Forecast Barang: Metode, Cara Hitung, dan Strateginya

Penting bagi perusahaan untuk mengelola manajemen persediaan dan mengoptimalkan stok di gudang agar tidak mengalami kekurangan atau kelebihan. Untuk itu, proses forecast barang harus dilakukan untuk mengantisipasi permintaan dan pengendalian stok secara akurat.

Forecast barang merupakan proses penting untuk menyeimbangkan persediaan, serta memastikan kelancaran rantai pasok dan profitabilitas bisnis secara menyeluruh. Terutama jika Anda perusahaan memiliki potensi permintaan yang tinggi, serta alur distribusi yang kompleks.

Dalam artikel ini akan dibahas secara lengkap mengenai forecast barang, mulai dari jenis, metode, cara membuat forecast, hingga strategi yang harus dilakukan untuk mengoptimalkan proses ini. Pahami secara mendalam di sini!

Key Takeaways

• Forecast barang adalah proses analisis data dan tren untuk memperkirakan kebutuhan stok di masa depan, memastikan ketersediaan barang secara optimal.
• Metode forecasting barang: Moving average, exponential smoothing, regresi linier, kualitatif, kuantitatif.
• Tantangan yang dihadapi meliputi tingginya variabilitas permintaan, ketidakpastian rantai pasok, kurangnya integrasi teknologi, dan perubahan perilaku konsumen.
• Software inventory terbaik ScaleOcean dapat memberikan prediksi akurat berdasarkan data historis, serta mengotomatiskan proses forecasting barang.

Coba Demo Gratis!

Apa itu Forecast Barang?

Forecast barang adalah proses analisis data historis dan tren pasar yang dilakukan untuk memperkirakan jumlah dan jenis barang yang dibutuhkan di masa depan. Proses ini berperan penting dalam perencanaan rantai pasok dan produksi, serta dapat memastikan stok tersedia dalam jumlah yang optimal.

Berbeda dengan proses prediksi biasa yang harus berdasarkan perkiraan subjektif, inventory forecast akan menggunakan metode statistik dan teknologi untuk menghasilkan proyeksi yang lebih akurat dan terukur. Dengan proses pendekatan ini, Anda dapat mengoptimalkan operasional, dan mengurangi biaya penyimpanan akibat kelebihan stok.

Forecast juga akan membantu meningkatkan kepuasan pelanggan melalui efisinsi sistem inventory dan ketersediaan produk yang lebih terencana. Dengan perkiraan yang akurat, perusahaan dapat mengelola stok lebih efektif, mengurangi kekurangan atau kelebihan barang, dan memastikan produk tersedia tepat waktu.

Jenis-Jenis Forecasting Barang

Dalam perencanaan persediaan, pemilihan metode forecasting yang tepat sangat berpengaruh pada akurasi perhitungan kebutuhan barang. Setiap metode memiliki karakteristik dan tingkat ketepatan berbeda, sehingga penting bagi perusahaan untuk menyesuaikannya dengan ketersediaan data, tujuan, dan kondisi pasar. Berikut adalah beberapa jenis forecasting barang yang umum digunakan:

a. Cara Asumsi

Jenis metode ini dilakukan dengan membuat perkiraan berdasarkan intuisi, pengalaman, atau pengetahuan pasar tanpa analisis data yang mendalam. Biasanya digunakan dalam situasi yang membutuhkan keputusan cepat atau ketika data pendukung sulit diperoleh. Meski sederhana, asumsi tidak dapat dilakukan secara sembarangan, melainkan membutuhkan pendalaman mendalam mengenai situasi kondisi pasar.

b. Penggunaan Data Historis

Proses berikut memanfaatkan catatan penjualan atau permintaan pada periode sebelumnya untuk memprediksi kebutuhan di masa depan. Dengan menganalisis tren, pola musiman, dan fluktuasi pasar dari data historis, perusahaan dapat membuat estimasi yang lebih akurat dan relevan terhadap kondisi terkini.

c. Mengajukan Permintaan Langsung

Sangat sederhana, yakni bertanya secara langsung kepada pelanggan, distributor, atau pihak terkait mengenai kebutuhan atau rencana pembelian mereka. Informasi yang diperoleh melalui cara berikut akan digunakan sebagai patokan untuk menentukan jumlah stok barang yang perlu disiapkan untuk memenuhi angka permintaan.

Metode Forecasting Barang dan Cara Menghitungnya

Penting untuk memastikan forecast yang Anda lakukan sesuai dengan karakteristik data dan pola permintaan perusahaan Anda. Terdapat beberapa metode yang bisa Anda gunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola pembelian pelanggan dengan lebih akurat. Ini tiga metode forecast barang dan cara hitungnya:

1. Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average)

Jenis metode ini digunakan untuk menghaluskan fluktuasi data dengan menghitung rata-rata permintaan dalam periode tertentu, contohnya seperti mingguan atau bulanan. Metode ini dapat mengidenifikasi pola permintaan jangka pendek, terutama ketika tidak ada tren musiman atau perubahan mendadak dalam pasar.

Anda bisa mengitung forecast order dengan metode moving average menggunakan rumus berikut:

Contoh perhitungannya, jika permintaan dalam 3 bulan terakhir adalah 100, 120, dan 130 unit, maka Anda dapat menghitungnya seperti ini:

Dengan perhitungan forecast barang dan stok bisnis ini, Anda bisa mengetahui bahwa perkiraan permintaan untuk bulan berikutnya adalah 116.67 unit.

2. Metode Exponential Smoothing

Berikutnya ada metode exponential smoothing yang memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga lebih responsif terhadap perubahan tren atau pola musiman dalam permintaan. Metode ini akan membantu Anda menyesuaikan proyeksi stok lebih cepat berdasarkan pergerakan pasar terkini.

Anda bisa mengitung inventory forecast dengan metode exponential smoothing menggunakan rumus berikut:

Dengan perhitungan perkiraan stok ini, Anda bisa menghitungnya dengan contoh berikut. Jika forecast sebelumnya adalah 110 unit, permintaan terbaru 120 unit, dan faktor smoothing (𝛼) adalah 0.5, maka perhitungannya seperti ini:

Dari perhitungan metode ini, dapat diketahui bahwa forecast pengadaan barang dan permintaan berikutnya adalah 115 unit.

3. Metode Regresi Linier

Terakhir ada metode regresi linier yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel, seperti permintaan barang dan faktor eksternal meliputi harga atau musim. Dengan metode ini, Anda bisa memperediksi permintaan berdasarkan tren historis dan variabel lain yang relevan.

Anda bisa mengitung inventory forecast dengan metode regresi linier menggunakan rumus berikut:

Dalam rumus perhitungan ini, diketahui bahwa a = permintaan awal, 𝑏 = kenaikan rata-rata per periode, serta 𝑋 = periode waktu yang ingin diprediksi. Dari perhitungan ini Anda bisa mengetahui prediksi permintaan masa depan dengan perhitungan seperti contoh berikut.

Jika diketahui permintaan awal adalah 50 unit dan kenaikan rata-rata 5 unit per bulan, maka untuk bulan ke-6 dapat dihitung seperti ini:

Jadi, dengan perhitungan metode forecast order dan permintaan bulan ke-6 diperkirakan 80 unit. Metode ini cocok jika permintaan memiliki tren kenaikan atau penurunan yang jelas.

4. Metode Kualitatif

Jenis inventory forecast kualitatif didasarkan pada opini para ahli, wawasan pasar, hingga pengalam industri untuk memperkirakan permintaan pasar. Jenis ini sering digunakan ketika data historis terbatas dan tidak dapat diandalkan. Contohnya seperti dalam peluncuran produk baru atau memasuki pasar yang belum stabil.

5. Metode Kuantitatif

Berikutnya ada jenis forecast kuantitatif yang menggunakan data historis, analisis statistik, perhitungan, hingga algoritma untuk memperkirakan permintaan pasar secara lebih objektif dan terukur.

Metode ini biasanya digunakan untuk pola permintaan yang stabil dan memiliki riwayat penjualan yan cukup panjang. Teknik umum dalam forecasting kuantitatif meliputi metode time series, regresi, dan model ekonometrik, yang semuanya mengandalkan data masa lalu untuk memprediksi tren di masa depan.

Oleh karena itu, untuk meningkatkan akurasi forecast, implementasi aplikasi manajemen gudang, contohnya ScaleOcean, dapat menjadi solusi efektif. Dengan aplikasi ini, Anda dapat memantau dan menganalisis data secara real-time, membantu mengidentifikasi tren pembelian pelanggan dengan lebih tepat.

Bagaimana Cara Membuat Forecast Barang?

Untuk melakukan forecast inventaris, kumpulkan data historis penjualan dan inventaris, analisis tren, pilih metode yang tepat, dan hitung kebutuhan inventaris. Pertimbangkan faktor eksternal seperti kampanye dan kondisi ekonomi, lalu validasi forecast dengan penjualan aktual dan sesuaikan jika diperlukan.

Berikut adalah cara melakukan forecast inventory:

1. Tentukan Tujuan Forecasting

Cara membuat forecast barang yang pertama adalah menentukan tujuan yang ingin dicapai. Baik itu digunakan untuk perencanaan produksi, pengadaan bahan baku, ataupun optimalisasi persediaan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah bekerja sama dengan stokis untuk memastikan pasokan barang yang lebih tepat waktu dan efisien.

Dengan menetapkan tujuan yang jelas, perusahaan dapat memilih metode dan data yang paling relevan. Misalnya, jika tujuan forecasting adalah menghindari kekurangan stok selama musim puncak, maka analisis tren musiman akan menjadi prioritas.

2. Kumpulkan Data Historis

Langkah pertama adalah mengumpulkan data penjualan dan inventaris dari periode sebelumnya. Data ini akan membantu Anda mengenali pola atau tren yang terjadi sebelumnya, memberikan gambaran awal tentang permintaan produk.

3. Analisis Tren

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisisnya untuk memahami pola permintaan, tren musiman, atau faktor lainnya yang memengaruhi penjualan. Analisis ini memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat prediksi lebih akurat.

4. Pilih Metode Forecasting yang Tepat

Cara membuat forecast inventory selanjutnya adalah memilih metode prediksi yang paling sesuai. Pemilihan metode yang tepat sangat bergantung pada karakteristik data dan tujuan bisnis.

Dengan adanya peran analisis supply demand optimal dalam operasional bisnis, perusahaan dapat menghasilkan forecast yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis.

5. Hitung dan Terapkan Forecast

Setelah memilih metode yang tepat, hitung perkiraan kebutuhan inventaris. Terapkan hasilnya untuk merencanakan pengadaan barang yang dibutuhkan, menghindari kekurangan atau kelebihan stok.

6. Perhitungkan Faktor Eksternal

Selain data historis, penting juga untuk mempertimbangkan faktor eksternal yang dapat memengaruhi hasil forecast. Misalnya, kampanye pemasaran atau kondisi ekonomi yang mungkin memengaruhi permintaan produk.

7. Validasi dan Sesuaikan Forecast

Terakhir, lakukan validasi forecast dengan membandingkan hasil perkiraan dengan penjualan aktual. Jika ada perbedaan signifikan, sesuaikan forecast untuk memperbaiki prediksi di masa depan.

Faktor yang Mempengaruhi Forecast Barang

Dalam melakukan forecast barang, ada berbagai faktor yang perlu diperhitungkan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Faktor-faktor ini dapat berasal dari data internal maupun eksternal yang memengaruhi permintaan produk di pasar.

Untuk lebih detail, faktor-faktor yang mempengaruhi forecast barang, di antaranya:

1. Data Historis

Pola penjualan dan pesanan dari periode sebelumnya memberikan informasi dasar yang penting dalam peramalan. Data ini memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi kecenderungan yang dapat digunakan sebagai acuan untuk memprediksi kebutuhan barang di masa depan.

2. Tren Pasar

Perubahan preferensi pelanggan, perkembangan teknologi, serta kondisi ekonomi turut memengaruhi permintaan barang. Memantau tren pasar yang sedang berkembang sangat krusial untuk memastikan forecast barang yang relevan dan tepat sasaran.

3. Faktor Musim

Permintaan barang sering kali dipengaruhi oleh faktor musim tertentu. Oleh karena itu, penting untuk memperhatikan tren musiman yang dapat mempengaruhi ketersediaan dan kebutuhan barang dalam periode tertentu.

4. Promosi dan Pemasaran

Aktivitas promosi yang direncanakan, seperti diskon atau kampanye iklan, dapat mendorong peningkatan permintaan barang. Memasukkan faktor ini dalam forecast barang membantu mengantisipasi lonjakan permintaan yang tidak terduga.

5. Faktor Eksternal

Selain itu, peristiwa tak terduga seperti perubahan politik, cuaca, atau bencana alam dapat berdampak besar pada permintaan barang. Faktor-faktor ini perlu diperhitungkan untuk menjaga keakuratan forecast inventory dalam kondisi yang terus berubah.

Contoh Penerapan Forecast Barang

Melakukan forecast inventory yang tepat sangat penting untuk memenuhi permintaan pasar tanpa mengalami kekurangan atau kelebihan stok. Berikut adalah beberapa contoh penerapan forecast inventory yang dapat digunakan dalam berbagai bisnis.

1. Toko Kue Menjelang Perayaan Hari Besar

Pada saat menjelang hari raya, permintaan kue dan minuman biasanya meningkat tajam. Dengan melakukan forecast inventory, toko kue bisa memastikan persediaan bahan baku dan stok cukup, menghindari kehilangan penjualan saat permintaan melonjak.

2. Bisnis Pakaian Musiman

Menggunakan data historis, bisnis pakaian musiman dapat memprediksi jenis dan jumlah pakaian yang paling diminati pada musim tertentu. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menghindari kelebihan stok, terutama pada akhir musim, dan mengoptimalkan penjualan.

3. Peluncuran Produk Baru

Untuk produk baru, perusahaan dapat menggunakan metode kualitatif, seperti riset pasar, untuk memperkirakan permintaan awal. Meskipun data penjualan historis belum tersedia, metode ini membantu membuat prediksi yang lebih akurat tentang potensi penjualan di masa depan.

Tantangan dalam Forecasting Manajemen Barang

Dalam forecast inventory, banyak hal yang menjadi faktor yang tidak terduga bisa membuat hasil forecast meleset dari kenyataan. Kesalahan forecast berdampak pada efisiensi operasional, kepuasan pelanggan dan profitabilitas bisnis. Ini masalah yang sering terjadi dan solusi untuk mengatasinya:

1. Variabilitas Permintaan yang Tinggi

Permintaan barang tidak selalu stabil dan dapat mengalami fluktuasi yang signifikan akibat berbagai faktor, mulai dari perubahan preferensi pelanggan, tren musiman, atau kondisi ekonomi. Hal ini menjadi tantangan dalam forecasting karena metode prediksi yang digunakan mungkin tidak dapat menangkap perubahan mendadak dengan baik.

Jika perusahaan terlalu mengandalkan data historis tanpa mempertimbangkan faktor eksternal, hasil forecast order bisa menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi tantangan demand pull inflation, bisnis perlu mengombinasikan metode forecasting dengan analisis pasar yang lebih luas serta menggunakan data real-time untuk meningkatkan ketepatan prediksi.

2. Ketidakpastian dalam Rantai Pasok

Terjadinya ketidakpastikan dalam rantai pasok seperti keterlambatan pengiriman bahan baku atau gangguan produksi dapat membuat hasil forecasting menjadi tidak akurat. Sebagai contoh, meskipun permintaan telah diprediksi dengan baik, keterlambatan supplier dapat menyebabkan stok tidak tersedia tepat waktu, dan mengganggu operasional.

Untuk mengatasi tantangan ini, bisnis perlu membangun fleksibilitas dalam rantai pasok dengan memiliki pemasok alternatif serta menggunakan sistem pemantauan stok berbasis teknologi.

Salah satu aspek yang penting dalam pengelolaan stok adalah memahami perbedaan metode periodik dan perpetual yang dapat membantu dalam memonitor dan memperbarui data persediaan secara lebih efisien.

3. Kurangnya Integrasi Teknologi dalam Forecasting

Banyak perusahaan yang masih menggunakan metode forecasting manual atau berbasis spreadsheet yang rentan terhadap kesalahan dan keterbatasan dalam menganalisis data besar. Tanpa implementasi teknologi canggih, perusahaan mungkin kesulitan dalam melaksanakan kontrol inventaris serta mengolah data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola yang kompleks.

Anda bisa menggunakan teknologi forecasting software stok inventory ScaleOcean yang dapat mengolah data secara otomatis, memberikan insight yang lebih akurat, serta dapat terintegrasi dengan sistem manajemen rantai pasok.

4. Perubahan Kebiasaan Konsumen secara Mendadak

Tantangan lainnya juga terjadi jika perilaku pelanggan tidak dapat diprediksi hanya dengan data historis karena tren konsumsi bisa berubah dengan cepat. Contohnya, kampanye viral di media sosial dapat menyebabkan lonjakan permintaan produk tertentu secara tiba-tiba.

Jika forecast order tidak mempertimbangkan faktor ini, Anda bisa mengalami kelebihan atau kekurangan stok. Oleh karena itu, perusahaan harus mengombinasikan metode Forecast pengadaan barang dengan pemantauan tren pasar secara real-time dan analisis sentimen pelanggan agar dapat beradaptasi dengan perubahan kebiasaan konsumen.

Strategi Forecast Barang yang Efektif dalam Bisnis

Forecasting yang efektif tidak hanya memperkirakan angka permintaan, tapi juga bagaimana mengelola prosesnya dengan strategi yang tepat. Maka dari itu, penting untuk memilki perencanaan yang matang, pemanfaatan teknologi, hingga pengawasan tepat untuk optimalkan forecasting barang. Ini strateginya:

1. Optimalisasi Teknologi: Aplikasi Stok Barang ScaleOcean Solusi Forecasting Lebih Mudah dan Akurat

Teknologi memainkan peran penting dalam meningkatkan akurasi forecasting. Anda bisa menggunakan software aplikasi stok barang ScaleOcean yang otomatisasi dan analitik data untuk mempermudah forecasting barang.

ScaleOcean juga menawarkan all-in-one solution dengan modul lengkap dan terintegrasi,  mulai dari mulai dari warehouse, produksi, supply chain, hingga accounting yang dapat dikustomasisasi sesuai kebutuhan bisnis Anda.

Aplikasi ScaleOcean akan memberikan layanan pelanggan terbaik mulai dari demo gratis, konsultasi dengan tim profesional, hingga layanan after sales yang akan membantu optimalkan penerapan sistem di perusahaan Anda. ScaleOcean menyedikan fitur unggulan untuk optimalkan forecasting binsis Anda, yaitu:

• Inventory & Stock Forecasting Memprediksi kebutuhan stok dan permintaan berdasarkan historis penjualan, tren musiman, dan lainnya.
• Run Rate Reordering: Memberikan informasi run rate berdasaran stok terkini.
• Fast Moving & Slow Moving Analysis: Identifikasi barang yang bergerak cepat dan lambat sehingga mudah untuk menyesuaikan strategi pengadaan stok.
• WMS Integration: Terinterasi dengan sistem manajemen gudang untuk memantau persediaan real-time
• Automated Replenishment Planning: Otomatis menetapkan pemesanan ulang ketika stok mencapai batas minimum.

Dengan fitur-fitur ini, aplikasi stok barang ScaleOcean tidak hanya membantu perusahaan dalam menghindari kelebihan dan kekurangan stok, tetapi juga meningkatkan efisiensi supply chain serta mengoptimalkan biaya operasional.

2. Perencanaan Proyek yang Matang

Strategi pertama adalah adanya perencanaan proyek yang matang, dan memastikan setiap tahap forecasting berjalan dengan baik. Anda bisa menggunakan alat seperti Gantt Chart yang dapat memonitor jadwal dan mengatur prioritas.

Dengan ini, Anda dapat mengidentiikais kapan harus melakukan Forecast barang dan stok bisnis, mengalokasikan sumber daya dengan efisien, hingga mencegah keterlambatan dalam rantai pasok.

3. Pengawasan dan Kontrol Kualitas Ketat

Proses forecast order yang akurat juga harus diimbangi dengan pengawasan dan quality control yang ketat terhadap persediaan barang. Anda bisa melakukan inspeksi rutin dan audit material untuk memastikan bahwa data inventaris yang digunakan dalam forecasting benar-benar mencerminkan kondisi sebenarnya.

Sistem kontrol stok inventory yang optimal juga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi ketidaksesuaian sejak dini, mencegah pemborosan, serta menjaga ketersediaan barang dalam jumlah yang optimal sesuai dengan permintaan pasar.

4. Pengelolaan Risiko yang Proaktif

Perlu dipahami, bahwa setiap proses forecasting memiliki risiko tersendiri. Baik dari faktor eksternal maupun internal. Untuk itu, penting bagi perusahaan untuk menerapkan strategi pengelolaan risiko yang proaktif, dengan mengidentifikasi potensi masalah sejak awal dan menyiapkan solusi cadangan.

Contohnya perusahaan dapat membuat skenario alternatif jika permintaan tiba-tiba melonjak atau pasokan barang terganggu. Selain itu, pemantauan tren pasar dan analisis data real-time dapat membantu bisnis dalam mengoptimalkan proses stock replanishment lebih tepat, serta mengantisipasi perubahan yang mungkin terjadi.

Peran Teknologi dalam Forecast Barang

Untuk mengoptimalkan setiap tahapan forecasting barang, penting bagi perusahaan untuk mengadopsi teknologi canggih seperti aplikasi inventaris terbaik yang dapat memberikan solusi dengan menghadirkan sistem yang lebih cerdas, cepat, dan terintegrasi. Ada beberapa peran penting teknologi dalam proses forecasting barang, yaitu:

1. Penggunaan Software Manajemen Persediaan untuk Analisis Data

Software manajemen persediaan memungkinkan perusahaan untuk mengolah data dengan lebih cepat dan akurat. Penggunaannya akan lebih mudah dalam mengumpulkan dan menganalisis data historis secara otomatis untuk mengidentifikasi pola permintaan, tren musiman, dan faktor eksternal yang mempengaruhi stok.

Selain itu, integrasi software dengan dengan sistem akuntansi dan operasional lainnya juga akan membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam forecast barang dan stok bisnis selalu akurat dan terkini, mengurangi risiko kesalahan dalam perencanaan stok.

2. Otomatisasi Proses Forecasting untuk Efisiensi

Anda juga bisa memanfaatkan keunggulan teknologi AI dan Machine Learning, yang dapat mengotomatiskan proses perhitungan dan analisis, serta menganalisi data dalam jumlah besar dan cepat. Penggunaan teknologi tersebut juga akan memudahkan Anda alam menemukan pola yang tidak terlihat manual, dan memberikan prediksi yang akurat.

Otomatisasi ini memungkinkan Anda untuk memperbarui forecast secara berkala tanpa harus melakukan perhitungan setiap saat. Dengan begitu, perusahaan dapat menghemat waktu serta biaya penyimpanan dan mengurangi ketergantungan pada analisis manual yang rentan terhadap kesalahan.

3. Integrasi Sistem untuk Sinkronisasi Data Real-Time

Peran teknologi lainnya adalah adanya integrasi sistem yang dapat memastikan semu data tersinkronasi secara real-time. Penggunaan teknologi seperti aplikasi inventory ScaleOcean, dapat membuat Anda lebih mudah mengakses seluruh data bisnis, mulai dari rantai pasok, purchasing, produksi, distribusi, hingga logistik di satu sistem terpusat.

Dengan software inventory terbaik ScaleOcean, perusahaan dapat secara real-time melihat perubahan dalam stok, permintaan pelanggan, atau gangguan pasokan, sehingga dapat segera menyesuaikan strategi forecasting.

Integrasi ini juga memungkinkan berbagai departemen, seperti logistik, keuangan, dan penjualan, untuk mengakses data yang sama, sehingga meminimalkan kesalahan akibat perbedaan informasi dan meningkatkan koordinasi dalam pengelolaan persediaan.

Baca juga: 13 Software Inventory Management Terbaik Bisnis 2025

Kesimpulan

Forecast barang atau inventory forecasting adalah proses untuk memperkirakan jumlah stok yang diperlukan di masa depan dengan mempertimbangkan data historis, tren pasar, dan faktor lain yang memengaruhi permintaan. Tujuannya adalah untuk mengelola stok dengan efisien, mencegah kekurangan atau kelebihan persediaan, serta memaksimalkan profit.

Dengan prediksi permintaan yang akurat, perusahaan dapat menghindari kekurangan dan kelebihan stok, serta memungkinkan pengelolaan stok yang lebih efisien. Hal ini juga memperlancar proses pengambilan barang, memastikan bahwa stok yang tersedia sesuai dengan kebutuhan.

Anda bisa menggunakan Software Inventory ScaleOcean yang memberikan prediksi akurat berdasarkan data historis, dan menawarkan solusi otomatis yang terintegrasi dengan berbagai modul lainnya, memastikan kelancaran aliran informasi dan pengelolaan stok yang lebih efisien. Lakukan demo gratisnya sekarang untuk dapatkan modul terbaik dan sesuai bisnis Anda!