Hur hittar man den felkälla i din Operations Management prognos

October 15

Prognoser Operations management tenderar att vara felaktiga, och du måste ta reda på hur (i) exakt din prognosmodell är. För e gjutning fel är skillnaden mellan prognosen och faktiska värden. Prognoser är felaktiga av många skäl. Här är några av de vanligaste felkällorna:

  • Felaktigt identifiera sambandet mellan variablerna: Identifiera sambandet mellan en variabel och en annan. I verkligheten kan det finnas mer än en variabel bestämma ett utfall. Till exempel, kan försäljningen av elektriska bilar relateras till inte bara priset på bensin men även priset på bilen själv och tillgången till offentliga laddningsstationer i din stad. Korrekt identifiera variabler påverkar din prognos.
  • Inte erkänna utvecklingen av efterfrågan: När du inte inser trender (antingen uppåt eller nedåt) och Dona € t står för dem i din prognosmodell kommer din prognos avsevärt släpar din faktiska efterfrågan. Trender kan förändras snabbt och vara subtil och därför vara svårt att observera. Om du använder fel trendlinjen är ett vanligt misstag.
  • Inte uppdatera prognosantaganden och tekniker: Du bör kontrollera din prognosmetod regelbundet för att upptäcka eventuella förändringar i efterfrågemönster. Grundläggande förändringar i efterfrågan kan kräva att du ändrar din prognosteknik. Genom att övervaka din prognosfel kan du snabbt upptäcka förändringar i din efterfrågan.
  • Projicera tidigare trender in i framtiden: När du använder de metoder tidsserie (glidande medelvärde och exponentiell utjämning), du € re gör antagandet att tidigare mönster kommer att fortsätta i framtiden. Detta kan vara farligt, särskilt i snabbt föränderliga marknader, där produkterna upplever enorm tillväxt i efterfrågan eller blivit föråldrade snabbt.
  • Reagera på slumpmässiga eller särskilda skäl variationer: Random variation är de naturliga förskjutningar som uppstår från många mindre källor Special orsak variation fluktuation som kan bidragit till en händelse som doesnâ € t normalt inträffar, till exempel en orkan varning som tvingar evakueringar och. orsakar en ökning i hotellvistelser i vissa områden. Donâ € t reagerar på dessa variationer, eftersom theyâ € re oförutsägbar och engångs.
  • Förlitar sig på fördomsfulla informationskällor: Försäljningsutvecklingen mäts ofta baseras på faktisk försäljning jämfört med prognosen. Om den faktiska försäljningen överskrider prognosen är säljare ofta belönas, så låga prognoser erbjuda dem en större chans att överskrida det. Produktions personalen tenderar att föredra höga efterfrågeprognoser så de har mer resurser tillgängliga för att möta den prognostiserade efterfrågan. Tänk alltid på källan till information för dina prognoser.
  • Använda ett otillräckligt antal datapunkter: Använda tidsseriedata kräver ofta en stor mängd uppgifter, särskilt om trender eller säsongs förutsättningar. Vad kan se ut som ett mönster i dina data kan vara slumpmässig variation i efterfrågan. Du vill vara säker på att du har tillräckligt med poäng för att observera mönster över flera säsonger. Exakt hur mycket tidigare uppgifter du behöver beror på vilken typ av din verksamhet.