5 причин снижения качества статистических прогнозов
Эта статья содержит описание причин, по которым может снизиться качество статистических прогнозов, а также рекомендации относительно способов предотвращения повторного возникновения этой проблемы.
Ключевое понятие
|
Для определения моделей, тенденций и сезонности в статистическом прогнозировании используются исторические данные. Полученные факторы способствуют эффективному прогнозированию будущей потребности. Для достижения этой цели применяются соответствующие методы или модели прогнозирования, а также выполняется точная корректировка параметров тенденций и сезонности, чтобы исторические данные продуктов отразились в прогнозе. Затем прогнозы можно расширить и детализировать на основе данных, введенных в прогноз плановиком, и эффективного ведения моделей и параметров прогноза. |
Статистическое прогнозирование давно считается ключевым фактором совершенствования рабочих процессов и принятия обоснованных решений с точки зрения логистической цепочки. Многие признают, что некоторые технологии, например, SAP Advanced Planning & Optimization (SAP APO), могут способствовать оптимизации процессов благодаря точности прогноза и повышению эффективности логистической цепочки. Но, к сожалению, компании часто обнаруживают, что качество статистических прогнозов, получаемое в результате внедрения технологии статистического прогнозирования, не соответствует ожиданиям. И более того, качество этих далеко не идеальных прогнозов со временем ухудшается.
Неточные результаты прогнозирования угрожают имиджу компании, однако существуют методы снижения этого риска. Повысить точность результатов можно несколькими способами: путем применения более актуальных методов внедрения, посредством повышения уровня освоения системы конечными пользователями или с помощью общей организационной модели с поддержкой непрерывной оптимизации. Основная причина многих проблем кроется в неэффективности проектирования процессов, технической конфигурации и организационной структуры компании на этапе внедрения технологии статистического прогнозирования. В то время как эти причины очевидны, существуют другие, менее очевидные, о которых мало кто подозревает. Ниже перечислены наиболее распространенные причины низкого качества статистических прогнозов:
-
недостаточно полное представление о принципах статистического прогнозирования;
-
недостаточно продуманный состав группы планирования сбыта/прогнозирования;
-
проблемы качества данных и процессов их ведения;
-
неэффективная конфигурация технологии;
- ожидание незамедлительных результатов.
В следующих разделах будут рассмотрены все эти проблемы и представлены важные рекомендации по их предотвращению.
Оформите подписку sappro и получите полный доступ к материалам SAPPRO
Оформить подпискуУ вас уже есть подписка?
Войти
Обсуждения 2
Комментарий от
Виктор Плющенко
| 02 июля 2010, 11:33
Комментарий от
Алексей Булаков
| 14 июля 2010, 14:53