Kasvatame ettevõtte väärtusi täpselt prognoositud nõudluse abil

Nõudluse ja varude juhtimine liigitatakse reeglina logistika, ostu- ja tarneahelate juhtimise valdkonda. Samas on nõudlusel tähtis roll väärtusahelas, kuna nõudluse juhtimise eesmärgid kattuvad täielikult tippjuhi ja omanike sihtidega.

Suuremad tulud, kasumi ja ettevõtte väärtuse kasvu võib saavutada ainult täpsemini prognoositud nõudluse abil. Samas on nõudlust väga raske prognoosida - eriti pikkade tellimus-tarnetsüklite korral, mis võivad ulatuda aastatesse.

Reeglina pole ükski prognoos absoluutselt täpne. Kui juhtivad ettevõtted on saavutanud kuni 75% täpsuse, siis paljude jaoks on see alles unistuste eesmärk. Ning seegi tähendab vähemalt 25% käibekaotust või laovarude ülejääki.

Kui liigsete laovarude suurust ja seeläbi tekkinud lisakulusid on lihtne mõõta, siis kaotatud müügimahu määratlemine on keerulisem.

Üks efektiivne võimalus on oma kontrolli suurendamine kogu tarneahela ulatuses. Teiste sõnadega nimetatakse seda vertikaalseks integreerimiseks. Näiteks Baltika Grupp kasutab vertikaalselt integreeritud ärimudelit, mis ühendab rõivakollektsioonide loomise, tootmise ja jaekaubanduse ning võimaldab pakkuda uusi moerõivaid igal nädalal.

Sealjuures on väga ilmekalt tõestatud, mismoodi saab kogu väärtusahelat kontrollides ettevõtte kasumit maksimeerida. Selle kinnituseks pole paremat mõõdikut kui Baltika aktsia hind, mis on viimase kahe aastaga kümnekordistunud.

Tekstiilitööstuses ja -kaubanduses muudab nõudluse juhtimise keeruliseks pikk tellimus-tarnetsükkel, ent samas toodete lühike müügiperiood.

Ennustada tuleb enamasti mitte jooksvat nõudlust, vaid ka tarbijate maitset ja ostukäitumist aasta-pooleteise pärast.

Rõivad on hooajakaup. Uus kollektsioon tähendab üle 5000 toote vahetumist aastas. Ka Baltika hinnangul saadakse suur võit mitte mehaanilise logistika optimeerimisega, vaid eelkõige kaubandusanalüüsiga.

Samas pole vertikaalne integreeritus kaugeltki ainus võimalus.

Näiteks tegeletakse tuntud Box-Jenkinsi meetodi välja töötanud Lancasteri ennustuskeskuses juba aastakümneid nõudluse prognoosimisega närvivõrkude abil (forecasting using neural networks ehk lühendatult neural forecasting).

Tegemist on uue ja eksperimentaalse, ent ennast juba tõestanud suunaga, kus eeldatakse, et seosed asjade vahel ei ole nii üksühesed nagu näiteks korrelatsiooni korral. See on esimene katse imiteerida arvutis inimese intuitsiooni: ennustada tulevikku mitte statistiliste või matemaatiliste meetoditega, vaid kasutades loodusest inspireeritud ja inimaju ehitusest tulenevaid vahendeid.

Aastakümneid on seda metoodikat rakendatud aegridade ennustamiseks sõjalistel kaalutlustel. Käesoleval ajal modelleeritakse närvivõrkude abil ka tulevikku meetoditega, mida kasutatakse muuhulgas börsidel aktsiahindade muutuste prognoosimiseks. Samas on närvivõrkude metoodika leidnud tööstusliku rakenduse nõudlusprognooside täpsuse suurendamises. Sealjuures on latt seatud väga kõrgele, sest lähteülesandeks on võetud ennustustäpsuse tõstmine üle 75%.

Autor: Illimar Paul