চাহিদা পূর্বাভাস এবং ইনভেন্টরি পরিকল্পনা 2023 এর জন্য সেরা অনুশীলন

ক্রমাগত সরবরাহ শৃঙ্খল বাধাগুলির সাথে যুক্ত চ্যালেঞ্জগুলি সক্রিয়ভাবে মোকাবেলা করা দরকার। সরবরাহকারীর অপ্রত্যাশিততা পরিচালনা করার জন্য সর্বশেষ প্রযুক্তি এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি ব্যবহার করে কোম্পানিগুলিকে তাদের চাহিদা পূর্বাভাস এবং ইনভেন্টরি পরিকল্পনা প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করার চেষ্টা করতে হবে।

ম্যালকম ও'ব্রায়েন, CSCP-এর সাথে কিথ ড্রেক, Ph.D. দ্বারা আয়োজিত "বেস্ট প্র্যাকটিস ফর ডিমান্ড ফোরকাস্টিং এবং ইনভেন্টরি প্ল্যানিং 2023" ওয়েবিনার সরবরাহ চেইন বাধাগুলি মোকাবেলা করার জন্য শিল্পের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি উপস্থাপন করেছে৷ এছাড়াও, এটি সম্ভাব্য সমস্যাগুলি নির্দেশ করতে এবং অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পন্থা প্রকাশ করে। ওয়েবিনারে স্ট্রীমলাইন প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে এই পদ্ধতিগুলি কীভাবে বাস্তবায়ন করা যায় তার ব্যবহারিক প্রদর্শন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক রিপোর্ট অনুযায়ী, অপারেশন এবং সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের সিনিয়র এক্সিকিউটিভরা আশা করেন যে আগামী কয়েক বছরে কর্পোরেট মূল্যের উপর প্রভাবের ব্যাঘাত 25% পর্যন্ত বৃদ্ধি পাবে এবং শুধুমাত্র 12% কোম্পানিই সরবরাহ চেইন এবং অপারেশনে ভবিষ্যতের ব্যাঘাত থেকে পর্যাপ্তভাবে সুরক্ষিত থাকবে। এবং সাপ্লাই চেইন নেতাদের Gartner রিপোর্ট 23% অনুযায়ী 2025 সালের মধ্যে ডিজিটাল সাপ্লাই চেইন ইকোসিস্টেম থাকবে বলে আশা করছেন।

“আমাদের মধ্যে অনেকেই এই সমস্যাটি সম্পর্কে সচেতন, কিন্তু আমরা অগ্রসর হতে প্রস্তুত নই। আমাদের কিছু সেরা অভ্যাস আশা করি আপনার ফোকাসকে প্রতিক্রিয়া দেখানো থেকে সক্রিয় হওয়ার দিকে সরিয়ে দিতে পারে। আপনি জানেন যে সাপ্লাই চেইন অপ্রত্যাশিততা একটি নতুন স্বাভাবিক, নিশ্চিতভাবেই। এটি কমপক্ষে কয়েক বছর ধরে হয়েছে এবং এটি অদূর ভবিষ্যতের জন্য হবে,” - বলেছেন কিথ ড্রেক, পিএইচডি “আমাদের কাজ এবং আমাদের দায়িত্ব খুবই চ্যালেঞ্জিং। আমি জানি অনেক নির্বাহী যারা আমাদের প্ল্যাটফর্মে আগ্রহী তারা কথোপকথন শুরু করেন 'আমরা আমাদের সমস্ত সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনা ব্যবস্থাপনার জন্য একটি ডিজিটাল স্ট্যাকে প্রেরণ করছি'। সুতরাং ফোকাসে সেই পরিবর্তনটি দেখে ভাল লাগছে তবে আমি মনে করি, শিল্প জুড়ে, এটি এখনও চলছে।"

কমন সাপ্লাই চেইন প্ল্যানিং চ্যালেঞ্জ

সুতরাং, আমাদের শিল্প গবেষণা অনুসারে, সাধারণ সরবরাহ চেইন পরিকল্পনা চ্যালেঞ্জগুলি নিম্নরূপ:

ওয়েবিনারের সময় উপস্থাপিত তিনটি বিষয়ই চাহিদার পূর্বাভাস এবং ইনভেন্টরি পরিকল্পনার জন্য ঝুঁকি হ্রাস কৌশলগুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস সহ সরবরাহ চেইন অপারেশনগুলিতে অনিশ্চয়তার ব্যবস্থাপনাকে কভার করে।

সরবরাহকারীর অনির্দেশ্যতা

সরবরাহকারীর অপ্রত্যাশিততা সরবরাহ শৃঙ্খল অপারেশনে বড় বাধা সৃষ্টি করতে পারে। সরবরাহকারীর অপ্রত্যাশিততার সাধারণ উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ডেলিভারির তারিখ এবং অর্ডারের পরিমাণের পরিবর্তন। যখন একজন সরবরাহকারী ডেলিভারির তারিখ পরিবর্তন করে, তখন এটি উত্পাদনের সময়সূচীতে বিলম্ব ঘটাতে পারে এবং পণ্যের প্রাপ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে।

সরবরাহকারীর অনির্দেশ্যতা: কৌশলগত সর্বোত্তম অনুশীলন (প্রতিক্রিয়াশীল)

সত্যের একক উৎস বজায় রাখার জন্য, একটি কৌশলগত সর্বোত্তম অনুশীলন হল ইআরপি সিস্টেমে অর্ডার স্ট্যাটাস আপডেট করা, যা তারপরে অন্যান্য পরিকল্পনা প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্বয়ংক্রিয় আপডেটগুলি ট্রিগার করবে। স্ট্রীমলাইন এবং অন্যান্য পরিকল্পনা সমাধানগুলি সরবরাহকারীর লিড টাইম, চালানের পরিমাণ এবং ভিন্নতার মতো পরামিতিগুলিতে পরিবর্তন করতে নমনীয়তা অফার করে।

সরবরাহকারীর অনির্দেশ্যতা: কৌশলগত সর্বোত্তম অনুশীলন

একটি কৌশলগত সর্বোত্তম অনুশীলন হিসাবে, ব্যবসাগুলি প্রতিটি সরবরাহকারীর সাথে সমস্ত আইটেমের অর্ডার সিঙ্ক্রোনাইজ করে এবং সরবরাহ এবং অর্ডারের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কিত স্পষ্ট যোগাযোগ বৃদ্ধি করে সরবরাহকারীর অপ্রত্যাশিততা হ্রাস করতে পারে। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য একটি কার্যকর বাস্তবায়ন কৌশল হল একটি ন্যূনতম/সর্বোচ্চ (পুনঃপূরণ পয়েন্ট) অর্ডারিং কৌশল থেকে একটি পর্যায়ক্রমিক অর্ডারিং কৌশলে রূপান্তর করা, যা অনিশ্চয়তা কমাতে পারে এবং ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনাকে অপ্টিমাইজ করতে পারে।

"অভিযোজনযোগ্যতা এবং পরিমাপযোগ্যতা এখানে গুরুত্বপূর্ণ। আপনাকে বাজারের পরিবর্তন চিনতে হবে, এমন একটি মডেল তৈরি করতে হবে যা আপনি নতুন বাজারকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে বলে মনে করেন এবং এর কার্যক্ষমতা পরিমাপ করতে হবে। ডিজিটালাইজেশন সেগুলিকে সক্ষম করে, অটোমেশন হল আপনার সময় এবং শক্তি বাঁচাতে। - ম্যালকম ও'ব্রায়েন বলেছেন।

ঐতিহাসিক তথ্য বিঘ্ন

মূল্যস্ফীতি এবং উচ্চ-সুদের হার, ভূ-রাজনৈতিক ঘটনা, বিশ্ব বাণিজ্য সংঘাত, অপ্রত্যাশিত চাহিদা বৃদ্ধির সময় স্টকআউট এবং সরবরাহকারীর অনির্দেশ্যতা সহ বিভিন্ন কারণের কারণে ঐতিহাসিক তথ্যে ব্যাঘাত ঘটতে পারে।

সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টে ঐতিহাসিক ডেটাতে বাধাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, সর্বোত্তম অনুশীলনগুলির মধ্যে রয়েছে এই ধরনের ব্যাঘাতের প্রভাবের জন্য চাহিদার পূর্বাভাস কৌশলগুলি সংশোধন করা। ERP সিস্টেম বা অন্যান্য ডাটাবেসে উৎস ডেটা পরিবর্তন করা এড়ানো গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এই ডেটা সত্যের একক উৎস হিসেবে কাজ করে এবং অপরিবর্তিত থাকা উচিত।

নতুন পণ্য চাহিদা পূর্বাভাস

নতুন পণ্যের চাহিদার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হলে, ব্যবসাগুলি সেরা অনুশীলনগুলি গ্রহণ করতে পারে যার মধ্যে প্রতিনিধি বিক্রয় ইতিহাস সহ অনুরূপ আইটেমগুলির প্যাটার্ন বা মডেলের উপর ভিত্তি করে মডেলিং চাহিদা অন্তর্ভুক্ত। এই মডেলগুলি পৃথক পরিকল্পনা আইটেম যেমন SKU/অবস্থান/চ্যানেল সংমিশ্রণ এবং পণ্যের বিভাগগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে, যা চাহিদার নিদর্শনগুলির আরও সঠিক উপস্থাপনা প্রদান করে।

নীচের লাইন

“প্রত্যেকে ডেটা ব্যাঘাত অনুভব করে তবে তারা সবাই আলাদা। তাই আপনাকে একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ার পরিপ্রেক্ষিতে যা আপনাকে একটি কৌশল প্রয়োগ করতে দেয় তার জন্য আপনার জন্য কী অর্থপূর্ণ তা ফোকাস করতে হবে। পরবর্তী পদক্ষেপটি সরবরাহকারীর অনির্দেশ্যতাকে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে একটি পরিকল্পনা চালু করছে। আমরা একটি পদ্ধতির পরামর্শ দিয়েছি, একটি পুনঃপূরণ পয়েন্ট থেকে সর্বনিম্ন-সর্বোচ্চ একটি পর্যায়ক্রমিক কৌশলে স্যুইচ করা,” - বলেছেন কিথ ড্রেক, পিএইচডি “স্ট্রীমলাইন প্ল্যাটফর্মের অনেক ক্ষেত্র আপনার ব্যবসার মডেল এবং শিল্পের শর্ত পূরণের জন্য তৈরি করা যেতে পারে। আপনার জন্য কোনটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে, কীভাবে আপনি নিজেকে আরও অনুমানযোগ্য করে তুলতে পারেন এবং কীভাবে স্ট্রীমলাইন আপনার ব্যবসায় মূল্য যোগ করতে পারে সে সম্পর্কে আমরা চিন্তা করার পরামর্শ দিই।"