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
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.
De doelstellingen bij het voorspellen
Een voorspelling is een voorspelling over de waarde van een tijdreeksvariabele op een bepaald moment in de toekomst. U kunt bijvoorbeeld een schatting willen maken van de verkoop of vraag van een product voor volgende maand. Een tijdreeks is een reeks getallen die met gelijke tijdsintervallen zijn geregistreerd; bijvoorbeeld de maandelijks geregistreerde verkoop per eenheid. De doelstellingen die u nastreeft wanneer u prognoses maakt, zijn afhankelijk van de aard van uw baan en uw bedrijf. Elke voorspelling is onzeker; in feite is er een reeks mogelijke waarden voor elke variabele die u voorspeld. Waarden in het midden van dit bereik hebben een grotere kans dat ze daadwerkelijk voorkomen, terwijl waarden aan de uiteinden van het bereik minder waarschijnlijk voorkomen.
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.
Geef overtollige voorraad niet de schuld van "slechte" verkoop-/klantprognoses
Verkoopprognoses zijn vaak onnauwkeurig, simpelweg omdat het verkoopteam gedwongen wordt een cijfer te geven, ook al weten ze niet echt wat de vraag van hun klanten zal zijn. Laat de verkoopteams verkopen. Doe geen moeite om het spel te spelen van het veinzen van acceptatie van deze voorspellingen als beide partijen (verkoop en toeleveringsketen) weten dat het vaak niets meer is dan een WAG.
Wat maakt een probabilistische voorspelling?
Wat is al die heisa rond de term 'probabilistische prognoses'? Is het gewoon een recentere marketingterm die sommige softwareleveranciers en consultants hebben bedacht om innovatie te veinzen? Is er een echt tastbaar verschil in vergelijking met voorgaande "best passende" technieken? Zijn toch niet alle voorspellingen probabilistisch?
recente berichten
Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeterenDe belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische OplossingenEffectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgevenVraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatieDe aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chainNutsvoorzieningen 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. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelenIn 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. […]
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
