Uitmuntendheid in het voorspellen van blog

Optimaliseer voorraadplanningsparameters, verbeter serviceniveaus en verhoog de omzet

Forecasting is a fully developed business process that most organizations still struggle with today. Almost everyone’s top priority is probably to be able to consistently and accurately forecast Sales, Demand, Costs, Inventory, etc.  The inability to obtain a good forecast frequently has a significant business impact. Inaccurate forecasting leads to overstocking or running out, resulting in high costs and excess, impacting the bottom line and the success of the company.

A good forecast should give you enough confidence to make sound business decisions. For a more efficient forecast, consider these best practices:

  • What are the most common forecasting methods, and why do they produce inaccurate results.
  • How to achieve better ROI and optimal processes through scale, granularity, and agility
  • How to improve forecasting accuracy
  • How to use simple machine learning and artificial intelligence tools to get accurate and scalable forecasts
Een inleiding op probabilistische prognoses

Een inleiding op probabilistische prognoses

Als u het nieuws over supply chain-analyses bijhoudt, komt u vaker de uitdrukking 'probabilistische prognoses' tegen. Probabilistische voorspellingen hebben de mogelijkheid om toekomstige waarden te simuleren die niet verankerd zijn in het verleden. Als deze zin raadselachtig is, lees dan verder.

Lees meer
Verbeter de prognosenauwkeurigheid door fouten te beheren

Verbeter de prognosenauwkeurigheid door fouten te beheren

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.

Lees meer
Vier handige manieren om prognosefouten te meten

Vier handige manieren om prognosefouten te meten

In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over het verbeteren van de prognosenauwkeurigheid door de prognosefout te meten. We beginnen met een overzicht van de verschillende soorten foutstatistieken: schaalafhankelijke fout, procentuele fout, relatieve fout en schaalvrije foutstatistieken. Hoewel sommige fouten onvermijdelijk zijn, zijn er manieren om deze te verminderen, en prognosestatistieken zijn noodzakelijke hulpmiddelen voor het bewaken en verbeteren van de nauwkeurigheid van de prognose. Daarna zullen we het speciale probleem van intermitterende vraag en deel-door-nul problemen uitleggen. Tom besluit door uit te leggen hoe prognoses van meerdere items kunnen worden beoordeeld en hoe het vaak zinvol is om gewogen gemiddelden te gebruiken, waarbij items anders worden gewogen op basis van volume of omzet.

Lees meer

recente berichten

  • Supply Chain Math large-scale decision-making analyticsSupply Chain Math: Don’t Bring a Knife to a Gunfight
    Math and the supply chain go hand and hand. As supply chains grow, increasing complexity will drive companies to look for ways to manage large-scale decision-making. Math is a fact of life for anyone in inventory management and demand forecasting who is hoping to remain competitive in the modern world. Read our article to learn more. […]
  • Rijpe bebaarde monteur in uniform onderzoekt de machine en repareert deze in de fabriekPlanning voor verbruiksgoederen vs. herstelbare onderdelen
    Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserve- en vervangingsonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruiks- en repareerbare onderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door software voor voorraadplanning en kunnen resulteren in onjuiste schattingen van wat er op voorraad moet worden gehouden. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus herstelbare artikelen. […]
  • Vier veelgemaakte fouten bij het plannen van aanvullingsdoelenVier veelgemaakte fouten bij het plannen van aanvullingsdoelen
    Hoe vaak herkalibreert u uw voorraadbeleid? Waarom? Leer hoe u belangrijke fouten kunt vermijden bij het plannen van aanvullingsdoelen door het proces te automatiseren, onderdelen opnieuw te kalibreren, targeting-prognosemethoden te gebruiken en uitzonderingen te bekijken. […]
  • Smart Software introduceert met genoegen onze serie webinars, exclusief aangeboden voor Epicor-gebruikers.Breid de prognoses en min/max-planning van Epicor Kinetic uit met Smart IP&O
    Epicor Kinetic kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Het probleem is dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten handmatig specificeert, of een rudimentaire "vuistregel"-aanpak gebruikt op basis van dagelijkse gemiddelden. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor Kinetic bespreken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe de voorraad kan worden verminderd en de voorraad kan worden geminimaliseerd door de robuuste voorspellende functionaliteit te bieden die ontbreekt in Epicor. […]
  • Op scenario's gebaseerde prognoses versus vergelijkingenOp scenario's gebaseerde prognoses versus vergelijkingen
    Van oudsher heeft software gediend als een leveringsvehikel voor vergelijkingen. Dit is prima, voor zover het gaat. Maar wij bij Smart Software denken dat u er beter aan doet door uw vergelijkingen in te ruilen voor scenario's. Ontdek waarom op scenario's gebaseerde planning planners helpt om risico's beter te beheren en betere resultaten te behalen. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Algemene bestellingen Slimme softwarevraag en voorraadplanning HDAlgemene bestellingen
      Onze klanten zijn geweldige docenten die ons altijd hebben geholpen de kloof tussen leerboektheorie en praktische toepassing te overbruggen. Een goed voorbeeld gebeurde meer dan twintig jaar geleden, toen we kennismaakten met het fenomeen van intermitterende vraag, dat veel voorkomt bij reserveonderdelen, maar zeldzaam is bij de afgewerkte producten die worden beheerd door onze oorspronkelijke klanten die werkzaam zijn in verkoop en marketing. Deze onthulling leidde al snel tot onze vooraanstaande positie als leveranciers van software voor het beheren van voorraden reserveonderdelen. Ons laatste stukje scholing betreft 'algemene bestellingen'. […]
    • 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. […]
    • Engineering op bestelling bij Kratos Space - beschikbaarheid van onderdelen een strategisch voordeel maken
      De Kratos Space-groep binnen National Security-technologie-innovator Kratos Defense & Security Solutions, Inc., produceert COTS-software en componentproducten voor ruimtecommunicatie - waardoor de beschikbaarheid van onderdelen een strategisch voordeel wordt […]
    • houten-figuren-van-mensen-en-een-magneet-team-management-magazijninventarisBeheer van de inventaris van gepromote artikelen
      In een eerder bericht besprak ik een van de neteligere problemen waarmee vraagplanners soms worden geconfronteerd: het werken met gegevens over productvraag die worden gekenmerkt door wat statistici scheefheid noemen - een situatie die kostbare voorraadinvesteringen kan vergen. Dit soort problematische gegevens is te vinden in verschillende scenario's. In ten minste één geval, de combinatie van intermitterende vraag en zeer effectieve verkoopacties, leent het probleem zich voor een effectieve oplossing. […]

      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 is een statistische forecastingsoftware die beschikbaar is op Smart's Inventory Planning and Optimization Platform, Smart IP&O. Het biedt een statistisch verantwoorde, objectieve basis voor uw verkoop- en operationele planningsproces (S&OP). SmartForecasts selecteert automatisch de meest nauwkeurige forecasting methode, stelt gebruikers in staat statistische en door de gebruiker gedefinieerde modellen te verfijnen, maakt prognoses en historische overrides mogelijk en meet automatisch forecasting errors en biases. Forecasting overrides worden bijgehouden en historische data worden automatisch bijgewerkt, waardoor de handmatige inspanning die gepaard gaat met op spreadsheets gebaseerde oplossingen wordt geëlimineerd. kunnen resultaten automatisch naar uw ERP-systeem worden verzonden. Het resultaat is een efficiëntere verkoopplanning, budgettering, productieplanning, bestelling en inventory planning.

        Download het productblad

        SmartForecasts® Cloud

        Logo voor statistische modellering en optimalisatie

        Nauwkeurige demand forecasts

        Gears-logo ERP-integraties

        Beste forecasting methoden

        A11 Excel-probleemplanning

        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