Kysynnän ennustamisen ja kapasiteetin hallinnan kehitysmahdollisuudet Okmetic Oy:ssä
Miettinen, Sakari (2021)
Kandidaatintyö
2021
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021050528895
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021050528895
Tiivistelmä
Tämä kandidaatintyö käsittelee kvalitatiivisia ja kvantitatiivisia kysynnän ennustamismenetelmiä. Työ on toteutettu Okmetic Oy:n toimeksiantona. Sen tavoitteena on kartoittaa kysynnän ennustamismenetelmiä, joita voisi hyödyntää kohdeyrityksessä. Työ on tehty kirjallisuuskatsauksena, mutta Okmeticin tiedoista osa on saatu haastattelemalla Okmeticin henkilöstöä.
Työssä käsitellään kvantitatiivisista kysynnän ennustamismenetelmistä kausaalija aikasarjamalleja, sekä kvalitatiivisista erityisesti Sales Force Composite -menetelmää. Työssä sivutaan myös puolijohdeteollisuudessa olleita sekä tekoälyä hyödyntäviä ennustamismenetelmiä. Kysynnän ennustamiseen liittyviä ongelmia käsitellään yleisesti, mutta paneudutaan erityisesti ongelmiin, joita Okmeticissa voi ilmaantua. Esille tuodaan kysynnän ennustamisen merkitys kapasiteetin hallinnan näkökulmasta, sekä tarkastellaan kapasiteetin hallinnan kehitysmahdollisuuksia. Lopuksi on esitelty regressioanalyysiä soveltava malli ja ennustetarkkuutta seuraava mittari, joita hyödyntämällä voidaan saada ratkaisuja piiskavaikutuksen ja ennustevirheiden juurisyihin.
Työssä käsitellään kvantitatiivisista kysynnän ennustamismenetelmistä kausaalija aikasarjamalleja, sekä kvalitatiivisista erityisesti Sales Force Composite -menetelmää. Työssä sivutaan myös puolijohdeteollisuudessa olleita sekä tekoälyä hyödyntäviä ennustamismenetelmiä. Kysynnän ennustamiseen liittyviä ongelmia käsitellään yleisesti, mutta paneudutaan erityisesti ongelmiin, joita Okmeticissa voi ilmaantua. Esille tuodaan kysynnän ennustamisen merkitys kapasiteetin hallinnan näkökulmasta, sekä tarkastellaan kapasiteetin hallinnan kehitysmahdollisuuksia. Lopuksi on esitelty regressioanalyysiä soveltava malli ja ennustetarkkuutta seuraava mittari, joita hyödyntämällä voidaan saada ratkaisuja piiskavaikutuksen ja ennustevirheiden juurisyihin.