予測精度を向上させる方法

将来の売上を正確に予測することは、将来の事業計画をより良くするのに役立つことのリストの最上位にあるでしょう。サプライチェーンの観点から見ると、要求の厳しい顧客、長いリードタイム、予測不可能な需要変動、生産能力の逼迫、拡張の必要性などのすべての要因が、より適切な予測の必要性を高めています。他の部門にも独自のニーズがあります。

より適切な予測に対するこのニーズにより、過去 30 年以上にわたってツールへの多額の投資が行われてきました。現在、さまざまな技術を組み合わせたさまざまなツールが存在しており、Arkieva もその XNUMX つです。しかし、より良い予測精度の結果を求める欲求は衰えていません。企業がより多くの製品を導入し、サプライチェーンを延長し、在庫への投資を減らすことを選択するにつれて、問題は改善されるどころかさらに悪化しています。

このためのドライバーはたくさんあります。ツールがより洗練された方法や用語で進歩するにつれて、すべての不確実性をモデル化でき、統一されたモデルで完璧な予測を作成できるという認識が生まれる可能性があります。ローカルレベルとクラウドレベルの両方でのコンピューティングの速度により、この種の予測を数秒または数分以内に計算できる速度で数値処理が可能になり、完全に正確ではないにしても、より正確な予測が得られます。

すべてではないにしても、ほとんどの企業は、世界中の顧客の要望に応えて、長いリードタイムと増大する不確実性を犠牲にしてでも、最も低コストのサプライヤーを見つけようという意欲に基づいて、新製品の導入のスピードを上げています。みんなに見てもらえるように。パンデミックや進行中の地政学的な緊張など、最近の世界的な出来事は役に立ちませんでした。国家主義的な政治の台頭と、それに関連する政策と規制との整合性が世界のサプライチェーンをさらに不安定にし、不確実性を増幅させています。

したがって、より優れた予測の必要性は消えることはなく、不確実性は今後も増大し続ける可能性が高く、完璧なモデルが確立される見込みはまだありません。このシナリオで、企業または需要プランナーがより正確な予測結果を生成するために使用できるいくつかの手法はありますか?従うべきこととしてはいけないことはありますか?そのうちのどれだけをツールで体系化できるか。そしてそのうちのどれくらいが、知識豊富な情報を提供する人間の予報官によるものか。うまくできた場合、どのような改善が期待できるでしょうか?

今すぐ登録 27 月 XNUMX 日水曜日には、予測精度を向上させる方法などについて Sujit Singh が議論しますので、ぜひご参加ください。