Tahmini Planlama

Talebi tahmin etmek için bazı yararlı yöntemler ifade edildi. Ancak birçok şey yine de yanlış olabilir. Kötü hava tahminleri, ulusal ekonomik büyüme tahminleri, planlanan şirket karları, satış tahminleri, futbol maçlarının kazananları gibi tahminler örnek verilebilir. Neredeyse sınırsız bilgiye sahip büyük bilgisayar sistemlerine sahip ve mevcut en iyi modelleri kullanan ekonomistler neden önümüzdeki çeyreğin gayri safi yurtiçi hasılasını tahmin ederken hala hatalar söz konusudur. Ancak genellikle tahmin modelindeki hatalara, verilerdeki hatalara veya sonuçları yorumlama hatalarına dayanan başka faktörler vardır.

148 STOK YÖNETİMİ

• Gürültü, değişen müşteri talebi, çalışılan saatler, çalışma hızı, hava durumu, denetimlerde reddedilme, yılın zamanı gibi birçok faktörün neden olduğu tamamen rastgele bir etkidir. Talep varyasyonunun olabildiğince açıklansa da, gürültü tanım gereği rastgele ve açıklanamaz.

• Modeldeki hatalar arasında yanlış modelin kullanılması, talep edilen gerçek kalıpların tanınmaması, mevcut olmayan kalıpların analiz edilmesi, gereksiz karmaşık modeller, iş döngüsü gibi dış etkilerin göz ardı edilmesi, ürün yaşam döngüleri veya promosyonlar gibi iç etkilerin göz ardı edilmesi sayılabilir. Esnek olmayan, yanlış parametreleri kullanma, sonuçları yanlış bir şekilde sunma, sonuçları almak çok uzun sürmektedir.

• Verilerdeki hatalar arasında basit hatalar, eksik veriler, güncel sonuçların alınmasında gecikmeler, zayıf iletişim ve veri iletimindeki hatalar, bir veri kaynağına aşırı bağımlılık, farklı kaynaklardan gelen verilerin çakışması, yöntem tutarsız sonuçlar olabilir toplama veya analiz değişikliklerinin yapılması, bazı ilgili verilerin toplanmaması, tedarik zincirindeki yanlış noktada verilerin ölçülmesi, geçersiz varsayımlar yapılması, uygun olmayan analizler veya kuralların kullanılmasıdır.

• Sonuçları yorumlamadaki hatalar, kötü bir tahmin yöntemine aşırı güven, hatalı verilere aşırı güven, müşteri taleplerinde ve fikirlerinde gerçek değişikliklerin eksik olması, dış faktörlerin etkisinin fark edilmemesi, özel şartların göz ardı edilmesi, doğruluk için hassasiyetin yanlış anlaşılması, tanınmaması olabilir. Tahminlerde gerçek kalıplar, kayıp satışlar hariç,

149

muhtemel hataları dikkate almayanlar gibi, yokluğunda hayal kalıpları sayılabilir.

Bu tür hatalar, açık bir şekilde satılmayan veya önemli öğeler için gerçekçi olmayan düşük talep tahminleri gibi gerçekçi olmayan yüksek talep tahminleri ile büyük sorunlar getirebilir. Bunlar kötü tahminlerin iki ana sonucudur. Tahmin çok yüksekse, yüksek tutma maliyetleri ve eskime ve kayıp ihtimali daha yüksek olan çok fazla stok vardır; tahmin çok düşükse, stok çok düşüktür ve kayıp satışlardan ve memnun olmayan müşterilerden yüksek kıtlık maliyetleri vardır. Belirsizlik olduğunda, yöneticiler talebi aşırı tahmin etmenin veya gereğinden az tahmin etmenin daha iyi olup olmadığını merak edebilir. Yüksek kıtlık maliyetlerini göz önünde bulundurarak, fazla tahmin etmeye ve daha fazla güvenlik stoku oluşturma cazip gelebilir. Bununla birlikte, bunun gereksiz yere yüksek stok sağladığı iddiası da söz konusudur. Düşük tahminler genellikle sadece nispeten küçük kıtlıklara yol açacaktır ve bunlarla başa çıkmanın en iyi yolu, mevcut stokları siparişler arasında paylaşmaktır.

Tabii ki, en iyi seçenek tahminlerde hata yapmak değildir ve en yaygın hatalardan nasıl kaçınılacağına dair rehberlik edilmesidir. Bu noktaların birçoğu açıktır, ancak insanlar hala onları unutur veya belki de bunları düşünmek için zamanları olmadığını düşünenilir.

Herhangi bir tahminin başlangıç noktası tahminin amacını açıkça tanımlamaktır. Neyin neden tahmin edileceği, sonuçların nasıl kullanılacağı, onlara ne zaman ihtiyaç duyulacağı, istenen sonuçlar veya bunlar hakkında net bir fikir yoksa uygun analizleri yapmak ümit

150 STOK YÖNETİMİ

edilemez. Kolayca ulaşılabilen bazı verilere bakmak, bir e-tabloya koymak ve “biraz tahmin yapmak” her zaman caziptir.

Bir tahminin kendi içinde bir son olduğunu görmek için bir cazibe de vardır. Bir dizi sayı olduğunda iş bitirilir. Ancak, öngörmenin tüm amacı sayı üretmek değil, yöneticilerin bilinçli kararlar vermesine yardımcı olabilecek bazı bilgiler vermektir. Bu, özellikle bölge hakkında en fazla bilgi ve deneyime sahip olanları ve sonuçları kullanacakları diğer insanları dâhil edilmesi anlamına gelir. Farklı insanların farklı sonuç türleri istediğini ve bazılarının yalnızca tek bir genel rakam isteyeceğini, diğerlerinin ise yöntemlerin, verilerin, varsayımların ve potansiyel sorunların ayrıntılarını isteyeceği bir gerçektir. Satış elemanlarıyla birlikte, örneğin iyimser tahminleri tercih etme eğilimi gösterirken, finans insanları kötümser tahminleri tercih etme eğilimi olduğu da ayrıca düşünülmelidir. Tahmin performanslarını aştığı için bonus ödenen kişiler her zaman çok düşük tahminler arar. Bir başka önemli nokta da tahminlerde ihtiyaç duyulan doğruluktur. Toplam tahminler, belirli ürünler için olanlardan daha doğrudur ve örneğin boya üreticileri, toplam boya satışları için her bir rengin satışından daha doğru tahminler alabilirler. Kapsanan zaman ufkunun da etkisi vardır, kısa vadeli tahminler uzun vadeli tahminlerden daha doğrudur. Genel olarak, ama kaçınılmaz olarak değil, daha doğru tahminler daha fazla çaba gerektirir, daha fazla maliyet alır ve daha uzun sürer. Dolayısıyla, maliyetleri ve faydaları dengelenmelidir. Önemsiz bir tahmin için çok fazla zaman ve para harcamanın bir anlamı

151

yoktur, ancak bazı tahminler çok önemlidir ve mümkün olan en iyi sonuçları almak için yeterli çabayı gösterilmelidir.

Bu doğruluk sorunu da beklentileri etkiler. Bazı insanlar bir tahminden çok yüksek beklentiler geliştirebilir ve kaçınılmaz hatalardan herhangi biri olduğunda hayal kırıklığına uğrarlar. Bazı hataları ve muhtemel etkilerini tahmin etmeye çalışmalı, beklenmedik durum planları yapmalı, tahminlere dayalı kesin taahhütlerde bulunmamalı, insanları sonuçların asla mükemmel olamayacağı konusunda uyarmalı ve her zaman tahmin performansını izlenmelidir.

Bu işletme yöneticilerini gerçek bir tahmin yönteminin seçimine zorlamaktadır. Geçmiş veriler varsa, nicel yöntemler çok daha güvenilirdir. Nihai seçim, kapsanan zaman, mevcut veriler, talep değişkenliği, ihtiyaç duyulan doğruluk, kullanılabilir zaman ve para miktarı, uzmanlık, kullanılan yazılım, mevcut uygulamalar birçoğu vardır. İyi veya karmaşık bir yöntemin kaçınılmaz olarak iyi sonuçlar verdiğini ve çok basit prosedürlerden genellikle makul sonuçlar alınabileceği unutulmamalıdır. Nihai bir karar vermeden önce, iyi bir sonuç verdiğinden ve tüm ihtiyaçları karşılayan sonuçlardan emin olmak için muhtemel bir seçimi tipik bir tarihsel dönem boyunca test edilmelidir. Bu aynı zamanda eksik verileri toplama ve farklı parametre değerlerini test etme zamanıdır.

Artık tüm planlama yapılıp ve tüm kararlar alındığında göre, tahmin yöntemini uygulama zamanıdır. Ancak bu dikkatli bir şekilde yapılmalıdır, belki de yeni yöntemleri ve eski yöntemleri bir süre paralel olarak çalıştırmalı ve yeni yöntemlerin düzgün çalıştığından ve

152 STOK YÖNETİMİ

gerçekten bir iyileşme sağladığından emin olunmalıdır. Bundan sonra, performansın sürekli izlenmesi, hataların kontrolü ve iyileştirmeler ve daha iyi parametre değerleri için sürekli arama yapılır.