Previsió de la demanda
La importància de la previsió
Gestió d'inventari
Les previsions precises de la demanda permeten a les empreses mantenir nivells òptims d'inventari, minimitzant tant l'excés d'existències com els esgotaments.
Eficiència de costos
En alinear la producció i l'adquisició amb la demanda prevista, les empreses poden reduir els residus i millorar l'eficiència dels costos.
Satisfacció del client
Satisfer la demanda dels clients amb rapidesa comporta una major satisfacció i fidelització del client.
Assignació de recursos
Una previsió adequada ajuda a assignar recursos de manera eficaç, garantint que la quantitat adequada estigui disponible quan calgui.
Planificació estratègica
Les previsions a llarg termini ajuden en la planificació estratègica, ajudant les empreses a establir objectius i prendre decisions informades sobre l'expansió, la inversió i el posicionament al mercat.
Hi ha diversos mètodes utilitzats per a la previsió, cadascun amb els seus punts forts i febles. Generalment es poden separar en dos grups:
Mètodes qualitatius
Es basen en el criteri d'experts, amb tècniques com els estudis de mercat, el mètode Delphi o els panells d'experts.
Serveixen per entendre el mercat en conjunt, detectar canvis estructurals i captar el que no reflecteixen els números.
Ara bé, són molt vulnerables als biaixos, tant cognitius com intencionats, quan els objectius de cada àrea no estan alineats. Per això se solen fer servir com a complement dels mètodes quantitatius, dins de processos de decisió estructurats.
Mètodes quantitatius
Fan servir dades històriques amb models estadístics, aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial per predir la demanda: sèries temporals, models causals, projecció de tendències i models predictius.
Són molt precisos i gestionen grans volums de dades, així que capten bé la complexitat del mercat i donen conclusions concretes. Per això funcionen especialment bé en mercats complexos i volàtils, on preveure bé la demanda és clau per decidir i planificar.
La transició cap a un enfocament basat en la demanda requereix que les empreses equilibrin l'ús de dades de demanda en temps real amb previsions precises. Les dades en temps real permeten operacions àgils i amb resposta, mentre que la previsió continua sent essencial per a la planificació estratègica i per garantir que la cadena de subministrament estigui preparada per a la demanda futura.
A Odoo, les previsions estadístiques es fan amb el mòdul de Forecasting, i el mòdul de DDMRP les converteix en buffers que responen a la demanda real. Els distribuïdors amb milers de productes i demanda variable són els que més en treuen profit; mira com treballem la distribució majorista amb els nostres clients.
Explora els nostres articles relacionats
Previsió amb regressors
La incorporació de regressors als models de previsió és clau per a la millora dels resultats de les previsions, ja que permeten tenir en compte una sèrie de factors externs que influeixen en la demanda.
Apreneu a millorar les vostres prediccions amb ells.
Protegir els nivells de servei amb previsions
Les previsions proporcionen dades essencials per operar en els entorns volàtils actuals, oferint informació valuosa sobre esdeveniments futurs. Descobreix com protegir eficaçment els teus nivells de servei amb elles.
Cas d'èxit: RM Tools
Més de 10.000 productes, amb excés d'estoc en els de poca rotació i trencaments en els més venuts. Això és el que va canviar amb DDMRP a Odoo.
-40%
de sobreestoc
95%
de comandes servides completes
96%
de lliuraments a temps i complets
Vols veure com es fa a Odoo?
Prova gratis ForgeFlow Cloud o explica'ns el teu cas i t'ensenyem com planificar amb previsions reals.