หลักสูตร การพยากรณ์ความต้องการลูกค้าเพื่อการวางแผนธุรกิจ (Customer Demand Forecasting for Business Planning)

     ในโลกธุรกิจปัจจุบันที่มีการแข่งขันสูง ความต้องการของลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การวางแผนการผลิต การจัดซื้อ การบริหารสินค้าคงคลัง และการจัดการทรัพยากรต่าง ๆ ล้วนต้องอาศัยข้อมูลคาดการณ์ความต้องการ (Demand Forecast) ที่มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ หากองค์กรสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ จะช่วยลดปัญหาสินค้าขาด ลดปัญหาสินค้าคงคลังเกินความจำเป็น ลดต้นทุนการดำเนินงาน และเพิ่มระดับการให้บริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

     การพยากรณ์ความต้องการ (Demand Forecasting) ถือเป็นหัวใจสำคัญของการบริหารโลจิสติกส์และซัพพลายเชน เนื่องจากข้อมูลคาดการณ์จะถูกนำไปใช้ในการวางแผนการขาย (Sales Planning) การวางแผนการผลิต (Production Planning) การวางแผนจัดซื้อ (Procurement Planning) การบริหารสินค้าคงคลัง (Inventory Management) ตลอดจนกระบวนการ Sales & Operations Planning (S&OP) เพื่อสร้างความสมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานขององค์กร

     ปัจจุบันองค์กรชั้นนำทั่วโลกได้นำเทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning เข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ค้นหารูปแบบความต้องการของลูกค้า และสนับสนุนการสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

     หลักสูตรนี้จะช่วยให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจหลักการ Demand Forecasting อย่างเป็นระบบ เรียนรู้เทคนิคการพยากรณ์ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ การวัดความแม่นยำของการพยากรณ์ ตลอดจนการประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนธุรกิจ ผ่าน Workshop และกรณีศึกษาที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในองค์กร

วัตถุประสงค์

     เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถวิเคราะห์ คาดการณ์ และบริหารความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยประยุกต์ใช้เทคนิค Demand Forecasting และ AI เพื่อสนับสนุนการวางแผนด้านการขาย การผลิต การจัดซื้อ และสินค้าคงคลังขององค์กร

     •      ความสำคัญของ Demand Forecast ในซัพพลายเชน 

     •      ความสัมพันธ์ระหว่าง Sales, Production, Purchasing และ Inventory Management

     •      KPI ที่เกี่ยวข้องกับ Demand Planning 

2.      Sales & Operations Planning (S&OP)

     •      แนวคิดและกระบวนการ S&OP 

     •      Demand Planning และ Supply Planning 

     •      การสร้างความสมดุลระหว่าง Demand และ Capacity 

     •      ตัวอย่างการประชุม S&OP ในองค์กร 

3.      Demand Forecasting Techniques

     •      Qualitative Forecasting

          o      Executive Opinion 

          o      Delphi Technique 

          o      Market Survey 

          o      Sales Force Composite 

     •      Quantitative Forecasting

          o      Simple Average 

          o      Moving Average 

          o      Weighted Moving Average 

          o      Exponential Smoothing 

          o      Trend Analysis 

          o      Regression Analysis 

          o      Seasonal Forecasting 

4.      Demand Forecasting Error

     •      Forecast Accuracy 

     •      MAD (Mean Absolute Deviation) 

     •      MSE (Mean Square Error) 

     •      MAPE (Mean Absolute Percent Error)

     •      การเลือกวิธี Forecast ที่เหมาะสม 

5.      AI for Demand Forecasting

     •      แนวคิด AI สำหรับ Forecasting 

     •      การใช้ ChatGPT, Gemini, Claude และ Copilot ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล 

     •      AI สำหรับสร้าง Forecast Model

     •      AI สำหรับสร้าง Demand Forecasting

     •      AI สำหรับวิเคราะห์ Forecast Error 

สัมมนานี้ได้รับประกาศนียบัตร