Model Prediksi Stok Bahan Baku Pabrik
Keputusan terlambat soal bahan baku bisa bikin produksi terhenti, biaya logistik membengkak, atau gudang kebanjiran stok. Model Prediksi Stok Bahan Baku Pabrik memanfaatkan data produksi, lead time supplier, dan permintaan pasar untuk merinci kapan dan berapa banyak bahan dibutuhkan.
Manfaat Prediksi Stok
- Jaga Kelangsungan Produksi: Hindari downtime karena kehabisan bahan.
- Efisiensi Biaya: Minimalkan biaya penyimpanan dan risiko expired material.
- Negosiasi Supplier: Data akurat meningkatkan posisi tawarmu.
Pendekatan Model
Time Series dengan Safety Stock
Model ARIMA atau Prophet dipakai untuk memproyeksikan penggunaan bahan bulanan. Safety stock ditambahkan sebagai buffer dari fluktuasi permintaan dan lead time.
Machine Learning dengan Fitur Lengkap
Gunakan Random Forest atau XGBoost dengan fitur: historical usage, lead time, kualitas pasokan, dan forecast permintaan produk jadi.
Inventory Optimization Tools
Beberapa platform (misalnya Oracle NetSuite, SAP Integrated Business Planning) menyediakan modul inventory planning built-in. Cocok untuk pabrik skala menengah ke atas.
Langkah Implementasi
- Pengumpulan Data: Tarik data usage, delivery lead time, dan penjualan.
- Data Cleansing: Normalisasi format tanggal, hapus outlier.
- Feature Engineering: Buat variabel musim, tren, dan event promo.
- Model Development: Latih dengan 70% data, uji dengan 30%.
- Deployment: Integrasi ke ERP dan dashboard realtime.
Dengan setup yang tepat, Tools Prediksi Stok Bahan Baku Pabrik membantu tim produksi dan procurement bekerja lebih proaktif, bukan reaktif.