Correlatie versus oorzakelijk verband: is dit relevant voor uw baan?

Buiten het werk heb je misschien de beroemde uitspraak 'Correlatie is geen oorzakelijk verband' gehoord. Het klinkt misschien als een stuk theoretische onzin die, hoewel betrokken bij een recente Nobelprijs voor economie, niet relevant is voor uw werk als vraagplanner. Is dat zo, dan heb je misschien maar gedeeltelijk gelijk.

Extrapolatieve versus causale modellen

De meeste vraagvoorspellingen maken gebruik van extrapolatieve modellen. Deze modellen, ook wel tijdreeksmodellen genoemd, voorspellen de vraag op basis van alleen de waarden uit het verleden van de vraag naar een artikel. Plots van waarden uit het verleden onthullen trend en seizoensgebondenheid en volatiliteit, dus er is veel waar ze goed voor zijn. Maar er is nog een ander type model – causale modellen – dat de nauwkeurigheid van prognoses mogelijk kan verbeteren, verder dan wat u kunt krijgen van extrapolatieve modellen.

Causale modellen voegen meer invoergegevens toe aan de prognosetaak: informatie over veronderstelde prognose "stuurprogramma's" buiten de vraaggeschiedenis van een artikel. Voorbeelden van potentieel bruikbare oorzakelijke factoren zijn onder meer macro-economische variabelen zoals het inflatiepercentage, het groeipercentage van het bbp en grondstofprijzen. Voorbeelden die niet gebonden zijn aan de nationale economie zijn onder meer branchespecifieke groeipercentages en uw eigen advertentie-uitgaven en die van uw concurrenten. Deze variabelen worden meestal gebruikt als invoer voor regressiemodellen, dit zijn vergelijkingen met vraag als uitvoer en causale variabelen als invoer.

Voorspellingen met behulp van causale modellen

Veel bedrijven hebben een S&OP-proces waarbij maandelijks statistische (extrapolatieve) prognoses worden beoordeeld, waarbij het management de prognoses aanpast op basis van hun oordeel. Vaak is dit een indirecte en subjectieve manier om causale modellen in het proces te verwerken zonder de regressiemodellering uit te voeren.

Om daadwerkelijk een causaal regressiemodel te maken, moet u eerst een lijst van potentieel bruikbare causale voorspellende variabelen nomineren. Deze kunnen voortkomen uit uw inhoudelijke expertise. Stel, u vervaardigt vensterglas. Veel van uw glas kan terechtkomen in nieuwe woningen en nieuwe kantoorgebouwen. Het aantal nieuw gebouwde woningen en kantoren zijn dus plausibele voorspellende variabelen in een regressievergelijking.

Er is hier een complicatie: als je de vergelijking gebruikt om iets te voorspellen, moet je eerst de voorspellers voorspellen. Zo kan de verkoop van glas komend kwartaal sterk gerelateerd zijn aan aantallen nieuwe woningen en nieuwe kantoorpanden komend kwartaal. Maar hoeveel nieuwe woningen komen er komend kwartaal? Dat is zijn eigen prognoseprobleem. Je hebt dus een potentieel krachtig prognosemodel, maar je hebt extra werk te doen om het bruikbaar te maken.

Er is één manier om dingen te vereenvoudigen: als de voorspellende variabelen "vertraagde" versies van zichzelf zijn. Zo kan het aantal nieuw afgegeven bouwvergunningen een half jaar geleden een goede voorspeller zijn van de glasverkoop volgende maand. U hoeft de bouwvergunninggegevens niet te voorspellen, u hoeft ze alleen maar op te zoeken.

Is het een causaal verband of slechts een onechte correlatie?

Causale modellen zijn de real deal: er is een feitelijk mechanisme dat de voorspellende variabele relateert aan de voorspelde variabele. Het voorbeeld van het voorspellen van de verkoop van glas uit bouwvergunningen is een voorbeeld.

Een correlatierelatie is twijfelachtiger. Er is een statistische associatie die al dan niet een solide basis vormt voor prognoses. Stel, u verkoopt een product dat Nederlanders het meest aanspreekt, maar u heeft dit niet door. Nederlanders zijn gemiddeld de langste mensen van Europa. Als uw verkopen stijgen en de gemiddelde lengte van Europeanen toeneemt, kunt u die relatie goed gebruiken. Maar als het aandeel Nederlanders in de eurozone afneemt terwijl de gemiddelde lengte toeneemt omdat de mix van mannen versus vrouwen naar mannen verschuift, wat kan er dan misgaan? U verwacht dat de verkoop zal toenemen omdat de gemiddelde lengte toeneemt. Maar uw verkopen zijn eigenlijk vooral aan Nederlanders, en hun relatieve aandeel in de bevolking wordt kleiner, dus uw verkopen zullen in plaats daarvan echt afnemen. In dit geval is de associatie tussen verkoop en klantlengte een onechte correlatie.

Hoe kun je het verschil zien tussen echte en valse relaties? De gouden standaard is om een rigoureus wetenschappelijk experiment te doen. Maar u bent waarschijnlijk niet in de positie om dat te doen. In plaats daarvan moet u vertrouwen op uw persoonlijke 'mentale model' van hoe uw markt werkt. Als uw vermoedens juist zijn, zullen uw potentiële causale modellen correleren met de vraag en zal causale modellering voor u lonend zijn, hetzij als aanvulling op extrapolatieve modellen, hetzij ter vervanging ervan.

 

 

 

 

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

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Forecast-based inventory management, or MRP (Material Requirements Planning) logic, is a forward-planning method that helps businesses meet demand without overstocking or understocking. By anticipating demand and adjusting inventory levels, it maintains a balance between meeting customer needs and minimizing excess inventory costs. This approach optimizes operations, reduces waste, and enhances customer satisfaction.

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt.

Dagelijkse vraagscenario's

Dagelijkse vraagscenario's

In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.

recente berichten

  • Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planningOp prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning
    Forecast-based inventory management, or MRP (Material Requirements Planning) logic, is a forward-planning method that helps businesses meet demand without overstocking or understocking. By anticipating demand and adjusting inventory levels, it maintains a balance between meeting customer needs and minimizing excess inventory costs. This approach optimizes operations, reduces waste, and enhances customer satisfaction. […]
  • Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatieMaak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie
    In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken. […]
  • Het belang van duidelijke definities van serviceniveaus bij voorraadbeheerHet belang van duidelijke definities van serviceniveaus bij voorraadbeheer
    Voorraadoptimalisatiesoftware die 'wat als'-analyse ondersteunt, legt de afweging tussen voorraadtekorten en extra kosten van verschillende serviceniveaudoelen bloot. Maar eerst is het belangrijk om te identificeren hoe ‘serviceniveaus’ worden geïnterpreteerd, gemeten en gerapporteerd. Dit voorkomt miscommunicatie en het valse gevoel van veiligheid dat kan ontstaan als er minder strenge definities worden gebruikt. Als u duidelijk definieert hoe het serviceniveau wordt berekend, staan alle belanghebbenden op één lijn. Dit vergemakkelijkt een betere besluitvorming. […]
  • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
    Nutsvoorzieningen 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. […]
  • De kosten als u niets doet met uw voorraadplanningssystemenDe kosten van spreadsheetplanning
    Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Toekomstbestendige hulpprogramma's. Geavanceerde analyses voor supply chain-optimalisatieToekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
      Nutsvoorzieningen 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. […]
    • 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. […]
    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
    • 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. […]