Jak w Excelu ustawić alerty braków dla szkółki roślin hurtowej?
Coraz więcej szkółek odczuwa, że sprzedaż jest coraz bardziej falująca. Aura, pik sezonu, przerwy zimowe i nagłe zamówienia hurtowe potrafią wywrócić plan. Excel pomaga to uporządkować. Wystarczy prosty arkusz i kilka dobrych nawyków pracy z danymi.
W tym tekście zobaczysz, jak szkółka roślin hurt może prognozować popyt. Dowiesz się, jakie dane zbierać, jak zbudować lekki model w Excelu i jak mierzyć trafność prognoz. Na końcu znajdziesz opis prostego szablonu, który ułatwia start.
Dlaczego szkółka roślin hurt powinna prognozować popyt?
Bo pozwala lepiej zsynchronizować produkcję, magazyn i wysyłki. Prognoza pomaga decydować, co i kiedy rozmnażać, ile partii utrzymać w zapasie i kiedy ruszyć z dostawami. Ogranicza braki i przestój, a także zmniejsza ryzyko przecen. Daje obraz sezonowości na poziomie gatunku, rozmiaru doniczki i kanału sprzedaży. Ułatwia też rozmowę z klientami hurtowymi o dostępnościach i terminach. Dzięki temu szkółka roślin hurt szybciej reaguje na pogodę i okna wysyłek.
Jakie dane sprzedażowe i produkcyjne warto regularnie zbierać?
Minimum to historia sprzedaży, stany i terminy gotowości partii. W praktyce warto mieć zebrane w jednym miejscu:
zamówienia hurtowe i sprzedaż wysyłkowa według tygodni
stany magazynowe na koniec tygodnia
produkcję w toku z datami gotowości partii
lead time od rozmnożenia do sprzedaży dla grup roślin
straty i ubytki w trakcie produkcji
przerwy wysyłek i ograniczenia logistyczne
cenniki logistyczne opakowań i dopuszczalne okna transportu
d działania promocyjne, które mogły wpłynąć na popyt
Spójne nazewnictwo SKU, gatunku i pojemności ułatwia raportowanie.
Jak zbudować prosty arkusz Excel do prognoz krótkoterminowych?
Wystarczą 3–5 arkuszy z tabelami i kilka przeliczeń tygodniowych. Prosty układ:
Dane: tabela sprzedaży tygodniami z kolumnami data, SKU, ilość, kanał
Kalendarz: lista tygodni z informacją o sezonie i przerwach wysyłek
Parametry: lead time, straty, minimalne poziomy zapasów
Prognoza: popyt bazowy z korektą sezonową i wydarzeniami
Najpierw licz popyt bazowy jako średnią kroczącą z ostatnich tygodni. Następnie pomnóż przez mnożnik sezonowy. Zderz to z potwierdzonymi zamówieniami. Na koniec policz zapas na koniec tygodnia i wskaż ryzyko braków.
Jak uwzględnić sezonowość i przerwy wysyłek w arkuszu?
Dodaj mnożniki sezonowe i kalendarz wysyłek, który blokuje tygodnie bez dostaw. Praktycznie:
przypisz do każdego SKU profil sezonowy tygodniami, np. wiosna wysoka, lato średnia, zima niska
policz mnożniki sezonowe z poprzednich lat, dzieląc sprzedaż tygodniową przez średnią roczną
utrzymuj kalendarz z przerwami zimowymi i świętami jako flagi 0 lub 1
prognozowany popyt mnoż przez flagę wysyłki, aby nie planować dostaw w okresie blokady
przesuwaj produkcję tak, by daty gotowości trafiały w okna wysyłek
Dla gatunków wrażliwych użyj osobnych profili sezonu.
Które funkcje Excela ułatwią analizę popytu i sezonów?
Najbardziej przyspiesza praca na tabelach, filtrach i funkcjach prognozy ETS. Przydatne elementy:
Tabele i tabele przestawne do agregacji tygodniowej
SUMA.WARUNKÓW, LICZ.WARUNKI, ŚREDNIA.WARUNKÓW do szybkich metryk
WYSZUKAJ.X do łączenia danych sprzedaży z parametrami SKU
FILTRUJ, UNIKATOWE, SORTUJ do przygotowania czystych zestawień
PROGNOZA.ETS (FORECAST.ETS) i Arkusz prognozy do krótkich prognoz z sezonowością
DZIEŃ.ROBOCZY i DNI.ROBOCZE do obliczania dat w ramach okien wysyłek
Power Query do pobierania i scalania danych z wielu plików
Takie narzędzia ograniczają ręczne kopiowanie i błędy.
Jak mierzyć dokładność prognoz i korygować plan produkcji?
Mierz błąd prognozy co tydzień i aktualizuj mnożniki sezonowe. Sprawdzone wskaźniki:
MAPE: średni bezwzględny błąd procentowy
MAD: średnie odchylenie bezwzględne sztuk
BIAS: znak i skala przeszacowania lub niedoszacowania
Fill rate: udział zamówień zrealizowanych w pierwszym terminie
Gdy MAPE rośnie, skróć okno średniej kroczącej albo zwiększ wagę świeżych tygodni. Jeśli BIAS jest dodatni, zmniejsz mnożnik sezonowy lub zwiększ produkcję pod zamówienia potwierdzone. Utrzymuj pętlę: prognoza → realizacja → pomiar błędu → korekta parametrów.
Jak połączyć dane z zamówień hurtowych z magazynem i produkcją?
Zbuduj bilans przepływów tygodniowych dla każdego SKU. Kluczowe kroki:
scalenie linii zamówień z tabelą SKU i kalendarzem okien wysyłki
wyznaczenie dat gotowości partii produkcyjnych
harmonogram zapasu: początek tygodnia, plus produkcja, minus zamówienia, minus popyt prognozowany
sygnał braków i propozycja dosiewu lub domnożenia z uwzględnieniem lead time
Taki arkusz pokazuje, w których tygodniach szkółka roślin hurt ma nadwyżkę, a gdzie grożą braki. Dzięki temu wcześniejsza produkcja i transfery między lokalizacjami są łatwiejsze.
Chcesz przetestować prosty szablon Excel dla szkółki hurtowej?
Tak, bo skraca start i podpowiada dobre praktyki już od pierwszego tygodnia. Szablon powinien zawierać gotowe tabele: sprzedaż tygodniowa, kalendarz wysyłek, parametry produkcji, mnożniki sezonowe, bilans zapasów oraz panel z KPI. Warto dołączyć przykładowe profile sezonowe dla grup roślin i prosty Arkusz prognozy opartej na ETS. Po duplikacji pliku wystarczy wkleić własne dane i dopasować nazwy SKU. Po tygodniu pracy widać pierwsze luki i miejsca do korekt.
Prognozowanie nie musi być skomplikowane. Regularne dane, prosty model w Excelu i cotygodniowa kontrola błędu dają przewagę w sezonie. To sposób, by lepiej planować produkcję, ograniczać straty i terminowo dowozić duże zamówienia. Zacznij od małego zakresu, doszlifuj proces i dopiero potem skaluj na całą ofertę.
Pobierz prosty szablon Excel do prognozy popytu w szkółce roślin hurt i zacznij planować sezon świadomie.
Pobierz prosty szablon Excel, który po wklejeniu Twoich danych już w pierwszy tydzień wskaże ryzyko braków i konkretne miejsca do korekt planu produkcji: https://www.ulinscy.pl/.
