Lojistik Yönetiminde Talep Tahmini

Tahmin, gelecekte olası durumun kestirimidir. Bir ürünün talebinin tahmini ise planlama kararlarının temel başlangıcı olarak kabul edilir. Talep tahmini ile devam eden süreçte günlük operasyon planlama, envanter yönetimi, üretim yönetimi, yerleşim yeri planlama ve süreç planlama gibi bir lojistik işletmesinin temel fonksiyonlarını yürütülmesi sağlanır. Tahminleme kesin sonucu vermez. Diğer bir önemli özelliği de geçmiş veriye dayanmasıdır. Tahmin operasyonel ve stratejik planlamanın temelini oluşturur. Tedarik Zinciri ve Lojistik gibi sektörlerde tahminler bütçe planlaması ve maliyet kontrolü için büyük öneme sahiptir. Pazarlama, yeni ürün tasarımı, satış personeli sayısı, tedarikçi seçimi, kapasite planlaması, üretim planlama, envanter yönetimi ve lojistik faaliyetlerin planlanması gibi önemli kararları almak için talep tahmininden yararlanılır. Tahmin yapmak için birçok yöntem ve model kullanılabilir. Ayrıca lojistik planlamada tahmini yapılacak ürün tipi ve talep tahmini gibi yaşam döngüsü dikkate alınarak göz önünde bulundurulması gerekir.

Lojistik planlama, tahminlere ve hedeflere dayanan sonuç olarak ortaya çıkar. Lojistik şirketleri planlama yaparken kısa, orta ve uzun vadeli tahminlere ihtiyaç duyar. Personel çizelgeleme, üretim planlama ve sevkiyat kısa vadeli tahminlere dayanır. Lojistik planlamada stratejik orta vadeli tahminler genellikle hammadde ihtiyacını belirlemek, geçici personel istihdamı, makine ve teçhizat satın alımı gibi faaliyetler için gelecekteki kaynak gereksinimini belirlemede kullanılır. Uzun vadeli planlamalar içinse hedef pazara giriş ve pazardan ne zaman çıkılacağı gibi, çevresel faktörlerin tahmininde kullanılmaktadır. Bir lojistik şirketinin stratejik planlama çalışmaları doğrultusunda belirsiz olayları tahmin etmek için tahmin sistemi oluşturması gerekmektedir.

Tarihsel verileri kullanmadan iyi tahminler elde etmek için iyi geliştirilmiş sezgisel yaklaşımlar gereklidir. Nitel yöntemlerin kullanıldığı tahminleme teknikleri genellikle uzmanların bilgisinden yararlanır ve çok fazla yargı gerektirir. Bu teknikler tipik olarak tahmin çalışmasına katılanlar için iyi tanımlanmış süreçleri içerir. Bu kararlar lojistik yönetimde sektör tecrübesi olan pazarı iyi analiz etmiş ve gelecek trendleri takip eden gruplar tarafında yapılmaktadır. Yeni lojistik hizmetin piyasa sunulması, yeni bir bölgeye giriş yapılması konularında deneyimi olan çalışanların bu tür tahminleri yapması en kullanışlı tahmin yöntemidir. 

Lojistik planlama ve modellemede en çok kullanılan nitel tahmin yöntemlerinden bazıları şunlardır:

• Uzman Görüşü
• Pazar Araştırması
• Odak Grupları
• Tarihsel Analoji
• Delfi Metodu
• Panel Fikir Birliği Yöntemi

Anlamlı öngörüler yapmak için uzmanların görüşlerinden, fikir ve tecrübelerinden yararlanılır. Bu tür tahminler istatistiksel veriye ihtiyaç duymaz dolayısıyla ölçülebilir verinin olmadığı durumlarda kullanılır. Bu yöntem, uygulama açısından kolay ve hızlıdır. Uzman görüşü, genellikle tahmin sonucunu beklentilerine göre değiştirir.

Bir lojistik firmasının talep tahminini sağlayacak pazar araştırması yapması mümkündür. Bu yöntem firma çalışanları ya da pazar araştırma şirketleri tarafından yapılabilir. Bu araştırmalar telefon, anket veya kişisel görüşmeyi içeren çalışmaları içerebilir.

Çok sık tercih edilen nitel tahmin yöntemlerinden biridir. İlgili konu ile lojistik yöneticileri beş ila on kişi arasında değişen konuya hâkim fikir öne sürebilecek gruplar oluşturur. Genellikle katılımcılar arasında marka, ürün, slogan, tasarım ve ilgili kavramları algılamaları ile ilgili sorular soran bir moderatör vardır. Katılımcıların hedefledikleri daha büyük bir pazarın görüşünü temsil eden yanıt vermesi beklenmektedir.

Mevcut ürüne benzer bir ürünün satış geçmişine benzer karşılaştırılabilecek bir ürünün satış geçmişinin gelecekteki satışları tahmin etmek için incelendiği bir tahmin yöntemidir. Yeni bir ürün veya ürün grubu için talebin tahmin edilmesi için kullanılır. Bu yöntem şirket veya zorlu bir rakip tarafından benzer bir mevcut üründen belirli bir süre boyunca toplanan geçmiş verileri kullanılarak yapılır.

Nitelikli uzman bir grubun pazar eğilimini analiz ederek kararların birleştirildiği tahmin yönetimidir. Uzmanların oluşturduğu tahmin grubudur. Bu grup iki veya daha fazla turda tahmin yapar. Tahmin için ilgili fikirler, öngörüler yazılı ve kapalı bir şekilde toplanır ve sonunda bu tahminler birleştirilerek tek tahmin haline getirilir. Daha sonrada uzmanlara geri bildirim olarak sunulur. İkinci turda katılımcıların görüşleri tekrar alınarak yeniden tahmin yapmaları istenir. İkinci turda ilk turdan farklı görüşler ortaya çıkabilir. Aynı şekilde tüm tahminler birleştirilerek yeni tahmin ortaya çıkar ve tüm katılımcılara duyurulur. Bu döngü uzman grubu tek bir kararda birleşinceye kadar devam eder.

Bu yöntem, bir işletmenin üyelerinin tahminlerini belirlemek için tüm düzeylerde çalışanları bir araya getirir. Tüm katılımcıların fikirlerini beyan etmelerini sağlayacak açık bir süreçtir. Genellikle örgütün üst düzey yöneticileri ile alt seviyesinden çalışanları içerdiğinden süreç içerisinde baskı olabilir. Sonunda panel uzlaşma yöntemi tahminleri birleştirir ve fikir alışverişi yapar.

Tahmin, matematiksel modellemeye dayanır. Nicel yöntemleri üç sınıfa ayırabiliriz. Bunlar zaman serileri, nedensel ilişkiler ve benzetimdir. Bu yöntemlerin mantığı geçmiş verilerden yararlanarak, onları kullanarak tahmin yapmaktır. Geçmiş verinin yapısında trend, sezonsallık ve döngüsellik gibi farklı bileşenler olabilir.

Bunlar; dönem için ortalama talep, trend, sezonsallık, döngüsellik, rasgele değişim ve otokorelasyondur.

Dönem için ortama talep verinin bir ortalama etrafında hareket ettiği trendin veya mevsimselliğin görülmediği talebi gösterir.

Trend, pazarın belirli bir süre boyunca izlediği genel yöndür. Trendler yükseliş trendi ve aşağı yönlü piyasalarla ilgili olarak aşağı ve yukarı yönlü olabilir.

Sezonsallık, verinin her takvim yılında tekrarlanan düzenli ve öngörülebilir değişiklik sergilediği bir zaman dizisinin karakteristiğidir.

Döngüsellik, veri sabit bir frekansa sahip olmayarak yükselip indiğinde bir döngü oluşturur. Bu dalgalanmalar genellikle ekonomik koşullardan kaynaklanır ve genellikle “iş döngüsü” ile ilişkilidir. Bu dalgalanmaların süresi genellikle 5 – 10 yıl arasındadır.

Rastgele değişikliklere şans olayları neden olur. İstatistik açısından veri; ortalama, trend, sezonsallık, döngüsellik ve otokorelatiflik ile açıklanır. Bunun dışında kalan talep açıklanamayan kısımdır. Bu geri kalanın nedenini tespit edemezsek bunun rastgele bir şans olduğu varsayılır.

Otokorelasyon, oluşumun sürekliliğini gösterir. Belli bir noktada beklenen değer kendi geçmiş değerleri ile büyük ölçüde ilişkilidir. Buna örnek olarak bekleme hattı teorisi verilir. Bekleme hattının uzunluğu yüksek oranda otokorelasyona sahiptir. Yüksek otokorelasyonun olduğu durumlarda talepteki değişim oranının bir haftadan diğerine çok fazla değişmesi beklenmemektedir.

Birçok kişi döngüsel veri ile mevsimsel veriyi karıştırır, ancak bunlar çok farklıdır. Dalgalanmalar sabit bir frekansta değilse bunlar döngüseldir; sıklık değişmiyorsa ve takvimin bazı yönleriyle ilişkiliyse desen mevsimsel olur. Genel olarak, döngülerin ortalama uzunluğu mevsimsel bir desenin uzunluğundan daha uzundur ve döngülerin büyüklükleri mevsimsel desenin büyüklüklerinden daha değişken olma durumundadır.

Zaman serisi tahmin modelleri geçmiş verileri kullanarak geleceği tahmin etmeye çalışır. Lojistik planlama işlevleri üç tahmin dönemine kısa – orta – uzun ihtiyaç duyar. Orta ve uzun vadeli tahminler lojistik planlama süreci için kritik öneme sahiptir. Kısa dönem için yapılan tahinin süresi bir yıla kadar olmakla birlikte genellikle üç ay veya daha az süreyle kullanılır. Kısa dönem tahminleri satın alma, istihdam, üretim planlama, çizelgeleme ve benzeri planlamaları yapmak için kullanılır. Orta dönem tahminler üç ay ile üç yıla kadar olan zarfında kullanılır. Orta dönem tahminler üretim planlaması, satış planlama, finans, bütçeleme ve farklı işletme planlamaları için kullanılır. Uzun dönem tahmini ise üç yıl ve daha uzun bir süre için yapılır. Yeni ürün, sermaye değişikliği, tesis genişletme, yer seçimi, ve araştırma-geliştirme için kullanılır.

3 aylık talep tahmini için; F_t=(510+550+590)/3 = 550

6 aylık talep tahmini için; F_t=(540+550+530+510+550+590)/6 = 545

F_t = (590 x 0,50) + (550 x 0,30) + (510 x 0,20)

F_t = 562

F_t = F_t-1+ α (A_t-1 - F_t-1)

F_t = 526,7 + 0,30 (590 - 526,7)

F_t = 545,7

Ortalama Talep(Kasım) = (58+56+63+66)/4 = 60,8

Ortalama Talep(Aralık) = (63+61+69+67)/4 = 65,0

Sezonsal indeks (Kasım) = 60,8/60 = 1,01

Sezonsal indeks (Aralık) = 65,0/60 = 1,08

Mart ve Haziran aylarında ortalamanın altında sevkiyat yapılmıştır.

x = 15/5 = 3

y = 770/5 = 154

xy = 2510

x² = 55

b = [2510 - (5)(3)(154)] / [55 - (5)(3)²

b = 200/10 = 20

a = 154 - (20)(3) = 94

y₂₀₂₀ = 94 + 20(6)

y₂₀₂₀ = 214

Çözüm:

Mutlak Yüzde Hatası_2.hafta = 100 x (10/110) = 9,09

Mutlak Yüzde Hatası_3.hafta = 100 x (10/120) = 8,33

Mutlak Yüzde Hatası_4.hafta = 100 x (20/170) = 11,76

Mutlak Yüzde Hatası_5.hafta = 100 x (10/180) = 5,56

Mutlak Yüzde Hatası_6.hafta = 100 x (20/220) = 9,09

OYMH = 43,84/5

OYMH = 8,77