Protegir els nivells de servei amb previsions
Les previsions proporcionen dades essencials per operar en els entorns volàtils d’avui en dia, ja que ofereixen informació valuosa sobre esdeveniments futurs. No obstant això, en un món VUCA , les contingències inevitablement alteraran les nostres prediccions. La qüestió no és si hi haurà disrupcions, sinó quan es produiran. Les empreses han d’estar preparades per a aquests reptes i utilitzar les seves eines en conseqüència.
Males pràctiques
Tanmateix, l’eficàcia d’aquest enfocament de planificació es veu amenaçada per un factor: la variabilitat. Aquest mètode dificulta intrínsecament la capacitat d’adaptar-se a les fluctuacions de la demanda i del subministrament que poden, i inevitablement acabaran, produint-se.
Com utilitzar bé les previsions
La implementació de previsions no es pot abordar de la mateixa manera, ja que també s'enfronten a la variabilitat i la seva precisió es pot veure afectada per esdeveniments imprevistos. Per tant, les empreses han d'estar preparades per a aquests escenaris. En lloc de generar ordres de reposició exactament per cobrir la demanda prevista més probable, és una millor pràctica considerar el rang de possibilitats que ofereixen les previsions, el que s'anomena "interval de confiança" en estadística.
El límit inferior indica l'escenari més desfavorable, i implica que, amb totes les dades disponibles, no s'espera que la demanda real sigui inferior a aquesta quantitat.
Per contra, el límit superior representa l'escenari més favorable, i indica que el model de previsió no preveu que la demanda superi aquests valors.

Explora els nostres articles relacionats

Introducció a la previsió
Una previsió precisa ajuda a mantenir nivells d'inventari òptims, redueix costos, millora la satisfacció del client i ajuda en la planificació estratègica. Coneix els seus fonaments i les possibilitats que ofereix.
Descobreix
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 considerar una sèrie de factors externs que influeixen en la demanda. Aprèn a millorar les teves prediccions amb ells.