De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

In mijn vorige post in deze serie over essentiële concepten, “Wat is 'Een goede voorspelling'”besprak ik de basisinspanning om de meest waarschijnlijke toekomst te ontdekken in een scenario voor vraagplanning. Ik definieerde een goede voorspelling als een die onbevooroordeeld en zo nauwkeurig mogelijk is. Maar ik waarschuwde ook dat, afhankelijk van de stabiliteit of volatiliteit van de gegevens waarmee we moeten werken, er nog steeds enige onnauwkeurigheid kan zijn in zelfs een goede voorspelling. De sleutel is om inzicht te hebben in hoeveel.

Dit onderwerp, omgaan met onzekerheid, is het onderwerp van een bericht van mijn collega Tom Willemain, “Het gemiddelde is niet het antwoord”. Zijn post legt de theorie uiteen om op verantwoorde wijze de grenzen van ons voorspellende vermogen te confronteren. Het is belangrijk om te begrijpen hoe dit echt werkt.

Zoals ik aan het einde van mijn vorige bericht kort aanstipte, begint onze aanpak met iets dat een "glijdende simulatie" wordt genoemd. We schatten hoe nauwkeurig we de toekomst voorspellen door onze voorspellingstechnieken te gebruiken op een ouder deel van de geschiedenis, waarbij we de meest recente gegevens uitsluiten. We kunnen dan wat we zouden hebben voorspeld voor het recente verleden vergelijken met onze werkelijke informatie over wat er is gebeurd. Dit is een betrouwbare methode om in te schatten hoe nauwkeurig we de toekomstige vraag voorspellen.

Veiligheidsvoorraad, een zorgvuldig gemeten buffer in voorraadniveau die we in voorraad hebben boven onze voorspelling van de meest waarschijnlijke vraag, is afgeleid van de schatting van de voorspellingsfout die voortkomt uit de "glijdende simulatie". Deze aanpak om met de nauwkeurigheid van onze prognoses om te gaan, balanceert efficiënt tussen het negeren van de dreiging van onvoorspelbare en kostbare overcompensatie.

In meer technische details: de prognosefouten die worden geschat door dit glijdende simulatieproces geven het niveau van onzekerheid aan. We gebruiken deze fouten om de standaarddeviatie van de prognoses te schatten. Nu, met een regelmatige vraag, kunnen we aannemen dat de voorspellingen (die schattingen zijn van toekomstig gedrag) het beste worden weergegeven door een klokvormige kansverdeling - wat statistici de "normale verdeling" noemen. Het centrum van die verdeling is onze puntvoorspelling. De breedte van die verdeling is de standaarddeviatie van de "glijdende simulatie"-voorspelling van de bekende werkelijke waarden - we halen dit rechtstreeks uit onze schattingen van de voorspellingsfout.

Zodra we de specifieke klokvormige curve kennen die bij de voorspelling hoort, kunnen we eenvoudig de benodigde veiligheidsvoorraadbuffer inschatten. De enige input van ons is het “serviceniveau” dat gewenst is en de veiligheidsvoorraad op dat serviceniveau kan worden bepaald. (Het serviceniveau is in wezen een maatstaf van hoe zeker we moeten zijn van onze voorraadniveaus, waarbij een groeiend vertrouwen corresponderende uitgaven voor extra voorraad vereist.) Let op, we gaan ervan uit dat de juiste verdeling die moet worden gebruikt de normale verdeling is. Dit is correct voor de meeste vraagreeksen waar u een regelmatige vraag per periode heeft. Het mislukt wanneer de vraag sporadisch of met tussenpozen is.

In het volgende stuk in deze serie zal ik bespreken hoe Smart Forecasts omgaat met het schatten van de veiligheidsvoorraad in die gevallen van intermitterende vraag, wanneer de veronderstelling van normaliteit onjuist is.

Nelson Hartunian, PhD, was medeoprichter van Smart Software, was voorheen President en houdt er momenteel toezicht op als voorzitter van de raad van bestuur. Hij heeft op verschillende momenten leiding gegeven aan softwareontwikkeling, verkoop en klantenservice.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt.

Dagelijkse vraagscenario's

Dagelijkse vraagscenario's

In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.

De methoden voor voorspelling

De methoden voor voorspelling

Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd.

recente berichten

  • The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory ManagementThe Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management
    Inventory optimization software that supports what-if analysis will expose the tradeoff of stockouts vs. excess costs of varying service level targets. But first it is important to identify how “service levels” is interpreted, measured, and reported. This will avoid miscommunication and the false sense of security that can develop when less stringent definitions are used. Clearly defining how service level is calculated puts all stakeholders on the same page. This facilitates better decision-making. […]
  • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationFuture-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization
    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 kosten als u niets doet met uw voorraadplanningssystemenDe kosten van spreadsheetplanning
    Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
  • Simple Inventory Optimization is Good Except When It Isn’t FHDEenvoudig is goed, behalve als dat niet het geval is
    In this blog, we are steering the conversation towards the transformative potential of technology in inventory management. The discussion centers around the limitations of simple thinking in managing inventory control processes and the necessity of adopting systematic software solutions. […]
  • Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met slimme IP&O om nauwkeurig HD te voorspellenGebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses
    In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationFuture-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization
      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. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
    • Vraag naar reserveonderdelen voorspellen-een-ander-perspectief-voor-planning-service-onderdelenDe voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
      Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]