Een nauwkeurige voorspelling van toekomstige verkopen staat waarschijnlijk bovenaan de lijst van dingen die een bedrijfsplan voor de toekomst kunnen helpen beter te maken. Vanuit het perspectief van de toeleveringsketen zorgen factoren zoals veeleisende klanten, lange doorlooptijden, onvoorspelbare schommelingen in de vraag, krappe capaciteiten, de behoefte aan uitbreiding, enz. allemaal voor de behoefte aan betere voorspellingen. Ook andere afdelingen hebben hun eigen behoeften.
Deze behoefte aan betere prognoses heeft de afgelopen dertig jaar geleid tot aanzienlijke investeringen in tools. Er bestaat tegenwoordig een verscheidenheid aan hulpmiddelen die gebruik maken van een combinatie van verschillende technieken, waarvan Arkieva er één is. Toch is het verlangen naar betere resultaten van de voorspellingsnauwkeurigheid niet afgenomen. Naarmate bedrijven meer producten introduceren, hun toeleveringsketen verlengen en kiezen voor afnemende investeringen in voorraden, is het probleem veel erger geworden in plaats van beter.
Daar zijn voldoende drivers voor. Naarmate de tools geavanceerder zijn geworden met meer geavanceerde methoden en terminologieën, kan het de perceptie ontstaan dat alle onzekerheid kan worden gemodelleerd, en een uniform model zou dan een perfecte voorspelling kunnen creëren. De snelheid van computergebruik, zowel op lokaal als op cloudniveau, maakt het berekenen van cijfers mogelijk met een snelheid waarbij dit soort voorspellingen binnen seconden of minuten kunnen worden berekend, waardoor we nauwkeurigere, zo niet volledig nauwkeurige, voorspellingen krijgen.
De meeste, zo niet alle, bedrijven hebben de snelheid van de introductie van nieuwe producten opgevoerd, de wens van klanten over de hele wereld en de drang om de leverancier met de laagste kosten te vinden, zelfs ten koste van lange doorlooptijden en toegenomen onzekerheid, zijn aanwezig. voor iedereen te zien. Recente mondiale gebeurtenissen zoals de pandemie en de aanhoudende geopolitieke spanningen hebben niet geholpen. De opkomst van nationalistische politiek en de afstemming van de regelgeving op het bijbehorende beleid heeft de mondiale toeleveringsketens verder gedestabiliseerd en de onzekerheden vergroot.
De behoefte aan betere voorspellingen verdwijnt dus niet, de onzekerheden zullen waarschijnlijk blijven toenemen en er is nog steeds geen hoop op een perfect model. Zijn er in dit scenario enkele technieken die een bedrijf of een vraagplanner kan gebruiken om nauwkeurigere prognoseresultaten te genereren? Zijn er do’s en don’ts die je moet volgen? Hoeveel daarvan kan in een tool worden gecodificeerd; en hoeveel ervan afkomstig is van de menselijke voorspeller die deskundige input levert. Als het goed wordt gedaan, wat kunnen we dan als verbetering verwachten?
Registreer nu en kom met ons mee op woensdag 27 maart terwijl Sujit Singh bespreekt hoe de nauwkeurigheid van voorspellingen kan worden verbeterd en meer.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://blog.arkieva.com/how-to-improve-forecast-accuracy/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-improve-forecast-accuracy
