База знаний

5 причин снижения качества статистических прогнозов

Джерри Хоберман
1433
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, авторизируйтесь на сайте.

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.