Een controle op prognoseautomatisering met de aandachtsindex

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

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?

Klassiek voorspellingsmethoden, zoals de verschillende smaken van exponentiële afvlakking en voortschrijdende gemiddelden, dringen aan op een sprong in het diepe. Ze vereisen dat we erop vertrouwen dat de huidige omstandigheden in de toekomst blijven bestaan. Als de huidige omstandigheden aanhouden, is het verstandig om deze extrapolatieve methoden te gebruiken - methoden die het huidige niveau, de trend, de seizoensgebondenheid en "ruis" van een tijdreeks kwantificeren en projecteren in de toekomst.

Maar als ze niet aanhouden, kunnen extrapolatieve methoden ons in de problemen brengen. Wat omhoog ging, kan ineens omlaag gaan. Wat vroeger rond het ene niveau was gecentreerd, kan plotseling naar een ander niveau springen. Of er kan iets heel vreemds gebeuren dat volledig uit het patroon is. In deze verrassende omstandigheden verslechtert de nauwkeurigheid van de prognoses, gaan voorraadberekeningen verkeerd en ontstaat er algemene onvrede.

Een manier om met dit probleem om te gaan, is te vertrouwen op complexere voorspellingsmodellen die rekening houden met externe factoren die de variabele bepalen die wordt voorspeld. Verkooppromoties proberen bijvoorbeeld kooppatronen te verstoren en in een positieve richting te bewegen, dus het opnemen van promotieactiviteiten in het prognoseproces kan de verkoopprognoses verbeteren. Soms kunnen macro-economische indicatoren, zoals het starten van huizen of inflatiepercentages, worden gebruikt om de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren. Maar complexere modellen vereisen meer gegevens en meer expertise, en ze zijn misschien niet bruikbaar voor sommige problemen, zoals het beheer van onderdelen of subsystemen, in plaats van afgewerkte goederen.

Als iemand vastloopt met behulp van eenvoudige extrapolatieve methoden, is het handig om een manier te hebben om items te markeren die moeilijk te voorspellen zijn. Dit is de Aandachtsindex. Zoals de naam al doet vermoeden, vereisen items die moeten worden voorspeld met een hoge Attention Index een speciale behandeling - op zijn minst een beoordeling en meestal een soort van prognoseaanpassing.

 

 

De Aandachtsindex detecteert drie soorten problemen:

Een uitbijter in de vraaggeschiedenis van een artikel.
Een abrupte verandering in het niveau van een item.
Een abrupte verandering in de trend van een artikel.
Met behulp van software zoals SmartForecasts™ kan de voorspeller omgaan met een uitbijter door deze te vervangen door een meer typische waarde.

Een abrupte verandering in niveau of trend kan worden verholpen door alle gegevens van vóór de "breuk" in het vraagpatroon uit de prognoseberekeningen weg te laten, ervan uitgaande dat het item is overgeschakeld naar een nieuw regime dat de oudere gegevens irrelevant maakt.

Hoewel geen enkele index perfect is, slaagt de Aandachtsindex er goed in om de aandacht te vestigen op de meest problematische vraaggeschiedenissen. Dit wordt aangetoond in de twee onderstaande figuren, die zijn gemaakt met gegevens van de M3 Competition, bekend in de prognosewereld. Figuur 1 toont de 20 items (van de 3.003 van de wedstrijd) met de hoogste Attention Index-scores; al deze hebben groteske uitschieters en breuken. Figuur 2 toont de 20 items met de laagste Attention Index-scores; de meeste (maar niet alle) items met lage scores hebben relatief goedaardige patronen.

Als u duizenden items te voorspellen heeft, zal de nieuwe Aandachtsindex zeer nuttig zijn om uw aandacht te richten op die items die het meest waarschijnlijk problematisch zijn.

Thomas Willemain, PhD, was mede-oprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Je moet samenwerken met de algoritmen

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

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

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.

recente berichten

  • Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwenWaarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen
    Voor te veel bedrijven wordt een cruciaal stukje data-feitenonderzoek – het meten van vraagonzekerheid – afgehandeld met eenvoudige maar onnauwkeurige vuistregels. Vraagplanners berekenen bijvoorbeeld vaak de veiligheidsvoorraad op basis van een door de gebruiker gedefinieerd veelvoud van de voorspelling of het historische gemiddelde. Of ze kunnen hun ERP configureren om meer te bestellen wanneer de beschikbare voorraad gedurende de doorlooptijd twee keer de gemiddelde vraag bereikt voor belangrijke artikelen en 1,5 keer voor minder belangrijke artikelen. Dit is een grote fout met kostbare gevolgen. […]
  • Direct naar het brein van de baas - InventarisanalyseRechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage
    In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen. […]
  • U moet samenwerken met de algoritmen voor voorraadbeheerJe 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. […]
  • Heroverweging van de nauwkeurigheid van prognoses, een verschuiving van nauwkeurigheid naar foutstatistiekenBeantwoord 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. […]
  • Het gebruik van belangrijke prestatievoorspellingen om het voorraadbeleid te plannen
    Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In 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. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]