预测冲销:精准把控客户需求

栏目:云星空知识作者:金蝶来源:金蝶云社区发布:2024-09-16浏览:1

预测冲销:精准把控客户需求

当前很多企业客户订单的运作周期要比实际的物料的采购与产品的生产周期要短,从而形成企业运作与客户需求的矛盾。但是,为了快速的响应客户需求,抢占市场,很多企业都会进行市场与产品预测,并依据预测进行物料采购与产品生产来满足客户需求。

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客户需求时间与实际运作周期的各种矛盾

然而,预测具有一定的不准确性,从而形成了需求预测与客户订单的矛盾,主要体现在产品、物料、数量、时间等各个方面,如下图所示。如果企业不能很好的解决预测与实际订单的矛盾,并对未来的需求预测进行纠正的话,那么将可能给企业的计划与库存管理,乃至企业的运营决策带来不利影响。

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需求预测与客户订单的矛盾

金蝶云·星空针对企业当前的这种情况,提出了三种典型的预测冲销方案:预测冲销(单体)、多组织预测冲销和ATO预测冲销,解决企业因预测偏差造成的计划失误与库存呆滞或短缺问题,确保企业正常运营。

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金蝶云·星空三种预测冲销方案

金蝶云·星空这三种预测冲销方案主要差异在于以下几点:

²  预测冲销主要是针对单体企业内部的预测冲销,而多组织预测冲销可以跨组织进行预测冲销;

²  没有启用多组织预测冲销参数的,只能使用预测冲销方案;

²  预测冲销和多组织预测冲销是按企业冲销的组织进行定义,属于两个冲销大类,而ATO预测冲销则是一种特例,两种冲销模式下均可进行ATO预测冲销;

²  ATO预测冲销主要是通过预测生产标准产品或者通用部件,并以客户的实际订单来进行标准产品或通用部件的预测冲销,并且其预测类型必须是ATO预测类型;

预测冲销是通过预测进行物料、半成品或成品的准备来提升客户需求响应速度,但预测和实际订单的差异会产生产品规格、型号、时间、数量上的矛盾,需要不断的通过实际订单与预测进行冲销来修正差距,促进计划的准确性与库存水平的合理性。因此,这三种预测冲销方案,无论哪一种对企业而言在计划的准确性与库存管控上都会产生很大的价值,并提升企业需求管控的能力:

²  确保快速响应客户需求的基础上,尽可能的精准化需求,避免重复需求产生;

²  尽可能的降低库存水平,降低呆滞料的风险;

²  提升计划的准确性与可信度。

金蝶云·星空结合当前制造企业的面临的客户需求与物料采购及产品周期的矛盾,构建了三种预测冲销模型与六种冲销策略,帮助企业精准定位企业需求与计划管控。

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三种冲销模式与六种冲销策略

这三种冲销模式,单体/多组织预测冲销适用于各种按照预测进行采购或生产,并按单出货(包含部分按单生产)的各种行业,适用范围非常广,而ATO预测冲销是前两种的特例,其与前两者的区别是冲销对象,即ATO预测单,方案上其他方面与前两者没有什么不同,仅须勾选ATO冲销方案即可,但预测单必须是ATO预测单类型。同时,ATO预测冲销特别适用于按预测进行原材料和零部件储备,按单生产和组装的行业,如计算机、家电、网络设备、通用机械设备等。

电子行业在国民经济中占据着非常重要的地位,并且与人民生活息息相关。家电行业涉及的领域比较广,其物料涵盖了塑胶、五金、电子、化工等众多行业,而在这些行业里,电子行业的产品普遍采购周期都非常长,而家电面向的主要是终端消费者或者经销商,客户需求的时间都比较短,否则很可能会失去市场,这就会产生矛盾,因此企业需要对电子零件进行预测采购、电子部件进行预测生产,并根据客户订单进行原材料和半成品的冲销,如下图。液晶电视企业按预测生产电视主板,但根据客户订单进行生产成品电视,从而需要对电视所需要的主板部件与预测生产的主板进行冲销。

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液晶电视ATO预测冲销场景

在上例中,原材料采购周期长的按预测进行采购,如芯片、电容阻等;主板由于通用性较强,且需求量较大,需要按照预测进行生产;边框、背板为五金加工,与产品型号相关,生产周期相对较短,需要按单生产(MTO);电视整机,完全按照订单进行组装(ATO),满足客户需求。在整个过程中,除了主板按预测生产外,其他半成品或自制部件基本上是按单生产,而预测和订单之间总是会有差异。为了减少差异,并降低主板呆滞的风险,企业需要进行订单与主板预测之间的冲销,从而修正主板的需求量与相应的电子物料的采购量,从而促进电视企业的需求与计划管控的精准度,提升企业计划与运营的效率与效益水平。

金蝶云·星空预测冲销解决方案结合制造企业实际的运营场景,可实现向前冲销、向后冲销,先向前冲再向后冲、先向后冲再向前冲、按周冲销、按月冲销等六种不同的预测冲销管控模式,满足制造企业不同的需求管控与计划模式的运营场景,实现企业精准管控需求与计划准确性的目的。 



预测冲销:精准把控客户需求

当前很多企业客户订单的运作周期要比实际的物料的采购与产品的生产周期要短,从而形成企业运作与客户需求的矛盾。但是,为了快速的响应客户...
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