បច្ចេកទេសព្យាករណ៍តម្រូវការផលិតផល
Pendahuluan
ការព្យាករណ៍តម្រូវការផលិតផល គឺជាដំណើរការនៃការព្យាករណ៍បរិមាណផលិតផលដែលទីផ្សារនឹងត្រូវការនាពេលអនាគត។ ដំណើរការនេះមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ការផលិត និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសារពើភ័ណ្ឌ។ ការព្យាករណ៍តម្រូវការត្រឹមត្រូវអាចជួយក្រុមហ៊ុនឱ្យជៀសវាងការស្តុកលើសកម្រិត និងកង្វះស្តុក ដែលទាំងពីរនេះអាចនាំឱ្យមានការខាតបង់ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ។ អត្ថបទនេះនឹងពិភាក្សាអំពីបច្ចេកទេសព្យាករណ៍តម្រូវការផលិតផលផ្សេងៗដែលក្រុមហ៊ុនអាចប្រើប្រាស់បាន។
បច្ចេកទេសព្យាករណ៍បរិមាណ
បច្ចេកទេសព្យាករណ៍បរិមាណប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ និងការវិភាគស្ថិតិ ដើម្បីព្យាករណ៍តម្រូវការ។ បច្ចេកទេសទាំងនេះច្រើនតែមានភាពត្រឹមត្រូវជាងមុន នៅពេលដែលទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រអាចរកបាន និងពាក់ព័ន្ធនឹងលក្ខខណ្ឌបច្ចុប្បន្ន។
១. មធ្យមភាគចល័ត
វិធីសាស្ត្រមធ្យមភាគចល័តធ្វើឱ្យទិន្នន័យតម្រូវការប្រវត្តិសាស្ត្រមានភាពរលូន ដើម្បីព្យាករណ៍ពីតម្រូវការនាពេលអនាគត។ វាធ្វើដូច្នេះដោយការគណនាតម្រូវការជាមធ្យមសម្រាប់រយៈពេលថ្មីៗមួយចំនួន និងប្រើតម្លៃនេះជាការព្យាករណ៍សម្រាប់រយៈពេលបន្ទាប់។
គុណសម្បត្តិ៖
- សាមញ្ញ និងងាយស្រួលអនុវត្ត។
– ធ្វើឱ្យការប្រែប្រួលទិន្នន័យមានភាពរលូន ដើម្បីផ្តល់នូវរូបភាពច្បាស់លាស់នៃនិន្នាការ។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
– មិនស័ក្តិសមសម្រាប់ទិន្នន័យដែលមាននិន្នាការ ឬលំនាំតាមរដូវ។
- មិនឆ្លើយតបយ៉ាងរហ័សចំពោះការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យភ្លាមៗ។
២. ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល
វិធីសាស្ត្រធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលផ្តល់ទម្ងន់ដល់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រដោយផ្តល់ទម្ងន់ខ្ពស់ដល់ទិន្នន័យថ្មីៗជាង។ មានបំរែបំរួលជាច្រើននៃបច្ចេកទេសនេះ រួមទាំងការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលសាមញ្ញ ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលទ្វេដង និងការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល Holt-Winters។
គុណសម្បត្តិ៖
– ឆ្លើយតបបានល្អជាងចំពោះការផ្លាស់ប្ដូរទិន្នន័យថ្មីៗជាងមធ្យមភាគដែលមានចលនា។
- មានវិធីសាស្រ្តជាច្រើនដែលអាចរកបានដើម្បីដោះស្រាយនិន្នាការ និងលំនាំតាមរដូវ។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
- ទាមទារការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ដែលអាចស្មុគស្មាញក្នុងការធ្វើឱ្យប្រសើរ។
៣. ការវិភាគតំរែតំរង់
ការវិភាគតំរែតំរង់ពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតគំរូស្ថិតិដែលពិពណ៌នាអំពីទំនាក់ទំនងរវាងតម្រូវការផលិតផល និងអថេរឯករាជ្យមួយ ឬច្រើន (ឧទាហរណ៍ តម្លៃ ចំណូល និន្នាការសេដ្ឋកិច្ច)។ គំរូសាមញ្ញបំផុតគឺតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ ប៉ុន្តែតំរែតំរង់ពហុគុណក៏អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់អថេរស្មុគស្មាញជាងនេះផងដែរ។
គុណសម្បត្តិ៖
- អាចចាប់យកទំនាក់ទំនងរវាងតម្រូវការផលិតផល និងកត្តាខាងក្រៅ។
– អាចបត់បែនបានក្នុងការដោះស្រាយទិន្នន័យជាមួយនឹងនិន្នាការ និងលំនាំតាមរដូវកាល។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
- ទាមទារការវិភាគ និងការធ្វើគំរូស៊ីជម្រៅ។
– ងាយរងគ្រោះដោយការសន្មត់មិនសមរម្យនៅក្នុងទិន្នន័យ។
៤. គំរូ ARIMA (មធ្យមភាគចល័តរួមបញ្ចូលគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ)
ARIMA គឺជាគំរូព្យាករណ៍ស្មុគស្មាញមួយដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវទិដ្ឋភាពនៃគំរូស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ការធ្វើឱ្យរលោងដោយចលនា និងគំរូឌីផេរ៉ង់ស្យែល ដើម្បីដោះស្រាយទិន្នន័យជាមួយនឹងនិន្នាការ និងលំនាំតាមរដូវ។
គុណសម្បត្តិ៖
- អាចគ្រប់គ្រងគំរូទិន្នន័យផ្សេងៗដូចជានិន្នាការ និងរដូវកាល។
- ត្រឹមត្រូវខ្លាំង ប្រសិនបើប្រើប្រាស់ និងរៀបចំបានត្រឹមត្រូវ។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
- ទាមទារការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិយ៉ាងស៊ីជម្រៅ និងការវិភាគស្មុគស្មាញ។
– ដំណើរការនៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងការរៀបចំគំរូអាចមានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង។
បច្ចេកទេសព្យាករណ៍គុណភាព
បច្ចេកទេសព្យាករណ៍គុណភាពពឹងផ្អែកលើការវិនិច្ឆ័យ គំនិត និងវិចារណញាណជាជាងទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ។ ជាធម្មតា ពួកវាត្រូវបានប្រើក្នុងស្ថានភាពដែលទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រមិនមាន ឬមិនពាក់ព័ន្ធ។
១. វិធីសាស្ត្រ Delphi
វិធីសាស្ត្រនេះពាក់ព័ន្ធនឹងក្រុមអ្នកជំនាញមួយក្រុមដែលផ្តល់ការព្យាករណ៍របស់ពួកគេដោយអនាមិកទាក់ទងនឹងតម្រូវការផលិតផល។ បន្ទាប់ពីការពិភាក្សា និងការកែតម្រូវជាច្រើនជុំ ការព្យាករណ៍ត្រូវបានកែលម្អដើម្បីបង្កើតការឯកភាពគ្នាជាក្រុម។
គុណសម្បត្តិ៖
- អាចយកឈ្នះលើការរើសអើងបុគ្គលតាមរយៈការឯកភាពគ្នាជាក្រុម។
- អាចប្រើប្រាស់បាននៅពេលដែលទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្របាត់ ឬមិនពាក់ព័ន្ធ។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
– ចំណាយពេលច្រើន និងអាចចំណាយច្រើន ព្រោះវាពាក់ព័ន្ធនឹងអ្នកជំនាញជាច្រើន។
- លទ្ធផលអាស្រ័យលើជំនាញ និងចំណេះដឹងរបស់អ្នកជំនាញ។
២. សមាសធាតុកម្លាំងលក់
វិធីសាស្ត្រនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រមូលការប៉ាន់ស្មានតម្រូវការពីអ្នកលក់ដែលមានអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយអតិថិជន។ ពួកគេមានការយល់ដឹងពិសេសអំពីឥរិយាបថរបស់អតិថិជន និងនិន្នាការទីផ្សារ។
គុណសម្បត្តិ៖
- ការផ្តល់ព័ត៌មានដោយផ្ទាល់ពីអ្នកដែលនៅជួរមុខនៃទីផ្សារ។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
– ងាយនឹងមានភាពលម្អៀង និងភាពមិនត្រឹមត្រូវ ប្រសិនបើអ្នកលក់មិនមានភាពលំអៀង។
– គុណភាពនៃការព្យាករណ៍អាស្រ័យលើគុណភាពព័ត៌មានពីកម្លាំងលក់។
៣. ការស្ទង់មតិអតិថិជន
ការស្ទង់មតិនេះប្រមូលទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ពីអតិថិជនអំពីចំណង់ចំណូលចិត្ត និងចេតនាទិញនាពេលអនាគតរបស់ពួកគេ។ បច្ចេកទេសនេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់ផលិតផលថ្មី ឬទីផ្សារដែលកំពុងរីកចម្រើន។
គុណសម្បត្តិ៖
- ផ្តល់នូវការយល់ដឹងដោយផ្ទាល់ពីទីផ្សារគោលដៅ។
– មានប្រយោជន៍សម្រាប់ផលិតផលថ្មី ឬការផ្លាស់ប្តូរយុទ្ធសាស្ត្រផលិតផល។
ភាពទន់ខ្សោយ៖
- អាចចំណាយច្រើន និងចំណាយពេលច្រើន។
- កំហុសក្នុងការយកគំរូ ឬការឆ្លើយតបមិនស្មោះត្រង់អាចប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផល។
ការជ្រើសរើសបច្ចេកទេសត្រឹមត្រូវ
ការជ្រើសរើសបច្ចេកទេសត្រឹមត្រូវតម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងយ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីលក្ខណៈផលិតផល ប្រភេទទិន្នន័យដែលមាន និងបរិបទទីផ្សារ។ ខាងក្រោមនេះជាការពិចារណាមួយចំនួននៅពេលជ្រើសរើសបច្ចេកទេសព្យាករណ៍៖
១. លក្ខណៈផលិតផល៖ ផលិតផលដែលមានវដ្តជីវិតខ្លីអាចត្រូវការវិធីសាស្ត្រព្យាករណ៍ខុសពីផលិតផលដែលមានវដ្តជីវិតវែង។
២. ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ៖ ភាពអាចរកបាន និងគុណភាពនៃទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រនឹងមានឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងទៅលើជម្រើសនៃវិធីសាស្ត្រ។ ទិន្នន័យពេញលេញ និងត្រឹមត្រូវអនុញ្ញាតឱ្យមានការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដូចជា ARIMA ឬការវិភាគតំរែតំរង់។
៣. គំរូតម្រូវការ៖ ការយល់ដឹងអំពីគំរូតម្រូវការដូចជានិន្នាការ រដូវកាល ឬវដ្តនឹងជួយជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រសមស្របបំផុត។
៤. ធនធាន និងជំនាញ៖ ភាពស្មុគស្មាញនៃវិធីសាស្ត្រដែលបានជ្រើសរើសត្រូវតែស្របតាមធនធាន និងជំនាញដែលក្រុមហ៊ុនមាន។
៥. ភាពបត់បែន និងភាពអាចសម្របខ្លួនបាន៖ បច្ចេកទេសមួយដែលអាចសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារ ឬរួមបញ្ចូលគំរូតម្រូវការដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរអាចផ្តល់លទ្ធផលកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងរយៈពេលវែង។
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
ការព្យាករណ៍តម្រូវការផលិតផលគឺជាធាតុសំខាន់មួយនៅក្នុងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងការគ្រប់គ្រងស្តុក។ ការយល់ដឹងអំពីបច្ចេកទេសព្យាករណ៍ផ្សេងៗ និងការជ្រើសរើសបច្ចេកទេសព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវសម្រាប់ស្ថានភាពជាក់លាក់មួយអាចជួយក្រុមហ៊ុនឱ្យព្យាករណ៍តម្រូវការបានកាន់តែត្រឹមត្រូវ កាត់បន្ថយថ្លៃដើម និងបង្កើនការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន។ ទាំងបច្ចេកទេសបរិមាណ និងគុណភាពមានគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិរបស់វា ហើយជារឿយៗការរួមបញ្ចូលគ្នានៃបច្ចេកទេសជាច្រើនអាចផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងគួរឱ្យទុកចិត្តបំផុត។
