Het International Institute of Forecasters (IIF), een betrouwbare bron voor informatie over geavanceerd prognoseonderzoek, publiceert tijdschriften en organiseert conferenties waar we al tientallen jaren op vertrouwen. In deze introductie geeft IIF Business Manager Pam Stroud een overzicht van het aanbod van de organisatie. (Smart Software Senior Vice President for Research Tom Willemain is lid van de redactieraad van Foresight, de praktijkgerichte publicatie van het IIF.)
Bij de oprichting in 1981 had het IIF als doel: "De kloof tussen theorie en praktijk overbruggen, waarbij de praktijk de onderzoeksagenda helpt bepalen en onderzoek bruikbare resultaten oplevert". Het IIF houdt zijn leden op de hoogte van de laatste trends en onderzoeken op het gebied van prognoses door middel van publicaties, evenementen en website. De leden zijn afkomstig uit bedrijven en instellingen voor hoger onderwijs in meer dan honderd landen en vormen een levendige gemeenschap voor netwerken en professionele ontwikkeling.
Het vaktijdschrift van het IIF, vooruitziende blik, is toegewijd aan het verbeteren van de praktijk van zakelijke prognoses, het verbeteren van de professionele ontwikkeling van zakelijke voorspellers en het brengen van prognosekennis aan degenen die het beroep beginnen. Omdat voorspellende kennis en wijsheid niet geconcentreerd zijn in één segment van voorspellers, publiceren we waardevolle ideeën uit de hele discipline - van voorspellende docenten en wetenschappers, voorspellende analisten en managers, en voorspellende adviseurs en verkopers. En we streven ernaar om ervoor te zorgen dat deze ideeën duidelijk worden gepresenteerd, worden ondersteund door bewijs en vrij zijn van vooringenomenheid.
Naast onze publicaties sponsort het IIF een jaarlijkse conferentie, de Internationaal symposium over prognoses (ISF). De ISF is een gelegenheid voor onderzoekers en praktijkmensen om samen te komen om ervaringen en baanbrekend onderzoek uit te wisselen en om te netwerken met hun collega's. De Foresight Practitioner-conferentie breidt deze mogelijkheid uit naar beoefenaars en biedt praktische professionele ontwikkeling voor zakelijke voorspellers.
Een ander voorbeeld van 'het overbruggen van de kloof' tussen onderzoek en praktijk is de jaarlijkse onderzoeksbeurs, die wordt aangeboden in samenwerking met SAS, die onderzoek ondersteunt naar het verbeteren van prognosemethoden en de praktijk van zakelijke prognoses.
De voordelen van het IIF-lidmaatschap omvatten:
The International Journal of Forecasting – De IJF is het toonaangevende wetenschappelijke tijdschrift op het gebied van prognoses. Met een uitmuntende redactie van 44 internationaal bekende prognose-experts is het een zeer leesbaar, veelgebruikt en vaak geciteerd onderzoekstijdschrift.
Foresight: The International Journal of Applied Forecasting – Foresight publiceert beknopte, leesbare en tijdige artikelen over prognoseprocessen, methoden en oplossingen. Het is de essentiële lectuur voor zakelijke voorspellers en een hulpmiddel van onschatbare waarde voor het voorspellen van docenten en studenten.
Het internationale symposium over prognoses - Leden krijgen korting op registratie voor de belangrijkste internationale prognoseconferentie. Dit jaarlijkse IIF-evenement trekt 's werelds toonaangevende onderzoekers, praktijkmensen en studenten aan. Elk symposium biedt meer dan 250 onderzoekspresentaties in een setting die de nadruk legt op sociale interactie en netwerkmogelijkheden.
The Foresight Practitioner Conference – Leden krijgen korting op toegang tot dit professionele ontwikkelingsevenement voor zakelijke voorspellers, waar ze leren van beoefenaars die hun expertise in het veld bij topbedrijven hebben verdiend, en van prognoseonderzoekers die de zakelijke implicaties van hun werk delen.
Recente onderwerpen uit The International Journal of Forecasting:
• Economische tijdreeksen: modellering en seizoensinvloeden
• Over het gebruik van transversale metingen van voorspelde onzekerheid
• Meten van prognosenauwkeurigheid: het geval van oordeelsmatige aanpassingen aan vraagprognoses op SKU-niveau
Recente onderwerpen uit Foresight: The International Journal of Applied Forecasting
• Hoe goed is een "goede" voorspelling?: voorspellingsfouten en hun vermijdbaarheid
• Tutorial voor prognosemethoden: ARIMA: de modellen van Box en Jenkins
• Verbeter prognoses van consumentenaankopen met behulp van Google Trends
“Sinds 1981 staat het IIF centraal in mijn carrière. Waarom? Omdat het een diverse en slimme groep mensen is die zich richt op pragmatisch, evidence-based onderzoek. Het jaarlijkse symposium is een geweldige plek om van gedachten te wisselen over forecasting.” – J. Scott Armstrong, hoogleraar marketing, The Wharton School
gerelateerde berichten
Software voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevens
Gegevensverificatie en -validatie zijn essentieel voor het succes van de implementatie van software die statistische analyse van gegevens uitvoert, zoals Smart IP&O. Dit artikel beschrijft het probleem en dient als een praktische gids om het werk goed te doen, vooral voor de gebruiker van de nieuwe applicatie.
7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren
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.
Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?
Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken:
recente berichten
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. […]
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. […]
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. […]
