CHƯƠNG 5: DỰ BÁO NHU CẦU DANH SÁCH NHÓM 1: 1. Võ Hồng Kỳ 2. Nguyễn Cao Tịnh Thư 3. Trần Ngọc Sơn 4. Hồ Hoàng Thảo 5. Phan Công Vĩnh Phú 6. Lê Thị Hoàng Nhi 7. Lê Văn Anh 8. Trần Thị Mộng Nhi 9. Lê Thị Thùy 10.Đặng Thị Ngọc ánh 11.Sayahoummany Sayaveth. MỤC TIÊU: Sau khi hoàn thành chương này, bạn sẽ có thể • Giải thích vai trò của dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng. • Xác định các thành phần của một dự báo. • So sánh và tương phản kỹ thuật dự báo định tính và định lượng. • Đánh giá độ chính xác của dự báo. • Giải thích kế hoạch hợp tác, dự báo và bổ sung. I. DỰ BÁO NHU CẦU: Dự báo là một yếu tố quan trọng của quản lý nhu cầu . Nó cung cấp một ước tính nhu cầu trong tương lai và là cơ sở cho các quyết định kinh doanh. Vì tất cả tổ chức phải đối phó với một tương lai vô định , một số trường hợp có sự khác nhau giữ dự báo với nhu cầu thực. Như vậy , mục tiêu của một kỹ thuật dự báo tốt là để giảm thiểu độ lệch giữa nhu cầu thực tế và dự báo. Vì dự báo là một dự đoán trong tương lai tương lai nên yếu tố nhu cầu ảnh hưởng và tác động của những yếu tố này, và liệu nó sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến nhu cầu trong tương lai, phải được xem xét một chính xác. Ngoài ra , người mua và người bán nên chia sẻ tất cả các thông tin có liên quan tạo ra sự đồng thuận tốt nhất giữa hai bên để quyết định chính xác về cung và cầu có thể thực hiện. Cải thiện dự báo lợi ích không chỉ đối với các công ty đầu mốimà còn là đối tác thương mại trong chuỗi cung ứng. Dự báo nhu cầu chính xác giúp cho việc thu mua đúng số lượng sản phẩm, điều chỉnh các hoạt động sản xuất, giúp bộ phận hậu cần cung cấp đúng số lượng sản phẩm.Do đó , nhu cầu thông tin kịp thời và chính xác là một phần quan trọng của một chuỗi cung ứng hiệu quả. Dự báo không chính xác sẽ dẫn đến sự mất cân bằng trong cung cấp và nhu cầu . Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh ngày nay , sự hợp tác ( hay hợp tác và chia sẻ thông tin ) giữa người mua và người bán là quy luật hơn là ngoại lệ hóa . Lợi ích của việc dự báo tốt hơn là hàng tồn kho thấp hơn, giảm chi phí và cải thiện dịch vụ khách hàng . Trong hơn 60 năm qua, Viện quản lý nguồn cung (ISM) đã đưa ra các chỉ số cho các lĩnh vực sản xuất như Hàng tồn kho, Đơn đặt hàng mới, sản xuất, giao hàng cung cấp, tồn kho, Giá, tồn đọng của đơn đặt hàng, đơn đặt hàng xuất khẩu mới và nhập khẩu. Nhiều giám đốc điều hành kinh doanh sử dụng các chỉ số dự báo định hướng tổng thể của nền kinh tế và trong lĩnh vực sản xuất. Ví dụ, mua và quản lý sử dụng các nguồn cung cấp Hàng tồn kho Index để giúp dự báo đơn đặt hàng mới trong tương lai để ra quyết định sản xuất và đo lường những thay đổi trong hoạt động chuỗi cung ứng. Nhiều người đã cho rằng dự báo nhu cầu là cả một nghệ thuật và khoa học. Tuy nhiên việc dự báo nhu cầu chính xác 100% là không thể ở mọi thời điểm. Tác động của giao tiếp kém và dự báo không chính xác cộng hưởng dọc theo chuỗi cung ứng và kết quả là mất cơ hội bán hàng , chi phí tồn kho cao, tình trạng thiếu nguyên liệu, đáp ứng kém với động thái thị trường , và lợi nhuận giảm. Rất nhiều ví dụ cho thấy những vấn đề mà các công ty phải đối mặt khi dự báo doanh số bán hàng không phù hợp với nhu cầu khách hàng trong thời gian giới thiệu sản phẩm mới .Ví dụ, Nintendo Wii , được giới thiệu vào khoảng cùng thời gian như PlayStation 3 của Sony ( PS3 ) , đã vượt quá cả sự mong đợi và bán chạy hơn Sony và có lợi nhuận rất lớn vì Nintendo do đấu tranh để đáp ứng nhu cầu bất ngờ cao cho máy Wii. Một ví dụ khác là Apple, có đơn đặt hàng của 600.000 đơn vị cho iPhone4 trong một ngày. Theo Apple, lượng đặt hàng iPhone4 cao gấp mười lần so với iPhone 3G S trong ngày đầu tiên. Do tỷ lệ đặt hàng trước cao ,hệ thống bị trục trặc nên việc cung cấp điện thoại bị trì hoãn ít nhất một tháng. Ví dụ này chỉ ra những thách thức phải đối mặt của các công ty trong dự báo doanh số và việc đẩy mạnh sản xuất đáp ứng nhu cầu khách hàng và bảo vệ vị thế thị trường của họ . Trong ngành công nghiệp hàng không, cả Airbus và Boeing là hai đối thủ cạnh tranh lớn .Cạnh tranh đã khốc liệt, với mỗi nhà sản xuất đang cố gắng để có được thế thượng phong . Khi Airbus giới thiệu máy bay A380 , máy bay chở khách lớn nhất từng được thực hiện với công suất hơn hơn 500 hành khách , nó đã được báo trước như các phát minh lớn tiếp theo và sẽ thay đổi như thế nào trong lĩnh vựa hàng không. Để thích ứng với A380 , sân bay trên toàn thế giới sẽ phải chi nhiều triệu đô la để nâng cấp cơ sở hạ tầng của họ . Ví dụ , Los Angeles Sân bay quốc tế dự kiến sẽ dành 53.000.000 $ trên đường băng mới, và cải tiến sân bay. Airbus cũng đang chậm tiến độ trong việc cung cấp các máy bay A380, sản xuất gặp vấn đề làm việc giao hàng trễ hẹn nhiều lần, và vượt chi phí. Trong khi có tổng cộng 202 máy bay đã được đặt hàng , chỉ có 29 đã được giao cho Air Pháp, Emirates, Lufthansa , Qantas , Singapore Airlines. Boeing quyết định rằng điều quan trọng là có máy bay cỡ vừa với hiệu quả nhiên liệu cao . 787 Dreamliner được phát triển bởi Boeing cho các chuyến bay đường dài có thể chở khoảng từ 210 và 330 hành khách và có thể phục vụ cả nhỏ và lớn . Nhu cầu về máy bay tiết kiệm nhiên liệu như 787 Dreamliner dự kiến sẽ tăng như giá năng lượng tiếp tục tăng. Như vậy đến nay , Boeing đã nhận được đơn đặt hàng với tổng giá trị 866 máy bay .Boeing 787 là một trong những máy bay bán chạy nhất trong lịch sử hàng không .Tuy nhiên , thiết kế và sản xuất gặp đề đã trì hoãn việc giao hàng đầu tiên . Giai đoạn này có thể ảnh hưởng đến doanh số bán hàng trong tương lai của máy bay. Do đó , chúng ta có thể thấy rằng dự báo nhu cầu về các sản phẩm mới là một đề xuất khó khăn . II. KỸ THUẬT DỰ BÁO 1. Các phương pháp định tính Phương pháp dự báo định tính dựa trên trực giác hay phán xét và đánh giá thường được sử dụng khi dữ liệu còn hạn chế, không có sẵn, hoặc hiện tại không có liên quan. Trong khi phương pháp này chi phí có thể rất thấp , hiệu quả của nó phụ thuộc phần lớn vào kỹ năng và kinh nghiệm của các dự báo và số lượng thông tin có liên quan có sẵn . Các kỹ thuật định tính thường được sử dụng để phát triển các dự báo tầm xa khi dữ liệu hiện nay là không hữu dụng , và giới thiệu sản phẩm mới khi dữ liệu hiện tại không tồn tại. Thảo luận về bốn mô hình dự báo định tính chung theo : *Ban điều hành các ý kiến: Một nhóm các giám đốc điều hành quản lý cấp cao có kiến thức về thị trường, đối thủ cạnh tranh và môi trường kinh doanh chung phát triển các dự báo. Kỹ thuật này có lợi thế khi một vài cá nhân có nhiều kinh nghiệm làm việc cùng nhau , nhưng nếu một thành viên chi phối các cuộc thảo luận , giá trị và độ tin cậy của kết quả có thể được giảm bớt. Kỹ thuật này được áp dụng cho kế hoạch dài hạn và giới thiệu sản phẩm mới . Dự báo thời trang cao cấp là một ví dụ nguy hiểm vì thường là không có cơ sở lịch sử để tạo ra các dự báo. Ủy ban thể dục thể thao mua Obermeyer của ước tính nhu cầu của mình dựa trên một sự đồng thuận chung đạt được của các thành viên ủy ban. Bởi vì một thành viên chi phối của nhóm có thể có trọng lượng hơn trong các cuộc thảo luận , dự báo kết quả có khả năng bị sai lệch , không chính xác . Do đó, thể thao Obermeyer trung bình dự báo cá nhân của từng thành viên ủy ban để cung cấp cho nhu cầu tổng thể *Phương pháp Delphi: Một nhóm các chuyên gia trong và ngoài nước được khảo sát nhiều vòng về các sự kiện trong tương lai và dự báo dài hạn của nhu cầu. Thành viên trong nhóm không thể đáp ứng và do đó tránh được những kịch bản mà một hoặc một vài chuyên gia có thể thống trị một cuộc thảo luận . Những câu trả lời từ các chuyên gia được tích lũy và tóm tắt sau mỗi vòng của cuộc điều tra. Tóm tắt các câu trả lời sau đó gửi tới tất cả các chuyên gia trong các vòng tiếp theo , trong đó các chuyên gia cá nhân có thể thay đổi phản ứng của họ dựa trên bản tóm tắt phản ứng của nhóm . Điều này lặp đi lặp lại quá trình tiếp tục cho đến khi có sự đồng thuận. Quá trình này có thể rất tốn kém cả về thòi gian lẫn tiền bạc. Phương pháp này được áp dụng cho dự báo công nghệ có nguy cơ cao, rộng lớn , các dự án tốn kém , hoặc chính, hoặc giới thiệu sản phẩm mới.Chất lượng của dự báo phụ thuộc phần lớn vào kiến thức của các chuyên gia. *Lực lượng bán hàng hỗn hợp: Lực lượng bán hàng đại diện cho một nguồn cung cấp thông tin thị trường . Đây là loại dự báo được tạo ra dựa trên kiến thức của lực lượng bán hàng của thị trường và ước tính nhu cầu khách hàng . Do sự gần gũi của các nhân viên bán hàng với người tiêu dùng , dự báo trở nên đáng tin cậy, nhưng những thành kiến tiêu cực của cá nhân có thể tác động đến hiệu quả của phương pháp này . Ví dụ, nếu tiền thưởng được thanh toán khi bán hàng thực tế vượt quá dự báo , có một xu hướng các lực lượng bán hàng dự báo thấp *Khảo sát người tiêu dùng Một câu hỏi được phát triển để tìm kiếm đầu vào từ khách hàng về các vấn đề quan trọng như thói quen mua sắm trong tương lai, ý tưởng sản phẩm mới và ý kiến về các sản phẩm hiện có. Cuộc khảo sát được tiến hành qua điện thoại, mail, Internet , hoặc các cuộc phỏng vấn cá nhân. Dữ liệu thu thập được từ cuộc điều tra được phân tích bằng việc sử dụng công cụ thống kê và đánh giá để đưa ra một tập hợp các kết quả có ý nghĩa. Ví dụ , Wyeth - Ayerst các công ty dược phẩm lớn thứ 9 thế giới , sử dụng loại nghiên cứu thị trường để tạo ra các dự báo về sản phẩm mới. Thách thức là để xác định một mẫu người được hỏi là người đại diện cho dân số lớn hơn và để có được một tỷ lệ đáp ứng chấp nhận được. 2. Các phương pháp định lượng: Mô hình dự báo định lượng sử dụng các kỹ thuật toán học được dựa trên dữ liệu lịch sử và có thể bao gồm các biến nhân quả để dự báo nhu cầu. Chuỗi thời gian dự báo là dựa trên giả định rằng tương lai là một phần kéo dài của quá khứ, do đó, dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu trong tương lai. Nguyên nhân và kết quả dự báo thừa nhận rằng một hoặc nhiều nhân tố (biến độc lập) có liên quan đến nhu cầu và do đó có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu trong tương lai. Bởi vì các dự báo này chỉ dựa vào duy nhất dữ liệu về nhu cầu trong quá khứ, tất cả các phương pháp định lượng trở thành ít chính xác nên tầm nhìn về thời gian dự báo tăng. Do đó, tầm nhìn về thời gian dự báo dài, có đề nghị sử dụng kết hợp cả kỹ thuật định lượng và định tính. a. Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian Thành phần của chuỗi thời gian Một chuỗi thời gian thường có bốn thành phần: biến xu hướng, biến theo chu kỳ, biến theo mùa và biến ngẫu nhiên : - Biến xu hướng Xu hướng đại diện hoặc tăng hoặc giảm sự chuyển động trên nhiều năm, và là do các yếu tố như tăng trưởng dân số, thay đổi dân số,thay đổi văn hóa và thay đổi thu nhập. Đường xu hướng chung là đường tuyến tính, đường cong- S, theo cấp số nhân hoặc tiệm cận. - Biến theo chu kỳ Biến đổi theo chu kỳ là các phong trào từng đợt dài hơn một năm và bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế vĩ mô và chính trị. Một ví dụ là chu kỳ kinh doanh (giai đoạn suy thoái hoặc phát triển). Chu kỳ kinh doanh gần đây ở Mỹ bị ảnh hưởng bởi sự kiện toàn cầu như lệnh cấm vận dầu mỏ đầu năm 1973 và năm 1991.Cuộc khủng hoảng tài chính Mexico, cuộc khủng hoảng kinh tế châu Á vào năm 1997, cuộc tấn công khủng bố ở Mỹ vào ngày 11 tháng 9 năm 2001 và cơn bão Katrina và Rita năm 2005. - Các biến theo mùa Thay đổi theo mùa cho thấy điểm cao nhấtvà thấp nhất đó lặp lại trong một khoảng thời gian nhất quán như vậy như giờ, ngày, tuần, tháng, năm, hoặc mùa. Do tính thời vụ, nhiều công ty làm tốt trong những tháng nhất định và rất không tốt trong các tháng khác. Ví dụ, máy hút tuyết bán hàng có xu hướng cao hơn vào mùa thu và mùa đông, nhưng giảm dần vào mùa xuân và mùa hè. Một nhà hàng thức ăn nhanh sẽ thấy doanh số bán hàng cao hơn trong bữa ăn sáng, bữa trưa và bữa tối. Khách sạn Hoa Kỳ đông khách hơn trong các kì nghỉ lớn như ngày 04 tháng bảy, ngày lễ Lao Động, Lễ Tạ Ơn, Giáng sinh và năm mới. - Biến ngẫu nhiên Biến ngẫu nhiên là do sự kiện bất ngờ hoặc không thể đoán trước của thiên tai (bão, lốc xoáy, lửa), đình công và chiến tranh. Một ví dụ là gần đây phun trào núi lửa Eyjafjallajökull ở Iceland đã gây ra những đám mây tro khắp lục địa châu Âu. Nhiều chuyến bay tới nước Anh và châu Âu đã bị đóng cửa, dẫn đến sự gián đoạn về du lịch hàng không cao nhất kể từ chiến tranh thế giới thứ hai .Một thảm họa tự nhiên khác là trận động đất cường độ 7.0 ở Haiti gần đây. Chính phủ Haiti cho biết 250.000 căn hộ và 30.000 tòa nhà thương mại bị hư hỏng nặng; 230.000 người chết, 300.000 là bị thương và 1.000.000 mất nhà cửa do hậu quả của trận động đất. Mô hình dự báo chuỗi thời gian Như đã thảo luận trước đó, dự báo chuỗi thời gian phụ thuộc vào sự sẵn có của lịch sử dữ liệu. Dự báo được ước tính bằng cách ngoại suy các dữ liệu trong quá khứ và tương lai. Một khảo sát của mô hình dự báo được sử dụng cho thấy mô hình chuỗi thời gian là sử dụng rộng rãi nhất (72 %) và các mô hình phê phán là ít được sử dụng (11 %). Nghiên cứu cũng cho thấy rằng trong các mô hình chuỗi thời gian, mô hình thường được sử dụng là các mô hình đơn giản (trung bình và xu hướng đơn giản) và làm mịn theo cấp số nhân. Nhìn chung, dự báo nhu cầu được sử dụng trong lập kế hoạch mua sắm, cung cấp, bổ sung và thu nhập doanh nghiệp. Một số các chuỗi thời gian phổ biến hơn phương pháp tiếp cận như dự báo ngây thơ, trung bình chuyển động đơn giản, trọng trung bình và làm mịn mũ được thảo luận tiếp theo.  Dự báo Ngây thơ (Naïve Forecast) Sử dụng dự báo ngây thơ, ước tính cho giai đoạn tiếp theo là bằng với thực tế nhu cầu về thời gian qua ngay lập tức: F t +1 =A t Trong đó F t +1 = Dự báo cho giai đoạn t +1; A t = Thực tế nhu cầu trong khoảng thời gian t. Ví dụ, nếu nhu cầu thực tế của giai đoạn này là 100 đơn vị, sau đó dự báo thời gian tới là 100 đơn vị. Phương pháp này là không tốn kém để hiểu, phát triển, lưu trữ dữ liệu và hoạt động. Tuy nhiên, không có xem xét các mối quan hệ nhân quả, và phương pháp này có thể không tạo ra dự báo chính xác. Nhiều bộ phim kinh tế và kinh doanh được coi là ứng cử viên tốt cho việc sử dụng dự báo ngây thơ vì hàng loạt các hoạt động giống như đi ngẫu nhiên.  Dự báo trung bình chuyển động đơn giản Dự báo trung bình chuyển động đơn giản sử dụng dữ liệu lịch sử để tạo ra một dự báo và hoạt động tốt khi nhu cầu tương đối ổn định theo thời gian. Công thức cho các chuyển động n-thời gian dự báo trung bình được thể hiện dưới đây: F t+1 Trong đó F t +1 = Dự báo cho giai đoạn t +1; n = số lượng thời gian sử dụng để tính toán di chuyển trung bình; A i = nhu cầu thực tế trong khoảng thời gian i. Khi n bằng 1, dự báo trung bình chuyển động đơn giản là dự báo ngây thơ. Trung bình có xu hướng đáp ứng tốt hơn nếu các điểm dữ liệu ít được sử dụng để tính toán mức trung bình. Tuy nhiên, các sự kiện ngẫu nhiên cũng có thể ảnh hưởng xấu đến trung bình. Vì vậy, người ra quyết định phải cân bằng chi phí của phản ứng chậm với những thay đổi so với chi phí đáp ứng với sự thay đổi ngẫu nhiên. Ưu điểm của phương pháp này là nó rất dễ sử dụng và dễ hiểu. Một điểm yếu của phương pháp trung bình chuyển động đơn giản là nó không có khả năng đối phó với sự thay đổi một cách nhanh chóng của xu hướng. Ví dụ 5.1 minh họa dự báo trung bình chuyển động đơn giản. Ví dụ 5.1 Dự báo trung bình chuyển động đơn giản Kỳ Nhu cầu 1 1600 2 2200 3 2000 4 1600 5 2500 6 3500 7 3300 8 3200 9 3900 10 4700 11 4300 12 4400 Bằng cách sử dụng dữ liệu được cung cấp, tính toán dự báo cho giai đoạn 5 sử dụng bốn giai đoạn trung bình chuyển động đơn giản. Giải Pháp F 5 = dự báo cho giai đoạn Giải pháp bảng tính Excel được thể hiện trong hình 5.1. Hình 5.1 Dự báo trung bình chuyển động đơn giản sử dụng bảng tính Excel [...]... việc theo dõi lỗi dự báo và thực hiện các bước cần thiết để cải thiện kỹ thuật dự báo của họ Thông thường, lỗi dự báo tại tách biệt (cổ phiếu giữ đơn vị) Phần 3 Vấn đề hoạt động trong quản lý chuỗi cung ứng Mức độ cao hơn ở cấp tổng hợp (công ty như một toàn thể) Lỗi dự báo là sự khác biệt giữa số lượng thực tế và dự báo Lỗi dự báo có thể được thể hiện như: et = At– Ft với et = dự báo lỗi trong khoảng... theo dự báo là phản ứng nhanh hơn với những thay đổi cơ bản trong nhu cầu, dự báo nhu cầu vẫn còn chậm trể do kết quả bình quân Như vậy, phương pháp trọng dự báo trung bình chuyển động không làm tốt công việc theo dõi sự thay đổi xu hướng trong dữ liệu Ví dụ 5.2 minh họa trọng dự báo trung bình chuyển động Ví dụ 5.2 Trọng dự báo trung bình chuyển động Dựa trên số liệu trong ví dụ 5.1, tính toán dự báo. .. hợp tác này, chứ không phải là phức tạp hơn và tốn kém dự báo các thuật toán, có thể chiếm cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự báo Ví dụ 5.6 Dự báo chính xác biện pháp Các thông tin theo yêu cầu và dự báo cho Công ty XYZ trong khoảng thời gian 12 tháng được thể hiện trong bảng dưới đây: GIAI ĐOẠN CẦU DỰ BÁO 1 1600 1523 2 2200 3 GIAI ĐOẠN CẦU DỰ BÁO 7 3300 3243 1810 8 3200 3530 2000 2097 9 3900 3817... chương trình nghiên cứu và cung cấp kết quả hữu ích Các nhà hoạch định, dự báo, và các nhà nghiên cứu từ tất cả các quốc gia cùng ra quyết định để nâng cao chất lượng và tính hữu dụng của dự báo Viện cũng xuất bản Tạp chí Quốc tế về dự báo, FORESIGHT và The Oracle 3 Nguyên tắc dự báo: Dự báo dựa trên bằng chứng www.forecastingprinciples.com/ Trang web cung cấp thông tin dự báo hữu ích và được sử dụng... người sản xuất có xu hướng hơn dự báo bởi vì có quá nhiều hàng tồn kho trình bày ít hơn của một vấn đề hơn thay thế Chìa khóa để tạo ra dự báo chính xác là dự báo hợp tác với các đối tác trong và ngoài công ty làm việc cùng nhau để loại bỏ dự báo lỗi Một kế hoạch hợp tác, dự báo và hệ thống bổ sung, thảo luận sau trong chương này, cung cấp cho tự do trao đổi dữ liệu dự báo, dữ liệu điểm bán hàng, chương... chỉ điều chỉnh cục bộ để các lỗi dự báo gần đây nhất có thể được thực hiện Dự báo ban đầu có thể được ước tính bằng cách sử dụng phương pháp ngây thơ, có nghĩa là, dự báo cho giai đoạn tiếp theo là nhu cầu thực tế trong giai đoạn này Ví dụ 5.3 minh họa dự báo làm mịn theo cấp số nhân Ví dụ 5.3 Dự báo làm mịn theo cấp số nhân Dựa trên số liệu trong ví dụ 5.1, tính toán dự báo cho giai đoạn 3 sử dụng phương... các dự báo, và tín hiệu theo dõi cũng là trong giới hạn kiểm soát của 3 Tuy nhiên, các dự báo trên 291 đơn vị trung bình hoặc 11,2 phần trăm giảm từ nhu cầu thực tế Tình trạng này có thể yêu cầu sự chú ý để xác định nguyên nhân của sự thay đổi IV NHỮNG TRANG WEB HỮU ÍCH Một số trang web dự báo cung cấp nhiều thông tin về chủ đề này là : 1 Viện dự báo Giáo dục (www.forecastingeducation.com/) Viện dự báo. .. trong hình 5.2 Hình 5.2 Trọng dự báo trung bình chuyển động Sử dụng bảng tính Excel  Dự báo san bằng hàm mũ (Exponential Smoothing Forecast) Dự báo làm san bằng hàm mũ là một phương pháp dự báo trung bình động có trọng số phức tạp, trong đó dự báo nhu cầu giai đoạn tiếp theo là giai đoạn hiện tại của dự báo được điều chỉnh bằng một phần nhỏ của sự khác biệt giữa nhu cầu thực tế trong giai đoạn hiện... pháp phần mềm Một số dự báo, ứng dụng phần mềm CPFR và các nhà cung cấp của họ được liệt kê trong phần này Phần mềm dự báo Dự báo thường ít khi được tính toán bằng tay Nếu người dự báo sử dụng một phương pháp định lượng, sau đó một giải pháp phần mềm có thể được sử dụng để đơn giản hóa quá trình và tiết kiệm thời gian cần thiết để tạo ra một dự báo Một số nhà cung cấp phần mềm dự báo hàng đầu và các... trong dự báo Dự kiến biện pháp xu hướng dự báo là phải luôn cao hơn hoặc thấp hơn so với nhu cầu thực tế Một RSFE tích cực cho thấy rằng dự báo nói chung là thấp hơn so với nhu cầu thực tế có thể dẫn đến stockouts Một RSFE tiêu cực cho thấy các dự báo thường cao hơn so với nhu cầu thực tế, có thể dẫn đến hàng tồn kho dư thừa thực hiện chi phí Tín hiệu theo dõi được sử dụng để xác định xem sự thiên vị dự . hợp có sự khác nhau giữ dự báo với nhu cầu thực. Như vậy , mục tiêu của một kỹ thuật dự báo tốt là để giảm thiểu độ lệch giữa nhu cầu thực tế và dự báo. Vì dự báo là một dự đoán trong tương lai. báo. • Giải thích kế hoạch hợp tác, dự báo và bổ sung. I. DỰ BÁO NHU CẦU: Dự báo là một yếu tố quan trọng của quản lý nhu cầu . Nó cung cấp một ước tính nhu cầu trong tương lai và là cơ sở cho. trò của dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng. • Xác định các thành phần của một dự báo. • So sánh và tương phản kỹ thuật dự báo định tính và định lượng. • Đánh giá độ chính xác của dự báo. • Giải