De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Een leesbaar, goed georganiseerd leerboek kan van onschatbare waarde zijn om "bedrijfsvoorspellers in opleiding te helpen de basisprincipes van tijdreeksvoorspelling te begrijpen", zoals Tom Willemain opmerkt in de conclusie van deze recensie, oorspronkelijk gepubliceerd in Vooruitziendheid: The International Journal of Applied Forecasting. De review is voornamelijk geschreven voor een academisch publiek, maar dient ook voor onervaren vraagplanningprofessionals door hen te wijzen op een diepgaande bron.

Dit nette boekje heeft tot doel "de lezer kennis te laten maken met kwantitatieve prognoses van tijdreeksen op een praktische, praktische manier." Voor een bepaald soort lezer zal het ongetwijfeld lukken, en wel op een stijlvolle manier.

De auteur, dr. Galit Shmueli, is de door SRITNE voorgezeten hoogleraar data-analyse en universitair hoofddocent statistiek en informatiesystemen aan de Indian School of Business, Hyderabad. Ze is auteur of co-auteur van verschillende andere boeken over toegepaste statistiek en bedrijfsanalyse.

Het boek is bedoeld als tekst voor een cursus "mini-semester" voor afgestudeerde of niet-gegradueerde studenten. Ik denk dat het te ver gaat om te geloven dat er hier genoeg technisch materiaal is om als basis te dienen voor een masteropleiding, maar ik zie dat het goed werkt voor studenten in industriële techniek of management die een eerdere cursus statistiek hebben gehad (en daarom zullen inderdaad kunnen "herinneren dat een 95%-voorspellingsinterval voor normaal verdeelde fouten ..." is).

Er zijn oefeningen aan het einde van het hoofdstuk van de juiste omvang en zelfs opstellingen voor drie real-world semesterprojecten, zodat instructeurs het boek kunnen gebruiken zoals de auteur het voor ogen had. Het boek illustreert de punten met behulp van XLMiner, een Excel-invoegtoepassing, en studenten kunnen de gratis demoversie gebruiken voor bijna alle oefeningen. Tekstdatasets zijn beschikbaar op de website van het boek, die ook een gratis 'dashboard'-applicatie voor tijdreeksanalyse biedt. De auteur merkt op dat andere software kan worden gebruikt in plaats van XLMiner en vermeldt de prognosebibliotheek van Minitab, JMP en Rob Hyndman in R.

Tijdens het lezen van dit boek was ik aangenaam verrast door de helderheid ervan. Nadat ik onlangs tijd had besteed aan het corrigeren van het technische proza van twee verder goede afgestudeerde studenten, vond ik het schrijven in dit boek een verfrissend contrast, waardoor technische concepten begrijpelijk werden.

Een ander voordeel van dit boek is de selectie van onderwerpen. De technische zijn redelijk standaard (afvlakkingsmethoden, regressie met behulp van polynoomtrends en dummy-variabelen), maar variëren ook een beetje in de richting van meer exotisch (logistische regressie, neurale netwerken, een beetje ARIMA). Indrukwekkender is de opname van wat "meta-onderwerpen" kunnen worden genoemd die relevant zijn voor prognoses: prestatiebeoordeling, een overzicht van alternatieve technische benaderingen en een over het prognoseproces, van het definiëren van doelen tot manieren om rapporten anders af te stemmen op management- en technische publiek. Dit is het soort voorspellende wijsheid die we vinden Chris Chatfields boek (2004), hoewel iets minder scherp gepresenteerd en met minder wiskundige uiteenzetting. Meestal raad ik Chatfields inleidende boek aan voor meer technische lezers die geïnteresseerd zijn in tijdreeksen; Ik zou het boek van Shmueli aanbevelen voor een meer algemeen publiek.

Geen beoordeling is compleet zonder haarkloverijen. Hier zijn er een paar - te weinig om mijn zeer positieve kijk op dit indrukwekkende boekje ongedaan te maken:

• De tekst is een goed argument voor 'goed opgemaakte en gemakkelijk leesbare' grafieken (p. 179). Maar ik vond veel van de schermafbeeldingen slecht afgedrukt en moeilijk te zien. Het boek is overigens zo visueel aantrekkelijk dat deze gebreken erg vreemd lijken. Het maakt met groot effect gebruik van luxueuze hoeveelheden witruimte en grillige marginale kunst, waardoor een zeer "licht" gevoel ontstaat dat het begrip zeker moet helpen.

• De auteur beweert (p. 115) dat afvlakkingsmethoden (bijv. voortschrijdende gemiddelden, exponentiële afvlakking) niet volledig geautomatiseerd kunnen worden omdat "de gebruiker afvlakkingsconstanten moet specificeren". Dit is natuurlijk niet zo, aangezien er verschillende softwarepakketten zijn die dit doen, en de tekst spreekt zichzelf later op dit punt tegen op pagina 127.

• De verder goede bespreking van autocorrelatie is misleidend wanneer wordt beweerd (p. 88) dat negatieve lag-1 autocorrelatie betekent dat "hoge waarden onmiddellijk worden gevolgd door lage waarden en vice versa." Nou ja, meestal, maar niet altijd.

Toen ik dit boek uit had, besefte ik meteen dat er buiten de klas nog een andere doelgroep is. Mijn bedrijf geeft vaak trainingssessies over het gebruik van onze software, inclusief algemene achtergrondinformatie over prognosemethoden en -processen. Als we het materiaal op XLMiner zouden kunnen uitknippen, en zelfs als we dat niet zouden kunnen, zou deze tekst een prachtige "achterwege" zijn om zakelijke voorspellers in opleiding te helpen de basisprincipes van tijdreeksprognoses te begrijpen. Het boek is zo goed geschreven, goed georganiseerd en goed ontworpen dat het zelfs gelezen zou kunnen worden. We kunnen het zeker gebruiken om onze nieuwe programmeurs te helpen de applicaties die ze ontwikkelen te begrijpen. En dit boek zou zelfs kunnen dienen als schuldig leesvoer voor een afgestudeerde student die echt wil 'snappen' wat er gaande is in Box, Jenkins en Reinsel (2008).

Thomas Willemain, PhD, was mede-oprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?

Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?

Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken:

Hoeveel tijd zou het kosten om statistische prognoses te berekenen?

Hoeveel tijd zou het kosten om statistische prognoses te berekenen?

Hoe lang moet het duren voordat een vraagprognose wordt berekend met behulp van statistische methoden? Deze vraag wordt vaak gesteld door klanten en prospects. Het antwoord hangt er echt van af. Voorspellingsresultaten voor een enkel item kunnen in een oogwenk worden berekend, in slechts enkele honderdsten van een seconde, maar soms kan het zelfs vijf seconden duren. Om de verschillen te begrijpen, is het belangrijk om te begrijpen dat er meer bij komt kijken dan alleen de rekenkundige berekeningen zelf door te spitten. Hier zijn zes factoren die de snelheid van uw prognose-engine beïnvloeden.

recente berichten

  • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
    Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]
  • Software voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevensSoftware voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevens
    Gegevensverificatie en -validatie zijn essentieel voor het succes van de implementatie van software die statistische analyse van gegevens uitvoert, zoals Smart IP&O. Dit artikel beschrijft het probleem en dient als een praktische gids om het werk goed te doen, vooral voor de gebruiker van de nieuwe applicatie. […]
  • Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?
    Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken: […]
  • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren
    Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
  • De belangrijkste factoren die van invloed zijn op de snelheid van uw prognose-engineHoeveel tijd zou het kosten om statistische prognoses te berekenen?
    Hoe lang moet het duren voordat een vraagprognose wordt berekend met behulp van statistische methoden? Deze vraag wordt vaak gesteld door klanten en prospects. Het antwoord hangt er echt van af. Voorspellingsresultaten voor een enkel item kunnen in een oogwenk worden berekend, in slechts enkele honderdsten van een seconde, maar soms kan het zelfs vijf seconden duren. Om de verschillen te begrijpen, is het belangrijk om te begrijpen dat er meer bij komt kijken dan alleen de rekenkundige berekeningen zelf door te spitten. Hier zijn zes factoren die de snelheid van uw prognose-engine beïnvloeden. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
      Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]
    • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren
      Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
    • 6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen
      Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal uiterst intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. […]
    • Plaats stukken met de hand om een pijl te bouwenProbabilistische prognoses voor intermitterende vraag
      De nieuwe prognosetechnologie is afgeleid van probabilistische prognoses, een statistische methode die zowel de gemiddelde productvraag per periode als de voorraadbehoeften op het niveau van de klantenservice nauwkeurig voorspelt. […]