การพยากรณ์ทางโลจิสติก คืออะไร

การพยากรณ์ทางโลจิสติก (Logistics Forecasting) เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพเพื่อประมาณการสิ่งต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานทางโลจิสติก เช่น การคาดการณ์ปริมาณสินค้าที่จะขนส่งในอนาคต การต้องการคลังสินค้า เวลาการขนส่งสินค้า และสิ่งที่เกี่ยวข้องอื่นๆ

การพยากรณ์ทางโลจิสติกมีความสำคัญในการจัดการโลจิสติก เนื่องจากมันช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนกิจกรรมของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยลดความไม่แน่นอนและเตรียมการที่เหมาะสมเพื่อรับมือกับความผันผวนในการดำเนินงานต่างๆ ที่เกิดขึ้นในโลกธุรกิจและสภาพแวดล้อมรอบตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ช่วงเวลาของการพยากรณ์ทางโลจิสติก

การพยากรณ์ทางโลจิสติกสามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ช่วงเวลาหลัก ดังนี้

1. การพยากรณ์ระยะสั้น (Short-term forecasting)

• ระยะเวลา: น้อยกว่า 1 ปี

• ตัวอย่าง: คาดการณ์ยอดขายรายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน

• วัตถุประสงค์:

  • วางแผนการผลิต

  • วางแผนการจัดซื้อ

  • จัดการสินค้าคงคลัง

  • จัดการการขนส่ง

2. การพยากรณ์ระยะกลาง (Medium-term forecasting)

• ระยะเวลา: 1 ถึง 5 ปี

• ตัวอย่าง: คาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลัง

• วัตถุประสงค์:

  • วางแผนกลยุทธ์

  • วางแผนการลงทุน

  • พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน

3. การพยากรณ์ระยะยาว (Long-term forecasting)

• ระยะเวลา: มากกว่า 5 ปี

• ตัวอย่าง: คาดการณ์ความต้องการสินค้าในตลาดใหม่

• วัตถุประสงค์:

  • กำหนดทิศทางของธุรกิจ

  • วางแผนการวิจัยและพัฒนา

  • พัฒนาความสัมพันธ์กับพันธมิตร

ตัวอย่างการใช้งานช่วงเวลา

• การพยากรณ์ระยะสั้น:

  • ร้านอาหารใช้การพยากรณ์ระยะสั้นเพื่อคาดการณ์จำนวนอาหารที่ต้องเตรียมในแต่ละวัน

  • บริษัทขนส่งใช้การพยากรณ์ระยะสั้นเพื่อคาดการณ์จำนวนรถขนส่งที่ต้องการในแต่ละสัปดาห์

• การพยากรณ์ระยะกลาง:

  • บริษัทผลิตสินค้าใช้การพยากรณ์ระยะกลางเพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังใน 1 ปีข้างหน้า

  • บริษัทค้าปลีกใช้การพยากรณ์ระยะกลางเพื่อคาดการณ์ยอดขายใน 3 ปีข้างหน้า

• การพยากรณ์ระยะยาว:

  • บริษัทเทคโนโลยีใช้การพยากรณ์ระยะยาวเพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าในตลาดใหม่

  • บริษัทพลังงานใช้การพยากรณ์ระยะยาวเพื่อคาดการณ์ความต้องการพลังงานในอนาคต

ขั้นตอนในการพยากรณ์ทางโลจิสติก

ขั้นตอนในการพยากรณ์ทางโลจิสติก มีดังนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์

• ต้องการคาดการณ์อะไร

• ต้องการใช้ข้อมูลเพื่ออะไร

2. รวบรวมข้อมูล

• ข้อมูลการขาย

• ข้อมูลสินค้าคงคลัง

• ข้อมูลการขนส่ง

• ข้อมูลเศรษฐกิจ

• ข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

3. เลือกวิธีการพยากรณ์

• วิธีการทางสถิติ

• วิธีการเชิงสาเหตุ

• วิธีการจำลอง

4. พัฒนาโมเดล

• วิเคราะห์ข้อมูล

• สร้างโมเดล

• ทดสอบโมเดล

5. ใช้โมเดล

• คาดการณ์อนาคต

• วิเคราะห์ผลลัพธ์

• ปรับปรุงโมเดล

6. ติดตามผล

• ตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล

• ปรับปรุงโมเดล