Gli elementi fondamentali del Forecasting in Operations Management

Previsioni punto, o di numero unico previsioni di domanda, sono in genere sempre corrette. Volete una previsione accurata di informare la vostra gestione delle operazioni. Thatâ € s perché è necessario non solo un valore atteso (quello che pensi domanda sarà), ma anche una misura della vostra Methoda errore di previsione € s.

Qui sono i principi fondamentali della previsione:

  • Previsioni aggregate sono più accurate previsioni disaggregati. Prevedere la domanda di un prodotto a livello nazionale è più preciso di previsione su ogni singolo punto vendita. La variazione della domanda in ogni punto vendita è lisciata insieme ad altri luoghi, fornendo una previsione più accurata. È possibile ottenere un miglioramento simile prevedendo la domanda aggregata per tutte le varianti di un prodotto combinato.
  • Siate pronti a cambiare il modello di previsione, ma donâ € t overreact a cambiamenti casuali. Modelli di domanda possono e cambiano, e in caso di cambiamenti reali, potrebbe essere necessario cambiare la vostra tecnica di previsione. Misurare l'errore di previsione in grado di avvisare in caso di cambiamenti; tuttavia, è necessario verificare che in realtà si è verificato un cambiamento sostenibile e che ciò che avete osservato ISNA € ta variazione casuale.
  • Donâ € t previsioni sostitutive per informazioni conosciute. Molte aziende possono diventare accecati dalla loro previsioni e ignorare whatâ € s in realtà si verificano nel contesto imprenditoriale. Se qualcosa cambia, come un evento meteorologico, o più dati diventano disponibili, come ad esempio un ordine di vendita, essere pronti a registrare la vostra previsione per incorporare le nuove informazioni.
  • Se una semplice resa tecnica precisione accettabile, donâ € t utilizzare una tecnica più avanzata. Utilizzare il modello di previsione semplice che fornisce la precisione desiderata. Ad esempio, donâ € t utilizzare un modello di stagionalità meno che non ti dà notevolmente maggiore precisione di un semplice modello di livellamento esponenziale.
  • Selezionare una tecnica di previsione che fa buon uso dei dati disponibili. I metodi di previsione di serie temporali si affidano per avere non solo una grande quantità di dati, ma anche i dati pertinenti e accurati. Se si dona € t hanno fiducia nella quantità o la qualità dei dati, si consiglia di scegliere un metodo qualitativo per prevedere fino a quando i dati saranno disponibili.

    Ad esempio, considerare basando le tue previsioni sul potenziale dimensione del mercato e regolazione in base all'esperienza. Applicando modelli di previsione sofisticati per dati errati wonâ € t migliorare la qualità di fondo dei dati o la previsione.
  • Previsioni a breve termine sono più affidabili di previsioni a lungo termine. Il hor previsione i Zon, o quanto a lungo nel futuro la previsione prevede, ha un impatto diretto sulla precisione. In altre parole, la previsione delle vendite di questo mese è più facile che la previsione delle vendite per un anno da oggi.

    Molte cose possono accadere tra oggi e il prossimo anno, come nuovi concorrenti che entrano nel mercato, le preferenze dei clienti che cambia, o la nuova tecnologia che causano spostamenti della domanda. Questi cambiamenti diventano più difficili da prevedere come orizzonte di previsione aumenta.
  • Non esiste un unico migliore tecnica di previsione. Il punto importante è quello di confrontare diversi modelli di previsione e scegliere quella che meglio soddisfa le esigenze della vostra situazione e corrisponde ai dati che avete a disposizione.

Eâ € s importante notare che, anche se le previsioni disaggregati possono essere meno accurato previsioni aggregate, previsioni disaggregati sono fondamentali per la pianificazione della produzione. Ad esempio, se un'impresa produce diversi modelli di televisori, pianificazione della produzione a livello del pavimento fabbricazione richiede un numero dettagliata di quanti di ogni modello da produrre.

Rinviando un impegno per i dettagli, l'azienda può fare una più accurata previsione disaggregato (previsioni a breve termine sono più accurate previsioni a lungo termine). Ridurre i tempi di flusso consente una ditta di ritardare la decisione su quali modelli esatto per produrre, che migliora le sue previsioni.