Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt.

Datagestuurde inzichten

Geavanceerde analyses, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) worden integraal onderdeel van vraagplanning. Technologieën zoals Smart UP&O stellen bedrijven in staat om complexe datasets te analyseren, patronen te identificeren en nauwkeurigere voorspellingen te doen. Deze verschuiving naar datagestuurde inzichten helpt bedrijven om snel te reageren op marktveranderingen, voorraadtekorten te minimaliseren en overtollige voorraad te verminderen.

Probabilistic Forecasting

Probabilistische voorspellingen richten zich op het voorspellen van een reeks mogelijke uitkomsten in plaats van één enkel getal. Deze trend is met name belangrijk voor het beheren van onzekerheid en risico bij vraagplanning. Het helpt bedrijven zich voor te bereiden op verschillende vraagscenario's, het verbeteren van voorraadbeheer en het verminderen van de kans op voorraadtekorten of overvoorraad.

Consensusvoorspelling

Moderne productie beweegt richting een geïntegreerde aanpak waarbij afdelingen en belanghebbenden nauwer samenwerken. Samenwerkende prognoses omvatten het delen van inzichten in de hele toeleveringsketen, van leveranciers tot distributeurs en interne teams. Deze aanpak doorbreekt silo's en zorgt ervoor dat iedereen naar een gemeenschappelijk doel toewerkt, wat leidt tot een meer gesynchroniseerde en efficiënte toeleveringsketen.

Voorspellende en prescriptieve analyses

Predictive analytics voorspelt toekomstige uitkomsten op basis van historische data en trends, waardoor bedrijven vraagschommelingen kunnen anticiperen. Smart Demand Planner (SDP) automatiseert bijvoorbeeld prognoses om voorraad- en productieniveaus dienovereenkomstig aan te passen.

Prescriptieve analyses gaan verder door bruikbare aanbevelingen te bieden. Smart Inventory Planning and Optimization (IP&O) schrijft bijvoorbeeld optimale voorraadbeleidsregels voor op basis van serviceniveaus, kosten en risico's. Samen maken deze tools proactieve besluitvorming mogelijk, waardoor bedrijven hun reacties op toekomstige uitdagingen kunnen voorspellen en optimaliseren.

Scenariomodellering

Scenariomodellering wordt een belangrijk onderdeel van vraagplanning, waardoor bedrijven verschillende scenario's kunnen simuleren en hun impact op de bedrijfsvoering kunnen beoordelen. Deze methode helpt bedrijven aanpasbare strategieën te creëren om onzekerheden effectief aan te pakken. Smart IP&O verbetert deze mogelijkheid door Wat als scenario's waarmee gebruikers verschillende voorraadbeleidsregels kunnen testen voordat ze worden geïmplementeerd. Door variabelen zoals serviceniveaus of bestelhoeveelheden aan te passen, kunnen bedrijven de effecten op kosten en serviceniveaus visualiseren, waardoor ze de optimale strategie kunnen selecteren om risico's te minimaliseren en kosten te beheersen.

Realtime zichtbaarheid

Naarmate toeleveringsketens globaler en onderling verbonden worden, is realtime inzicht in inventaris en toeleveringsketenactiviteiten cruciaal. Verbeterde samenwerking met leveranciers en distributeurs, gecombineerd met realtimegegevens, stelt bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Dit helpt voorraadniveaus te optimaliseren, doorlooptijden te verkorten en de algehele veerkracht van de toeleveringsketen te verbeteren.

Meervoudige prognose

Dit omvat prognoses op verschillende niveaus van de producthiërarchie, zoals individuele items, productfamilies of zelfs hele productlijnen. Multilevel-prognoses zijn essentieel voor bedrijven met complexe productportfolio's, omdat ze ervoor zorgen dat prognoses nauwkeurig zijn op zowel micro- als macroniveau.

Vraagplanning is een doorslaggevend aspect van modern supply chain management, dat bedrijven de mogelijkheid biedt om de operationele efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en beter te voldoen aan de vraag van klanten. Door geavanceerde platforms zoals Smart IP&O te benutten, worden de nauwkeurigheid van voorspellingen en het voorraadbeheer aanzienlijk verbeterd, waardoor snelle reacties op marktschommelingen mogelijk zijn. Geautomatiseerde statistische voorspellingen, gecombineerd met mogelijkheden zoals hiërarchievoorspellingen en voorspellingsoverschrijdingen, zorgen ervoor dat voorspellingen nauwkeurig en aanpasbaar zijn, wat leidt tot realistischere planningsbeslissingen. Bovendien kunnen bedrijven met hulpmiddelen zoals scenariomodellering verschillende vraagscenario's in hun producthiërarchie verkennen, wat geïnformeerde besluitvorming mogelijk maakt door inzicht te bieden in mogelijke uitkomsten en risico's. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om de impact van beleidswijzigingen te anticiperen, betere beslissingen te nemen en uiteindelijk hun voorraad en algehele supply chain management te optimaliseren, waarbij ze op de hoogte blijven van belangrijke trends in het proces.

In deze blog analyseren we de automatische prognoses voor vraagprojecties in tijdreeksen, waarbij we ons concentreren op de belangrijkste technieken, uitdagingen en best practices. Er zijn meerdere methoden om de toekomstige vraag naar een artikel te voorspellen, en dit wordt complex als het om duizenden artikelen gaat, die elk een andere voorspellingstechniek vereisen vanwege hun unieke vraagpatronen. Sommige artikelen hebben een stabiele vraag, andere vertonen een stijgende of dalende trend en sommige vertonen seizoensinvloeden. Het selecteren van de juiste methode voor elk item kan overweldigend zijn. Hier onderzoeken we hoe automatische prognoses dit proces vereenvoudigen.

Automatische prognoses worden van fundamenteel belang bij het beheren van grootschalige vraagprojecties. Met duizenden items is het handmatig selecteren van een prognosemethode voor elk item onpraktisch. Automatische prognoses maken gebruik van software om deze beslissingen te nemen, waardoor nauwkeurigheid en efficiëntie in het prognoseproces worden gegarandeerd. Het belang ervan ligt in het vermogen om complexe, grootschalige prognosebehoeften efficiënt af te handelen. Het elimineert de noodzaak van handmatige selectie, waardoor tijd wordt bespaard en fouten worden verminderd. Deze aanpak is vooral nuttig in omgevingen met uiteenlopende vraagpatronen, waarbij voor elk artikel mogelijk een andere prognosemethode nodig is.

Belangrijke overwegingen voor effectieve prognoses

1. Uitdagingen van handmatige prognoses:
   • Onhaalbaarheid: het handmatig kiezen van prognosemethoden voor duizenden items is onbeheersbaar.
   • Inconsistentie: Menselijke fouten kunnen leiden tot inconsistente en onnauwkeurige voorspellingen.
2. Criteria voor methodeselectie:
   • Foutmeting: Het primaire criterium voor het selecteren van een voorspellingsmethode is de typische voorspellingsfout, gedefinieerd als het verschil tussen voorspelde en werkelijke waarden. Deze fout wordt gemiddeld over de prognosehorizon (bijvoorbeeld maandelijkse prognoses over een jaar).
   • Holdout-analyse: deze techniek simuleert het proces van wachten tot een jaar is verstreken door enkele historische gegevens te verbergen, voorspellingen te doen en vervolgens de verborgen gegevens te onthullen om fouten te berekenen. Dit helpt bij het kiezen van de beste methode in realtime.
3. Prognose toernooi:
   • Methodevergelijking: Verschillende methoden concurreren om elk item te voorspellen, waarbij de methode de laagste gemiddelde fout oplevert.
   • Parameterafstemming: Elke methode wordt getest met verschillende parameters om de optimale instellingen te vinden. Eenvoudige exponentiële afvlakking kan bijvoorbeeld worden geprobeerd met verschillende wegingsfactoren.

De algoritmen achter effectieve automatische prognoses

Automatische prognoses zijn zeer rekenkundig, maar haalbaar met moderne technologie. Het proces omvat:

• Gegevenssegmentatie: Door historische gegevens in segmenten te verdelen, kunt u verschillende aspecten van historische gegevens beheren en benutten voor nauwkeurigere prognoses. Voor een product met een seizoensgebonden vraag kunnen de gegevens bijvoorbeeld worden gesegmenteerd op basis van seizoenen om seizoensspecifieke trends en patronen vast te leggen. Door deze segmentatie kunnen voorspellers effectiever voorspellingen maken en testen.
• Herhaalde simulaties: Het gebruik van glijdende simulaties houdt in dat voorspellingen over verschillende perioden herhaaldelijk worden getest en verfijnd. Deze methode valideert de nauwkeurigheid van voorspellingsmethoden door ze toe te passen op verschillende gegevenssegmenten. Een voorbeeld is de glijdende-venstermethode, waarbij een venster met een vaste grootte door de tijdreeksgegevens beweegt en voor elke positie voorspellingen wordt gegenereerd om de prestaties te evalueren.
• Parameteroptimalisatie: Parameteroptimalisatie omvat het uitproberen van meerdere varianten van elke prognosemethode om de best presterende te vinden. Door parameters aan te passen, zoals de afvlakkingsfactor bij exponentiële afvlakkingsmethoden of het aantal eerdere waarnemingen in ARIMA-modellen, kunnen voorspellers modellen verfijnen om de prestaties te verbeteren.

In onze software laten we bijvoorbeeld verschillende prognosemethoden met elkaar concurreren om de beste prestaties op een bepaald item. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen op Simple Moving Average, lineair voortschrijdend gemiddelde, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Winters' Exponential Smoothing en Promo-voorspellingen. Deze competitie zorgt ervoor dat de meest geschikte methode wordt geselecteerd op basis van empirisch bewijs, en niet op basis van subjectief oordeel. De winnaar van het toernooi komt het dichtst in de buurt van het voorspellen van nieuwe gegevenswaarden uit oude gegevens. De nauwkeurigheid wordt gemeten aan de hand van de gemiddelde absolute fout (dat wil zeggen de gemiddelde fout, waarbij eventuele mintekens worden genegeerd). Het gemiddelde wordt berekend over een reeks voorspellingen, waarbij elk een deel van de gegevens gebruikt, in een proces dat bekend staat als glijdende simulatie. eerder uitgelegd in een eerdere blog.

Methoden die worden gebruikt bij automatische prognoses

Normaal gesproken zijn er zes extrapolatieve voorspellingsmethoden die meedoen aan het automatische voorspellingstoernooi:

• Eenvoudig voortschrijdend gemiddelde
• Lineair voortschrijdend gemiddelde
• Enkele exponentiële afvlakking
• Dubbele exponentiële afvlakking
• Additieve versie van Winters' exponentiële afvlakking
• Multiplicatieve versie van Winters' exponentiële afvlakking

De laatste twee methoden zijn geschikt voor seizoensreeksen; ze worden echter automatisch uitgesloten van het toernooi als er minder dan twee volledige seizoenscycli met gegevens zijn (bijvoorbeeld minder dan 24 perioden met maandelijkse gegevens of acht perioden met driemaandelijkse gegevens). Deze zes klassieke, op afvlakking gebaseerde methoden hebben bewezen gemakkelijk te begrijpen, eenvoudig te berekenen en nauwkeurig te zijn. Je kunt elk van deze methoden uitsluiten van het toernooi als je een voorkeur hebt voor sommige deelnemers en niet voor andere.

Automatische prognoses voor tijdreeksgegevens zijn essentieel voor het efficiënt en nauwkeurig beheren van grootschalige vraagprojecties. Bedrijven kunnen een betere voorspellingsnauwkeurigheid bereiken en hun planningsprocessen stroomlijnen door de selectie van voorspellingsmethoden te automatiseren en technieken zoals holdout-analyse en voorspellingstoernooien te gebruiken. Het omarmen van deze geavanceerde voorspellingstechnieken zorgt ervoor dat bedrijven voorop blijven lopen in dynamische marktomgevingen en weloverwogen beslissingen nemen op basis van betrouwbare gegevensprojecties.

Voor sommige van onze klanten heeft het weer een grote invloed op de vraag. Extreme weersomstandigheden op de korte termijn, zoals branden, droogtes, hittegolven, enzovoort, kunnen op de korte termijn een aanzienlijke invloed hebben op de vraag.

Er zijn twee manieren om het weer mee te nemen in een vraagvoorspelling: indirect en direct. De indirecte route is eenvoudiger met behulp van de scenariogebaseerde aanpak van Smart Demand Planner. De directe aanpak vereist een speciaal project op maat dat aanvullende gegevens en handgemaakte modellen vereist.

Indirecte boekhouding voor het weer

Het standaardmodel ingebouwd Smart Demand Planner (SDP) houdt op vier manieren rekening met weerseffecten:

1. Als de wereld gestaag warmer/kouder/droger/natter wordt op manieren die van invloed zijn op uw omzet, detecteert SDP deze trends automatisch en neemt deze op in de vraagscenario's die het genereert.
2. Als uw bedrijf een regelmatig ritme heeft waarin bepaalde dagen van de week of bepaalde maanden van het jaar een consistent hogere of lager dan gemiddelde vraag hebben, detecteert SDP deze seizoensinvloeden ook automatisch en neemt deze op in zijn vraagscenario's.
3. Vaak is het de vervloekte willekeur van het weer die de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de weg staat. We noemen dit effect vaak ‘ruis’. Lawaai is een verzamelnaam die allerlei willekeurige problemen omvat. Naast het weer kunnen ook een geopolitieke opflakkering, de verrassende mislukking van een regionale bank of een schip dat vastloopt in het Suezkanaal voor verrassingen zorgen en de vraag naar producten vergroten. SDP beoordeelt de volatiliteit van de vraag en reproduceert deze in zijn vraagscenario's.
4. Beheeroverschrijvingen. Meestal laten klanten SDP aan de slag om automatisch tienduizenden vraagscenario's te genereren. Maar als gebruikers de behoefte voelen om specifieke prognoses aan te passen met behulp van hun voorkennis, kan SDP dat mogelijk maken door managementoverrides.

Directe boekhouding voor het weer

Soms kan een gebruiker inhoudelijke expertise onder woorden brengen door factoren buiten zijn bedrijf (zoals rentetarieven of grondstofkosten of technologietrends) te koppelen aan zijn eigen totale omzet. In deze situaties kan Smart Software eenmalige speciale projecten verzorgen die alternatieve (“causale”) modellen bieden als aanvulling op onze standaard statistische voorspellingsmodellen. Neem contact op met uw Smart Software-vertegenwoordiger om een mogelijk causaal modelleringsproject te bespreken.

Vergeet intussen uw paraplu niet.

In bijna elk bedrijf en elke sector hebben besluitvormers betrouwbare voorspellingen nodig van kritische variabelen, zoals omzet, inkomsten, vraag naar producten, voorraadniveaus, marktaandeel, kosten en trends in de sector.

Er zijn veel soorten mensen die deze voorspellingen doen. Sommigen zijn geavanceerde technische analisten, zoals bedrijfseconomen en statistici. Vele anderen beschouwen forecasting als een belangrijk onderdeel van hun totale werk: algemeen managers, productieplanners, voorraadbeheerspecialisten, financiële analisten, strategische planners, marktonderzoekers en product- en verkoopmanagers. Toch beschouwen anderen zichzelf zelden als voorspellers, maar moeten ze vaak voorspellingen doen op een intuïtieve, oordelende basis.

Door de manier waarop we Smart Demand Planner hebben ontworpen, heeft het alle soorten voorspellers iets te bieden. Dit ontwerp komt voort uit verschillende observaties over het voorspellingsproces. Omdat we Smart Demand Planner met deze observaties in gedachten hebben ontworpen, zijn we van mening dat de stijl en inhoud ervan uniek geschikt zijn om van uw browser een effectief prognose- en planningshulpmiddel te maken:

Voorspellen is een kunst die een mix van professioneel oordeel en objectieve, statistische analyse vereist.

Het is vaak effectief om te beginnen met een objectieve statistische voorspelling die automatisch rekening houdt met trends, seizoensinvloeden en andere patronen. Pas vervolgens aanpassingen of prognoseoverschrijvingen toe op basis van uw zakelijke oordeel. Smart Demand Planner maakt het eenvoudig om grafische en tabelvormige aanpassingen aan statistische prognoses uit te voeren.

Het prognoseproces is doorgaans iteratief.

U zult waarschijnlijk besluiten uw oorspronkelijke prognose een aantal malen te verfijnen voordat u tevreden bent. Mogelijk wilt u oudere historische gegevens uitsluiten die u niet langer relevant vindt. U kunt verschillende gewichten op het voorspellingsmodel toepassen, waarbij verschillende accenten op de meest recente gegevens worden gelegd. U kunt trenddemping toepassen om agressief trendmatige statistische voorspellingen te verhogen of te verlagen. U kunt de Machine Learning-modellen de prognoseselectie voor u laten verfijnen en automatisch het winnende model selecteren. De verwerkingssnelheid van Smart Demand Planner geeft u voldoende tijd om meerdere keren te passen en slaat meerdere versies van de prognoses op als 'momentopnamen', zodat u de nauwkeurigheid van de prognoses later kunt vergelijken.

Voorspellen vereist grafische ondersteuning.

De patronen die in de gegevens zichtbaar zijn, kunnen door een scherp oog worden gezien. De geloofwaardigheid van uw prognoses zal vaak sterk afhangen van grafische vergelijkingen die andere zakelijke belanghebbenden maken wanneer zij de historische gegevens en prognoses beoordelen. Smart Demand Planner biedt grafische weergaven van prognoses, geschiedenis en rapportage van prognoses versus werkelijke cijfers.

Voorspellingen kloppen nooit helemaal.

Omdat zelfs in het beste voorspellingsproces altijd een fout sluipt, is een van de nuttigste aanvullingen op een voorspelling een eerlijke schatting van de foutmarge.

Smart Demand Planner presenteert zowel grafische als tabelvormige samenvattingen van de nauwkeurigheid van de prognoses, gebaseerd op de zuurtest van het voorspellen van gegevens die zijn achtergehouden bij de ontwikkeling van het voorspellingsmodel. 

Prognose-intervallen of betrouwbaarheidsintervallen zijn ook erg handig. Ze beschrijven het waarschijnlijke bereik van de mogelijke vraag die naar verwachting zal optreden. Als de werkelijke vraag bijvoorbeeld meer dan 10% van de tijd buiten het 90%-betrouwbaarheidsinterval valt, is er reden om verder onderzoek te doen.  

Voorspellen vereist een match tussen methode en gegevens.

Een van de belangrijkste technische taken bij het voorspellen is het afstemmen van de keuze van de voorspellingstechniek op de aard van de gegevens. Kenmerken van een datareeks zoals trend, seizoensinvloeden of abrupte niveauverschuivingen suggereren bepaalde technieken in plaats van andere.

De automatische prognosefunctie van Smart Demand Planner maakt deze match snel, nauwkeurig en automatisch.

Prognoses maken vaak deel uit van een groter plannings- of controleproces.

Prognoses kunnen bijvoorbeeld een krachtige aanvulling zijn op op spreadsheets gebaseerde financiële analyses, waardoor rijen met cijfers naar de toekomst kunnen worden uitgebreid. Bovendien zijn nauwkeurige prognoses van de verkoop en de vraag naar producten fundamentele input voor de productieplanning en voorraadcontroleprocessen van een fabrikant. Een objectieve statistische voorspelling van toekomstige verkopen helpt altijd bij het identificeren wanneer het budget (of het verkoopplan) te onrealistisch is. Gap-analyse stelt het bedrijf in staat corrigerende maatregelen te nemen voor hun vraag- en marketingplannen om ervoor te zorgen dat ze het gebudgetteerde plan niet missen.

Prognoses moeten worden geïntegreerd in ERP-systemen
Smart Demand Planner kan zijn resultaten snel en eenvoudig overbrengen naar andere applicaties, zoals spreadsheets, databases en planningssystemen inclusief ERP-applicaties. Gebruikers kunnen voorspellingen in verschillende bestandsformaten exporteren, hetzij via download, hetzij via beveiligde FTP-bestandslocaties. Smart Demand Planner omvat API-gebaseerde integraties met een verscheidenheid aan ERP- en EAM-systemen, waaronder Epicor Kinetic en Epicor Prophet 21, Sage X3 en Sage 300, Oracle NetSuite en elk van de Dynamics 365 ERP-systemen van Microsoft. Dankzij API-gebaseerde integraties kunnen klanten prognoseresultaten op verzoek rechtstreeks terugsturen naar het ERP-systeem.

Het resultaat is een efficiëntere verkoopplanning, budgettering, productieplanning, bestellingen en voorraadplanning.