dnes je 6.12.2022

Input:

Predikce poptávky

23.1.2020, , Zdroj: Verlag Dashöfer

6.3 Predikce poptávky

Ing. Leo Tvrdoň, Ph.D., ALog., Ing. Jaroslav Bazala, Ph.D., ALog. a kolektiv autorů

Schopnost dobře predikovat poptávku je velmi důležitá pro plánování a řízení všech dalších činností v logistickém řetězci. S predikováním poptávky je velmi úzce spojeno zejména plánování předvýrobní přípravy, řízení zásob a termínové a kapacitní plánování.

Obsah predikce poptávky

Predikování poptávky znamená předvídání či prognózování velikosti a struktury budoucích odbytových požadavků. Angličtina používá pro predikci poptávky pojmy demand forecast nebo demand estimation.

Predikování poptávky zahrnuje tyto úlohy:

analýzu dosavadní poptávky (u již prodávaných produktů), resp. analýzu potenciálních faktorů ovlivňujících poptávku u nově nabízených produktů,

předpověď budoucí poptávky,

vyhodnocení chyby predikce a opatření ke zlepšování metod predikce.

Predikce poptávky neslouží jen k řízení zásob materiálu, rozpracovaných a hotových výrobků. Poskytuje-li organizace služby, pak předpověď poptávky je podkladem pro plánování velikosti kapacit pro poskytování služeb a pro rozhodování o časových režimech využívání kapacit.1

Variabilita poptávky

Variabilitou poptávky rozumíme její proměnlivost neboli kolísání. Pro tento jev se používá také výraz fluktuace poptávky.

Rozlišujeme:

poptávku po produktech ve vztazích B2B, kdy produkty jsou určeny pro další výrobu (tzv. průmyslové trhy) anebo k využití v organizacích nevýrobního charakteru,

poptávku po produktech ve vztazích B2C, kdy jsou produkty určeny koncovým zákazníkům (spotřebitelům).

Poptávku ovlivňuje velké množství faktorů, k nimž patří potřeby zákazníků, životnost výrobků, které jsou koupí nahrazovány, kupní síla, konkurenční nabídky, módnost, předchozí zkušenost zákazníků apod.

Variabilita poptávky se měří statistickými ukazateli, jako je rozptyl, směrodatná odchylka a variační koeficient, kdy se vychází z údajů o poptávce v minulosti.

Výběrová směrodatná odchylka se vypočítá podle vztahu:

variační koeficient se vypočítá podle vztahu:

kde y jsou hodnoty odbytu v minulých obdobích2, ȳ je aritmetický průměr hodnot odbytu v minulosti, n je počet období, s je výběrová směrodatná odchylka, v je variační koeficient.

Je důležité rozpoznávat a studovat jednotlivé složky variability poptávky. V pohybech poptávky se mohou objevovat různé zákonitosti, jako jsou trendy, cykly či sezónnost. Vždy je přítomna také nahodilá složka.

Trendy představují systematický růst nebo pokles poptávky v čase.

Cykly jsou periodické změny poptávky s pravidelně se opakujícími nárůsty a poklesy.

Cykličnost může mít podobu sezónnosti (sezónnost je speciálním případem cyklu s roční periodou, kdy jde o vliv čtyř ročních období na poptávku), ale také opakujících se výkyvů poptávky během jednotlivých dnů týdne (např. v pátek a sobotu se uskutečňují největší nákupy v supermarketech) i v hodinách během dne (např. dopravní špičky při cestě do práce a z práce).

Náhodné pohyby jsou přítomny vždy. Jedná se o reziduální složku poptávky způsobenou velkým množstvím vlivů, které se nedají jednotlivě rozeznat.

Zatímco trendy, cykly a sezónnost způsobují systematickou změnu střední hodnoty poptávky, náhodné změny vedou k ustálené střední hodnotě (poptávka je vyrovnaná).

Zvláštním druhem poptávky je tak zvaná sporadická (občasná) poptávka. Jde např. o dodávky náhradních dílů, speciálních léků, unikátních strojů apod. Pro sporadickou poptávku je typický:

vysoký počet období s nulovou poptávkou,

relativně nízká velikost objednávek a jejich mnohdy velký rozptyl.

Sporadickou poptávku je velmi obtížné předvídat. U těchto položek se navíc situace může zkomplikovat tím, že jelikož jde o unikátní položky, dodavatelé mají dlouhé dodací lhůty, avšak odběratel požaduje velmi rychlé dodání.

Zásady predikování poptávky

Při predikování poptávky se kombinují zkušenosti a intuice marketingových specialistů s použitím statistických a prognostických metod.

K zásadám predikce poptávky patří:

soustředit se na závažné a ovlivnitelné veličiny,

pečlivě zvážit, kde postačí predikce pro agregovanou skupinu položek a kde je zapotřebí predikovat poptávku pro jednotlivé položky (rozdíly predikovaných hodnot mohou být velmi významné),

vždy pracovat s variabilitou poptávky, tj. rozlišovat systematické pohyby od náhodných odchylek, variabilitu měřit a analyzovat,

přihlížet k fázi životního cyklu, v níž se produkt nachází,

vyhodnocovat spolehlivost provedených předpovědí, a je-li chyba předpovědi velká, změnit metodu přepovědi.

V souvislosti s přesností předpovědi je také otázkou, zda predikci stanovovat jako agregovanou pro skupinu podobných položek, anebo raději samostatně pro jednotlivé položky. Predikci pro agregovanou skupinu (např. paštiky) a pro jednotlivou položku (např. paštika Májka) se vzájemně velmi liší. Riziko špatné předpovědi je menší u agregované předpovědi a tuto cestu volíme u dlouhodobější předpovědi. Předpověď pro jednotlivé položky volíme u položek velmi významných z hlediska podílu na odbytu a náročnosti zákazníka na dodací pohotovost.

Přesnost předpovědi

Na předpověď poptávky navazují další logistické činnosti, zejména plánování nákupu, plánování výroby a zatěžování kapacit. Pokud víme, že neumíme poptávku dobře předpovídat, raději vytváříme větší pojistné zásoby. Se zásobami jsou však spojeny náklady a rizika, že zásoby nebudou využity. Platí proto, že čím bude předpověď poptávky přesnější, tím menší bude moci být pojistná zásoba.

Chyba předpovědi poptávky je rozdílem mezi skutečnou poptávkou a predikovanou poptávkou. Je logické, že chyba předpovědi narůstá s délkou prognózovaného období, tedy s délkou intervalu nejistoty, neboť s časem se mění požadavky zákazníků. Charakter této závislosti může být exponenciální.

Chybu predikce je vhodné porovnat s některým ukazatelem variability poptávky. V praxi se doporučuje použít střední absolutní odchylku (MAD – Middle Averrage Deviation):

Orientační hranice pro posouzení přijatelnosti chyby predikce jsou dle Logistik Management (1995) tyto:

jestliže pro jedno predikované období je chyba predikce >2 MAD, je chyba nepřijatelná,

jestliže součet chyb predikce za několik období >4 MAD, je chyba nepřijatelná.

Příklad výpočtu chyby predikce poptávky

V jednotlivých měsících uplynulého roku vykazoval odbyt výkyvy, které jsou uvedeny v tabulce.

Měsíc  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  
Velikost odbytu v ks  15  25  9  5  7  4  20  18  25  17  18  20  

Pro leden následujícího roku byla predikována poptávka 20 ks a skutečnost činila 24 ks. Vypočítejte chybu poptávky a zhodnoťte přesnost předpovědi.

Řešení:

Chyba poptávky = 24 – 20 = 4 ks.

Průměrná poptávka:

Absolutní odchylky od střední hodnoty odbytu jsou vypočítány v následující tabulce.

Měsíc  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  Suma odchylek  
Odchylka od průměru  0,25  9,75  6,25  10,25  8,25  11,25  4,75  2,75  9,75  1,75  2,75  4,75  72,5  

Porovnáním chyby predikce s kritériem přijatelnosti zjišťujeme, že velikost chyby, tj. 4, není větší než dvojnásobek MAD, tj. 2 x 6,04 = 12,08. Chyba predikce je tedy přijatelná.

Cesty ke zmenšení rizika špatné předpovědi

Ani snaha o použití přesnějších metod predikce nemusí vést k dostatečně přesné předpovědi, je-li tržní prostředí velmi proměnlivé až chaotické. Podstatně účinnější jsou pak jiné nástroje ke zmenšení nejistoty a rizika špatné předpovědi:

zrychlit procesy v logistice a tím zkrátit období nejistoty (zrychlení lze dosáhnout lepší organizací procesů, redukcí činností nepřidávajících užitek, prevencí vůči nekvalitě apod.),

sdílet informace o poptávce a stavech zásob mezi partnery v logistickém řetězci (společné informační systémy, paralelní přenos informací, společné předvídání poptávky),

budovat dlouhodobé vztahy se zákazníky, abychom dobře poznali jejich potřeby, vytvořili komunikační vazby a mohli uzavírat dlouhodobé smlouvy o dodávkách,

zvýšit stupeň standardizace součástkové základny výrobků, abychom mohli součásti použít pro různé typy výrobků a finální provedení konkrétního výrobku odložit až do doby, kdy přichází objednávka zákazníka (postponement), diferencovat predikci podle segmentů trhu.

Metody predikce poptávky

Metod predikce poptávky je celá řada. Můžeme je v zásadě členit na metody kvalitativní a kvantitativní. Ideální je při předvídání poptávky kombinovat obě dvě skupiny, výsledky porovnat a případně korigovat.

Kvalitativní metody jsou založeny na intuici a zkušenosti, jsou subjektivní. Používají se tehdy, když data o poptávce v minulosti jsou nedostatečná, protichůdná, drahá nebo nevýznamná. Mezi kvalitativní metody patří:

  • metoda konsensu odborných pracovníků,

  • metoda Delfi,

  • metoda skládání prodejních sil,

  • metody zákaznických průzkumů.

U metody konsensu odborných pracovníků se k poptávce vyjadřují zástupci různých podnikových funkcí a hledá se shoda v jejich náhledech.

Metoda Delfi je založena na dotazování skupiny expertů. Vytvoří se skupina expertů, z nichž každý anonymně vysloví na základě své erudice předpověď budoucího vývoje. Využívá se dotazníku. Odpovědi se shrnou a zašlou zpět expertům s dotazem, zda chtějí některý ze svých názorů změnit. Úpravy názorů se zapracují a předpověď se opět zasílá k vyjádření. Tento postup se opakuje. Tím se iterativně krystalizuje předobraz budoucnosti.

Metoda skládání prodejních sil se uplatňuje v krocích. Nejprve prodejní zástupci odhadují

Nahrávám...
Nahrávám...