Как повысить точность прогнозов

Точный прогноз будущих продаж, вероятно, находится на самом верху списка вещей, которые помогают лучше планировать бизнес на будущее. С точки зрения цепочки поставок такие факторы, как требовательные клиенты, длительные сроки выполнения заказов, непредсказуемые колебания спроса, ограниченные мощности, необходимость расширения и т. д., обуславливают необходимость более качественных прогнозов. У других отделов тоже есть свои потребности.

Потребность в улучшении прогнозирования стимулировала значительные инвестиции в инструменты за последние 30 с лишним лет. Сегодня существует множество инструментов, использующих комбинацию различных техник, и Аркиева — одна из них. Тем не менее, стремление к повышению точности прогнозов не уменьшилось. Поскольку предприятия представляют больше продуктов, удлиняют свою цепочку поставок и предпочитают сокращать инвестиции в запасы, проблема становится намного хуже, а не лучше.

Для этого существует множество драйверов. Поскольку инструменты усовершенствовались и стали более сложными методами и терминологией, может возникнуть ощущение, что всю неопределенность можно смоделировать, а затем единая модель может создать идеальный прогноз. Скорость вычислений, как на локальном, так и на облачном уровне, позволяет обрабатывать числа со скоростью, при которой прогнозы такого типа можно рассчитать за секунды или минуты, тем самым давая нам более точные, если не полностью точные прогнозы.

Большинство, если не все, компании увеличили скорость внедрения новых продуктов, желание клиентов по всему миру, а также стремление найти поставщика с наименьшими затратами даже за счет длительных сроков поставки и повышенной неопределенности. на всеобщее обозрение. Недавние глобальные события, такие как пандемия и продолжающаяся геополитическая напряженность, не помогли. Рост националистической политики и согласование правил с соответствующей политикой еще больше дестабилизировали глобальные цепочки поставок и усилили неопределенность.

Таким образом, необходимость в более качественном прогнозировании не исчезнет, неопределенности, вероятно, будут продолжать расти, и надежды на создание идеальной модели по-прежнему нет. Существуют ли в этом сценарии какие-либо методы, которые бизнес-планировщик или специалист по планированию спроса могут использовать для получения более точных результатов прогнозирования? Есть ли что-то, что можно и чего нельзя делать? Насколько это можно кодифицировать в инструменте; и какая часть этих данных исходит от человека-прогнозиста, предоставляющего компетентную информацию. Если все сделано хорошо, чего мы можем ожидать в качестве улучшения?

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ и присоединяйтесь к нам в среду, 27 марта, когда Суджит Сингх обсудит, как повысить точность прогнозов и многое другое.