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
5 Tips voor vraagplanning voor het berekenen van prognoseonzekerheid
Degenen die prognoses maken, zijn het aan degenen die prognoses consumeren, en aan zichzelf, verplicht om zich bewust te zijn van de onzekerheid in hun prognoses. Deze opmerking gaat over het schatten van de prognoseonzekerheid en het gebruiken van de schattingen in uw vraagplanningsproces. We richten ons op prognoses die zijn gemaakt ter ondersteuning van de vraagplanning en op prognoses die inherent zijn aan het optimaliseren van voorraadbeleid met betrekking tot bestelpunten, veiligheidsvoorraden en min/max-niveaus.
Prognosetechnieken voor een winstgevender bedrijf
Vergelijkt de meest bruikbare prognosetechnieken: exponentiële afvlakking, enkelvoudige exponentiële afvlakking, Holt's methode en Winter's methode. Deze video's leggen het basisdenken onder elke techniek uit, evenals de wiskunde erachter, hoe ze in de praktijk worden gebruikt en de afweging van elke methode.
Beheer 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.
Vraagvariabiliteit beheren
Iedereen die het werk doet, weet dat het beheren van voorraden stressvol kan zijn. Veelvoorkomende stressfactoren zijn: Klanten met "speciale" verzoeken, IT-afdelingen met andere prioriteiten, wankele ERP-systemen die draaien op onnauwkeurige gegevens, grondstoftekorten, leveranciers met lange doorlooptijden in verre landen waar de productie vaak stopt om verschillende redenen en meer. Deze nota gaat in op één specifieke en altijd aanwezige bron van stress: variabiliteit in de vraag.
Onthul uw werkelijke voorraadplanning en prognosebeleid door deze 10 vragen te beantwoorden
In deze blog bespreken we 10 specifieke vragen die u kunt stellen om te ontdekken wat er werkelijk gebeurt met het voorraadplanning- en vraagprognosebeleid in uw bedrijf. We beschrijven de typische antwoorden die worden gegeven wanneer een prognose-/inventarisplanningsbeleid niet echt bestaat, leggen uit hoe deze antwoorden moeten worden geïnterpreteerd en geven duidelijk advies over wat u eraan kunt doen.
De afwegingscurve berijden
In de wereld van supply chain-planning is de meest fundamentele beslissing hoe de beschikbaarheid van artikelen wordt afgewogen tegen de kosten van het handhaven van die beschikbaarheid (serviceniveaus en opvulpercentages). Aan het ene uiterste kun je schromelijk overstocks hebben en nooit opraken totdat je failliet gaat en de winkel moet sluiten om al je geld in voorraad te stoppen die niet verkoopt.
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