미래 매출에 대한 정확한 예측은 아마도 미래를 위한 더 나은 사업 계획을 세우는 데 도움이 되는 것 중 가장 중요한 것입니다. 공급망 관점에서 보면 까다로운 고객, 긴 리드 타임, 예측할 수 없는 수요 변동, 부족한 생산 능력, 확장 필요성 등의 요인으로 인해 모두 더 나은 예측이 필요합니다. 다른 부서에도 고유한 요구 사항이 있습니다.

더 나은 예측에 대한 이러한 요구로 인해 지난 30년 이상 동안 도구에 대한 상당한 투자가 이루어졌습니다. 오늘날 다양한 기술의 조합을 활용하는 다양한 도구가 존재하며 Arkieva도 그중 하나입니다. 그러나 더 나은 예측 정확성 결과에 대한 열망은 줄어들지 않았습니다. 기업이 더 많은 제품을 출시하고, 공급망을 늘리고, 재고에 대한 투자를 줄이면서 문제는 나아지기는커녕 더욱 악화되었습니다.

이에 대한 드라이버가 많이 있습니다. 도구가 더욱 정교한 방법과 용어로 발전함에 따라 모든 불확실성을 모델링할 수 있다는 인식을 갖게 되고 통합 모델을 통해 완벽한 예측을 생성할 수 있습니다. 로컬 및 클라우드 수준 모두에서 컴퓨팅 속도는 이러한 유형의 예측을 몇 초 또는 몇 분 내에 계산할 수 있는 속도로 수치 처리를 가능하게 하여 완전히 정확하지는 않더라도 더 정확한 예측을 제공합니다.

전부는 아니더라도 대부분의 기업은 신제품 출시 속도를 높이고 전 세계 고객의 욕구를 높였으며 리드 타임이 길고 불확실성이 높아짐에도 불구하고 최저 비용 공급업체를 찾으려는 노력을 기울이고 있습니다. 모두가 볼 수 있도록. 팬데믹과 같은 최근 글로벌 사건과 지속되는 지정학적 긴장은 도움이 되지 않았습니다. 국수주의적 정치의 부상과 관련 정책에 대한 규제의 일치는 글로벌 공급망을 더욱 불안정하게 만들고 불확실성을 증폭시켰습니다.

따라서 더 나은 예측에 대한 필요성은 사라지지 않고 불확실성은 계속 증가할 가능성이 높으며 완벽한 모델에 대한 희망은 여전히 ​​없습니다. 이 시나리오에서 비즈니스 또는 수요 계획자가 보다 정확한 예측 결과를 생성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니까? 따라야 할 일과 하지 말아야 할 일이 있나요? 그 중 얼마나 많은 부분을 도구에 코드화할 수 있나요? 그리고 지식이 풍부한 입력을 제공하는 인간 예측가로부터 나온 정보가 얼마나 됩니까? 잘 수행되면 개선으로 무엇을 기대할 수 있습니까?

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