Hvordan man kan vide, hvilken prognosemetode der skal anvendes i fremstillingen

Ledere i et fremstillingsmiljø skal ofte forudsige mængden af ​​lager og forsyninger, der er nødvendige for at imødekomme kravene. Anvendelsen af ​​prognoser forudsætter, at tidligere tendenser vil fortsætte med lille variation i fremtiden. I nogle brancher kan produktudviklingen variere efter årstid. For at forudsige at være effektive skal selv disse skiftende tendenser forblive konsistente over tid. Der er en række prognosemetoder, producenter kan bruge i produktionsplanlægning.

1.

Overvej, om dit produktionsselskab primært producerer varer, der bestilles, eller varer til lager. Nogle producenter skal opretholde produktet på hånden for at opfylde ordrer fra eksisterende lager, mens andre er i stand til at lave produkter som de er bestilt. Ifølge webstedet Management Coaching and Training Services bruger fabrikanterne i et "order-to-order" -miljø typisk modelopsætningslogik i produktionsplanlægning, mens de i et lokalt miljø skal være afhængige af prognoser. Model-logik består af at producere specifikke numre af hver model og valgmulighed af produktet i henhold til det, der faktisk blev bestilt i stedet for at forudsige modeller og muligheder baseret på historiske tendenser.

2.

Identificer de forskellige typer statistiske data til rådighed til prognoser. For eksempel kan du ønske at basere dine prognoser på det beløb, som salgsafdelingen forventer at sælge. Vælg data, som kan bruges konsekvent i hele forsyningskæden. Steven Crane, CSCP, direktør for strategisk supply chain management hos Wacker Chemie AG, mener, at det er vigtigt for hele organisationen at tilpasse sine prognoser omkring et fælles sæt statistiske data for at opnå de bedste resultater.

3.

Bestem om den specifikke grad af nøjagtighed, der kræves til dine prognosemetoder. Ifølge Management Coaching and Training Services er prognosemetoder typisk enten kvalitative eller kvantitative. Producentledere kan med andre ord udføre prognostiseringsaktiviteter baseret på deres egen vurdering og erfaring, eller de kan anvende prognoseteknikker baseret på statistiske data. I de fleste tilfælde bør kvantitativ prognose baseret på detaljeret, nøjagtig statistik give den størst mulige nøjagtighed.

4.

Overvej hvor langt fremtiden din prognose skal nå. For eksempel kan prognoser for salg i den kommende uge eller måned kræve en anden fremskrivningsmetode end den, der bruges til at gennemføre produktionsplanlægning fem år i fremtiden.

5.

Undersøg dine produkters livscyklus. For eksempel har du sandsynligvis mindre data til rådighed for nye produkter end for produkter, der har været i omløb i flere år. I nogle tilfælde kan du vælge at bruge makroprognoser, som består i at identificere den aktuelle efterspørgsel på markedet og bestemme, hvordan den kan ændre sig i fremtiden. Omvendt kan du vælge mikroforudsigelse, der vedrører undersøgelsen af ​​et bestemt produkts andel af en bestemt industri.