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

Verward over AI en Machine Learning?
Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

Hoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag.

Zes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen.

De automatische prognosefunctie
Automatische prognoses zijn de populairste en meest gebruikte functie van SmartForecasts en Smart Demand Planner. Automatische prognoses maken is eenvoudig. Maar de eenvoud van Automatic Forecasting maskeert een krachtige interactie van een aantal zeer effectieve prognosemethoden. In deze blog bespreken we een deel van de theorie achter deze kernfunctie. We richten ons op automatische prognoses, deels vanwege de populariteit ervan en deels omdat veel andere prognosemethoden vergelijkbare resultaten opleveren. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen naar eenvoudig voortschrijdend gemiddelde, lineair voortschrijdend gemiddelde, enkele exponentiële afvlakking, dubbele exponentiële afvlakking, Winters' exponentiële afvlakking en promoprognoses.

Een zachte inleiding tot twee geavanceerde technieken: statistische bootstrapping en Monte Carlo-simulatie
De geavanceerde supply chain-analyse van Smart Software maakt gebruik van meerdere geavanceerde methoden. Twee van de belangrijkste zijn "statistische bootstrapping" en "Monte Carlo-simulatie". Omdat er bij beide veel willekeurige getallen rondvliegen, raken mensen soms in de war over wat wat is en waar ze goed voor zijn. Vandaar deze notitie. Waar het op neerkomt: statistische bootstrapping genereert vraagscenario's voor prognoses. Monte Carlo-simulatie gebruikt de scenario's voor voorraadoptimalisatie.

6 observaties over succesvolle vraagvoorspellingsprocessen
Voorspellen is zowel een kunst als een wetenschap en vereist een balans tussen professioneel oordeel en objectieve statistische analyse. In deze blog zullen we onderzoeken hoe we nauwkeurige voorspellingen kunnen genereren door gebruik te maken van statistische methoden, zakelijke kennis te integreren en de geloofwaardigheid te vergroten door verfijning en grafische weergave. Leer hoe u technieken kunt afstemmen op de aard van gegevens en hoe u deze kunt integreren met andere bedrijfsprocessen, zodat u een allesomvattende planningsaanpak kunt ontwikkelen die rekening houdt met foutmarges en vooringenomenheid bij prognoses. Leer de principes en technieken voor succesvolle vraagprognoses, waardoor geïnformeerde besluitvorming en geoptimaliseerde planning mogelijk worden.
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