Forecasting is een volledig ontwikkeld bedrijfsproces waar de meeste organisaties vandaag de dag nog mee worstelen. Bijna iedereen heeft waarschijnlijk de hoogste prioriteit om consistent en nauwkeurig verkoop, vraag, kosten, voorraad, enz. te kunnen voorspellen. Het onvermogen om een goede prognose te krijgen, heeft vaak een aanzienlijke impact op het bedrijf. Onnauwkeurige prognoses leiden tot overbevoorrading of opraken, wat resulteert in hoge kosten en overschotten, wat van invloed is op het bedrijfsresultaat en het succes van het bedrijf.
Een goede prognose zou u genoeg vertrouwen moeten geven om goede zakelijke beslissingen te nemen. Overweeg deze best practices voor een efficiëntere prognose:
- Wat zijn de meest gebruikelijke prognosemethoden en waarom leveren ze onnauwkeurige resultaten op?
- Hoe u een betere ROI en optimale processen kunt bereiken door schaalbaarheid, granulariteit en flexibiliteit
- Hoe de prognosenauwkeurigheid te verbeteren
- Hoe u eenvoudige tools voor machine learning en kunstmatige intelligentie kunt gebruiken om nauwkeurige en schaalbare prognoses te krijgen
The Methods of Forecasting
Demand planning and statistical forecasting software play a pivotal role in effective business management by incorporating features that significantly enhance forecasting accuracy. One key aspect involves the utilization of smoothing-based or extrapolative models, enabling businesses to quickly make predictions based solely on historical data. This foundation rooted in past performance is crucial for understanding trends and patterns, especially in variables like sales or product demand. Forecasting software goes beyond mere data analysis by allowing the blending of professional judgment with statistical forecasts, recognizing that forecasting is not a one-size-fits-all process. This flexibility enables businesses to incorporate human insights and industry knowledge into the forecasting model, ensuring a more nuanced and accurate prediction.
Learning from Inventory Models
In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen.
Op zoek naar problemen met uw voorraadgegevens
In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen.
Kan willekeur een bondgenoot zijn in de voorspellingsstrijd?
Wanneer we de complexe wereld van de logistiek proberen te begrijpen, speelt willekeur een cruciale rol. Dit introduceert een interessante paradox: in een realiteit waarin precisie en zekerheid worden gewaardeerd, zou de onvoorspelbare aard van vraag en aanbod daadwerkelijk als een strategische bondgenoot kunnen dienen?
De zoektocht naar nauwkeurige voorspellingen is niet alleen een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van operationeel succes in tal van sectoren. Voor vraagplanners die moeten anticiperen op de productvraag zijn de gevolgen van het goed of fout doen van de vraag van cruciaal belang. Daarom is het herkennen en benutten van de kracht van willekeur niet slechts een theoretische oefening; het is een noodzaak voor veerkracht en aanpassingsvermogen in een steeds veranderende omgeving.
De doelstellingen bij het voorspellen
Een voorspelling is een voorspelling over de waarde van een tijdreeksvariabele op een bepaald moment in de toekomst. U kunt bijvoorbeeld een schatting willen maken van de verkoop of vraag van een product voor volgende maand. Een tijdreeks is een reeks getallen die met gelijke tijdsintervallen zijn geregistreerd; bijvoorbeeld de maandelijks geregistreerde verkoop per eenheid. De doelstellingen die u nastreeft wanneer u prognoses maakt, zijn afhankelijk van de aard van uw baan en uw bedrijf. Elke voorspelling is onzeker; in feite is er een reeks mogelijke waarden voor elke variabele die u voorspeld. Waarden in het midden van dit bereik hebben een grotere kans dat ze daadwerkelijk voorkomen, terwijl waarden aan de uiteinden van het bereik minder waarschijnlijk voorkomen.
Het prognoseproces voor besluitvormers
In bijna elk bedrijf en elke branche hebben besluitvormers betrouwbare voorspellingen nodig van cruciale variabelen, zoals omzet, inkomsten, vraag naar producten, voorraadniveaus, marktaandeel, kosten en trends in de sector. Er zijn veel soorten mensen die deze voorspellingen maken. Sommigen zijn geavanceerde technische analisten, zoals bedrijfseconomen en statistici. Vele anderen beschouwen forecasting als een belangrijk onderdeel van hun totale werk: algemeen managers, productieplanners, voorraadbeheerspecialisten, financiële analisten, strategische planners, marktonderzoekers en product- en verkoopmanagers. Toch beschouwen anderen zichzelf zelden als voorspellers, maar moeten ze vaak voorspellingen doen op een intuïtieve, oordelende basis.
Probleem
Het genereren van nauwkeurige statistische forecasts is geen gemakkelijke taak. Planners moeten historische gegevens voortdurend up-to-date houden, een database met forecasting modellen bouwen en beheren, weten welke forecasting methoden ze moeten gebruiken, forecasting overrides bijhouden en rapporteren over de nauwkeurigheid van forecasts. Deze stappen worden doorgaans beheerd in een omslachtige spreadsheet die vaak foutgevoelig, traag en moeilijk te delen is met de rest van het bedrijf. Forecasts zijn meestal gebaseerd op one-size-fits-all-methoden waarvoor seizoensinvloeden en trends handmatig moeten worden toegevoegd, wat resulteert in onnauwkeurige voorspellingen.
Oplossing
SmartForecasts® Cloud
Nauwkeurige demand forecasts
Beste forecasting methoden
Importeert historische data
Wat kunt u doen met SmartForecasts?
- Organiseer een Forecasting Tournament dat de juiste voorspellingsmethode voor elk item selecteert.
- Handmatige forecasts met behulp van verschillende time-series forecasting methoden en non-statistical methoden.
- Voorspel automatisch trends, seizoensinvloeden en cyclische patronen.
- Importeert demand data uit bestanden
- Maak gebruik van ERP-connectoren om automatisch demand data te importeren en forecasting resultaten te retourneren
Voor wie is SmartForecasts bedoeld?
• Demand Planners.
• Forecasting analisten.
• Materiaal- en voorraadplanners.
• Operationele onderzoeksprofessionals.
• Verkoopanalisten.
• Statistisch ingestelde leidinggevenden.
Een betrouwbaar en veilig platform