamelyik vállalást.

Ne csökkentse a vevői kereslet előrejelzését 110-re pusztán azért, hogy a gép terhelése beleférjen a kapacitásba. A kereslet becslése maradjon látható, és külön döntsön arról, hogyan kezeli a fedezeti hiányt.

Ütemezze a döntésből adódó gyártási feladatokat a SkyPlanner segítségével

Ha az előrejelzés változása miatt módosít egy gyártási vállalást, az ütemezési feladat több gépet és rendelést is érinthet. Egy új tétel beillesztése hatással van az utána következő műveletekre, a gépeknél már várakozó feladatokra és az ezektől függő szállítási határidőkre.

A SkyPlanner APS ezeket a feladatokat egyetlen közös erőforrás-ütemtervben fogja össze. Határozza meg a munkaállomásokat, a műszakokat, a gépkezelőket, a műveleti lépéseket és azok időtartamát, majd prioritásokkal és zárolásokkal irányítsa a tervet. Az Arcturus, a SkyPlanner ütemező mesterséges intelligenciája a beállított kapacitás, az alkalmas erőforrások és a műveleti függőségek alapján számítja ki a gyártási feladatok helyét az ütemtervben. A Gantt-nézet megmutatja az így kialakuló sorrendet és a befejezési dátumokat.

A javasolt 100 darab legyártásánál ez összekapcsolja a megmunkálási igényt a gyártási útvonal többi műveletével és az ugyanazokat az erőforrásokat használó más feladatokkal. Megvizsgálhatja, hogy egy jóváhagyott műszakmódosítással vagy a prioritás megváltoztatásával elkészülhet-e a munka a szükséges időpontra, anélkül, hogy minden érintett gép feladatsorát kézzel kellene összehangolnia.

Ha az anyagellátottságot figyelembe vevő ütemezés engedélyezve van, az Arcturus a kezdési időpontok kiszámításakor a készletet és a beérkező anyagok rendelkezésre állását is figyelembe veszi. A beszerzések várható szállítási dátumai a várható rendelkezésre állást jelzik; a készlet a bevételezés visszaigazolásakor frissül. Önmagában nem elég, hogy egy gép elvileg szabad, ha az anyag még nem áll rendelkezésre, vagy az előző művelet még nem készült el.

Az előrejelzéssel és a készlet-utánpótlással kapcsolatos döntések maradjanak a kereslettervezési folyamatban vagy az ERP-rendszerben. A SkyPlanner nem hoz létre automatikusan gyártási feladatokat az előrejelzésekből; az Ön által létrehozott vagy integráción keresztül átadott gyártási munkát ütemezi. A SkyPlanner nyílt REST API-ján keresztül bármely ERP- vagy MES-rendszerrel integrálható, így megtarthatja azt a rendszert, amelyben ezeket a döntéseket meghozza, miközben javíthatja a döntések alapján végzett gyártási feladatok részletes ütemezését és végrehajtását.

Ezért érdemes a SkyPlanner mellett dönteni, ha a kereslet változása újra és újra kézi ütemezést tesz szükségessé: a tervezők határozzák meg, mi a fontos, az Arcturus pedig kiszámítja, milyen sorrendben kövessék egymást a feladatok az egyes erőforrásokon, hogy a döntések megvalósuljanak.

Mit változtatott a gyorsabb átütemezés a Fredman Operations működésében?

Az élelmiszerrel biztonságosan érintkező konyhai és csomagolótermékeket gyártó finn Fredman Operations korábban kézzel határozta meg a feladatok prioritását, anélkül, hogy pontosan látta volna, mikor szabadulnak fel a gépek, és mekkora kapacitás áll rendelkezésre az egyes műszakokban. Egy sürgős átütemezés akár egy órát vagy még többet is igénybe vehetett.

A SkyPlanner bevezetésével összekapcsolták az L7 és LTR rendszereket, a kapacitások és a feladatok pedig közös Gantt-nézetbe kerültek. Az ügyfél beszámolója szerint a teljes rendelésállomány előrehozására vonatkozó kérés megvalósíthatóságát órákig tartó kézi számolás helyett másodpercek alatt ellenőrzik. A csapat kevesebb túlóráról és az ütemterv változásaira adott gyorsabb reakciókról is beszámol.

Itt az a lényeges előny, hogy még időben felmérhető, hogyan érinti egy megváltozott igény a gyártási feladatokat és a szállítási határidőket, így marad idő a szükséges lépésekre.

Hangolja össze az előrejelzést és a gyártás válaszlépéseit

Igazítsa a felülvizsgálatok gyakoriságát a döntésekhez. Az új keresleti adatok beérkezésekor frissítse az alap-előrejelzést, az értékesítéssel közösen vizsgálja meg a jelentős eltéréseket, és kövesse az archivált előrejelzés hibáját az egyes döntésekhez szükséges átfutási időnek megfelelő előrejelzési időtávon. Ne hagyja, hogy a rutinszerű módosítások észrevétlenül felülírják azokat a vállalásokat, amelyek teljesítésére a gyártás már készül.

Ha egy egyeztetett változtatás módosítja a gyártandó mennyiséget vagy a rendelkezésre állás dátumát, frissítse a gyártási feladatokat, és vizsgálja felül az erőforrásokon való ütemezésüket. Így a beszerzés, a gyártás és az értékesítés egységes képet kap arról, mi változott, és mi szállítható az új helyzetben.

Ha szeretné látni, hogyan kezelheti ezeket a válaszlépéseket kevesebb kézi tervezéssel, foglaljon SkyPlanner-bemutatót. Hozzon egy példát az előrejelzés változása után meghatározott gyártási mennyiségre, a hozzá tartozó gyártási útvonalra és azokra az időpontokra, amikorra a termékeknek rendelkezésre kell állniuk. Ezek az adatok gyakorlati kiindulópontot adnak annak áttekintéséhez, hogyan hat a döntés a közösen használt kapacitásra és a többi vállalásra. Ha előbb önállóan ismerkedne a rendszerrel, próbálja ki a SkyPlanner szoftvert demóadatokkal.