We hebben onlangs een ontmoeting gehad met het IT-team bij een van onze klanten om de gegevensvereisten en de installatie van onze API-gebaseerde integratie te bespreken die gegevens zou halen uit hun lokale installatie van hun ERP-systeem. De IT-manager en de analist uitten allebei hun grote bezorgdheid over het verstrekken van deze gegevens en vroegen zich serieus af waarom ze überhaupt moesten worden verstrekt. Ze uitten zelfs hun bezorgdheid dat hun gegevens zouden kunnen worden doorverkocht aan hun concurrentie. Hun reactie was een grote verrassing voor ons. We hebben deze blog geschreven met hen in gedachten en om het voor anderen gemakkelijker te maken om te communiceren waarom bepaalde gegevens nodig zijn om een effectief vraagplanningsproces te ondersteunen. 

Houd er rekening mee dat als u een prognoseanalist, vraagplanner of supply chain-professional bent, het meeste van wat u hieronder zult lezen voor de hand ligt. Maar wat deze bijeenkomst me heeft geleerd, is dat wat voor de ene groep specialisten vanzelfsprekend is, dat niet zal zijn voor een andere groep specialisten op een heel ander gebied. 

De vier belangrijkste soorten gegevens die nodig zijn, zijn:  

1. Historische transacties, zoals verkooporders en verzendingen.
2. Taakgebruik transacties, zoals welke componenten nodig zijn om eindproducten te produceren
3. Voorraadoverdrachttransacties, zoals welke inventaris van de ene locatie naar de andere is verzonden.
4. Prijzen, kosten en attributen, zoals de eenheidskosten betaald aan de leverancier, de eenheidsprijs betaald door de klant en verschillende metagegevens zoals productfamilie, klasse, enz.  

Hieronder volgt een korte uitleg waarom deze gegevens nodig zijn om de implementatie van software voor vraagplanning door een bedrijf te ondersteunen.

Transactiegegevens van historische verkopen en verzendingen per klant
Denk aan wat uit de inventaris werd gehaald als de "grondstof" die nodig is voor software voor vraagplanning. Dit kan zijn wat aan wie en wanneer is verkocht of wat u aan wie en wanneer hebt verzonden. Of welke grondstoffen of halffabrikaten zijn verbruikt in werkorders en wanneer. Of wat er wanneer vanuit een distributiecentrum aan een satellietmagazijn wordt geleverd.

De geschiedenis van deze transacties wordt door de software geanalyseerd en gebruikt om statistische prognoses te produceren die waargenomen patronen extrapoleren. De gegevens worden geëvalueerd om patronen zoals trend, seizoensinvloeden, cyclische patronen bloot te leggen en om potentiële uitschieters te identificeren die zakelijke aandacht vereisen. Als deze gegevens niet algemeen toegankelijk zijn of onregelmatig worden bijgewerkt, is het bijna onmogelijk om een goede voorspelling van de toekomstige vraag te maken. Ja, je zou zakelijke kennis of onderbuikgevoel kunnen gebruiken, maar dat schaalt niet en introduceert bijna altijd vertekening in de prognose (dwz consequent te hoog of te laag voorspellen). 

Er zijn gegevens nodig op transactieniveau om nauwkeurigere prognoses op wekelijks of zelfs dagelijks niveau te ondersteunen. Als een bedrijf bijvoorbeeld het drukke seizoen ingaat, wil het misschien beginnen met wekelijkse prognoses om de productie beter af te stemmen op de vraag. Dat lukt niet zonder de transactiegegevens in een goed gestructureerd datawarehouse te hebben. 

Het kan ook zo zijn dat bepaalde soorten transacties niet in de vraaggegevens moeten worden opgenomen. Dit kan gebeuren wanneer de vraag het gevolg is van een forse korting of een andere omstandigheid waarvan het supply chain-team weet dat deze de resultaten zal vertekenen. Als de gegevens geaggregeerd worden verstrekt, is het veel moeilijker om deze uitzonderingen te scheiden. Bij Smart Software noemen we het proces om uit te zoeken welke transacties (en bijbehorende transactiekenmerken) in het vraagsignaal moeten worden meegeteld "vraagsignaalsamenstelling". Door toegang te hebben tot alle transacties kan een bedrijf zijn vraagsignaal in de loop van de tijd naar behoefte aanpassen binnen de software. Slechts het verstrekken van een deel van de gegevens resulteert in een veel rigidere vraagsamenstelling die alleen kan worden verholpen met extra implementatiewerk.

Prijzen en kosten
De prijs waarvoor u uw producten heeft verkocht en de kosten die u hebt betaald om ze (of grondstoffen) te kopen, zijn van cruciaal belang om inkomsten of kosten te kunnen voorspellen. Een belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces is het verkrijgen van zakelijke kennis van klanten en verkoopteams. Verkoopteams denken vaak aan de vraag per klant of productcategorie en spreken in de taal van dollars. Het is dus belangrijk om een prognose in dollars uit te drukken. Het vraagplanningssysteem kan dat niet als de prognose alleen in eenheden wordt weergegeven. 

Vaak wordt de vraagprognose gebruikt om een groter planning- en budgetteringsproces aan te sturen of op zijn minst te beïnvloeden, en de belangrijkste input voor een budget is een omzetprognose. Wanneer vraagprognoses worden gebruikt om het S&OP-proces te ondersteunen, moet de software voor vraagplanning de gemiddelde prijs over alle transacties berekenen of "tijdgefaseerde" conversies toepassen die rekening houden met de op dat moment verkochte prijs. Zonder de onbewerkte gegevens over prijsstelling en kosten kan het vraagplanningsproces nog steeds functioneren, maar zal het ernstig worden belemmerd. 

Productkenmerken, klantgegevens en locaties
Productattributen zijn nodig zodat voorspellers prognoses kunnen verzamelen voor verschillende productfamilies, groepen, goederencodes, enz. Het is handig om te weten hoeveel eenheden en de totale geprojecteerde gedollariseerde vraag voor verschillende categorieën. Zakelijke kennis over wat de vraag in de toekomst zou kunnen zijn, is vaak niet bekend op productniveau, maar wel op productfamilieniveau, klantniveau of regionaal niveau. Met de toevoeging van productkenmerken aan uw datafeed voor vraagplanning, kunt u eenvoudig prognoses "oprollen" van artikelniveau naar familieniveau. U kunt prognoses op deze niveaus omzetten in dollars en beter samenwerken aan hoe de prognose moet worden aangepast.  

Zodra de kennis is toegepast in de vorm van een prognose-override, zal de software de wijziging automatisch afstemmen op alle individuele items waaruit de groep bestaat. Zo hoeft een forecast analist niet elk onderdeel apart aan te passen. Ze kunnen op geaggregeerd niveau een wijziging aanbrengen en de software voor vraagplanning de afstemming voor hen laten doen. 

Groepering voor gemakkelijke analyse is ook van toepassing op klantkenmerken, zoals een toegewezen verkoper of de voorkeurslocatie van een klant voor verzending. En locatieattributen kunnen handig zijn, zoals toegewezen regio. Soms hebben attributen betrekking op een product- en locatiecombinatie, zoals voorkeursleverancier of toegewezen planner, die voor hetzelfde product kan verschillen, afhankelijk van het magazijn.

Een laatste opmerking over vertrouwelijkheid

Bedenk dat onze klant bezorgd was dat we hun gegevens aan een concurrent zouden verkopen. Dat zouden we nooit doen. Al tientallen jaren gebruiken we klantgegevens voor trainingsdoeleinden en om onze producten te verbeteren. We zijn nauwgezet in het beschermen van klantgegevens en het anonimiseren van alles wat bijvoorbeeld kan worden gebruikt om een punt in een blogpost te illustreren.

Hier zijn voorbeelden van prognoseproblemen die SmartForecasts kan oplossen, samen met de soorten bedrijfsgegevens die representatief zijn voor elk.

Een item voorspellen op basis van het patroon

Welke omzet kunt u, gegeven de volgende zes kwartaalverkoopcijfers, verwachten voor het derde en vierde kwartaal van 2023?

Verkoop per kwartaal

SmartForecasts biedt u vele manieren om dit probleem aan te pakken. U kunt uw eigen statistische prognoses maken met een van de zes verschillende Exponential smoothing en Moving average methoden. Of, zoals de meeste niet-technische voorspellers, kunt u de tijdbesparende automatische opdracht gebruiken, die is geprogrammeerd om automatisch de meest nauwkeurige methode voor uw gegevens te selecteren en te gebruiken. Ten slotte kunt u, om uw zakelijke oordeel in het prognoseproces op te nemen, elk statistisch prognoseresultaat grafisch aanpassen met behulp van SmartForecasts' "oogbol" aanpassing mogelijkheden.

Een item voorspellen op basis van zijn relatie met andere variabelen.

Gezien de volgende historische relatie tussen de verkoop per eenheid en het aantal vertegenwoordigers, welke verkoopniveaus kunt u verwachten wanneer de geplande toename van het verkooppersoneel plaatsvindt in de laatste twee kwartalen van 2023?

Verkoop en verkoopvertegenwoordigers per kwartaal

U kunt een vraag als deze beantwoorden met behulp van het krachtige SmartForecasts Regressie commando, speciaal ontworpen om prognosetoepassingen te vergemakkelijken die oplossingen voor regressieanalyse vereisen. Regressiemodellen met een vrijwel onbeperkt aantal onafhankelijke/voorspellersvariabelen zijn mogelijk, hoewel de meeste bruikbare regressiemodellen slechts een handvol voorspellers gebruiken.

Gelijktijdig een aantal productitems en hun totaal voorspellen

Gegeven de volgende totale verkoop voor alle overhemden en de verdeling van de verkoop per kleur, wat zal de individuele en totale verkoop zijn in de komende zes maanden?

Maandelijkse verkoop van overhemden per kleur

De unieke Group Forecasting-functies van SmartForecasts voorspellen automatisch en gelijktijdig nauw verwante tijdreeksen, zoals deze artikelen in dezelfde productgroep. Dit bespaart veel tijd en levert prognoseresultaten op, niet alleen voor de afzonderlijke artikelen, maar ook voor het totaal. "Eyeball"-aanpassingen op zowel item- als groepsniveau zijn eenvoudig te maken. U kunt snel prognoses maken voor productgroepen met honderden of zelfs duizenden artikelen.

Automatisch duizenden items voorspellen

Wat kunt u verwachten van de vraag in de komende zes maanden voor elk van de 5.000 SKU's, gegeven het volgende record van productvraag op SKU-niveau?

Maandelijkse productvraag per SKU (Stock Keeping Unit)

In slechts een paar minuten kan de krachtige automatische selectie van SmartForecasts een prognosetaak van deze omvang uitvoeren, de gegevens over de productvraag lezen, automatisch statistische prognoses voor elke SKU maken en het resultaat opslaan. De resultaten zijn vervolgens klaar voor export naar uw ERP-systeem met behulp van een van onze API-gebaseerde connectoren of via bestandsexport. Eenmaal ingesteld, worden er automatisch elke planningscyclus prognoses gemaakt zonder tussenkomst van de gebruiker.

Voorspelling van de vraag die meestal nul is

Een apart en vooral uitdagend type data om te voorspellen is periodieke vraag, die meestal nul is, maar op willekeurige tijdstippen omhoog springt naar willekeurige waarden die niet gelijk zijn aan nul. Dit patroon is typerend voor de vraag naar langzaam in beweging items, zoals service-onderdelen of groot ticket kapitaalgoederen.

Kijk bijvoorbeeld eens naar het volgende voorbeeld van de vraag naar serviceonderdelen voor vliegtuigen. Let op het overwicht van nulwaarden met niet-nulwaarden vermengd, vaak in bursts.

SmartForecasts heeft een unieke methode die speciaal is ontworpen voor dit soort data: de functie Intermittent Demand forecasting. Aangezien intermitterende vraag het vaakst ontstaat in de context van voorraadbeheer, richt deze functie zich op het voorspellen van het bereik van waarschijnlijke waarden voor de totale vraag gedurende een doorlooptijd, bijvoorbeeld de cumulatieve vraag over de periode van 23 juni tot 23 augustus in het bovenstaande voorbeeld .

Voorspellen van voorraadbehoeften

Het voorspellen van voorraadvereisten is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige waarden.

Overweeg voor de eenvoud het probleem van het voorspellen van voorraadbehoeften voor slechts één periode vooruit, bijvoorbeeld één dag vooruit. Gewoonlijk is de prognosetaak het schatten van het meest waarschijnlijke of gemiddelde niveau van de productvraag. Als de beschikbare voorraad echter gelijk is aan de gemiddelde vraag, is er een kans van ongeveer 50% dat de vraag de voorraad overtreft, wat resulteert in omzetverlies en/of goodwill. Het voorraadniveau instellen op bijvoorbeeld tien keer de gemiddelde vraag zal waarschijnlijk het probleem van stockouts elimineren, maar zal net zo zeker resulteren in opgeblazen voorraadkosten.

De truc van voorraadoptimalisatie is om een bevredigende balans te vinden tussen voldoende voorraad hebben om aan de meeste vraag te voldoen zonder al te veel middelen in het proces vast te leggen. Meestal is de oplossing een combinatie van zakelijk inzicht en statistieken. Het beoordelende deel is het definiëren van een acceptabel voorraadserviceniveau, zoals het direct uit voorraad voldoen aan 95% vraag. Het statistische deel is om het 95e percentiel van de vraag te schatten.

Wanneer niet omgaan met Intermittent demand, schat SmartForecasts het vereiste voorraadniveau door uit te gaan van een klokvormige (normale) vraagcurve, zowel het midden als de breedte van de klokcurve te schatten en vervolgens een standaard statistische formule te gebruiken om het gewenste percentiel te schatten. Het verschil tussen het gewenste voorraadniveau en het gemiddelde niveau van de vraag wordt de veiligheidsvoorraad genoemd omdat het beschermt tegen de mogelijkheid van stockouts.

Bij intermitterende vraag is de klokvormige curve een slechte benadering van de statistische verdeling van de vraag. In dit speciale geval gebruikt SmartForecasts gepatenteerde intermitterende vraagvoorspellingstechnologie om het vereiste voorraadserviceniveau te schatten.

Nauwkeurigheid van prognoses is een belangrijke maatstaf om de kwaliteit van uw vraagplanningsproces te beoordelen. (Het is niet de enige. Anderen omvatten tijdigheid en kosten; zie 5 Tips voor vraagplanning voor het berekenen van prognoseonzekerheid.) Zodra u prognoses heeft, zijn er een aantal manieren om hun nauwkeurigheid samen te vatten, meestal aangeduid met obscure drie- of vierletterige acroniemen zoals MAPE, RMSE en MAE. Zien Vier handige manieren om prognosefouten te meten voor meer informatie.

Een minder besproken maar meer fundamentele kwestie is hoe computationele experimenten worden georganiseerd voor het berekenen van voorspellingsfouten. Deze post vergelijkt de drie belangrijkste experimentele ontwerpen. Een van hen is ouderwets en komt in wezen neer op valsspelen. Een andere is de gouden standaard. Een derde is een handig hulpmiddel dat de gouden standaard nabootst en kan het beste worden gezien als een voorspelling van hoe de gouden standaard zal uitpakken. Figuur 1 is een schematische weergave van de drie methoden.

Afbeelding 1: Drie manieren om prognosefouten te beoordelen

Het bovenste paneel van figuur 1 geeft de manier weer waarop voorspellingsfouten werden beoordeeld in het begin van de jaren '80 voordat we de stand van de techniek verplaatsten naar het schema in het middelste paneel. Vroeger werden prognoses beoordeeld op dezelfde gegevens die werden gebruikt om de prognoses te berekenen. Nadat een model aan de gegevens was aangepast, waren de berekende fouten niet voor modelvoorspellingen maar voor model past bij. Het verschil is dat prognoses voor toekomstige waarden zijn, terwijl aanpassingen voor gelijktijdige waarden zijn. Stel dat het voorspellingsmodel een eenvoudig voortschrijdend gemiddelde is van de drie meest recente waarnemingen. Op tijdstip 3 berekent het model het gemiddelde van waarnemingen 1, 2 en 3. Dit gemiddelde wordt dan vergeleken met de waargenomen waarde op tijdstip 3. We noemen dit vals spelen omdat de waargenomen waarde op tijdstip 3 een stem kreeg over wat de voorspelling zou moeten zijn op tijdstip 3. Een echte prognosebeoordeling zou het gemiddelde van de eerste drie waarnemingen vergelijken met de waarde van de volgende, vierde, observatie. Anders blijft de voorspeller achter met een te optimistische beoordeling van de nauwkeurigheid van de voorspelling.

Het onderste paneel van figuur 1 toont de beste manier om de nauwkeurigheid van prognoses te beoordelen. In dit schema worden alle historische vraaggegevens gebruikt om in een model te passen, dat vervolgens wordt gebruikt om toekomstige, onbekende vraagwaarden te voorspellen. Uiteindelijk ontvouwt de toekomst zich, onthullen de werkelijke toekomstige waarden zich en kunnen werkelijke voorspellingsfouten worden berekend. Dit is de gouden standaard. Deze informatie wordt ingevuld in het rapport 'Prognoses versus actuals' in onze software.

Het middelste paneel toont een handige tussenmaat. Het probleem met de gouden standaard is dat u moet wachten om erachter te komen hoe goed de door u gekozen prognosemethoden presteren. Deze vertraging helpt niet wanneer u op dit moment moet kiezen welke prognosemethode u voor elk item wilt gebruiken. Het geeft ook geen tijdige inschatting van de prognoseonzekerheid die u zult ervaren, wat belangrijk is voor risicobeheer zoals het afdekken van prognoses. De middenweg is gebaseerd op hold-out-analyse, die de meest recente waarnemingen uitsluit (“holds out”) en de voorspellingsmethode vraagt zijn werk te doen zonder die grondwaarheden te kennen. Vervolgens kunnen de prognoses op basis van de verkorte vraaggeschiedenis worden vergeleken met de uitgestelde werkelijke waarden om een eerlijke beoordeling van de prognosefout te krijgen.

'Ondanks wat je in je tekenfilms op zaterdagochtend hebt gezien, kunnen olifanten niet springen, en daar is een simpele reden voor: dat hoeft niet. De meeste springerige dieren – je kangoeroes, apen en kikkers – doen het voornamelijk om weg te komen van roofdieren.” — Patrick Monahan, Science.org, 27 januari 2016.

Nu weet u waarom de grootste ERP-bedrijven geen best-of-breed-achtige oplossingen van hoge kwaliteit kunnen ontwikkelen. Dat hebben ze nooit hoeven doen, dus ze zijn nooit geëvolueerd om te innoveren buiten hun kernfocus. 

Naarmate ERP-systemen echter gemeengoed zijn geworden, werden hiaten in hun functionaliteit onmogelijk te negeren. De grotere spelers probeerden hun deel van de portemonnee van de klant te beschermen door te beloven innovatieve add-on-applicaties te ontwikkelen om alle witte ruimtes te vullen. Maar zonder die 'innovatiekracht' mislukten veel projecten en stapelden zich bergen technische schulden op.

Best-of-breed bedrijven zijn geëvolueerd om te innoveren en hebben een diepgaande functionele expertise in specifieke branches. Het resultaat is dat de beste ERP-add-ons eenvoudiger te gebruiken zijn, meer functies hebben en meer waarde bieden dan de native ERP-modules die ze vervangen. 

Als uw ERP-leverancier al een samenwerking heeft aangegaan met een innovatieve, toonaangevende add-onprovider*, bent u helemaal klaar! Maar als u alleen de basis uit uw ERP kunt halen, kies dan voor een best-of-breed add-on die op maat is geïntegreerd met het ERP. 

Een goede plek om te beginnen met zoeken is om te zoeken naar add-ons voor ERP-vraagplanning die hersens toevoegen aan de kracht van het ERP, dat wil zeggen add-ons die voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling ondersteunen. Maak gebruik van aanvullende tools zoals Smart's apps voor statistische prognoses, vraagplanning en voorraadoptimalisatie om prognoses en voorraadbeleid te ontwikkelen die worden teruggekoppeld naar het ERP-systeem om dagelijkse bestellingen te stimuleren. 

*App-stores zijn een licentie voor de beste in hun soort om te verkopen aan de ERP-bedrijvenbasis - zijnde beursgenoteerde partnerschappen.