ทำไมต้องพยากรณ์สินค้า: ตัวอย่างการคำนวณแบบง่าย (Naïve Forecast) ที่เข้าใจง่าย

ทำไมการคำนวณพยากรณ์ในคลังสินค้า ร้านค้า หรือโรงงาน

เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยในการจัดการสต็อกและการวางแผนการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือเหตุผลหลักที่ทำไมการคำนวณพยากรณ์จึงเป็นสิ่งสำคัญ:

1. ลดความเสี่ยงของการขาดแคลนสินค้า

การคาดการณ์ที่แม่นยำ: ช่วยให้รู้ล่วงหน้าถึงปริมาณสินค้าที่ต้องสั่งซื้อหรือผลิต เพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนที่อาจส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจและความพึงพอใจของลูกค้า

2. ป้องกันสินค้าคงคลังเกิน (Overstock)

การวางแผนที่ดี: ช่วยให้ธุรกิจไม่ต้องสต็อกสินค้ามากเกินไป ซึ่งอาจทำให้เกิดต้นทุนที่ไม่จำเป็นและความเสี่ยงของสินค้าหมดอายุ

3. เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

การจัดการวัตถุดิบ: ในโรงงาน การพยากรณ์ช่วยให้การจัดหาวัตถุดิบมีความแม่นยำ ซึ่งช่วยให้กระบวนการผลิตดำเนินไปได้อย่างราบรื่น

4. ปรับปรุงการจัดการคลังสินค้า

การวางแผนล่วงหน้า: ช่วยในการจัดการพื้นที่ในคลังสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้มีพื้นที่เพียงพอสำหรับสินค้าที่คาดว่าจะเข้ามา

5. การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การวางแผนธุรกิจ: ข้อมูลพยากรณ์ช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการขยายธุรกิจ การเปิดร้านใหม่ หรือการเพิ่มการผลิต

6. การจัดการต้นทุน

ลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น: การพยากรณ์ช่วยในการวางแผนงบประมาณและลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นในการสั่งซื้อหรือผลิตสินค้าจำนวนมากเกินไป

ตัวอย่าง

ร้านค้า: ถ้าคาดการณ์ว่ายอดขายของสินค้าบางอย่างจะเพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลเทศกาล ร้านค้าสามารถสั่งซื้อสินค้าเพิ่มล่วงหน้าเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า
โรงงาน: หากโรงงานคาดการณ์ว่าจะมีความต้องการเพิ่มขึ้นในอีก 6 เดือนข้างหน้า โรงงานสามารถวางแผนการผลิตและจัดหาวัตถุดิบได้ล่วงหน้า

การคำนวณพยากรณ์จึงเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการบริหารจัดการธุรกิจให้มีประสิทธิภาพและลดความเสี่ยงในการดำเนินงาน

ตารางสรุปข้อดี ข้อเสีย ประโยชน์ และค่าเสียเวลา ถ้าไม่ทำการพยากรณ์สินค้า:

ข้อดี	ข้อเสีย	ประโยชน์	ค่าเสียเวลา
– ไม่ต้องลงทุนในระบบพยากรณ์	– ขาดการวางแผนที่แม่นยำ	– ลดความยุ่งยากในการตั้งค่าและการจัดการ	– เวลาในการจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้น
– ลดต้นทุนเริ่มต้น	– มีความเสี่ยงสูงในการขาดแคลนสินค้าหรือสต็อกเกิน	– ลดความซับซ้อนในกระบวนการวางแผน	– เวลาที่ใช้ในการจัดการและปรับปรุงสต็อกในภายหลัง
	– อาจทำให้การจัดการคลังสินค้าหรือการผลิตไม่เป็นไปตามแผน	– ลดความต้องการในกระบวนการวิเคราะห์และคาดการณ์	– เวลาที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาความไม่ตรงตามความต้องการของลูกค้า
	– ทำให้เกิดต้นทุนที่ไม่จำเป็นจากสินค้าคงคลังเกินหรือขาดแคลน	– ลดความซับซ้อนในการติดตามและจัดการสินค้าคงคลัง	– เวลาที่สูญเสียในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า

ข้อดีของการไม่ทำการพยากรณ์สินค้า

ไม่ต้องลงทุนในระบบพยากรณ์: ประหยัดค่าใช้จ่ายในการติดตั้งและดูแลระบบพยากรณ์
ลดต้นทุนเริ่มต้น: ไม่มีค่าใช้จ่ายเริ่มต้นในการพัฒนาและรักษาระบบพยากรณ์

ข้อเสียของการไม่ทำการพยากรณ์สินค้า

ขาดการวางแผนที่แม่นยำ: ไม่มีข้อมูลในการคาดการณ์ความต้องการ ทำให้การวางแผนไม่เป็นไปตามความต้องการจริง
ความเสี่ยงสูงในการขาดแคลนสินค้าหรือสต็อกเกิน: อาจทำให้เกิดการขาดแคลนสินค้าหรือสต็อกเกิน ซึ่งส่งผลกระทบต่อการบริการลูกค้า
มีความเสี่ยงสูงในการจัดการคลังสินค้า: อาจทำให้การจัดการคลังสินค้าหรือการผลิตไม่เป็นไปตามแผน

ประโยชน์ของการไม่ทำการพยากรณ์สินค้า

ลดความยุ่งยากในการตั้งค่าและการจัดการ: ไม่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรในการตั้งค่าและจัดการระบบพยากรณ์
ลดความซับซ้อนในกระบวนการวางแผน: ลดขั้นตอนและกระบวนการที่ซับซ้อนในการพยากรณ์และวางแผน

ค่าเสียเวลาของการไม่ทำการพยากรณ์สินค้า

เวลาในการจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้น: ใช้เวลาในการแก้ไขปัญหาที่เกิดจากการขาดแคลนสินค้าหรือสต็อกเกิน
เวลาที่ใช้ในการจัดการและปรับปรุงสต็อกในภายหลัง: ใช้เวลาในการจัดการสต็อกและปรับปรุงการจัดการหลังจากที่เกิดปัญหา
เวลาที่สูญเสียในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า: เวลาในการตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าที่อาจจะไม่เพียงพอ

การพยากรณ์อย่างง่าย (Naïve Forecast) แบบเข้าใจง่าย

การพยากรณ์อย่างง่าย หรือที่เรียกว่า naïve forecast เป็นเทคนิคพื้นฐานในการคาดการณ์ที่ใช้คาดการณ์ยอดขายในอนาคตโดยอิงจากยอดขายปัจจุบันเป็นหลัก โดยไม่คำนึงถึงปัจจัยอื่น ๆ

วิธีการทำงานของการพยากรณ์อย่างง่าย

การพยากรณ์จากยอดขายปัจจุบัน:
- ตัวอย่าง: หากเดือนมกราคมขายได้ 35 กล่อง ในเดือนกุมภาพันธ์ก็จะพยากรณ์ว่าจะขายได้ 35 กล่องเช่นกัน
- ถ้าเดือนกุมภาพันธ์ขายได้จริง 42 กล่อง: เดือนมีนาคมจะพยากรณ์ว่าจะขายได้ 42 กล่องเช่นกัน
การแสดงแนวโน้ม:
- ตัวอย่าง:
  - เดือนมกราคม: ขายได้ 108 กล่อง
  - เดือนกุมภาพันธ์: ขายได้ 120 กล่อง
- การพยากรณ์สำหรับเดือนมีนาคม:
  - คำนวณการเปลี่ยนแปลง: 120 + (120 – 108) = 132 กล่อง

การคำนวณและพยากรณ์แบบละเอียด

ตัวอย่างการคำนวณ:
- เดือนมกราคม: ขายได้ 108 กล่อง
- เดือนกุมภาพันธ์: ขายได้ 120 กล่อง
- การพยากรณ์เดือนมีนาคม:
  - คำนวณความแตกต่าง: 120 – 108 = 12 กล่อง
  - พยากรณ์ยอดขายเดือนมีนาคม: 120 + 12 = 132 กล่อง
ตัวอย่างการคาดการณ์จริง:
- หากยอดขายเดือนมีนาคมจริง: 127 กล่อง
- การปรับปรุงพยากรณ์:
  - พยากรณ์ใหม่: 120 + (127 – 120) = 127 กล่อง

เคล็ดลับในการใช้การพยากรณ์อย่างง่าย

ใช้การพยากรณ์อย่างง่ายเมื่อต้องการวิธีที่เร็วและไม่ซับซ้อน
เหมาะสำหรับธุรกิจที่มีความผันผวนไม่มากและไม่ต้องการพิจารณาปัจจัยซับซ้อนอื่น ๆ

ตัวอย่างการพยากรณ์สินค้า สูตรการพยากรณ์สินค้า ร้านสะดวกซื้อที่เปิดตลอด 24 ชั่วโมง

สถานการณ์: สมมติว่าคุณต้องการพยากรณ์ยอดขายของนมในร้านสะดวกซื้อที่เปิดตลอด 24 ชั่วโมง

ข้อมูลที่ใช้

ยอดขายในอดีต: ข้อมูลยอดขายของนมในเดือนที่ผ่านมา
ปัจจัยอื่นๆ: อาจรวมถึงฤดูกาล, โปรโมชั่น, วันหยุด

ตัวอย่างข้อมูลยอดขาย (รายสัปดาห์)

สัปดาห์	ยอดขายนม (กล่อง)
สัปดาห์ที่ 1	150
สัปดาห์ที่ 2	160
สัปดาห์ที่ 3	155
สัปดาห์ที่ 4	165

สูตรการพยากรณ์สินค้า

1. การพยากรณ์แบบเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average)

วิธีการ: ใช้ค่าเฉลี่ยของยอดขายในอดีตเพื่อพยากรณ์ยอดขายในอนาคต

สูตร: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ = ยอดขายรวม / จำนวนช่วงเวลา

การคำนวณ:

ยอดขายรวม = 150 + 160 + 155 + 165 = 630
จำนวนช่วงเวลา = 4 (สัปดาห์)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ = 630 / 4 = 157.5 กล่อง

พยากรณ์ยอดขายสัปดาห์ที่ 5: 157.5 กล่อง

2. การพยากรณ์แบบการเติบโต (Growth Rate)

วิธีการ: ใช้อัตราการเติบโตของยอดขายในอดีตเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต

สูตร: ((ยอดขายล่าสุด – ยอดขายก่อนหน้า) / ยอดขายก่อนหน้า) X 100%

การคำนวณ:

อัตราการเติบโตระหว่างสัปดาห์ที่ 4 และ 3: อัตราการเติบโต = ((165 − 155) / 155) × 100% = 6.45%
พยากรณ์ยอดขายสัปดาห์ที่ 5: ยอดขายสัปดาห์ที่ 5=ยอดขายสัปดาห์ที่ 4×(1+อัตราการเติบโต)
- ยอดขายสัปดาห์ที่ 5 = 165 × (1+0.0645) = 175.6

พยากรณ์ยอดขายสัปดาห์ที่ 5: 175.6 กล่อง

3. การพยากรณ์แบบ Naïve Forecast

วิธีการ: ใช้ยอดขายล่าสุดเป็นการพยากรณ์

การคำนวณ:

พยากรณ์ยอดขายสัปดาห์ที่ 5: ใช้ยอดขายของสัปดาห์ที่ 4 = 165 กล่อง

สรุปการพยากรณ์

เฉลี่ยเคลื่อนที่: 157.5 กล่อง
การเติบโต: 175.6 กล่อง
Naïve Forecast: 165 กล่อง

การเลือกวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความต้องการและลักษณะของข้อมูล รวมถึงปัจจัยต่างๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อยอดขาย เช่น โปรโมชั่นและฤดูกาล

การใช้ข้อมูลการพยากรณ์เหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถจัดการสต็อกได้อย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองความต้องการของลูกค้าในร้านสะดวกซื้อที่เปิด 24 ชั่วโมงได้ดียิ่งขึ้น