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3 modi semplici per misurare l'accuratezza delle

3 simple ways to measure forecast accuracy

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La previsione della domanda e la pianificazione della domanda sono termini spesso utilizzati in modo intercambiabile. Tuttavia, sono due concetti completamente diversi che si nutrono l'uno dell'altro.

Nel contesto del business, una previsione della domanda e una previsione della domanda futura, tipicamente basata su una combinazione di dati storici, stime delle future attivita di vendita, azioni di marketing, abitudini dei clienti (si pensi alle vacanze di shopping come il Black Friday e Natale), e persino il tempo. In poche parole, una previsione cerca di determinare quale domanda ci sara per un prodotto o un servizio in futuro.

La pianificazione della domanda, d'altra parte, copre l'intero quadro. I pianificatori della domanda trasformano la previsione in un'azione della catena di fornitura, assicurando che i clienti ricevano i prodotti quando e dove ne hanno bisogno e che un numero sufficiente di dipendenti sia a disposizione per farlo accadere senza problemi.

L'importanza della precisione della previsione della domanda

the importance of demand forecast accuracy 1595909391 5755

Tuttavia, per consentire ai progettisti e ai responsabili di svolgere le proprie mansioni in modo efficace, qualsiasi previsione con cui lavorano deve essere accurata. L'accuratezza delle previsioni ha effetti di vasta portata, supportando aspetti quali -

  • Soddisfazione del cliente - L'accuratezza delle previsioni previene l'insufficiente stoccaggio, assicurando ai clienti di ottenere i loro prodotti quando e dove ne hanno bisogno.
  • Livelli di inventario- la previsione accurata della domanda previene l'eccesso e l'insufficiente inventario, riducendo gli sprechi e riducendo gli eventi esauriti.
  • Lead time fornitori- l'accuratezza delle previsioni consente inoltre ai fornitori di diventare piu efficaci nel rispettare le scadenze di consegna in base ai livelli di inventario annuali previsti.
  • Entrate - Infine, previsioni accurate della domanda aiutano a mantenere livelli di scorte ottimali e il numero di personale durante tutto l'anno, riducendo la probabilita di perdite di vendite.

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    Fasi per la conduzione di una previsione domanda

    steps for conducting a demand forecast 1595909391 5739

    Il numero elevato di variabili che entrano nella domanda di previsione significa che la precisione della previsione del 100% sara difficile da raggiungere. Tuttavia, ci sono passi che le aziende possono adottare per assicurarsi che le previsioni siano il piu affidabili possibile.

    1. Imposta obiettivi chiari

    Essere specifici riguardo agli obiettivi della previsione. Qual e il prodotto o la categoria di prodotto coinvolta? Qual e il periodo di tempo? Qual e la portata della previsione?

    2. Raccogliere i dati corretti

    I set di dati di base da coprire includono, tra gli altri, l'ora e la data degli ordini, gli SKU, i canali di vendita, il volume delle vendite e i resi dei prodotti. Piu dati vengono raccolti e registrati, piu granulare puo essere la previsione.

    3. Analizzare la

    misurazione dei dati e l'analisi dei dati dovrebbe rivelare modelli ripetuti di domanda e output. Sebbene ci siano diversi approcci e strumenti utilizzati nell'analisi dei dati, il loro obiettivo principale rimane lo stesso- confrontare la previsione con le prestazioni di vendita e migliorare la previsione successiva.

    4. Budget e piano Di conseguenza

    Dopo aver creato un sistema ricorrente di analisi e previsione della domanda, il passo successivo consiste nell'apportare adeguamenti per ridurre i costi di mantenimento delle scorte, ottimizzare il personale e programmare le consegne dei fornitori.

    5. Utilizzare la tecnologia di previsione della domanda

    Poiche le moderne catene di fornitura continuano a diventare piu complesse, i metodi manuali di manipolazione e interpretazione della domanda prevista si stanno rivelando troppo lenti e inefficienti. E qui che entra in gioco la tecnologia di previsione della domanda, fornendo visibilita in tempo reale dell'intera catena di fornitura e scricchiolando automaticamente i numeri per rilevare i modelli di domanda e produzione.

    3 Metodi per il calcolo dell'accuratezza delle previsioni e degli errori

    3 methods for calculating forecast accuracy and error 1595909391 2271

    Condurre le previsioni della domanda e solo la meta dell'equazione. L'altro e determinare l'accuratezza di queste previsioni e apportare aggiustamenti quando necessario. L'elenco delle metriche per misurare l'accuratezza e l'errore delle previsioni e praticamente infinito, ma in genere ci sono tre metriche principali tra cui scegliere.

    1. Previsione Bias

    Previsione polarizzazione e semplicemente la differenza tra domanda prevista e domanda effettiva.

    Previsione Bias = S (Previsione - Domanda effettiva)

    Questa cifra cerca di determinare se le previsioni hanno una tendenza a sovra-previsione (cioe, la previsione e maggiore dell'effettiva) o sottoprevisione (cioe, la previsione e inferiore). Questa metrica puo anche essere calcolata come percentuale utilizzando la formula -

    Percentuale polarizzazione previsione = SForeCast/(S Domanda effettiva)La

    polarizzazione della previsione e univoca perche indica in modo specifico se le previsioni sono sistematicamente sovra-o sotto-previsioni, consentendo correzioni come necessario.

    2. Il MAD (Mean Average Deviation)

    mostra quanto, in media, le previsioni si siano discostate dalla domanda effettiva.

    Poiche la metrica MAD calcola la deviazione, o l'errore, in unita, e ideale per confrontare i risultati di due o piu modelli previsionali applicati alla stessa variabile (ad esempio, prodotto, categoria prodotto, manodopera). Tuttavia, non e adatto per confrontare diversi set di dati in quanto le deviazioni medie possono essere soggettive.

    MAD = 1/n S|Previsione - Domanda effettiva|

    Ad esempio, un errore di previsione di 1.000 unita puo essere problematico per beni di valore elevato che vendono una media di 3.000 unita all'anno, ma non per beni di consumo in rapida evoluzione che vendono centinaia di migliaia nello stesso periodo.

    3. MAPE (Mean Absolute Percentuale Error)

    Infine, MAPE e molto simile a MAD, tranne che esprime l'errore di previsione come percentuale (piuttosto che unita) rispetto alla domanda effettiva. Essenzialmente, MAPE misura i punti percentuali medi che le previsioni sono disattivate, rendendolo un modo rapido e facile da comprendere per rappresentare gli errori di previsione.

    MAPE = 1/n S| (Previsione - Domanda effettiva)/(Domanda effettiva) | 100

    Tuttavia, il lato negativo di MAPE e che non fornisce alcuna informazione sul fatto che la previsione e sovra-o sotto-previsione.

    Perche migliorare l'accuratezza delle previsioni e fondamentale

    why improving forecast accuracy is crucial 1595909391 8107

    Perche c'e sempre un certo grado di errore nell'accuratezza delle previsioni della domanda, le aziende devono prendere il compito di riqualificare e ripensare il modo in cui vengono condotte le previsioni. Cio, tuttavia, e piu facile a dirsi che a farsi. Secondo un sondaggio sulla supply chain condotto da Gartner e SCDigest, l'accuratezza delle previsioni e la variabilita della domanda sono stati citati come i principali ostacoli che impediscono alle aziende di raggiungere i loro obiettivi di supply chain.

    Per ottenere risultati di previsione piu rapidi e accurati, le aziende dovrebbero investire nel software di previsione della domanda. Come accennato in precedenza, gli approcci manuali alla misurazione e all'analisi dei dati stanno rapidamente diventando obsoleti. Non solo, ma gli strumenti di previsione eliminano anche gli errori umani dal processo di previsione e sono progettati per includere variabili imprevedibili durante la previsione della domanda, come la stagionalita.

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