Förbättra noggrannheten i efterfrågeprognoser

4 min läsning

Efterfrågekontroll- hantera outliers, undvik felaktiga prognosberäkningar

    Share

Vikten av noggranna efterfrågeprognoser

En hög prognosprecision inom supply chain management är A och O för att kunna göra korrekta inköp och för lagerstyrningen som helhet. Felaktiga efterfrågeprognoser kan leda till att man bygger upp överlager eller, tvärtom – problem med lagertillgänglighet. Båda är ovälkomna problem för lagerplanerare så att förbättra sina efterfrågeprognoser bör vara ett viktigt mål alla inköps- och lagerplaneringsteam.

Kort sagt, mer exakta efterfrågeprognoser hjälper dig att:

  • Förbättra kundnöjdheten
    Kunder har generellt nolltolerans för att artiklar tar slut. Med konkurrenter nära till hands är beställningen från dom istället bara ett knapptryck ifrån. Att säkerställa er lagertillgänglighet kommer hjälpa er att behålla nöjda kunder.
  • Optimerade lagernivåer
    Att ställa in säkerhetsnivåer baserat på exakta prognoser kommer att förhindra lagerbrist utan att riskera att bygga upp överlager.
  • Hantera ledtider för leverantörer
    Genom att ge leverantörer en prognos över ditt lagerbehov kan de planera för att hålla dina beställningar och leveranstider, vilket underlättar och stärker er leverantörsrelation.
  • Förhindra förlorade intäkter
    Att bli drabbad av lagerbrist leder till direkt förlorad försäljning, inte bara för den efterfrågade artikeln utan även för kompletterande artiklar.

Hur förbättrar du noggrannheten i efterfrågeprognoser?

Du kan beräkna noggrannheten i dina prognoser för lagerefterfrågan genom att jämföra prognosen med den faktiska efterfrågan. Om din prognosprecision är dålig kan du överväga följande åtgärder för att förbättra den:

  • Introducera efterfrågeprognostekniker som tar hänsyn till flera variabler, såsom säsongsvariationer eller trender.
  • Byt ut manuella kalkylblad mot ett verktyg för efterfrågeprognoser som automatiskt genererar dina prognoser, så att du kan lägga mer tid på att granska dem (istället för att beräkna dem).
  • Granska externa omvärldshändelser, till exempel, om ditt företag handlar i en bransch där efterfrågan är oregelbunden, kommer du att tycka att det är mycket mer utmanande att skapa korrekta prognoser än i branscher där efterfrågan är mer regelbunden.
  • Ta hänsyn till lagerartiklarnas olika stadier i produktlivscykeln med olika prognosmodeller, t.ex. måste du behandla nya produkter (med okänd efterfrågan) annorlunda än de som är mogna och har en stadig efterfrågan.
  • Förhindra prognosbias som kan orsaka över- eller underbeställning av artiklar genom att se till att prognoser baseras på historiska efterfrågedata.
  • Att notera och agera på bullwhip-effekten, vilket är när en liten fluktuation i efterfrågan i toppen av er supply chain ökar desto fler steg i kedjan man kollar på. Det uppstår t.ex. på grund av att varje planerare beställer ett ”litet extra” lager för att täcka risken för lagerbrist.

Gratis Guide - 8 steg till bättre efterfrågeprognoser

Förbättra efterfrågeprognoser genom att identifiera efterfrågeavvikelser

Prognosnoggrannheten kan också påverkas av ”outliers” eller ”utliggare” i din data, som anses vara extremvärden.

En outlier är en datapunkt som inte anses vara en del av det övergripande mönstret för efterfrågan på en vara. Det är mindre förutsägbart och oftast en engångshändelse. Oregelbunden efterfrågan kan orsakas av kända händelser t.ex. en stor engångsorder eller en kampanj. Det kan även orsakas av händelser som du inte känner till, t.ex. en kund som går i konkurs, naturkatastrofer etc.

En efterfrågeavvikelse kan antingen vara för hög eller för låg jämfört med andra datapunkter i dataserien.

Eftersom outliers kan påverka och förvränga noggrannheten i dina efterfrågeprognoser, är det bra att ta bort dem från de övergripande prognosberäkningar. Detta är dock inte alltid fallet, och vid närmare granskning kan vissa extremvärden visa sig vara ett genuint efterfrågemönster. Därför behöver de ofta undersökas för att se om deras vanliga beteende kan förklaras.

Det är viktigt att flagga och övervaka efterfrågeavvikelser för att förhindra förvrängning av dina prognoser över tid. Genom att identifiera extremvärden kan du förbättra prognostiseringsnoggrannheten och förhindra över- eller underlager. I slutändan minskar risken för att antingen binda upp kapital i överlager eller få lagerbrist.

Identifiera efterfrågeoutliers

Det finns ett antal sätt att upptäcka avvikande efterfrågan – både enkla och mer komplexa.

En grundläggande metod är att visualisera data och upptäcka outliers. Ett mer komplext alternativ är att använda statistiska beräkningar. I detta fall bestäms extremvärdet vanligtvis av antalet standardavvikelser från medelvärdet.

Identifiera efterfrågeoutliers

I exemplet ovan kan du se historisk data för en 12 månaders efterfrågeperiod och sedan prognosen framåt.

Den röda stapeln har markerats som en potentiell outlier, på grund av dess uppenbara standardavvikelse från den normala genomsnittliga efterfrågan.

Som lagerplanerare har du möjlighet att ta bort denna outlier från din framtida prognos och basera din prognos på de blå staplarna. I exemplet ovan återspeglar den orange linjen detta beslut.

Eller så kan du välja att ignorera outliern i din data, om du tror att detta efterfrågemönster är ”normalt”. Till exempel kan du titta tillbaka på data från tidigare år och se samma mönster inträffa årligen. I det här fallet skulle du inkludera extremvärdet i din prognos.

Automatisering för att förbättra noggrannheten i efterfrågeprognoser

Att regelbundet granska varje artikel i sitt lager för att beräkna prognosfel, hitta extremvärden och förstå orsakssambanden kan vara ett tidskrävande jobb. Det finns dock mjukvaror som kan göra det åt dig, som EazyStock, som genererar automatiskt efterfrågeprognoser och kontrollerar deras noggrannhet – dagligen! Man kan också flagga outliers i prognosdatan för att säkerställa att de av misstag inte påverkar dina prognoser och din prognosnoggrannhet.

Om du har ett ERP-system (Enterprise Resource Planning) eller ett Warehouse Management System (WMS) undersök om denna funktion finn tillgänglig.

Med ett pålitligt system på plats för att följa och flagga efterfrågefluktuationer, kan du eliminera risken för att de negativt påverkar kvaliteten på dina efterfrågeprognoser.

Behöver du hjälp med att förbättra prognostiseringsnoggrannheten?

Om du tycker att det är en utmaning att korrekt prognostisera efterfrågan kan det vara dags att överväga en mjukvara för efterfrågeprognoser.

En mjukvara för efterfrågeprognoser lägger grunden för en framgångsrik lagerhantering. Den hjälper dig undvika överlager och säkerställa tillgängligheten – för nöjda kunder och för att ligga steget före konkurrenterna.

Är du nyfiken på att se hur vi kan hjälpa er? Kontakta oss för en demo!  

Boka en personlig demo

Share

Mark Chapman

time

4 min läsning

Anmäl dig till EazyStocks nyhetsbrev

Nya insikter    En gång i månaden    Avregistrera när som helst