Ми всі хочемо бачити майбутнє. Це також стосується торгових та виробничих компаній у різних галузях: я хочу якомога точніше знати, скільки від кожного товару вони втратять.

прогноз

Важливо знайти рішення цього питання, але, можливо, так само важливо вміти виміряти, наскільки гарне рішення ми знайшли.


Модуль планування попиту Пакет методологічних методів вирішення проблем складової логістичної компанії допомагає практикуючим професіоналам у галузі логістики виміряти точність прогнозування продажів. Дає уявлення про те, з якою кількістю помилок у дизайні співробітники відділу продажів працюють з кожним товаром, тим самим надаючи можливість для зворотного зв'язку.
Суть модуля полягає в основному у файлі MS Excel, в який ми вводимо або копіюємо дані, отримані від системи корпоративного управління. Даних потрібно не так багато, оскільки для розрахунку помилки планування попиту потрібні лише план та фактичні цифри на товар.


Навіщо нам для цього потрібна методологія? Не зовсім тривіально, як розрахувати точність? Правда - ні. Якщо хтось трохи вникне в цифри і почне витягувати дані про плани та факти одне з одного, а потім передавати їх на номер плану або факту (який?), Ви можете легко зіткнутися з проблемами, як інтерпретувати негатив або понад 100 відсотків точність, або що робити, щоб показник також враховував сезонні зміни. Під час розробки методології ми звернули увагу на ці практичні питання, тому ми обчислюємо помилку планування попиту, яка виражає різницю у частці середніх збитків за певний період, таким чином добре показуючи справжній ступінь помилки.

Іншим важливим фактором є візуалізація. Незважаючи на те, що у нас багато даних, якщо ми не можемо вибрати найважливіший з них, ми програємо. Цей модуль рентгенівської компанії Logistics Company автоматично класифікує продукцію на основі коефіцієнта обсягу, а потім т.зв. показує помилку планування попиту на товари в кожній категорії на діаграмах павутинної павутини, тому легко зрозуміти, які товари не відповідають лініям у кожній категорії товарів.