Prévision de la demande – Génie industriel en ligne


Il prévision, Comme le processus de prévision de la demande est connu dans l’environnement économique, il est défini comme l’art et la science pour prédire la demande future d’un bien, d’un composant ou d’un service particulier, sur la base de données historiques, d’estimations marketing et d’informations promotionnelles. , grâce à l’application de diverses techniques de prévision.

Pourquoi les prévisions sont-elles utilisées?

Les prévisions de la demande sont un élément fondamental des systèmes de planification et donc de l’économie en général. Les prévisions de demande ont une grande influence sur la détermination des facteurs clés du processus, des facteurs tels que la capacité installée (équipements, entrepôts, usines), les besoins financiers (stocks, flux de trésorerie), la structure organisationnelle (personnes, systèmes , services), contrats avec des tiers (achats, opérateurs), etc.

Chaque activité nécessite un système pour estimer le volume à gérer en son sein. Les estimations sont le résultat de prédictions et de prévisions

En raison de l’influence considérable de la prévision dans tout système de production, on considère que le gestion de la demande il constitue un facteur fondamental du succès de toute organisation.

Horizon de planification des prévisions

L’une des questions les plus fréquentes lors de la génération d’un prévoir correspond à quelle est la période de demande que nous devons calculer. Autrement dit, si nous voulons calculer la demande pour un mois, un trimestre, un semestre, un an … La période de temps que couvrira la prévision est appelée horizon de planification, et sa pertinence dépend de notre objectif lors de l’utilisation de la prévision de la demande. Il est très courant dans la gestion de la demande d’établir des horizons de planification ne dépassant pas 18 mois, car on considère qu’en fonction des changements qui affectent constamment les processus, les systèmes et les environnements, une période plus longue donnerait des résultats très peu fiables.

Implications de l’erreur de prévision

Bien que l’une des erreurs les plus courantes dans la gestion de la demande soit l’échec de la sélection de la méthode de prévision, il existe un problème mineur qui consiste à préparer différentes prévisions pour chaque organe fonctionnel de l’organisation, c’est-à-dire la prévision est généralement élaborée par la zone commerciale et se heurte à la planification effectuée par la zone de production.


Développer un processus de prévision

  • une. D’après l’équipe « Demand Planning »
  • deux. Établir la politique de processus «Planification de la demande»
  • 3. Groupe sku dans les familles
  • Quatre. Identifier les modèles de demande de produits
  • 5. Identifier l’étape du cycle de vie de chaque produit
  • 6. Classer les éléments en A, B ou C
  • 7. Mettre en place un logiciel de prévision
  • 8. Télécharger l’historique de la demande de produits
  • 9. Examiner, identifier et éliminer les réclamations irrégulières
  • dix. Exécutez le module de prévision
  • Onze. Obtenez les prévisions de l’équipe « Planification de la demande »
  • 12. Générer des prévisions futures
  • 13. Surveillez les prévisions
  • 14. Travaillez avec le système de prévision, pas contre lui

Méthodes de prévision

Actuellement, il existe différentes méthodes de prévision qui peuvent être considérées comme standard. Il existe deux grands groupes qui couvrent toutes les méthodes de prévision standardisées, ce sont les qualitatif et quantitatif. Une autre grande catégorisation, fournit les méthodes de prévision en trois catégories, celles-ci sont qualitatives, historiquement (quantitatives) et causales (quantitatives).

Comment améliorer les prévisions?

Selon une étude de Marshall L. Fisher, Ananth Raman et Anna Sheen McClelland, une organisation peut considérablement améliorer la précision de ses prévisions à travers l’exécution des activités suivantes:

  • Mise à jour des prévisions en fonction des données de ventes initiales.
  • Analyser l’exactitude de vos prévisions, identifier les erreurs et comprendre quand et pourquoi elles se produisent.
  • Tester l’acceptation des nouveaux produits avant et après leur lancement.
  • Utiliser différentes méthodes d’approche de prévision, afin de comprendre les différentes hypothèses implicites dans les différentes techniques.





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