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.