Vraagvoorspelling

Een nauwkeurige vraagvoorspelling vormt de basis voor de juiste inkoopbeslissing en is belangrijk voor een juist voorraadniveau. EazyStock’s patroon-gedreven vraagprognose verbetert de nauwkeurigheid van uw planning aanzienlijk voor de duizenden verschillende voorraad items. U voorkomt er kostbare fouten mee als gevolg van een te optimistische of pessimistische inschatting van de klantvraag.

 vraagvoorspelling

Klantvraag classificatie

Voorraadmanagers kunnen nu dynamisch maandelijkse of wekelijkse vraagpatronen in kaart brengen voor alle items in hun voorraad. EazyStock herkent en categoriseert producten automatisch in een één van de verschillende vraagpatronen. EazyStock volgt het vraagpatroon gedurende de hele product cyclus en houdt ook rekening met trends. Het resultaat is een nauwkeurige voorspelling en optimale inkoopbeslissingen en nabestellingen.

Vraagvoorspelling

EazyStock hanteert een statistisch voorspellingsalgoritme dat zich baseert op de verschillende productvraag categorieën. Uit een uitgebreide bibliotheek van statistische methodes wordt het calculatiemodel gekozen dat het best past bij de levenscyclus van het betreffende product – vanaf de start en de groei in de vraag tot aan de volwassen fase en teruggang. De vraagkwalificaties en de daarop volgende keuze van een voorspellingsalgoritme, worden steeds aangepast en verbeterd door EazyStock om de nauwkeurigheid van de voorspellingen te verbeteren.

In die gevallen waarin informatie uit eerdere periodes niet beschikbaar is om de toekomstige vraag te voorspellen (bijvoorbeeld bij de introductie van een nieuw product) is het voor de EazyStock gebruikers mogelijk om voorspellingen handmatig in te stellen of aan te passen, om daarmee een nauwkeuriger prognose te bereiken.

 


White Paper - 4 Ways to Improve Demand Forecasting Accuracy



Productvervanging

Als een nieuw product wordt geïntroduceerd als vervanger of opvolger van een bestaand product, is de historische klantvraag van het bestaande product erg belangrijk om een vraagvoorspelling voor het nieuwe product te maken. Met de ‘item vervangings’ feature kunnen de historische gegevens over de daadwerkelijke vraag en de voorspellingen van een één of meer bestaande producten worden overgenomen voor het nieuwe product.

EazyStock ondersteunt verschillende vervangingsmogelijkheden: één op één vervanging (1:1), één op meer (1:n), meer naar één (n:1) en meer naar meer vervanging (n:n).


 Voordelen

  • Nauwkeuriger voorspelling van de vraag
  • Minder buffervoorraad
  • Geen risico op verouderde voorraad
  • Minder voorraadtekorten en naleveringen
  • Lagere opslag- en vervoerskosten
  • Nauwkeurige geautomatiseerde marktvoorspellingen

Kenmerken

  • Dynamische classificatie van klantvraag profielen gedurende de levenscyclus van een product
  • Berekent nauwkeurige statistische prognoses, met gebruikmaking van beschikbare marktdata
  • Ontdekken en opschonen van voorraadafwijkingen
  • Automatische instellingen van de parameters op basis van het vraagprofiel van het product
  • Hergebruik van de klantvraag historie bij N:N vervangingsscenario’s
  • Geavanceerde automatische probleemherkenning en -oplossing

Vragen?Man with Computer

De snelste manier om te bepalen of EazyStock geschikt is voor uw organisatie is door een demo aan te vragen. Wij komen graag bij u op locatie of geven online een demo. Heeft u vragen over EazyStock, de implementatie, integratie, of iets anders? Neem dan contact met ons op.

 

Plan nu een demo Of neem contact op