במאמרים הקודמים הצגתי כיצד ניתן לחשב את התחזית בעזרת נתוני המכר ההיסטורי ונתונים רבים נוספים. נתוני המכר והנתונים הנוספים מנוהלים בדרך כלל במערכת ה ERP. בארגונים מסוימים מנוהלים הנתונים במערכת ה CRM או במערכות אחרות.
בארגונים רבים בעולם ובישראל נהוג לנהל את התחזיות בעזרת מערכת מומחה ייעודית, כדוגמת מערכת Forecast Pro. חישוב התחזית הכרחי לצורך הרצת מערכת MRP לתכנון רכש וייצור. למערכת ה MRP דרוש תחזית ומלאי ביטחון לצורך ריצת החישוב ואין חשיבות מהיכן מגיעה התחזית (על ידי מערכת מומחה חיצונית, או בעזרת חישוב מקומי או על ידי הזנה ידנית) העיקר שהתחזית תהיה מדויקת ככל הניתן כדי להבטיח את הדיוק בחישובי המלאי של ה MRP.
במאמר זה הציג את השיטות להקמת ממשק בין מערכת ניהול התחזיות למערכת ה ERP או למערכות התפעוליות אחרות של הארגון.
מהו המידע העובר בין מערכת ה ERP למערכת התחזיות
את המידע העובר בין מערכת ה ERP למערכת התחזיות ניתן לחלק לשנים: מידע העובר ממערכת ה ERP למערכת התחזיות, והמידע העובר חזרה ממערכת התחזיות למערכת ה ERP.
המידע העובר ממערכת ה ERP למערכת התחזיות:
הנתונים העיקריים והחשובים ביותר שיש להעביר ממערכת ה ERP למערכת התחזיות הם נתוני המכר ההיסטוריים. ישנן שיטות שונות להעברת נתוני המכר, פרוט בנושא חשוב זה ראה בסעיף הבא.
הנתונים הנוספים שניתן להעביר ממערכת ה ERP למערכת התחזיות משמשים אותנו כנתוני עזר לחישוב התחזית ולחישוב מלאי הביטחון, נתונים אילו כוללים:
- זמני אספקה (LT) לכל מוצר
- רמת השרות למוצר או לקבוצת מוצרים, במידה ונתון זה אינו מנוהל במערכת ה ERP ניתן להזין את רמת השרות מקובץ אקסל או ישירות למערכת התחזיות
- מבצעים (הנחה) למוצר. חלק מהארגונים אינם מנהלים את המבצעים ב ERP בצורה מסודרת, במקרים אילו ניתן להזין את המבצעים בקובץ אקסל או ישירות למערכת התחזיות
- הזמנות פתוחות למוצר מלקוחות (SO)
- הזמנות פתוחות למוצר מספקים (PO)
- מלאי נוכחי למוצר (OH)
- תחזיות (או הסכמי מסגרת) של לקוחות
- התקציב השנתי למכר מוצרים. את התקציב ניתן להעביר למערכת התחזיות ברמת סיכום היררכית כפי שמופיע בתקציב (דוגמה לרמת סיכום היררכית: תקציב ללקוח / תקציב ליחידה עסקית / תקציב למשפחת מוצרים / תקציב לאזור גאוגרפי)
- נתוני מחירי מוצרים, מחירי תקן ועלות
המידע העובר ממערכת התחזיות למערכת ה ERP:
המידע המועבר ממערכת התחזיות למערכת ה ERP כולל את תוצאות חישוב התחזית ונתוני עיתוד המלאי:
- התחזית לכל מוצר, על פי תקופות התחזית שנקבעו (חודשים או שבועות)
- מלאי הביטחון למוצר
תמונה 1: ממשק מובנה לקליטת מידע חיצוני (ממערכת ה ERP / אקסל / קבצים ) ב Forecast Pro
העברת נתוני המכר ממערכת ה ERP למערכת התחזיות
כאמור, נתוני המכר ההיסטוריים המועברים ממערכת ה ERP למערכת התחזיות הם הנתונים העיקריים ועליהם מסתמך כל מבנה הממשק בין המערכות.
שיטת העברת נתוני המכר מה ERP למערכת התחזיות צריכה לתמוך בניהול חיי המוצרים ולספק למערכת התחזיות תמונה אמינה של התנהגות המוצרים והמבנה ההיררכי לניהול התחזית. הממשק צריך לתמוך בהצגת הנתונים הבאים:
- תקופת הזמן של היסטורית המכר ותקופות המשנה. תקופת הזמן ההיסטורית צריכה להיות ארוכה ככל הניתן (עד 7 שנים "אחורה" מהיום). תקופות המשנה המקובלות הן חודשית או שבועית. בהתאם לכך נקבל תחזית חודשית או תחזית שבועית. ההחלטה על התקופה המשנית הנה בהתאם לצרכי הארגון. יש לזכור כי תחזית חודשית תהיה תמיד מדויקת יותר מתחזית שבועית ופשוטה יותר לניהול, לכן צריך סיבה טובה כדי לנהל תחזית שבועית. לפעמים קיים בלבול בין זמן הרצת ה MRP לתכנון ייצור ורכש לבין מחזור ניהול התחזית. אפשרי לחשב תחזית חודשית ולהריץ MRP יומי או שבועי.
- המבנה ההיררכי של נתוני המכר אותם נרצה להציג בתחזית. המהנה ההיררכי צריך לתמוך בצרכי ניהול התחזית ובמידת הצורך במבנה נתוני ה S&OP המיושמים בחברה. (לדוגמה: מק"ט, משפחת מוצרים, אזור גאוגרפי , ארוץ הפצה וכו…) מאמר המפרט את המבנה ההיררכי פורסם בגיליונות הקודמים.
- מתי המוצר התחיל "לחיות" ומתי המוצר "מת". המשמעות של מוצר "חי" או "מת" חשובה מאוד בתהליך חישוב התחזית. אנו צרכים לחשב גם את התנהגות קבוצת מוצרים לאורך זמן. אם לא נתחשב בהיסטוריה של מוצרים "מתים" לא נוכל להבין את התנהגות השוק (לדוגמה: חישוב תחזית למוצרים עונתיים המתחלפים בכל שנה, אם לא נתחשב בהיסטוריה של מוצרים העונתיים ש"מתו" לא נוכל לחזות את התנהגות המוצרים בעונה הנוכחית)
- במקרים מיוחדים נרצה לאחד היסטוריה של מוצרים שונים למוצר אחד. דוגמה למקרים אילו: כאשר מוצר מחליף מוצר אחר ושני המוצרים נראים ללקוחות כאותו המוצר (החברה שינתה את המפרט של המוצר ובעקבות כך החליפה את המספר הקטלוגי, אבל מבחינת השוק מדובר באותו המוצר), או במקרה שמוצר מיוצר במספר מפעלים ולכל מפעל יש מספר מק"ט שונה אבל גם כאן מבחינת השוק והלקוחות מדובר באותו המוצר.
ישנן שיטות שונות להעברת נתוני המכר. העקרונות של מבנה הממשק דומים ולכן אציג במאמר זה דוגמה אחת מייצגת שתאפשר להסביר את מבנה הממשק.
הדוגמה המוצגת הינה ממערכת Forecast Pro המאפשרת לקבל נתוני מכר ממערכות חיצוניות שונות או מקבצי אקסל וטקסט. במבנה הממשק ישנה חשיבות להבדל בין נתון מכירה ב"אפס", כלומר המוצר פעיל אך אינו מוכר, לבין נתון מכירה לא קיים (Null) שמשמעותו שהמוצר אינו קיים בתקופה זאת. על ידי ההבחנה הזאת ניתן להגדיר באיזה זמן המוצר "נולד" ומתי המוצר "מת".
בממשק מבוסס אקסל, אנו מקבלים מטריצה טבלאית, על ציר X נדווח את המכר על ציר הזמן ועל ציר Y נציג את המוצרים ומבנה ההיררכיה.
ראה דוגמה למבנה ממשק נתוני המכר באקסל:
בממשק מבוסס טבלת SQL אנו מקבלים סידרה ארוכה של רשומות, כשכל רשומה מייצגת מכר של תקופה אחת למוצר וההיררכיה שלו
ראה דוגמה למבנה ממשק SQL :
בפרק הבא אציג את המדדים לבחינת דיוק טיב התחזית והתאמתה לצורכי הארגון.
לפרטים נוספים