Verbeter de forecasting nauwkeurigheid, elimineer overtollige voorraad en maximaliseer service levels
In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over het verbeteren van de nauwkeurigheid van prognoses door fouten te managen. Deze video is de eerste in onze serie over effectieve methoden om de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren. We beginnen met te kijken naar hoe voorspelfouten pijn veroorzaken en de daaruit voortvloeiende kosten. Vervolgens zullen we de drie meest voorkomende fouten uitleggen die we moeten vermijden en die ons kunnen helpen de omzet te verhogen en overtollige voorraad te voorkomen. Tom besluit met een overzicht van de methoden om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren, het belang van het meten van voorspellingsfouten en de technologische mogelijkheden om deze te verbeteren.
Prognosefout kan gevolgen hebben
Overweeg één item uit vele
- Product X kost $100 om te maken en levert $50 winst op per eenheid.
- De verkoop van Product X zal de komende 12 maanden 1.000 per maand blijken te zijn.
- Overweeg één item uit vele
Wat zijn de kosten van een prognosefout?
- Als de voorspelling 10% hoog is, sluit het jaar dan af met $120.000 overtollige voorraad.
- 100 extra/maand x 12 maanden x $100/eenheid
- Als de voorspelling 10% laag is, mis dan $60.000 winst.
- 100 te weinig/maand x 12 maanden x $50/eenheid
Drie fouten om te vermijden
1. Fout negeren.
- Onprofessioneel, plichtsverzuim.
- Wensen zal het niet zo maken.
- Behandel nauwkeurigheidsbeoordeling als datawetenschap, niet als een verwijt.
2. Meer fouten tolereren dan nodig is.
- Statistische prognosemethoden kunnen de nauwkeurigheid op schaal verbeteren.
- Het verbeteren van gegevensinvoer kan helpen.
- Het verzamelen en analyseren van prognosefoutstatistieken kan zwakke plekken identificeren.
3. Tijd en geld verspillen die te ver gaat om fouten te elimineren.
- Sommige product/marktcombinaties zijn inherent moeilijker te voorspellen. Na een punt, laat ze zijn (maar wees alert op nieuwe gespecialiseerde voorspellingsmethoden).
- Soms kunnen stappen die bedoeld zijn om fouten te verminderen averechts werken (bijv. aanpassing).
RECENTE BERICHTEN
![12 Causes of Overstocking and Practical Solutions](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/09/12-Causes-of-Overstocking-and-Practical-Solutions-WEB-1080x675.jpg)
12 Causes of Overstocking and Practical Solutions
Managing inventory effectively is critical for maintaining a healthy balance sheet and ensuring that resources are optimally allocated. Here is an in-depth exploration of the main causes of overstocking, their implications, and possible solutions.
![FAQ: Mastering Smart IP&O for Better Inventory Management.](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/08/FAQ-Mastering-Smart-IPO-for-Better-Inventory-Management-1080x675.jpg)
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
Effective supply chain and inventory management are essential for achieving operational efficiency and customer satisfaction. This blog provides clear and concise answers to some basic and other common questions from our Smart IP&O customers, offering practical insights to overcome typical challenges and enhance your inventory management practices. Focusing on these key areas, we help you transform complex inventory issues into strategic, manageable actions that reduce costs and improve overall performance with Smart IP&O.
![Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/08/Innovating-the-OEM-Aftermarket-with-AI-Driven-Inventory-Optimization-XL-1080x675.jpg)
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten.