Talep Tahmini ve Planlama
Talep tahmini, gelecekteki müşteri talebini tahmin etmek için geçmiş verilerin ve pazar bilgilerinin analiz edilmesidir. Doğru bir talep tahmini, tedarik zinciri yönetiminin temel taşıdır ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler.
Tahmin Yöntemleri
- Nitel Yöntemler: Pazar araştırmaları, uzman görüşleri ve Delphi yöntemi (Yeni ürünler veya veri eksikliği durumunda).
- Nicel Yöntemler: Zaman serisi analizi ve nedensel modeller (Regresyon). Geçmiş verilerin mevcut olduğu durumlarda kullanılır.
Üstel Düzeltme (Exponential Smoothing)
Basit üstel düzeltme yöntemi, geçmiş verilere azalan ağırlıklar vererek gelecek dönem tahminini oluşturur:
$ F_{t+1} = \alpha A_t + (1 - \alpha) F_t $- $F_{t+1}$: Gelecek dönem tahmini
- $A_t$: Mevcut dönem gerçekleşen talep
- $F_t$: Mevcut dönem tahmini
- $\alpha$: Düzeltme katsayısı ($0 < \alpha < 1$)
graph TD
A[Veri Analizi] --> B[Tahmin Yöntemi Seçimi]
B --> C{Veri Tipi}
C -->|Yeni Ürün| D[Nitel Yöntemler]
C -->|Mevcut Ürün| E[Nicel Yöntemler]
E --> F[Zaman Serisi]
E --> G[Regresyon]
F --> H[Tahmin Oluşturma]
G --> H
D --> H
H --> I[Doğruluk Kontrolü]
I --> J[Stok Planlama]
Python ile Üstel Düzeltme
| Dönem | Gerçekleşen Talep | Tahmin (Üstel Düzeltme) | Hata Payı (%) |
|---|---|---|---|
| Ocak | 100 | - | - |
| Şubat | 110 | 100.00 | %9.09 |
| Mart | 105 | 102.00 | %2.86 |
| Nisan | 115 | 102.60 | %10.78 |
| Mayıs | 120 | 105.08 | %12.43 |
| Haziran | 125 | 108.06 | %13.55 |
İşletmenize Katkıları
- Stok Maliyetlerini Düşürme: Gereksiz stok tutma maliyetini ve depo giderlerini azaltma.
- Hizmet Seviyesini Artırma: Müşteri taleplerini zamanında karşılayarak memnuniyeti yükseltme.
- Üretim Verimliliği: Üretim planlarını talebe göre optimize ederek kapasite kullanımını artırma.