Uma previsão precisa das vendas futuras está provavelmente no topo da lista de coisas que ajudam um negócio a planejar melhor o futuro. Do ponto de vista da cadeia de abastecimento, factores como clientes exigentes, longos prazos de entrega, flutuações imprevisíveis da procura, capacidades limitadas, necessidade de expansão, etc., todos impulsionam a necessidade de melhores previsões. Outros departamentos também têm suas próprias necessidades.
Esta necessidade de melhores previsões estimulou um investimento significativo em ferramentas nos últimos mais de 30 anos. Existe hoje uma variedade de ferramentas que utilizam uma combinação de diferentes técnicas, sendo Arkieva uma delas. No entanto, o desejo de melhores resultados de precisão das previsões não diminuiu. À medida que as empresas introduzem mais produtos, prolongam a sua cadeia de abastecimento e optam por diminuir os investimentos em inventário, o problema piora muito em vez de melhorar.
Existem muitos drivers para isso. À medida que as ferramentas avançam com métodos e terminologias mais sofisticadas, pode criar-se a percepção de que toda a incerteza pode ser modelada, e um modelo unificado poderia então criar uma previsão perfeita. A velocidade da computação, tanto a nível local como a nível da nuvem, permite o processamento de números a uma velocidade em que estes tipos de previsões podem ser calculados em segundos ou minutos, proporcionando-nos assim previsões mais precisas, se não totalmente precisas.
A maioria das empresas, se não todas, aumentaram a velocidade de introdução de novos produtos, o desejo dos clientes em todo o mundo, bem como o esforço para encontrar o fornecedor de menor custo, mesmo ao custo de longos prazos de entrega e do aumento da incerteza. para todos verem. Os acontecimentos globais recentes, como a pandemia e as tensões geopolíticas em curso, não ajudaram. A ascensão de políticas nacionalistas e o alinhamento das regulamentações com as políticas associadas desestabilizaram ainda mais as cadeias de abastecimento globais e ampliaram as incertezas.
Assim, a necessidade de melhores previsões não vai desaparecer, as incertezas provavelmente continuarão a aumentar e ainda não há esperança de um modelo perfeito. Nesse cenário, existem algumas técnicas que uma empresa ou um planejador de demanda pode usar para gerar resultados de previsão mais precisos? Há alguma coisa que devemos e não devemos seguir? Quanto disso pode ser codificado em uma ferramenta; e quanto disso provém do previsor humano que fornece informações informadas. Se bem feito, o que podemos esperar de melhoria?
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