Talep tahmini

Talep tahmini, bir hizmet veya ürün için gelecekte oluşacak olan talebin, en doğru ve hatasız şekilde hesaplanması işlemidir. Talep tahmini, imalat sektöründe ve iş planlamada kendine geniş bir uygulama alanı edinmiştir.

Karakteristik özellikleri

Tahminlerin sınıflandırılması

Tahminler, öznel ve nesnel olmak üzere iki kısma ayrılırlar.

Öznel tahminleme

Belli bir topluluğun ya da kişinin kararına göre tahmin yapılırsa bu tahmin öznel olur. Birkaç çeşidi vardır. Bunlar şöyle sıralanabilir:

Nesnel tahminleme

Verileri analiz ederek yapılan tahminler nesnel tahminlerdir. Daha çok matematiksel ve istatiksel yöntemler kullanılır ve sonuçları kişiden kişiye değişmez. Nesnel tahminleme de kendi içinde iki ana bölüme ayrılır. Bunlardan birincisi zaman serisi metotları, diğeri ise nedensel metotlardır.

Zaman serisi metotları

Tahmin edilecek değişken ile ilgili geçmiş verileri kullanarak tahmin yapar. Bu tahminlerde verilerin izlemiş olduğu yol önemlidir ve tahminin sonucuna etki eder. Dikkat edilmesi gereken başlıca şeyler:

D1, D2,...,Dt'nin, 1,2,...,t periyodlarında gözlenen talepleri ifade ettiğini farzedelim. Ft ise t periyodu için t-1 zamanında yapmış olduğumuz tahmin olsun. et ise tahmin hatalarını ifade etsin. O zaman;

Kullanılan tahminleme metotları, yukarıda bahsedilen özelliklere bağlı olarak değişmektedir. Sabit izleyen(durağan) bir veri için kullanılan başlıca iki tahminleme metodu vardır. Bunlar Hareketli Ortalamalar Metodu ile Üstel Düzeltme'dir. Eğer verilerde trend gözleniyorsa, regresyon analizi ve Çift Üstel Düzeltme metotları kullanılabilir. Verilerin sezonluk bir özellik göstermesi durumunda ise trendin olup olmadığına bakılır. Eğer veriler bir trend gösteriyor ise Winter Metodu kullanılır. Tüm bu metotlar bize matematiksel birtakım tahminler verecektir. Elbette her periyodda yapılan tahminler yeni gelen verilerle karşılaştırılır ve buna göre bundan sonraki aylar için yeniden tahmin yapılabilir. Burada yapılan tahminler ile gözlenen veriler arasındaki fark, yani hata payı, yapılan tahminlerin kesinliği ve başarısı ile ilgili fikir verir. Bu da, bundan sonra uygulanacak olan tahmin yönteminin seçiminde belirleyici bir rol oynayabilir.

Tahmin yapma süreci, günümüzde iş dünyasında ve endüstride çok hayati bir konuma sahip olabilmektedir. İyi bir talep tahmini ile bir şirket, gereğinden fazla üretim yapmak zorunda kalmayıp envanter maliyetini en aza indirebileceği gibi, gelecekte meydana gelebilecek olası bir talep artışında da kapasite kullanımını en uygun seviyeye getirmekte önceden hazırlıklı olacaktır. Dolayısı ile iyi bir talep tahmininin bir şirkete ya da herhangi bir kuruluşa getireceği mali avantajlar oldukça fazladır. Bu da sonuç olarak talep tahminini artık endüstri ve iş hayatı için zorunlu ve kaçınılmaz kılmaktadır.

Notlar

    This article is issued from Vikipedi - version of the 1/11/2017. The text is available under the Creative Commons Attribution/Share Alike but additional terms may apply for the media files.