Introducció a la previsió
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
They are based on the judgment and opinions of experts. Common techniques include market research, the Delphi method, and expert panels.
Qualitative methods are valuable for understanding the broader market environment, identifying structural changes, and capturing insights that are not evident in numerical data.
However, judgmental forecasting is particularly vulnerable to various types of judgmental bias. These include cognitive biases as well as intentional biases arising from misaligned goals and incentives across different areas of the organization. For this reason, qualitative approaches are often used as a complement to quantitative methods within structured decision-making processes, with the aim of mitigating bias and improving forecast quality.
Mètodes quantitatius
They use historical data combined with advanced statistical models, machine learning techniques, and artificial intelligence algorithms to predict future demand. These techniques include time series analysis, causal models, trend projection, and predictive models based on machine learning.
Quantitative methods are highly accurate and can handle large datasets, making them well suited to capture the complexities of market behavior and provide specific, actionable insights. This makes them particularly effective in complex and volatile markets, where accurate demand forecasting is critical for decision-making and strategic planning.
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.
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.
Si voleu saber-ne més, registreu-vos als nostres Seminaris web d'1 hora de formació bàsica sobre DDMRP.
Envia'ns un missatge i el nostre equip es posarà en contacte amb tu per informar-te de les sessions disponibles: