Sarcina principală în managementul inventarului este de a determina volumul de reaprovizionare, care este, cât de mult ar trebui să fie ordonat furnizorului. La calcularea acestei sume se utilizează mai mulți parametri - cât de mult vor fi vândute în viitor, cât de mult timp este alimentată, care echilibrează avem în stoc și cât de multe au fost deja comandate de la furnizor. Măsura în care definim în mod corespunzător acești parametri vor influența sau nu bunuri suficiente în stoc sau va fi prea mult. Dar cel mai mare impact asupra eficienței gestiunii stocurilor afectează în măsura în care previziunile sunt corecte. Mulți cred că este, în general, principala problemă în managementul inventarului. Într-adevăr, precizia de predicție este parametru foarte important. Prin urmare, este important să înțelegem cum să-l evalueze. De asemenea, este important să se identifice cauzele deficitelor sau nelichide, precum și în selecția de software pentru prognoză de vânzări și de gestiune a stocurilor.
În acest articol, am prezentat mai multe formule pentru a calcula precizia erorii prognoza și prognoza. În plus, puteți descărca fișiere cu exemple de calcule ale acestui indicator.
Pentru a estima vânzările prognoza de evaluare statistică utilizată a erorii de estimare a prognozei seriilor de timp. Cel mai simplu indicator - faptul abaterii de la prognoza în termeni cantitativi.
În practica a erorii de predicție calculate pentru fiecare element în parte, iar eroarea de predicție medie calculată. Următoarele greșeli comune sunt doar indicatori pentru indicatorii de media erorilor de prognoză.
Printre acestea se numără:
MAPE- eroarea medie absolută în procente
unde Z (t) - valoarea reală a seriilor de timp, și - este prezis.
În cazul în care valorile efective ale seriilor de timp sunt aproape de 0, atunci numitorul va fi un număr foarte mic, ceea ce va face valoarea MAPE aproape la infinit - nu este în întregime corectă. De exemplu, prețul real al PCB = 0,01 ruble / MW, inclusiv o predictive = 10 ruble / MW inclusiv în timp ce MAPE = (0.01-10) /0.01 = 999%, dar în realitate nu suntem atât de mult greșit, doar 10 ruble / CF inclusiv Pentru seriile, conținând valori apropiate de zero, următoarea estimare a erorii de predicție.
.
Pentru predicție prețul de evaluare de eroare PCB și LED-BR corect pentru a utiliza MAE.
8500). Pentru această valoare MAPE predicție = 1,5%. » În același timp, uita la articol, este posibil să se stabilească o impresie generală a puterii de eroare de predicție pentru care MAPE variază, de obicei, 1 - 5%; sau erori în prognoza prețului energiei electrice pentru MAPE care variază de la 5 la 15%, în funcție de perioada și piața. MAPE a primit valoare pentru propria lor prognoză, puteți estima cât de mare te pentru a prezice.
ME - eroarea medie
Ea apare chiar și un alt nume pentru acest indice - Bias (engl. - Bias) demonstrează magnitudinea abaterii, și - în ce direcție previziunile de vânzări se abate de la necesitatea reală. Acest indicator arată dacă previziunile optimiste sau pesimiste. Aceasta este, o valoare negativă Bias a spus că prognoza a fost prea mare (cererea reală a fost mai mic), și, dimpotrivă, o valoare pozitivă care prognoza a fost prea mică. Valoarea indicatorului digital determină cantitatea de deviere (offset).
MSE - eroarea medie pătrată
.
RMSE - rădăcina pătrată a mediei pătrat de eroare
.
SD - deviație standard
unde ME - are o eroare medie definită prin formula de mai sus.
Precizia de comunicare și de eroare de predicție
La începutul acestei discuții, să se ocupe de definiții.
Prognoza eroare - o valoare a posteriori a abaterii de la prognoza starea reală a obiectului. Dacă vorbim despre previziunile de vânzări, este o indicație a abaterii de la previziunile actuale de vânzări.
Precizia de predicție este conceptul de predicție eroare opusă. Dacă eroarea de predicție este mare, precizia este scăzută, și invers, dacă eroarea de predicție este mic, precizia este mare. În esență, scor MAPE eroare prognoză este valoarea inversă pentru precizia de predicție - relația este simplu.
- În cazul în care precizia previziunilor este de 100%, modelul ales descrie valoarea reală de 100%, adică, foarte precis. Este necesar să se facă imediat o rezervare, că această cifră nu va fi niciodată caracteristica principală a prognozei este faptul că este întotdeauna greșit.
- În cazul în care 0% sau număr negativ, nu este descrisă, iar acest lucru nu ar trebui să aibă încredere model.
Alegeți un model adecvat poate prognoza prin calcularea indicelui de precizie prognoză. prognozarea model, care măsoară acuratețea previziunilor va fi mai aproape de 100% mai multe sanse de a face o previziune mai exactă. Acest model poate fi numit optim pentru seria de timp selectată. Vorbind de înaltă precizie, vorbim despre erori de prognoză mai mici și neînțelegeri în acest domeniu nu ar trebui să fie. Nu contează ce este va fi de urmărire, dar este important să se compararea modelelor predictive sau obiective un indicator - eroarea prognoza sau precizia de predicție.
Mai devreme am folosit evaluarea MAPE. până când a întâlnit o formulă care încurajează Valerii Razgulyaev.
Una dintre predicție formula de estimare de eroare este cel mai utilizat următoarea formulă:
în cazul în care: P - este prognoza, și S - de fapt, pentru aceeași lună. Cu toate acestea, această formulă are o limitare serioasă - cum să evalueze o eroare dacă faptul este zero? Un posibil răspuns este că, în acest caz, D = 100% - ceea ce înseamnă că suntem complet greșită. Cu toate acestea, un exemplu simplu arată că un astfel de răspuns - nu este adevărat:
După cum se poate vedea, într-o variantă №1 eroare devine 100%, cu ea deja - nu ipoteza și calculul nostru de net, care poate fi de încredere mașină. Oglindă aceleași opțiuni №2 și №3 - și au aceeași eroare, cu eroarea mai mică decât eroarea cea mai rea varianta №1. Singura situație în care această formulă nu poate da un răspuns clar - numitorul este egal cu zero. Dar cele mai multe dintre previziunile și faptul este zero, numai atunci când ambele sunt zero. În acest caz, se pare că ne-am prezis lipsa cererii, și într-adevăr nu a fost - care este, de asemenea, eroarea este zero, - am făcut o predicție destul de precisă.
Metoda vizuală - grafic
Metoda vizuală constă în faptul că suntem în grafic pentru valoarea de retragere a modelului de predicție și faptul că vânzările acelor modele care doresc să compare. Apoi, compara vizual modul predictiv modelul aproape de vânzările efective. Să ne uităm la un exemplu. Tabelul de mai jos prezintă cele două modele predictive, precum și vânzările efective ale acestui produs în cursul aceleiași perioade. Pentru claritate, am calculat, de asemenea, eroarea ambelor modele prezic.
Conform graficului, este clar că modelul descrie cel mai bun 2 vinde acest produs. Evaluarea erorii de predicție, de asemenea, se arată - 65% și 31% eroarea de predicție pentru modelul 1 și modelul 2, respectiv.
Dezavantajul acestei metode este faptul că o mică diferență între modele este dificil de detectat - o diferență de câteva procente este dificil de estimat din diagrama. Cu toate acestea, aceste câteva procente pot îmbunătăți în mod semnificativ calitatea de prognoză și reaprovizionare de planificare, în general.
Folosind formulele de eroare de predicție în practică
Aspectul practic al estimării erorii de predicție am adus un element separat. Acest lucru se datorează faptului că toate metodele statistice de calcul a indicelui de eroare de predicție calculat cât de mult ne-am făcut o greșeală în prognoza din punct de vedere cantitativ. Să ne acum discutăm modul în care o astfel de cifră ar fi de ajutor în probleme de gestionare a stocurilor. Faptul că scopul principal al gestiunii stocurilor - pentru a oferi servicii de vanzari, cererea clienților noștri. Și, în cele din urmă, a maximiza veniturile și profitul. Iar aceste cifre sunt măsurate cu precizie în termeni de valoare. Astfel, este important atunci când se evaluează eroarea de predicție pentru a înțelege contribuția fiecărui a făcut la poziția de vânzări în termeni de valoare. Când evaluăm eroarea de estimare în termeni cantitativi, presupunem că fiecare element are aceeași pondere în volumul total al vânzărilor, dar, de fapt, acest lucru nu este adevărat - sunt produse foarte scumpe, au produse care sunt vândute în cantități mari, grupul nostru A, dar există nu produse foarte scumpe, au produse care fac o mică contribuție la vânzări. Cu alte cuvinte, o mare greșeală de bunuri de grup O predicție vom „costuri“ mai mult decât cea mai mică eroare de predicție de mărfuri grupa C, de exemplu. Pentru estimarea noastră de eroare de predicție a fost corectă, obiectivele relevante de management al stocurilor, avem nevoie pentru a evalua eroarea de predicție pentru toate produsele sau un anumit grup nu este pe medii, iar media ponderată bazată pe prognoza și faptul că, în ceea ce privește valoarea.
Un exemplu de calcul al acestei evaluări, puteți vedea în fișierul Excel.
În același timp, trebuie să ne amintim că suntem așteaptă cu nerăbdare să evalueze elementele individuale ale erorii de predicție în numărul, dar în cazul în care este important să se înțeleagă eroarea globala pe predictie a companiei, de exemplu, pentru a evalua modelul pe care le folosim, nu trebuie să ne conta Evaluarea medie a tuturor mărfurilor și medie ponderată pe baza evaluării. Evaluarea poate fi făcută la prețul de cost sau prețul de vânzare, nu joacă un rol important, mai important, la același preț (tip de preț) utilizat în toate calculele.
De ce să folosiți o eroare de predicție
În primul rând, eroarea de predicție de evaluare, trebuie să evaluăm modul în care sunt greșite în planificarea vânzărilor, și, prin urmare, planificarea ofertei de bunuri. Dacă ne așteptăm întotdeauna de vânzări în mod semnificativ mai mult decât pentru a vinde de fapt, este probabil ca vom avea un surplus de bunuri, și nu este profitabilă companie. În cazul în care greșim în direcția opusă - estimări de vânzări mai mici decât vânzările reale, cu mare probabilitate, vom avea deficite, iar compania nu dopoluchit profit. În acest caz, eroarea de predicție este un indicator al calității calității planificării și a inventarului de management.
Un indicator că creșterea eficienței este posibilă prin îmbunătățirea calității previziunilor. Datorită ceea ce poate fi îmbunătățit, nu vom discuta aici despre calitatea de predicție, dar o opțiune este de a cauta diferite modele de prognoză, modificați calculul parametrilor, dar asta e modul în care noul model ar fi mai bine doar pentru a ajuta la rata de eroare de predicție sau acuratețea previziunilor. Compararea acestor cifre pe mai multe modele pentru a ajuta la determinarea modelului care oferă cele mai bune rezultate.
În cazul ideal, astfel încât să putem selecta modelul pentru fiecare element individual. În acest caz, vom calcula prognoza pentru diferite produse pentru diferite modele, în conformitate cu cele care dau cea mai bună opțiune pentru un anumit produs.
De asemenea, acest indicator poate fi utilizat în selecția de instrumente automatizate de prognoză a cererii și de gestiune a stocurilor. Puteți face estimările de prognoză de testare în programul propus și să compare eroarea de predicție obținută cu prognoza, care este la modelul existent. Dacă eroarea de predicție propusă este mai mică decât instrumentul. Deci, acest instrument poate fi considerat pentru a fi utilizate în cadrul companiei. În plus, prognoza rata de precizie sau a erorii de predicție poate fi folosit ca un KPI de angajați care sunt responsabili pentru pregătirea vânzărilor prognoza sau manageri de cumpărare, în cazul în care se așteaptă să prognoza de vânzări viitoare în calcularea comenzii.
Dacă doriți să îmbunătățească eficiența gestionării stocurilor și creșterea cifrei de afaceri de inventar, propune pentru a studia o clasă de master „Cum de a crește transformă inventar.“