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.

Een voorspelling is een voorspelling over de waarde van een tijdreeksvariabele op een bepaald moment in de toekomst. U kunt bijvoorbeeld een schatting willen maken van de verkoop of vraag naar een productartikel voor volgende maand. Een tijdreeks is een reeks getallen die met gelijke tijdsintervallen zijn geregistreerd; bijvoorbeeld de maandelijks geregistreerde verkoop per eenheid.

De doelstellingen die u nastreeft wanneer u prognoses maakt, zijn afhankelijk van de aard van uw baan en uw bedrijf. Elke voorspelling is onzeker; in feite is er een reeks mogelijke waarden voor elke variabele die u voorspeld. Waarden in het midden van dit bereik hebben een grotere kans om daadwerkelijk te voorkomen, terwijl waarden aan de uiteinden van het bereik minder waarschijnlijk voorkomen. De volgende afbeelding illustreert een typische verdeling van voorspelde waarden.

Ter illustratie van een voorspelde verdeling van voorspelde waarden

Punt voorspellingen

Het meest gebruikelijke gebruik van voorspellingen is het schatten van een reeks getallen die de meest waarschijnlijke toekomstige waarden van de betreffende variabele vertegenwoordigen. Stel dat u bijvoorbeeld een verkoop- en marketingplan voor uw bedrijf ontwikkelt. Mogelijk moet u twaalf cellen in een financieel spreadsheet invullen met schattingen van de totale inkomsten van uw bedrijf in de komende twaalf maanden. Dergelijke schattingen worden puntprognoses genoemd, omdat u voor elke prognoseperiode één enkel getal (gegevenspunt) wilt. De automatische prognosefunctie van Smart Demand Planner voorziet u automatisch van deze puntprognoses.

Intervalvoorspellingen

Hoewel puntvoorspellingen handig zijn, heeft u vaak meer profijt van intervalvoorspellingen. Intervalvoorspellingen tonen het meest waarschijnlijke bereik (interval) van waarden die zich in de toekomst kunnen voordoen. Deze zijn meestal nuttiger dan puntprognoses, omdat ze de hoeveelheid onzekerheid of risico weergeven die met een voorspelling gepaard gaat. Het prognose-intervalpercentage kan worden opgegeven in de verschillende prognosedialoogvensters in de Demand Planning Software.  Met elk van de vele voorspellingsmethoden (automatisch, voortschrijdend gemiddelde, exponentiële afvlakking enzovoort) die beschikbaar zijn in Smart Demand Planner, kunt u een voorspellingsinterval instellen.

De standaardconfiguratie in Smart Demand Planner biedt 90%-voorspellingsintervallen. Interpreteer deze intervallen als het bereik waarbinnen de werkelijke waarden 90% van de tijd zullen vallen. Als de intervallen groot zijn, is er veel onzekerheid verbonden aan de puntvoorspellingen. Als de intervallen smal zijn, kunt u meer vertrouwen hebben. Als u een planningsfunctie uitvoert en op verschillende tijdstippen in de toekomst best-case- en worst-case-waarden wilt voor de variabelen die van belang zijn, kunt u voor dat doel de boven- en ondergrenzen van de prognose-intervallen gebruiken, waarbij de enkele puntschatting de meest waarschijnlijke waarde. In de vorige afbeelding strekt het voorspellingsinterval van 90% zich uit van 3,36 tot 6,64.

Bovenste percentielen

Bij voorraadbeheer kan het uw doel zijn om goede schattingen te maken van een hoog percentiel van de vraag naar een productitem. Met deze schattingen kunt u omgaan met de afweging tussen enerzijds het minimaliseren van de kosten voor het aanhouden en bestellen van voorraad, en anderzijds het minimaliseren van het aantal verloren of nabestelde verkopen als gevolg van een voorraadtekort. Om deze reden wilt u misschien het 99e percentiel of het serviceniveau van de vraag weten, aangezien de kans om dat niveau te overschrijden slechts 1% is.

Houd er bij het voorspellen van individuele variabelen met functies zoals automatische prognoses rekening mee dat de bovengrens van een 90%-voorspellingsinterval het 95e percentiel vertegenwoordigt van de voorspelde verdeling van de vraag naar die variabele. (Als u het 5e percentiel van het 95e percentiel aftrekt, blijft er een interval over met 95%-5% = 90% van de mogelijke waarden.) Dit betekent dat u de bovenste percentielen kunt schatten door de waarde van het voorspellingsinterval te wijzigen. In de figuur ‘Illustratie van een prognoseverdeling’ is het 95e percentiel 6,64.

Om het voorraadbeleid op het gewenste serviceniveau te optimaliseren of om het systeem te laten adviseren welk voorraadbeleid en serviceniveau het beste rendement oplevert, kunt u Smart Inventory Optimization overwegen. Het is ontworpen om wat-als-scenario's te ondersteunen die voorspelde afwegingen laten zien tussen verschillende voorraadbeleidslijnen, waaronder verschillende serviceniveaudoelen.

Lagere percentielen

Soms maakt u zich misschien zorgen over de onderkant van de voorspelde verdeling voor een variabele. Dergelijke gevallen doen zich vaak voor bij financiële toepassingen, waarbij een laag percentiel van een inkomstenraming een onvoorziene gebeurtenis vertegenwoordigt die financiële reserves vereist. U kunt Smart Demand Planner in dit geval gebruiken op een manier die analoog is aan het voorspellen van de bovenste percentielen. In de figuur ‘Illustratie van een prognoseverdeling’ is het 5e percentiel 3,36.

Kortom, bij voorspellen gaat het om het voorspellen van toekomstige waarden, waarbij puntvoorspellingen afzonderlijke schattingen bieden en intervalvoorspellingen die waarschijnlijke waardebereiken bieden. Smart Demand Planner automatiseert puntprognoses en stelt gebruikers in staat intervallen in te stellen, wat helpt bij het inschatten van de onzekerheid. Voor voorraadbeheer vergemakkelijkt de tool het begrijpen van de bovenste (bijvoorbeeld 99e percentiel) en lagere (bijvoorbeeld 5e percentiel) percentielen. Om het voorraadbeleid en de serviceniveaus te optimaliseren ondersteunt Smart Inventory Optimization 'wat-als'-scenario's, waardoor een effectieve besluitvorming wordt gegarandeerd over hoeveel u op voorraad moet hebben, gegeven het risico dat u bereid bent een voorraad op te geven.