İnsanoğlu var olduğu andan itibaren “geleceği tahmin etme” gayreti içindedir. Merak duygusu ile başlayan bu gayret zamanla evrimleşerek günümüzde planlamanın ilk adımı olarak kabul edilmiştir. Bugünün iş dünyasında analitik tahmine dayalı öngörü (tahmini yönetme), şirketlerin gelecekte oluşabilecek belirsizliklere hazırlıklı olmalarına yardımcı olan bir planlama aracıdır. Peki, neden?
TAHMİNİ YÖNETME KONUSUNDA VERİLERİN ÖNEMİ
Çünkü veri odaklı tahminler yöneticilerin geleceği öngörerek, hem sistemi planlamasını hem de sistemin kullanımını planlamasını sağlar. Yönetimin deneyimi ve bilgi paylaşımı ile başlayan bu süreçte, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş ve şimdiki eğilimlerin ayrıntılı bir analizi yapılır. Burada, istatistiksel araçlar ve teknikler kullanır. Bu nedenle, “istatistiksel analiz” olarak da adlandırılır.
“Bunu tahmin edemedik” demeyi bırakın!
“Sanırım yaklaşık beş bilgisayar için bir dünya pazarı var.” – Thomas Watson, IBM Başkanı, 1958
“Kimsenin evinde bilgisayar istemesi için hiçbir sebep yok.”- Ken Olson, Digital Equipment Corp.’un başkanı, başkanı ve kurucusu, 1977
“640 KB, herkes için yeterli olmalı.” – Bill Gates, 1981
Bazen geleceği tahmin etmek zorluklarla doludur. Günümüzün teknolojisinde belli bir yere sahip olan kişiler, kendi isimleri ile anılan görevlerinde bile yeterli düzeyde iş öngörüsüne sahip değildir. Kesin görünen şey yanlış olabilir veya yukarıdaki alıntıların da gösterdiği gibi pek olası görünmeyen şeyler olabilir.
Bugün çoğu şirket, daha iyi bir öngörü için gelişmiş istatistikler ve veri analitiği konusunda daha fazla yardım almaktadır. Son yıllarda talep planlama, öngörü ve envanter optimizasyonu yazılımlarına yapılan rekor yatırımlara rağmen; Tedarik Zinciri profesyonelleri, Tedarik Zinciri planlama sonuçlarını iyileştirmenin en büyük etkeni olan ‘’öngörü doğruluğunu’’ daha da arttırmaya çalışıyorlar. Bu noktada, yazılım iş birliği ile daha geniş bir organizasyonel perspektif getirilmesi, mevsimsellik ve promosyon etkilerini ayrıştırmak için tarihsel/geçmiş verilerin kullanımı ve öngörü uygulamalarını sıklıkla sabote eden istisnaların kaldırılması, şirketlerin öngörü doğruluğunu iyileştirmesine yardımcı olmaktadır.
Geçirmiş olduğumuz pandemi süreci bizlere gösterdi ki, daha karmaşık Tedarik Zinciri yapılarının ortaya çıkmasıyla öngörü modelleri teknolojisi de gün geçtikçe daha komplike hale gelmektedir. Bunun yanında, müşterilerin servis seviyesi ve beklentileri daha da talepkâr bir hale dönüşmektedir. Bu nedenle, karmaşık algoritmalar, makine öğrenimi ve yapay zekâ gibi yeni teknolojilerin genellikle daha iyi öngörüler sundukları düşünülmektedir.
Buna karşın günün sonunda şirketin nihai hedefi ister işletme sermayesini maliyetlerini azaltmak, isterse operasyonel verimliliği arttırmak suretiyle kârlılığa odaklanmak olmalıdır. Öngörü yönetimi (tahmini yönetme) sayesinde, şirketin Tedarik Zinciri hedefleri için (stokları azaltmak, stok dönüş hızını arttırmak vb.) esneklik sağlanmış olunur.
Unutulmamalıdır ki, öngörü yönetiminin değeri sadece alınacak kararlar veya eylemler ile ölçülebilir.
“Öngörünüzü stok yenilenmesi, tedarik stratejisi veya üretim planı gibi şirketin parasını harcayan eylemlere, hatta bu eylemleri de ürün bazına dönüştürmelisiniz. Aksi taktirde yaptığınız öngörü yönetiminin değeri kaybolur.”
Sonuç olarak, Tedarik Zinciri operasyonlarınızın etkinliğinde nihai karar, öngörünün kendisinde değil, sondaki eylemlerinizdedir. Şirketler günümüzün çevik ve kompleks Tedarik Zinciri yapısı içinde kârlılıklarını arttırma ve sürdürülebilirliklerini devam ettirmeleri; öngörüye ve doğru öngörü yönetimine bağlıdır. “Bunu tahmin edemedik” diyen şirketlerin hayatta kalma şansları diğerlerine göre çok daha azdır.
