Gå til hovedinnhold

Slik unngår du prognosefeil i forsyningskjeden

Etterspørselsprognoser er en intrikat vitenskap med mange bevegelige deler, og det kan være utfordrende å gjøre det riktig, spesielt hvis du akkurat er i gang. Med e-handel som fortsetter å vokse, skaper det å skape en lignende handleopplevelse på tvers av kanaler et nivå av etterspørsel fra kunder som kan være svært utfordrende å planlegge for. Imidlertid kan prognosefeil i forsyningskjeden være ødeleggende for bedriftens produktivitet og bunnlinje, så du må unngå feil så mye som mulig. 

Med de riktige planleggingsprosessene på plass er det mulig å oppnå nøyaktighet i etterspørselsprognosen og nyte fordelene ved behovsplanlegging uten risiko. Denne artikkelen vil diskutere hvordan etterspørselsprognosefeil påvirker virksomheten din og hvor de kommer fra. 

Hva er prognosefeil?

Prognosefeil oppstår når det er en forskjell mellom den prognosemessige etterspørselen og den faktiske etterspørselen. Dette kan innebære ulike beregninger, men generelt sett, jo større forskjellen er mellom disse to faktorene, desto større innvirkning på bunnlinjen din og jo større vil risikoen være. Farene for prognosefeil inkluderer: 

  • Overlager lager, øker kostnadene betydelig
  • Går tom for lager av kritiske varer, risikerer at kunden kan gå et annet sted for dem
  • Økte ledetider for nye varer med kortere salgshistorikk

Nøyaktighet i prognosen bestemmer alle slags faktorer for hvordan du driver virksomheten din. Det hjelper deg med å bestemme hva du skal kjøpe og når du skal kjøpe det. Den forteller deg også hva du skal lagre og hvor du skal gjøre det. Det kan til og med bestemme hvordan du ansetter personell og hvor du allokerer ressursene dine. Til slutt avgjør prognosenøyaktigheten om du kan møte kundenes behov. 

Tre kilder til prognosefeil

Nr. 1: Dataproblemer

Hvis dataene dine er feil, vil prognosene dine også være unøyaktige. Organisering, innhenting og kontroll av data er en betydelig kilde til forsinkelser ved implementering av prognoseprogramvare fordi så mange virksomheter neglisjerer data inntil prognoser bringer dataproblemer frem i lyset. Derfor er det avgjørende å holde tritt med og mestre forsyningskjededataene dine for nøyaktig å forutsi lageretterspørselen og sikre riktige lagernivåer. 

Dataavvik er også noe å huske på. Selv om prognosedataene dine er oppdaterte og perfekte, kan unøyaktige eller inkonsekvente data lett føre til at prognosene går ut av sporet hvis du ikke administrerer dataene dine på riktig måte. Dette er grunnen til at det er avgjørende å måle prognosefeil og gjøre feilberegninger.

Nr. 2: Feil prognosemetode

Det finnes ulike prognosemetoder som bedrifter bruker for å prøve å beregne etterspørselen deres. For eksempel omtales tradisjonelle prognoseteknikker som ekstrapolative metoder. Disse metodene prøver å finne mønstre i en vares etterspørselshistorie, og deretter projisere det samme mønsteret inn i fremtiden. 

Noen av disse metodene inkluderer eksponentiell utjevning og glidende gjennomsnitt. Imidlertid er disse metodene designet for å fungere på konsistente og vanlige data, ikke intermitterende data. Hvis du prøver å bruke dem med intermitterende data, vil resultatene være unøyaktige. Utover det, med de siste to årene med skiftende kjøps- og etterspørselsatferd, må historiske data gjennomgås nøye for å sikre at gjeldende betingelser oppfylles.

Storbillett og saktegående elementer involverer vanligvis periodiske data som må beregnes på en annen måte. I disse tilfellene kan regresjonsanalyse, også kjent som årsaksmodellering, brukes. Disse modellene bruker andre data enn en vares etterspørselshistorikk for å forutsi etterspørselen. Imidlertid krever de mer ferdigheter å bruke. 

Å velge riktig prognosemetode for produktene dine er avgjørende for å få de riktige resultatene. Så kjenn produktet ditt, kjenn virksomheten din, og du vil vite hvilken modell du skal velge. 

Nr. 3: Feil i prognoseprosessen

Selv om organisasjoner kanskje tror de jobber sammen, vil forskjellige mennesker ha forskjellige prioriteringer avhengig av avdelingene deres. Eller feilen kan være å evaluere prognosene feil. Hvis det ikke tas tid til å vurdere hver prognose riktig, i samarbeid, risikerer virksomheten feil i estimatene sine. 

Det er mange faser i en prognoseprosess, og ting kan gå galt. Det er en teamkomponent til prognoser, og det er her prosessen kan bli rotete. Salg og driftsplanlegging er ofte der samarbeidsaspektet spiller inn. 

Under disse møtene kommer ulike avdelinger sammen for å bestemme hva den offisielle prognosen vil være for selskapet. Dette muliggjør mer effektiv og samarbeidende kommunikasjon, slik at alle avdelinger er på linje med mål og strategier. Dette bidrar til å forbedre prognosenøyaktigheten, og bidrar til bedre lagerstyring og til slutt økt kundetilfredshet.  

Reduser feil i etterspørselsprognosen

Du trenger ikke å håndtere etterspørselsprognoser på egen hånd. Blue Ridge Global tilbyr et verktøy som kan hjelpe deg med prognoser på alle trinn i forsyningskjeden, slik at du trygt kan forutsi virksomhetens behov og gjøre kundene fornøyde. Den smarte programvaren vår integrerer dataene dine og kan hjelpe deg med å identifisere risikoer, optimalisere planleggingen og til og med forbedre prissettingen. Prøv Blue Ridge Globals Blue Ridge Global-programvaren selv og se hva vi kan gjøre.