ထုတ်လုပ်သူများသည်အဆိုပါ Supply Chain ခုနှစ်တွင်မဟာဗျူဟာကြိုတင်ခန့်မှန်း

ဒီနေ့ရဲ့ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၌, သင်မည်သို့အမိန့်မှလုပ်ကြသည်မဟုတ်ကြောင်းပစ္စည်းများကိုခန့်မှန်းပါသလဲ

နိဒါန်း

ခေတ်သစ်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များတွင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းစာရင်းနှင့်အမိန့်မှလုပ်ကြသည်မဟုတ်များအတွက်ပစ္စည်းများထုတ်လုပ်ကြောင်းကုမ္ပဏီများအတွက်လိုအပ်သောဖြစ်ပါတယ်။ ထုတ်လုပ်သူသူတို့သိပ်စာရင်းထုတ်လုပ်နှင့်ကမ်းလွန်ရေတိမ်ပိုင်းအပေါ်ဖြစ်နေဆဲသည်အဘယ်မှာရှိတစ်ဦးင်းမှာအခွအေနေထုတ်လုပ်ခြင်းမရှိဘဲ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်ကျေနပ်ကြောင်းပစ္စည်းများ၏အဆင့်ကိုထုတ်လုပ်ကြောင်းသေချာစေရန်ပစ္စည်းကြိုတင်ခန့်မှန်းသုံးပါလိမ့်မယ်။

ထိုနည်းတူစွာပင်အဆိုပါခန့်မှန်းချက်ကိုပျက်ကြမပြုရနှင့်ထုတ်လုပ်သူဖောက်သည်ရဲ့အမိန့်ဖြည့်ဆည်းဖို့စာရင်းမပါဘဲသူတို့ကိုတွေ့။

တိကျမှန်ကန်တဲ့ခန့်မှန်းချက်ကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားဖို့ပျက်ကွက်၏ကုန်ကျစရိတ်ငွေရေးကြေးရေးအကပ်ဘေးဆိုင်ရာနိုင်ပါတယ်။

ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်:

ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုကုမ္ပဏီ၏ချောကုန်ပစ္စည်းများ, အစိတ်အပိုင်းများကိုနှင့်ဝန်ဆောင်မှုအစိတ်အပိုင်းများများအတွက်တီထွင်နေကြပါတယ်။ အဆိုပါခန့်မှန်းချက်ကိုထုတ်လုပ်မှုသို့မဟုတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ထုတ်လုပ်မှုအသင်းအသုံးပြု ဝယ်ယူနိုင်ရန် အစပျိုးခြင်း, ပမာဏနှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံရေးစတော့ရှယ်ယာ အဆင့်ဆင့်။

အဆိုပါခန့်မှန်းချက်ကိုငြိမ်မဟုတ်ပါဘူးနှင့်ပုံမှန်စီမံခန့်ခွဲမှုအားဖြင့်ပြန်လည်သုံးသပ်ရပါမည်။ ဒါဟာပြည်တွင်းရေးသို့မဟုတ်ပြင်ပပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကိုပိုမိုတိကျမှန်ကန်တွက်ချက်မှုပေးရန်ခန့်မှန်းသို့ထည့်သွင်းသည်အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းပေါ်အချက်အလက်တွေကိုသေချာစေရန်ဖြစ်ပါသည်။

စာရင်းအင်းကြိုတင်ခန့်မှန်း

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲကိုခုနှစ်တွင်ခန့်မှန်းချက်ကို real-time အရောင်းအဝယ်များမှဒေတာများတိုက်ကျွေးနေသည်နှင့်စာရင်းအင်းဆိုင်ရာခန့်မှန်းချက်အခြေအနေများတစ်အရေအတွက် configured ဖြစ်ကြောင်း variable တွေကိုအစုတခုပေါ်အခြေခံပြီးပြုလုပ်ထားတဲ့တွက်ချက်မှုဖြစ်ပါသည်။

စီမံကိန်းပညာရှင်များဖြစ်နိုင်သမျှနှင့်မကြာခဏဒီကြာရှည်စွာအဘို့အဆိုပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းမရှိဘဲအမှတ်ကိုဖြုတ်လိုက်ပါကျန်ရစ်သည်အကောင်းဆုံးခန့်မှန်းချက်အခွအေနပေးဆော့ဖ်ဝဲသုံးစွဲဖို့လိုအပ်သည်။

အကောင်းဆုံးထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ဆော့ဖျဝဲထဲမှာကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းစနစ်ကိုသုံးပါရန်, စီမံကိန်းရေးဆွဲပြည်တွင်းရေးနှင့်ပြင်ပပတ်ဝန်းကျင်ရန်ရိုသေလေးစားမှုနှင့်အတူ၎င်းတို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်များပြန်လည်သုံးသပ်သင့်ပါတယ်။

သူတို့ကတစ်ဦးထက်ပိုတိကျပေးဖို့တွက်ချက်မှုညှိသင့်တယ် ခန့်မှန်းချက် သူတို့ရှိသည်လက်ရှိသတင်းအချက်အလက်အပေါ်အခြေခံပါတယ်။

စာရင်းအင်းခန့်မှန်းချက်အတိတ်တွင်ဖြစ်ပွားခဲ့သည်သောဝယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံပြီးအနာဂတ်မှာဖြစ်ပေါ်လတံ့သောအရာကို၏အကောင်းဆုံးခန့်မှန်းကြသည်။

သမိုင်းဆိုင်ရာဝယ်လိုအားဒေတာတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်သုံးနိုင်တယ် ခန့်မှန်းချက် ကို အသုံးပြု. ရိုးရိုး Linear ဆုတ်ယုတ် ။ ဒါဟာသမိုင်းဝင်ကာလ၏ဝယ်လိုအားနှင့်ညီမျှတွက်ဆပေးသည်နှင့်အနာဂတ်သို့ဝယ်လိုအားမှန်းချက်ရဲ့။

သို့သော်ခန့်မှန်းချက်ယနေ့အဟောင်းတွေဒေတာထက်ပိုမကြာသေးမီဝယ်လိုအားအချက်အလက်ပေါ် သာ. ကြီးမြတ်အလေးပေးပေးပါ။ ဤသည်ချောချောမောမောဟုခေါ်သည်နှင့်မကြာသေးမီကဒေတာများကိုပိုမိုအလေးချိန်ပေးခြင်းအားဖြင့်ထုတ်လုပ်ထားသည်။ အဆတင်ပါသည်ပိုမကြာသေးမီသမိုင်းဝင်ကာလအားပေးပြီးမှအစဉ်အဆက်- သာ. ကြီးတွက်ဆကိုရည်ညွှန်းသည်။ ထို့ကြောင့်နှစ်လအကြာနေတဲ့ကာလခြောက်လအကြာကာလထက် သာ. ကြီးမြတ်တွက်ဆထားပါတယ်။

alpha Factor

အဆိုပါတွက်ဆအာလဖ Factor ဟုခေါ်သည်နှင့်တွက်ဆ, ဒါမှမဟုတ်အာလဖအချက်မြင့်မားသည့်နည်းပါးလာသမိုင်းဝင်ကာလခန့်မှန်းချက်ကိုဖန်တီးရန်အသုံးပြုကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်, မြင့်မားအာလဖအချက်မကြာသေးမီကာလများနှင့်လွန်ခဲ့သောနှစ်ပေါင်းတစ်နှစ်သို့မဟုတ်နှစ်ခုအဘို့ကာလအနေဖြင့်ဝယ်လိုအားမြင့်မားတွက်ဆပေးသည်ဒါပေါ့ပေါ့သူတို့ကခြုံငုံခန့်မှန်းချက်မ bearing ရှိသည်မာန်တင်းနေကြသည်။ တစ်ဦးကအနိမ့်အာလဖအချက်သမိုင်းဆိုင်ရာဒေတာခန့်မှန်းချက်ဖို့ပိုသက်ဆိုင်ရာဖြစ်ပါတယ်ဆိုလိုသည်။

သမိုင်းကာလကိုယေဘုယျအားဖြင့်တစ်ဦး fixed တစ်လကနေဝယ်လိုအားဒေတာ, ဆိုလိုသည်မှာဇွန်လသို့မဟုတ်ဇူလိုင်လတွင်ဆံ့။ အချို့သောလအတွင်းကအခြားလများထက်ပိုမိုရက်ပေါင်းရှိသည်နှင့်လုပ်အားခ၏နံပါတ်အမျိုးမျိုးကွဲပြားနိုင်သည်သို့သော်ဤတွက်ချက်မှုသို့အမှားမိတ်ဆက်။

ခန့်မှန်းချက်အမှားနားလည်နိုင်သည်မှန်လျှင်, လစဉ်သမိုင်းကာလကိုခန့်မှန်းချက်အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအားကနေသိသိသာသာ deviates တဲ့အခါမှာခွဲခြားသတ်မှတ်ဖို့ခြေရာခံညွှန်ပြချက်နှင့်အတူသုံးနိုငျပေမယ့်အချို့ကုမ္ပဏီတွေက, ဒီအမှားသက်သာစေနိုင်ကြောင်းဖို့နေ့စဉ်ဝယ်လိုအားကိုအသုံးပြုပါ။ အဆိုပါသွေဖည်ခန့်မှန်းချက်သို့မဟုတ်ဆော့ဖ်ဝဲကိုဆုံးဖြတ်သည်နှင့်စက်မှုလုပ်ငန်းများ, ကုမ္ပဏီများနှင့်ထုတ်ကုန်များအကြားကွဲပြားခြားနားသောခြေရာခံခြင်း signal ကိုအလံမှာအဆငျ့။

ခန့်မှန်းထားကြောင်းထုတ်ကုန်တန်ဖိုးမြင့်အခါတစ်ဦးအနိမ့်တန်ဖိုးကိုကို item ထိုကဲ့သို့သောအဆင့်မြင့်ဖို့စိစစ်ခံရခန့်မှန်းချက်မလိုအပ်ပေမည်သော်လည်းတစ်ဦးကသေးငယ်တဲ့သှဖေ, ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်နိုင်ပါသည်။

non-စာရင်းအင်းကြိုတင်ခန့်မှန်း

non-စာရင်းအင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းတှငျတှေ့ရှိရ၏ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု ဝယ်လိုအားထုတ်လုပ်မှုစီမံကိန်းရေးဆွဲနေဖြင့်စိတ်ပိုင်းဖြတ်ပမာဏအပေါ်အခြေခံပြီးခန့်မှန်းသည်အဘယ်မှာရှိဆော့ဖ်ဝဲ။

အဆိုပါစီမံသူတို့ကဝယ်လိုအားသမိုင်းဆိုင်ရာဝယ်လိုအားမဆိုရည်ညွှန်းခြင်းမရှိဘဲဖြစ်လိမ့်မည်ကိုယုံတဲ့ပုဂ္ဂလဒိဋ္အရေအတွက်ထဲမှာထဲသို့ဝင်သောအခါဤသည်ကိုတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။

တစ်ဦးကို item ဝယ်လိုအား (MRP) ပြေးစီစဉ်ပစ္စည်းများလိုအပ်ချက်များကို၏ရလဒ်များကိုအပေါ်အခြေခံပြီးသောအခါဖြစ်ပေါ်ကြောင်းအခြား Non-စာရင်းအင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းသည်။

ဤအချောကောင်းသောများအတွက်ဝယ်လိုအားကြာနှင့်ပေါကျကှဲ ပစ္စည်းများဥပဒေကြမ်း တစ်ခုဝယ်လိုအားအတွက်အစိတ်အပိုင်းများအဘို့တွက်ချက်နိုင်အောင်။ အဆိုပါအစိတ်အပိုင်းဝယ်လိုအားပြီးတော့လက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်၎င်းတို့၏အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်အသိပညာအပေါ်အခြေခံပြီးစီမံနေဖြင့်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။

ရရှိလာတဲ့ခန့်မှန်းချက်လက်ရှိဝယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံသည်နှင့်ယခင်ကာလကနေမဆိုဝယ်လိုအားထည့်သွင်းမည်မဟုတ်။ ကုမ္ပဏီအများအပြားကသူတို့ထုတ်ကုန်လိုင်းဖြတ်ပြီး nonstatistical နှင့်စာရင်းအင်းဆိုင်ရာကြိုတင်ခန့်မှန်းပေါင်းစပ်အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။

စာရင်းအင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုပေါ်အခြေခံသည်နှင့်အနာဂတ်ဝယ်လိုအားသမိုင်းဝင်ကာလများမှဝယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံပြီးဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။

အဆိုပါခန့်မှန်းချက်ကိုအဆိုပါစီမံအနာဂတ်ဝယ်လိုအားတစ်လမ်းညွှန်ပေးသည်, ဒါပေမယ့်ဘယ်သူမျှမခန့်မှန်းလုံးဝတိကျသည်နှင့်လက်ရှိနှင့်အနာဂတ်ပတ်ဝန်းကျင်၏စီစဉ်အတွေ့အကြုံနှင့်အသိပညာကုမ္ပဏီ၏ထုတ်ကုန်များအတွက်အနာဂတ်ဝယ်လိုအားအဆုံးအဖြတ်အတွက်အရေးပါသည်။

ဤဆောင်းပါးသည်ဂယ်ရီမာရီယန်, ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် The Balance များအတွက် Supply Chain ကျွမ်းကျင်သူများက updated ခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။