Overzicht

De geavanceerde supply chain-analyse van Smart Software maakt gebruik van meerdere geavanceerde methoden. Twee van de belangrijkste zijn "statistische bootstrapping" en "Monte Carlo-simulatie". Omdat er bij beide veel willekeurige getallen rondvliegen, raken mensen soms in de war over wat wat is en waar ze goed voor zijn. Vandaar deze notitie. Waar het op neerkomt: statistische bootstrapping genereert vraagscenario's voor prognoses. Monte Carlo-simulatie gebruikt de scenario's voor voorraadoptimalisatie.

Opstarten

Bootstrapping, ook wel "resampling" genoemd, is een methode van computationele statistieken die we gebruiken om vraagscenario's voor prognoses te creëren. De essentie van het prognoseprobleem is het blootleggen van mogelijke toekomsten waarmee uw bedrijf te maken kan krijgen, zodat u kunt uitzoeken hoe u bedrijfsrisico's kunt beheersen. Traditionele prognosemethoden richten zich op het berekenen van de "meest waarschijnlijke" toekomst, maar ze geven niet het volledige risicobeeld weer. Bootstrapping biedt een onbeperkt aantal realistische wat-als-scenario's.

Bootstrapping doet dit zonder onrealistische aannames te doen over de vraag, dwz dat deze niet intermitterend is, of dat deze een klokvormige verdeling van groottes heeft. Die aannames zijn krukken om de wiskunde eenvoudiger te maken, maar de bootstrap is een procedure, geen vergelijking, dus dergelijke vereenvoudigingen zijn niet nodig.

Voor het eenvoudigste vraagtype, dat een stabiele willekeur is zonder seizoensgebondenheid of trend, is bootstrapping doodeenvoudig. Om een redelijk idee te krijgen van wat een enkele toekomstige vraagwaarde zou kunnen zijn, kiest u willekeurig een van de historische eisen. Om een vraagscenario te creëren, maakt u meerdere willekeurige selecties uit het verleden en rijgt u ze aan elkaar. Klaar. Het is mogelijk om wat meer realisme toe te voegen door de gevraagde waarden te "jitteren", dwz een beetje extra willekeur aan elke waarde toe te voegen of af te trekken, maar zelfs dat is eenvoudig.

Figuur 1 toont een eenvoudige bootstrap. De eerste regel is een korte reeks historische vraag naar een SKU. De volgende regels tonen scenario's van toekomstige vraag die zijn gemaakt door willekeurig waarden uit de vraaggeschiedenis te selecteren. De volgende drie eisen kunnen bijvoorbeeld zijn (0, 14, 6), of (2, 3, 5), enz.

Afbeelding 1: voorbeeld van vraagscenario's gegenereerd door een eenvoudige bootstrap

Bewerkingen met een hogere frequentie, zoals dagelijkse prognoses, brengen complexere vraagpatronen met zich mee, zoals dubbele seizoensgebondenheid (bijv. dag van de week en maand van het jaar) en/of trend. Dit daagde ons uit om een nieuwe generatie bootstrapping-algoritmen uit te vinden. We hebben onlangs een Amerikaans patent gewonnen voor deze doorbraak, maar de essentie is zoals hierboven beschreven.

Monte Carlo simulatie

Monte Carlo staat bekend om zijn casino's, die net als bootstrapping het idee van willekeur oproepen. Monte Carlo-methoden gaan ver terug, maar de moderne impuls kwam met de noodzaak om wat harige berekeningen te maken over waar neutronen zouden vliegen als een A-bom ontploft.

De essentie van Monte Carlo-analyse is deze: “Ons probleem is te ingewikkeld om te analyseren met vergelijkingen van papier en potlood. Dus, laten we een computerprogramma schrijven dat de individuele stappen van het proces codeert, de willekeurige elementen erin stoppen (bijvoorbeeld welke kant een neutron op schiet), het opwinden en kijken hoe het gaat. Aangezien er veel willekeur is, laten we het programma een ontelbaar aantal keren uitvoeren en het gemiddelde van de resultaten nemen.”

Als we deze benadering toepassen op voorraadbeheer, hebben we een andere reeks willekeurig voorkomende gebeurtenissen: een vraag van een bepaalde omvang komt bijvoorbeeld op een willekeurige dag binnen, een aanvulling van een bepaalde omvang arriveert na een willekeurige doorlooptijd, we snijden een aanvullings-PO van een bepaalde maat wanneer de voorraad daalt tot of onder een bepaald bestelpunt. We coderen de logica die deze gebeurtenissen met elkaar in verband brengt in een programma. We voeden het met een willekeurige vraagvolgorde (zie bootstrapping hierboven), voeren het programma een tijdje uit, laten we zeggen een jaar dagelijkse bewerkingen, berekenen prestatiestatistieken zoals Fill Rate en Average On Hand-inventaris, en "gooi de dobbelstenen" door het opnieuw uit te voeren het programma vele malen en het gemiddelde van de resultaten van vele gesimuleerde jaren. Het resultaat is een goede inschatting van wat er gebeurt als we belangrijke managementbeslissingen nemen: “Als we het bestelpunt op 10 eenheden zetten en de bestelhoeveelheid op 15 eenheden, kunnen we een serviceniveau verwachten van 89% en een gemiddelde beschikbaarheid van 21 eenheden.” Wat de simulatie voor ons doet, is het blootleggen van de gevolgen van managementbeslissingen op basis van realistische vraagscenario's en solide wiskunde. Het giswerk is weg.

Figuur 2 toont enkele van de innerlijke werkingen van een Monte Carlo-simulatie van een voorraadsysteem in vier panelen. Het systeem gebruikt een Min/Max voorraadbeheerbeleid met Min=10 en Max=25. Nabestellingen zijn niet toegestaan: u heeft het goed of u verliest het bedrijf. Doorlooptijden voor aanvulling zijn meestal 7 dagen, maar soms ook 14. Deze simulatie duurde een jaar.

Het eerste paneel toont een complex willekeurig vraagscenario waarin er geen vraag is in het weekend, maar de vraag over het algemeen elke dag toeneemt van maandag tot en met vrijdag. Het tweede paneel toont het willekeurige aantal beschikbare eenheden, dat ebt en vloeit met elke aanvullingscyclus. Het derde paneel toont de willekeurige groottes en tijdstippen van aanvullingsorders die binnenkomen van de leverancier. Het laatste paneel toont de onbevredigde vraag die de klantrelaties in gevaar brengt. Dit soort detail kan erg handig zijn om inzicht te krijgen in de dynamiek van een voorraadsysteem.

Figuur 2: Details van een Monte Carlo-simulatie

Figuur 2 toont slechts een van de talloze manieren waarop het jaar zou kunnen verlopen. Over het algemeen willen we de resultaten van vele gesimuleerde jaren middelen. Niemand zou tenslotte een munt opgooien om te beslissen of het een eerlijke munt was. Figuur 3 laat zien hoe vier key performance metrics (KPI's) van jaar tot jaar variëren voor dit systeem. Sommige statistieken zijn relatief stabiel in simulaties (Fill Rate), maar andere laten meer relatieve variabiliteit zien (Operating Cost = Holding Cost + Ordering Cost + Shortage Cost). Als we de grafieken bekijken, kunnen we schatten dat de keuzes van Min=10, Max=25 leiden tot gemiddelde bedrijfskosten van ongeveer $3.000 per jaar, een opvullingspercentage van ongeveer 90%, een serviceniveau van ongeveer 75% en een gemiddelde aan Hand van ongeveer 10

Figuur 3: Variatie in KPI's berekend over 1000 gesimuleerde jaren

Het is nu zelfs mogelijk om een managementvraag van een hoger niveau te beantwoorden. We kunnen verder gaan dan "Wat gebeurt er als ik zus-en-zo doe?" naar “Wat is de best wat ik kan doen om een opvullingspercentage van ten minste 90% voor dit item te bereiken tegen de laagst mogelijke kosten?” De wiskundige  achter deze sprong zit nog een andere sleuteltechnologie genaamd "stochastische optimalisatie", maar we stoppen hier voor nu. Het volstaat te zeggen dat de SIO&P-software van Smart de "ontwerpruimte" van min- en max-waarden kan doorzoeken om automatisch de beste keuze te vinden.

Wordt veiligheidsvoorraad beschouwd als noodreserve of als dagelijkse buffer tegen pieken in de vraag? Het verschil kennen en uw ERP correct configureren, zal een groot verschil maken voor uw bedrijfsresultaten.

De Safety Stock veld in je ERP systeem kan heel verschillende dingen betekenen, afhankelijk van de configuratie. Het niet begrijpen van deze verschillen en hoe ze uw winst beïnvloeden, is een veelvoorkomend probleem dat we hebben gezien bij implementaties van onze software.

Het implementeren van software voor voorraadoptimalisatie begint met nieuwe klanten die de technische implementatie voltooien om de gegevensstroom op gang te brengen. Vervolgens krijgen ze gebruikerstraining en besteden ze weken aan het zorgvuldig configureren van hun initiële veiligheidsvoorraden, bestelniveaus en consensusvraagprognoses met Smart IP&O. Het team raakt vertrouwd met Smart's Key Performance Forecasts (KPP's) voor serviceniveaus, bestelkosten en beschikbare voorraad, die allemaal worden voorspeld met behulp van het nieuwe voorraadbeleid.

Maar wanneer ze het beleid en de prognoses opslaan in hun ERP-testsysteem, zijn de voorgestelde bestellingen soms veel groter en komen ze vaker voor dan ze hadden verwacht, wat de verwachte voorraadkosten opdrijft.

Wanneer dit gebeurt, is de primaire boosdoener de manier waarop het ERP is geconfigureerd om veiligheidsvoorraad te behandelen. Door op de hoogte te zijn van deze configuratie-instellingen kunnen planningsteams de verwachtingen beter stellen en de verwachte resultaten bereiken met minder inspanning (en reden tot ongerustheid!).

Dit zijn de drie veelvoorkomende voorbeelden van configuraties van ERP-veiligheidsvoorraden:

Configuratie 1. Veiligheidsvoorraad wordt behandeld als noodvoorraad dat kan niet geconsumeerd worden. Als een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt voorspeld, dwingt het ERP-systeem een spoedprocedure af, ongeacht de kosten, zodat de aanwezige voorraad nooit onder de veiligheidsvoorraad komt, zelfs als een geplande ontvangst al in bestelling is en binnenkort zal aankomen.

Configuratie 2. Veiligheidsvoorraad wordt behandeld als Buffervoorraad die is ontworpen om te worden geconsumeerd. Het ERP-systeem zal een bestelling plaatsen wanneer een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt voorspeld, maar de voorhanden voorraad mag onder de veiligheidsvoorraad dalen. De buffervoorraad beschermt tegen stockout tijdens de bevoorradingsperiode (dwz de doorlooptijd).

Configuratie 3. Veiligheidsvoorraad wordt door het systeem genegeerd en behandeld als een visuele weergave planningshulp of vuistregel. Het wordt genegeerd door de berekeningen van de leveringsplanning, maar wordt door de planner gebruikt om handmatige beoordelingen te maken van wanneer er besteld moet worden.

Opmerking: we raden nooit aan om het veiligheidsvoorraadveld te gebruiken zoals beschreven in Configuratie 3. In de meeste gevallen waren deze configuraties niet bedoeld, maar het resultaat van jarenlange improvisatie die ertoe hebben geleid dat het ERP op een niet-standaard manier werd gebruikt. Over het algemeen zijn deze velden ontworpen om de aanvullingsberekeningen programmatisch te beïnvloeden. De focus van ons gesprek zal dus liggen op configuraties 1 en 2. 

Systemen voor prognoses en inventarisoptimalisatie zijn ontworpen om prognoses te berekenen die anticiperen op voorraadafname en vervolgens veiligheidsvoorraden te berekenen die voldoende zijn om bescherming te bieden tegen variabiliteit in vraag en aanbod. Dit betekent dat de veiligheidsvoorraad bedoeld is om te worden gebruikt als een beschermende buffer (configuratie 2) en niet als noodsituatie schaars (configuratie 3). Het is ook belangrijk om te begrijpen dat, door het ontwerp, de veiligheidsvoorraad zal worden geconsumeerd ongeveer 50% van die tijd.

Waarom 50%? Omdat werkelijke bestellingen de helft van de tijd een onbevooroordeelde prognose zullen overschrijden. Zie onderstaande afbeelding om dit te illustreren. Een "goede" prognose zou de waarde moeten opleveren die het dichtst bij de werkelijke vraag komt, zodat de werkelijke vraag hoger of lager zal zijn zonder vooringenomenheid in beide richtingen.

Als u uw ERP-systeem zo heeft geconfigureerd dat het verbruik van veiligheidsvoorraad correct is toegestaan, dan kan de voorhanden voorraad er uitzien zoals in de onderstaande grafiek. Houd er rekening mee dat een deel van de veiligheidsvoorraad is verbruikt, maar een stockout is vermeden. Het serviceniveau dat u nastreeft bij het berekenen van de veiligheidsvoorraad, bepaalt hoe vaak u uw voorraad moet aanvullen voordat de aanvullingsorder arriveert. De gemiddelde voorraad is in dit scenario ongeveer 60 eenheden over de tijdshorizon.

Als uw ERP-systeem is geconfigureerd om niet het verbruik van de veiligheidsvoorraad toestaat en de ingevoerde hoeveelheid in het veld voor de veiligheidsvoorraad meer behandelt als noodreserves, dan heb je een enorme overvoorraad! Uw beschikbare voorraad ziet er uit als in de onderstaande grafiek, waarbij bestellingen worden versneld zodra een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt verwacht. De gemiddelde voorraad is ongeveer 90 eenheden, een toename van 50% in vergelijking met toen u toestond dat veiligheidsvoorraad werd verbruikt.

Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren.

Onder aan de streep vooraf

1. Voorraadbeheer is Risicomanagement.

2. Kan risico's niet goed of op schaal beheren subjectieve planning - Noodzaak om service versus kosten te kennen.

3. Dat is het niet variabiliteit van vraag en aanbod dat is het probleem – het is hoe je ermee omgaat.

4. Reserveonderdelen hebben periodieke vraag naar dus traditionele methoden werken niet.

5.Vuistregel benaderingen houden geen rekening met de variabiliteit van de vraag en wijzen voorraad verkeerd toe.

6.Gebruik Service Level Driven Planning  (afwegingen tussen service en kosten) om voorraadbeslissingen te stimuleren.

7.Probabilistisch benaderingen zoals Bootstrapping nauwkeurige schattingen van bestelpunten opleveren.

8.Onderdelen classificeren en wijs doelen op serviceniveau toe per klasse.

9.Kalibreer vaak opnieuw - duizenden onderdelen hebben oude, verouderde bestelpunten.

10.Herstelbare onderdelen speciale behandeling nodig hebben.

Concentreer u op de echte grondoorzaken

Intermittent Demand

• Langzaam bewegend, onregelmatig of sporadisch met een groot percentage nulwaarden.
• Waarden die niet gelijk zijn aan nul worden willekeurig gemengd – spikes zijn groot en gevarieerd.
• Is niet klokvormig (de vraag is niet normaal verdeeld rond het gemiddelde.)
• Ten minste 70% van de onderdelen van een typisch nutsbedrijf wordt met tussenpozen gevraagd.

Normale vraag

• Zeer weinig periodes zonder vraag (uitzondering zijn seizoensgebonden onderdelen.)
• Vertoont vaak trend-, seizoens- of cyclische patronen.
• Lagere niveaus van vraagvariabiliteit.
• Is klokvormig (de vraag is normaal verdeeld rond het gemiddelde.)

Ga niet af op gemiddelden

• OK voor het bepalen van typisch gebruik gedurende langere tijd.
• Voorspelt vaak meer "nauwkeurig" dan sommige geavanceerde methoden.
• Maar... onvoldoende om te bepalen wat je in voorraad moet hebben.

Buffer niet met veelvouden van gemiddelden

Voorbeeld: twee even belangrijke onderdelen, dus laten we ze hetzelfde behandelen.
We zullen meer bestellen wanneer Voorraad ≤ 2 x Gem. Levertijd Vraag.

Gebruik Service Level-afwegingscurven om de veiligheidsvoorraad te berekenen

Standaard Normale Kansen

OK voor normale vraag. Werkt niet met periodieke vraag!

Gebruik geen normale (klokvormige) verdelingen

• U krijgt de afwegingscurve verkeerd:

- u richt zich bijvoorbeeld op 95% maar bereikt 85%.

- u richt zich bijvoorbeeld op 99% maar bereikt 91%.

• Dit is een enorme misser met kostbare implicaties:

– U slaat vaker een voorraad op dan verwacht.

– U begint met het toevoegen van subjectieve buffers ter compensatie en vervolgens met overstock.

– Gebrek aan vertrouwen/twijfelen aan output verlamt de planning.

Waarom traditionele methoden mislukken bij intermitterende vraag: 

Traditionele methoden zijn niet ontworpen om kernproblemen in het beheer van reserveonderdelen aan te pakken.

Behoefte: Kansverdeling (niet klokvormig) van vraag over variabele doorlooptijd.

• Get: Voorspelling van gemiddeld vraag in elke maand, geen totaal over de doorlooptijd.
• Get: vastgeschroefd model van variabiliteit, meestal het normale model, meestal verkeerd.

Behoefte: blootstelling van afwegingen tussen beschikbaarheid van artikelen en voorraadkosten.

• Krijg: niets van dit alles; krijg in plaats daarvan veel inconsistente, ad-hocbeslissingen.

Gebruik statistische bootstrapping om de verdeling te voorspellen:

Benut vervolgens de distributie om het voorraadbeleid te optimaliseren.

Hoe werkt Bootstrapping?

24 maanden historische vraaggegevens.

Bootstrap-scenario's voor een doorlooptijd van 3 maanden.

Bootstrapping bereikt het doel van het serviceniveau met een nauwkeurigheid van bijna 100%!

• Nationale opslagoperatie.

Taak: voorraadniveaus voorspellen voor 12.000 periodiek gevraagde SKU's op serviceniveaus 95% en 99%

Resultaten:

Op serviceniveau 95% was 95.23% niet op voorraad.

Op serviceniveau 99% was 98.66% niet op voorraad.

Dit betekent dat u kunt vertrouwen op output om verwachtingen te scheppen en met vertrouwen gerichte voorraadaanpassingen door te voeren die de voorraad verlagen en de service verbeteren.

Stel doelserviceniveaus in op basis van bestelfrequentie en -omvang

Herbestelpunten regelmatig opnieuw kalibreren

• Statische ROP's veroorzaken overschotten en tekorten.
• Naarmate de doorlooptijd toeneemt, neemt ook de ROP toe en vice versa.
• Naarmate het gebruik afneemt, moet de ROP dat ook doen en vice versa.
• Hoe langer u wacht met herijken, hoe groter de onbalans.
• Bergen onderdelen te vroeg of te laat besteld.
• Verspilt de tijd van kopers door de verkeerde bestellingen te plaatsen.
• Wekt wantrouwen in systemen en dwingt gegevenssilo's af.

Doe plannen draaibaar (Onderdelen repareren) Anders

Overzicht

1. Voorraadbeheer is Risicomanagement.

2. Kan risico's niet goed of op schaal beheren subjectieve planning - Noodzaak om service versus kosten te kennen.

3. Dat is het niet variabiliteit van vraag en aanbod dat is het probleem – het is hoe je ermee omgaat.

4. Reserveonderdelen hebben periodieke vraag naar dus traditionele methoden werken niet.

5.Vuistregel benaderingen houden geen rekening met de variabiliteit van de vraag en wijzen voorraad verkeerd toe.

6.Gebruik Service Level Driven Planning  (afwegingen tussen service en kosten) om voorraadbeslissingen te stimuleren.

7.Probabilistisch benaderingen zoals Bootstrapping nauwkeurige schattingen van bestelpunten opleveren.

8.Onderdelen classificeren en wijs doelen op serviceniveau toe per klasse.

9.Kalibreer vaak opnieuw - duizenden onderdelen hebben oude, verouderde bestelpunten.

10.Herstelbare onderdelen speciale behandeling nodig hebben.

Er wordt ons vaak gevraagd: "Waarom drijft de software de voorraad op?" Het antwoord is dat Smart het in geen van beide richtingen stuurt - de inputs sturen het aan en die inputs worden beheerd door de gebruikers (of beheerders). Hier zijn vier dingen die u kunt doen om de resultaten te krijgen die u verwacht.

1. Bevestig dat uw serviceniveaudoelen in overeenstemming zijn met wat u wilt voor dat artikel of die groep artikelen. Het instellen van zeer hoge doelen (95% of meer) zal waarschijnlijk de inventaris verhogen als je op een lager niveau hebt rondgereden en het goed vindt om daar te zijn. Het is mogelijk dat u het nieuwe, hogere serviceniveau nog nooit heeft bereikt, maar klanten hebben niet geklaagd. Zoek uit welk serviceniveau heeft gewerkt door historische prestatierapporten te evalueren en stel uw doelen dienovereenkomstig vast. Houd er echter rekening mee dat concurrenten u kunnen verslaan op het gebied van artikelbeschikbaarheid als u de serviceniveaudoelstellingen van uw vader blijft gebruiken.

2. Zorg ervoor dat uw begrip van "serviceniveau" overeenkomt met de definitie van het softwaresysteem. Mogelijk meet u de prestaties op basis van hoe vaak u verzendt binnen een week na ontvangst van de bestelling van de klant, terwijl de software zich richt op bestelpunten op basis van uw vermogen om meteen te verzenden, niet binnen een week. Het is duidelijk dat de laatste meer inventaris nodig heeft om hetzelfde "serviceniveau" te bereiken. Een 75%-serviceniveau voor dezelfde dag kan bijvoorbeeld overeenkomen met een 90%-serviceniveau voor dezelfde week. In dit geval ben je echt appels met peren aan het vergelijken. Als dit de reden is voor de overtollige voorraad, bepaal dan welk serviceniveau "dezelfde dag" nodig is om u op het door u gewenste serviceniveau "dezelfde week" te krijgen en voer dat in de software in. Het gebruik van het minder strikte doel voor dezelfde dag zal de inventaris doen dalen, soms zeer aanzienlijk.

3. Evalueer de invoer van de doorlooptijd. We hebben gevallen gezien waarin doorlooptijden waren opgeblazen om oude software te misleiden om de gewenste resultaten te produceren. Moderne software houdt de prestaties van leveranciers bij door hun werkelijke doorlooptijden over meerdere bestellingen vast te leggen, en houdt vervolgens rekening met de doorlooptijdvariabiliteit in simulaties van dagelijkse activiteiten. Pas op als uw doorlooptijden zijn vastgesteld op een waarde die in het verre verleden is bepaald en niet actueel is.

4. Controleer uw vraagsignaal. U heeft veel historische transacties in uw ERP-systeem die op veel manieren kunnen worden gebruikt om de vraaghistorie te bepalen. Als u signalen gebruikt zoals overboekingen, of als u retouren niet uitsluit, overdrijft u mogelijk de vraag. Besteed wat tijd aan het definiëren van "vraag" op de manier die het meest logisch is voor uw situatie.

1. Voorspellen is een kunst die een combinatie van professioneel oordeel en objectieve statistische analyse vereist. Succesvolle vraagprognoses vereisen een basisvoorspelling die gebruikmaakt van statistische prognosemethoden. Eenmaal vastgesteld, kan het proces zich richten op hoe u statistische prognoses het beste kunt aanpassen op basis van uw eigen inzichten en zakelijke kennis.

2. Het prognoseproces is meestal iteratief. Het kan zijn dat u uw aanvankelijke prognose een aantal keer moet verfijnen voordat u tevreden bent. Het is belangrijk om snel en eenvoudig alternatieve prognoses te kunnen genereren en vergelijken. Het volgen van de nauwkeurigheid van deze prognoses in de loop van de tijd, inclusief alternatieven die niet werden gebruikt, helpt het proces te informeren en te verbeteren.

3. De geloofwaardigheid van prognoses hangt sterk af van grafische vergelijkingen met historische gegevens. Een beeld zegt meer dan duizend woorden, dus geef prognoses altijd weer via direct beschikbare grafische displays met ondersteunende numerieke rapporten.

4. Een van de belangrijkste technische taken bij prognoses is om de keuze van de prognosetechniek af te stemmen op de aard van de gegevens. Effectieve vraagvoorspellingsprocessen maken gebruik van mogelijkheden die de juiste methode identificeren om te gebruiken. Kenmerken van een datareeks zoals trend, seizoensinvloeden of abrupte niveauverschuivingen suggereren bepaalde technieken in plaats van andere. Een automatische selectie, die automatisch de juiste prognosemethode selecteert en gebruikt, bespaart tijd en zorgt ervoor dat uw basisvoorspelling zo nauwkeurig mogelijk is.

5. Succesvolle vraagvoorspellingsprocessen werken samen met andere bedrijfsprocessen. Prognoses kunnen bijvoorbeeld een essentiële eerste stap zijn in financiële analyse. Bovendien zijn nauwkeurige prognoses voor verkoop en productvraag fundamentele input voor de processen voor productieplanning en voorraadbeheer van een productiebedrijf.

6. Een goed planningsproces erkent dat prognoses nooit precies kloppen. Omdat zelfs in het beste prognoseproces een fout sluipt, zijn eerlijke schattingen van de foutmarge en prognosebias een van de nuttigste aanvullingen op een prognose.