2024 میں ڈیمانڈ پلاننگ کے 4 اہم عناصر

اپنے کاروبار کی مکمل صلاحیت کو کیسے نکالیں۔

مندرجات کا جدول:

• تعارف
• 1. مناسب مصنوعات کی تاریخ
• 2. اندرونی رجحانات
• 3. بیرونی رجحانات
• 4. تقریبات اور پروموشنز
• خلاصہ
• بونس: 10 بہترین ڈیمانڈ پلاننگ سافٹ ویئر (+1 مفت ٹول)

تعارف

خوردہ فروش، تھوک فروش، ڈسٹری بیوٹرز، مینوفیکچررز اور ای کامرس جیسے کاروبار مانگ پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، لیکن یہ صرف منافع بخش اور پائیدار کاروبار ہوتے ہیں اگر مانگ کی منصوبہ بندی کی حکمت عملیوں اور درستگی کو مسلسل بہتر بنایا جائے۔ وہ ڈیٹا کا مطالعہ اور جائزہ لینے، فروخت کا تجزیہ کرنے، اور مانگ کی پیشن گوئی اور طلب کی منصوبہ بندی کی درستگی کو بہتر بنانے میں بہت زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔

سب سے پہلے، کی وضاحت کرتے ہیں مطالبہ کی پیشن گوئی اور مطالبہ کی منصوبہ بندی ہیں اور ان میں کیا فرق ہے؟ جب ہم مانگ کی پیشن گوئی کا حوالہ دیتے ہیں تو ہم اس پروڈکٹ کی مقدار کی پیشین گوئی کے بارے میں بات کر رہے ہوتے ہیں جو ایک مخصوص مدت کے دوران فروخت، منتقلی یا دوسری صورت میں استعمال ہونے والی ہے۔ ڈیمانڈ پلاننگ ایک ایسا عمل ہے جو پہلے کی گئی پیشن گوئی کی بنیاد پر مستقبل کی کارروائیوں کی منصوبہ بندی کرتا ہے۔ ایک درست پیشن گوئی اور منصوبہ بندی کے فوائد میں یقیناً بہتر بھی شامل ہے۔ خریداری اگر آپ کو اچھی طرح سے اندازہ ہے کہ آپ کا گاہک آپ سے کیا درخواست کرنے جا رہا ہے، تو آپ بہتر خرید و فروخت کر سکتے ہیں۔

ایک اچھی مشابہت موسم کی پیشن گوئی ہوگی۔ اگر ہم جانتے ہیں کہ کسی مخصوص دن موسم کیسا رہے گا اور یہ درست ہے تو ہم جانتے ہیں کہ کس طرح لباس پہننا ہے۔ اگر ہم موسم کی پیشن گوئی نہیں جانتے ہیں، تو شاید ہمیں اضافی کپڑوں کے ساتھ ساتھ چھتری بھی لے کر جانا پڑے گا۔ ان سب کو لے کر، آپ بہت سارے وسائل کھو رہے ہیں: آپ کی توانائی، وقت، اور ممکنہ مواقع (اگر آپ کو کسی چیز کی ضرورت ہو تو آپ ان کپڑوں کے بجائے لے سکتے؟) لیکن صورتحال اور بھی سنگین ہوتی ہے جب ہم ڈیمانڈ کی پیشن گوئی اور بہتر کارپوریٹ پلاننگ کی بات کرتے ہیں کیونکہ ہم کبھی کبھی لاکھوں ڈالر یا اس سے زیادہ کے ساتھ ڈیل کر رہے ہوتے ہیں۔

سب سے عام پیشن گوئی کا طریقہ صرف ماضی کے استعمال کی تاریخ کو دیکھ رہا ہے اور یہ فرض کر رہا ہے کہ اگلے ادوار بھی ایسا ہی برتاؤ کریں گے۔ سب سے عام طریقہ ہونے کی وجہ سے یہ سب سے عام غلطی بھی ہے۔ پچھلے سال سے بہت سی تبدیلیاں رونما ہو سکتی ہیں (مختلف مارکیٹ کے رجحانات، آپ کا مارکیٹ شیئر، حریفوں کی نئی مصنوعات، اور دیگر) اور یہ تمام تبدیلیاں طلب، فروخت اور نتیجے کے طور پر آپ کے منافع کو متاثر کرتی ہیں۔ اپنی پیشن گوئی کو تیار کرنے میں ماضی کے استعمال کی صرف ایک سادہ اوسط پر انحصار کرنا کافی نہیں ہے۔ جب کاروبار اپنی پیشن گوئی کی درستگی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں تو نتائج شاندار ہو سکتے ہیں۔

ان مشکل معاشی اوقات میں، ہم دیکھ رہے ہیں کہ زیادہ سے زیادہ کمپنیاں پیشن گوئی پر توجہ دے رہی ہیں اور اندرونی آپریشنز کو زیادہ سے زیادہ کارآمد بنانے اور محدود کارپوریٹ وسائل کے ساتھ مزید کام کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔ مطالبہ کی پیشن گوئی کو ہر ممکن حد تک درست کرنے کے لیے ہم عام طور پر اسے چار اہم عناصر پر مبنی کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔

1. مناسب مصنوعات کی تاریخ

ماضی کے ادوار کا ڈیٹا عام طور پر مستقبل کے ڈیٹا یا رجحانات کی پیشن گوئی کے لیے بنیاد کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ لہذا، بنیادی طور پر ماضی میں جو کچھ فروخت کیا گیا تھا وہ اس بات کا ایک اچھا اشارہ ہو سکتا ہے کہ ہم مستقبل میں کیا بیچ سکتے ہیں۔ لیکن تمام ڈیٹا ڈیمانڈ کی پیشن گوئی پیدا کرنے کے لیے یکساں طور پر مفید نہیں ہے۔ صحیح مدت کا انتخاب کرنا اور متعلقہ تاریخ کی گہرائی کو تلاش کرنا ضروری ہے۔ اگر آپ اس سے تاریخی اعداد و شمار لیتے ہیں جو بہت پرانا ہے اور ایسے ادوار سے جو عصری تقاضوں سے مربوط نہیں ہیں، تو آپ کی پیشین گوئی غلط ہوگی۔ اگر آپ ڈیمانڈ کی پیشن گوئی بنانے کے لیے کافی ڈیٹا استعمال نہیں کر رہے ہیں تو وہی بری صورت حال ہوتی ہے، اس لیے تاریخی ڈیٹا کی صحیح مقدار بہت ضروری ہے۔

ایک مناسب ڈیٹا وزن بھی لاگو کیا جانا چاہئے. عام طور پر، کفایتی قانون لاگو ہوتا ہے - جو تازہ ترین ڈیٹا کو زیادہ وزن دے رہا ہے۔ تاہم، ایسے معاملات ہوتے ہیں جب پچھلے سال کا ڈیٹا بے قاعدہ ہو اور مختلف طریقے استعمال کیے جائیں۔ ان حالات میں بہتر ہے کہ تولنے سے گریز کیا جائے یا تاریخ کے منتخب حصے کے لیے وہی وزن استعمال کیا جائے۔

سب سے زیادہ قابل اعتماد پیشن گوئی حاصل کرنے کے لیے، سیلز پر مبنی ڈیٹا کے بجائے ڈیمانڈ پر مبنی ڈیٹا استعمال کرنے کا مشورہ دیا جاتا ہے۔ فرق یہ ہے کہ سیلز کا ڈیٹا ظاہر کرتا ہے کہ کچھ عرصے کے دوران کتنی فروخت ہوئی، جب کہ ڈیمانڈ ڈیٹا ہمیں دکھاتا ہے کہ کتنی سیلز ہو سکتی تھی یا مارکیٹ میں ہماری حقیقی صلاحیت۔ اس کی ایک اچھی مثال کھوئی ہوئی فروخت ہے، جب اسٹاک میں کوئی پروڈکٹ نہیں تھی۔ یہ اسٹریم لائن میں آسانی سے ہینڈل کیے جاتے ہیں، جو آپ کو مستقبل میں طلب کی پیشن گوئی کی غلطی اور فروخت سے محروم ہونے سے روکتے ہیں۔ سافٹ ویئر ERP سسٹم سے روزانہ کی معلومات حاصل کرتا ہے اور حقیقی مانگ کا تعین کرنے اور پیشن گوئی کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے اسٹاک آؤٹ کے بارے میں معلومات کا استعمال کرتا ہے۔

مزید یہ کہ اسٹریم لائن حقیقی فروخت میں ترمیم کے لیے تاریخی ڈیٹا کو درست کرنے کا موقع فراہم کرتی ہے۔ یہ ایک منفرد خصوصیت ہے جسے ہم نے اسٹریم لائن میں تیار کیا ہے۔

2. اندرونی رجحانات

یہ کھپت کے رجحانات ہیں جو تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر طے کیے جاتے ہیں۔ اندرونی رجحانات مصنوعات یا مصنوعات کے گروپ کی فروخت کے ایک یا دوسرے پیٹرن کی عکاسی کرتے ہیں۔ آپ کی فروخت کا نمونہ کچھ ادوار کے دوران اوپر کی طرف جا سکتا ہے اور آپ کو اضافہ نظر آتا ہے، یا یہ نیچے کی طرف جا سکتا ہے، جس سے آپ کاروبار کو بہتر بنانے کے بارے میں سوچتے ہیں، یا کچھ موسمی نمونے ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، 'موسم سرما کی مصنوعات' اپریل اور اگست کے درمیان بمشکل فروخت ہوتی ہے، اور موسم خزاں اور موسم سرما کے ابتدائی مہینوں میں دسمبر میں ایک بہت بڑی چوٹی کے ساتھ فروخت ہوتی ہے۔ ایک بار جب یہ موسمی فروخت کے نمونے واضح ہو جاتے ہیں تو اس علم کو پیداوار اور شپنگ کی منصوبہ بندی میں اچھا استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مانگ کی پیشن گوئی کے بارے میں بات کرتے ہوئے، فروخت کے پیٹرن کے مطابق پیشن گوئی کے لیے صحیح طریقے اور ماڈلز کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔ اس کے ساتھ ساتھ یہ سمجھنا بھی بہت اہمیت کا حامل ہے کہ پیٹرن کا کون سا حصہ متعلقہ ہے، کیونکہ غلط طریقہ کا انتخاب پیشن گوئی کی درستگی کو متاثر کر سکتا ہے اور اس کے نتیجے میں بہت زیادہ یا بہت کم انوینٹری کی منصوبہ بندی کرنا پڑ سکتا ہے۔ اس پر منحصر ہے، آپ کے پاس اوور اسٹاک، منجمد سرمایہ اور سست ٹرن اوور، یا اسٹاک آؤٹ، غیر مطمئن گاہک اور فروخت میں کمی ہو سکتی ہے۔

ایک اور اہم بات کا بھی ذکر کرتے ہیں۔ پیشن گوئی کے 2 طریقے ہیں: ماڈل مقابلہ اور ٹائم سیریز سڑن. دوسرے کو زیادہ قابل اعتماد اور درست سمجھا جاتا ہے کیونکہ ماڈل ایسے اجزاء پر مشتمل ہوتا ہے جو ڈیٹا پیٹرن کی ایک خاص خصوصیت سے مطابقت رکھتے ہیں۔ اسٹریم لائن میں، اس نقطہ نظر کا اطلاق ہوتا ہے۔

3. بیرونی رجحانات

بیرونی رجحانات عام طور پر کاروباروں کو اندرونی رجحانات سے کہیں زیادہ متاثر کرتے ہیں۔ مختلف بیرونی عوامل اس کے اسٹریٹجک اہداف اور مقاصد کو حاصل کرنے کے لیے کاروبار یا سرمایہ کاری کی صلاحیت کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ان بیرونی عوامل میں مقابلہ، سماجی، ثقافتی، قانونی، تکنیکی تبدیلیاں، معیشت اور سیاسی ماحول شامل ہو سکتا ہے۔

معیشت پر غور کرتے ہوئے، ہمیں غیر متوقع بحرانوں اور کبھی کبھار معاشی فروغ کا ذکر کرنا چاہیے۔ فروخت کا انحصار آبادی کی دولت پر ہوتا ہے، لہٰذا جب معاشی حالات روشن نہ ہوں تو آپ کو اپنی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ برطرفی اور دیگر لاگت میں کمی کے اقدامات، فروخت کے حجم کو بڑھانے کے لیے قیمتوں میں کمی وغیرہ۔

ثقافتی تبدیلیاں۔ جس معاشرے میں ہم رہتے ہیں وہ ہماری ذاتی اقدار کو بڑی حد تک متعین کرتا ہے، بشمول پروڈکٹس کی اقسام جو ہم خریدتے ہیں، وہ جگہیں جہاں ہم جاتے ہیں، اور وہ خدمات جو ہم استعمال کرتے ہیں۔ ثقافت میں تبدیلیاں، لہذا، نئے آلات، لباس، خوراک، لباس، موسیقی، اور یہاں تک کہ کاروباری نظام کی مانگ کو بڑھاتی ہیں۔

سیاسی قوتیں اور حکومتی مداخلت ایک بازار بنا سکتی ہے یا عملی طور پر اسے تباہ کر سکتی ہے جیسا کہ ممانعت کے دوران شراب کے معاملے میں ہوا تھا۔ اس کا براہ راست اثر آپ کے کاروبار پر مجموعی مانگ میں اضافے یا کمی پر پڑ سکتا ہے۔

ٹیکنالوجی، خاص طور پر جب بڑے پیمانے پر تیزی سے اپنایا جاتا ہے، ہمیشہ ایک بڑا خلل ڈالنے والا اور گیم چینجر ہوتا ہے، اور صنعت کے رہنماؤں کی بہت سی مثالیں ہیں جنہوں نے تکنیکی تبدیلی کو نظر انداز کیا اور اس کے لیے بہت نقصان اٹھایا۔

اس لیے بعض اوقات کچھ ماضی کے حقائق کو نظر انداز کرتے ہوئے اور عقل پر بھروسہ کرتے ہوئے، ایڈجسٹمنٹ کو دستی طور پر کیا جانا چاہیے۔ زیادہ تر سافٹ ویئر کے حل کے ساتھ یہ کرنا کافی مشکل ہے، لیکن اسٹریم لائن میں ہم آپ کے لیے اسے جلدی اور آسانی سے کر سکتے ہیں۔

اندرونی اور بیرونی رجحانات کے ساتھ ساتھ مناسب مصنوعات کی تاریخ کو مدنظر رکھتے ہوئے کوئی بھی کاروبار صارفین کی توجہ حاصل کرنا چاہتا ہے۔ اس لیے ہم عام طور پر مختلف تقریبات اور پروموشنز کا انعقاد کرتے ہیں، جو کہ اگلی چیز ہے کہ ڈیمانڈ پلاننگ پر کام کرتے ہوئے ذہن میں رکھیں۔

4. تقریبات اور پروموشنز

مختلف تقریبات اور پروموشنز عام طور پر مصنوعات کی مستقبل کی طلب پر کافی اثر پڑتا ہے۔ اگر آپ مصنوعات کو فروغ دے رہے ہیں، امید ہے کہ، آپ کو فروخت میں اضافہ دیکھنے کو ملے گا۔ فروخت میں اضافہ آپ کی پیشین گوئی کا حصہ ہونا چاہیے ورنہ آپ اس بڑھتی ہوئی طلب کو پورا کرنے کے لیے کافی نہیں خرید پائیں گے۔ اسٹریم لائن آپ کو اپنے کاروبار کے لیے پیشن گوئی کو درست طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کے لیے تمام ضروری معلومات کو دستی طور پر شامل کرنے کا موقع فراہم کرتی ہے۔

نئی مصنوعات شروع کرنے یا پرانی مصنوعات کو "نئی" سے تبدیل کرنے جیسے متواتر معاملات میں مناسب پیشن گوئی کرنا بھی ضروری ہے۔ مجھے یقین ہے کہ آپ اس طرح کے مارکیٹنگ کے طریقہ کار سے واقف ہیں جیسے متبادل (پچھلے پروڈکٹ کا ایک اینالاگ بنانا)، جو ہمیشہ صارفین کی دلچسپی کو دوبارہ شروع کرنے میں مدد کرتا ہے۔

یہ واضح ہے کہ تعطیلات اور کیلنڈر کے واقعات سیلز اور مارکیٹنگ کو بھی سخت متاثر کرتے ہیں۔ بلیک فرائیڈے یا کرسمس میں بعض اوقات ایک دن میں اس سے بہتر فروخت ہو سکتی ہے کہ آپ عام طور پر 30 دنوں میں فروخت کر سکتے ہیں۔ اگر ایسا ہے تو، عقل ہمیں کہتی ہے کہ پوری توجہ دیں اور کیلنڈر کے واقعات کو جتنا ممکن ہو درست طریقے سے پلان کریں۔ اس کے علاوہ، چونکہ مختلف ممالک میں مختلف تعطیلات اور کیلنڈر ہوتے ہیں، اس لیے اسٹریم لائن میں آپ اپنا حسب ضرورت کیلنڈر بنا سکتے ہیں، اور سسٹم اس کے مطابق سیلز میں اضافے کو پکڑے گا۔

خلاصہ

چونکہ مانگ میں اضافے یا کمی سے معمولی تبدیلی کا محصول اور منافع پر اسی طرح کا اثر پڑتا ہے، اس لیے کسی بھی کاروبار کے لیے پیشن گوئی کو بہتر بنانا اور منصوبہ بندی کی درستگی میں اضافہ کرنا بہت ضروری ہے۔ کاروبار کو انوینٹری اور ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کے لیے ایک مؤثر ٹول دینے کے لیے، کیونکہ ہم سمجھتے ہیں کہ یہ کس طرح منافع کو متاثر کرتا ہے، ہم نے اسٹریم لائن تیار کی ہے۔

ہم کم از کم 24 ماہ کا ڈیٹا استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں کیونکہ تاریخ کی صحیح مقدار اور گہرائی کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔ صحیح ماڈل کی بنیاد پر ایک مناسب پیشن گوئی تیار کرنا ضروری ہے، لیکن نہ صرف اندرونی بلکہ بیرونی رجحانات، پروموشنز اور واقعات کو بھی مدنظر رکھتے ہوئے نظام میں دستی تبدیلیاں کرنے کا امکان ہونا بھی بہت ضروری ہے۔

بہت سے کاروبار اچھی پیشن گوئی حاصل کرنے کے فائدے کو نہیں سمجھتے اور مستقبل کی طلب کی اپنی پیشین گوئیوں کو تیار کرنے میں زیادہ وقت نہیں لگاتے ہیں۔ تاہم، بہترین نتائج ان کمپنیوں کے لیے آتے ہیں جو ڈیمانڈ کی پیشن گوئی اور منصوبہ بندی کو اپنی آپریشنل حکمت عملی کے حصے کے طور پر دیکھتے ہیں، اور اس عمل کو ایک کلک پر آسان بنانے کے لیے، ہم نے اسٹریم لائن تیار کی۔

بونس: ٹاپ ڈیمانڈ پلاننگ سافٹ ویئر

بہترین ڈیمانڈ پلاننگ سافٹ ویئر مندرجہ بالا سب کو خودکار کرنے کے لیے۔

Alex Koshulko, Ph.D.

GMDH Streamline میں شریک بانی،

مانگ کی پیشن گوئی، انوینٹری کی منصوبہ بندی، اور اصلاح میں دس سال سے زیادہ کے تجربے کے ساتھ سپلائی چین پلاننگ کا سرکردہ ماہر۔

ایلکس آن کے ساتھ جڑیں۔ LinkedIn

مزید پڑھنا:

• ڈیلاس میں یونیورسٹی آف ٹیکساس کے ذریعہ سپلائی چین [پی ڈی ایف] میں مانگ اور فراہمی کی منصوبہ بندی
• سپلائی چین پلاننگ میں کراس فنکشنل الائنمنٹ: سیلز اینڈ آپریشنز پلاننگ کا ایک کیس اسٹڈی [PDF]
• ڈیمانڈ اور سپلائی مینجمنٹ: باہمی تعاون کی منصوبہ بندی، پیشن گوئی اور دوبارہ بھرنا
• یونیورسٹی آف مینیسوٹا کے ذریعہ ڈیمانڈ پلاننگ اور انوینٹری کنٹرول