Лучшие практики прогнозирования спроса

• Приветствие и представление Николаса Вандерпута.  

• Описание услуг центра: короткие курсы, консультирование, летние проекты, разработка ПО, аспиранты.  

• Опыт в аналитике, маркетинговой аналитике, прогнозировании цепочки поставок.  

• Представление команды, включая Марти и Роберта.  

• Инструкции по подписке на социальные сети и контакты.  

• Информация о веб-сайте и YouTube-канале.  

• Приветствие и цель вебинара: поделиться передовыми практиками прогнозирования спроса.  

• Представление Николаса: увлеченность прогнозированием и оптимизацией запасов, опыт преподавания и консалтинга.  

• Призыв к регистрации на сайте для участия в вебинаре.  

• Переход к первому слайду и вопрос о важности прогнозирования спроса.  

• Ответы участников: принятие решений, управление запасами, планирование поставок, оптимизация запасов, улучшение качества обслуживания клиентов.  

• Обобщение ответов: прогнозирование спроса помогает принимать правильные решения.  

• Описание четырехмерной системы прогнозирования.  

• Важность прогнозирования для принятия решений в цепочке поставок.  

• Возможность прогнозирования на разных уровнях и временных интервалах.  

• Важно понимать, какой уровень агрегации поможет принять правильные решения в цепочке поставок.  

• Примеры: краткосрочные решения для логистики, глобальные прогнозы для производственных планов, маркетинговые стратегии для планирования продвижения.  

• Необходимо учитывать, кто будет использовать прогноз и какие решения они будут принимать.  

• Краткосрочные решения: сколько нужно отгрузить, сколько произвести, куда отправить товары.  

• Глобальные прогнозы: планирование производственной мощности на неделю или месяц.  

• Маркетинговые стратегии: прогнозы по брендам, каналам на квартал или месяц.  

• Компании часто используют прогнозы по умолчанию, но это может быть неэффективно.  

• Важно учитывать, какие решения будут приниматься на основе прогнозов.  

• Примеры: прогнозы по складам, заводам, каналам, а не по странам.  

• Пример с заказом на три месяца вперед и процессом оформления заказа.  

• Менеджер по снабжению должен сообщить команде прогнозирования спроса, на какие горизонты ориентироваться.  

• Вопрос: на каком горизонте должна сосредоточиться команда прогнозирования?  

• Разные мнения внутри компании о том, на какие горизонты прогнозировать.  

• Большинство людей считают, что нужно сосредоточиться на прогнозах на три-четыре месяца вперед.  

• Важно учитывать влияние прогнозов на текущий уровень запасов.  

• Текущий уровень запасов зависит от прогнозов на период с первого по третий квартал.  

• Изменение прогнозов на один или два месяца может повлиять на текущий уровень запасов.  

• Важно знать прогноз на четвертый квартал для уверенности в выполнении заказа.  

• Важно правильно определить количество запасов на конец четвертого месяца.  

• Прогнозы на пятый месяц могут изменить решение о количестве запасов.  

• Необходимо учитывать возможные изменения спроса и устаревание продуктов.  

• Прогнозирование должно охватывать период от одного до пяти месяцев.  

• Важно учитывать каждый месяц, а не только три или более месяцев.  

• Необходимо согласовать детализацию горизонта прогнозирования.  

• Прогнозировать нужно спрос, а не продажи.  

• Прогнозирование продаж без учета запасов может привести к нулевым результатам.  

• Важно понимать, что клиенты имеют в виду, когда заказывают продукт.  

• Необходимо отслеживать невыполненные заказы и причины отмен.  

• Важно фиксировать первоначальную дату заказа и причины отмен.  

• Система управления заказами помогает улавливать реальный спрос.  

• Важно учитывать точность и предвзятость прогнозов.  

• Точность означает близость к цели, а предвзятость - отсутствие завышения или занижения прогнозов.  

• Необходимо выбирать показатели, полезные для цепочки поставок.  

• Выбор прогноза может измениться при просмотре показателей.  

• Люди могут изменить мнение о прогнозе после просмотра показателей.  

• Важно учитывать влияние показателей на выбор прогноза.  

• Разница между первым и вторым прогнозом составляет почти половину.  

• Только двое из 25 участников считают третий прогноз лучшим.  

• Предвзятость в цепочке поставок важна, и прогнозы с большим смещением могут быть проблематичными.  

• Прогнозы с отклонением в 32% и -48% делают планирование цепочки поставок невозможным.  

• Занижение прогноза может привести к дефициту.  

• Предвзятость может подталкивать к занижению прогнозируемого спроса.  

• RMSE приводит к непредвзятому прогнозу, но его сложно вычислить и объяснить.  

• MAE устойчив к выбросам, но часто приводит к предвзятому прогнозу.  

• Рекомендуется использовать взвешенные показатели для учета ценности продуктов.  

• Прогноз начинается с базовой линии и передается специалистам по планированию спроса.  

• Отдел продаж может увеличивать общий объем прогноза для безопасности запасов.  

• Важно, чтобы изменения в прогнозе добавляли ценность и не тратили много времени.  

• Отслеживание точности ошибок на каждом этапе процесса.  

• Модель прогнозирования должна быть более точной, чем скользящее среднее.  

• Важно выделять команды, которые добавляют или не добавляют ценности процессу.  

• Прогнозирование добавленной стоимости требует большого объема данных и манипуляций.  

• Использование Excel для этого практически невозможно.  

• Рекомендуется использовать программное обеспечение для прогнозирования.  

• Прогнозирование добавленной стоимости - лучшая практика в цепочке поставок.  

• Важно использовать программы, которые отслеживают добавленную стоимость.  

• Благодарность Майклу Гиллану за вклад в эту концепцию.  

• Советы помогут внедрить передовые методы в цепочке поставок.  

• Прогнозы должны быть полезными для других команд.  

• Джон Бойлан благодарит Николаса за интересный разговор.  

• Подчеркивается важность понимания контекста бизнес-прогнозирования.  

• Важность правильного уровня агрегации и иерархического прогнозирования.  

• Вопросы о прогнозировании спроса и продаж.  

• Проблемы с предвзятостью и абсолютными ошибками в прогнозах.  

• Влияние показателей на эффективность инвентаризации.  

• Вопросы о времени, затрачиваемом на корректировку прогнозов.  

• Стратегии, которые могут отговорить от "подтасовки" прогнозов.  

• Важность повышения точности прогнозов и их влияние на эффективность цепочки поставок.  

• Спикер благодарит за вопросы и отмечает, что у него есть слайды с ответами.  

• Он планирует продлить вебинар на полчаса, чтобы ответить на все вопросы.  

• Спикер подчеркивает важность понимания целей команд и агрегирования точности прогнозов.  

• Спикер объясняет, что для точного прогноза на неделю нужно учитывать прогнозы на каждый день.  

• Он подчеркивает важность науки о данных и необходимости тестирования разных методов агрегации.  

• Спикер рекомендует отслеживать статус запасов ежедневно.  

• Он делится опытом работы с компаниями, чтобы выявить реальный спрос.  

• Спикер подчеркивает важность отслеживания дефицита для цепочки поставок.  

• Спикер обсуждает предвзятость в прогнозах и политические соображения.  

• Он объясняет, что предвзятость может быть вызвана желанием подстраховаться или превзойти прогноз.  

• Спикер предлагает отслеживать прогнозы для выявления политических предубеждений.  

• Спикер отмечает, что его команда тратит много времени на составление прогнозов.  

• Он обсуждает, стоит ли это затраченного времени и усилий.  

• Спикер упоминает анализ Роберта Филдса и его влияние на его презентации.  

• Спикер подчеркивает сложность связи между прогнозированием и инвентаризацией.  

• Он советует улучшать оба аспекта параллельно и использовать одно и то же программное обеспечение.  

• Спикер отмечает, что оптимизация запасов требует больше усилий и ресурсов.  

• Спикер обсуждает корректировку суждений и время, затрачиваемое на небольшие корректировки.  

• Он предполагает, что на небольшие корректировки требуется больше времени, чем на большие.  

• Спикер переходит к вопросам, связанным с иерархическим прогнозированием.  

• Необходимо знать свою цепочку поставок и её участников.  

• Примеры: ежедневное прогнозирование для розничной торговли и еженедельное для производственных предприятий.  

• Часто цепочки поставок застревают на ежемесячных прогнозах без реальной пользы.  

• Ежемесячные прогнозы часто не учитывают сезонные факторы.  

• Важно прогнозировать полезную информацию, а не просто точность.  

• Программные системы часто отслеживают продажи, а не спрос.  

• Важно отслеживать нехватку и использовать модели прогнозирования для её обхода.  

• В B2B системах нужно следить за дефицитом, а не за ошибками прогноза.  

• Используйте SAP ERP для ежедневного отслеживания уровня запасов.  

• Статистические модели и машинное обучение могут помочь в прогнозировании.  

• Учитывайте периоды отсутствия запасов в моделях.  

• Ответ зависит от цепочки поставок, времени выполнения заказа и затрат.  

• Это вопрос планирования и инвентаризации, а не прогноза.  

• Прогнозирование должно быть объективным и учитывать риски.  

• Вопрос о том, на сколько процентов выше прогнозировать запасы, сложен и требует отдельного обсуждения.  

• Важно учитывать абсолютную ошибку и предвзятость.  

• Суммирование средней абсолютной ошибки и смещения помогает выбрать лучший прогноз.  

• Видео вебинара будет доступно на LinkedIn, YouTube и других платформах.  

• Вопросы можно задавать через LinkedIn, и Никола ответит на них.  

• Благодарности участникам и завершение вебинара.