Pronóstico utilizando indicadores principales - Análisis de regresión:

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video tutorial, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, presenta el análisis de regresión, una técnica de modelado estadístico especializada para identificar y aprovechar los indicadores principales para lograr pronósticos más precisos. El análisis de regresión es un procedimiento estadístico para estimar la relación entre una variable de respuesta y una o más variables predictoras. Los inicios de viviendas, por ejemplo, podrían ser un buen indicador adelantado de la demanda de revestimiento vinílico. Tom explica cómo y cuándo usar el análisis de regresión y trabaja a través de un ejemplo práctico.

Forecasting Techniques for a more profitable business
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      Para obtener más información, comuníquese con Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478. Teléfono: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; Correo electrónico: info@smartcorp.com  
      "¿Es usted una víctima de sus modelos de pronóstico?" por el cofundador de Smart Software Perfilado en la edición 53 de Foresight

      Belmont, Massachusetts, 28 de marzo de 2019 – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de demanda líderes en la industria, anunció hoy que la edición de primavera de 2019 de Foresight Magazine presenta el artículo del Dr. Thomas Willemain "¿Eres una víctima de tus modelos de pronóstico?". Len Tashman, editor de Foresight, afirma: "Aquí, Tom Willemain, un antiguo colaborador de la revista, reflexiona sobre por qué los algoritmos de modelado y optimización no han desplazado el "instinto" en la previsión de la cadena de suministro tanto como cabría esperar, dada su penetración en campos afines como las finanzas. No es que siempre podamos confiar en los modelos, ni mucho menos, pero, como dice Tom, Lo que hace que el instinto visceral sea peligroso es que es muy amorfo. Todos los que trabajan mucho tiempo en un El trabajo desarrolla los instintos, pero la longevidad no es lo mismo que la sabiduría. Es posible aprender todo lo malo lecciones Luego, Tom proporciona un resumen de las ventajas del modelado, pero con la advertencia de que el error del modelo es un riesgo constante que requiere un seguimiento y una verificación cuidadosa de sus supuestos.

      Para leer el artículo completo y obtener más información sobre Foresight, visite https://foresight.forecasters.org/

      Acerca de Smart Software, Inc.
      Fundada en 1981, Smart Software, Inc. es líder en brindar a las empresas soluciones de optimización de inventario, planificación y previsión de la demanda para toda la empresa. Las soluciones de optimización de inventario y pronóstico de la demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes de empresas medianas y compañías Fortune 500, como Disney, FedEx, MARS y The Home Depot. La planificación y optimización inteligente del inventario brinda a los planificadores de la demanda las herramientas para manejar la estacionalidad de las ventas, las promociones, los productos nuevos y antiguos, las jerarquías multidimensionales y las piezas de servicio y bienes de capital con demanda intermitente. También proporciona a los administradores de inventario estimaciones precisas del inventario óptimo y del stock de seguridad necesarios para cumplir con los pedidos futuros y lograr los niveles de servicio deseados. Smart Software tiene su sede en Belmont, Massachusetts y se puede encontrar en la World Wide Web en www.smartcorp.com.


      Para obtener más información, comuníquese con Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
      Teléfono: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; Correo electrónico: info@smartcorp.com

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

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