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.

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 een recente LinkedIn na, heb ik vier vragen uitgewerkt die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe de prognoses zijn gebruikt worden in uw bedrijf. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe de prognoses zijn gemaakt.

1. Als we gebruikers vragen hoe ze prognoses maken, is hun antwoord vaak "we gebruiken geschiedenis". Dit is duidelijk niet genoeg informatie, aangezien er verschillende soorten vraaggeschiedenis zijn die verschillende prognosemethoden vereisen. Als u historische gegevens gebruikt, zorg er dan voor dat u erachter komt of u een middelingsmodel, een trendmodel, een seizoensmodel of iets anders gebruikt om te voorspellen.

2. Zodra u het gebruikte model kent, vraagt u naar de parameterwaarden van die modellen. De prognose-output van een "gemiddelde" zal verschillen, soms aanzienlijk, afhankelijk van het aantal perioden dat u middelt. Zoek dus uit of u een gemiddelde gebruikt van de afgelopen 3 maanden, 6 maanden, 12 maanden, enz.

3. Als u trending-modellen gebruikt, vraag dan hoe de modelgewichten zijn ingesteld. In een trendingmodel, zoals dubbele exponentiële afvlakking, zullen de prognoses bijvoorbeeld aanzienlijk verschillen, afhankelijk van hoe de berekeningen recente gegevens wegen in vergelijking met oudere gegevens (hogere gewichten leggen meer nadruk op de recente gegevens).

4. Als u seizoensmodellen gebruikt, zullen de prognoseresultaten worden beïnvloed door het gebruikte "niveau" en "trendgewicht". U moet ook bepalen of seizoensperioden worden voorspeld met multiplicatieve of additieve seizoensinvloeden. (Additieve seizoensinvloeden zeggen bijvoorbeeld: "Voeg 100 eenheden toe voor juli", terwijl multiplicatieve seizoensinvloeden zeggen "Vermenigvuldig met 1,25 voor juli".) Ten slotte gebruikt u dit soort methoden misschien helemaal niet. Sommige beoefenaars zullen een voorspellingsmethode gebruiken die simpelweg het gemiddelde neemt van voorgaande perioden (dat wil zeggen, komende juni zal worden voorspeld op basis van het gemiddelde van de voorgaande drie junis).

5. Hoe kiest u het ene model boven het andere? Hangt de keuze van de techniek af van het type vraaggegevens of wanneer er nieuwe vraaggegevens beschikbaar zijn? Is dit proces geautomatiseerd? Of als een planner subjectief een trendmodel kiest, wordt dat item dan voorspeld met dat model totdat de planner het weer verandert?

6. Zijn uw prognoses 'volledig automatisch', zodat trends en/of seizoensinvloeden automatisch worden gedetecteerd? Of zijn uw prognoses afhankelijk van artikelclassificaties die door gebruikers moeten worden bijgehouden? Dit laatste vereist meer tijd en aandacht van planners om te definiëren welk gedrag een trend, seizoensinvloeden, enz. is.

7. Welke regels voor artikelclassificatie worden gebruikt? Een artikel kan bijvoorbeeld worden beschouwd als een trending artikel als de vraag met meer dan 5% periode-over-periode toeneemt. Een artikel kan als seizoensgebonden worden beschouwd als 70% of meer van de jaarlijkse vraag in vier of minder perioden plaatsvindt. Dergelijke regels worden door de gebruiker gedefinieerd en vereisen vaak te brede aannames. Soms zijn ze geconfigureerd toen een systeem oorspronkelijk werd geïmplementeerd, maar nooit herzien, zelfs niet als de omstandigheden veranderen. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat eventuele classificatieregels worden begrepen en, indien nodig, worden bijgewerkt.

8. Wordt de prognose automatisch opnieuw gegenereerd wanneer er nieuwe gegevens beschikbaar zijn, of moet u de prognoses handmatig opnieuw genereren?

9. Controleert u of de prognose van de ene periode op de andere verandert voordat u beslist of u de nieuwe prognose wilt gebruiken? Of ga je standaard naar de nieuwe prognose?

10. Hoe worden prognose-overschrijvingen die in eerdere planningscycli zijn gemaakt, behandeld wanneer een nieuwe prognose wordt gemaakt? Worden ze hergebruikt of vervangen?

11. Hoe verwerkt u prognoses van uw verkoopteam of van uw klanten? Vervangen deze prognoses de basislijnprognose, of gebruikt u deze invoer om planner-overrides te maken voor de basislijnprognose?

12. Onder welke omstandigheden zou u de basisprognose negeren en precies gebruiken wat verkopen of klanten u vertellen?

13. Als u vertrouwt op klantprognoses, wat doet u dan met klanten die geen prognoses geven?

14. Hoe documenteert u de effectiviteit van uw prognosebenadering? De meeste bedrijven meten alleen de nauwkeurigheid van de definitieve prognose die naar het ERP-systeem wordt gestuurd, als ze al iets meten. Maar ze beoordelen geen alternatieve voorspellingen die mogelijk zijn gebruikt. Het is belangrijk om wat je doet te vergelijken met benchmarks. Presteren de methoden die u gebruikt bijvoorbeeld beter dan een naïeve voorspelling (dwz 'morgen is gelijk aan vandaag', waar u niet bij hoeft na te denken), of wat u vorig jaar zag, of het gemiddelde van de afgelopen 12 maanden. Door uw basisprognose te benchmarken, weet u zeker dat u zoveel mogelijk nauwkeurigheid uit de gegevens haalt.

15. Meet je of overrides van sales, klanten en planners de prognose beter of slechter maken? Dit is net zo belangrijk als meten of uw statistische benaderingen beter presteren dan de naïeve methode. Als u niet weet of overrides helpen of schaden, kan het bedrijf niet beter worden in prognoses. U moet weten welke stappen waarde toevoegen, zodat u er meer van kunt doen en nog beter kunt worden. Als u de nauwkeurigheid van de prognoses niet documenteert en geen analyse van de toegevoegde waarde van de prognose uitvoert, kunt u niet goed beoordelen of de geproduceerde prognoses de beste zijn die u kunt maken. U mist kansen om het proces te verbeteren, de nauwkeurigheid te vergroten en het bedrijf te leren welk type voorspellingsfout te verwachten is.