5 причин снижения качества статистических прогнозов

Джерри Хоберман
1278
2
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.

Вы хотели бы увидеть полную версию статьи?

Если вы являетесь подписчиком журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, введите в правом верхнем углу логин и пароль.

Если вы хотите подписаться на журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, обратитесь в редакцию или сделайте заказ на сайте.

Правила получения тестового доступа к статьям SAP Professional Journal

Функциональная область: Управление логистической сетью / SCM
Комментарии:

Виктор Плющенко (Рейтинг: 61) 11:33, 02 июля 2010

Всегда хотел почитать хоть что-нибудь о прогнозировании. Спасибо большое.

Ольга Шлякова (Рейтинг: 569) 23:27, 10 июля 2010

Хорошие методические рекомендации.

Алексей Булаков (Рейтинг: 321) 14:53, 14 июля 2010

Теория без привязки к конкретным инструментам

Любое воспроизведение запрещено.
Копирайт © «Издательство ООО «Эксперт РП» Copyright © 2010 Wellesley Information Services. All rights reserved.