Både begrensede og ubegrensede prognoser kan være nyttige når man skal forutsi etterspørselen for en gitt periode. Hver type egner seg imidlertid bedre til ulike bruksområder.
Fordi ubegrensede prognoser fokuserer mer på faktisk etterspørsel, kan du for eksempel bruke den til applikasjoner som
- Bestemme om produktlansering er gjennomførbar.
- Identifisere gapet mellom potensiell og faktisk etterspørsel.
- Viser hvor effektive de eksisterende markedsføringsstrategiene dine er.
På den annen side er begrensede prognoser bedre for applikasjoner som har til hensikt å optimalisere driften, som f.eks:
- Forståelse av kundenes preferanser og atferd.
- Forutsi total omsetning for en gitt salgsperiode.
- Avdekke potensielle områder for forbedring av budsjetteringen.
Når det er sagt, trenger du ikke å nøye deg med den ene eller den andre. Du kan også bruke begge prognosemetodene og sammenligne resultatene for å få en fullstendig oversikt over den potensielle etterspørselen.
Slik beregner du 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 (gjennomsnittlig absolutt prosentfeil). Denne formelen består av to deler: én for å finne gjennomsnittet (M) og én for å finne den absolutte prosentvise feilen (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 (gjennomsnittlig absolutt avvik). MAD-formelen viser hvordan prognostisert etterspørsel avviker fra faktisk etterspørsel, målt i enheter.
Hvis for eksempel den faktiske etterspørselen er 90, men etterspørselsprognosen din er 95, er den absolutte feilen (eller avviket) 5. Beregn avvikene for flere perioder, og ta deretter gjennomsnittet av disse verdiene for å lage feilprognosen din.
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: Beregningene av prognosefeil gir et numerisk estimat av tidligere prognosekvalitet, noe som kan hjelpe deg med å ta høyde for risiko i fremtidige prognoser. Disse dataene viser hvilke justeringer som må gjøres i lagerstyringsprosessen, for eksempel ved å øke lagerbufferen eller justere bestillingspunktene for å dekke hullene.
- Prioriter tvilsomme prognoser: Hvis du finner en høy prognosefeil for ett av produktene dine, bør du være spesielt oppmerksom på dette produktet. Følg nøye med på disse produktene, se på den fremtidige etterspørselen, og juster lagernivåene etter behov. Prognosefeilverdiene viser hvilke produkter som trenger slik oppmerksomhet.
- Forbedre og forbedre prognosenøyaktigheten: Hvis du konsekvent opplever høye feilprosenter i prognosene, er det et underliggende problem. Det kan hende du må oppdatere prognoseteknikken for å løse problemet og sikre at fremtidige prognoser blir mer nøyaktige.
Selv om manuelle beregninger kan føre til feil, kan du forbedre nøyaktigheten ytterligere med programvare for etterspørselsprognoser basert på kunstig intelligens. Selv i en tid med økonomiske svingninger kan en intelligent plattform som støtter planleggingen av forsyningskjeden, hjelpe bedriften med å holde seg flytende .
