Hoppa till huvudinnehåll

Beräkning av prognosfel: En kort översikt

Att säga att exakta efterfrågeprognoser är avgörande för en effektiv hantering av leveranskedjan vore en underdrift. Felaktiga prognoser kan leda till problem som överetablering eller slutförsäljning, vilket kan skada företagets resultat .

Genom att prioritera prognosprecision kan du avsevärt förbättra kundnöjdheten, optimera lagernivåerna och förkorta leverantörernas ledtider - vilket kan bidra till att minska riskerna och öka lönsamheten.

Vad är prognosfel?

Fel i efterfrågeprognosen är skillnaden mellan faktisk efterfrågan och prognostiserad efterfrågan. Det är en viktig beräkning för att förstå hur stora fel i din prognos som kan påverka din intjäningspotential.

Att fastställa felnivån i tidigare prognoser kan hjälpa dig att hitta potentiella justeringar för att säkerställa bättre träffsäkerhet i framtiden. Den bästa metoden för att beräkna prognosfelet beror på vilken information du har tillgång till.

Du kan beräkna denna skillnad genom att subtrahera den faktiska efterfrågan från den prognostiserade efterfrågan, även om beräkningar ofta är nödvändiga för att dina resultat ska bli praktiska.

Beräkning av prognosfel för att öka precisionen i efterfrågan

Innan du kan fastställa ditt fel måste du först beräkna din första efterfrågeprognos.

Det finns två olika typer av prognoser som du kan använda här:

  • Begränsad: Denna metod inkluderar begränsningar på utbudssidan, till exempel produktionskapacitet och tillgängligt kapital, för att ge en praktisk prognos baserad på realiserad historisk efterfrågan.
  • Utan begränsning: Denna beräkningsmetod bortser från begränsningar på utbudssidan och fokuserar mer på marknadsaktiviteter för att på ett realistiskt sätt förutse nuvarande och framtida efterfrågan.

Den bästa formeln att använda beror i hög grad på ditt specifika användningsfall.

Begränsad prognos kontra obegränsad prognos: Vilken bör du använda?

Både begränsade och obegränsade prognoser kan vara användbara när man ska förutse efterfrågan under en viss period. Varje typ är dock mer lämpad för olika tillämpningar.

Eftersom obegränsad prognostisering fokuserar mer på faktisk efterfrågan kan du till exempel använda den för applikationer som:

  • Fastställande av genomförbarhet för produktlansering.
  • Identifiera gapet mellan potentiell och faktisk efterfrågan.
  • Visar hur effektiva dina befintliga marknadsföringsstrategier är.

Å andra sidan är begränsade prognoser bättre för tillämpningar som syftar till att optimera verksamheten, t.ex:

  • Förståelse för kundernas preferenser och beteenden.
  • Förutsägelse av totala intäkter för en given försäljningsperiod.
  • Avslöjar potentiella områden för förbättringar av budgeteringen.

Med det sagt behöver du inte nöja dig med det ena eller det andra. Du kan också använda båda prognosmetoderna och jämföra dina resultat för att få en fullständig bild av din potentiella efterfrågan.

Hur beräknar man prognosfelet?

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 (genomsnittligt absolut procentuellt fel). Formeln består av två delar: en för att få fram medelvärdet (M) och en för att få fram det absoluta procentuella felet (APE).

MAPE-formeln är:

(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 (genomsnittlig absolut avvikelse). MAD-formeln visar hur den prognostiserade efterfrågan skiljer sig från den faktiska efterfrågan, mätt i enheter.

Om till exempel den faktiska efterfrågan är 90, men din efterfrågeprognos 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: Dina beräkningar av prognosfel ger en numerisk uppskattning av tidigare prognoskvalitet, vilket kan hjälpa dig att ta hänsyn till risker i framtida prognoser. Dessa data avslöjar nödvändiga justeringar av din lagerhanteringsprocess, till exempel att öka lagerbufferten eller justera beställningspunkter för att täcka luckor.
  • Prioritera tvivelaktiga prognoser: Om du hittar ett högt 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 efter behov. Prognosfelsvärdena visar vilka produkter som behöver ägnas särskild uppmärksamhet.
  • Förfina och förbättra prognosprecisionen: Om du konsekvent får höga felprocenter i dina prognoser finns det ett underliggande problem. Du kan behöva uppdatera din prognosmetodik för att lösa problemet och säkerställa att framtida prognoser blir korrekta.

Även om manuella beräkningar kan leda till fel kan du förbättra precisionen ytterligare med hjälp av programvara för efterfrågeprognoser som bygger på artificiell intelligens. Även i tider av ekonomiska fluktuationer kan en intelligent plattform för att stödja planeringen av leveranskedjan hjälpa ditt företag att hålla sig flytande.

Automatisera din prognosprecision med Blue Ridge

Även om efterfrågeprognoser kan vara en komplex process är de avgörande för ditt företags framgång. Blue Ridges programvara kan stärka och förstärka din leveranskedja.

Vår helt integrerade, molnbaserade programsvit för hantering av leveranskedjan kan hjälpa dig att optimera prognoser och annan verksamhet inom leveranskedjan med kraftfull AI-hjälp och automatiseringsfunktioner. Dessutom kommer vårt LifeLine Support-team att vara med dig varje steg på vägen för att hjälpa dig att maximera din avkastning på investeringen (ROI).

Är du redo att komma igång? Boka en live-demo idag för att se Blue Ridge i aktion.