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3 Einfache Methoden zur Messung der Genauigkeit der

3 simple ways to measure forecast accuracy

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Bedarfsplanung und Bedarfsplanung sind haeufig austauschbare Begriffe. Es handelt sich jedoch um zwei voellig unterschiedliche Konzepte, die sich voneinander ernaehren.

Im Kontext des Geschaefts ist eine Nachfrageprognose eine Vorhersage der zukuenftigen Nachfrage, die in der Regel auf einer Kombination von historischen Daten, Schaetzungen der zukuenftigen Verkaufstaetigkeit, Marketingaktionen, Kundengewohnheiten (denken Sie an Einkaufsferien wie Black Friday und Weihnachten) und sogar das Wetter basiert. Einfach gesagt, versucht eine Prognose zu bestimmen, welche Nachfrage es in Zukunft nach einem Produkt oder einer Dienstleistung geben wird.Die

Bedarfsplanunghingegen deckt das gesamte Bild ab. Nachfrageplaner machen die Prognose in Supply Chain Action um und stellen sicher, dass Kunden Produkte erhalten, wann und wo sie sie brauchen, und dass eine ausreichende Anzahl von Mitarbeitern zur Verfuegung steht, um dies reibungslos zu erreichen.

Die Bedeutung der Bedarfsprognosegenauigkeit. Damit Planer und Management ihre Aufgaben effektiv erledigen koennen, muessen

the importance of demand forecast accuracy 1595909391 5755

jedoch alle Prognosen, mit denen sie arbeiten, genau sein. Die Prognosegenauigkeit hat weitreichende Auswirkungen und unterstuetzt Aspekte wie

  • Kundenzufriedenheit - Prognosegenauigkeit verhindert unzureichende Lagerhaltung und stellt sicher, dass Kunden ihre Produkte wann und wo sie sie brauchen.
  • Lagerbestand Die genaue Vorhersage des Bedarfs verhindert ueberschuessige und unzureichende Lagerbestaende, reduziert die Verschwendung und reduziert veraltete Ereignisse.
  • Lieferantendurchlaufzeiten Die Prognosegenauigkeit hilft Lieferanten auch, die Lieferfristen auf der Grundlage der prognostizierten jaehrlichen Lagerbestandswerte effektiver zu halten.
  • Umsatz - Schliesslich tragen genaue Nachfrageprognosen dazu bei, das gesamte Jahr ueber optimale Lagerbestaende und Mitarbeiterzahlen zu erhalten, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Umsatzeinbussen verringert wird.

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    Schritte zum Durchfuehren einer Bedarfsprognose

    steps for conducting a demand forecast 1595909391 5739

    Die schiere Anzahl von Variablen, die in die Forecast-Bedarfsplanung eingehen, bedeutet, dass die Genauigkeit von 100% schwer zu erreichen ist. Dennoch gibt es Schritte, die Unternehmen unternehmen koennen, um sicherzustellen, dass Prognosen so zuverlaessig wie moeglich sind.

    1. Klare Ziele festlegen

    Seien Sie spezifisch zu den Zielen der Prognose. Was ist das Produkt oder die Produktkategorie? Was ist der Zeitraum? Was ist der Umfang der Prognose?

    2. Sammeln der richtigen Daten

    Die grundlegenden Datensaetze, die abgedeckt werden sollen, umfassen unter anderem die Uhrzeit und das Datum von Bestellungen, SKUs, Vertriebskanaelen, Verkaufsvolumen und Produktruecksendungen. Je mehr Daten gesammelt und aufgezeichnet werden, desto granularer kann die Prognose sein.

    3. Analysieren Sie die Daten

    Messen und Analysieren der Daten sollten sich wiederholende Muster in Bedarf und Ausgabe zeigen. Obwohl es verschiedene Ansaetze und Werkzeuge gibt, die in der Datenanalyse verwendet werden, bleibt ihr primaeres Ziel gleich - die Prognose mit der Verkaufsleistung zu vergleichen und die naechste Vorhersage zu verbessern.

    4. Budget- und Planungsdementsprechend

    Nach der Erstellung eines wiederkehrenden Systems von Analysen und Bedarfsprognosen besteht der naechste Schritt darin, Anpassungen vorzunehmen, um die Lagerbestandskosten zu senken, die Personalausstattung zu optimieren und Lieferantenlieferungen zu planen.

    5. Verwenden Sie Bedarfsprognose-Technologie

    Da moderne Lieferketten immer komplexer werden, erweisen sich manuelle Methoden zur Manipulation und Interpretation der prognostizierten Nachfrage als zu langsam und ineffizient. Hier kommt die Technologie zur Bedarfsprognostizierung ins Spiel, die Echtzeit-Transparenz der gesamten Lieferkette bietet und automatisch die Zahlen knirscht, um Muster in Nachfrage und Produktion zu erkennen.

    3 Methoden zum Berechnen von Prognosegenauigkeit und Fehler

    3 methods for calculating forecast accuracy and error 1595909391 2271

    Durchfuehren von Bedarfsprognosen ist nur die Haelfte der Gleichung. Die andere ist die Bestimmung, wie genau diese Prognosen sind, und wenn noetig Anpassungen vornehmen. Die Liste der Metriken zur Messung der Prognosegenauigkeit und des Fehlers ist praktisch endlos, aber es stehen im Allgemeinen drei Hauptmetriken zur Auswahl.

    1. Forecast Bias

    Forecast ist einfach die Differenz zwischen dem prognostizierten Bedarf und dem tatsaechlichen Bedarf.

    Prognose-Bias = S (Prognose - Tatsaechlicher Bedarf)

    Mit dieser Zahl wird ermittelt, ob Ihre Prognosen dazu neigen, eine Ueberprognose (d. h. die Prognose ist groesser als der tatsaechliche) oder eine Unterprognose (d. h. die Prognose ist geringer). Diese Metrik kann auch als Prozentsatz berechnet werden, indem die Formel verwendet wird -

    Prognose-Verzerrungsprozentsatz = sPrognose/(S Tatsaechlicher Bedarf)

    Forecast-Bias ist eindeutig, da sie speziell anzeigt, ob Ihre Prognosen systematisch ueber- oder unter-prognostiziert sind und Korrekturen als benoetigt.

    2. MAD (MAD)

    zeigt an, wie stark Ihre Prognosen im Durchschnitt vom tatsaechlichen Bedarf abgewichen sind.

    Da die MAD-Metrik Abweichung oder Fehler in Einheiten berechnet, ist sie ideal fuer den Vergleich der Ergebnisse von zwei oder mehr Prognosemodellen, die auf dieselbe Variable angewendet werden (z. B. Produkt, Produktkategorie, Arbeit). Es ist jedoch nicht geeignet, verschiedene Datensaetze zu vergleichen, da durchschnittliche Abweichungen subjektiv sein koennen.

    MAD = 1/n S|Prognose - Tatsaechliche Nachfrage |

    Ein Prognosefehler von 1.000 Einheiten kann beispielsweise fuer hochwertige Waren, die durchschnittlich 3.000 Einheiten pro Jahr verkaufen, problematisch sein, aber nicht fuer schnell bewegende Konsumgueter, die im selben Zeitraum Hunderttausende verkaufen.

    3. MAPE (Mean Absolute Prozentsatzfehler)

    Schliesslich ist MAPE dem MAD sehr aehnlich, ausser dass es Prognosefehler als Prozentsatz (anstatt Einheiten) im Verhaeltnis zur tatsaechlichen Nachfrage ausdrueckt. Im Wesentlichen misst MAPE die durchschnittlichen Prozentpunkte Ihrer Prognosen, um die es zu einer schnellen und leicht verstaendlichen Moeglichkeit macht, Prognosefehler darzustellen.

    MAPE = 1/n S| (Prognose - Tatsaechlicher Bedarf)/(Tatsaechlicher Bedarf) | 100

    Der Nachteil von MAPE besteht jedoch darin, dass es keine Einblicke gibt, ob die Prognose ueber- oder unterschaetzt ist.

    Warum die Verbesserung der Prognosegenauigkeit von entscheidender Bedeutung ist

    why improving forecast accuracy is crucial 1595909391 8107

    Da bei der Genauigkeit der Nachfrageprognosen immer ein gewisses Mass an Fehlern vorliegt, muessen Unternehmen sich selbst dafuer entscheiden, wie Prognosen durchgefuehrt werden, umzustellen und zu ueberdenken. Dies ist jedoch leichter gesagt als getan. Laut einer Supply Chain Umfrage von Gartner und SCDigest wurden Prognosegenauigkeit und Nachfragevariabilitaet als die obersten Hindernisse genannt, die Unternehmen daran hindern, ihre Supply Chain Ziele zu erreichen.Um

    die schnellsten und genauesten Prognoseergebnisse zu erzielen, sollten Unternehmen in Software fuer die Nachfrageprognoseninvestieren. Wie bereits erwaehnt, werden manuelle Ansaetze zur Datenmessung und -analyse schnell veraltet. Nicht nur das, sondern auch Prognose-Tools eliminieren menschliche Fehler aus dem Prognoseprozess und sind so konzipiert, dass sie unvorhersehbare Variablen bei der Vorhersage der Nachfrage wie Saisonalitaet enthalten.

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