Advanced Demand Forecasting and Supply Planning

Tentang Program

Model peramalan statistik konvensional mulai menemui batasnya ketika menghadapi pola permintaan yang sangat fluktuatif dan dipengaruhi banyak variabel eksternal. Pelatihan tingkat lanjut ini membahas teknik peramalan permintaan dan perencanaan pasokan menggunakan pendekatan machine learning dan analitik prediktif yang semakin banyak diadopsi perusahaan dalam transformasi digital rantai pasok. Peserta akan mempelajari penerapan algoritma machine learning untuk peramalan permintaan yang lebih akurat, integrasi data eksternal seperti tren pasar dan cuaca ke dalam model peramalan, teknik ensemble forecasting yang menggabungkan beberapa model sekaligus, hingga evaluasi performa model menggunakan data real-time. Dengan studi kasus penerapan analitik prediktif pada perusahaan dengan volatilitas permintaan tinggi, peserta tingkat lanjut diharapkan mampu menerapkan teknik peramalan mutakhir yang meningkatkan akurasi perencanaan pasokan. Rujukan: SCOR Model dan kompetensi CPIM dari ASCM.

Lokasi Pelatihan

Syllabus / Materi

1. Module 1: Peramalan Permintaan Tingkat Lanjut: Dari Data ke Rencana Pasokan. Pengantar peramalan tingkat lanjut untuk pola permintaan yang kompleks dan tidak teratur.
2. Module 2: Model Peramalan Machine Learning untuk Pola Fluktuatif. Pendekatan berbasis data yang menangani variabel eksternal kompleks.
3. Module 3: Identifikasi Variabel Eksternal yang Memengaruhi Permintaan. Faktor-faktor luar seperti cuaca dan tren pasar yang memengaruhi permintaan.
4. Module 4: Kombinasi Model Statistik dan Judgmental Forecasting. Menggabungkan pendekatan kuantitatif dengan penilaian ahli.
5. Module 5: Integrasi Hasil Peramalan ke dalam Rencana Pasokan Lanjutan. Menerjemahkan hasil peramalan kompleks menjadi rencana pasokan yang adaptif.
6. Module 6: Segmentasi Barang dan Pemilihan Metode Peramalan yang Tepat. Teknik mengelompokkan barang berdasarkan pola permintaan lalu memilih metode peramalan yang sesuai.
7. Module 7: Pengelolaan Permintaan Terputus-putus dan Barang Slow Moving. Teknik meramalkan barang yang jarang bergerak dan menentukan stok minimal yang masuk akal.
8. Module 8: Peramalan Hierarkis dan Rekonsiliasi Lintas Level. Teknik menyelaraskan ramalan tingkat agregat dengan ramalan per item agar angkanya konsisten.
9. Module 9: Integrasi Hasil Peramalan Lanjutan dengan Perencanaan Pasokan. Cara memasukkan hasil peramalan tingkat lanjut ke rencana pasokan dan pengadaan.

Kompetensi Teknis

Persyaratan

Tenaga Pengajar