Undvik prognosfel i leveranskedjan

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. E-handeln fortsätter att växa och att skapa en liknande shoppingupplevelse i alla kanaler skapar en efterfrågan från kunderna som kan vara mycket svår 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. Att fastställa skillnaden kan innebära olika beräkningar, men i allmänhet gäller att ju större skillnaden är mellan dessa två faktorer, desto större blir påverkan på resultatet och desto större blir riskerna. Riskerna med prognosfel inkluderar:

• 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.

Olika typer av prognosfel

För att undvika prognosfel på ett effektivt sätt är det bra att förstå de olika typerna av fel som du kan stöta på. Att vara förberedd på potentiella problem kan hjälpa dig att minska felaktigheter och generera tillförlitliga progn oser som håller ditt företag på rätt väg.

Under- och överskattning

Underskattning uppstår när den prognostiserade efterfrågan är lägre än den faktiska efterfrågan, medan överskattning är det motsatta. Om du förväntar dig att efterfrågan ska vara lägre än vad den faktiskt är, kan du få många missnöjda kunder och förlorad försäljning. Om efterfrågan överskattas kan det leda till överskottslager och potentiellt slöseri. Genom att hålla jämna steg med den tekniska utvecklingen kan man förbättra precisionen och minska antalet fel.

Slumpmässig

Slumpmässiga fel är de oförutsägbara variationerna mellan dina prognostiserade och faktiska krav. Dessa variationer kan komma från olika okontrollerbara händelser, vilket gör dem svåra att eliminera helt. Du kan minimera slumpmässiga fel genom att granska realtidsdata och kontinuerligt uppdatera dina prognosmodeller.

Systematiskt

Konsekventa felaktigheter i dina prognosprocesser kallas systematiska fel. Dessa fel beror på faktorer som föråldrade prognosmodeller, bristfälliga eller otillräckliga metoder eller underskattning av en extern faktors inverkan. Genom att regelbundet granska era prognosmetoder och processer kan systematiska fel upptäckas. Verktyg för artificiell intelligens (AI) kan också hjälpa till att generera korrekta efterfrågeprognoser med minimala systematiska fel.

Underskattning av ledtider

Att exakt kunna förutse ledtider är avgörande för att du ska få de produkter och material du behöver precis när du behöver dem. Om du underskattar ledtiderna riskerar du att göra kunderna besvikna och inte kunna uppfylla deras krav. Genom att övervaka och förutse ledtiderna med precision kan du minimera relaterade prognosfel.

Bortser från potentiella förseningar och säsongsvariationer

Om man inte tar hänsyn till effekterna av förseningar och säsongsbundna krav kan det leda till felaktiga prognoser. Förseningar kan uppstå av olika skäl, från väderhändelser och helgdagar till brist på förare och andra utmaningar som är specifika för leveranskedjan. Att ta hänsyn till förseningar och ökad efterfrågan under säsongen kan hjälpa dig att hantera lagerbehoven på ett effektivt sätt.

Att bortse från andra avdelningar

Prognoser bör vara en samarbetsprocess inom din organisation. Du behöver data från alla källor för att kunna fatta välgrundade beslut om hur du ska möta kundernas krav. Varje avdelning har värdefull information för din prognosprocess. Ditt säljteam vet till exempel vilka efterfrågeförändringar som sker, medan ditt marknadsföringsteam kan genomföra kampanjer som ökar efterfrågan på vissa artiklar.

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.

Dataavvikelser är också något att ha i åtanke. 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. Dessa potentiella risker gör att det är viktigt att mäta prognosfel och göra felberäkningar.

Nr 2: Fel prognosmetod

Företagen använder olika prognosmetoder för att beräkna sin efterfrågan. Till exempel kallas traditionella prognosmetoder för extrapolativa metoder. Med dessa metoder försöker man hitta mönster i en varas 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 kanske tror att de arbetar tillsammans, kommer olika personer att ha olika prioriteringar beroende på deras avdelningar. Alternativt kan misstaget vara att man utvärderar prognoserna felaktigt. Om man inte tar sig tid att utvärdera varje prognos på rätt sätt, i samarbete, riskerar verksamheten att göra felbedömningar.

Det finns många faser i en prognosprocess, och saker och ting kan gå fel. Prognostisering är en teamkomponent och det är här som processen kan bli rörig. Sales and Operations Planning är ofta där samarbetsaspekten kommer in i bilden.

Under dessa möten samlas olika avdelningar för att fastställa den officiella prognosen för företaget. Detta samarbete möjliggör en mer effektiv kommunikation så att alla avdelningar har samma mål och strategier. Tydlig kommunikation mellan avdelningarna bidrar till att förbättra prognosprecisionen, vilket leder till bättre lagerhantering och i slutändan ökad kundnöjdhet.

Hur beräknar man prognosfelet?

Du kan använda flera olika typer av beräkningar för att fastställa ditt prognosfel. Dessa beräkningar varierar i komplexitet och vilken typ av information de avslöjar, men de kan alla hjälpa dig att göra nödvändiga justeringar för att förbättra prognosens noggrannhet och tillförlitlighet. Värden för prognosfel kan avslöja prognosens kvalitet och möjligheter till förbättringar.

Två av de vanligaste beräkningarna av prognosfel är

• Genomsnittligt absolut procentuellt fel (MAPE): Först subtraherar du den faktiska efterfrågan från den prognostiserade efterfrågan och dividerar sedan värdet med den faktiska efterfrågan. För att få fram det absoluta procentuella felet multiplicerar du värdet från den första ekvationen med 100.
• Genomsnittlig absolut avvikelse (MAD): MAD visar hur den prognostiserade efterfrågan avviker från den faktiska efterfrågan. Subtrahera den prognostiserade efterfrågan från den faktiska efterfrågan under några perioder och ta sedan medelvärdet av dessa värden för att fastställa det totala prognosfelet.

Minska felen i din prognostisering av efterfrågan

Du behöver inte hantera dina efterfrågeprognoser helt på egen hand. Blue Ridge Global erbjuder en hantering av leveranskedjan verktyg som kan hjälpa dig med prognoser i alla steg av leveranskedjan så att du tryggt kan förutse ditt företags behov och leverera till dina kunders belåtenhet. Vår smarta programvara integrerar dina data och kan hjälpa dig att identifiera risker, optimera planeringen och till och med förbättra prissättningen. Prova Blue Ridge Blue Ridge Global-programvaran själv och se vad vi kan göra.