5 Stappen naar Consensus Vraagplanning

Het hele punt van vraagvoorspelling is het vaststellen van de best mogelijke zicht op de toekomstige vraag. Dit vereist dat we gebruikmaken van de beste gegevens en input die we kunnen krijgen, maak gebruik van statistieken om onderliggende patronen vast te leggen, de koppen bij elkaar te steken om overrides toe te passen op basis van zakelijke kennis, en overeenstemming te bereiken over een consensusvraagplan dat als hoeksteen dient voor het algemene vraagplan van het bedrijf.

Stap 1: Ontwikkel een nauwkeurig vraagsignaal.   Wat is vraag? Overweeg hoe uw organisatie de vraag definieert – bijvoorbeeld bevestigde verkooporders exclusief annuleringen of verzendgegevens die zijn aangepast om de impact van historische stockouts weg te nemen – en gebruik dit consequent. Dit is uw maatstaf voor wat de markt u vraagt te leveren. Verwar dit niet met uw vermogen om te leveren - dat moet worden weerspiegeld in het inkomstenplan.

Stap 2: Genereer een statistische prognose. Plan voor duizenden artikelen met behulp van een beproefde prognosetoepassing die automatisch uw gegevens binnenhaalt en op betrouwbare wijze nauwkeurige prognoses produceert voor allemaal van uw artikelen. Bekijk de eerste passage van uw prognose en breng vervolgens aanpassingen aan. Een staking of treinwrak kan de scheepvaart vorige maand hebben onderbroken - laat dat uw voorspelling niet beïnvloeden. Pas hiervoor aan en maak een nieuwe voorspelling. Doe je best en nodig dan anderen uit om mee te wegen.

Stap 3: Schakel de experts in. Productlijnmanagers, verkoopleiders, belangrijke distributiepartners kennen hun markten.  Deel uw voorspelling met hen. Smart gebruikt het concept van een "Snapshot" om een facsimile van uw voorspelling - op elk niveau, voor elke productlijn - te delen met mensen die misschien beter weten. Er kan een enorme order zijn die niet in de pijplijn zit, of een channel partner staat op het punt hun jaarlijkse promotie te houden. Geef ze een gemakkelijke manier om hun deel van de prognose te nemen en te wijzigen. Sleep deze maand omhoog, die omlaag…

Stap 4: Meet nauwkeurigheid en voorspelde toegevoegde waarde. Sommige van uw bijdragers hebben misschien gelijk met het geld, andere hebben de neiging hoog of laag bevooroordeeld te zijn. Gebruik prognose versus actuals-rapportage en meet prognosewaardetoevoegende analyse om prognosefouten te meten en of wijzigingen in de prognose pijn doen of helpen. Door het proces met deze informatie te informeren, verbetert uw bedrijf het vermogen om nauwkeuriger prognoses te maken.

Stap 5: ga akkoord met de consensusprognose.  U kunt deze productlijn of geografie per keer doen, of bedrijf per bedrijf. Roep het team bijeen, stapel hun invoer grafisch op elkaar, bekijk eerdere nauwkeurigheidsprestaties, bespreek hun redenen voor het verhogen of verlagen van de prognose en spreek af wiens input moet worden gebruikt. Dit wordt uw consensusplan. Voltooi het plan en verzend het - upload prognoses naar MRP, stuur het naar financiën en productie.  U bent net begonnen met uw verkoop-, voorraad- en operationele planningsproces.

Je kan dit doen. En wij kunnen helpen.  Als u vragen heeft over gezamenlijke vraagplanning, kunt u deze blog beantwoorden, dan nemen we contact met u op.

In de ruim veertig jaar dat Smart Software voorspellingssoftware levert, hebben we veel mensen ontmoet die, misschien verrassend, vraagvoorspellers worden. Deze blog is in de eerste plaats bedoeld voor die gelukkige individuen die op het punt staan om aan dit avontuur te beginnen (hoewel doorgewinterde pro's de opfriscursus misschien leuk vinden).

Welkom op het veld! Goede prognoses kunnen een groot verschil maken voor de prestaties van uw bedrijf, of u nu prognoses maakt ter ondersteuning van verkoop, marketing, productie, voorraad of financiën.

Er is veel wiskunde en statistiek die aan de vraag ten grondslag liggen voorspellingsmethoden, dus je opdracht suggereert dat je niet een van die wiskunde-fobische mensen bent die liever dichters zouden zijn. Gelukkig, als je je een beetje wankel voelt en nog niet genezen bent van je meetkundeles op de middelbare school, is veel van de wiskunde ingebouwd in voorspellingssoftware, dus je eerste taak is om de wiskunde voor later te laten terwijl je een zicht krijgt op de grote afbeelding. Het is inderdaad een grote afbeelding, maar laten we een paar van de ideeën isoleren die u het meest zullen helpen slagen.

1. Vraagvoorspelling is een teamsport. Zelfs in een klein bedrijf maakt de vraagplanner deel uit van een team, waarbij sommige mensen de gegevens brengen, sommigen de technologie en sommigen het zakelijke oordeel. In een goed geleide onderneming zal het nooit uw taak zijn om simpelweg wat gegevens in een programma in te voeren en een prognoserapport te verzenden. Veel bedrijven hebben een proces aangenomen dat Sales and Operations Planning (S&OP) wordt genoemd, waarbij uw prognose wordt gebruikt om een vergadering te starten om bepaalde beoordelingen te maken (bijvoorbeeld: moeten we ervan uitgaan dat deze trend zich zal voortzetten? overprognose?) en om extra informatie in de uiteindelijke prognose op te nemen (bijv. input van het verkooppersoneel, business intelligence over bewegingen van concurrenten, promoties). De implicatie voor u is dat uw vaardigheden op het gebied van luisteren en communiceren belangrijk zullen zijn voor uw succes.

2. Motoren voor statistische prognoses hebben goede brandstof nodig. Historische gegevens zijn de brandstof die wordt gebruikt door statistische prognoseprogramma's, dus slechte of ontbrekende of vertraagde gegevens kunnen uw werkproduct degraderen. Bij je functie hoort impliciet een aspect van kwaliteitscontrole en je moet de gegevens die je aangeleverd worden scherp in de gaten houden. Onderweg is het een goed idee om de IT-mensen tot je vrienden te maken.

3. Uw naam staat op uw prognoses. Of ik het nu leuk vind of niet, als ik voorspellingen naar de commandostructuur stuur, worden ze bestempeld als 'Tom's voorspellingen'. Ik moet bereid zijn die nummers te bezitten. Om mijn plaats aan tafel te verdienen, moet ik kunnen uitleggen op welke gegevens mijn voorspellingen waren gebaseerd, hoe ze werden berekend, waarom ik methode A in plaats van methode B gebruikte om de berekeningen uit te voeren, en vooral hoe stevig of zacht ze zijn. Hier is eerlijkheid belangrijk. Van geen enkele voorspelling kan redelijkerwijs worden verwacht dat deze perfect nauwkeurig is, maar niet van alle managers kan worden verwacht dat ze volkomen redelijk zijn. Als u pech heeft, denkt uw management dat uw meldingen van onzekerheid voorspellen wijzen op onwetendheid of incompetentie. In werkelijkheid duiden ze op professionaliteit. Ik heb geen bruikbaar advies over hoe je zulke managers het beste kunt managen, maar ik kan je er wel voor waarschuwen. Het is aan jou om degenen die je prognoses gebruiken op te leiden. De beste managers zullen dat waarderen.

4. Laat uw spreadsheets achter. Het is niet ongebruikelijk dat iemand wordt gepromoveerd tot voorspeller omdat ze geweldig waren met Excel. Tenzij u bij een ongewoon klein bedrijf werkt, overstijgt de schaal van moderne bedrijfsprognoses wat u met spreadsheets aankunt. De toenemende snelheid van zakendoen verergert het probleem: het slaperige tempo van jaarlijkse en driemaandelijkse planningsvergaderingen maakt snel plaats voor wekelijkse of zelfs dagelijkse herprognoses naarmate de omstandigheden veranderen. Wees dus voorbereid op een professionele leverancier van moderne, schaalbare cloudgebaseerde software voor vraagplanning en statistische prognose voor training en ondersteuning.

5. Denk visueel. Het zal zeer nuttig zijn, zowel bij het beslissen hoe u vraagprognoses genereert als bij het presenteren ervan aan het management, dus profiteer van de visualisatiemogelijkheden die in de prognosesoftware zijn ingebouwd. Zoals ik hierboven al opmerkte, kunnen de gegevens waarmee u werkt in de huidige hoogfrequente zakenwereld snel veranderen, dus wat u vorige maand deed, is deze maand misschien niet de juiste keuze. Houd uw gegevens letterlijk in de gaten door eenvoudige grafieken te maken, zoals "timeplots" die zaken als trend of seizoensinvloeden of (vooral) veranderingen in trend of seizoensinvloeden of anomalieën laten zien die moeten worden aangepakt. Evenzo kan het zeer nuttig zijn in een S&OP-proces om tabellen met prognoses aan te vullen met grafieken waarin huidige prognoses worden vergeleken met eerdere prognoses met werkelijke cijfers. Tijdplots met waarden uit het verleden, voorspelde waarden en 'prognose-intervallen' die de objectieve onzekerheid in de prognoses aangeven, bieden bijvoorbeeld een solide basis voor uw team om de boodschap in uw prognoses ten volle te waarderen.

Dat is genoeg voor nu. Als iemand die al een halve eeuw lesgeeft aan universiteiten, ben ik geneigd om met de statistische kant van voorspellingen te beginnen, maar dat bewaar ik voor een andere keer. De vijf bovenstaande tips zouden u kunnen helpen als u uitgroeit tot een belangrijk onderdeel van uw bedrijfsplanningsteam. Welkom bij het spel!

Of je het nu zelf tot in detail begrijpt of vertrouwt op betrouwbare software, wiskunde is voor iedereen een feit voorraadbeheer en eis voorspelling die hoopt concurrerend te blijven in de moderne wereld.

Op een conferentie onlangs verkondigde de hoofdpresentator in een workshop voorraadbeheer trots dat hij geen behoefte had aan 'hooguitziende wiskunde', waarvan werd uitgelegd dat het iets betekende dat verder ging dan wiskunde van de zesde klas.

Wiskunde is niet ieders eerste liefde. Maar als je er echt om geeft je werk goed te doen, kun je het werk niet benaderen met een basisschoolmentaliteit. Supply chain-taken zoals vraagprognoses en voorraadbeheer zijn dat wel inherent wiskundig. De blog die is gekoppeld aan edX, een vooraanstaande site voor online cursusmateriaal voor hogescholen, heeft een geweldig bericht over dit onderwerp, op https://www.mooc.org/blog/how-is-math-used-in-supply-chain. Ik citeer het eerste stukje:

Wiskunde en de bevoorradingsketen gaan hand in hand. Naarmate toeleveringsketens groeien, zal de toenemende complexiteit bedrijven ertoe aanzetten om manieren te zoeken om grootschalige besluitvorming te beheren. Ze kunnen niet teruggaan naar hoe toeleveringsketens 100 jaar geleden waren – of zelfs twee jaar geleden vóór de pandemie. In plaats daarvan zullen nieuwe technologieën helpen bij het stroomlijnen en beheren van de vele bewegende delen. De logistieke vaardigheden, optimalisatietechnologieën en organisatorische vaardigheden die in de toeleveringsketen worden gebruikt, vereisen allemaal wiskunde.

Onze klanten hoeven geen experts te zijn in supply chain-wiskunde, ze moeten alleen de software kunnen gebruiken die de wiskunde bevat. Software combineert de ervaring van gebruikers en inhoudelijke expertise om resultaten te produceren die het verschil maken tussen succes en falen. Om zijn werk te doen, kan de software niet stoppen bij wiskunde in de zesde klas; het heeft waarschijnlijkheid, statistiek en optimalisatietheorie nodig.

Het is aan ons, softwareleveranciers, om de wiskunde zo te verpakken dat wat er in de berekeningen komt, het enige is dat relevant is, zelfs als het ingewikkeld is; en dat wat eruit komt duidelijk, besluitrelevant en verdedigbaar is wanneer u uw aanbevelingen aan het hoger management moet rechtvaardigen.

Wiskunde van de zesde klas kan u niet waarschuwen wanneer de manier waarop u voorstelt een kritiek reserveonderdeel te beheren, een 70%-kans betekent dat u uw doel voor artikelbeschikbaarheid niet haalt. Het kan u niet vertellen hoe u uw bestelpunten het beste kunt aanpassen wanneer een leverancier belt en zegt: "We hebben een leveringsprobleem." Het kan je huid niet redden als er een verrassend grote bestelling is en je snel moet uitzoeken wat de beste manier is om een aantal versnelde speciale bestellingen op te zetten zonder het operationele budget te vernietigen.

Respecteer dus de volkswijsheid en neem geen mes mee naar een vuurgevecht.

Of u nu 'Min/Max' of 'bestelpunt' en 'bestelhoeveelheid' gebruikt om te bepalen wanneer en hoeveel u moet bijvullen, uw aanpak kan enorme efficiëntie opleveren of juist niet. Belangrijkste fouten om te vermijden:

1. Niet regelmatig opnieuw kalibreren
2. Min/Max alleen bekijken als er een probleem is
3. Het gebruik van prognosemethoden voldoet niet aan de taak
4. Ervan uitgaande dat gegevens te traag of onvoorspelbaar zijn om er toe te doen

“We hebben meer dan 150.000 combinaties van SKU x locatie. Onze vraag is intermitterend. Omdat het langzaam gaat, hoeven we onze bestelpunten niet vaak opnieuw te berekenen. We doen dit misschien één keer per jaar, maar we bekijken de bestelpunten wanneer er een probleem is.” - Materiaalbeheerder.

Deze reactieve benadering zal leiden tot miljoenen overtollige voorraden, voorraadtekorten en veel tijdverspilling bij het beoordelen van gegevens wanneer 'er iets misgaat'. Toch heb ik in de loop der jaren van zoveel voorraadprofessionals ditzelfde afzien gehoord. Het is duidelijk dat we meer moeten doen om te delen waarom dit denken zo problematisch is.

Het is waar dat voor veel onderdelen een herberekening van de bestelpunten met up-to-date historische gegevens en doorlooptijden niet veel zal veranderen, vooral als patronen zoals trend of seizoensinvloeden niet aanwezig zijn. Veel onderdelen hebben echter baat bij een herberekening, vooral als de doorlooptijden of de recente vraag zijn veranderd. Bovendien neemt de kans op een significante wijziging die een herberekening noodzakelijk maakt, toe naarmate u langer wacht. Ten slotte hebben die maanden zonder eisen ook invloed op de kansen en mogen niet ronduit worden genegeerd. Het belangrijkste punt is echter dat het onmogelijk is om te weten wat er wel of niet zal veranderen in uw prognose, dus het is beter om regelmatig opnieuw te kalibreren.

Deze opvallende casus uit gegevens uit de echte wereld illustreert een scenario waarin regelmatige en geautomatiseerde herkalibratie uitblinkt: de voordelen van snelle reacties op veranderende vraagpatronen zoals deze tellen snel op. In het bovenstaande voorbeeld vertegenwoordigt de X-as dagen en vertegenwoordigt de Y-as de vraag. Als u enkele maanden zou moeten wachten tussen het opnieuw kalibreren van uw bestelpunten, zou u ongetwijfeld veel te vroeg bestellen. Door uw bestelpunt veel vaker opnieuw te kalibreren, vangt u de verandering in de vraag op, waardoor u veel nauwkeuriger kunt bestellen.

In plaats van te wachten tot u een probleem hebt, kunt u alle onderdelen elke planningscyclus minstens één keer per maand opnieuw kalibreren. Hierdoor wordt gebruik gemaakt van de nieuwste gegevens en wordt het voorraadbeleid proactief aangepast, waardoor problemen worden vermeden die handmatige controles en voorraadtekorten of -overschotten zouden veroorzaken.

De aard van uw (potentieel gevarieerde) gegevens moet ook worden gekoppeld aan de juiste prognosetools. Als records voor sommige onderdelen trend- of seizoenspatronen laten zien, kan het gebruik van targetingprognosemethoden om deze patronen te accommoderen een groot verschil maken. Evenzo, als de gegevens frequente nulwaarden laten zien (intermitterende vraag), kunnen voorspellingsmethoden die niet rond dit speciale geval zijn gebouwd, gemakkelijk onbetrouwbare resultaten opleveren.

Automatiseer, herkalibreer en bekijk uitzonderingen. Speciaal gebouwde software doet dit automatisch. Zie het op een andere manier: is het beter om eenmaal per jaar een hoop geld in uw 401K te storten of "dollarkostengemiddelde" door het hele jaar door kleinere, even grote bedragen te storten. Het regelmatig opnieuw kalibreren van beleid zal in de loop van de tijd een maximaal rendement opleveren, net zoals dollar cost avering dat zal doen voor uw beleggingsportefeuille.

Hoe vaak herijkt u uw voorraadbeleid opnieuw? Waarom?

In de ruim veertig jaar dat Smart Software voorspellingssoftware levert, hebben we veel mensen ontmoet die, misschien verrassend, vraagvoorspellers worden. Deze blog is in de eerste plaats bedoeld voor die gelukkige individuen die op het punt staan om aan dit avontuur te beginnen (hoewel doorgewinterde pro's de opfriscursus misschien leuk vinden).

Welkom op het veld! Goede prognoses kunnen een groot verschil maken voor de prestaties van uw bedrijf, of u nu prognoses maakt ter ondersteuning van verkoop, marketing, productie, voorraad of financiën.

Er is veel wiskunde en statistiek die aan de vraag ten grondslag liggen voorspellingsmethoden, dus je opdracht suggereert dat je niet een van die wiskunde-fobische mensen bent die liever dichters zouden zijn. Gelukkig, als je je een beetje wankel voelt en nog niet genezen bent van je meetkundeles op de middelbare school, is veel van de wiskunde ingebouwd in voorspellingssoftware, dus je eerste taak is om de wiskunde voor later te laten terwijl je een zicht krijgt op de grote afbeelding. Het is inderdaad een grote afbeelding, maar laten we een paar van de ideeën isoleren die u het meest zullen helpen slagen.

1. Vraagvoorspelling is een teamsport. Zelfs in een klein bedrijf maakt de vraagplanner deel uit van een team, waarbij sommige mensen de gegevens brengen, sommigen de technologie en sommigen het zakelijke oordeel. In een goed geleide onderneming zal het nooit uw taak zijn om simpelweg wat gegevens in een programma in te voeren en een prognoserapport te verzenden. Veel bedrijven hebben een proces aangenomen dat Sales and Operations Planning (S&OP) wordt genoemd, waarbij uw prognose wordt gebruikt om een vergadering te starten om bepaalde beoordelingen te maken (bijvoorbeeld: moeten we ervan uitgaan dat deze trend zich zal voortzetten? overprognose?) en om extra informatie in de uiteindelijke prognose op te nemen (bijv. input van het verkooppersoneel, business intelligence over bewegingen van concurrenten, promoties). De implicatie voor u is dat uw vaardigheden op het gebied van luisteren en communiceren belangrijk zullen zijn voor uw succes.

2. Motoren voor statistische prognoses hebben goede brandstof nodig. Historische gegevens zijn de brandstof die wordt gebruikt door statistische prognoseprogramma's, dus slechte of ontbrekende of vertraagde gegevens kunnen uw werkproduct degraderen. Bij je functie hoort impliciet een aspect van kwaliteitscontrole en je moet de gegevens die je aangeleverd worden scherp in de gaten houden. Onderweg is het een goed idee om de IT-mensen tot je vrienden te maken.

3. Uw naam staat op uw prognoses. Of ik het nu leuk vind of niet, als ik voorspellingen naar de commandostructuur stuur, worden ze bestempeld als 'Tom's voorspellingen'. Ik moet bereid zijn die nummers te bezitten. Om mijn plaats aan tafel te verdienen, moet ik kunnen uitleggen op welke gegevens mijn voorspellingen waren gebaseerd, hoe ze werden berekend, waarom ik methode A in plaats van methode B gebruikte om de berekeningen uit te voeren, en vooral hoe stevig of zacht ze zijn. Hier is eerlijkheid belangrijk. Van geen enkele voorspelling kan redelijkerwijs worden verwacht dat deze perfect nauwkeurig is, maar niet van alle managers kan worden verwacht dat ze volkomen redelijk zijn. Als u pech heeft, denkt uw management dat uw meldingen van onzekerheid voorspellen wijzen op onwetendheid of incompetentie. In werkelijkheid duiden ze op professionaliteit. Ik heb geen bruikbaar advies over hoe je zulke managers het beste kunt managen, maar ik kan je er wel voor waarschuwen. Het is aan jou om degenen die je prognoses gebruiken op te leiden. De beste managers zullen dat waarderen.

4. Laat uw spreadsheets achter. Het is niet ongebruikelijk dat iemand wordt gepromoveerd tot voorspeller omdat ze geweldig waren met Excel. Tenzij u bij een ongewoon klein bedrijf werkt, overstijgt de schaal van moderne bedrijfsprognoses wat u met spreadsheets aankunt. De toenemende snelheid van zakendoen verergert het probleem: het slaperige tempo van jaarlijkse en driemaandelijkse planningsvergaderingen maakt snel plaats voor wekelijkse of zelfs dagelijkse herprognoses naarmate de omstandigheden veranderen. Wees dus voorbereid op een professionele leverancier van moderne, schaalbare cloudgebaseerde software voor vraagplanning en statistische prognose voor training en ondersteuning.

5. Denk visueel. Het zal zeer nuttig zijn, zowel bij het beslissen hoe u vraagprognoses genereert als bij het presenteren ervan aan het management, dus profiteer van de visualisatiemogelijkheden die in de prognosesoftware zijn ingebouwd. Zoals ik hierboven al opmerkte, kunnen de gegevens waarmee u werkt in de huidige hoogfrequente zakenwereld snel veranderen, dus wat u vorige maand deed, is deze maand misschien niet de juiste keuze. Houd uw gegevens letterlijk in de gaten door eenvoudige grafieken te maken, zoals "timeplots" die zaken als trend of seizoensinvloeden of (vooral) veranderingen in trend of seizoensinvloeden of anomalieën laten zien die moeten worden aangepakt. Evenzo kan het zeer nuttig zijn in een S&OP-proces om tabellen met prognoses aan te vullen met grafieken waarin huidige prognoses worden vergeleken met eerdere prognoses met werkelijke cijfers. Tijdplots met waarden uit het verleden, voorspelde waarden en 'prognose-intervallen' die de objectieve onzekerheid in de prognoses aangeven, bieden bijvoorbeeld een solide basis voor uw team om de boodschap in uw prognoses ten volle te waarderen.

Dat is genoeg voor nu. Als iemand die al een halve eeuw lesgeeft aan universiteiten, ben ik geneigd om met de statistische kant van voorspellingen te beginnen, maar dat bewaar ik voor een andere keer. De vijf bovenstaande tips zouden u kunnen helpen als u uitgroeit tot een belangrijk onderdeel van uw bedrijfsplanningsteam. Welkom bij het spel!