Gå til hovedinnhold

Beregner prognosefeil for å forbedre etterspørselsnøyaktigheten

Når du jobber med supply chain management, må du kunne lage nøyaktige etterspørselsprognoser. Hvis spådommene dine er unøyaktige, kan det hende du har overskudd eller utilstrekkelig lagerbeholdning, noe som er skadelig for virksomheten din. På den annen side vil du forbedre kundetilfredsheten, lagernivået og leverandørens ledetider betydelig når du prioriterer prognosenøyaktighet, noe som tilsvarer færre problemer og mer fortjeneste.

Hva er prognosefeil?

For å bestemme prognosenøyaktigheten, vil du først beregne prognosefeil. Prognosefeil beregnes ved å trekke faktisk etterspørsel fra en anslått etterspørsel. Det er nyttig å bestemme feilnivået i dine tidligere etterspørselsprognoser, fordi disse dataene kan finne ut hvordan du justerer for å sikre bedre nøyaktighet i fremtiden. Nedenfor viser vi utvalgte populære metoder for å beregne prognosefeil.

Beregninger for prognosefeil

Det er flere formler for prognosefeil som lagerplanleggere bruker for å ta sine beslutninger. Noen er enkle, mens andre er ganske komplekse. Vi vil diskutere to mer vanlige prognosenøyaktighetsberegninger: MAPE og MAD.

Nr. 1: MAPE Formel

MAPE står for Mean Absolute Percent Error. Denne formelen består av to deler: en for å hente gjennomsnittet (M) og en for å hente den absolutte prosentfeilen (APE). MAPE-formelen er:

 (Faktisk etterspørsel – Prognostisert etterspørsel) / Faktisk etterspørsel) x 100

Med denne formelen kan du beregne gjennomsnittet av alle prosentvise feil som oppstår i løpet av en gitt periode. MAPE er et mål på feil, så en lavere prosentandel bør være ønsket resultat.

nr. 2: MAD Formel

MAD står for Mean Absolute Deviation. MAD-formelen viser hvordan forventet etterspørsel skiller seg fra faktisk etterspørsel, målt i enheter. For eksempel, hvis den faktiske etterspørselen er 90, men etterspørselsprognosen din er 95, er din absolutte feil (eller avvik) 5. Beregn avvikene for flere perioder og ta deretter gjennomsnittet av disse verdiene for å produsere feilprognosen. 

Utover MAPE- og MAD-formlene kan du bruke mange prognosefeilberegninger. Uansett hva du velger å bruke, er prognosefeil avgjørende for bedriftens helse, så pass på å bruke minst én!

Fordelene ved å forbedre prognosenøyaktigheten

Prognosefeildata hjelper lagerplanleggere med å fullføre lagerinnkjøp. Dette er hvordan:

Reduser risikoen for fremtidige prognosefeil : Med prognosefeilberegningen mottar du et numerisk estimat av tidligere prognosekvalitet. Dette tallet kan hjelpe deg med å inkludere risiko i fremtidige prognoser og gjøre de nødvendige justeringene i lagerstyringsprosessen, for eksempel å øke lagerbufferen eller justere ombestillingspunkter for å dekke hull.

Prioriter tvilsomme prognoser : Hvis du finner en høy prognosefeil for et av produktene dine, vil du være spesielt oppmerksom på det produktet. Overvåk disse produktene nøye, se på deres fremtidige etterspørsel, og juster lagernivåene etter behov. Prognosefeilverdier viser hvilke produkter som trenger slik oppmerksomhet.

Avgrens og forbedre prognosenøyaktigheten : Hvis du konsekvent innser høye prognosefeilfrekvenser, er det et underliggende problem. Du må kanskje oppdatere prognoseteknikken din for å lindre problemet og sikre nøyaktigheten av fremtidige prognoser.

Automatiser prognosenøyaktigheten

Å lage nøyaktige etterspørselsprognoser er avgjørende for bedriftens suksess, men det er komplisert, og feil kan være ødeleggende. Du trenger imidlertid ikke å gjøre alt på egen hånd. For å sikre at etterspørselsprognosene dine blir en suksess, kan du automatisere planleggingen av forsyningskjeden med programvare. Løsningene våre reduserer risikoen for unøyaktige etterspørselsprognoser dramatisk og gir de ønskede resultatene.