Błąd prognozy (Forecast Error) to różnica między wartością prognozowaną a wartością rzeczywistą danej zmiennej w określonym punkcie czasowym. Jest to miara oceniająca trafność prognozy oraz skuteczność modelu prognostycznego.

Błąd prognozy można obliczyć na różne sposoby, w zależności od specyfiki danych i wymagań analizy. Najczęściej stosowanymi miarami błędu prognozy są:

• Błąd bezwzględny (Mean Absolute Error, MAE).
• Błąd średniokwadratowy (Mean Squared Error, MSE).
• Błąd średniokwadratowy pierwiastkowany (Root Mean Squared Error, RMSE).

Wykorzystanie błędu prognozy w zarządzaniu zapasami w łańcuchu dostaw jest kluczowe dla optymalizacji procesu i minimalizacji kosztów. Oto kilka sposobów, w jaki można to zrobić:

• Monitorowanie błędów prognozy: Regularne monitorowanie błędów prognozy dla różnych produktów i lokalizacji pozwala zidentyfikować wzorce i tendencje w nieprawidłowych prognozach. Można to zrobić poprzez porównanie prognoz z rzeczywistymi sprzedażami lub zużyciem w określonym okresie czasu.
• Udoskonalanie procesu prognozowania: Analiza błędów prognozy może pomóc zidentyfikować obszary, w których występują największe problemy lub bariery w procesie prognozowania. Można wdrożyć działania mające na celu poprawę jakości danych wejściowych, zwiększenie zaawansowania modeli prognozowych lub szkolenie personelu odpowiedzialnego za prognozowanie.
• Elastyczne zarządzanie zapasami: Wykorzystanie błędów prognozy może być kluczowe przy podejmowaniu decyzji dotyczących poziomów zapasów. Dla produktów lub lokalizacji charakteryzujących się większymi błędami prognozy, można stosować bardziej elastyczne podejścia do zarządzania zapasami lub krótsze cykle zamówień.
• Zarządzanie ryzykiem: Błąd prognozy może prowadzić do nadmiernych lub niewystarczających poziomów zapasów, co z kolei może prowadzić do utraty przychodów lub nadmiernych kosztów magazynowania. Poprzez uwzględnienie błędów prognozy w strategii zarządzania ryzykiem, można minimalizować potencjalne szkody poprzez stosowanie technik takich jak zróżnicowane poziomy zapasów, umowy z dostawcami dotyczące elastyczności lub strategie zabezpieczenia cenowego.
• Komunikacja w łańcuchu dostaw: Współdzielenie danych dotyczących błędów prognozy między różnymi uczestnikami łańcucha dostaw może pomóc w lepszym zarządzaniu ryzykiem i dostosowywaniu strategii działania. Dzięki temu dostawcy, producenci i dystrybutorzy mogą działać bardziej zgodnie, minimalizując negatywne skutki błędów prognozy.

Podsumowując, wykorzystanie błędów prognozy w zarządzaniu zapasami w łańcuchu dostaw może przyczynić się do bardziej skutecznego i efektywnego funkcjonowania całego systemu poprzez poprawę trafności prognoz, elastyczne zarządzanie zapasami oraz lepsze zarządzanie ryzykiem i komunikację między uczestnikami łańcucha dostaw.

System DATURE wylicza błędy prognoz zarówno dla prognoz statystycznych jak i prognoz eksperckich. Dzięki temu możliwe stałe podnoszenie jakości procesu prognostycznego i tym samym efektywności zarządzania zapasami.

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!