LOJİSTİK PLANLAMA VE MODELLEME

Lojistik şirketleri planlama yaparken kısa, orta ve uzun vadeli tahminlere ihtiyaç duyar. Personel çizelgeleme, üretim planlama ve sevkiyat kısa vadeli tahminlere dayanır. Talep tahminleri planlama sürecinin bir parçası olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Lojistik planlamada stratejik orta vadeli tahminler genellikle hammadde ihtiyacını belirlemek, geçici personel istihdamı, makine ve teçhizat satın alımı gibi faaliyetler için gelecekteki kaynak gereksinimini belirlemede kullanılır. Uzun vadeli planlamalar içinse hedef pazara giriş ve pazardan ne zaman çıkılacağı gibi, çevresel faktörlerin tahmininde kullanılmaktadır.

Talep tahminin yapılacağı ürün grubuna ait öngörüler strateji belirlenmesinde önemlidir.
Bu tahminler genellikle üretim süreci tasarımı, hizmet süreci tasarımı, konum ve dağıtım tasarımı,
kaynak kullanım, satış planlaması ve operasyonel planlama ile ilgili tahminler yapar. Bunların hepsi
talebin stratejik olarak nasıl karşılanacağı ile ilgili orta ve uzun vadeli kararları içerir.

Nitel yöntemlerin kullanıldığı tahminleme teknikleri genellikle uzmanların bilgisinden yararlanır ve çok fazla yargı gerektirir. Bu teknikler tipik olarak tahmin çalışmasına katılanlar için iyi tanımlanmış süreçleri içerir. Örneğin, bir lojistik operasyonunda dağıtım için gerekli araç sayısının tahmin edilmesi durumunda firma tercihleri doğrultusunda bir seri araştırma yapmak ve konuyla ilgili fikir sahibi olmak gereklidir. Bu kararlar lojistik yönetimde sektör tecrübesi olan pazarı iyi analiz etmiş ve gelecek trendleri takip eden gruplar tarafında yapılmaktadır. Yeni lojistik hizmetin piyasa sunulması, yeni bir bölgeye giriş yapılması konularında deneyimi olan çalışanların bu tür tahminleri yapması en kullanışlı tahmin yöntemidir. Buna benzer deneyimlere ek olarak sunulacak lojistik hizmetleri hakkında bilgi, tüketicilerin alışkanlıkları, ürünün nasıl taşınacağı ile ilgili detaylar gibi bilgiler talebin başarılı bir şekilde tahmin edilmesini sağlamaktadır. Bazı durumlarda sektör verilerinin analiz edilip üzerinde tartışılması ve rakip firmaların beklenen talep tahminleri tahmin için çalışan grup için önemli olmaktadır.

Mevcut ürüne benzer bir ürünün satış geçmişine benzer karşılaştırılabilecek bir ürünün satış
geçmişinin gelecekteki satışları tahmin etmek için incelendiği bir tahmin yöntemidir. Yeni bir ürün
veya ürün grubu için talebin tahmin edilmesi için kullanılır. Bu yöntem şirket veya zorlu bir rakip tarafından benzer bir mevcut üründen belirli bir süre boyunca toplanan geçmiş verileri kullanılarak yapılır.

Nicel tahmin, matematiksel modellemeye dayanır. Nicel yöntemleri üç sınıfa ayırabiliriz. Bunlar zaman serileri, nedensel ilişkiler ve benzetimdir. Bu yöntemlerin mantığı geçmiş verilerden yararlanarak, onları kullanarak tahmin yapmaktır. Geçmiş verinin yapısında trend, sezonsallık ve döngüsellik gibi farklı bileşenler olabilir.

Döngüsellik, veri sabit bir frekansa sahip olmayarak yükselip indiğinde bir döngü oluşturur. Bu dalgalanmalar genellikle ekonomik koşullardan kaynaklanır ve genellikle "iş döngüsü" ile ilişkilidir. Bu dalgalanmaların süresi genellikle 5–10 yıl arasındadır.

Lojistik planlama işlevleri üç tahmin dönemine kısa – orta – uzun ihtiyaç duyar, çünkü her biri
doğrudan farklı bir iş işlevini etkiler ve daha da önemlisi orta ve uzun vadeli tahminler lojistik planlama süreci için kritik öneme sahiptir. Kısa dönem için yapılan tahinin süresi bir yıla kadar olmakla birlikte genellikle üç ay veya daha az süreyle kullanılır. Kısa dönem tahminleri satın alma, istihdam, üretim planlama, çizelgeleme ve benzeri planlamamaları yapmak için kullanılır. Orta dönem tahminler üç ay ile üç yıla kadar olan zarfında kullanılır. Orta dönem tahminler üretim planlaması, satış planlama, finans, bütçeleme ve farklı işletme planlamaları için kullanılır. Uzun dönem tahmini ise üç yıl ve daha uzun bir süre için yapılır. Yeni ürün, sermaye değişikliği, tesis genişletme, yer seçimi, ve araştırma-geliştirme için kullanılır.

Ağırlıklı hareketli ortalama, daha yeni verilerin eski verilere göre daha farklı önem verilerek belli sayıda geçmiş verilerle yapılan bir tahmin metodudur.

Sezonsal indeks, mevsimsellikten arındırılmış bir tahmin elde etmek için normal tahminle çarpılan sayısal bir değerdir.

Korelasyon katsayısı: İki değişken arasındaki ilişkinin açıklamasıdır. "r" ile gösterilir. –1< r < 1 arasında değer alır.  r2 değeri, açıklanabilen değişimin toplam değişime oranı olarak tanımlanır.

Ortalama Kareler Hatası
Bu yöntem de ortalama mutlak sapma yöntemine benzer fakat burada mutlak değer almak yerine tahmin hatasının karesi alınarak bulunur. Tahmin hatalarının karelerinin ortalaması ortalama kareler hatasını (OKH) verir. Bu yöntemde ortalama kareler alındığı için ortalama kareler hatası büyük değerler alır.