Ünite 6: Tedarik Zinciri Talep Tahmini

Belirsizlik ve Tahmin

Kamu işletmeleri dışında özel işletmelerin birincil amacı en düşük maliyetle en yüksek karı sağlamaktır. Bu da belirsizlik ortamının ortadan kaldırılması ve ileriye dönük tahminlerin yapılmasından geçer.

Talep satın alma isteği anlamına gelir. Negatif talep, sıfır talep, gizli talep, azalan talep, düzensiz talep, tam talep, aşırı talep, sağlıklı olmayan talep gibi çeşitleri vardır. Tüketici davranışlarından etkilenir.

Üretim yöneticileri talep tahminleriyle ilgilenir. Talep tahminleri sadece işletmelerde ürün yönetiminde etkili değildir. Makroekonomi açısından da bazı olumlu ve olumsuz etkileri vardır.

Doğru tahmin yapmanın ön koşullarından biri talep tahmininin hangi kriterlere göre belirlendiği konusudur. Zaman aralığı, mamul cinsi, hesaplama tekniği gibi kriterler göz önünde bulundurulmaktadır. Zaman aralığı kriteri göz önüne alındığında planlama dönemi Uzun Dönemli (2-10 yıl), Orta Dönemli (1-24 Ay), Kısa Dönemli (1-8 hafta), Çok Kısa Dönemli (Haftalık, Günlük) olabilir. Zaman kriteri ile tahmin değeri arasında ters yönlü bir ilişki vardır. Zaman kısaldıkça tahminlerin gerçeğe uygunluk derecesi önem kazanır.

Planlama sürecinde yer alan tahminler işletmelerde birçok konuya açıklık getirirler. Zaman kriteri göz önünde bulundurularak bir çok tahmin değerine ulaşılabilir. Bunlar satış tahmini, üretim tahmini, tedarik tahmini, iş yükü tahmini ve maliyet tahmini olarak sıralanabilirler. Tedarik tahmini önemli bir maliyet kalemi olan stok ile ilgili karşılaşılabilecek sorulara yanıt aramaktadır.

Küresel rekabet nedeniyle talep hiçbir iş alanında tam olarak belirlenemez. Günümüzde çevre çok dinamiktir. Tedarik zinciri yönetiminde tahminin önemi yadsınamaz.

Tedarik zincirinde talep tahmini süreci müşterilerin ihtiyaçları ile işletmenin arz imkanlarını dengelemeye çalışmaktadır.

Karar seviyeleri ve tahmin ilişkisi incelendiğinde; tedarik zinciri içerisinde yer alan dağıtım, üretime ve malzemelere ilişkin planlamaların hepsi, talep tahminlerine dayandırılmaktadır.

Tedarik zincirinde tüm öğeler birbirlerine bağlı olarak çeşitli talep tahminleri yapmaktadırlar. Her bir öğe kendinden sonraki öğenin talebini tahmin etmeye ve buna göre bir stok ve sipariş politikası izleme yoluna girmektedir. Tedarik zincirinde bilgi çarpıtmasının ortaya çıkardığı etkiler “kamçı etkisi” olarak adlandırılır. Zincirde tahminler sürekli olarak düzeltilerek ilerler. Tedarik zincirindeki üyelerin birbirleriyle sürekli olarak etkileşim halinde olması sonucu oluşmaktadır (S:111, Şekil 6.3).

Kamçı etkisi birtakım olumsuz etkilere de sebebiyet verir. Bunlar;

• Sipariş bilgisini değiştirir ve sipariş çeşitliliğini artırır.
• Envanter: Daha fazla emniyet stoğuna ihtiyaç duyulur.
• Taşıma: Araçların daha verimsiz kullanımına neden olur.
• Depolama: Gereğinden fazla deoplama alanı kapasitesine gerek duyulur.
• Üretim: Kapasitenin verimsiz kullanımına neden olur.
• Müşteri Memnuniyeti: Düşük hizmet seviyesi ile birlikte elde bulundurmamaya ve kayıp satışlara sebep olur.

Kamçı etkisini azaltmak için, tedarik zincirindeki doğrudan son öğe olan müşteriden talep alma yöntemi kullanılmalıdır.

Kamçı etkisini azaltacak bazı tahmin ilkeleri şunlardır;

• Talep tahminlerinin kapsadığı zaman aralığı kısaldıkça tahminin duyarlığı artar.
• Talep tahmin araştırmalarında sapmaları belirleyecek hata hesaplamaları yapılmalıdır.
• Miktar ve çeşit bakımından büyük olan ürün grupları için yapılan tahminler daha duyarlı olmaktadır.
• Talep tahmin araştırması sonuçlarına göre uygulamaya geçilmeden önce bu bilgilerin doğruluğunun test edilmesi gerekir.

Tedarik zincirinde talep belirsizliği nedeniyle ürün planlama konusunda sıkıntılar yaşanmaktadır.

Tahminleme, belirsizliği azaltmak için atılacak her adıma ilişkin sağlıklı kararlar alınması yönünde değerli katkılar sağlayacaktır.

İşletmelerin karar verme sürecinde kullanacakları tahminleme tekniklerinin seçilmesinde;

• Zaman aralığı,
• Tahminlerin hazırlanması için gerekli olan zaman,
• Tahmin sonucunda verilecek kararların uzun ya da kısa vadeli oluşu,
• Verilere erişebilme,
• Elde edilen verilerin niteliği ve seyri,
• Tahminleme sürecinde kullanılan kaynakların maliyeti,
• Karar vericinin tolere edebileceği hata payı,
• Tekniğin anlama ve uygulama açısından kolaylığı,
• Yöntemi uygulayacak ve tahminleri kullanarak kararlar verecek olan bireylerin özellikleri dikkate alınır.

Belirtilen faktörler belirlendikten sonra uygun tahmin yönteminin seçilmesi gerekir. Tahmin yöntemleri kalitatif ve kantitatif olmak üzere iki grupta toplanır. Kalitatif yöntemler Pazar analizi, Delphi tekniği ve uzman görüşleri olarak sıralanabilir. Kantitatif yöntemler ise kendi içerisinde karma yöntemler ve zaman serisi analizi olmak üzere ikiye ayrılmaktadır(S:113, Şekil 6.4). Karma yöntemler kendi içerisinde yapay zeka ve sezgisel algoritmalar ile regresyon analizi olmak üzere ikiye ayrılır. Yapay zeka ve sezgisel algoritmalar yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, destek vektör makineleri olmak üzere üçe; zaman serisi analizi ise hareketli ortalamalar, üstel düzeltmeler tekniği ve trend analizi olmak üzere üçe ayrılır (S:113, Şekil 6.5).

Birçok farklı tahmin yöntemi olmasına karşın, tüm yöntemlerin ortak özellikleri bulunmaktadır. Bunlar;

• Geçmişte var olan sistemin gelecekte de devam edeceğini varsaymaktadır.
• Tahminler neden olarak kusursuzdur, gerçek sonuçlar genellikle tahmin edilenlerden farklıdır.
• Gruplar için yapılan tahminler tek tek bileşenler için yapılan tahminlerden daha doğrudur.
• Tahminlerin yapıldığı zaman aralığı uzarsa tahmin doğruluğu azalır.

Kalitatif Yöntemler

Kalitatif tahmin yöntemleri, tahmin ve genelleme yapmak için öncelikle insan kapasitesini kullanan yöntemlerdir.

Pazar analizi, işletmenin hedeflediği pazarı kesin hatlarla ortaya koyması anlamına gelir. Pazar analizinin bir sonraki safhası Pazar analizine yönelik olup, farklı pazarlardaki göreli satışları ve bu pazarların büyüklüğü (hedef kitle sayısı, satış hacimleri vb.) ana unsurları oluşturur. Pazar analizi kapsamındaki Pazar potansiyelini saptamak için şu yöntemler kullanılmaktadır:

• Bölgesel talep fonksiyonları yönetimi,
• Araştırma yöntemi,
• Pazar indeksleri,
• Depo mal çıkış verileri.

Delphi yöntemi tahmin egzersizlerinde gelecekle ilgili karar vermeye çalışan kişilerin, görüşlerini bir aracı ile açıklamasını sağlamaktadır. Yöntemin genel olarak özellikleri şunlardır:

• Katılımda gizlilik,
• Tekrar,
• Kontrollü geri besleme,
• Grup cevaplarının istatistiksel analizi.

Uzman görüşleri küçük bir grup üst düzey yönetici ile gerçekleştirilmektedir. Yöntem, kısa sürede hazırlanması, kantitatif yetenek gerektirmemesi ve özel bir ortama gereksinim duymaması nedeniyle avantajlıdır ancak toplam tahmini tam olarak yansıtmaz ve sonradan müdahale yapılamaz.

Kantitatif Yöntemler

Kantitatif talep tahminleri günümüz koşullarında içinde başvurulması zorunlu hale gelen bir yoldur. Bu yöntemin temek beş adımı vardır:

• Problemin tanımlanması,
• Bilgilerin toplanması,
• Ön hazırlık analizlerinin yapılması,
• Model seçimi ve uyumlulaştırılması,
• Tahmin modelinin uygulanması ve değerlendirilmesi.

Kantitatif yöntemlerin seçiminde 6 faktör etkili olmaktadır(s:117, Şekil 6.6):

1. Zaman dilimi,
2. Verilerin izlediği yol,
3. Maliyet,
4. Doğruluk derecesi,
5. Basitlik ve uygulama kolaylığı,
6. Bilgisayar yazılımının olması.

Karma yöntemler, talep tahmin çalışmalarında genelde nedenselliği araştıran modellerin ağırlık kazandığı yöntemlerdir. Özellikle regresyon analizinin sıklıkla kullanıldığı, tahmin edilecek değişkenlerin belirlenmesini içermektedir.

Birçok kaynakta yapay zeka tabanlı tahmin yöntemleri kalitatif ve kantitatif yöntemlerden bağımsız olarak ayrı bir grup tahmin yöntemi olarak incelenmektedir. Yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve destek vektör makineleri olarak üç temel grupta toplanabilir.

Zaman serisi analizi prensip olarak geçmiş dönemlerde gerçekleşmiş talep verilerinden yararlanılmaktadır. Talepte, dönemsel, mevsimsel ya da trend etkisi olabilmektedir. Zaman serileri dört bileşenden oluşmaktadır (S:121, Şekil 6.9):

1. Trend Bileşeni
2. Çevrimsel Bileşen
3. Mevsim Bileşeni
4. Düzensiz Bileşen

Zaman serilerinde, ortalama talep düzeyinde uzun dönemli bir artış veya düşüş görülmesi halinde, bir eğilimden bahsedilebilir. Eğilim, artan, azalan, ya da doğrusal veya doğrusal olmayan bir şekilde olabilir. Talep düzeninde uzun vadeli bir eğilim tespit edildiği zaman, yöneticilerin bu sonuca göre bir talep beklentileri olabilecektir.(S:121, Şekil 6.8)

Zaman serisi analizi, hareketli ortalamalar, üstel düzeltmeler tekniği ve trend analizi olmak üzere 3 alt gruba ayrılmaktadır.

Hareketli ortalama, talepteki mevsimlik dalgalanmaların talep üzerindeki etkisinin belirlenmesinde kullanılan bir yöntemdir.

Üstel düzeltmeler tekniğinde geçmiş dönem değerlerinin ağırlıklı ortalaması hesaplanarak gelecek dönemin tahmini değeri alınır. Trend analizi yöntemi, temel olarak geçmiş dönemlerde işletme satışlarının göz önünde tutularak geleceğe ilişkin satışlarının oluşumu üzerinde tahmin yapılmasını sağlamaktadır. Analizde en çok kullanılan yöntem “En küçük kareler” yöntemidir.