Gıda sektöründe talep tahmini
Raf ömrü kısa olduğu için tahmin hatası doğrudan fireye ya da kaçan satışa dönüşüyor. Bayram, sezon ve hava gibi etkenler planı her yıl yeniden bozuyor.
▶ Çözüm
Kendi satış verinizle çalışan bir talep tahmini kuruyor; stok, satın alma ve üretim planlamasını tecrübe yerine ölçülebilir bir temele oturtuyorum.
▶ Örnek kullanım
Ürün ve kanal bazında talep tahmin edilir; bayram, sezon ve kampanya etkileri ayrı ayrı modellenir ve üretim miktarı raf ömrü dikkate alınarak önerilir.
▶ Gereken veri
Ürün ve kanal bazında satış geçmişi, kampanya ve bayram takvimi, üretim ve fire kayıtları gerekir.
Sektörün veri tablosu
Gıda şirketlerinde raf ömrü her kararı etkiler: Fazla stok fireye, eksik stok kaçan satışa dönüşür. Veri ERP'de, üretim kayıtlarında, distribütör ve zincir market satış raporlarında birikir. Sezon, bayram ve hava gibi etkenler talebi belirgin şekilde değiştirir.
Talep tahmini; geçmiş satışları, sezonları, kampanyaları ve diğer etkenleri kullanarak önümüzdeki dönemde ne kadar satış yapılacağını öngörmektir. Asıl değer tahminin kendisinden değil, planlamaya nasıl bağlandığından gelir: Ne kadar stok tutulacağına, siparişin ne zaman verileceğine ve üretimin nasıl planlanacağına tahmin yön verir.
Arkasındaki hesap
Emniyet stoğu = z × √(L × σ_d² + d² × σ_L²)
- z: hedef hizmet seviyesine karşılık gelen katsayı (örneğin %95 için yaklaşık 1,65)
- L, σ_L: ortalama tedarik süresi ve sapması
- d, σ_d: dönem başına ortalama talep ve sapması
Nasıl çalışırım
- 1. hafta
Veri ve mevcut süreç.
Satış, stok ve kampanya verisiyle birlikte bugünkü planlama süreci incelenir. Mevcut tahmin yönteminin isabeti ölçülür; böylece karşılaştırma için bir başlangıç noktası elde edilir.
- 2.–3. hafta
Model ve ürün grupları.
Ürünler satış davranışlarına göre gruplanır ve her gruba uygun yöntem seçilir. Yeni tahminler, mevcut yöntemle aynı dönem üzerinden karşılaştırılır.
- 4.–5. hafta
Planlamaya bağlama.
Tahmin, hata payıyla birlikte stok ve sipariş önerilerine dönüştürülür. Planlama ekibinin kullandığı formatta hazırlanır ve düzenli olarak güncellenir.
- Son hafta
Devir.
Modelin nasıl çalıştığı, ne zaman güncellenmesi gerektiği ve sonuçların nasıl izleneceği dokümante edilip ekibinize aktarılır.
▶ Sık sorulan sorular
Gıda sektöründe talep tahmini için hangi veri gerekir?
Ürün ve kanal bazında satış geçmişi, kampanya ve bayram takvimi, üretim ve fire kayıtları gerekir.
Hangi durumda bu çalışma doğru seçim olmaz?
Yeterli geçmiş veriniz yok. Yeni bir ürün grubu ya da yeni kurulmuş bir şirket için istatistiksel tahmin güvenilir olmaz. Önce verinin birikmesi gerekir. Satışlarınız birkaç büyük sözleşmeye bağlı. Talep birkaç müşterinin kararına bağlıysa işe yarayan şey bir model değil, satış ekibiyle yakın çalışmaktır.
Bu çalışmaya nasıl başlanır?
Kısa bir tanışma görüşmesiyle başlanır. Görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, verinizin bu iş için yeterli olup olmadığını ve ilk adımın ne olması gerektiğini açıkça söylüyorum. Her mesaja 24 saat içinde yanıt veriyorum.
▶ Kavramlar
Wikipedia ve Wikidata kayıtlarına bağlanır.
▶ Kaynaklar
- [1]Wikipedia, Safety stock, 2026-10. en.wikipedia.org/wiki/Safety_stock
- [2]Wikipedia, Mean absolute percentage error, 2026-10. en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error
▶ Tanışma görüşmesi
Sizin durumunuz için konuşalım.
30 dakikalık görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, size nasıl yardımcı olabileceğimi açıkça söylüyorum.
Tanışma görüşmesi ayarlayın▶ Diğer sektörlerde