CHAPTER 10 DEMAND MANAGEMENT AND DEMAND FORECASTING

DEMAND CHARACTERISTICS 외부적 요인 : 통제불가능 선행(leading), 동행(coincident), 후행(lagging) 지표 : 전환점 예측 고객의 기호와 이미지, 경쟁사,보완적 제품의 성패 내부적 요인(marketing) 제품이나 서비스 설계, 가격, 광고, 판매촉진, 포장 , 판매원의 할당량이나 수당, 판매대상지역의 확대나 축소 등 Demand management 수요의 크기나 발생시점에 영향을 주거나 변경이 불가능한 수요형태에 적응하는 과정 Unregulated demand – 비효율성과 비효과성 발생 잉여 자원과 생산능력을 보유(capacity) 수요 변동에 대비한 Backlog(주문적체)의 발생 내외부 고객의 시스템 납기 신뢰성에 대한 불만족 시스템의 문제 방지를 위해 재고유지 묵인

DEMAND MANAGEMENT IN THE SERVICES Most services do not have the option of holding inventory to buffer their systems against unexpected surges in demand. Thus, a service provider seeking to achieve world-class performance must either: maintain sufficient capacity to satisfy high demand → Good Forecast or Flexible Resource Base try to influence the pattern of customer arrivals to make it match system capacity develop a flexible pricing strategy to shift demand to periods with slack capacity Service-delay Management/Waiting-management Program

DEMAND MANAGEMENT IN MANUFACTURING Marketing 부서와 OM Manager 사이의 상호 협력 Buffer : inventory , lead time, & capacity. Demand management in manufacturing systems varies by market orientation. make-to-order : promised delivery date. make-to-stock : checking → multiple inventory sites, rush order, information system

DESINING THE FORCASTING SYSTEM Deciding what to forecast Level of aggregation :유사제품 총괄화→개별제품 수요예측 Unit of measurement :화폐단위 , 제품단위, 자원요구(노동,기계) Choosing the type of forecasting technique 예측의 정확성과 예측비용간의 상충관계 고려 예측대상기간 고려 Short term(3개월 이하) : 재고관리(시계열) Medium term(3개월~2년) : 생산능력계획(인과분석) Long term(2년 이상) : 공장입지(정성적방법) Hardware & software 선정 예측모형과 자료 일치 : 예측기법, 입력계수 선택

TYPES OF FORECASTING METHOD 정성적 기법 (Qualitative method ) Sales Force Estimates(판매원 추정법) Executive Opinion(경영자 의견) Market Research(시장조사) Delphi method 정량적 기법(Quantitative method) Causal Relation Model(인과모형) Time Series Analysis(시계열분석)

SALES FORCE ESTIMATES 주기적으로 판매원들로 하여금 수요 측청치를 작성하게 하고, 이를 근거로 수요를 예측 장점 단점 판매원 : 가까운 장래에 어떤 제품이 얼마만큼 팔릴 것인지 가장 잘 앎. 넓은 시장 : 지역별 예측 정보는 재고관리, 유통, 판매관리 등에 상당히 유용함. 예측 용이 : 개인별 예측치를 집계하면 구역별, 지역별 판매예측치를 계산 용이 편견 : 개인적 편견의 예측 반영 (낙관, 비관) 고객의 ‘욕구(갖고 싶은 것)’와 ‘수요 (사고 싶은 것)’를 구별하지 못할 가능성 있음 성과측정치(판매량) : 예측치 낮추거나 예측치 만큼 일함

EXECUTIVE OPINION & MARKET RESEARCH 경영자의견 : 신제품(특정상황) 중역의 시간 투입-비용 높음 통제불가능 한 위험 발생 – 예측치 조정으로 인한 무의미성(합의) 시장 조사: 가설 수립 후 검증 설문지 개발 → 설문방법 결정 →설문대상표본 선정 →통계적인 방법 이용한 분석 예측의 정확도는 단기일수록 뛰어나고, 장기일수록 떨어짐 단점 추정치를 결정할 권한을 가진 사람이 너무 많고 결과가 모호함 응답회수율 매우 낮음 시장의 의견 대변 못할 수 있슴 고객의 판단범위 제한적 : 조사결과가 혁신적이지 못함

DELPHI METHOD 특징 단계 단점 익명의 전문가 집단으로부터 합의를 도출 통계적 모형을 개발하기 위한 과거 자료가 없거나 경영자가 경험이 없어서 판단의 근거를 찾을 수 없을 때 사용 장기 수용 예측이나 신제품 수요 예측시 사용 단계 전문가 그룹 설계 → 설문지 발송 →통계량으로 표현 → 예측 변동 의향 탐색 →의견이 일치될 때까지 다시 4단계 되풀이 하거나 자료를 누락시킴 단점 예측에 걸리는 시간이 상당히 김. 응답 내용에 책임감이 적어서 응답에 의미가 적을 수 있슴. Delphi법이 높은 수준의 정확성을 보인다는 증거가 없슴. 설문서를 잘못 설계하면 모호하거나 잘못된 결론을 도출.

CAUSAL RELATIONSHIP MODEL 특징 인과모형은 과거자료 이용가능하고 예측 대상 수요 요소들과 내외적 요인의 관계를 파악할 수 있을 때 사용 중장기 예측을 위한 정확한 정보 제공 상관분석 종속변수와 독립변수(탐색)간의 관계 분석하여 관계의 밀접도 검사 상관계수(correlation coefficient) : 관계의 정도(-1과 1사이) 회귀분석(regression analysis) 변수간의 관계를 분석하여 종속변수와 독립변수간의 관계를 회귀식으로 만들어 이미 알고 있는 변수의 값으로 다른 변수 값을 알아냄 단순선형회귀(simple linear regrresion)-종속변수 1개, 독립변수 1개. 다중회귀분석(multiple regression)-두개이상의 독립변수와 종속변수 1개 결정계수(coefficient of determinant) : 정확한 선형관계 정도

TIME SERIES ANALYSIS 수요의 패턴(patterm) 분석방법 추세 시계열이란 제품이나 서비스의 수요를 발생시간에 따라 관찰 과거자료 중 종속변수고려하고 과거행태가 미래에도 지속 가정 수평(horizontal(trend), 계절(seasonal),주기(cyclical-경기변동,제품수명주기), 우연 변동(random-예측 불가능) 분석방법 전기수요법(last period demand): 당기의 실제치 차기 예측치 이용 단순이동평균법(simple moving average): 동일한 가중치 부여 가중이동평균법(Weighted moving average): 최근 자료 가중치 큼 지수평활법(exponential smoothing) : 지수평활계수(α) 필요.

예측오차의 측정과 평가 예측오차(forecast error) : 예측정확도 측정 예측편의(forcast bias) 예측치와 실제수요와의 차이, 예측편의와 오차크기 측정. 예측편의(forcast bias) 예측치가 계속적으로 높거나 낮게 나타나는 것으로 0 일때 예측 정확 누적예측오차(RSFE )와 평균예측오차(MFE ) 이용해 측정. 오차크기(magnitude of error) 실제치와 예측치의 차이인 오차의 크기를 의미. 절대평균편차(MAD), 평균제곱오차 (MSE), 절대평균백분율오차 (MAPE). 예측과정 관리 : 예측효과 높임 추적지표(tracking signal) 이용 : 누적예측오차/절대평균편차 추적지표의 값이 음수나 양인 경우 관리한계를 통해 평가