Bedrijven lanceren voortdurend initiatieven om hun processen voor verkoop- en operationele planning en vraagplanning te upgraden of te verbeteren. Veel van deze initiatieven leveren niet het gewenste resultaat op. Heeft jou voorspelling functie niet aan de verwachtingen voldaan? Worstel je met 'best practices' die niet in staat lijken om nauwkeurige resultaten te produceren?
Al tien jaar vertelt het redactieteam van Foresight: The International Journal of Applied Forecasting lezers over de worstelingen en successen van prognoseprofessionals en doen we er alles aan om hen te leren over methoden en praktijken die echt werken. Dat doen we met artikelen die zijn bijgedragen door prognoseprofessionals, maar ook door gerespecteerde academici en auteurs van hoog aangeschreven boeken.
Als oprichter en redacteur van Foresight nodig ik u graag uit om deel te nemen aan de komende Foresight Practitioner-conferentie getiteld "Worst Practices in Forecasting: Today's Mistakes to Tomorrow's Breakthroughs."
Dit 1,5-daagse evenement vindt plaats in Raleigh, North Carolina, van 5 tot 6 oktober. Daar zullen we de gebruikelijke werkwijzen onder de loep nemen die de inspanningen om betere prognoses op te stellen mogelijk belemmeren. Onze uitgenodigde sprekers zullen vertellen hoe zij en anderen slechte gewoonten en slechtste praktijken in hun organisaties hebben ontdekt en geëlimineerd voor dramatische verbeteringen in de prognoseprestaties.
Enkele onderwerpen die aan de orde komen zijn:
• Gebruik en misbruik van oordelende overrides
• Vermijden van gevaren bij invoer van verkoopteams in prognoses
• Onjuiste praktijken bij voorraadoptimalisatie
• Valkuilen bij het meten van prognosenauwkeurigheid
• Worst Practices in S&OP en vraagplanning
• Slechte praktijken bij het voorspellen van software-implementatie
Foresight wordt uitgegeven door het non-profit International Institute of Forecasters (IIF), een onpartijdige, niet-commerciële organisatie die zich toelegt op het genereren, verspreiden en gebruiken van kennis over prognoses op een groot aantal gebieden. (Smart Software's eigen Tom Willemain is lid van de adviesraad van Foresight.) Foresight is slechts een van de middelen die door het IIF ter beschikking worden gesteld. Aanvullende publicaties, een groot aantal online bronnen, een jaarlijks symposium en periodieke workshops en conferenties zijn beschikbaar voor alle IIF-leden. De Smart Forecaster interviewde eerder IIF-voormalig president Dr. Mohsen Hamoudia. Bezoek de IIF-site voor informatie over deelname.
(Len Tashman is de redacteur van Foresight: The International Journal of Applied Forecasting. De ongebruikelijke praktijkgerelateerde conferentie die hij beschrijft en die in oktober 2016 zal plaatsvinden, zal veel lezers van The Smart Forecaster aanspreken. training zijn gewaarschuwd voor de mogelijkheid dat het negeren van statistische prognoses averechts kan werken als ze cavalier worden gedaan.Twee sessies op de conferentie richten zich op het gebruik van beoordelingsvermogen in het prognoseproces. - Tom Willemain)
gerelateerde berichten
Vijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekend
In een recent LinkedIn-bericht heb ik vier vragen gedetailleerd beschreven die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe prognoses worden gemaakt.
Hoe voorspellingsresultaten te interpreteren en te manipuleren met verschillende voorspellingsmethoden
Deze blog legt uit hoe elk voorspellingsmodel werkt met behulp van tijdgrafieken van historische en voorspellingsgegevens. Het schetst hoe te kiezen welk model te gebruiken. De onderstaande voorbeelden tonen dezelfde geschiedenis, in rood, voorspeld met elke methode, in donkergroen, vergeleken met de Slim gekozen winnende methode, in lichtgroen.
Wat te doen als een statistische prognose geen steek houdt
Soms slaat een statistische prognose gewoon nergens op. Elke voorspeller is er geweest. Ze kunnen dubbel controleren of de gegevens correct zijn ingevoerd of de modelinstellingen bekijken, maar ze blijven zich afvragen waarom de prognose er zo anders uitziet dan de vraaggeschiedenis. Wanneer de incidentele voorspelling nergens op slaat, kan dit het vertrouwen in het hele statistische prognoseproces aantasten.
recente berichten
Vijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekendIn een recent LinkedIn-bericht heb ik vier vragen gedetailleerd beschreven die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe prognoses worden gemaakt. […]
De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelenWe komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
Hoe voorspellingsresultaten te interpreteren en te manipuleren met verschillende voorspellingsmethodenDeze blog legt uit hoe elk voorspellingsmodel werkt met behulp van tijdgrafieken van historische en voorspellingsgegevens. Het schetst hoe te kiezen welk model te gebruiken. De onderstaande voorbeelden tonen dezelfde geschiedenis, in rood, voorspeld met elke methode, in donkergroen, vergeleken met de Slim gekozen winnende methode, in lichtgroen. […]
Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanningBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Wat te doen als een statistische prognose geen steek houdtSoms slaat een statistische prognose gewoon nergens op. Elke voorspeller is er geweest. Ze kunnen dubbel controleren of de gegevens correct zijn ingevoerd of de modelinstellingen bekijken, maar ze blijven zich afvragen waarom de prognose er zo anders uitziet dan de vraaggeschiedenis. Wanneer de incidentele voorspelling nergens op slaat, kan dit het vertrouwen in het hele statistische prognoseproces aantasten. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelenWe komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
- Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanningBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Het plannen van reserveonderdelen is niet zo moeilijk als u denktBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelenPlanning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]
