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
Halverwege komen met Demand Planning
Vraagplanning kost tijd en moeite. Het is de moeite waard voor zover het je daadwerkelijk helpt te maken wat je nodig hebt wanneer je het nodig hebt. Maar het werk kan goed of slecht worden gedaan. We zien veel fabrikanten die stoppen bij het eerste niveau terwijl ze makkelijk door kunnen naar het tweede niveau. En met een beetje meer moeite zouden ze helemaal naar het derde niveau kunnen gaan, door gebruik te maken van probabilistische modellering om de resultaten van de vraagplanning om te zetten in een voorraadoptimalisatieproces.
De plaag van scheefheid
Demand planners hebben te maken met meerdere problemen om hun werk gedaan te krijgen. Een daarvan is de irritatie van intermittency. Het "nu zie je het, nu niet meer" karakter van intermitterende vraag, met zijn zware mix van nulwaarden, dwingt het gebruik van geavanceerde statistische methoden, zoals het gepatenteerde Markov Bootstrap-algoritme van Smart Software. Maar zelfs binnen het duistere rijk van de intermitterende vraag zijn er moeilijkheidsgraden: planners moeten verder omgaan met de potentieel kostbare Scourge of Skewness.
3 soorten supply chain-analyses
De drie soorten supply chain-analyses zijn 'beschrijvend', 'voorspellend' en 'voorschrijvend'. Elk speelt een andere rol bij het beheren van uw voorraad. Met moderne supply chain-software kunt u alle drie gebruiken, waardoor u de voorraadkosten kunt verlagen, de tijdige levering en serviceniveaus kunt verbeteren en tegelijkertijd een efficiëntere supply chain kunt runnen.
Een controle op prognoseautomatisering met de aandachtsindex
Een nieuwe maatstaf die we de "Attentie-index" noemen, helpt voorspellers situaties te identificeren waarin "gegevens die zich slecht gedragen" automatische statistische voorspellingen kunnen verstoren (zie hiernaast). Het identificeert snel die items die waarschijnlijk de meeste kans hebben om prognoses te negeren, wat een efficiëntere manier biedt om zakelijke ervaring en andere menselijke intelligentie aan het werk te zetten om de nauwkeurigheid van prognoses te maximaliseren. Hoe werkt het?
Aanbevolen bron: 'Practical Time Series Forecasting: A Hands-On Guide', door Galit Schmueli
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 Foresight: The International Journal of Applied Forecasting . De recensie is voornamelijk geschreven voor een academisch publiek, maar is ook bedoeld voor onervaren vraagplanningprofessionals door hen te wijzen op een diepgaande bron.
Veiligheidsvoorraad inschatten
In mijn vorige bericht in deze serie over essentiële concepten, "Wat is 'Een goede prognose'", 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.
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