Prognose-versus-werkelijke-voor-ondersteuning-van-een-vraagplanningproces-web

door Xabier Lizartzategi | 18 juli 2019

We laten zien hoe u de gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) en de gewogen gemiddelde absolute procentuele fout (WMAPE) kunt meten. WMAPE wordt aanbevolen voor het communiceren van de algehele effectiviteit van uw prognoseproces.

Reactie verzenden Reactie annuleren

Zoekopdracht

Categorieën

recente berichten

12 Causes of Overstocking and Practical Solutions
Managing inventory effectively is critical for maintaining a healthy balance sheet and ensuring that resources are optimally allocated. Here is an in-depth exploration of the main causes of overstocking, their implications, and possible solutions. […]
FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor een betere inventarisbeheerder…
Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]

Best practices nastreven op het gebied van vraagplanning, prognoses en voorraadoptimalisatie

Slimme berichten

12 Causes of Overstocking and Practical Solutions
Blog, Vraagplanning, Voorraadoptimalisatie
Managing inventory effectively is critical for maintaining a healthy balance sheet and ensuring that resources are optimally allocated. Here is an in-depth exploration of the main causes of overstocking, their implications, and possible solutions. […]
FAQ: Slimme IP&O onder de knie krijgen voor een betere uitvinder…
Blog, Voorraadbeheer, Voorraadoptimalisatie
Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-Driven Inve…
Blog, periodieke vraag, voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]