Bisakah Anda membayangkan memiliki kemampuan untuk memprediksi kebutuhan pasar dengan akurasi tinggi? Dalam dunia bisnis, khususnya di sektor manufaktur, tantangan dalam mengelola persediaan sering kali muncul dan dapat mengganggu rantai pasokan jika tidak ditangani dengan tepat.
Banyak perusahaan kesulitan menentukan jumlah produksi yang ideal hingga berujung kelebihan atau kekurangan stok. Di sinilah demand forecasting dan software manufaktur berperan penting, membantu memprediksi permintaan pasar dan mengatur produksi secara efisien.
Key Takeaways
|
Daftar Isi:
Apa itu Demand Forecasting dan Keterkaitannya dengan Produksi?
Demand forecasting adalah proses perkiraan atau prediksi permintaan suatu produk atau layanan di masa depan berdasarkan data historis, tren pasar, dan faktor-faktor lainnya.
Keterkaitannya dengan produksi terletak pada fakta bahwa hasil dari perkiraan permintaan memberikan panduan kepada pihak produksi untuk menentukan jumlah yang optimal dari barang atau layanan yang harus diproduksi, menghindari kekurangan atau kelebihan stok.
Dengan demikian, demand forecasting bisa membantu menyelaraskan produksi dengan permintaan pasar yang diantisipasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan rantai pasok secara keseluruhan.
Mengapa Demand Forecasting Penting untuk Retail, Trading, dan Manufaktur?
Lalu apakah fungsi forecasting? Demand forecasting memiliki peran krusial dalam sektor retail, trading, dan manufaktur karena membantu perusahaan membuat keputusan yang cerdas dan efisien.
1. Retail
Dalam industri retail, demand forecasting membantu menata stok dengan tepat agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan persediaan. Pemahaman terhadap permintaan masa depan memungkinkan toko selalu menyediakan produk yang dibutuhkan pelanggan, meningkatkan kepuasan, dan mencegah kerugian akibat overstock maupun kehilangan peluang penjualan.
2. Trading
Pada sektor trading, demand forecasting memungkinkan perusahaan merencanakan pembelian dan persediaan secara efisien. Dengan memahami tren pasar, bisnis dapat menyesuaikan strategi harga, promosi, serta portofolio produk untuk mengurangi risiko kelebihan stok dan meningkatkan profitabilitas.
3. Manufaktur
Dalam industri manufaktur, demand forecasting menjadi dasar perencanaan produksi. Perusahaan dapat menyesuaikan kapasitas, jadwal, dan kebutuhan bahan baku dengan proyeksi permintaan pasar. Hal ini membantu menekan biaya produksi, meningkatkan efisiensi operasional, dan menjaga kelancaran rantai pasok.
Manfaat Penggunaan Demand Forecasting bagi Perusahaan
Demand forecasting memegang peranan penting dalam menjaga tingkat efektivitas produksi perusahaan. Berikut adalah beberapa manfaat dari penggunaan perkiraan permintaan bagi perusahaan:
1. Menjadi landasan bagi perusahaan
Demand forecasting dapat menjadi landasan perusahaan dalam melakukan perencanaan produksi. Hal ini dapat membuat perusahaan dapat terhindar dari produktivitas yang tidak efisien.
2. Memudahkan manajemen untuk melakukan pemantauan
Perusahaan yang menerapkan demand forecasting akan lebih mudah melakukan pemantauan. Hal ini didasarkan pada perkiraan yang sudah dilakukan, sehingga pihak manajemen sudah mengetahui aspek mana yang perlu dilakukan pemantauan.
3. Meningkatkan efisiensi dalam pembelian barang
Dengan perkiraan yang sudah dilakukan, perusahaan menjadi memiliki informasi yang pasti mengenai barang yang harus dibeli. Hal ini menghindarkan perusahaan dari pembelian yang tidak seharusnya dilakukan.
Jenis-jenis Demand Forecasting
Pada dasarnya, demand forecasting terbagi menjadi 6 jenis. Berikut adalah jenis-jenis demand forecasting yang perlu Anda pahami:
1. Demand forecasting jangka pendek
Sesuai dengan namanya, jenis jangka pendek hanya diperuntukkan selama jangka 3 sampai 6 bulan ke depan. Jenis perkiraan permintaan jangka pendek sangat cocok untuk merespons perubahan pasar yang cepat.
2. Demand forecasting jangka panjang
Berbeda dengan jangka pendek, perkiraan permintaan jangka panjang diperuntukkan selama jangka 1 sampai 5 tahun ke depan dan efektif untuk dijadikan landasan perusahaan dengan target pasar yang lebih besar.
3. Demand forecasting pasif
Perkiraan permintaan pasif cocok untuk perusahaan yang ingin memperkirakan pasar tanpa mempelajari tren ekonomi yang sedang terjadi. Lebih lanjutnya, jenis ini cocok untuk perusahaan yang mengedepankan stabilitas di atas pertumbuhan.
4. Demand forecasting aktif
Berbanding dengan perkiraan permintaan pasif, jenis perkiraan permintaan aktif menggunakan analisis mengenai tren ekonomi yang sedang terjadi sebagai data penguat. Selain itu, jenis ini cocok untuk perusahaan yang ingin bertumbuh.
5. Demand forecasting internal
Perkiraan permintaan internal berfokus pada kebiasaan beli yang dilakukan oleh konsumen dan perusahaan. Perkiraan ini dilakukan dengan menggunakan data terkait konsumen dan perusahaan.
6. Demand forecasting eksternal
Perkiraan permintaan eksternal dilakukan dengan melihat bagaimana tren ekonomi yang lebih luas dan pengaruhnya terhadap tujuan dari perusahaan. Penggunaan perkiraan permintaan eksternal sangat berguna untuk memantau rantai pasokan perusahaan.
Cara Melakukan Demand Forecasting
Dalam pelaksanaannya, demand forecasting tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Berikut adalah beberapa cara yang dapat Anda lakukan:
1. Melakukan riset pasar
Dalam melakukan perkiraan permintaan, cara yang dapat dilakukan oleh perusahaan adalah melakukan riset terhadap pasar. Hal ini bisa dilakukan dengan menyebarkan survei terhadap pelanggan. Dari hal itu, perusahaan bisa mendapat data yang bisa dipelajari.
2. Memproyeksikan tren
Memproyeksikan tren dapat dilakukan dengan menggunakan data penjualan perusahaan. Dari data tersebut, perusahaan bisa mengetahui barang seperti apa yang sedang ramai digunakan, sehingga perusahaan dapat memproyeksikan tren yang terjadi di masa depan.
3. Memanfaatkan tim penjualan
Tim penjualan berhubungan langsung dengan pelanggan, termasuk berkomunikasi. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mendapatkan feedback dari pelanggan terkait preferensi mereka dalam berbelanja.
Hal tersebut yang dapat menjadi data untuk perusahaan melakukan perkiraan permintaan.
4. Metode delphi
Metode delphi adalah cara yang dilakukan dengan mendapatkan bantuan dari pakar ahli. Cara metode ini dapat berjalan adalah dengan cara membagikan kuesioner ke beberapa pakar ahli terkait perkiraan permintaan.
Setelah jawaban terkumpul, perusahaan dapat mendiskusikan dengan tim internal. Setelah itu, proses dilakukan secara berulang sampai tim internal dapat menyimpulkan jawaban dari hasil kuesioner.
Metode ini memungkinkan Anda mendapatkan pengetahuan dari pakar ahli, sehingga perkiraan permintaan akan menjadi lebih tepat dan akurat.
5. Ekonometrika
Metode ini memanfaatkan perhitungan matematika yang ditelusuri secara kuantitatif. Dengan menggunakan data penjualan dan data fenomena dari luar, Anda dapat menyimpulkan perkiraan permintaan yang akurat.
Permasalahan yang Kerap Muncul saat Mengelola Supply
Di sektor manufaktur, perencanaan produksi sering tidak sesuai dengan kondisi pasar, dan ketidakakuratan peramalan menyulitkan pengaturan produksi secara efisien, penggunaan mesin, tenaga kerja, serta manajemen rantai pasok.
Selain itu, pengelolaan persediaan dan inventaris juga menghadirkan berbagai hambatan. Beberapa masalah umum yang sering muncul antara lain:
1. Prediksi Permintaan yang Tidak Akurat
Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam mengelola rantai pasokan (supply chain) adalah ketidakakuratan prediksi permintaan. Kesulitan dalam memprediksi permintaan pasar dapat menyebabkan produksi berlebih atau kekurangan stok.
Prediksi permintaan yang tidak tepat dapat menyebabkan berbagai masalah, seperti kelebihan stok atau kekurangan stok.
Kelebihan persediaan ini kemudian akan membuat banyaknya barang yang menumpuk dalam gudang, yang mana hal ini akan mengurangi kualitas dari stok tersebut.
Dengan stok yang rusak ini kemudian dapat membuat perusahaan mengalami kerugian secara finansial.
Faktor-faktor seperti perubahan tren pasar, fluktuasi ekonomi, atau bahkan kejadian tak terduga seperti bencana alam dapat membuat prediksi menjadi sulit.
Oleh karena itu, organisasi perlu mengadopsi metode dan teknologi yang lebih canggih untuk meningkatkan akurasi prediksi permintaan dan mengoptimalkan manajemen persediaan mereka.
Untuk mengatasi permasalahan ini, dapat dilakukan beberapa solusi seperti:
- Menggunakan sistem otomatis untuk mengumpulkan dan menganalisis data , membantu mengidentifikasi pola, dan memperbarui prediksi secara real-time.
- Melakukan pemantauan terhadap perubahan kondisi pasar atau faktor lain yang dapat memengaruhi permintaan dalam pasar
- Menerapkan sensor dan teknologi IoT pada produk dan proses produksi untuk mendapatkan data persediaan dan permintaan konsumen secara real-time, yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi permintaan.
2. Ketidakefisienan dalam Pengelolaan Inventori
Ketidakefisienan ini dapat timbul akibat kurangnya visibilitas terhadap permintaan pelanggan, ketidakmampuan dalam memprediksi perubahan tren pasar, atau kesalahan dalam perencanaan produksi.
Akibatnya, perusahaan dapat menghadapi tantangan seperti kelebihan stok yang mengakibatkan biaya penyimpanan yang tinggi, atau sebaliknya, kekurangan stok yang dapat menyebabkan kehilangan penjualan dan kecepatan layanan yang rendah.
Ketidakefisienan dalam pengelolaan inventori dapat merugikan perusahaan secara finansial dan dapat mempengaruhi reputasi perusahaan di mata pelanggan.
Oleh karena itu, pengoptimalan sistem pengelolaan inventori melalui teknologi canggih dan strategi yang tepat menjadi kunci dalam mengatasi permasalahan ini.
Manajemen inventori yang tidak efektif bisa mengakibatkan kelebihan atau kekurangan bahan baku. Sistem manufaktur yang terintegrasi dengan manajemen inventori memungkinkan pelacakan stok secara real-time, memastikan ketersediaan bahan baku yang tepat untuk produksi.
Untuk mengoptimalkan inventaris yang ada, dapat dilakukan langkah seperti:
- Menggunakan sistem informasi terintegrasi yang dapat mengotomatiskan proses manajemen inventori.
- Lakukan analisis permintaan pelanggan secara periodik untuk memproyeksikan kebutuhan stok dengan lebih akurat. Selain itu, pertimbangkan penyusunan penyimpanan inventori yang efisien untuk mengoptimalkan ruang dan memudahkan pengambilan barang.
3. Kesalahan dalam Pencatatan Data
Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam mengelola rantai pasok adalah kesalahan dalam pencatatan data. Hal ini terjadi karena seringkali pencatatan data masih dilakukan secara manual, sehingga memiliki risiko kesalahan yang tinggi.
Kesalahan ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti kesalahan input manusia, kurangnya standar pencatatan yang jelas, atau masalah perangkat lunak.
Pencatatan data yang tidak akurat dapat mengakibatkan kesalahan dalam perencanaan persediaan, pengelolaan persediaan yang tidak efisien, dan kesalahan pengambilan keputusan.
Hal ini dapat berdampak negatif pada ketersediaan produk, waktu pengiriman, dan biaya operasional, sehingga memerlukan upaya maksimal dalam pengawasan dan kontrol untuk meminimalkan risiko kesalahan pencatatan data dalam manajemen rantai pasok.
Agar pencatatan data dapat dilakukan dengan benar, dapat dilakukan langkah seperti:
- Implementasikan sistem pencatatan data otomatis untuk mengurangi ketergantungan pada input manual yang rentan terhadap kesalahan.
- Lakukan audit rutin terhadap data untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan dengan cepat sebelum dapat berdampak signifikan pada rantai pasokan.
- Terapkan validasi otomatis pada formulir dan input data untuk meminimalkan kesalahan manusia.
4. Keterlambatan dan Ketidakpastian Pasokan
Keterlambatan masuknya persediaan yang ada dapat terjadi akibat berbagai faktor, seperti masalah produksi, transportasi, atau bahkan cuaca yang tidak terduga.
Sementara itu, ketidakpastian pasokan muncul karena faktor-faktor yang sulit diprediksi, seperti fluktuasi permintaan pasar, perubahan regulasi, atau gangguan dalam rantai pasokan global.
Kedua masalah ini dapat berdampak negatif pada ketersediaan produk, efisiensi operasional, dan kepuasan pelanggan, sehingga perusahaan perlu mengimplementasikan strategi yang efektif untuk mengatasi tantangan ini, seperti diversifikasi pemasok, peningkatan visibilitas rantai pasokan, dan manajemen risiko yang lebih baik.
Rantai pasokan dapat dioptimalkan dengan beberapa langkah ini:
- Mengurangi risiko keterlambatan pasokan dengan berkolaborasi dengan beberapa pemasok yang dapat mengurangi dampak ketidakpastian yang mungkin timbul dari satu sumber pasokan
- Menerapkan teknologi canggih dan analitika data untuk memonitor dan memprediksi perubahan dalam pasokan. Penggunaan teknologi seperti IoT (Internet of Things) dan sistem manajemen rantai pasokan (SCM) dapat membantu mendeteksi permasalahan sejak dini.
- Melakukan evaluasi dan pemilihan pemasok secara cermat dengan mempertimbangkan kinerja masa lalu, kapasitas produksi, dan fleksibilitas untuk mengurangi risiko keterlambatan dan ketidakpastian.
5. Kesalahan dalam Perencanaan Produksi
Dalam membuat perencanaan produksi, jika dilakukan secara manual tentu dapat terjadi human error.
Hal ini dapat disebabkan oleh ketidakmampuan dalam memproyeksikan permintaan pelanggan dengan akurat, kurangnya koordinasi antara departemen yang terlibat dalam perencanaan, atau kendala dalam mengelola stok dan lead time.
Kesalahan perencanaan produksi dapat mengakibatkan overstock atau understock, mengganggu ketersediaan produk, dan menyebabkan ketidakpuasan pelanggan.
Oleh karena itu, manajemen perencanaan produksi yang efisien dan berbasis data menjadi krusial untuk mengatasi tantangan ini dalam mengoptimalkan rantai pasokan.
Perencanaan produksi dapat Anda optimalkan dengan beberapa langkah berikut yaitu:
- Menggunakan analisis data yang lebih canggih dan prediktif untuk memahami pola permintaan pelanggan, tren pasar, dan variabilitas yang mungkin terjadi.
- Mengimplementasikan strategi manajemen stok yang tepat, seperti Just-In-Time (JIT) atau reordering points, untuk meminimalkan risiko overstock atau understock.
- Melakukan pemantauan dan evaluasi rutin terhadap pelaksanaan rencana produksi, dan secara proaktif menanggapi perubahan kondisi pasar atau variabilitas yang tidak terduga.
Faktor yang Mempengaruhi Demand Forecasting
Demand forecasting dapat terjadi karena beberapa faktor. Berikut adalah beberapa faktor yang perlu Anda pahami:
1. Tren konsumen
Tren konsumen memegang faktor penting terhadap perkiraan permintaan. Fenomena yang sedang terjadi, akan sangat berpengaruh pada produk yang akan banyak dipesan.
2. Kondisi ekonomi yang terjadi
Kondisi ekonomi seperti nilai mata uang dan jumlah pengangguran berpengaruh terhadap preferensi produk yang akan dipilih masyarakat luas.
3. Harga yang berlaku di pasar
Harga yang berlaku di pasar akan mempengaruhi preferensi masyarakat dalam membeli produk. Hal ini dapat dijadikan landasan perusahaan dalam memperkirakan permintaan pasar.
4. Ketersediaan stok
Stok yang tersedia di gudang akan mempengaruhi kemampuan perusahaan dalam memproduksi produk dan menjualnya ke pelanggan.
Implementasi Sistem Manufaktur yang Bisa Membantu Mengoptimalkan Supply
Untuk membantu mengelola persediaan yang ada, perusahaan dapat memanfaatkan bantuan teknologi. Salah satu sistem yang dapat membantu proses ini yaitu sistem manufaktur.
Berikut merupakan beberapa fitur yang bisa membantu perusahaan dalam mengoptimalkan forecast dan supply yang ada:
1. Manufacturing planning
Perencanaan produksi adalah tahap awal yang penting untuk memastikan persediaan dan rantai pasok tetap optimal. Sistem ini membantu menyusun jadwal produksi dengan mempertimbangkan kapasitas mesin, bahan baku, dan waktu yang dibutuhkan, sekaligus mengurangi risiko overproduction atau kekurangan stok.
Selain itu, manufacturing planning memungkinkan pemantauan produksi secara real-time dan adaptasi cepat terhadap perubahan pasar. Fitur ini menjadi alat strategis untuk meningkatkan efisiensi operasional dan ketangguhan rantai pasok perusahaan.
2. Made to order completion forecast
Fitur Made-to-Order Completion Forecast membantu perusahaan memproyeksikan waktu penyelesaian produk sesuai pesanan, dengan memanfaatkan data historis dan informasi real-time. Hal ini memungkinkan persiapan persediaan yang tepat sesuai spesifikasi pesanan.
Dengan memahami kebutuhan produksi yang akan datang, perusahaan dapat mengurangi risiko stok berlebihan, meminimalkan pemborosan, dan meningkatkan efisiensi. Penggunaannya juga membuat perusahaan lebih responsif terhadap permintaan pelanggan dan meningkatkan kinerja rantai pasokan secara keseluruhan.
3. Multi level BoM
Fitur Multi-level Bill of Materials (BoM) membantu perusahaan mengelola persediaan agar tidak kekurangan atau kelebihan, dengan menyajikan struktur produk secara hierarkis. BoM mencakup daftar bahan langsung maupun semua subkomponen dan bahan baku di berbagai tingkatan produksi.
Dengan Multi-level BoM, perusahaan dapat melacak persediaan, merencanakan produksi lebih akurat, dan mengidentifikasi risiko atau bottleneck dalam rantai pasokan. Hal ini meningkatkan efisiensi produksi, menekan biaya, dan memastikan ketersediaan bahan tepat waktu.
4. Production order & work order tracking
Fitur ini memungkinkan perusahaan mengawasi dan melacak setiap tahapan produksi secara real-time. Informasi terkini mengenai status produksi, bahan baku, dan waktu tiap proses membantu manajer membuat keputusan tepat waktu.
Dengan sistem ini, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, mengidentifikasi potensi masalah atau keterlambatan lebih cepat, serta memastikan ketersediaan produk sesuai permintaan. Hal ini meningkatkan visibilitas manajemen produksi dan kinerja rantai pasokan secara keseluruhan.
5. Laporan Lengkap Terkait Produksi
Fitur ini membantu perusahaan mengoptimalkan rantai pasokan dengan membuat laporan mendalam tentang waktu, bahan baku yang digunakan, dan jumlah barang jadi yang diproduksi. Laporan ini memudahkan pelacakan dan analisis seluruh aspek produksi secara terperinci.
Informasi dari laporan memungkinkan manajemen membuat keputusan lebih cerdas terkait efisiensi operasional, penghematan biaya, dan respons terhadap perubahan permintaan pasar. Dengan pemahaman menyeluruh ini, perusahaan dapat meningkatkan kinerja, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan daya saing.
Kasus Studi dan Contoh Nyata dalam Industri
Sebagai contoh, perusahaan teknologi Apple telah berhasil menerapkan demand forecasting dengan sangat efektif.
Melalui analisis data penjualan historis, tren konsumen, dan faktor pasar global, Apple dapat memprediksi permintaan produk-produk baru mereka.
Misalnya, sebelum peluncuran produk terbaru seperti iPhone atau iPad, perusahaan akan melakukan perkiraan permintaan dengan cermat.
Proses ini akan melibatkan analisis data penjualan masa lalu, peluncuran produk pesaing, dan tren teknologi untuk memprediksi permintaan akan model baru.
Hasil dari analisis ini membantu perusahaan dalam menentukan jumlah produksi yang optimal serta merencanakan strategi manajemen inventori dan kampanye pemasaran.
Dengan demikian, Apple dapat menghindari kekurangan stok yang dapat merugikan pelanggan dan mengoptimalkan rantai pasokan mereka.
Selain itu, Apple juga menggunakan data penjualan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan merespons dengan cepat terhadap perubahan permintaan.
Keberhasilan implementasi perkiraan permintaan telah memberikan kontribusi besar terhadap ketahanan operasional dan kesuksesan bisnis Apple dalam pasar global.
Kesimpulan
Demand forecasting adalah elemen penting dalam strategi bisnis manufaktur modern. Dengan mengimplementasikan sistem yang tepat, perusahaan dapat memastikan bahwa mereka selangkah lebih maju dalam memenuhi kebutuhan pasar dengan efisien.
Bagi pebisnis yang membutuhkan sistem tepat untuk mengelola supply yang ada, dapat digunakan sistem manufaktur milik HashMicro. Sistem ini menawarkan fitur kritis seperti manufacturing planning, pemantauan real-time, manajemen stok yang akurat, hingga perkiraan permintaan yang tepat.
Untuk mengetahui lebih lanjut terkait fitur dan sistem ini, segera dapatkan demo gratisnya sekarang!
Pertanyaan Seputar Demand Forecasting
-
-
Kenapa perusahaan harus melakukan demand forecasting?
Perusahaan harus melakukan perkiraan permintaan agar dapat memiliki instrumen pembantu untuk memprediksi penjualan di masa depan.
-
Apa risiko yang diterima perusahaan jika tidak melakukan demand forecasting?
Perusahaan akan kesulitan untuk dapat berkembang dan mempertahankan stabilitas penjualan jika terjadi perubahan pada pasar.
-
Apa perbedaan forecasting dengan planning?
Forecasting berfokus pada melakukan perkiraan terhadap penjualan di masa depan. Planning berfokus pada perencanaan terkait produksi yang akan dilakukan perusahaan.
-
