In de snel evoluerende wereld van supply chain management kan het vertrouwen op verouderde opvattingen of te eenvoudige strategieën tot aanzienlijke misstappen leiden. Daarom is het aanpassen van prognosemethoden essentieel om effectief door de diverse en voortdurend veranderende vraagpatronen te kunnen navigeren.

In dit artikel onderzoeken we waarom een ​​dynamische prognosebenadering nuttig en noodzakelijk is voor de hedendaagse vraagplanners om de nauwkeurigheid en efficiëntie te behouden. Ga met ons mee terwijl we vraagvoorspellingsmythen ontleden en het belang benadrukken van evoluerende voorspellingstechnieken in een steeds veranderend zakelijk landschap:

• Myth One – One size fits all Bij prognoses
• Mythe twee – Complexiteit staat gelijk aan onnauwkeurige voorspellingen
• Mythe drie – Voor het maken van een nauwkeurige voorspelling zijn jaren aan historische gegevens nodig

Laten we erin duiken…

De mythe van one-size-fits-all-voorspellingen

Het idee dat één enkele prognosemethode voldoende is voor de gehele levenscyclus van een product is een wijdverbreid misverstand bij vraagplanning. Dit idee houdt geen rekening met de steeds veranderende aard van marktlandschappen en de uiteenlopende eisen van verschillende producten.

Net zoals een product de verschillende stadia van zijn levenscyclus doorloopt, stelt elke fase unieke eisen die aangepaste prognosebenaderingen vereisen. Het gebruik van één enkele, onveranderlijke methode gedurende de hele reis van een product is niet effectief, net zoals proberen door een voortdurend veranderend terrein te navigeren met een verouderde kaart.

De sleutel ligt in het omarmen van flexibele en dynamische voorspellingsmethoden die zich kunnen aanpassen aan verschuivingen in markttrends, consumentengedrag en economische factoren. Een dergelijk aanpassingsvermogen is nuttig en essentieel voor bedrijven om hun concurrentievoordeel te behouden in een voortdurend evoluerende markt.

In elke fase van de levensduur van een product zijn verschillende voorspellingsmethoden nodig, van lancering tot volwassenheid en uiteindelijk verval. Het lijkt veel op het begrijpen van de veranderende behoeften van een product in de loop van de tijd. Het herkennen en toepassen van deze gevarieerde methoden is essentieel voor het nauwkeurig voorspellen van de vraag, waardoor praktische problemen zoals wanbeheer van de voorraad of het mislopen van verkoopkansen worden voorkomen. Deze aanpak zorgt ervoor dat prognosestrategieën relevant en effectief blijven en gelijke tred houden met de vloeiende dynamiek van de markt.

Prognoses in het licht van de volatiliteit

Door de tweede mythes over vraagvoorspelling aan te pakken, gaan we de uitdaging aan van het voorspellen van producten met onvoorspelbare, lage en onregelmatige vraagpatronen. Dit scenario presenteert een complexe puzzel voor vraagplanners omdat deze onregelmatige patronen niet aansluiten bij de consistente trends waarvoor de meeste traditionele voorspellingsmethoden zijn ontworpen. Deze complexiteit maakt nauwkeurige voorspellingen echter niet onmogelijk.

Geavanceerde technieken zoals de Modified Croston-methode zijn specifiek ontwikkeld voor deze onvoorspelbare vraagscenario’s. Deze methode blinkt uit in omgevingen waar sporadische of niet-uniforme patronen, inclusief perioden zonder vraag, de geschiedenis van de vraag markeren. Door de complexiteit van vraagfluctuaties te onderzoeken – door pieken, dalen en plateaus te identificeren – kan de Modified Croston-methode verborgen patronen blootleggen of gemiddelde trends gebruiken om toekomstige vraag nauwkeurig te voorspellen. Deze aanpak is vooral nuttig voor producten die geen regelmatige vraagcurve vertonen, waardoor bedrijven hun voorraad- en resourceplanning beter kunnen afstemmen op de werkelijke marktbehoeften.

De kracht van gegevens bij prognoses

Om nog een van de vele mythes over vraagvoorspelling te ontkrachten, gaan we in op de overtuiging dat het maken van een effectieve voorspelling meerdere jaren aan historische gegevens vereist. Hoewel uitgebreide historische gegevens nuttig kunnen zijn, is nauwkeurige voorspelling optioneel. In veel gevallen kunnen kortetermijngegevens, als ze correct worden geanalyseerd, net zo inzichtelijk zijn voor de vraagplanning.

Dit is waar de techniek van attribuutgebaseerde modellering van cruciaal belang wordt, vooral voor het voorspellen van nieuwe producten, seizoensaanbiedingen of producten die het einde van hun levenscyclus naderen. Deze methode onderzoekt een reeks vraagprofielen die zijn gecreëerd op basis van verschillende kenmerken, zoals productkenmerken, regionale voorkeuren of seizoensinvloeden.

Door deze gedetailleerde profielen aan individuele producten toe te wijzen en deze aan te passen op basis van vroege marktfeedback, zijn nauwkeurige en aanpasbare prognoses mogelijk. Deze aanpak bewijst dat effectieve prognoses zelfs met beperkte historische gegevens kunnen worden bereikt door zich te concentreren op relevante productkenmerken en prognoses aan te passen om de huidige marktsignalen en trends te weerspiegelen.

Stochastische planning: een game-changer voor intermitterende vraag

Stochastische planning is een sleutelstrategie voor het beheren van de intermitterende vraag, een veel voorkomende uitdaging in de voorraden van serviceonderdelen en in de groothandelsdistributie. Deze methode verschuift van traditionele deterministische prognoses naar een probabilistisch model. In plaats van alleen maar te proberen de vraag te voorspellen, evalueert het de waarschijnlijkheid van verschillende vraagscenario's, waardoor het ideaal is voor het omgaan met onregelmatige vraagpatronen.

De aanpak omvat drie hoofdgebieden: het inschatten van de waarschijnlijkheid dat de vraag zich voordoet, het begrijpen van de verdeling van de doorlooptijd en het uitvoeren van een grondige risicoanalyse. Het begint met het beoordelen van de waarschijnlijkheid van vraag binnen een bepaalde doorlooptijd voor aanvulling op basis van historische gegevens, waarbij het wordt aangepast aan verschillende vraagpatronen. Dit helpt bij de voorbereiding op uiteenlopende vraagscenario's.

Bovendien is een accuraat inzicht in de verdeling van de vraag over de doorlooptijd van cruciaal belang. Dit gaat verder dan de variabiliteit van de klantvraag en omvat ook de variatie in de doorlooptijd van leveranciers. Met behulp van statistische methoden kunnen planners de doorlooptijdverdeling nauwkeuriger bepalen, wat helpt bij het vaststellen van effectief voorraadbeleid.

Ten slotte vereist stochastische planning het evalueren van de risico's die gepaard gaan met zowel onder- als overbevoorrading, waardoor planners weloverwogen beslissingen kunnen nemen die de voorraadniveaus in evenwicht brengen met de vraag, met name voor artikelen met hoge marges of verouderingsrisico's.

Integratie van DemandAI+ in prognosestrategieën

Logiliteit VraagAI+ is een geavanceerde oplossing die deze voorspellingstechnieken integreert om tegemoet te komen aan de complexe behoeften van moderne vraagplanning. Gebruik makend van kunstmatige intelligentieVerbetert en automatiseert DemandAI+ de prognoses, vooral voor producten met verschillende vraagpatronen.

DemandAI+ integreert stochastische planning effectief in zijn voorspellingssysteem, waardoor nauwkeurigere voorspellingen mogelijk zijn, vooral voor producten met een intermitterende vraag. Het AI-gestuurde systeem leert voortdurend en past zich aan aan marktveranderingen, waardoor de relevantie en nauwkeurigheid van voorspellingen behouden blijft.

DemandAI+ vereenvoudigt het analyseren van uitgebreide gegevens en meerdere variabelen die van invloed zijn op de vraag. Het automatiseert de selectie van geschikte prognosemethoden voor verschillende fasen van de productlevenscyclus en marktomstandigheden. Dit verbetert de nauwkeurigheid van de prognoses en bespaart tijd en moeite voor vraagplanners, waardoor ze zich kunnen concentreren op strategische initiatieven.

Geavanceerde prognoses omarmen voor toekomstgerichte vraagplanning

Traditionele methoden voor vraagplanning zijn niet langer geschikt voor de huidige, snel veranderende markt. Ons onderzoek naar algemene voorspellingsmythes onderstreept de behoefte aan flexibelere, innovatieve en aanpasbare voorspellingstechnieken. Geavanceerde methoden, waaronder stochastische planning en tools als DemandAI+, zijn onmiskenbaar belangrijk voor effectieve vraagplanning.

De toekomst van vraagplanning vereist een toewijding aan aanpassing, innovatie en voortdurend leren. Laat u niet tegenhouden door de mythen over vraagvoorspelling. In de toekomst zullen de succesvolle integratie van de modernste technologie en een alomvattend inzicht in complexe vraagpatronen van cruciaal belang zijn voor effectief beheer van de toeleveringsketen. Dit is het moment om onze voorspellingsstrategieën te ontwikkelen om op marktveranderingen te reageren en onze marktpositie actief te beïnvloeden.