Rantai pasok yang efektif dan efisien membutuhkan perencanaan akurat dari setiap prosesnya. Nah salah satu, tahap perencanaan penting yang tidak bisa terlewatkan adalah demand planning. Dimana proses tersebut menjadi pilar penting yang bisa menentukan perusahaan akan mendapatkan keuntungan atau kerugian.
Demand planning adalah sebuah proses yang perlu dilakukan secara teliti dan akurat. Dalam artikel berikut akan dijelaskan mengenai pengertian, alur, hingga fungsi pentingnya dalam alur pasokan bisnis. Selain itu, akan dibahas pula mengenai analisis big data yang berperan sebagai alat untuk mengoptimalkan prosesnya. Simak penjelasannya berikut ini!
1. Apa itu Demand Planning?
Demand planning adalah proses dalam manajemen pasokan yang melibatkan perkiraan dan perencanaan permintaan produk, layanan, atau data suatu perusahaan di masa depan. Proses bisnis satu ini bertujuan utama untuk mengidentifikasi tren dan pola permintaan barang di perusahaan Anda.
Dengan memiliki perencanaan permintaan yang tepat, perusahaan dapat menentukan berapa banyak bahan baku yang harus dibeli, kapan waktu yang tepat untuk melakukan produksi, hingga penentuan waktu lead time yang akurat untuk diberitahukan kepada customer.
Dampaknya, perusahaan bisa menghindari kelebihan atau kekurangan persediaan produk yang bisa memicu pembengkakan biaya penyimpanan dan berakhir pada kerugian. Selain itu, kinerja rantai pasok Anda pun bisa berjalan dengan lebih efektif dan efisien. Dari penjelasan tersebut, sudah tergambar alasan mengapa demand planning adalah pilar penting dalam aktivitas supply chain management.
2. Alur Demand Planning di Rantai Pasok
Ada beberapa tahapan yang harus Anda lakukan dalam menentukan salah satu proses demand management ini. Dimana tentunya berkaitan dengan alur manajemen rantai pasok di perusahaan, jadi pasti berhubungan dengan analisis big data. Dibutuhkan kerjasama yang baik antar tim untuk menghasilkan permintaan yang akurat. Berikut adalah penjelasan lebih detailnya:
a. Pengumpulan Data Terkait
Pertama-tama, Anda harus mengumpulkan data historis terlebih dahulu terkait permintaan produk, mulai dari laporan penjualan, volume pembelian, produksi, data pelanggan, dan masih banyak lagi. Dimana data-data tersebut penting untuk menentukan demand forecasting di bulan selanjutnya.
b. Analisis Data
Setelah seluruh data yang diperlukan terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis. Langkah ini mencakup identifikasi tren, analisis fluktuasi, dan pengamatan faktor lainnya yang mempengaruhi permintaan produk perusahaan Anda. Untuk memudahkan proses ini, Anda bisa menggunakan sistem ERP yang menyediakan fitur Big Data Analytics.
c. Penyesuaian Strategi
Setelah seluruh data dikumpulkan dan dianalisis, langkah selanjutnya adalah menentukan strategi pengelolaan permintaan. Biasanya proses ini sangat melibatkan perhitungan dengan pendekatan matematika dan statistik. Perusahaan akan memperkirakan tentang permintaan yang mungkin akan muncul di masa depan.
Perencanaan demand planning yang dibentuk bisa bersifat jangka pendek, menengah, hingga jangka panjang. Hasil yang sudah dirancang tersebut tidak serta-merta direalisasikan. Masih ada tahap penyesuaian, di mana perubahan tren pasar, penerapan promosi, penentuan kebijakan harga, atau ada event spesial seperti hari raya, natal, atau tahun baru, sangatlah perlu dipertimbangkan.
d. Perencanaan Produksi dan Persediaan
Setelah merencanakan dan menyesuaikan permintaan yang mungkin akan muncul di masa depan, selanjutnya adalah perencanaan produksi dan persediaan. Perusahaan harus merencanakan kedua hal tersebut secara matang agar menghindari kelebihan atau kekurangan persediaan produk untuk pelanggan.
Langkah ini berkaitan erat dengan koordinasi rantai pasok, sehingga perusahaan haruslah menyampaikan perencanaan permintaan tersebut kepada pihak-pihak terkait. Dengan begitu, keseimbangan antara penawaran, permintaan, dan persediaan dapat tercapai dan tidak akan merugikan operasional perusahaan.
e. Evaluasi dan Peningkatan
Proses demand planning adalah siklus yang berkelanjutan. Oleh sebab itu, setelah waktu tertentu, hasil aktual haruslah dibandingkan dengan perencanaan permintaan yang telah dibuat sebelumnya. Jika terdapat kekurangan, kesalahan, ataupun penyimpangan dari seluruh alur perencanaan permintaan tersebut, maka perusahaan harus segera belajar dan memperbaikinya agar lebih efisien dan efektif di masa mendatang.
3. Peran Big Data Analytics di Demand Planning
Secara sederhana, Big Data Analytics adalah sebuah fitur yang memudahkan Anda dalam melakukan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data dalam jumlah yang besar. Semua data mencakup penjualan, produksi, distribusi, inventory, tren pasar, pola pelanggan, dan faktor eksternal lainnya bisa Anda analisis melalui fitur satu ini. Dengan begitu, Anda bisa membuat strategi demand planning yang akurat dimana bisa berpengaruh pada pengoptimalan rantai pasok di perusahaan. Mari simak peran sekaligus manfaat dari tools canggih satu ini.
a. Prediksi Permintaan yang Akurat
Seperti yang sudah disinggung sebelumnya, analisis big data merupakan salah satu perangkat efektif yang digunakan untuk demand planning. Cara kerjanya adalah mengumpulkan seluruh data yang berkaitan dengan proses rantai pasok kemudian mengolahnya secara berkelanjutan.
Dengan begitu, Anda tidak perlu lagi repot-repot mengumpulkan data secara manual yang menghabiskan banyak sekali waktu. Cukup dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari penyimpanan terpusat, lakukan penyesuaian, kemudian rencanakan permintaan untuk kurun waktu tertentu.
b. Identifikasi Pola dan Tren
Alasan mengapa solusi satu ini sangat penting untuk perencanaan permintaan adalah karena bisa merangkum seluruh pola dan tren pelanggan dari bulan-bulan sebelumnya hingga sekarang. Sehinga, perusahaan bisa lebih mudah dalam memprediksi dan mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin akan muncul di masa depan.
Beberapa informasi yang mungkin didapat dengan data historis ini adalah perilaku pelanggan atau konsumen, perubahan berdasarkan musim, dan faktor lainnya. Data ini pun akan memungkinkan bisnis Anda untuk menjadi lebih responsif dan adaptif terhadap perubahan tren, kebijakan, atau kondisi ekonomi.
c. Optimalisasi Distribusi
Analisis big data juga berguna untuk mengoptimalkan distribusi produk, layanan, atau data. Hal ini dikarenakan solusi tersebut bisa membantu Anda dalam merencanakan rute distribusi produk yang paling efisien, baik bagi bisnis ataupun pelanggan. Ketika distribusi dilakukan dengan efektif, maka perusahaan pun bisa menekan biaya logistik.
d. Manajemen Risiko
Terakhir, manfaat analisis big data adalah memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi potensi risiko, seperti gangguan produksi dan kelangkaan bahan baku. Ketika Anda memahami potensi risiko ini, maka tentu Anda dapat merencanakan langkah-langkah mitigasi yang tepat dan cepat.
Baca juga: 7 Faktor yang Mempengaruhi Permintaan
4. Kesimpulan
Demand planning adalah salah satu pilar penting dalam rantai pasok suatu perusahaan. Untuk itu, Anda harus melakukan demand planning secara matang dan aktual untuk memaksimalkan kinerja perusahaan. Dimana hal tersebut nantinya juga akan berdampak bagus terhadap citra perusahaan di mata pelanggan.
Nah, untuk memaksimalkan perencanaan ini, Anda bisa mempertimbangkan penggunaan Big Data Analytics. Dimana Anda bisa jadi lebih memanfaatkan data historis yang ada, untuk membuat prediksi, perencanaan, dan keputusan bagi perusahaan dengan lebih cepat dan tepat.
