Wat maakt een probabilistische voorspelling?

Wat is al die heisa rond de term 'probabilistische prognoses'? Is het gewoon een recentere marketingterm die sommige softwareleveranciers en consultants hebben bedacht om innovatie te veinzen? Is er een echt tastbaar verschil in vergelijking met voorgaande "best passende" technieken? Zijn toch niet alle voorspellingen probabilistisch?

Om deze vraag te beantwoorden, is het nuttig om na te denken over wat de voorspelling u werkelijk vertelt in termen van kansen. Een "goede" voorspelling moet onbevooroordeeld zijn en daarom een 50/50 waarschijnlijkheid opleveren die hoger of lager is dan de werkelijke. Een "slechte" voorspelling zal subjectieve buffers inbouwen (of de voorspelling kunstmatig verlagen) en resulteren in een hoge of lage vraag. Overweeg een verkoper die opzettelijk zijn prognose verlaagt door geen verkopen te rapporteren die hij verwacht te sluiten als 'conservatief'. Hun voorspellingen zullen een negatieve voorspellingsbias hebben, aangezien de werkelijke waarden bijna altijd hoger zullen zijn dan wat ze voorspelden. Overweeg aan de andere kant een klant die een opgeblazen prognose aan zijn fabrikant geeft. Bezorgd over stockouts, overschatten ze de vraag om hun aanbod zeker te stellen. Hun voorspelling zal een positieve bias hebben, aangezien de werkelijke waarden bijna altijd lager zullen zijn dan wat ze voorspelden. 

Dit soort ééncijferige voorspellingen die hierboven zijn beschreven, zijn problematisch. We verwijzen naar deze voorspellingen als "puntvoorspellingen", omdat ze één punt (of een reeks punten in de tijd) vertegenwoordigen op een plot van wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Ze geven geen volledig beeld, want om effectieve zakelijke beslissingen te nemen, zoals het bepalen hoeveel voorraad er moet worden opgeslagen of het aantal werknemers dat beschikbaar moet zijn om aan de vraag te voldoen, is gedetailleerde informatie vereist over hoeveel lager of hoger de werkelijke waarde zal zijn! Met andere woorden, u hebt de kansen nodig voor elke mogelijke uitkomst die zich kan voordoen. Dus op zichzelf is de puntvoorspelling niet probabilistisch.   

Om een probabilistische voorspelling te krijgen, moet u de verdeling van mogelijke eisen rond die voorspelling kennen. Zodra u dit hebt berekend, wordt de voorspelling 'probabilistisch'. Hoe prognosesystemen en beoefenaars zoals vraagplanners, voorraadanalisten, materiaalmanagers en CFO's deze waarschijnlijkheden bepalen, is de kern van de vraag: "wat maakt een prognose probabilistisch?"     

Normale verdelingen
De meeste prognoses en de systemen/software die ze produceren, beginnen met een voorspelling van de vraag. Vervolgens berekenen ze het bereik van mogelijke eisen rond die voorspelling door onjuiste theoretische aannames te doen over de verdeling. Als u ooit een "betrouwbaarheidsinterval" in uw voorspellingssoftware hebt gebruikt, is dit gebaseerd op een kansverdeling rond de voorspelling. De manier waarop dit vraagbereik wordt bepaald, is door uit te gaan van een bepaald type distributie. Meestal betekent dit dat we uitgaan van een klokvormige verdeling, ook wel bekend als een normale verdeling. Wanneer de vraag intermitterend is, kunnen sommige systemen voor voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling aannemen dat de vraag Poisson-vormig is. 

Nadat de prognose is gemaakt, wordt de veronderstelde verdeling rond de vraagprognose gegooid en hebt u uw schatting van kansen voor elke mogelijke vraag - dat wil zeggen, een "probabilistische prognose". Deze schattingen van de vraag en de bijbehorende waarschijnlijkheden kunnen vervolgens worden gebruikt om desgewenst extreme waarden of iets daartussenin te bepalen. De extreme waarden in de bovenste percentielen van de distributie (dwz 92%, 95%, 99%, enz.) worden meestal gebruikt als invoer voor voorraadbeheermodellen. Bestelpunten voor kritieke reserveonderdelen in een elektriciteitsbedrijf kunnen bijvoorbeeld worden gepland op basis van een 99.5%-serviceniveau of zelfs hoger. Terwijl een niet-kritiek serviceonderdeel kan worden gepland op een 85%- of 90%-serviceniveau.

Het probleem met het maken van aannames over de verdeling is dat je deze kansen verkeerd zult interpreteren. Als de vraag bijvoorbeeld niet normaal verdeeld is, maar u een klokvormige/normale curve op de voorspelling afdwingt, hoe kan het dan dat de kansen onjuist zijn. In het bijzonder wilt u misschien het voorraadniveau weten dat nodig is om een 99%-kans te bereiken dat de voorraad niet opraakt en de normale distributie zal u vertellen om 200 eenheden in voorraad te hebben. Maar als je het vergelijkt met de daadwerkelijke vraag, kom je erachter dat 200 eenheden slechts in 40/50 waarnemingen volledig aan de vraag voldeden. Dus in plaats van een 99%-serviceniveau te krijgen, behaalde u alleen een 80%-serviceniveau! Dit is een gigantische misser die het gevolg is van het proberen een vierkante pin in een rond gat te passen. De misser zou ertoe hebben geleid dat u een onjuiste voorraadvermindering had genomen.

Empirisch geschatte verdelingen zijn slim
Om een slimme (lees nauwkeurige) probabilistische voorspelling te maken, moet u eerst de verdeling van de vraag empirisch schatten zonder enige naïeve aannames over de vorm van de verdeling. Smart Software doet dit door tienduizenden gesimuleerde vraag- en doorlooptijdscenario's uit te voeren. Onze oplossing maakt gebruik van gepatenteerde technieken die Monte Carlo-simulatie, statistische bootstrapping en andere methoden bevatten. De scenario's zijn ontworpen om reële onzekerheid en willekeur van zowel vraag als doorlooptijden te simuleren. Actuele historische waarnemingen worden gebruikt als de primaire invoer, maar de oplossing geeft u de mogelijkheid om ook te simuleren van niet-waargenomen waarden. Alleen al omdat 100 eenheden de historische piekvraag was, wil dat nog niet zeggen dat u in de toekomst gegarandeerd op 100 piekt. Nadat de scenario's zijn voltooid, weet u de exacte waarschijnlijkheid voor elke uitkomst. De "punt"-voorspelling wordt dan het middelpunt van die verdeling. Elke toekomstige periode in de tijd wordt uitgedrukt in termen van de kansverdeling die bij die periode hoort.

Leiders in probabilistische prognoses
Smart Software, Inc. was twintig jaar geleden het eerste bedrijf dat ooit statistische bootstrapping introduceerde als onderdeel van een commercieel verkrijgbaar softwaresysteem voor vraagvoorspelling. We kregen er destijds een Amerikaans patent voor en werden finalist genoemd in de APICS Corporate Awards of Excellence for Technological Innovation. Ons NSF gesponsord onderzoek die tot deze en andere ontdekkingen leidden, speelden een belangrijke rol bij het bevorderen van prognoses en voorraadoptimalisatie. Wij zetten ons in voor voortdurende innovatie, en dat kunt u ook vind hier meer informatie over ons meest recente patent.

 

 

Smart Software VP Research presenteert op Business Analytics Conference, INFORMS 2022

Dr. Tom Willemain leidt INFORMS-sessieHet inventarisatieslagveld domineren: willekeur bestrijden met willekeur.”

Belmont, Massachusetts, maart 2022 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagprognose, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat Tom Willemain, Vice President for Research, een presentatie zal geven op de INFORMS Business Analytics Conference, van 3-5 april 2022, in Houston, Texas.

Dr. Willemain zal een sessie presenteren over hoe de volgende generatie analytics leiders in de toeleveringsketen in productie, distributie en MRO bewapent met tools om willekeur in vraag en aanbod te bestrijden. Tijdens zijn sessie zal hij de volgende technologieën toelichten:

(1) Filtering van regimewijzigingen om gegevensrelevantie te behouden tegen plotselinge verschuivingen in de bedrijfsomgeving.

(2) Bootstrapping-methoden om grote aantallen realistische vraag- en doorlooptijdscenario's voor brandstofmodellen te genereren.

(3) Discrete simulaties van gebeurtenissen om de invoerscenario's te verwerken en de verbanden tussen managementacties en belangrijke prestatie-indicatoren bloot te leggen.

(4) Stochastische optimalisatie op basis van simulatie-experimenten om elk item af te stemmen voor de beste resultaten.

Zonder de analyses hebben voorraadeigenaren twee keuzes: vasthouden aan een rigide bedrijfsbeleid dat meestal gebaseerd is op verouderde en ongeldige vuistregels of toevlucht nemen tot subjectief, onderbuikgevoel dat misschien niet helpt en niet schaalt.

Als de toonaangevende Business Analytics-conferentie biedt INFORMS de mogelijkheid om te communiceren met 's werelds beste voorspellingsonderzoekers en praktijkmensen. De opkomst is groot genoeg om de beste uit het veld aan te trekken, maar klein genoeg om elkaar één op één te ontmoeten en te bespreken. Daarnaast bevat de conferentie inhoud van toonaangevende analyseprofessionals die topanalysetoepassingen delen en presenteren die levens redden, geld besparen en problemen oplossen.

 

Over Dr. Thomas Willemaine

Dr. Thomas Reed Willemain was een deskundige statistische adviseur bij de National Security Agency (NSA) bij Ft. Meade, MD, en als lid van de Adjunct Research Staff bij een aangesloten denktank, het Institute for Defense Analyses Center for Computing Sciences (IDA/CCS). Hij is emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute, waar hij eerder faculteitsfuncties bekleedde aan de Kennedy School of Government van Harvard en het Massachusetts Institute of Technology. Hij is ook mede-oprichter en Senior Vice President/Research bij Smart Software, Inc. Hij is lid van de Association of Former Intelligence Officers, de Military Operations Research Society, de American Statistical Association en verschillende andere professionele organisaties. Willemain behaalde het BSE diploma (summa cum laude, Phi Beta Kappa) van Princeton University en de MS en Ph.D. graden van het Massachusetts Institute of Technology. Zijn andere boeken zijn onder meer: Statistical Methods for Planners, Emergency Medical Systems Analysis (met RC Larson) en 80 artikelen in peer-reviewed tijdschriften over statistiek, operationeel onderzoek, gezondheidszorg en andere onderwerpen. Voor meer informatie, e-mail: TomW@SmartCorp.com of bezoek www.TomWillemain.com.

 

Over Smart Software, Inc.

Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning, and inventory optimization solutions.  Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers at mid-market enterprises and Fortune 500 companies, such as Disney, Arizona Public Service, and Ameren.  Smart Inventory Planning & Optimization gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items.  It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels.  Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts, and can be found on the World Wide Web at www.smartcorp.com.

 

SmartForecasts en Smart IP&O hebben gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectieve eigenaren.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

 

 

 

Smart Software viert 40 jaar

40 jaar innovatie voor vraagvoorspelling, voorraadplanning en supply chain-analyse

 

Belmont, MA, 1 juni 2021 – Vandaag markeert het 40-jarig jubileum van Smart Software, een toonaangevende innovator van software voor vraagplanning, statistische prognoses, voorraadbeheer en supply chain-analyse.

De CEO van het bedrijf, Greg Hartunian, merkte op: "Ons succes is gebaseerd op voortdurende innovatie. Onze missie volgt het pad dat onze oprichters 40 jaar geleden hebben ingezet; we bieden geavanceerde analytische oplossingen die onze klanten helpen de verkoop te maximaliseren en verspilling te minimaliseren. We zijn onze klanten enorm dankbaar die ons hun steun, vertrouwen en vertrouwen hebben gegeven. Dank aan onze partnergemeenschap van wederverkopers en consultants die onze groei hebben gestimuleerd en hun expertise met ons hebben gedeeld. We zijn ook veel dank verschuldigd aan onze vele medewerkers, vroeger en nu, in binnen- en buitenland, wier creativiteit en toewijding systemen hebben voortgebracht waarvan zoveel geweldige bedrijven wereldwijd profiteren.”

Smart, Hartunian en Willemain werd in juni 1981 opgericht door Charles Smart, Nelson Hartunian en Thomas Willemain, onze visionaire oprichters. Het bedrijf werd later in 1984 opgericht als Smart Software, Inc. Dit weerspiegelt hun verschuiving van boutique consultancy naar software. In de loop der jaren hebben hun pionierswerk geleid tot het allereerste automatische statistische voorspellingssysteem voor de personal computer, een gepatenteerde APICS-bekroonde methode voor intermitterende vraagplanning en meest recentelijk een cloud-native probabilistisch voorspellingsplatform. Ze hebben allemaal geleid tot grote besparingen op de voorraadkosten en verbeteringen van het serviceniveau voor onze klanten. Klik hier voor meer informatie over de wortels en reis van Smart Software:

 

  Bedrijfsgeschiedenis van slimme software 

 

Smart Software-logo 40 jaar

 

“Smart geeft ons goede informatie om mee te werken. De service level planning methode heeft geleid tot productieve gesprekken tussen sales en supply chain en heeft ons een gemeenschappelijke basis gegeven van waaruit we onze discussies baseren. Mensen voelen zich op hun gemak bij cijfers en door ons S&OP-proces hebben we een buy-in in het hele bedrijf kunnen creëren.”
Rod Cardenas – Inkoopmanager, Forum Energy

 

“Het werd ingezet als onderdeel van onze implementatie van een nieuw gecentraliseerd distributiemodel en benadrukte belangrijke blinde vlekken in het oorspronkelijke projectplan. De nauwkeurige voorspellingen van de voorraadniveaus en het aantal SKU's leverden op feiten gebaseerde gegevens die ons in staat stelden de consolidatie-inspanningen strategisch te faseren waar magazijnruimte schaars was.”
Eric Nelson – CPA, CMA. Manager onderdelenvoorziening en logistiek. BC-transit

 

“Het is gemakkelijk voor ons om leveranciers informatie te geven die ze nooit eerder hadden. Onze leveranciers kunnen hun productie plannen en samenwerken met hun leveranciers. Die zichtbaarheid is van onschatbare waarde geweest. Dat is waar de echte uitbetaling zal komen. Niet alleen de voorraad verminderen of tijd besparen op mensen die de voorraad beheren, maar ook beter inspelen op de behoeften van klanten. Dat is voor mij het overkoepelende voordeel van deze software.”
Bud Schultz – Vice-president Financiën NKK Switches

 

 

 

 


 

SmartForecasts en Smart IP&O hebben gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectieve eigenaren.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

 

 

Smart Software VP Research presenteert op Business Analytics Conference, INFORMS 2021

Dr. Tom Willemain leidt INFORMS-sessie over Genereren van probabilistische tijdreeksscenario's

Belmont, Massachusetts, maart 2021 – Smart Software, Inc., leverancier van toonaangevende oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie, heeft vandaag aangekondigd dat Tom Willemain, Vice President for Research, een presentatie zal geven op de 2021 Virtual INFORMS Business Analytics Conference van 12 t/m 14 april.

Dr. Willemain zal een sessie presenteren over probabilistische tijdreeksscenario's en hoe dergelijke scenario's worden gebruikt, geëvalueerd en automatisch gegenereerd met behulp van de statistische bootstrap. Vaak worden OK-modellen die zakelijke beslissingen ondersteunen, gevoed door enorme aantallen probabilistische scenario's die toekomstige bedrijfsomstandigheden weergeven. Met bedrijven die bijvoorbeeld op steeds lagere aggregatieniveaus en steeds hogere frequenties werken, gebruiken vraagplanning en voorraadoptimalisatie nu modellen die worden gevoed door scenario's die de willekeur van de productvraag op dagelijkse schaal weergeven. Dr. Willemain zal bespreken hoe zelfs triviale beslissingstaken zoals het opleiden van operators profiteren van een groot aantal realistische trainingsscenario's.

Als de toonaangevende Business Analytics-conferentie biedt INFORMS de mogelijkheid om te communiceren met 's werelds toonaangevende voorspellingsonderzoekers en praktijkmensen. De opkomst is groot genoeg om de beste uit het veld aan te trekken, maar klein genoeg om elkaar één op één te ontmoeten en te bespreken. De conferentie bevat inhoud van toonaangevende analyseprofessionals, die topanalysetoepassingen delen en presenteren die levens redden, geld besparen en problemen oplossen.

Naast geavanceerde analyse-inhoud erkent en prioriteert de virtuele analyseconferentie de behoefte aan hoogwaardige "face-to-face" interacties, netwerken en samenwerking in een virtuele omgeving.

 

Over Dr. Thomas Willemaine

Dr. Thomas Reed Willemain was een deskundige statistische adviseur bij de National Security Agency (NSA) bij Ft. Meade, MD, en als lid van de Adjunct Research Staff bij een aangesloten denktank, het Institute for Defense Analyses Center for Computing Sciences (IDA/CCS). Hij is emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute, waar hij eerder faculteitsfuncties bekleedde aan de Kennedy School of Government van Harvard en het Massachusetts Institute of Technology. Hij is ook mede-oprichter en Senior Vice President/Research bij Smart Software, Inc. Hij is lid van de Association of Former Intelligence Officers, de Military Operations Research Society, de American Statistical Association en verschillende andere professionele organisaties. Willemain behaalde het BSE diploma (summa cum laude, Phi Beta Kappa) van Princeton University en de MS en Ph.D. graden van het Massachusetts Institute of Technology. Zijn andere boeken zijn onder meer: Statistical Methods for Planners, Emergency Medical Systems Analysis (met RC Larson) en 80 artikelen in peer-reviewed tijdschriften over statistiek, operationeel onderzoek, gezondheidszorg en andere onderwerpen. Voor meer informatie, e-mail: TomW@SmartCorp.com of bezoek www.TomWillemain.com.

 

Over Smart Software, Inc.

Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning, and inventory optimization solutions.  Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers at mid-market enterprises and Fortune 500 companies, such as Disney, Siemens, Metro Transit, APS, and The American Red Cross.  Smart Inventory Planning & Optimization gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items.  It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels.  Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts, and can be found on the World Wide Web at www.smartcorp.com.

 

SmartForecasts en Smart IP&O hebben gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn het eigendom van hun respectieve eigenaren.

Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com