Beräkning av prognosfel för att öka precisionen i efterfrågan
När du arbetar med supply chain management måste du kunna göra exakta prognoser för efterfrågan. Om dina prognoser är felaktiga kan du ha över- eller underskott av lager, vilket är skadligt för din verksamhet. Å andra sidan kommer du att avsevärt förbättra kundtillfredsställelsen, lagernivåerna och leverantörernas ledtider när du prioriterar prognosens noggrannhet, vilket är lika med färre problem och mer vinst.
Vad är prognosfel?
För att fastställa prognosens noggrannhet måste du först beräkna prognosfelet. Prognosfelet beräknas genom att subtrahera den faktiska efterfrågan från den prognostiserade efterfrågan. Det är bra att fastställa felnivån i dina tidigare efterfrågeprognoser eftersom dessa uppgifter kan peka ut hur du ska justera för att säkerställa bättre noggrannhet i framtiden. Nedan presenterar vi utvalda populära metoder för att beräkna prognosfel.
Beräkningar av prognosfel
Det finns flera formler för prognosfel som lagerplanerare använder för att fatta sina beslut. Vissa är enkla, medan andra är ganska komplexa. Vi kommer att diskutera två mer vanliga beräkningar av prognosens noggrannhet: MAPE och MAD.
Nr 1: MAPE-formeln
MAPE står för Mean Absolute Percent Error. Formeln består av två delar: en för att få fram medelvärdet (M) och en för att få fram det absoluta procentuella felet (APE). Formeln för MAPE är följande:
(faktisk efterfrågan - prognostiserad efterfrågan) / faktisk efterfrågan) x 100
Med denna formel kan du beräkna medelvärdet av alla procentuella fel som inträffar under en viss period. MAPE är ett mått på fel, så en lägre procentandel bör vara det önskade resultatet.
Nr 2: MAD Formula
MAD står för Mean Absolute Deviation. MAD-formeln visar hur den prognostiserade efterfrågan skiljer sig från den faktiska efterfrågan, mätt i enheter. Om den faktiska efterfrågan till exempel är 90, men din prognostiserade efterfrågan är 95, är ditt absoluta fel (eller avvikelse) 5. Beräkna avvikelserna för flera perioder och ta sedan medelvärdet av dessa värden för att få fram din felprognos.
Utöver MAPE- och MAD-formlerna kan du använda många andra beräkningar av prognosfel. Oavsett vilka du väljer att använda är prognosfel avgörande för ditt företags hälsa, så se till att använda minst en!
Fördelarna med att förbättra prognosens noggrannhet
Uppgifter om felprognoser hjälper lagerplanerare att förbättra inköp av lager. Så här går det till:
Minska risken för framtida prognosfel: Med beräkningen av prognosfel får du en numerisk uppskattning av din tidigare prognoskvalitet. Detta tal kan hjälpa dig att ta hänsyn till risken i framtida prognoser och göra nödvändiga justeringar i din lagerhanteringsprocess, t.ex. öka lagerbufferten eller justera beställningspunkterna för att täcka luckor.
Prioritera tvivelaktiga prognoser: Om du hittar ett stort prognosfel för en av dina produkter bör du ägna särskild uppmärksamhet åt den produkten. Övervaka dessa produkter noga, titta på deras framtida efterfrågan och justera lagernivåerna vid behov. Prognosfelvärdena visar vilka produkter som behöver sådan uppmärksamhet.
Förfina och förbättra prognosens noggrannhet: Om du ständigt har höga felprocent i prognoserna finns det ett underliggande problem. Du kan behöva uppdatera din prognosteknik för att lindra problemet och säkerställa noggrannheten i framtida prognoser.
Automatisera prognosens noggrannhet
Att skapa korrekta efterfrågeprognoser är avgörande för ditt företags framgång, men det är komplicerat och misstag kan vara förödande. Men du behöver inte göra allt på egen hand. För att säkerställa att dina efterfrågeprognoser lyckas automatisera din planering av leveranskedjan med hjälp av programvara. Våra lösningar minskar dramatiskt risken för felaktiga efterfrågeprognoser och ger önskat resultat.
