Hoppa till huvudinnehåll

Hur man undviker prognosfel i försörjningskedjan

Efterfrågeprognoser är en komplicerad vetenskap med många rörliga delar, och det kan vara svårt att göra rätt, särskilt om du precis har börjat. När e-handeln fortsätter att växa skapar skapandet av en liknande shoppingupplevelse i alla kanaler en nivå av efterfrågan från kunderna som kan vara mycket utmanande att planera för. Prognosfel i din leveranskedja kan dock vara förödande för ditt företags produktivitet och resultat, så du måste undvika misstag så mycket som möjligt. 

Med rätt planeringsprocesser på plats är det möjligt att uppnå en exakt prognos av efterfrågan och dra nytta av fördelarna med planering av efterfrågan utan risk. I den här artikeln diskuteras hur fel i efterfrågeprognoser påverkar ditt företag och var de uppstår. 

Vad är prognosfel?

Prognosfel uppstår när det finns en skillnad mellan den prognostiserade efterfrågan och den faktiska efterfrågan. Detta kan innebära olika beräkningar, men i allmänhet gäller att ju större skillnaden mellan dessa två faktorer är, desto större är påverkan på resultatet och desto större är riskerna. Riskerna med prognosfel är bland annat följande: 

  • För stora lager, vilket ökar kostnaderna avsevärt
  • Att kritiska artiklar tar slut i lager, med risk för att kunden går någon annanstans för att köpa dem
  • Ökade ledtider för nya artiklar med kortare försäljningshistorik

Prognosens noggrannhet avgör alla möjliga faktorer för hur du driver din verksamhet. Den hjälper dig att bestämma vad du ska köpa och när du ska köpa det. Den talar också om för dig vad du ska lagra och var du ska göra det. Den kan till och med avgöra hur du anställer personal och var du fördelar dina resurser. I slutändan avgör prognosens noggrannhet om du kan tillgodose dina kunders behov. 

Tre källor till prognosfel

Nr 1: Dataproblem

Om dina data är felaktiga kommer dina prognoser också att vara felaktiga. Att organisera, förvärva och kontrollera data är en betydande källa till förseningar i implementeringen av prognosprogramvara eftersom så många företag försummar data tills prognoserna avslöjar dataproblem. Därför är det viktigt att hålla koll på och behärska data i leveranskedjan för att kunna göra korrekta prognoser för efterfrågan och säkerställa korrekta lagernivåer

Det är också viktigt att tänka på avvikelser i data. Även om dina prognosdata är uppdaterade och perfekta kan felaktiga eller inkonsekventa data lätt leda till att prognoserna spårar ur om du inte hanterar dina data på rätt sätt. Därför är det viktigt att mäta prognosfel och göra felberäkningar.

Nr 2: Fel prognosmetod

Det finns olika prognosmetoder som företag använder för att försöka beräkna sin efterfrågan. Traditionella prognosmetoder kallas till exempel extrapolativa metoder. Med dessa metoder försöker man hitta mönster i en artikels efterfrågehistorik och sedan projicera samma mönster in i framtiden. 

Några av dessa metoder är exponentiell utjämning och glidande medelvärden. Dessa metoder är dock utformade för att fungera på konsekventa och regelbundna data, inte på intermittenta data. Om du försöker använda dem med intermittenta data kommer dina resultat att bli felaktiga. Med tanke på de senaste två årens skiftande köp- och efterfrågebeteende måste historiska data granskas noggrant för att säkerställa att de aktuella villkoren uppfylls.

Stora och långsamma poster innehåller vanligtvis intermittenta uppgifter som måste beräknas på ett annat sätt. I dessa fall kan regressionsanalys, även kallad kausalmodellering, användas. I dessa modeller används andra uppgifter än en artikels efterfrågehistorik för att prognostisera efterfrågan. Det krävs dock mer kunskap för att använda dem. 

Att välja rätt prognosmetod för dina produkter är avgörande för att få rätt resultat. Så känn din produkt och din verksamhet, så vet du vilken modell du ska välja. 

Nr 3: Brister i prognosprocessen

Även om organisationerna tror att de arbetar tillsammans har olika personer olika prioriteringar beroende på deras avdelningar. Eller så kan misstaget vara att prognoserna utvärderas felaktigt. Om man inte tar sig tid att utvärdera varje prognos på rätt sätt, i samarbete, riskerar verksamheten att göra fel i sina uppskattningar. 

Det finns många faser i en prognosprocess och saker kan gå fel. Det finns en gruppkomponent i prognostiseringen och det är här som processen kan bli rörig. Försäljnings- och verksamhetsplanering är ofta det område där samarbetsaspekten kommer in i bilden. 

Under dessa möten samlas olika avdelningar för att fastställa den officiella prognosen för företaget. Detta gör det möjligt att skapa en effektivare och mer samarbetsinriktad kommunikation, så att alla avdelningar är överens om mål och strategier. Detta bidrar till att förbättra prognosens noggrannhet, vilket leder till bättre lagerhantering och i slutändan till nöjdare kunder.  

Minska felen i din prognostisering av efterfrågan

Du behöver inte hantera dina efterfrågeprognoser helt på egen hand. Blue Ridge Global erbjuder ett verktyg som kan hjälpa dig med prognoser i alla steg av leveranskedjan så att du tryggt kan förutsäga ditt företags behov och se till att dina kunder blir nöjda. Vår smarta programvara integrerar dina data och kan hjälpa dig att identifiera risker, optimera planeringen och till och med förbättra prissättningen. Prova själv Blue Ridge Globals programvara själv och se vad vi kan göra.