Verbeter de forecasting nauwkeurigheid, elimineer overtollige voorraad en maximaliseer service levels
In deze video vertelt Dr. Thomas Willemain, mede-oprichter en SVP Research, over het verbeteren van de nauwkeurigheid van prognoses door fouten te managen. Deze video is de eerste in onze serie over effectieve methoden om de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren. We beginnen met te kijken naar hoe voorspelfouten pijn veroorzaken en de daaruit voortvloeiende kosten. Vervolgens zullen we de drie meest voorkomende fouten uitleggen die we moeten vermijden en die ons kunnen helpen de omzet te verhogen en overtollige voorraad te voorkomen. Tom besluit met een overzicht van de methoden om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren, het belang van het meten van voorspellingsfouten en de technologische mogelijkheden om deze te verbeteren.
Prognosefout kan gevolgen hebben
Overweeg één item uit vele
- Product X kost $100 om te maken en levert $50 winst op per eenheid.
- De verkoop van Product X zal de komende 12 maanden 1.000 per maand blijken te zijn.
- Overweeg één item uit vele
Wat zijn de kosten van een prognosefout?
- Als de voorspelling 10% hoog is, sluit het jaar dan af met $120.000 overtollige voorraad.
- 100 extra/maand x 12 maanden x $100/eenheid
- Als de voorspelling 10% laag is, mis dan $60.000 winst.
- 100 te weinig/maand x 12 maanden x $50/eenheid
Drie fouten om te vermijden
1. Fout negeren.
- Onprofessioneel, plichtsverzuim.
- Wensen zal het niet zo maken.
- Behandel nauwkeurigheidsbeoordeling als datawetenschap, niet als een verwijt.
2. Meer fouten tolereren dan nodig is.
- Statistische prognosemethoden kunnen de nauwkeurigheid op schaal verbeteren.
- Het verbeteren van gegevensinvoer kan helpen.
- Het verzamelen en analyseren van prognosefoutstatistieken kan zwakke plekken identificeren.
3. Tijd en geld verspillen die te ver gaat om fouten te elimineren.
- Sommige product/marktcombinaties zijn inherent moeilijker te voorspellen. Na een punt, laat ze zijn (maar wees alert op nieuwe gespecialiseerde voorspellingsmethoden).
- Soms kunnen stappen die bedoeld zijn om fouten te verminderen averechts werken (bijv. aanpassing).
RECENTE BERICHTEN
![Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/07/Forecast-Based-Inventory-Management-for-Better-Planning-1080x675.jpg)
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.
![Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/07/Make-AI-Driven-Inventory-Optimization-an-Ally-for-Your-Organization-1-1080x675.jpg)
Maak 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 voorraadbeheer](https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2024/07/The-Importance-of-Clear-Service-Level-Definitions-in-Inventory-Management-FHD-1080x675.jpg)
Het 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.