"Ongeacht hoeveel moeite er wordt gestoken in het opleiden van voorspellers en het ontwikkelen van uitgebreide ondersteuningssystemen voor prognoses, besluitvormers zullen de voorspellingen wijzigen of negeren als ze ze niet vertrouwen." — Dilek Onkal, International Journal of Forecasting 38:3 (juli-september 2022), p.802.
De hierboven geciteerde woorden trokken mijn aandacht en leidden tot dit bericht. Degenen met een nerdachtige overtuiging, zoals uw blogger, zijn geneigd prognoses als een statistisch probleem te beschouwen. Hoewel dat duidelijk waar is, begrijpen degenen van een bepaalde leeftijd, zoals uw blogger, dat prognoses ook een sociale activiteit zijn en daarom een grote menselijke component heeft.
Waar vertrouw je op?
Er is een verwante dimensie van vertrouwen: niet wie vertrouw je, maar wat vertrouw je? Hiermee bedoel ik zowel data als software.
Vertrouw op gegevens
Vertrouwen in data ondersteunt het vertrouwen in de voorspeller die de data gebruikt. De meeste van onze klanten hebben hun gegevens in een ERP-systeem staan. Deze gegevens moeten worden begrepen als een belangrijk bedrijfsmiddel. Om de gegevens betrouwbaar te laten zijn, moeten ze de "drie C's" hebben, dwz ze moeten correct, volledig en actueel zijn.
Correctheid is uiteraard fundamenteel. We hadden eens een klant die een nieuw, sterk prognoseproces aan het implementeren was, maar vond dat de resultaten volledig haaks stonden op hun gevoel voor wat er in het bedrijf gebeurde. Het bleek dat verschillende van hun datastromen een factor twee onjuist waren, wat een enorme fout is. Dit vertraagde natuurlijk het implementatieproces totdat ze alle grove fouten in hun vraaggegevens konden identificeren en corrigeren.
Er is een minder voor de hand liggend punt over correctheid. Dat wil zeggen, gegevens zijn willekeurig, dus wat u nu ziet, is waarschijnlijk niet wat u hierna ziet. Het plannen van de productie op basis van de veronderstelling dat de vraag van volgende week precies hetzelfde zal zijn als de vraag van deze week is duidelijk dwaas, maar klassieke op formules gebaseerde voorspellingsmodellen zoals de hierboven genoemde exponentiële afvlakking zullen hetzelfde aantal projecteren over de hele prognosehorizon. Dit is waar op scenario's gebaseerde planning is essentieel om het hoofd te bieden aan de onvermijdelijke fluctuaties in belangrijke variabelen zoals de eisen van klanten en de doorlooptijden van leveranciers.
Volledigheid is de tweede vereiste om gegevens te kunnen vertrouwen. Onze software haalt uiteindelijk veel van zijn waarde uit het blootleggen van de verbanden tussen operationele beslissingen (bijvoorbeeld het selecteren van bestelpunten voor het aanvullen van voorraad) en bedrijfsgerelateerde statistieken zoals voorraadkosten. Toch loopt de implementatie van prognosesoftware vaak vertraging op omdat ergens vraaginformatie beschikbaar is, maar voorraad-, bestel- en/of tekortkosten niet. Of, om nog een recent voorbeeld te noemen: een klant kon slechts de helft van zijn voorraad reserveonderdelen voor repareerbare onderdelen op de juiste maat houden, omdat niemand had bijgehouden wanneer de andere helft kapot ging, wat betekent dat er geen informatie was over de gemiddelde tijd vóór storing (MTBF). , wat betekent dat het niet mogelijk was om het pechgedrag van de helft van de vloot van repareerbare reserveonderdelen te modelleren.
Ten slotte is de valuta van gegevens van belang. Naarmate de snelheid van zakendoen toeneemt en bedrijfsplanningscycli afnemen van een driemaandelijks of maandelijks tempo naar een wekelijks of dagelijks tempo, wordt het wenselijk om de flexibiliteit te benutten die wordt geboden door 's nachts uploads van dagelijkse transactiegegevens naar de cloud. Dit maakt hoogfrequente aanpassingen van prognoses en/of voorraadbeheerparameters mogelijk voor artikelen met een hoge volatiliteit en plotselinge verschuivingen in de vraag. Hoe verser de gegevens, hoe betrouwbaarder de analyse.
Vertrouw op software voor vraagvoorspelling
Zelfs met gegevens van hoge kwaliteit moeten voorspellers nog steeds vertrouwen op de analytische software die de gegevens verwerkt. Dit vertrouwen moet zich uitstrekken tot zowel de software zelf als de computationele omgeving waarin deze functioneert.
Als voorspellers lokale software gebruiken, moeten ze vertrouwen op hun eigen IT-afdelingen om de gegevens te beschermen en beschikbaar te houden voor gebruik. Als ze in plaats daarvan de kracht van cloudgebaseerde analyses willen benutten, moeten klanten hun vertrouwelijke informatie toevertrouwen aan hun softwareleveranciers. Software op professioneel niveau, zoals de onze, rechtvaardigt het vertrouwen van klanten door middel van SOC 2-certificering. SOC 2-certificering is ontwikkeld door het American Institute of CPA's en definieert criteria voor het beheer van klantgegevens op basis van vijf "trustservice-principes": beveiliging, beschikbaarheid, verwerkingsintegriteit, vertrouwelijkheid en privacy.
Hoe zit het met de software zelf? Wat is er nodig om het betrouwbaar te maken? De belangrijkste criteria hierbij zijn de juistheid van algoritmen en functionele betrouwbaarheid. Als de leverancier een professioneel programma-ontwikkelingsproces heeft, is de kans klein dat de software door een programmeerfout uiteindelijk de verkeerde cijfers berekent. En als de leverancier een rigoureus kwaliteitsborgingsproces heeft, is de kans klein dat de software crasht net wanneer de voorspeller een deadline heeft of een pop-upanalyse voor een speciale situatie moet verwerken.
Overzicht
Om bruikbaar te zijn, moeten voorspellers en hun voorspellingen worden vertrouwd door besluitvormers. Dat vertrouwen is afhankelijk van kenmerken van voorspellers en hun processen en communicatie. Het hangt ook af van de kwaliteit van de gegevens en software die worden gebruikt bij het maken van de prognoses.
Lees hier het 1e deel van deze Blog “Who do you Trust”: https://smartcorp.com/forecasting/the-role-of-trust-in-the-demand-forecasting-process-part-1-who/
