ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ

ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

പെൻഡഹുലുവൻ

ഭാവിയിൽ വിപണിക്ക് ആവശ്യമായ ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ അളവ് പ്രവചിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഉൽപ്പന്ന ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ്. വിതരണ ശൃംഖല മാനേജ്മെന്റ് , ഉത്പാദനം, ഇൻവെന്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്ക് ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്. കൃത്യമായ ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ് കമ്പനികളെ അമിതമായി സംഭരിക്കുന്നതും സ്റ്റോക്ക്ഔട്ടുകളും ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും, ഇവ രണ്ടും സാമ്പത്തിക നഷ്ടത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. കമ്പനികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവിധ ഉൽപ്പന്ന ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗ് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഈ ലേഖനം ചർച്ച ചെയ്യും.

അളവ് പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് പ്രവചന രീതികൾ ആവശ്യകത പ്രവചിക്കാൻ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനവും ഉപയോഗിക്കുന്നു . ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുകയും നിലവിലെ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമാവുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതികൾ കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതായിരിക്കും.

1. മൂവിംഗ് ശരാശരി

ഭാവിയിലെ ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കുന്നതിനായി മൂവിംഗ് ആവറേജ് രീതി ചരിത്രപരമായ ഡിമാൻഡ് ഡാറ്റയെ സുഗമമാക്കുന്നു. സമീപകാലത്തെ നിരവധി കാലയളവുകളിലെ ശരാശരി ഡിമാൻഡ് കണക്കാക്കി അടുത്ത കാലയളവിലേക്കുള്ള പ്രവചനമായി ഈ മൂല്യം ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
- ലളിതവും നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ്.
– ട്രെൻഡുകളുടെ വ്യക്തമായ ചിത്രം നൽകുന്നതിന് ഡാറ്റയിലെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ സുഗമമാക്കുന്നു.

ബലഹീനത:
– ട്രെൻഡുകളോ സീസണൽ പാറ്റേണുകളോ ഉള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമല്ല.
– ഡാറ്റയിലെ പെട്ടെന്നുള്ള മാറ്റങ്ങളോട് പെട്ടെന്ന് പ്രതികരിക്കുന്നില്ല.

2. എക്സ്പോണൻഷ്യൽ സ്മൂത്തിംഗ്

എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ സ്മൂത്തിംഗ് രീതി, പുതിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉയർന്ന ഭാരം നൽകിക്കൊണ്ട് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ വെയിറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ലളിതമായ എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ സ്മൂത്തിംഗ്, ഇരട്ട എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ സ്മൂത്തിംഗ്, ഹോൾട്ട്-വിന്റേഴ്‌സ് എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ സ്മൂത്തിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഈ സാങ്കേതികതയുടെ നിരവധി വ്യതിയാനങ്ങളുണ്ട്.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
- ചലിക്കുന്ന ശരാശരിയേക്കാൾ സമീപകാല ഡാറ്റാ മാറ്റങ്ങളോട് കൂടുതൽ പ്രതികരിക്കുന്നു.
- സീസണൽ ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് വിവിധ രീതികൾ ലഭ്യമാണ്.

ബലഹീനത:
- ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സങ്കീർണ്ണമായേക്കാവുന്ന പാരാമീറ്റർ നിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ്.

3. റിഗ്രഷൻ വിശകലനം

ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയും ഒന്നോ അതിലധികമോ സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളുകളും (ഉദാ. വില, വരുമാനം, സാമ്പത്തിക പ്രവണതകൾ) തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വിവരിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് റിഗ്രഷൻ വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഏറ്റവും ലളിതമായ മോഡൽ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ആണ്, എന്നാൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വേരിയബിളുകൾക്കും മൾട്ടിപ്പിൾ റിഗ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കാം.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
– ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയും ബാഹ്യ ഘടകങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പകർത്താൻ കഴിയും.
- സീസണൽ ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ വഴക്കം.

ബലഹീനത:
– ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനവും മോഡലിംഗും ആവശ്യമാണ്.
– ഡാറ്റയിലെ അനുചിതമായ അനുമാനങ്ങൾക്ക് വിധേയമാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

4. ARIMA (ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് മൂവിംഗ് ആവറേജ്) മോഡൽ

ARIMA എന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു പ്രവചന മാതൃകയാണ്, അത് ട്രെൻഡുകളും സീസണൽ പാറ്റേണുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഓട്ടോറിഗ്രസീവ്, മൂവിംഗ് സ്മൂത്തിംഗ്, ഡിഫറൻസിംഗ് മോഡലുകളുടെ വശങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
– ട്രെൻഡുകൾ, സീസണാലിറ്റി തുടങ്ങിയ വിവിധ ഡാറ്റ പാറ്റേണുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
– ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുകയും സജ്ജീകരിക്കുകയും ചെയ്താൽ വളരെ കൃത്യമാണ്.

ബലഹീനത:
– ആഴത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ധാരണയും സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനവും ആവശ്യമാണ്.
– മോഡലുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായിരിക്കും.

ഗുണപരമായ പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

ഗുണപരമായ പ്രവചന രീതികൾ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെക്കാൾ വിധി, അഭിപ്രായം, അവബോധം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലാത്തതോ അപ്രസക്തമോ ആയ സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

1. ഡെൽഫി രീതി

ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ അജ്ഞാതമായി നൽകുന്ന ഒരു കൂട്ടം വിദഗ്ധരെയാണ് ഈ രീതിയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത്. നിരവധി റൗണ്ട് ചർച്ചകൾക്കും ക്രമീകരണങ്ങൾക്കും ശേഷം, ഒരു ഗ്രൂപ്പ് സമവായം ഉണ്ടാക്കുന്നതിനായി പ്രവചനങ്ങൾ ഒടുവിൽ പരിഷ്കരിക്കുന്നു.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
- ഗ്രൂപ്പ് സമവായത്തിലൂടെ വ്യക്തിഗത പക്ഷപാതത്തെ മറികടക്കാൻ കഴിയും.
– ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ നഷ്ടപ്പെട്ടാലോ അപ്രസക്തമായാലോ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ബലഹീനത:
– ധാരാളം വിദഗ്ദ്ധർ ഉൾപ്പെടുന്നതിനാൽ സമയമെടുക്കുന്നതും ചെലവേറിയതുമാകാം.
- ഫലങ്ങൾ വിദഗ്ധരുടെ വൈദഗ്ധ്യത്തെയും അറിവിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

2. സെയിൽസ് ഫോഴ്‌സ് കോമ്പോസിറ്റ്

ഉപഭോക്താക്കളുമായി നേരിട്ട് ഇടപഴകുന്ന വിൽപ്പനക്കാരിൽ നിന്ന് ഡിമാൻഡ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ശേഖരിക്കുന്നതാണ് ഈ രീതിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്. ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെയും വിപണി പ്രവണതകളെയും കുറിച്ച് അവർക്ക് സവിശേഷമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളുണ്ട്.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
- വിപണിയുടെ മുൻനിരയിലുള്ളവരിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് വിവരങ്ങൾ നൽകുക.

ബലഹീനത:
– വിൽപ്പനക്കാർ വസ്തുനിഷ്ഠരല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാതത്തിനും കൃത്യതയില്ലായ്മയ്ക്കും സാധ്യത.
- പ്രവചനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം വിൽപ്പന സേനയിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

3. ഉപഭോക്തൃ സർവേ

ഈ സർവേ ഉപഭോക്താക്കളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് അവരുടെ മുൻഗണനകളെയും ഭാവിയിലെ വാങ്ങൽ ഉദ്ദേശ്യങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു. പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​വളർന്നുവരുന്ന വിപണികൾക്കോ ​​ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ക്യൂങ്ഗുലാൻ:
– ലക്ഷ്യ വിപണിയെക്കുറിച്ചുള്ള നേരിട്ടുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.
– പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​ഉൽപ്പന്ന തന്ത്രത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾക്കോ ​​ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ബലഹീനത:
- ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാകാം.
– സാമ്പിൾ പിശകുകളോ സത്യസന്ധമല്ലാത്ത പ്രതികരണങ്ങളോ ഫലങ്ങളെ ബാധിച്ചേക്കാം.

രീതി 1 ശരിയായ സാങ്കേതികത തിരഞ്ഞെടുക്കുക

ശരിയായ സാങ്കേതിക വിദ്യ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ഉൽപ്പന്ന സവിശേഷതകൾ, ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ തരം, വിപണി സന്ദർഭം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണ ആവശ്യമാണ്. ഒരു പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ ചില പരിഗണനകൾ ഇതാ:

1. ഉൽപ്പന്ന സവിശേഷതകൾ: ഹ്രസ്വകാല ജീവിതചക്രം ഉള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് ദീർഘകാല ജീവിതചക്രം ഉള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് വ്യത്യസ്തമായ പ്രവചന രീതികൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

2. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ: ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യതയും ഗുണനിലവാരവും രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെ സാരമായി സ്വാധീനിക്കും. പൂർണ്ണവും കൃത്യവുമായ ഡാറ്റ ARIMA അല്ലെങ്കിൽ റിഗ്രഷൻ വിശകലനം പോലുള്ള അളവ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു .

3. ഡിമാൻഡ് പാറ്റേണുകൾ: ട്രെൻഡുകൾ, സീസണാലിറ്റി അല്ലെങ്കിൽ സൈക്കിളുകൾ പോലുള്ള ഡിമാൻഡ് പാറ്റേണുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കും.

4. വിഭവങ്ങളും വൈദഗ്ധ്യവും: തിരഞ്ഞെടുത്ത രീതിയുടെ സങ്കീർണ്ണത കമ്പനിക്കുള്ള വിഭവങ്ങളും വൈദഗ്ധ്യവും അനുസരിച്ചായിരിക്കണം.

5. വഴക്കവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും: വിപണിയിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയുന്നതോ മാറുന്ന ഡിമാൻഡ് പാറ്റേണുകളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതോ ആയ ഒരു സാങ്കേതികത ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം.

ഉപസംഹാരം

ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത പ്രവചനം വിതരണ ശൃംഖലയിലും ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റിലും ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ് . വിവിധ പ്രവചന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതും ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിന് അനുയോജ്യമായത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും കമ്പനികൾക്ക് ആവശ്യകത കൂടുതൽ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാനും, ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും, ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കും. അളവ്, ഗുണപരമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്ക് അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്, കൂടാതെ പലപ്പോഴും നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സംയോജനം ഏറ്റവും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകും.