Voor sommige van onze klanten heeft het weer een grote invloed op de vraag. Extreme weersomstandigheden op de korte termijn, zoals branden, droogtes, hittegolven, enzovoort, kunnen op de korte termijn een aanzienlijke invloed hebben op de vraag.

Er zijn twee manieren om het weer mee te nemen in een vraagvoorspelling: indirect en direct. De indirecte route is eenvoudiger met behulp van de scenariogebaseerde aanpak van Smart Demand Planner. De directe aanpak vereist een speciaal project op maat dat aanvullende gegevens en handgemaakte modellen vereist.

Indirecte boekhouding voor het weer

Het standaardmodel ingebouwd Smart Demand Planner (SDP) houdt op vier manieren rekening met weerseffecten:

1. Als de wereld gestaag warmer/kouder/droger/natter wordt op manieren die van invloed zijn op uw omzet, detecteert SDP deze trends automatisch en neemt deze op in de vraagscenario's die het genereert.
2. Als uw bedrijf een regelmatig ritme heeft waarin bepaalde dagen van de week of bepaalde maanden van het jaar een consistent hogere of lager dan gemiddelde vraag hebben, detecteert SDP deze seizoensinvloeden ook automatisch en neemt deze op in zijn vraagscenario's.
3. Vaak is het de vervloekte willekeur van het weer die de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de weg staat. We noemen dit effect vaak ‘ruis’. Lawaai is een verzamelnaam die allerlei willekeurige problemen omvat. Naast het weer kunnen ook een geopolitieke opflakkering, de verrassende mislukking van een regionale bank of een schip dat vastloopt in het Suezkanaal voor verrassingen zorgen en de vraag naar producten vergroten. SDP beoordeelt de volatiliteit van de vraag en reproduceert deze in zijn vraagscenario's.
4. Beheeroverschrijvingen. Meestal laten klanten SDP aan de slag om automatisch tienduizenden vraagscenario's te genereren. Maar als gebruikers de behoefte voelen om specifieke prognoses aan te passen met behulp van hun voorkennis, kan SDP dat mogelijk maken door managementoverrides.

Directe boekhouding voor het weer

Soms kan een gebruiker inhoudelijke expertise onder woorden brengen door factoren buiten zijn bedrijf (zoals rentetarieven of grondstofkosten of technologietrends) te koppelen aan zijn eigen totale omzet. In deze situaties kan Smart Software eenmalige speciale projecten verzorgen die alternatieve (“causale”) modellen bieden als aanvulling op onze standaard statistische voorspellingsmodellen. Neem contact op met uw Smart Software-vertegenwoordiger om een mogelijk causaal modelleringsproject te bespreken.

Vergeet intussen uw paraplu niet.

In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. Met meer dan 13.700 geregistreerde onderdelen bieden de gegevens een uitstekende gelegenheid om in de complexiteit van voorraadoperaties te duiken en verbeterpunten te identificeren.

Het begrijpen en aanpakken van afwijkingen in inventarisgegevens is om verschillende redenen belangrijk. Het zorgt niet alleen voor een efficiënte werking van voorraadsystemen, maar minimaliseert ook de kosten en verbetert de servicekwaliteit. Deze videoblog onderzoekt vier fundamentele regels van voorraadbeheer en laat aan de hand van praktijkgegevens zien hoe afwijkingen van deze regels onderliggende problemen kunnen signaleren. Door aspecten als artikelkosten, doorlooptijden, voorhanden en in bestelling zijnde eenheden en de parameters die het aanvulbeleid sturen te onderzoeken, biedt de video een uitgebreid overzicht van de potentiële uitdagingen en inefficiënties die op de loer liggen in voorraadgegevens. 

We benadrukken het belang van regelmatige analyse van voorraadgegevens en hoe een dergelijke analyse kan dienen als een krachtig hulpmiddel voor voorraadbeheerders, waardoor ze problemen kunnen detecteren en corrigeren voordat ze escaleren. Het vertrouwen op verouderde benaderingen kan tot onnauwkeurigheden leiden, resulterend in overtollige voorraden of onvervulde klantverwachtingen, wat op zijn beurt aanzienlijke financiële gevolgen en inefficiënties in de bedrijfsvoering kan veroorzaken.

Door een gedetailleerd onderzoek van de dataset van het openbaar vervoersbedrijf brengt de videoblog een duidelijke boodschap over: proactieve beoordeling van inventarisgegevens is essentieel voor het handhaven van een optimale voorraadoperatie, om ervoor te zorgen dat onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is en om onnodige uitgaven te vermijden.

Door gebruik te maken van geavanceerde voorspellende analysetools zoals Smart Inventory Planning en Optimization kunt u uw voorraadgegevens onder controle houden. Smart IP&O geeft u op elk moment beslissende vraag- en voorraadinzichten in veranderende vraagpatronen voor reserveonderdelen, waardoor uw organisatie beschikt over de informatie die nodig is voor strategische besluitvorming.

Feynmans perspectief belicht onze reis: “In haar pogingen om zoveel mogelijk over de natuur te leren, heeft de moderne natuurkunde ontdekt dat bepaalde dingen nooit met zekerheid ‘gekend’ kunnen worden. Veel van onze kennis moet altijd onzeker blijven. Het meeste wat we kunnen weten is in termen van waarschijnlijkheden.” – Richard Feynman, The Feynman Lectures on Physics.

Wanneer we de complexe wereld van de logistiek proberen te begrijpen, speelt willekeur een cruciale rol. Dit introduceert een interessante paradox: in een realiteit waarin precisie en zekerheid worden gewaardeerd, zou de onvoorspelbare aard van vraag en aanbod daadwerkelijk als een strategische bondgenoot kunnen dienen?

De zoektocht naar nauwkeurige voorspellingen is niet alleen een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van operationeel succes in tal van sectoren. Voor vraagplanners die moeten anticiperen op de productvraag zijn de gevolgen van het goed of fout doen van de vraag van cruciaal belang. Daarom is het herkennen en benutten van de kracht van willekeur niet slechts een theoretische oefening; het is een noodzaak voor veerkracht en aanpassingsvermogen in een steeds veranderende omgeving.

Onzekerheid omarmen: dynamische, stochastische en Monte Carlo-methoden

Dynamische modellering: De zoektocht naar absolute precisie in voorspellingen negeert de intrinsieke onvoorspelbaarheid van de wereld. Traditionele voorspellingsmethoden, met hun rigide raamwerken, schieten tekort in het accommoderen van de dynamiek van verschijnselen in de echte wereld. Door onzekerheid te omarmen, kunnen we overgaan op flexibelere en dynamischere modellen waarin willekeur als fundamentele component is opgenomen. In tegenstelling tot hun rigide voorgangers zijn deze modellen ontworpen om te evolueren als reactie op nieuwe gegevens, waardoor veerkracht en aanpassingsvermogen worden gegarandeerd. Deze paradigmaverschuiving van een deterministische naar een probabilistische benadering stelt organisaties in staat met meer vertrouwen door onzekerheid te navigeren en weloverwogen beslissingen te nemen, zelfs in volatiele omgevingen.

Stochastische modellering leidt voorspellers door de mist van onvoorspelbaarheid met de principes van waarschijnlijkheid. In plaats van te proberen willekeur te elimineren, omarmen stochastische modellen het. Deze modellen schuwen het idee van een enkelvoudige, vooraf bepaalde toekomst, maar presenteren in plaats daarvan een reeks mogelijke uitkomsten, elk met een geschatte waarschijnlijkheid. Deze benadering biedt een genuanceerder en realistischer beeld van de toekomst, waarbij de inherente variabiliteit van systemen en processen wordt erkend. Door een spectrum van potentiële toekomsten in kaart te brengen, voorziet stochastische modellering besluitvormers van een alomvattend inzicht in onzekerheid, waardoor strategische planning mogelijk is die zowel geïnformeerd als flexibel is.

Vernoemd naar het historische centrum van toeval en fortuin, maken Monte Carlo-simulaties gebruik van de kracht van willekeur om het uitgestrekte landschap van mogelijke uitkomsten te verkennen. Deze techniek omvat het genereren van duizenden, zo niet miljoenen, scenario's door middel van willekeurige steekproeven, waarbij elk scenario een ander toekomstbeeld schetst, gebaseerd op de inherente onzekerheden van de echte wereld. Beslissers kunnen, gewapend met inzichten uit Monte Carlo-simulaties, de reikwijdte van de mogelijke gevolgen van hun beslissingen inschatten, waardoor het een instrument van onschatbare waarde is voor risicobeoordeling en strategische planning in onzekere omgevingen.

Successen in de echte wereld: het benutten van willekeur

De strategie om willekeur in de prognoses te integreren is in diverse sectoren van onschatbare waarde gebleken. Grote beleggingsondernemingen en banken vertrouwen bijvoorbeeld voortdurend op stochastische modellen om het volatiele gedrag van de aandelenmarkt het hoofd te bieden. Een opmerkelijk voorbeeld is de manier waarop hedgefondsen deze modellen gebruiken om prijsbewegingen te voorspellen en risico's te beheren, wat leidt tot meer strategische beleggingskeuzes.

Op dezelfde manier vertrouwen veel bedrijven op het gebied van supply chain management op Monte Carlo-simulaties om de onvoorspelbaarheid van de vraag aan te pakken, vooral tijdens piekseizoenen zoals de feestdagen. Door verschillende scenario's te simuleren, kunnen ze zich op een reeks uitkomsten voorbereiden en ervoor zorgen dat ze over voldoende voorraadniveaus beschikken zonder dat ze te veel middelen inzetten. Deze aanpak minimaliseert het risico op voorraadtekorten en overtollige voorraad.

Deze successen uit de praktijk benadrukken de waarde van het integreren van willekeur in voorspellingsinspanningen. In plaats van de tegenstander te zijn die vaak wordt gezien, ontpopt willekeur zich als een onmisbare bondgenoot in het ingewikkelde ballet van voorspellingen. Door methoden te hanteren die rekening houden met de inherente onzekerheid van de toekomst – ondersteund door geavanceerde tools als Smart IP&O – kunnen organisaties met vertrouwen en flexibiliteit door het onvoorspelbare navigeren. In het grote geheel van voorspellingen kan het dus verstandig zijn om het idee te omarmen dat we weliswaar geen controle hebben over de worp van de dobbelstenen, maar dat we er wel een strategie omheen kunnen bedenken.

“Zakendoen is oorlog” is misschien een overdreven metafoor, maar het is niet zonder geldigheid. Net als de ‘Bomber Gap’ en de ‘Missile Gap’ liggen de zorgen om achterop te raken bij de concurrentie, en de daaruit voortvloeiende dreiging van vernietiging, altijd op de loer in de hoofden van bedrijfsleiders. Als ze dat niet doen, moeten ze dat doen, want niet alle gaten zijn denkbeeldig (de Bomber Gap en de Missile Gap bleken niet te bestaan tussen de VS en de USSR, maar de kloof tussen de Japanse en Amerikaanse productiviteit in de jaren tachtig was maar al te reëel). Het verschil tussen paranoia en gerechtvaardigde bezorgdheid is het omzetten van angst in feiten. Dit bericht gaat over het organiseren van uw aandacht voor mogelijke hiaten in de supply chain-analyses van uw bedrijf.

Hiaten in het toezicht

Het Amerikaanse leger heeft een gezegde: “Tijd besteed aan verkenning is nooit verspilde tijd.” Zo nu en dan, onze Slimme voorspeller blog heeft een bericht waarmee je je hoofd op een draai kunt zetten om te zien wat er om je heen gebeurt. Een voorbeeld is ons bericht op digitale tweelingen, een hot topic in de technische wereld. Samenvattend: het gebruik van vraag- en aanbodsimulaties om zwakke punten in uw voorraadplan op te sporen is een vorm van supply chain-verkenning. Door deze gaten in het toezicht te dichten, kunnen bedrijven corrigerende maatregelen nemen voordat zich een daadwerkelijk probleem voordoet.

Situationele bewustzijnsverschillen

Een militaire commandant moet bijhouden wat er beschikbaar is voor gebruik en hoe goed het wordt gebruikt. De rapporten beschikbaar in Smart Operational Analytics houdt u op de hoogte van uw voorraadaantallen, de nauwkeurigheid van uw prognoses, het reactievermogen van uw leveranciers en trends op deze en andere operationele gebieden. U weet precies waar u staat op het gebied van diverse supply chain-KPI's, zoals serviceniveau, opvullingspercentages en voorraadomloop. U weet of de werkelijke prestaties overeenkomen met de geplande prestaties en of het voorraadplan (dat wil zeggen wat u moet bestellen, wanneer, bij wie en waarom) wordt nageleefd of genegeerd.

Behendigheidsverschillen

De zakelijke omgeving kan snel veranderen. Het enige dat nodig is, is een tanker die zijdelings vastzit in het Suezkanaal, een paar ballistische anti-scheepsraketten in de Rode Zee, of een weersgebeurtenis in de hele regio. Deze catastrofes kunnen net zo goed op de hoofden van uw concurrenten terechtkomen als op die van u, maar wie van u is wendbaar genoeg om als eerste te reageren? Uitzonderingsrapportage in Vraagplanner en slimme operationele analyses kan grote veranderingen in de aard van de vraag detecteren, zodat u snel verouderde vraaggegevens eruit kunt filteren voordat deze al uw berekeningen voor vraagprognoses of voorraadoptimalisatie vergiftigen. Smart Demand Planner kan vooraf waarschuwen voor een aanstaande stijging of daling van de vraag. Smart Inventory Optimization kan u helpen uw tactieken voor het aanvullen van uw voorraad aan te passen aan deze verschuivingen in de vraag.

Innovatiehiaten

Of je nu naar je concurrentie verwijst als ‘The Other Guys’ of ‘Everybody Else’ of iets dat niet kan worden afgedrukt, degenen waar je je zorgen over moet maken, zijn degenen die altijd op zoek zijn naar een voorsprong. Wanneer u Smart als uw partner kiest, geven wij u die voorsprong met innovatieve maar in de praktijk bewezen voorspellende oplossingen. Smart Software innoveert al sinds de geboorte, meer dan 40 jaar geleden, voorspellende modellen.

• Onze eerste producten introduceerden meerdere technische innovaties: beoordeling van de voorspelde kwaliteit door naar de toekomst te kijken en niet naar het verleden; automatische selectie van de beste uit een reeks concurrerende methodologieën, waarbij gebruik wordt gemaakt van de graphics op de eerste pc's om eenvoudige beheeroverschrijvingen van statistische voorspellingen mogelijk te maken.

• Later hebben we een radicaal andere benadering bedacht en gepatenteerd voor het voorspellen van de intermitterende vraag die kenmerkend is voor zowel reserveonderdelen als dure duurzame goederen. Onze technologie is gepatenteerd en heeft meerdere prijzen ontvangen voor de dramatische verbetering van het voorraadbeheer. De oplossing is nu een in de praktijk bewezen aanpak die wordt gebruikt door veel toonaangevende bedrijven op het gebied van serviceonderdelen, MRO, aftermarket-onderdelen en buitendienst.

• Meer recentelijk neemt het cloudplatform van Smart voor vraagvoorspelling, voorspellende modellering, voorraadoptimalisatie en analyse alle relevante gegevens die anders opgesloten zitten in uw ERP- of EAM-systemen, externe bestanden en andere ongelijksoortige gegevensbronnen, en organiseert deze in de Slimme datapijplijn, structureert het in onze gemeenschappelijk datamodel, en verwerkt deze in onze AWS-wolk. Smart maakt gebruik van de kracht van ons gepatenteerd probabilistische vraagsimulaties in Smart Inventory Optimization om de regels die u gebruikt om elk van uw voorraaditems te beheren, te stresstesten en te optimaliseren.

Het is mijn taak, samen met mijn medeoprichter Dr. Nelson Hartunian, ons data science-team en academische consultants, om de grenzen van supply chain-analyses te blijven verleggen en de voordelen voor u terug te brengen door voortdurend nieuwe versies van onze producten uit te rollen, zodat u zorg ervoor dat u niet blijft steken in een innovatiekloof – of in een van de andere.

In bijna elk bedrijf en elke sector hebben besluitvormers betrouwbare voorspellingen nodig van kritische variabelen, zoals omzet, inkomsten, vraag naar producten, voorraadniveaus, marktaandeel, kosten en trends in de sector.

Er zijn veel soorten mensen die deze voorspellingen doen. Sommigen zijn geavanceerde technische analisten, zoals bedrijfseconomen en statistici. Vele anderen beschouwen forecasting als een belangrijk onderdeel van hun totale werk: algemeen managers, productieplanners, voorraadbeheerspecialisten, financiële analisten, strategische planners, marktonderzoekers en product- en verkoopmanagers. Toch beschouwen anderen zichzelf zelden als voorspellers, maar moeten ze vaak voorspellingen doen op een intuïtieve, oordelende basis.

Door de manier waarop we Smart Demand Planner hebben ontworpen, heeft het alle soorten voorspellers iets te bieden. Dit ontwerp komt voort uit verschillende observaties over het voorspellingsproces. Omdat we Smart Demand Planner met deze observaties in gedachten hebben ontworpen, zijn we van mening dat de stijl en inhoud ervan uniek geschikt zijn om van uw browser een effectief prognose- en planningshulpmiddel te maken:

Voorspellen is een kunst die een mix van professioneel oordeel en objectieve, statistische analyse vereist.

Het is vaak effectief om te beginnen met een objectieve statistische voorspelling die automatisch rekening houdt met trends, seizoensinvloeden en andere patronen. Pas vervolgens aanpassingen of prognoseoverschrijvingen toe op basis van uw zakelijke oordeel. Smart Demand Planner maakt het eenvoudig om grafische en tabelvormige aanpassingen aan statistische prognoses uit te voeren.

Het prognoseproces is doorgaans iteratief.

U zult waarschijnlijk besluiten uw oorspronkelijke prognose een aantal malen te verfijnen voordat u tevreden bent. Mogelijk wilt u oudere historische gegevens uitsluiten die u niet langer relevant vindt. U kunt verschillende gewichten op het voorspellingsmodel toepassen, waarbij verschillende accenten op de meest recente gegevens worden gelegd. U kunt trenddemping toepassen om agressief trendmatige statistische voorspellingen te verhogen of te verlagen. U kunt de Machine Learning-modellen de prognoseselectie voor u laten verfijnen en automatisch het winnende model selecteren. De verwerkingssnelheid van Smart Demand Planner geeft u voldoende tijd om meerdere keren te passen en slaat meerdere versies van de prognoses op als 'momentopnamen', zodat u de nauwkeurigheid van de prognoses later kunt vergelijken.

Voorspellen vereist grafische ondersteuning.

De patronen die in de gegevens zichtbaar zijn, kunnen door een scherp oog worden gezien. De geloofwaardigheid van uw prognoses zal vaak sterk afhangen van grafische vergelijkingen die andere zakelijke belanghebbenden maken wanneer zij de historische gegevens en prognoses beoordelen. Smart Demand Planner biedt grafische weergaven van prognoses, geschiedenis en rapportage van prognoses versus werkelijke cijfers.

Voorspellingen kloppen nooit helemaal.

Omdat zelfs in het beste voorspellingsproces altijd een fout sluipt, is een van de nuttigste aanvullingen op een voorspelling een eerlijke schatting van de foutmarge.

Smart Demand Planner presenteert zowel grafische als tabelvormige samenvattingen van de nauwkeurigheid van de prognoses, gebaseerd op de zuurtest van het voorspellen van gegevens die zijn achtergehouden bij de ontwikkeling van het voorspellingsmodel. 

Prognose-intervallen of betrouwbaarheidsintervallen zijn ook erg handig. Ze beschrijven het waarschijnlijke bereik van de mogelijke vraag die naar verwachting zal optreden. Als de werkelijke vraag bijvoorbeeld meer dan 10% van de tijd buiten het 90%-betrouwbaarheidsinterval valt, is er reden om verder onderzoek te doen.  

Voorspellen vereist een match tussen methode en gegevens.

Een van de belangrijkste technische taken bij het voorspellen is het afstemmen van de keuze van de voorspellingstechniek op de aard van de gegevens. Kenmerken van een datareeks zoals trend, seizoensinvloeden of abrupte niveauverschuivingen suggereren bepaalde technieken in plaats van andere.

De automatische prognosefunctie van Smart Demand Planner maakt deze match snel, nauwkeurig en automatisch.

Prognoses maken vaak deel uit van een groter plannings- of controleproces.

Prognoses kunnen bijvoorbeeld een krachtige aanvulling zijn op op spreadsheets gebaseerde financiële analyses, waardoor rijen met cijfers naar de toekomst kunnen worden uitgebreid. Bovendien zijn nauwkeurige prognoses van de verkoop en de vraag naar producten fundamentele input voor de productieplanning en voorraadcontroleprocessen van een fabrikant. Een objectieve statistische voorspelling van toekomstige verkopen helpt altijd bij het identificeren wanneer het budget (of het verkoopplan) te onrealistisch is. Gap-analyse stelt het bedrijf in staat corrigerende maatregelen te nemen voor hun vraag- en marketingplannen om ervoor te zorgen dat ze het gebudgetteerde plan niet missen.

Prognoses moeten worden geïntegreerd in ERP-systemen
Smart Demand Planner kan zijn resultaten snel en eenvoudig overbrengen naar andere applicaties, zoals spreadsheets, databases en planningssystemen inclusief ERP-applicaties. Gebruikers kunnen voorspellingen in verschillende bestandsformaten exporteren, hetzij via download, hetzij via beveiligde FTP-bestandslocaties. Smart Demand Planner omvat API-gebaseerde integraties met een verscheidenheid aan ERP- en EAM-systemen, waaronder Epicor Kinetic en Epicor Prophet 21, Sage X3 en Sage 300, Oracle NetSuite en elk van de Dynamics 365 ERP-systemen van Microsoft. Dankzij API-gebaseerde integraties kunnen klanten prognoseresultaten op verzoek rechtstreeks terugsturen naar het ERP-systeem.

Het resultaat is een efficiëntere verkoopplanning, budgettering, productieplanning, bestellingen en voorraadplanning.