Ini Cara Optimalkan Bisnis Retail Anda dengan Perkiraan Inventaris (Inventory Forecasting)

Setiap pelaku bisnis pasti menginginkan bisnisnya untuk dapat tumbuh dan berkembang menjadi perusahaan atau bisnis yang berperan penting dalam industrinya. Berbagai metode dan strategi dilakukan untuk mencari cara yang tepat dalam mengoptimalkan bisnis yang dimiliki sehingga dapat mencapai target yang telah ditentukan. Jika bisnis Anda bergerak di bidang retail, mungkin Inventory Forecasting bisa menjadi salah satu cara yang patut untuk dicoba dalam mengoptimalkan usaha yang sedang dijalankan.Metode yang satu ini dapat membantu Anda untuk mengelola stok barang dengan lebih efektif dan efisien. Pasalnya, Inventory Forecasting akan sangat membantu Anda dalam mengetahui kapan Anda perlu memesan barang lagi serta berapa banyak jumlah yang diperlukan. Tak lupa juga untuk memahami waktu tunggu hingga barang yang dipesan sampai dan kapan harus melakukan pemesanan ulang.Bagi pebisnis pemula mungkin melakukan Inventory Forecasting awalnya akan terasa sulit dan dianggap beban pada awalnya. Namun, jangan khawatir karena seiring berjalannya waktu, Anda pasti bisa menguasainya apalagi di zaman serba digital seperti ini melakukan Inventory Forecasting bisa dilakukan dengan mudah dengan alat dan analisa yang tepat.

Apa itu Inventory Forecasting?

Sebelum membahas lebih lanjut mengenai bagaimana teknik dan metode Inventory Forecasting, ada baiknya Anda memahami terlebih dahulu maksud dari istilah ini. Inventory Forecasting atau yang disebut juga dengan Perkiraan Persediaan adalah proses dimana historis data penjualan, historis data pembelian, perencanaan permintaan saat ini, produksi yang direncanakan, dan data rencana sumber daya distribusi digunakan untuk memprediksi tingkat persediaan dalam periode waktu mendatang. Karena inventaris biasanya bergantung pada penawaran dan permintaan, maka perkiraan ini akan dihitung berdasarkan delta di antara keduanya.Tergantung pada kebutuhan spesifik bisnis Anda, Inventory Forecasting atau Perkiraan Persediaan ini dapat dilakukan pada level produk, level kategori produk, level lokasi barang, dan level lokasi kategori. Seperti yang sudah disebutkan diatas sebelumnya bahwa fungsi dari Perkiraan Persediaan adalah untuk memperkirakan tingkat persediaan barang jadi, bahan mentah, dan barang dalam proses, terutama untuk menganalisa barang jadi.

Komponen Utama dari Forecasting Inventory

Untuk proses dan hasil perkiraan yang lebih baik, sangat penting bagi seorang Supply Chain Manager, jika perusahaan Anda memilikinya seorang manajer untuk menangani terkait persediaan barang atau jika Anda sendiri yang melakukannya, untuk memahami berbagai komponen yang mempengaruhi proses Forecasting Inventory (Perkiraan Persediaan).Dibawah ini merupakan beberapa komponen yang berlaku bagi sebagian besar bisnis. Akan tetapi beberapa pertimbangan yang lebih detail juga perlu diberikan pada jenis barang, jenis produk, aktivitas pemasaran serta bagaimana pergerakan pesaing Anda di bisnis yang dilakukan untuk mendapatkan hasil yang spesifik yang dapat langsung diterapkan pada bisnis Anda.Beberapa komponen yang ada pada Forecasting Inventory adalah:

• Historis data penjualan
• Historis data pembelian
• Informasi kapan waktu pembelian
• Informasi kapan waktu produksi
• Informasi kapan waktu pendistribusian/pengiriman
• Rencana permintaan pasar
• Rencana detail pasokan produk
• Rencana produksi
• Rencana bahan mentah (seperti berapa banyak waktu yang dibutuhkan untuk bahan mentah dapat diproduksi menjadi barang siap jual dll)
• Rencana pendistribusian

Metode dan Teknik Inventory Forecasting

Ada beberapa jenis Perkiraan Persediaan yang bisa Anda pelajari seperti dibawah ini. Pemilihan jenis Inventory Forecasting mana untuk bisnis Anda tergantung pada sifat bisnis yang Anda jalankan, ketersediaan data, risiko keusangan produk atau berapa lama produk dapat bertahan, aktivitas pemasaran, dan bagaimana pergerakan pesaing Anda.

1. Perkiraan Kualitatif (Qualitative Forecasting)

Dibandingkan dengan menggunakan data, teknik perkiraan kualitatif menggunakan pengalaman dan sangat bergantung pada pengetahuan karyawan yang sangat berpengalaman untuk memberikan perkiraan mengenai hasil di masa mendatang. Berbeda dengan perkiraan kuantitatif yang sangat berpatokan pada data yang dimiliki, penggunaan teknis kualitatif akan lebih memperhitungkan berbagai macam faktor yang berpotensi mempengaruhi permintaan oleh pasar di masa yang akan datang.

2. Perkiraan Kuantitatif (Quantitative Forecasting)

Teknik perkiraan yang satu ini dilakukan dengan menggunakan data historis masa lalu untuk memprediksi tingkat persediaan yang dibutuhkan di masa depan. Biasanya teknik kuantitatif akan menggunakan Time Series Analysis atau Associated Model dimana metode ini akan menganalisis data yang dimiliki dari waktu ke waktu agar mendapatkan data statistik serta karakteristik. Penggunaan Time Series Analysis menghasilkan prediksi nilai di masa depan berdasarkan dari nilai yang telah diamati sebelumnya.

3. Sebab-Akibat

Sedikit mirip dengan teknik perkiraan kualitatif, pendekatan Sebab-Akibat juga tidak terlalu berpatokan pada analisis data yang dimiliki seperti pada teknik kuantitatif. Teknik yang satu ini akan lebih berfokus pada hubungan antara berbagai macam kejadian untuk mengetahui trend yang sedang ada di pasar sehingga Anda akan lebih memahami kebutuhan pasar pada saat itu.Teknik ini akan menghasilkan perkiraan kebutuhan persediaan yang Anda butuhkan berdasarkan dari asumsi bahwa jumlah persediaan yang telah diramalkan akan berhubungan dengan suatu kejadian yang akan terjadi. Penggunaan teknik Sebab-Akibat juga akan sangat membantu Anda dalam melakukan perkiraan yang lebih akurat karena Anda akan dapat memprediksi serta memperhitungkan berbagai faktor luar yang akan mempengaruhi persediaan Anda.

4. Simulasi

Melakukan perkiraan persediaan dengan teknik simulasi merupakan sebuah metode penggabungan dari semua teknis di atas secara bersamaan. Penggunaan teknik ini dinilai yang paling rumit karena selain mempertimbangkan hasil dari teknik kualitatif serta kuantitatif, simulasi juga turut memperhitungkan faktor-faktor internal dan eksternal yang ada pada Sebab-Akibat untuk mendapatkan hasil yang akurat.

Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Persediaan

Setelah mempelajari teknik yang dapat Anda terapkan pada bisnis Anda, perlu diketahui bahwa ada beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat persediaan dan menyebabkan munculnya variasi pada persediaan yang diramalkan dengan yang sebenarnya dibutuhkan nantinya. Beberapa faktor yang dimaksud, seperti kinerja dari pemasok produk Anda, logistik, pemanfaatan kapasitas produksi, kerusakan peralatan, masalah kualitas, permintaan pelanggan yang sebenarnya, musiman, faktor lingkungan, faktor geopolitik, ekonomi makro, dan juga perubahan regulasi.Faktor-faktor tersebutlah yang biasanya difokuskan oleh teknik Sebab-Akibat dan Simulasi. Jika Anda melakukan proses perkiraan inventaris dengan sigap, maka Anda akan dapat menangkap sinyal peringatan dini dari faktor internal dan eksternal yang berpotensi untuk memberikan dampak besar pada persediaan yang telah Anda ramalkan. Melakukan pemantauan secara rutin dan melakukan penyesuaian pada proses Perkiraan Persediaan sangat penting untuk dilakukan agar Anda dapat mengurangi risiko kehilangan pesanan pelanggan atau produk yang akhirnya kedaluwarsa. 

Karakteristik Inventory Forecasting

Berikut adalah beberapa karakteristik dari Inventory Forecasting yang perlu dipertimbangkan ketika Anda sedang melakukan evaluasi dari hasil ramalan yang telah dilakukan dan Anda perlu memberikan keputusan apakah akan mengikuti hasil ramalan tersebut atau tidak.

1. Perlu diketahui bahwa semua ramalan persediaan ini tidak luput dari kesalahan karena asumsi dan oleh karenanya tidak akan selalu akurat. Ini sebabnya Anda perlu menentukan nilai yang diharapkan, nilai minimum dan maksimum dan berapa persen kesalahan yang kemungkinan ada pada hasil tersebut.
2. Perkiraan jangka pendek biasanya lebih akurat daripada perkiraan yang dilakukan untuk jangka panjang.
3. Biasanya perkiraan yang dilakukan dengan menggunakan data historis sebelumnya dapat memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada perkiraan individu.
4. Secara umum, semakin jauh pemasok Anda maka semakin besar juga tingkat eror atas informasi atau data yang dihasilkan.