இன்றைய விநியோகச் சங்கிலியில், ஆர்டர் செய்யப்படாத உருப்படிகளை நீங்கள் எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்கிறீர்கள்?
நவீன விநியோக சங்கிலியில், சரக்குகளுக்கான பொருட்களை தயாரிக்கும் நிறுவனங்கள் மற்றும் ஒழுங்கு செய்யப்படாத நிறுவனங்களுக்கு கணிப்பு அவசியம். உற்பத்தியாளர்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களை திருப்திப்படுத்தும் சூழ்நிலையை உருவாக்கும் அளவுக்கு அதிகமான விவரங்களை தயாரிப்பதுடன், அதிகமான சரக்குகளை உற்பத்தி செய்து, அலமாரியில் இருக்கும் நிலையில் தயாரிப்பாளர்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
அதே சமயம், முன்அறிவிப்பு குறுகியதாக இருக்கக்கூடாது, உற்பத்தியாளர் வாடிக்கையாளர் உத்தரவுகளை நிறைவேற்றுவதற்கான சரக்கு இல்லாமல் அவற்றை கண்டுபிடிப்பார்.
ஒரு துல்லியமான முன்னறிவிப்பைத் தக்கவைக்கத் தவறியதால், நிதி நெருக்கடியானது.
கணிப்புகள் இருக்கலாம்:
- புள்ளியியல்
- அல்லாத Statisical
ஒரு நிறுவனத்தின் முடிக்கப்பட்ட பொருட்கள், கூறுகள் மற்றும் சேவை பகுதிகளுக்கு கணிப்பீடுகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. உற்பத்தி தயாரிப்பு அல்லது கொள்முதல் ஒழுங்கு தூண்டுதல்கள், அளவு மற்றும் பாதுகாப்பு பங்கு அளவுகளை உருவாக்க தயாரிப்பு குழு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
முன்னறிவிப்பு நிலையானதாக இருக்காது மற்றும் வழக்கமான அடிப்படையில் நிர்வாகத்தால் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும். எதிர்கால போக்குகள் பற்றிய தகவலை உறுதி செய்வது, உள்நாட்டு அல்லது வெளிப்புற சுற்றுச்சூழல் மேலும் துல்லியமான கணக்கீட்டை வழங்குவதற்கான முன்னறிவிப்புடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது.
புள்ளிவிவர கணிப்பு
விநியோகச் சங்கிலி மேலாண்மை மென்பொருளில், முன்னறிவிப்பு என்பது நிகழ்நேர பரிவர்த்தனைகளின் தரவை அளிக்கிறது மற்றும் பல புள்ளியியல் முன்னறிவிப்பு சூழல்களில் கட்டமைக்கப்படும் மாறிகள் அமைப்பின் அடிப்படையில் உள்ளது.
திட்டமிடல் வல்லுநர்கள் சிறந்த முன்மாதிரி நிலைமையை வழங்குவதற்காக மென்பொருளைப் பயன்படுத்த வேண்டும், பெரும்பாலும் இது நீண்ட காலத்திற்கு எந்தவொரு மறுபரிசீலனையும் இன்றி தடையற்றதாக இருக்கும்.
விநியோகச் சங்கிலி மென்பொருளில் முன்கணிப்பு நுட்பங்களை சிறந்த முறையில் பயன்படுத்த, திட்டமிடுபவர்கள் உள் மற்றும் வெளிப்புற சூழலை பொறுத்து தங்கள் முடிவுகளை மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும்.
அவர்கள் தற்போதுள்ள தகவலின் அடிப்படையில் மிகவும் துல்லியமான முன்அறிவிப்பை வழங்க, கணக்கீடுகளை சரிசெய்ய வேண்டும்.
கடந்த காலத்தில் ஏற்பட்ட கோரிக்கைகளின் அடிப்படையில் வருங்காலத்தில் என்ன நடக்கும் என்பது பற்றிய புள்ளிவிவர கணிப்பீடுகள் சிறந்த மதிப்பீடாகும்.
எளிய நேரியல் பின்னடைவைப் பயன்படுத்தி ஒரு முன்னறிவிப்பை உருவாக்க வரலாற்று கோரிக்கை தரவு பயன்படுத்தப்படலாம். இது வரலாற்று காலத்தின் தேவைக்கு சமமான எடையைக் கொடுத்து, எதிர்காலத்தில் கோரிக்கைகளை முன்வைக்கிறது.
இருப்பினும், பழைய தரவுகளைவிட சமீபத்திய கோரிக்கையின் தரத்தில் இன்று கணிப்புகள் அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கின்றன. இது விரைவாகவும் சமீபத்திய தரவுக்கு அதிக எடை கொடுக்கும். அதிவேக நேர்த்தியானது, அண்மைக்கால வரலாற்று காலத்திற்கு கொடுக்கப்பட்ட மிக அதிகமான எடையைக் குறிக்கிறது. எனவே இரண்டு மாதங்களுக்கு முன்பு ஒரு காலத்திற்கு ஆறு மாதங்களுக்கு முன்னரே ஒரு அதிகமான எடை கொண்டது.
ஆல்ஃபா காரணி
ஆற்றலானது ஆல்ஃபா காரணி எனப்படுகிறது, அதிக எடை கொண்டது, அல்லது ஆல்பா காரணி குறைவான வரலாற்று காலங்கள் முன்னறிவிப்பை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
உதாரணமாக, ஒரு உயர் ஆல்ஃபா காரணி சமீப காலங்களில் அதிக எடையைக் கொடுக்கிறது, ஒரு வருடத்திற்கோ அல்லது இரண்டு ஆண்டுகளுக்கு முன்பு இருந்த காலத்திலிருந்தோ தேவைப்படும் அளவுக்கு மிகக் குறைவாக இருக்கும், அவை ஒட்டுமொத்த முன்அறிவிப்புக்கு ஏதுவான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தாது. ஒரு குறைந்த ஆல்ஃபா காரணி வரலாற்றுத் தரவு முன்னறிவிப்புக்கு மிகவும் பொருந்துகிறது.
வரலாற்று காலம் பொதுவாக ஒரு குறிப்பிட்ட மாதம், அதாவது ஜூன் அல்லது ஜூலை மாதத்திலிருந்து தேவைப்படும் தரவைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், இது சில மாதங்கள் மற்ற மாதங்களுக்கு அதிகமாக இருப்பதால், பணிநேரங்களின் எண்ணிக்கை மாறுபடும் என்பதால் இது கணக்கீட்டில் பிழைகளை அறிமுகப்படுத்துகிறது.
சில நிறுவனங்கள் இந்த பிழையைத் தீர்ப்பதற்கு அன்றாடக் கோரிக்கையைப் பயன்படுத்துகின்றன, இருப்பினும் முன்னுதாரர் பிழைகளை புரிந்துகொள்வதால், மாதாந்திர வரலாற்று காலங்கள் கணிசமான கோரிக்கையிலிருந்து கணிசமாக விலகிவிட்டால், அடையாளம் காண ஒரு கண்காணிப்புக் குறியீட்டையும் பயன்படுத்தலாம். டிராக்கிங் சமிக்ஞை பாய்கின்ற விலகலை முன்வைப்பவர் அல்லது மென்பொருளால் நிர்ணயிக்கப்படும் நிலை மற்றும் தொழில்கள், நிறுவனங்கள் மற்றும் தயாரிப்புகளுக்கு இடையே மாறுபடும்.
ஒரு சிறிய விலகல் என்பது, எதிர்பார்க்கப்படும் தயாரிப்பு உயர் மதிப்பைக் குறிக்கும் போது தலையீடு தேவைப்படலாம், அதேசமயத்தில் ஒரு குறைந்த மதிப்பீட்டு பொருளை முன்மாதிரியாக கணிப்பீடு செய்யப்படாமல் போகலாம்.
அல்லாத புள்ளிவிவர கணிப்பு
உற்பத்தி திட்டமிடலாளர்களால் நிர்ணயிக்கப்பட்ட அளவை அடிப்படையாகக் கொண்ட கோரிக்கை தேவை எனக் கூறப்படும் விநியோக சங்கிலி மேலாண்மை மென்பொருளில் தரமற்ற புள்ளிவிவரங்கள் காணப்படவில்லை.
இந்த திட்டம், ஒரு அகநிலை அளவுக்குள் நுழையும் போது, கோரிக்கை வரலாற்றுக் கோரிக்கைக்கு எந்தவொரு குறிப்பும் இல்லாமல் இருக்கும் என்று அவர்கள் நம்புகிறார்கள்.
பொருள் அல்லாத தேவைகள் திட்டமிடல் (MRP) முடிவுகளின் அடிப்படையில் ஒரு உருப்படியைக் கோருவதன் அடிப்படையிலான பிற புள்ளியியல் முன்கணிப்பு.
இது முடிந்த நன்மைக்கான கோரிக்கையை எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் பொருட்களின் பில்களை வெடித்துவிடுகிறது, இதனால் கோரிக்கை பாகங்கள் தேவைப்படுகிறது. அதன் பிறகு, அவற்றின் மதிப்பீடு மற்றும் நடப்பு சூழலைப் பற்றிய அறிவை அடிப்படையாகக் கொண்ட திட்டத்தின் மூலம் கோரிக்கைக் கோரிக்கை திருத்தப்படலாம்.
இதன் விளைவாக கணிப்பு தற்போதைய தேவை அடிப்படையில் மற்றும் முந்தைய காலங்களில் எந்த கோரிக்கை இணைத்துக்கொள்ள முடியாது. பல நிறுவனங்கள் தங்கள் தயாரிப்பு வரிசையில் முழுவதும் nonstatistical மற்றும் புள்ளியியல் முன்கணிப்பு இணைந்து பயன்படுத்த.
புள்ளியியல் முன்கணிப்பு சிக்கலான கணக்கீடுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் எதிர்கால கோரிக்கைகள் வரலாற்று காலக்கட்டங்களில் இருந்து தேவைக்கேற்ப தீர்மானிக்கப்பட முடியும்.
கணிப்பு எதிர்கால கோரிக்கைக்கு ஒரு வழிகாட்டியை வழங்குகிறது, ஆனால் முன்அறிவிப்பு முற்றிலும் துல்லியமானது மற்றும் திட்டமிட்டவாறு தற்போதைய மற்றும் எதிர்கால சூழலின் அனுபவமும் அறிவும் ஒரு நிறுவனத்தின் தயாரிப்புகளுக்கான எதிர்கால கோரிக்கைகளை தீர்மானிப்பதில் முக்கியம்.
இந்த கட்டுரையை காரி மரியன், லாஜிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் சப்ளை சாய்ன் எக்ஸ்ப்ரெட் த த சமன்ஸ் ஆகியோரால் புதுப்பிக்கப்பட்டது.