Forecasting(수요예측). 맞게 해달라고 기도하면 되나요?

 

여러분은 forecast를 어떻게 생각하시나요? 

수요와 공급을 예측하지 않고 기업활동을 하는 회사들이 있을까 싶습니다.

(예측은 하되 근거없이 하는 바람에 신뢰가 0%에 가까운 회사들이 많긴 하겠지만 어찌됐건 각자 회사들이 나름의 방법으로 예측을 하긴 합니다.)

예측을 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하는데, 

제품 자체의 경쟁요소 뿐만 아니라 전반적인 비즈니스 환경도 고려해야 합니다. 

 

Forecast 기법에 대해 예기하기 전, Forecasting에 대해 염두에 두어야 할 것이 있습니다.

이걸 IMM(Introduction to Materials Management) 책에서는 Principles of Forecasting이라고 하는데요.

상식적이면서 기본적인 것들 입니다. 

Forecasting의 원칙 (Principles of Forecasting)

1. Forecasts are usually wrong.
   알려지지 않은 미래를 예측하는 것이므로 정확도가 100% 일 수 없습니다. 

2. Every forecast should include an estimate of error.
   틀릴 수 밖에 없는 숙명으로 에러율 관련하여 %나 범위를 표시해 줘야 합니다. 

3. Forecasts are more accurate for families or groups.
   개별 아이템을 예측하는 것 보다는 해당 아이템이 속해 있는 그룹에 대한 forecasting이 더 정확합니다. 

4. Forecasts are more accurate for nearer time periods.
   가까운 미래는 먼 미래보다 정확도가 더 높습니다. 

 

수요가 dynamic하게 변동하는 시장에서 이 forecast의 정확도를 높이기 위해서는 리드타임을 줄이는 것도 한 방법입니다. 

 

Data의 준비

Forecasting은 보통 기존 데이터를 바탕으로 담당자의 판단이나 통계 기법을 이용하여 만들게 됩니다. 

좋은 자료를 얻기 위한 3가지 원칙이 있는데요. 

첫번째, Record data in the same terms as needed for the forecast.

(Forecasting에 필요한 동일한 조건으로 데이터를 기록하라.)

예측을 위해 필요한 변수, 기간, 단위 등과 일치하도록 데이터를 기록해야 합니다. 

이를 통해 예측 모델이 정확한 데이터를 기반으로 구축될 수 있고, 예측 결과가 더욱 신뢰성 있게 나타날 수 있습니다. 

예를 들어, 수요 예측을 위해 주 단위로 데이터를 수집하고자 한다면, 데이터를 주 단위로 기록해야 합니다.

 

둘째, Record the circumstances relating to the data.

(데이터와 관련된 환경을 함께 기록하라)

특정 이벤트가 발생하면 수요가 변동될 수 있으며, 이러한 이벤트는 수요 데이터와 함께 기록되어야 합니다.

예를 들어, 판매 프로모션, 가격 변동, 날씨 변화 또는 경쟁 업체 공장의 파업과 같은

인위적인 수요 변동이 발생할 수 있습니다.

이러한 요인들은 수요 기록과 관련되어야 하며,

미래 조건을 위해 이를 포함하거나 제거할 수 있도록 해야 합니다.

이렇게 하면 수요 예측 모델이 보다 정확해질 수 있고, 다양한 조건에 대한 대응이 가능해집니다.

 

마지막으로, Record the demand separately for different customer groups.

(서로 다른 고객 그룹에서의 수요는 따로 기록하라.)

기업은 각각의 유통 채널을 통해 제품을 배포하며, 각각의 유통 채널은 고유한 수요 특성을 가지고 있습니다.

예를 들어, 기업은 정기적으로 상대적으로 적은 양을 주문하는 여러 도매업자에게 판매할 수도 있고,

매년 큰 양을 두 번 정도 구매하는 대규모 소매업체에게 판매할 수 있습니다.

이러한 경우 평균 수요 예측은 무의미할 수 있기 때문에 각각의 수요 집합은 별도로 예측되어야 합니다. 

 

 

다음편에서는 본격적으로 수요예측 기법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.