Az stok taşıyarak çalışan bir perakendecinin en temel 2 ihtiyacı

 

BERNA BÜLBÜL | Ürün Yöneticisi
Mehmet ali Ekmiş | Veri BİLİMCİ

Perakende sektörü stok açısından değişimini yaşıyor. Bildiğiniz gibi, birçok ülkede 90’lı yıllarda enflasyon rakamları çok yüksekti, enflasyon rakamlarının yüksekliği de perakende sektörünü etkiledi. Bu iş modelindeki en büyük kısıt ise, stok yapılabilecek alanın limitli olması idi. 2000’li yıllara gelindiğinde durum değişti. Bu yıllarda, stoklamanın kazanca katkısının olmadığı, hatta sermayeyi stoğa yatırmanın hiç de akıllıca olmadığı düşüncesi yaygınlaştı. Bu sebeple, “minimum seviyede stok yönetimi” fikri ön plana çıktı. 10 yılın ardından akıllardaki en büyük sorulardan biri hala;  “Minimum seviyedeki stok yönetimini nasıl daha akıllı hale getirebilirim?”. Bu sorunun cevabını bulmak için neler yapılması gerektiğini bu ve önümüzdeki yazılarımızda aktaracağız.

Az stok taşıyarak çalışan bir perakendecinin en temel 2 ihtiyacı şunlar;

1   Talep Tahmin Modül Sistemi

Biliyoruz ki, stok yönetim stratejisindeki başarı müşteri talebinin doğru tahmin edilmesinden geçiyor. Tedarik zincirinin her aşamasında bilgi akışı olurken, diğer yandan da her aşama birbiri ile etkileşim halindedir. Üretim sisteminin başlangıç adımı olarak kabul edilen talep tahmininin; stok seviyelerini koruma, müşterilere daha iyi hizmet verme, kapasite kullanımının iyileşmesi, kâr seviyelerinin arttırılması gibi konularda önemli rol oynadığını biliyoruz. Ayrıca tahminler esas alınarak; mevcut imkân ve işgücü çerçevesinde personel, malzeme ve kapasitenin yer aldığı planlamalar yapılıyor. Tahminler olmaksızın planlamanın ve kontrolün etkili bir şekilde yapılması oldukça güç.

Perakende sektörünün önemli özelliklerinden bir tanesi müşteri talebinin sezonsallık ve trendin yanı sıra; indirim, promosyon aktivitelerine ve özel günlere bağımlı olarak gerçekleşmesidir. Bu zorlaştırıcı faktörlere ek olarak ticari koşullardan dolayı ürünler zaman zaman satıştan kaldırılıp daha sonra tekrar satışa açılabiliyor. Bu durum istatistiksel olarak zaman serisinin bozulması ve elde edilen tahminlerin güvenilirliğinin azalması sonucunu doğuruyor.

Perakende zincirlerini incelediğimizde; bazı mağazaların şehir merkezlerinde, bazılarının üniversite kampüslerinde, stadyum yakınlarında, havaalanlarında, sezonsal etkilerden yoğunlukla etkilenen kıyı şeridinde bulunduğunu biliyoruz. Üniversite kampüsü içindeki yada yakınındaki bir mağaza akademik takvimden direkt etkilenmektedir, stadyum yakınındaki bir mağazanın da lig fikstüründen etkilendiği gibi. İlgili mağazalarda, bu dönemden etkilendiğini belirlediğimiz ürünler envanter olarak hazır bulundurulmazsa müşteri talebi yakalanamaz. Sonuç olarak; etkilerin bu kadar farklı olduğu zincirlerde; müşteri talebini belirlerken tek bir yöntem kullanmak, gerçekleşenden uzaklaşma ihtimalini arttırır. Biz, bu sebeple çoklu algoritma yapısı kullanıyoruz. Geliştirdiğimiz talep tahmin algoritmalarını, kendi aralarında yarıştırıyoruz. Gerçekleşen taleplere göre farklı talep tahmin metodları (üssel düzeltme, regresyon, Holt-Winters vb.) arasından en iyi sonuçları seçiyoruz. Gerçekleştirilen yarışma sonucunda seçilen modeller ile tahminleri üretiyoruz.

2  Envanter Kontrol Sistemi

Talep tahmin modül sisteminden elde ettiğimiz sonuçlar envanter kontrol sistemine girdi oluşturuyor. Böylelikle her gece; müşteri servis seviyesi, koli içi yuvarlaması, ilgili mağazanın envanter miktarı gibi kontrollerden sonra öneri oluşturulup/oluşturulmayacağına, oluşturulacak ise ne kadar olması gerektiği karar veriliyor.

Sonuç olarak; az stok taşımanın değerinin her gün arttığı günümüzde, stok yönetimini insan müdahalesine bırakmanın ya da veri madenciliği yaklaşımı içermeyen çözümler ile sistemlerin yönetilmeye çalışılmasının doğru olmadığını düşünüyoruz.

Bir sonraki yazımızda, talep tahmin modül sistemindeki çoklu algoritma yapımızdan daha ayrıntılı olarak bahsedeceğiz.

Please follow and like us:

Bir Cevap Yazın