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
Je moet samenwerken met de algoritmen
Dit artikel gaat over de echte kracht die voortkomt uit de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. We schrijven vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is het onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken.
Beantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken
Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie.
Elk voorspellingsmodel is goed waarvoor het is ontworpen
Met zoveel hype rond nieuwe Machine Learning (ML) en probabilistische voorspellingsmethoden lijken de traditionele “extrapolatieve” of “tijdreeksen” statistische voorspellingsmethoden de koude schouder te krijgen. Het is echter de moeite waard om te onthouden dat deze traditionele technieken (zoals enkele en dubbele exponentiële afvlakking, lineaire en eenvoudige voortschrijdende middeling, en Winters-modellen voor seizoensitems) vaak behoorlijk goed werken voor gegevens met een groter volume. Elke methode is goed voor waarvoor deze is ontworpen. Pas ze allemaal op de juiste manier toe, bijvoorbeeld: neem geen mes mee naar een vuurgevecht en gebruik geen drilboor als een eenvoudige handhamer voldoende is.
Probabilistische voorspellingsscenario's creëren en exploiteren
Probabilistische scenario's zijn reeksen gegevenspunten die worden gegenereerd om potentiële situaties uit de echte wereld weer te geven. In tegenstelling tot scenario's in oorlogsspellen of andere simulaties zijn dit synthetische tijdreeksen die worden gebruikt als input voor systeemmodellen of als intuïtiebouwers voor besluitvormers.
Een ruwe kaart van termen die verband houden met prognoses
Mensen die nieuw zijn in de functie van “vraagplanner” of “aanbodplanner” zullen waarschijnlijk vragen hebben over de verschillende prognosetermen en -methoden die in hun baan worden gebruikt. Deze notitie kan helpen door deze termen uit te leggen en te laten zien hoe ze verband houden.
Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's
Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.
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