การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานคืออะไร? + 9 วิธีที่ดีที่สุด (2024)

การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานและการพยากรณ์อากาศมีสิ่งที่เหมือนกันมากกว่าหนึ่งอย่าง

ทั้งสองวิธีใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในการคาดการณ์ ทั้งสองวิธีใช้ข้อมูลที่เป็นรูปธรรม และบางครั้งก็ใช้สัญชาตญาณในระดับความแม่นยำที่แตกต่างกัน และในทั้งสองกรณี สิ่งที่ไม่คาดคิดอาจทำให้คุณรู้สึกถูกจับได้และไม่ทันตั้งตัว ไม่ว่าจะเป็นการไม่มีร่ม หรือไม่มีสินค้าที่จำเป็นในการจัดส่งสินค้า

การเข้าใจวิธีการคาดการณ์ความต้องการในห่วงโซ่อุปทานอย่างถูกต้องนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ การทำได้อย่างถูกต้องจะนำไปสู่ความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นกับซัพพลายเออร์ ความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น และเงินทุนที่มากขึ้นเพื่อการเติบโตและขยายธุรกิจของคุณ

เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การจัดส่งสินค้า และการขนส่ง เพื่อค้นหาว่าการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานสามารถส่งผลดีหรือร้ายต่อผลประกอบการของร้านค้าของคุณในไตรมาสถัดไปได้อย่างไร และคุณสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อก้าวล้ำนำหน้าและรักษาความได้เปรียบนั้นไว้ 

สารบัญ:

1. การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานคืออะไร?
2. เหตุใดการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานจึงมีความสำคัญ?
3. 9 วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน
4. วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานที่ดีที่สุดคืออะไร?
5. ความท้าทายในการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน
6. แนวโน้มการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน
7. ขั้นตอนต่อไปในการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน

การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานคืออะไร? 

การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานประกอบด้วยการพิจารณาข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับความต้องการผลิตภัณฑ์เพื่อใช้เป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจเกี่ยวกับการวางแผน การจัดทำงบประมาณ และการจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งสามารถช่วยให้ธุรกิจป้องกันการสูญเสียได้ โดยเฉพาะในช่วงเทศกาลวันหยุด

อย่างที่ชื่อบ่งบอก การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานนั้นส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์อุปทาน แต่ความต้องการของลูกค้าก็มีส่วนเกี่ยวข้องด้วยเช่นกัน ปัจจัยต่างๆ เช่น ฤดูกาล แนวโน้มห่วงโซ่อุปทาน เศรษฐกิจ และเหตุการณ์ระดับโลก ล้วนสามารถนำไปสู่ยอดขายที่พุ่งสูงขึ้นหรือซบเซา ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการควบคุมสินค้าคงคลังได้

เหตุใดการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานจึงมีความสำคัญ?

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้อ่านประจำของเว็บไซต์นี้ วารสารการจัดการห่วงโซ่อุปทาน เพื่อให้รู้ว่าจังหวะเวลาเป็นสิ่งสำคัญที่สุด

“เพื่อให้การจัดส่งรวดเร็วและประหยัดค่าใช้จ่าย คุณจำเป็นต้องมีสินค้าในสต็อก” คริสติน่า โลเปียนสกี กล่าวว่าผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดเนื้อหาที่ ShipBobแพลตฟอร์มโลจิสติกส์ระดับโลกที่ให้บริการจัดส่งสินค้าสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ แบรนด์ที่ส่งตรงถึงผู้บริโภค.

“การติดตามอัตราการหมุนเวียนของสินค้าคงคลังเมื่อเวลาผ่านไป หมายถึงความสามารถในการตรวจสอบสินค้าขายดีและรักษาการผลิตให้ทันต่อความต้องการ แม้ว่าความต้องการจะเปลี่ยนแปลงไปก็ตาม” 

ปัจจัยสำคัญอาจรวมถึง:

• อัตราการหมุนเวียนของผลิตภัณฑ์
• ระยะเวลารอคอยที่จำเป็นสำหรับซัพพลายเออร์หรือผลิตภัณฑ์แต่ละราย
• ระยะเวลาการขนส่งสินค้า
• เวลาในการรับสินค้าเข้าคลังสินค้า
• ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ 

“หากการคาดการณ์ห่วงโซ่อุปทานไม่แม่นยำถึงระดับสองสามสัปดาห์ อาจส่งผลกระทบเป็นวงกว้างและสร้างความเสียหายอย่างมากต่อผลกำไรของทั้งไตรมาสหรือครึ่งปี” ลีแอนดรูว์ โรบินสัน ผู้จัดการทั่วไปของ Mesh กล่าว โลจิสติกส์พร้อมการขนส่ง และบริษัทซอฟต์แวร์ ออคเทน (ซึ่งรวมถึง ShipStation, ShippingEasy, ShipWorks และ ShipEngine)

สินค้าที่มาถึงคลังสินค้าหรือศูนย์จัดส่งของคุณล่าช้า จะไม่สามารถส่งถึงมือลูกค้าได้ทันเวลา นอกจากจะทำลายชื่อเสียงของแบรนด์แล้ว ยังส่งผลให้ยอดขายลดลงและต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) ก็เพิ่มสูงขึ้นด้วย หากคุณไม่มีสินค้าในสต็อกหรือสินค้าหมดสต็อก ลูกค้าของคุณก็จะไปซื้อจากที่อื่นแทน

“หลายแบรนด์สินค้าหมดสต็อกในช่วงลดราคาครั้งใหญ่ที่สุดของปี ทำให้พวกเขาต้องเสียเงินไปกับการโฆษณาเพื่อสร้างความต้องการ แต่กลับพบว่าตัวเองไม่สามารถเปลี่ยนความต้องการนั้นให้เป็นยอดขายได้ ซึ่งทำให้ต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) สูงขึ้นมาก และส่งผลเสียต่อความผูกพันกับแบรนด์” Adii Pienaar ผู้ก่อตั้งกล่าว ฟันเฟืองแพลตฟอร์มการคาดการณ์การดำเนินงานสำหรับบริษัท DTC “แบรนด์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วมักจะแก้ไขปัญหาการดำเนินงานเฉพาะหน้า แต่การแก้ไขปัญหาแบบฉาบฉวยจะไม่สามารถขยายขนาดได้”

ในทางกลับกัน การที่สินค้ามาถึงก่อนเวลาที่ต้องการอาจทำให้ต้นทุนคลังสินค้าเพิ่มขึ้น หรืออาจเกิดความเสียหายหากสินค้ามีอายุการเก็บรักษาที่สั้น นอกจากนี้ยังทำให้เงินทุนถูกผูกไว้ ซึ่งอาจนำไปใช้ในการขยายธุรกิจหรือปรับปรุงด้านอื่นๆ ได้

แล้วถ้าคุณสั่งปริมาณผิดหรือสั่งสินค้าผิดประเภทล่ะ? คุณอาจเหลือสินค้าค้างสต็อกไว้โดยไม่ได้ขาย 

“สินค้าคงคลังที่ค้างอยู่ในโกดังจนฝุ่นเกาะและเกิดค่าธรรมเนียมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ” นิโคลัส แดเนียล-ริชาร์ดส์ ผู้ร่วมก่อตั้ง ShipHero กล่าวว่าซึ่งให้บริการซอฟต์แวร์บริหารจัดการคลังสินค้าและโซลูชันด้านการขนส่ง “วิธีเดียวที่จะแก้ไขสถานการณ์เช่นนี้ได้คือการขายในราคาต้นทุนหรือลดราคาอย่างมาก หรือขายส่งให้กับร้านค้าที่รับซื้อสินค้าล้างสต็อก”

9 วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน

มีวิธีการพยากรณ์สองวิธี:

• การพยากรณ์เชิงปริมาณ ซึ่งใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อประมาณการยอดขายในอนาคต วิธีการเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานบนสมมติฐานที่ว่าอนาคตจะสะท้อนอดีต และเกี่ยวข้องกับสูตรทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะดำเนินการโดยซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์
• การพยากรณ์เชิงคุณภาพ ซึ่งเหมาะที่สุดสำหรับกรณีที่ไม่มีข้อมูลหรือหาข้อมูลได้ยาก 

ลองศึกษาดูวิธีการต่างๆ ด้านล่าง เพื่อดูว่าวิธีไหนเหมาะกับคุณที่สุด 

1. การพยากรณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

วิธีนี้เป็นหนึ่งในวิธีการพยากรณ์ที่ง่ายที่สุด โดยจะตรวจสอบจุดข้อมูลโดยการสร้างชุดข้อมูลเฉลี่ยจากชุดย่อยของข้อมูลทั้งหมด

เนื่องจากการพยากรณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นั้นอิงจากค่าเฉลี่ยในอดีต จึงไม่คำนึงถึงว่าข้อมูลล่าสุดอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีกว่าสำหรับอนาคตและควรได้รับน้ำหนักมากกว่า นอกจากนี้ยังไม่คำนึงถึงฤดูกาลหรือแนวโน้ม ดังนั้น วิธีนี้จึงเหมาะที่สุดสำหรับการควบคุมสินค้าคงคลังสำหรับสินค้าที่มีปริมาณน้อย

ร้านหนังสืออาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเดือนในการคาดการณ์ความต้องการหนังสือที่ขายดีอย่างต่อเนื่อง โดยการคาดการณ์ในแต่ละเดือนจะอิงจากยอดขายในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา วิธีนี้ใช้ไม่ได้กับสินค้าตามฤดูกาล เช่น ปฏิทิน ซึ่งจะขายหมดในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเท่านั้น

• จุดเด่น: สะดวกสบาย
• จุดด้อย: ไม่คำนึงถึงฤดูกาลหรือแนวโน้ม
• ดีที่สุดสำหรับ: สินค้าปริมาณน้อย
• ประเภทงาน: เชิงปริมาณ

2. การปรับเรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล

วิธีการนี้ต่อยอดจากวิธีการพยากรณ์เฉลี่ย โดยนำข้อมูลในอดีตมาพิจารณา แต่ให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า คล้ายกับการพยากรณ์แบบปรับตัวได้ ซึ่งคำนึงถึงฤดูกาลด้วย

รูปแบบต่างๆ ของการปรับเรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล ได้แก่ แบบจำลองการพยากรณ์ของโฮลต์ (บางครั้งเรียกว่าการปรับเรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลที่ปรับตามแนวโน้ม หรือการปรับเรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลสองชั้น) และวิธีการของโฮลต์-วินเทอร์ส (หรือที่รู้จักกันในชื่อการปรับเรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลสามชั้น) ซึ่งคำนึงถึงทั้งแนวโน้มและฤดูกาล

ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกเสื้อผ้าแฟชั่นแบบรวดเร็วอาจใช้การปรับเรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลเพื่อพยากรณ์ยอดขายเสื้อผ้า เนื่องจากช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่เทรนด์ล่าสุดและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างรวดเร็ว

• จุดเด่น: ง่าย; พิจารณาข้อมูลทั้งในอดีตและปัจจุบัน
• จุดด้อย: อาจเกิดความล่าช้าได้ ทำให้การพยากรณ์คลาดเคลื่อน
• ดีที่สุดสำหรับ: การพยากรณ์ระยะสั้นหรือรายการที่ไม่เกี่ยวข้องกับฤดูกาล 
• ประเภทงาน: เชิงปริมาณ

3. แบบจำลอง ARIMA (Auto-regressive integrated moving average)

หนึ่งในวิธีการที่จัดอยู่ในกลุ่ม ARIMA คือ Box-Jenkins ซึ่งย่อมาจาก Auto-Regressive Integrated Moving Average (การถดถอยอัตโนมัติแบบบูรณาการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) วิธีนี้ใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาโดยอิงจากผลการดำเนินงานในอดีตเพื่อทำความเข้าใจชุดข้อมูลได้ดีขึ้น หรือเพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต วิธีการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบนี้มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน แต่ก็เป็นหนึ่งในวิธีที่แม่นยำที่สุดเช่นกัน แม้ว่าจะเหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์ภายในกรอบเวลา 18 เดือนหรือน้อยกว่านั้นก็ตาม

ARIMA สามารถนำมาใช้โดยแบรนด์อีคอมเมิร์ซเพื่อคาดการณ์ยอดขายในช่วง 18 เดือนก่อนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ ซึ่งจะช่วยให้แบรนด์สามารถจัดสรรงบประมาณด้านการตลาดและเตรียมความพร้อมด้านห่วงโซ่อุปทานได้

• จุดเด่น: แม่นยำมาก
• จุดด้อย: มีราคาแพงและใช้เวลานาน
• ดีที่สุดสำหรับ: กรอบเวลาที่น้อยกว่า 18 เดือน
• ประเภทงาน: เชิงปริมาณ

4. อัลกอริทึมการทำนายแบบรวมหลายกลุ่ม (MAPA)

MAPA เป็นวิธีการใหม่ที่ค่อนข้างใหม่ ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ตามฤดูกาล โดยจะปรับแนวโน้มให้เรียบขึ้นเพื่อช่วยป้องกันการประเมินความต้องการสูงหรือต่ำเกินไป แม้ว่าจะไม่ได้รับความนิยมเท่า Holt's หรือ Holt-Winters ก็ตาม ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่ามันมีประสิทธิภาพดีกว่า.

ด้วยความสามารถในการจัดการกับปัจจัยตามฤดูกาล MAPA จึงมีประโยชน์สำหรับการพยากรณ์ยอดขายสินค้าแฟชั่น ซึ่งอาจได้รับอิทธิพลจากรูปแบบตามฤดูกาลหลายประการ รวมถึงคอลเลกชันฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อน คอลเลกชันฤดูใบไม้ร่วง และเทรนด์หมุนเวียน

• จุดเด่น: ป้องกันการประเมินค่าสูงเกินไปและต่ำเกินไป
• จุดด้อย: ยังค่อนข้างใหม่ ยังไม่ได้รับการพิสูจน์มากนัก
• ดีที่สุดสำหรับ: รายการตามฤดูกาล
• ประเภทงาน: เชิงปริมาณ

5. การพยากรณ์จากล่างขึ้นบน

วิธีการนี้ประเมินผลการดำเนินงานในอนาคตของบริษัทและวิธีการดำเนินงานเพื่อให้บรรลุเป้าหมายรายได้ โดยพิจารณาจากตารางการผลิตของซัพพลายเออร์ของแบรนด์ จากนั้นจึงนำสมมติฐานการเติบโตที่สำคัญและกิจกรรมทางการตลาดที่วางแผนไว้มาวางบนพื้นฐานที่มั่นคงนี้ วิธีนี้ส่งผลให้การคาดการณ์แม่นยำกว่าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบจากบนลงล่าง โดยแบรนด์จะสั่งซื้อสินค้าเฉพาะที่ขายได้จริงเท่านั้น ซึ่งจะช่วยป้องกันการผูกเงินทุนโดยไม่จำเป็น

“จากนั้นแบรนด์ต่างๆ สามารถนำการคาดการณ์นี้ไปเสนอต่อซัพพลายเออร์เพื่อเจรจาต่อรองราคาต่อหน่วยที่ลดลงหรือเงื่อนไขที่ดีขึ้นในระยะยาว” อาดีกล่าว “ความสามารถในการคาดการณ์ใดๆ ที่แบรนด์สามารถนำเสนอต่อผู้ผลิตได้ จะกลายเป็นอำนาจต่อรองในการเจรจา ด้วยวิธีนี้ แบรนด์ต่างๆ จะลดต้นทุนสินค้าที่ขายไปและใช้จ่ายน้อยลงเพื่อสร้างรายได้แต่ละดอลลาร์ ส่งผลให้พวกเขามีผลกำไรมากขึ้นโดยไม่ต้องขึ้นราคา”

• จุดเด่น: การพยากรณ์ที่แม่นยำกว่าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิมจากบนลงล่าง (ซึ่งไม่สามารถปรับให้เหมาะสมกับต้นทุนต่อหน่วยได้)
• จุดด้อย: ข้อผิดพลาดในระดับจุลภาคอาจถูกขยายใหญ่ขึ้นเมื่อเข้าใกล้ระดับมหภาค
• ดีที่สุดสำหรับ: การขยายธุรกิจของพ่อค้า
• ประเภทงาน: เชิงปริมาณ

6. การเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์

การพยากรณ์โดยใช้การเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์จะคาดการณ์ยอดขายในอนาคตโดยสมมติว่าผลิตภัณฑ์ใหม่จะมีประวัติการขายที่คล้ายคลึงกับผลิตภัณฑ์ปัจจุบัน (ไม่ว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์ที่คุณขาย หรือผลิตภัณฑ์ที่คู่แข่งที่คล้ายคลึงกันขาย) การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบนี้มี... ความแม่นยำต่ำในระยะสั้นแม้ว่าอาจจะมีความแม่นยำมากกว่าในระยะกลางและระยะยาวก็ตาม

บริษัทอาจคาดการณ์ความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ใหม่โดยการเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์ก่อนหน้า เมื่อเปิดตัววิดีโอเกมใหม่ ผู้จัดจำหน่ายอาจเปรียบเทียบกับเกมก่อนหน้าที่มีธีมและสภาวะตลาดคล้ายคลึงกันเพื่อคาดการณ์ยอดขาย นี่เป็นการประมาณการเบื้องต้นที่ดี แต่ไม่ได้คำนึงถึงพลวัตของตลาดหรือรสนิยมของผู้บริโภค

• จุดเด่น: อาจมีความแม่นยำมากขึ้นในระยะกลางถึงระยะยาว
• จุดด้อย: ความแม่นยำต่ำในระยะสั้น
• ดีที่สุดสำหรับ: สินค้าที่คล้ายกัน
• ประเภทงาน: เชิงคุณภาพ 

7. องค์ประกอบของทีมขาย

วิธีนี้บางครั้งเรียกว่า “ความคิดเห็นส่วนรวม” ซึ่งอาศัยข้อมูลเชิงลึกและความคิดเห็นส่วนตัวของผู้จัดการและพนักงานที่มีประสบการณ์ ซึ่งรวบรวมได้จากการทำงานเป็นทีม โดยทั่วไปแล้ว คณะกรรมการประเภทนี้มีความแม่นยำต่ำถึงปานกลาง

เมื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ บริษัทสามารถใช้วิธีการประเมินผลโดยรวมจากทีมขายได้ ทีมขายอาจให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ปรากฏชัดจากข้อมูลเชิงปริมาณเพียงอย่างเดียว โดยอาศัยการปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับลูกค้า อย่างไรก็ตาม วิธีนี้อาจมีอคติและอาจแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับทัศนคติในแง่ดีหรือแง่ร้ายของทีมขาย

• จุดเด่น: ค่อนข้างง่ายต่อการเก็บรวบรวม
• จุดด้อย: ความแม่นยำต่ำถึงปานกลาง
• ดีที่สุดสำหรับ: เมื่อไม่สามารถใช้วิธีการเชิงปริมาณได้
• ประเภทงาน: เชิงคุณภาพ 

8. การวิจัยการตลาด

สำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซ การประเมินโอกาสความสำเร็จของผลิตภัณฑ์หรือฟีเจอร์ใหม่ที่จะเปิดตัวนั้น อาจทำได้โดยการสำรวจออนไลน์หรือวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าในอดีต ข้อมูลโดยตรงจากกลุ่มเป้าหมายจะช่วยให้สามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับความต้องการของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวิจัยนี้อาจรวมถึงการสำรวจ การลงคะแนน หรือการจัดกลุ่มสนทนาเพื่อสัมภาษณ์กลุ่มเป้าหมายของคุณ

• จุดเด่น: ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ
• จุดด้อย: อาจต้องใช้เวลาและ/หรือเงินจำนวนมาก
• ดีที่สุดสำหรับ: เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 
• ประเภทงาน: เชิงคุณภาพ 

9. วิธีเดลฟี

ในเทคนิคนี้ แบบสอบถามรายบุคคลจะถูกส่งไปยังคณะผู้เชี่ยวชาญ โดยคำตอบจะถูกรวบรวมและแบ่งปันกับกลุ่มหลังจากแต่ละรอบ จนกว่าจะบรรลุข้อตกลงร่วมกัน เนื่องจากคณะผู้เชี่ยวชาญไม่ได้ร่วมมือกัน จึงช่วยขจัดอคติออกจากกระบวนการได้ 

วิธีนี้ถือเป็นหนึ่งในวิธีการเชิงคุณภาพที่มีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือที่สุดสำหรับการพยากรณ์ระยะยาว 

• จุดเด่น: ไม่มีอคติ
• จุดด้อย: กระบวนการที่ช้าและยาวนาน ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสี่ยงที่ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านจะถอนตัวออกไป
• ดีที่สุดสำหรับ: การวางแผนระยะยาว 
• ประเภทงาน: เชิงคุณภาพ

วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานที่ดีที่สุดคืออะไร?

หากคุณใช้สเปรดชีต Adii กล่าวว่าการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เน้นความเร็วในการขายล่าสุดเป็นวิธีที่ดีที่สุด แต่หากคุณใช้ซอฟต์แวร์แบบโปรแกรมมิก วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาจะเหมาะสมที่สุด โดยวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ ARIMA, CNN-QR, Deep-AR และ Prophet

“ความแม่นยำของอัลกอริทึมเหล่านั้นขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลค้าปลีกที่พวกมันใช้ในการพยากรณ์” เขากล่าว “ทางเลือกที่ดีที่สุดคือการเปรียบเทียบนัยสำคัญทางสถิติและระดับความเชื่อมั่นของอัลกอริทึมทั้งหมด แล้วเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุดกับข้อมูลของคุณ”

แต่ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานแบบใด ก็ย่อมมีข้อผิดพลาดที่เกิดจากสมมติฐานอยู่เสมอ ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะได้ความแม่นยำ 100% แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วคุณจะพบว่า เช่นเดียวกับสภาพอากาศ การพยากรณ์ระยะสั้นจะแม่นยำกว่าการพยากรณ์ระยะยาว

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญของเรามีความเห็นตรงกันอยู่เรื่องหนึ่ง คือ วิธีการเชิงคุณภาพอาศัยความคิดเห็นของผู้บริโภคและผู้เชี่ยวชาญด้านตลาดหรืออุตสาหกรรม ซึ่งท้ายที่สุดแล้วเป็นเรื่องส่วนตัวและมีความแม่นยำน้อยกว่า

นิโคลัสกล่าวว่า “วิธีการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือการพยากรณ์เชิงปริมาณและแนวโน้มโดยอาศัยข้อมูลและการวิเคราะห์ที่เป็นรูปธรรม” 

ความท้าทายในการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน

การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ

เหตุการณ์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้ทำให้สิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านห่วงโซ่อุปทานรู้กันมานานแล้วเป็นที่รู้กันทั่วไป นั่นคือ เครือข่ายโลจิสติกส์ระดับโลกมีความเปราะบางอย่างมากต่อความไม่มั่นคงทางการเมือง ภัยพิบัติทางธรรมชาติ และ การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบซึ่งทั้งหมดนี้กำลังเกิดขึ้นบ่อยขึ้นและรุนแรงขึ้นเรื่อยๆ 

อาดีกล่าวว่าสิ่งนี้ทำให้แบรนด์ต่างๆ เริ่มกระจายห่วงโซ่อุปทานของตนโดยการทำงานทั้งในประเทศและต่างประเทศ 

“การสร้างห่วงโซ่อุปทานเพื่อตอบสนองความต้องการที่กระจายตัวจะเป็นกุญแจสำคัญสู่การเติบโต” เขากล่าว พร้อมเสริมว่าผู้ค้าจำนวนมากไม่ได้ขายสินค้าโดยตรงบนแพลตฟอร์มออนไลน์เท่านั้น Shopify—พวกเขายังขายสินค้าผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น อเมซอน และ Etsy และ โดยธรรมชาติบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย.

 เขาคาดการณ์ว่า “จะมีการเปลี่ยนแปลงจาก ‘การจัดการห่วงโซ่อุปทาน’ ไปสู่ ​​‘การจัดการห่วงโซ่อุปสงค์’” พร้อมเสริมว่า ปัจจุบัน Cogsy กำลังสร้างเครื่องมือที่จะช่วยให้ผู้ผลิตมองเห็นภาพรวมและคาดการณ์ได้มากขึ้นว่าแบรนด์จะสร้างอุปสงค์และขายสินค้าได้อย่างไร

คืนสินค้า

การคืนสินค้าฟรีในปัจจุบันถือเป็นต้นทุนในการดำเนินธุรกิจ แต่ก็เปลี่ยนวิธีการซื้อสินค้าของลูกค้าไปเช่นกัน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผู้ซื้อสินค้าออนไลน์จะสั่งซื้อสินค้าหลายขนาด หลายสี หรือหลายแบบ เพื่อหาขนาดที่พอดี แล้วจึงส่งคืนส่วนที่เหลือ 

เฉพาะช่วงระหว่างวันขอบคุณพระเจ้าจนถึงเดือนมกราคม มีการคืนสินค้าหลายล้านรายการในแต่ละปี คิดเป็นมูลค่ากว่า $ 171 พันล้าน ในสินค้า การทำให้การคืนสินค้าเป็นเรื่องง่ายถือเป็นการบริการลูกค้าที่ดี แต่ก็อาจทำให้การคาดการณ์อุปทานซับซ้อนขึ้นได้ เปอร์เซ็นต์ของสินค้าที่ถูกส่งคืนและสาเหตุของการคืนสินค้าอาจแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับประเภทสินค้าที่คุณขายและฤดูกาล

แนวโน้มและรูปแบบความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป

กระแสและแฟชั่นต่างๆ มาแล้วก็ไป หากไม่มีสินค้าในสต็อกเพียงพอ คุณอาจพลาดโอกาสจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมากได้

สำหรับผู้ค้าอีคอมเมิร์ซที่มีหน้าร้าน การจัดการความต้องการเหล่านี้อาจซับซ้อนยิ่งขึ้น เนื่องจากลูกค้าอาจเปลี่ยนช่องทางการซื้อสินค้าอย่างกะทันหัน ทำให้ยากต่อการคาดการณ์ว่าจะต้องสต็อกสินค้าไว้ที่ใด

แมตต์ วอร์เรน ซีอีโอของ วีโก้—ซึ่งช่วยสนับสนุนผู้ค้าอีคอมเมิร์ซในช่องทางการขายแบบครบวงจร (omnichannel) การจัดการสินค้าคงคลัง—เขากล่าวว่านี่คือเหตุผลที่ผู้ค้าปลีกหันมาใช้กลยุทธ์แบบผสมผสานระหว่างออนไลน์และออฟไลน์มากขึ้นเรื่อยๆ เขาอ้างถึงกรณีของลูกค้าของ Veeqo รายหนึ่ง ซึ่งเป็นผู้ค้าปลีกแฟชั่นรายใหญ่ในสหรัฐอเมริกาที่มีร้านค้าปลีกจริงจำนวนมาก:

“พวกเขาใช้ Veeqo เพื่อเปลี่ยนร้านค้าแต่ละแห่งให้เป็นศูนย์กระจายสินค้าขนาดเล็ก ทำให้พวกเขาสามารถ” เพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่ง “นี่คือโอกาสที่ดีสำหรับลูกค้าออนไลน์” แมตต์กล่าว “พวกเขายังสามารถผสานข้อมูลระดับสต็อกเข้ากับข้อมูลการขายออนไลน์/ออฟไลน์ทั้งหมดได้อย่างราบรื่น ซึ่งช่วยให้สามารถคาดการณ์ความต้องการได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น นี่คือแนวทางการค้าแบบผสมผสานออนไลน์/ออฟไลน์ที่สร้างสรรค์ ซึ่งเป็นสิ่งที่อุตสาหกรรมพูดถึงกันมาสักพักแล้ว”

ความผันแปรตามฤดูกาลของผลิตภัณฑ์

“การไม่คำนึงถึงฤดูกาลและเหตุการณ์ปัจจุบันเป็นหนึ่งในความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่ผมเห็นผู้ค้าอีคอมเมิร์ซทำเมื่อพูดถึงการคาดการณ์ห่วงโซ่อุปทาน” ลีแอนดรูว์กล่าว “มันยากที่จะตอบสนองต่อช่วงเทศกาลวันหยุดที่ยอดขายพุ่งสูงขึ้นเพียงไม่กี่สัปดาห์ก่อนหน้านั้น”

ระยะเวลานำส่งจากซัพพลายเออร์หรือผู้ผลิต

ก่อนที่จะก่อตั้ง Veeqo แมตต์เคยบริหารร้านค้าปลีกนาฬิกาหรูออนไลน์ ประสบการณ์นั้นสอนให้เขารู้ว่า การคาดการณ์ความต้องการนั้นเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของความสำเร็จเท่านั้น

“ซัพพลายเออร์แต่ละราย และบางครั้งแม้แต่สินค้าแต่ละ SKU ก็ต้องการระยะเวลานำส่งที่แตกต่างกัน” เขากล่าว

นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงระยะเวลาในการจัดเก็บและจัดส่งสินค้า ซึ่งอาจได้รับผลกระทบจากวันหยุดในต่างประเทศ

ช่วงตรุษจีนอาจทำให้การจัดส่งสินค้าจากจีนล่าช้า ในขณะที่ช่วงวันหยุดยาวอาจทำให้เกิดความล่าช้าหรือความแออัดที่ท่าเรือ ส่งผลให้การส่งมอบสินค้าช้าลง นี่คือเหตุผลที่การสร้างความสัมพันธ์และการสื่อสารที่แข็งแกร่งกับซัพพลายเออร์ของคุณจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ข้อมูลที่ถูกแยกส่วน

แมตต์ยังเตือนด้วยว่า ข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ตามส่วนต่างๆ อาจส่งผลกระทบต่อความแม่นยำของการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานได้ 

“ผู้ค้าจำนวนมากใช้ซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันสำหรับส่วนต่างๆ ของธุรกิจ เมื่อรวมกับการทำงานข้ามเว็บไซต์ ตลาดออนไลน์ และศูนย์กระจายสินค้าหลายแห่ง คุณก็จะเข้าใจได้ว่าทำไมถึงเกิดปัญหา” เขากล่าว “การลงทุนในซอฟต์แวร์แบบครบวงจรเพื่อรวมข้อมูลการขายและสินค้าคงคลัง หรือการลงมือลงแรงรวบรวมข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันผ่านสเปรดชีตนั้นคุ้มค่ากว่า” 

ข้อมูลที่บิดเบือน

“แบรนด์ต่างๆ ไม่สามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำได้หากใช้ข้อมูลที่บิดเบือน” อาดีกล่าว “ผู้ค้าสามารถนำข้อมูลแบบเรียลไทม์มาใช้ในกระบวนการคาดการณ์เพื่อให้เข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันและเป้าหมายในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น ด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น พวกเขาสามารถวางแผนเส้นทางที่จะนำไปสู่เป้าหมายนั้นได้” 

อาดีกล่าวว่าเพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง ผู้ค้าจำเป็นต้องหลีกเลี่ยงสิ่งที่พบได้ทั่วไป การพยากรณ์สินค้าคงคลัง ข้อผิดพลาดโดย:

1. ลดระยะเวลาในการอัปเดตข้อมูลในระบบของพวกเขา
2. หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนรหัส SKU สำหรับสินค้าชนิดเดียวกัน
3. พิจารณาระดับสต็อกสินค้าคงคลังเมื่อดำเนินการให้แล้วเสร็จ การคาดการณ์ความต้องการ
4. การระบุผลิตภัณฑ์รุ่นลิมิเต็ดเอดิชั่นเพื่อตีความข้อมูลตามนั้น
5. การเชื่อมโยงความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ทุกเวอร์ชันเดียวกัน
6. วิเคราะห์แต่ละช่องสัญญาณแยกกัน

ข้อมูลในอดีตไม่เพียงพอ 

“วิธีการเชิงปริมาณที่อาศัยข้อมูลในอดีตเพียงอย่างเดียวไม่น่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็วและก้าวกระโดด ซึ่งเป็นที่ตั้งของลูกค้าอีคอมเมิร์ซส่วนใหญ่ของเรา” คริสเตียน วิโลเซียส ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งกล่าว Katanaซึ่งนำเสนอซอฟต์แวร์บริหารจัดการซัพพลายเชนสำหรับผู้ผลิตและผู้ประกอบการ เขาชี้ให้เห็นว่าคุณจะเข้าใจเหตุการณ์ต่างๆ ได้ดีกว่าหลังจากที่เหตุการณ์เหล่านั้นเกิดขึ้นแล้ว

เขากล่าวว่า “การลงทุนในระบบติดตามและระบบเตือนภัยล่วงหน้า รวมถึงการหาวิธีทำให้การจัดการห่วงโซ่อุปทานคล่องตัวและพึ่งพาปริมาณสินค้าคงคลังน้อยลง มักเป็นการลงทุนที่ดีกว่าการพยายามหาวิธีที่ดีที่สุดในการพยากรณ์”

Adii เห็นด้วย โดยกล่าวว่าแบรนด์จำนวนมากรายงานว่าประสบปัญหาเรื่องเวลาที่ใช้ในการสร้างแผนปฏิบัติการ ซึ่งอาจทำให้เกิดความล่าช้าในการลงมือปฏิบัติ ขัดขวางความสามารถของแบรนด์ในการคว้าโอกาสและลดความเสี่ยง

 “ความท้าทายของการใช้วิธีการพยากรณ์แบบอนุกรมเวลาคือ ข้อมูลในอดีตมักจะล้าหลัง โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีการเติบโตสูง” เขากล่าว “ที่ Cogsy เราเชื่อในแผนการในอนาคตเพิ่มเติม เช่น กิจกรรมทางการตลาด และสมมติฐานหรือแบบจำลองการเติบโต นอกเหนือจากการพยากรณ์พื้นฐานที่สร้างขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ซึ่งจะสร้างมุมมองที่ครอบคลุมที่สุดเกี่ยวกับความต้องการในอนาคต”

แนวโน้มการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน

การจัดการโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วย 

แนวโน้มนี้หมายถึงการใช้ AI ที่เข้ามาช่วยในการตัดสินใจอย่างแข็งขัน ไม่ใช่แค่เพียงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเรียนรู้จากผลการตัดสินใจในอดีตเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ในอนาคตด้วย 

Gartner เรียกสิ่งนี้ว่า “AI ที่นำไปปฏิบัติได้จริง” โดยนิยามว่าเป็นการใช้ข้อมูลเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ของระบบ ซึ่งเป็นวิธีการหนึ่งในการปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจโดยอาศัยการปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ แบบเรียลไทม์ ด้วยเหตุนี้ AI จึงสามารถสนับสนุนการดำเนินงานในห่วงโซ่อุปทานได้อย่างละเอียดอ่อนและคำนึงถึงบริบทมากขึ้น ทำให้ AI เป็นผู้ช่วยในการตัดสินใจแทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น

มีทัศนวิสัยแบบ “หอควบคุม”

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความโปร่งใสทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน โดยทำหน้าที่เป็น "หอควบคุม" สำหรับการดำเนินงาน ดังที่ได้อธิบายไว้โดย เคพีเอ็มจี โกลบอล. 

การมองเห็นภาพรวมแบบเรียลไทม์ หมายถึงการสามารถมองเห็นได้ไกลกว่าแค่ภายในบริษัทของคุณ ไปสู่เครือข่ายที่กว้างขึ้นของซัพพลายเออร์ พันธมิตร และระบบโลจิสติกส์ ด้วยการคาดการณ์ล่วงหน้าและความคล่องตัว เครื่องมือการมองเห็นภาพรวมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยคุณคาดการณ์ปัญหา ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว และทำงานร่วมกันได้ดียิ่งขึ้น

ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ คุณสามารถติดตามการจัดส่ง คาดการณ์ความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้น และจัดหาทางเลือกด้านโลจิสติกส์ล่วงหน้าได้ รวมถึงอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกับซัพพลายเออร์โดยการแบ่งปันการคาดการณ์ความต้องการและระดับสินค้าคงคลัง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

การวิเคราะห์ขั้นสูง 

ไอดีซีผลสำรวจห่วงโซ่อุปทานขององค์กรชี้ให้เห็นว่า การวิเคราะห์ขั้นสูงและปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดสำหรับห่วงโซ่อุปทานในช่วงสามปีข้างหน้า ห่วงโซ่อุปทานสมัยใหม่มีความซับซ้อนและสร้างข้อมูลจำนวนมาก AI สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลเหล่านั้นได้

ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ การคาดการณ์ความต้องการ สามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการคาดการณ์รูปแบบการขายในอนาคตโดยอิงจากแนวโน้มตลาด ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และข้อมูลการขายในอดีต เพื่อให้คุณสามารถปรับตารางการผลิต ระดับสินค้าคงคลัง และโลจิสติกส์การขนส่งได้อย่างเหมาะสม

ขั้นตอนต่อไปในการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน 

เมื่อต้องพิจารณาเลือกวิธีการพยากรณ์ที่ดีที่สุด คุณจะต้องคำนึงถึงปัจจัยหลายประการ:

• ผลิตภัณฑ์เหล่านี้มีอายุการใช้งานนานแค่ไหน? สินค้าเน่าเสียได้ง่ายหรือสามารถเก็บไว้ในโกดังได้โดยไม่มีกำหนด?
• สินค้าเหล่านี้จำหน่ายบ่อยแค่ไหน?
• ยอดขายได้รับผลกระทบจากฤดูกาล เดือน และกิจกรรมลดราคาพิเศษอย่างไรบ้าง?
• ค่าธรรมเนียมคลังสินค้าที่เกี่ยวข้องกับสินค้าแต่ละรายการมีอะไรบ้าง?
• คุณต้องสั่งซื้อสินค้าแต่ละรายการใหม่ภายในวันที่เท่าไร?
• จุดสั่งซื้อซ้ำมาตรฐานของคุณคือเมื่อไร?
• คุณต้องการสินค้าคงคลังเพื่อความปลอดภัยหรือไม่?

“การพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทานไม่ควรเป็นการเดา แต่ในความเป็นจริงแล้วนั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับผู้ค้าอีคอมเมิร์ซจำนวนมากในปัจจุบัน ผู้ค้าออนไลน์จำเป็นต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อมูลแบบเรียลไทม์และ การรวมแอพ สามารถสร้างได้จากสินค้าคงคลังของพวกเขา การเสริมกำลัง “ความสามารถ” นิโคลัสกล่าว

“นั่นคือความแตกต่างระหว่างการมีสินค้าในสต็อกหรือสินค้าหมดสต็อก นั่นคือความแตกต่างระหว่างการมีสินค้าคงคลังที่ค้างนานหรือสินค้าคงคลังที่สดใหม่ และนั่นคือความแตกต่างระหว่างการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ประสบความสำเร็จหรือไม่”

การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านห่วงโซ่อุปทาน สินค้าคงคลัง การขนส่ง และการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ จะช่วยให้คุณปลอดภัยจากสถานการณ์ที่ยุ่งยาก และทำให้กระบวนการเหล่านี้ง่ายขึ้น

ผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์แบบครบวงจร เครือข่ายการจัดส่งสินค้าของ Shopify สามารถช่วยคุณสร้างห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่นได้ ด้วยเครือข่ายศูนย์กระจายสินค้าที่ตั้งอยู่ในทำเลที่เหมาะสมทั่วประเทศ

วีโก้, คาทาน่า, ชิปฮีโร่, ShipBob และ ShipStation เป็นเพียงส่วนหนึ่งของ พันธมิตรด้านการจัดการและการจัดส่งของ Shopify Plus ที่สามารถให้ความช่วยเหลือได้.

ภาพประกอบโดย ดิเอโก บลังโก