Las empresas lanzan iniciativas para actualizar o mejorar sus procesos de planificación de ventas y operaciones y planificación de la demanda todo el tiempo. Muchas de estas iniciativas no logran los resultados que deberían. Tiene su pronóstico función no cumplió con las expectativas? ¿Lucha con las "mejores prácticas" que parecen incapaces de producir resultados precisos?
Durante diez años, el equipo editorial de Foresight: The International Journal of Applied Forecasting ha estado informando a los lectores sobre las luchas y los éxitos de los profesionales de la previsión y haciendo todo lo posible para educarlos sobre métodos y prácticas que realmente funcionan. Lo hacemos con artículos aportados por profesionales de la previsión, así como por académicos respetados y autores de libros de gran prestigio.
Como editor fundador de Foresight, me gustaría invitarlo a unirse a nosotros en la próxima Conferencia de profesionales de Foresight titulada "Las peores prácticas en el pronóstico: los errores de hoy para los avances de mañana".
Este evento de un día y medio tendrá lugar en Raleigh, Carolina del Norte, del 5 al 6 de octubre. Allí analizaremos detenidamente las prácticas comunes que pueden estar inhibiendo los esfuerzos para elaborar mejores pronósticos. Nuestros oradores invitados compartirán cómo ellos y otros han descubierto y eliminado los malos hábitos y las peores prácticas en sus organizaciones para lograr mejoras dramáticas en el desempeño de los pronósticos.
Algunos de los temas a tratar incluyen:
• Uso y abuso de anulaciones de juicio
• Evitar los peligros en la entrada de la fuerza de ventas a los pronósticos
• Prácticas Indebidas en la Optimización de Inventario
• Dificultades en la medición de la precisión de los pronósticos
• Peores Prácticas en S&OP y Planificación de la Demanda
• Peores prácticas en la implementación de software de pronóstico
Foresight es una publicación del International Institute of Forecasters (IIF), una organización sin fines de lucro, no comercial, dedicada a la generación, distribución y uso de conocimientos sobre pronósticos en una amplia gama de campos. (El propio Tom Willemain de Smart Software forma parte del Consejo Asesor de Foresight). Foresight es solo uno de los recursos que el IIF pone a disposición. Publicaciones adicionales, una gran cantidad de recursos en línea, un simposio anual y talleres y conferencias periódicos están disponibles para todos los miembros del IIF. The Smart Forecaster entrevistó previamente al ex presidente del IIF, el Dr. Mohsen Hamoudia. Visite el sitio de IIF para obtener información sobre cómo unirse.
(Len Tashman es el editor de Foresight: The International Journal of Applied Forecasting. La inusual conferencia relacionada con la práctica que describe, que se realizará en octubre de 2016, atraerá a muchos de los lectores de The Smart Forecaster. Por ejemplo, aquellos que han recibido la conferencia de Smart Software Se ha alertado sobre la posibilidad de que anular los pronósticos estadísticos pueda ser contraproducente si se hace con despreocupación. Dos sesiones en la conferencia se centran en el uso del juicio en el proceso de pronóstico. — Tom Willemain)
Artículos Relacionados

Necesitas formar equipo con los algoritmos
This article is about the real power that comes from the collaboration between you and our software that happens at your fingertips. We often write about the software itself and what goes on “under the hood”. This time, the subject is how you should best team up with the software.

Repensar la precisión del pronóstico: un cambio de la precisión a las métricas de error
Sin lugar a dudas, medir la precisión de los pronósticos es una parte importante del proceso de planificación de la demanda. Este cuadro de mando de pronóstico podría construirse basándose en uno de dos puntos de vista contrastantes para calcular métricas. El punto de vista del error pregunta: "¿a qué distancia estaba el pronóstico de lo real?" El punto de vista de la precisión pregunta: "¿Qué tan cerca estuvo el pronóstico de lo real?" Ambas son válidas, pero las métricas de error proporcionan más información.

Cada modelo de pronóstico es bueno para lo que está diseñado
Con tanto entusiasmo en torno al nuevo aprendizaje automático (ML) y los métodos de pronóstico probabilístico, los métodos tradicionales de pronóstico estadístico “extrapolativo” o de “series de tiempo” parecen estar recibiendo la espalda. Sin embargo, vale la pena recordar que estas técnicas tradicionales (como el suavizado exponencial simple y doble, los promedios móviles lineales y simples y los modelos de Winters para artículos estacionales) a menudo funcionan bastante bien para datos de mayor volumen. Cada método es bueno para lo que fue diseñado. Simplemente aplique cada uno de manera apropiada, como por ejemplo, no lleve un cuchillo a un tiroteo y no use un martillo neumático cuando un simple martillo de mano será suficiente.