Demand Forecasting: Definisi, Manfaat, dan Cara Mengiranya

Mengetahui keperluan atau trend permintaan pada masa hadapan merupakan salah satu cara bagi syarikat untuk menjadi lebih berdaya saing di pasaran. Hal ini boleh dilakukan dengan menganalisis data sejarah dan menyediakan demand forecasting (ramalan permintaan).

Bagi memastikan hasil demand forecasting lebih tepat, syarikat memerlukan pengurusan data yang lengkap dan tersusun. Proses ini biasanya dijalankan dengan melaksanakan teknologi seperti perisian inventori kerana pengurusan data operasi dikumpulkan secara berpusat dan tepat.

Definisi Demand Forecasting

Demand Forecasting ialah proses menganggarkan jumlah permintaan terhadap sesuatu produk atau perkhidmatan dalam tempoh masa tertentu pada masa hadapan. Proses ini menggunakan data sejarah, trend pasaran, serta analisis pelbagai faktor yang mempengaruhi permintaan seperti musim, trend ekonomi, tingkah laku pengguna, dan keadaan pasaran.

Tujuan utama demand forecasting adalah untuk memberikan ramalan yang tepat bagi membantu syarikat merancang pengeluaran, pengurusan inventori, dan strategi pemasaran.

Manfaat Demand Forecasting

Demand forecasting yang tepat memberikan beberapa manfaat kepada syarikat dalam menguruskan gudang. Berikut adalah antara manfaat demand forecasting:

Mengoptimumkan Pengurusan Inventori

Dengan mengetahui anggaran jumlah permintaan pasaran, syarikat boleh menentukan jumlah stok yang sesuai. Ini membantu syarikat mencegah risiko stok berlebihan (overstock) atau kehabisan stok (stockout) di gudang.

Kecekapan Pengeluaran

Bagi syarikat pembuatan, mengetahui jumlah produk yang diperlukan untuk memenuhi permintaan adalah penting. Ia membolehkan syarikat menyediakan perancangan pengeluaran secara optimum, meningkatkan kecekapan kos, dan memaksimumkan penggunaan sumber.

Penggunaan Kos yang Lebih Baik

Demand forecasting membantu mengagihkan kos secara optimum agar operasi gudang berjalan lancar. Selain itu, demand forecasting mengurangkan risiko berkaitan lebihan stok atau kekurangan stok.

Pembuatan Keputusan yang Lebih Baik

Demand forecasting memberikan data yang tepat untuk pembuatan keputusan perniagaan yang lebih baik. Dengan analisis permintaan yang betul, syarikat boleh mengambil tindakan strategik bagi meningkatkan keuntungan.

Peningkatan Perkhidmatan

Demand forecasting yang tepat memberi kesan kepada keupayaan syarikat dalam memenuhi pesanan. Keupayaan memenuhi pesanan ini akan memberi impak kepada kepuasan pelanggan serta membina kesetiaan.

Cara Mengira Demand Forecasting

Terdapat beberapa cara untuk mengira demand forecasting dengan tepat. Perbezaan kaedah ini bergantung pada data serta objektif syarikat. Berikut adalah beberapa formula yang biasa digunakan untuk mengira demand forecasting:

Moving Average

Kaedah ini mengira demand forecasting menggunakan data permintaan sejarah bagi meramalkan permintaan masa depan dengan mengira purata bergerak. Formula:

Moving Average = Permintaan Tempoh Sebelumnya / Bilangan Tempoh

Linear Regression

Kaedah ini menggunakan hubungan linear antara pemboleh ubah bebas (contohnya masa) dan pemboleh ubah bersandar (contohnya permintaan) untuk meramalkan permintaan. Formula:

Y = a + bX

Di mana Y ialah anggaran permintaan, X ialah tempoh masa, a ialah pintasan (intercept), dan b ialah kecerunan garis regresi.

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Digunakan untuk data siri masa yang lebih kompleks. Kaedah ini menggabungkan elemen autoregressive, integrasi, dan moving average untuk memberikan demand forecasting.

Tinjauan Pasaran

Menggunakan data daripada tinjauan pengguna atau pakar industri untuk memahami trend permintaan pasaran. Daripada data tinjauan yang dikumpulkan, syarikat boleh mengklasifikasikan maklum balas ke dalam kategori ringkas dan umum.

Sales Force Composite

Hampir sama dengan tinjauan pasaran, kaedah ini meramalkan permintaan dengan menganalisis data daripada pasukan jualan yang berinteraksi secara langsung dengan pelanggan untuk meramalkan permintaan masa depan.

Peranan Perisian Inventori dalam Demand Forecasting

Perisian inventori sangat membantu dalam proses demand forecasting bagi menghasilkan laporan yang tepat. Ini kerana perisian dapat menguruskan data permintaan dan stok secara masa nyata (real-time). Berikut adalah beberapa peranan penting perisian inventori:

1. Perisian inventori boleh mengumpulkan data pengurusan gudang dan permintaan secara masa nyata, membolehkan syarikat memantau serta menganalisis perubahan permintaan.

2. Dengan demand forecasting yang tepat, perisian inventori boleh mengautomasikan pesanan semula stok, sekali gus mengurangkan risiko kehabisan stok atau lebihan stok.

3. Perisian inventori menyediakan laporan dan analisis berkaitan trend permintaan, tahap stok, dan memantau semua aktiviti gudang yang berguna untuk pembuatan keputusan syarikat.

Sebagai salah satu syarikat penyedia Perisian Inventori, Prieds menawarkan teknologi yang boleh dikonfigurasikan mengikut keperluan perniagaan, seperti mengoptimumkan pengurusan gudang dan meningkatkan ketepatan demand forecasting melalui integrasi perkakasan dan perisian. Pelbagai ciri Perisian Inventori Prieds boleh membantu syarikat menjalankan pengurusan gudang dengan lebih optimum.

Anda boleh mengetahui lebih lanjut tentang demand forecasting yang tepat dengan perisian inventori melalui perundingan bersama pasukan pakar. Dapatkan sistem yang dilengkapi dengan ciri lengkap, keselamatan tahap tinggi, serta kemudahan penggunaan yang disesuaikan dengan keperluan syarikat anda bersama Prieds.