Unngå prognosefeil i forsyningskjeden

Slik unngår du prognosefeil i forsyningskjeden

Etterspørselsprognoser er en komplisert vitenskap med mange bevegelige deler, og det kan være utfordrende å gjøre det riktig, spesielt hvis du akkurat har kommet i gang. Netthandelen fortsetter å vokse, og det å skape en liknende handleopplevelse på tvers av kanaler skaper en etterspørsel fra kundene som det kan være svært utfordrende å planlegge for. Prognosefeil i forsyningskjeden kan imidlertid være ødeleggende for virksomhetens produktivitet og bunnlinje, så det gjelder å unngå feil så langt det er 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 forventede etterspørselen og den faktiske etterspørselen. Forskjellen kan beregnes på ulike måter, men generelt er det slik at jo større forskjellen mellom disse to faktorene er, desto større blir innvirkningen på bunnlinjen og risikoen. Farene ved prognosefeil er blant annet

• Overdekning av varelageret, noe som øker kostnadene betydelig
• Går tom for kritiske varer, med risiko for at kunden går et annet sted for å få tak i dem
• Økt ledetid 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.

Typer av prognosefeil

For å unngå prognosefeil på en effektiv måte, er det nyttig å forstå de ulike typene feil du kan støte på. Ved å være forberedt på potensielle problemer kan du redusere unøyaktigheten og generere pålitelige progn oser som holder virksomheten i gang.

Under- og overestimering

Underestimering oppstår når prognostisert etterspørsel er lavere enn faktisk etterspørsel, mens overestimering er det motsatte. Hvis du forventer at etterspørselen blir lavere enn den faktisk er, kan du få mange misfornøyde kunder og tapt salg. Overestimering av etterspørselen kan føre til overflødig lagerbeholdning og potensielt sløsing. Ved å følge med på den teknologiske utviklingen kan du forbedre nøyaktigheten og redusere feil.

Tilfeldig

Tilfeldige feil er de uforutsigbare variasjonene mellom prognostiserte og faktiske behov. Disse variasjonene kan skyldes ulike ukontrollerbare hendelser, noe som gjør det vanskelig å eliminere dem helt. Du kan minimere tilfeldige feil ved å gjennomgå sanntidsdata og kontinuerlig oppdatere prognosemodellene dine.

Systematisk

Vedvarende unøyaktigheter i prognoseprosessene kalles systematiske feil. Disse feilene skyldes faktorer som utdaterte prognosemodeller, mangelfulle eller utilstrekkelige metoder eller undervurdering av en ekstern faktors innvirkning. Regelmessig gjennomgang av prognoseteknikkene og -prosessene kan avdekke systematiske feil. Verktøy for kunstig intelligens (AI) kan også bidra til å generere nøyaktige etterspørselsprognoser med minimale systematiske feil.

Undervurdering av ledetider

Nøyaktig beregning av ledetider er avgjørende for at du skal få de produktene og materialene du trenger akkurat når du trenger dem. Hvis du undervurderer ledetidene, risikerer du å skuffe kundene og ikke klare å innfri kravene deres. Ved å overvåke og forutsi ledetider med presisjon kan du minimere relaterte prognosefeil.

Ignorerer potensielle forsinkelser og sesongvariasjoner

Hvis man ikke tar hensyn til effekten av forsinkelser og sesongmessige krav, kan det føre til feil i prognosene. Forsinkelser kan oppstå av ulike årsaker, fra værhendelser og høytider til sjåførmangel og andre utfordringer som er spesifikke for forsyningskjeden. Hvis du tar høyde for forsinkelser og økt etterspørsel i forbindelse med sesongen, kan det hjelpe deg med å håndtere lagerbehovene på en effektiv måte.

Overser andre avdelinger

Prognoser bør være en samarbeidsprosess i organisasjonen. Du trenger data fra alle kilder for å kunne ta informerte beslutninger om hvordan du skal møte kundenes krav. Alle avdelinger har verdifull informasjon som kan brukes i prognoseprosessen. Salgsteamet vet for eksempel hvilke endringer i etterspørselen som skjer, mens markedsføringsteamet kan gjennomføre kampanjer som øker etterspørselen etter visse varer.

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 viktig kilde til forsinkelser i implementeringen av prognoseprogramvare, fordi så mange virksomheter forsømmer data inntil prognoser bringer dataproblemer frem i lyset. Derfor er det avgjørende å holde seg oppdatert på og ha kontroll over dataene i forsyningskjeden for å kunne lage nøyaktige prognoser for lageretterspørselen og sikre riktige lagernivåer.

Dataavvik er også noe du må huske på. Selv om prognosedataene dine er oppdaterte og perfekte, kan unøyaktige eller inkonsekvente data lett føre til at prognosene sporer av hvis du ikke håndterer dataene dine på riktig måte. Disse potensielle risikoene gjør det avgjørende å måle prognosefeil og foreta feilberegninger.

Nr. 2: Feil prognosemetode

Bedrifter bruker ulike prognosemetoder for å beregne etterspørselen. Tradisjonelle prognoseteknikker kalles for eksempel ekstrapolative metoder. Disse metodene forsøker å finne mønstre i en vares etterspørselshistorikk, for deretter å 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 kan tro at de jobber sammen, vil ulike personer ha forskjellige prioriteringer avhengig av avdelingene sine. Alternativt kan feilen være at prognosene evalueres feil. Hvis man ikke tar seg tid til å vurdere hver prognose på riktig måte og i samarbeid, risikerer virksomheten å gjøre feil i sine estimater.

Det er mange faser i en prognoseprosess, og ting kan gå galt. Prognoser har en teamkomponent, og det er her prosessen kan bli rotete. Det er ofte i salgs- og driftsplanleggingen at samarbeidsaspektet kommer inn i bildet.

På disse møtene kommer de ulike avdelingene sammen for å fastsette den offisielle prognosen for selskapet. Dette samarbeidet gjør det mulig å kommunisere mer effektivt, slik at alle avdelingene er enige om mål og strategier. Tydelig kommunikasjon mellom avdelingene bidrar til å forbedre prognosenes nøyaktighet, noe som gir bedre lagerstyring og i siste instans økt kundetilfredshet.

Slik beregner du prognosefeil

Du kan bruke flere ulike typer beregninger for å fastslå prognosefeilen. Disse beregningene varierer i kompleksitet og type informasjon de avdekker, men de kan alle hjelpe deg med å gjøre nødvendige justeringer for å forbedre prognosens nøyaktighet og pålitelighet. Verdier for prognosefeil kan avsløre prognosekvaliteten og muligheter for forbedring.

To av de vanligste beregningene av prognosefeil inkluderer

• Gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil (MAPE): Først trekker du den faktiske etterspørselen fra den forventede etterspørselen, og deretter dividerer du verdien med den faktiske etterspørselen. For å finne den absolutte prosentvise feilen multipliserer du verdien fra den første ligningen med 100.
• Gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD): MAD viser hvordan den prognostiserte etterspørselen avviker fra den faktiske etterspørselen. Trekk prognostisert etterspørsel fra faktisk etterspørsel i noen perioder, og ta deretter gjennomsnittet av disse verdiene for å finne den samlede prognosefeilen.

Reduser feil i etterspørselsprognosen

Du trenger ikke å håndtere etterspørselsprognoser helt på egen hånd. Blue Ridge Global tilbyr en verktøy for styring av forsyningskjeden verktøy som kan hjelpe deg med prognoser i alle ledd av forsyningskjeden, slik at du trygt kan forutse virksomhetens behov og gjøre kundene dine fornøyde. Den smarte programvaren vår inkorporerer dataene dine og kan hjelpe deg med å identifisere risiko, optimalisere planleggingen og til og med forbedre prisingen. Prøv Blue Ridge Global-programvaren Blue Ridge Global-programvaren selv og se hva vi kan gjøre.