Door de voorraadniveaus te optimaliseren met behulp van de beste voorspellingen van de toekomstige vraag, kunnen enorme kostenbesparende efficiënties worden bereikt. Bekendheid met de basisprincipes van prognoses is een belangrijk onderdeel van effectief zijn met de softwaretools die zijn ontworpen om deze efficiëntie te benutten. Deze beknopte introductie (de eerste in een korte reeks blogposts) biedt de drukbezette professional een inleiding in de basisideeën die u nodig heeft bij het maken van prognoses. Hoe evalueert u uw prognose-inspanningen en hoe betrouwbaar zijn de resultaten?

Een goede voorspelling is 'onbevooroordeeld'. Het legt de voorspelbare structuur correct vast in de vraaggeschiedenis, waaronder: trend (een regelmatige toename of afname van de vraag); seizoensgebondenheid (cyclische variatie); speciale evenementen (bijv. verkoopacties) die van invloed kunnen zijn op de vraag of een kannibaliserend effect kunnen hebben op andere artikelen; en andere, macro-economische gebeurtenissen.

Met "onbevooroordeeld" bedoelen we dat de geschatte voorspelling niet te hoog of te laag is; het is even waarschijnlijk dat de werkelijke vraag boven of onder de voorspelde vraag ligt. Beschouw de voorspelling als uw beste schatting van wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Als die voorspelling "onbevooroordeeld" is, zal het algemene beeld laten zien dat metingen van de werkelijke toekomstige vraag de prognoses zullen "brullen" - in evenwicht verdeeld boven en onder voorspellingen door de gelijke kansen.

Je kunt dit zien alsof je een artillerieofficier bent en het jouw taak is om met je kanon een doelwit te vernietigen. Je richt je kanon ("de voorspelling") en schiet dan en ziet hoe de granaten vallen. Als je het kanon correct hebt gericht (een "onbevooroordeelde" voorspelling produceert), zullen die granaten het doelwit "steunen"; sommige granaten vallen vooraan en sommige granaten vallen achterop, maar sommige granaten raken het doelwit. De vallende granaten kunnen worden gezien als de "daadwerkelijke vraag" die in de toekomst zal ontstaan. Als je goed hebt voorspeld (je kanon goed hebt gericht), dan zullen die actuals de prognoses ondersteunen en zowel boven als onder de prognose vallen.

Als je eenmaal een “onbevooroordeelde” voorspelling hebt verkregen (met andere woorden, je hebt je kanon correct gericht), is de vraag: hoe nauwkeurig was je voorspelling? Als we het voorbeeld van de artillerie gebruiken, hoe groot is het bereik rond het doelwit waarin uw granaten vallen? U wilt een zo klein mogelijk bereik hebben. Een goede voorspelling is er een met de minimaal mogelijke "spreiding" rond het doel.

Echter, alleen omdat de werkelijke waarden sterk rond de voorspelling vallen, wil nog niet zeggen dat u een slechte voorspelling hebt. Het kan alleen maar aangeven dat u een zeer "volatiele" vraaggeschiedenis heeft. Nogmaals, als je het artillerievoorbeeld gebruikt, als je begint te schieten in een orkaan, zou je moeten verwachten dat de granaten met een grote fout rond het doelwit vallen.

Uw doel is om een zo nauwkeurig mogelijke voorspelling te verkrijgen met de gegevens waarover u beschikt. Als die gegevens erg vluchtig zijn (je fotografeert in een orkaan), dan zou je een grote fout moeten verwachten. Als uw gegevens stabiel zijn, kunt u een kleine fout verwachten en zullen uw werkelijke waarden dicht bij de voorspelling liggen: u fotografeert op een heldere dag!

Om zowel het nut van uw prognoses als de mate van voorzichtigheid bij het toepassen ervan te begrijpen, moet u kunnen beoordelen en meten hoe goed uw prognose presteert. Hoe goed schat het in wat er werkelijk gebeurt? SmartForecasts doet dit automatisch door zijn "glijdende simulatie" door de geschiedenis te laten lopen. Het simuleert "voorspellingen" die zich in het verleden hadden kunnen voordoen. Een ouder deel van de geschiedenis, zonder de meest recente cijfers, wordt geïsoleerd en gebruikt om prognoses op te bouwen. Omdat deze prognoses vervolgens 'voorspellen' wat er in het meer recente verleden zou kunnen gebeuren - een periode waarvoor u al werkelijke vraaggegevens hebt - kunnen de prognoses worden vergeleken met de echte recente geschiedenis.

Op deze manier kan SmartForecasts empirisch de werkelijke voorspellingsfout berekenen - en die fouten zijn nodig om de veiligheidsvoorraad correct in te schatten. Veiligheidsvoorraad is de hoeveelheid extra voorraad die u nodig heeft om rekening te houden met de verwachte fout in uw prognoses. In een volgend essay, zal ik bespreken hoe we onze geschatte prognosefout gebruiken (via de glijdende simulatie van SmartForecasts) om veiligheidsvoorraden correct in te schatten.

Nelson Hartunian, PhD, was medeoprichter van Smart Software, was voorheen President en houdt er momenteel toezicht op als voorzitter van de raad van bestuur. Hij heeft op verschillende momenten leiding gegeven aan softwareontwikkeling, verkoop en klantenservice.

Fluctuaties in de toeleveringsketen van een voorraad zijn onvermijdelijk. Willekeur, die een bron van verwarring en frustratie kan zijn, garandeert dit. Een schip met goederen uit China kan vertraging oplopen door een storm op zee. Een plotselinge toename van de vraag op een dag kan de voorraad in één dag wegvagen, waardoor u niet meer aan de vraag van de volgende dag kunt voldoen. Willekeur zorgt voor fricties die het moeilijk maken om je werk te doen.

Op het eerste gezicht lijkt het soms het beste om op willekeur te reageren met de struisvogelbenadering: kop in het zand. U kunt genoegen nemen met een voorspelling en ervan uitgaan dat de voorspelling altijd klopt. De fout in die benadering is dat het statistische methoden negeert die ons in staat stellen gebruik te maken van een schat aan kennis over onze kennis zelf - hoeveel vertrouwen we kunnen hebben in onze voorspellingen en met welke brede mogelijkheden we worden geconfronteerd. De efficiënte aanpak van de problemen die voortkomen uit willekeur is niet om onzekerheid te negeren, maar om deze met open ogen te omarmen.

Als een fundamenteel principe van Smart Software's benadering van voorspelling, zullen we u altijd een beoordeling geven van de mate van onzekerheid in prognoses. Als u niets meer verwacht dan een absoluut cijfer - de vraag naar widgets in februari zal 120 eenheden zijn - kunt u het toegevoegde element van onzekerheid afdoen als negatief, of het vertrouwen verliezen in een voorspelling waarvan u had gehoopt dat deze definitief zou zijn. Maar we pleiten voor wat wij beschouwen als de benadering voor volwassenen; u moet weten wat u riskeert wanneer u zich aan een prognose houdt en uw besluitvorming daarop baseert.

Uw prognoses kunnen grote gevolgen hebben die verder gaan dan voorraadniveaus. Ze kunnen uw behoeften aan grondstoffen of personeelsniveau bepalen - prognoses zijn de drijvende kracht achter veel belangrijke beslissingen over de toewijzing van middelen. Als u te veel vertrouwen heeft in de meest waarschijnlijke uitkomst, zonder ook specifiek te overwegen hoe waarschijnlijk het is, begrijpt u de risico's waarmee u wordt geconfronteerd niet echt en kunt u uzelf in een precaire positie brengen.

De noodzaak om volledig geïnformeerde beslissingen te nemen, dwingt ons om in een prognose het plus/minus bereik van resultaten te zien met een bepaalde waarschijnlijkheid van voorkomen. In het specifieke geval van prognoses die in voorraadsystemen gaan, is dit een belangrijk onderdeel van het opzettelijk plannen voor onvoorziene gebeurtenissen. Zo bepaalt u niet alleen de voorraad die u moet aanhouden om aan de typische vraag te voldoen, maar ook de extra voorraad die u bij de hand moet hebben om de meest onverwachte uitkomsten op te vangen.

Dit belang neemt alleen maar toe wanneer u probeert een betrouwbare voorraad kritieke reserveonderdelen aan te houden. Tussen de kosten van het opslaan van extra inventaris en het rekening houden met de mate van betrouwbaarheid van uw prognoses, is er een balans die zich uitkristalliseert wanneer een vliegtuig dat u in de lucht nodig heeft aan de grond staat, omdat u geen vervanging voor een beschadigd onderdeel heeft.

(Terwijl het aanleggen van extra voorraad afhankelijk is van de bovenkant van het onzekerheidsbereik, wordt als de cashflow krap is, de onderkant van het bereik belangrijk. Treasury-minded gebruikers vinden waarde in deze andere kant van onzekerheid in scenario's waarin zelfs minimale overbevoorrading kan bijvoorbeeld meer een probleem zijn dan een gemiste verkoopkans. Betrouwbare informatie over de minst waarschijnlijke uitkomsten loont op dit moment.)

Inventaristheorie zegt dat je moet nadenken over de uiteinden van waarschijnlijke mogelijkheden en je moet voorbereiden om met meer scenario's om te gaan dan alleen wat het meest waarschijnlijk is. Willekeur is een realiteit die niet kan worden genegeerd. Het gemiddelde is niet het antwoord.

Thomas Willemain, PhD, was mede-oprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.