Quand et comment doit être ajustée de prévisions quantitatives

Beauté oliwano Avril 30, 2016 0 0
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Plus que jamais, de nombreuses organisations sont sous une grande pression pour générer des prévisions avec une grande précision. Un succès permet aux organisations de planifier efficacement l'entreprise. . De nombreuses organisations utilisent les prévisions comme une aide à identifier de nouvelles opportunités de marché, d'anticiper la demande future, planifier leur système de production et de réduire les stocks.

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Mais depuis quelques années, la prévision est devenue un processus plutôt que de critique, qui est influencée par les pressions d'un marché concurrentiel qui a créé la nécessité d'accroître la précision de la prévision. Des avancées majeures dans la technologie de l'information ont fait les prévisions devenue plus importante parce qu'ils guident les systèmes de chaîne d'approvisionnement et ERP entières. Dans le même temps, la compétitivité du marché a créé un environnement caractérisé par l'incertitude, le changement constant, et les cycles de livraison plus courts; aujourd'hui, le client est plus exigeant en termes de temps de réponse, la qualité et la variété des produits. Tout cela a augmenté le niveau de complexité des prévisions, dans laquelle les données historiques sont souvent d'une valeur limitée pour prédire l'avenir, et les organisations ont du mal à générer des prévisions précises.

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Alors, comment les organisations doivent générer leurs prévisions? Ils peuvent choisir entre deux méthodes de pronostic. Le premier est la prévision qualitative, cette méthode est basée sur l'opinion d'experts et la deuxième méthode sont des prévisions quantitatives, qui sont fondées sur des calculs mathématiques. Chacun a ses forces et ses faiblesses.

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À travers les organisations de la prévision qualitative peut ajouter des informations supplémentaires à prévoir ce qui peut être un procédé avantageux dans un environnement changeant. Ces méthodes peuvent aussi répondre rapidement à l'environnement changeant. Toutefois, étant donné les prévisions qualitatives sont subjectifs, ils peuvent aussi être biaisée. Par exemple après une journée de grandes organisations de vente ont tendance à être très optimiste et pessimiste sur le faible niveau des ventes. De tels événements prédisposent le jugement de qui génère le pronostic, qui peut dégrader la précision de la prévision.

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Contrairement prévisions, des prévisions quantitatives qualitatives sont fondées sur des principes mathématiques et sont générés par le logiciel, les méthodes quantitatives sont cohérentes, objectives et non influencé par les humeurs. Ceux-ci sont particulièrement efficaces lorsque les prévisions sont générées pour un grand nombre de références, par rapport aux prévisions qualitatives sont moins coûteux et plus efficace. Cependant, les méthodes quantitatives sont basées sur des données historiques et ne sont pas efficaces lorsque les conditions du marché changent. Par exemple, un nouveau concurrent d'entrer sur le marché ou effet climatique retarder une expédition.

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En conclusion chaque approche a ses propres forces et faiblesses.

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Les meilleures méthodes de prévision sont celles qui intègrent les deux approches, mettant à profit les forces de chacun.

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Prévisions de prévisions qualitatives et quantitatives peuvent être combinés de différentes façons. Une méthode pour les combiner est de prendre la moyenne arithmétique des résultats des deux pour générer les prévisions, une autre méthode consiste à utiliser la prévision qualitative que le modèle d'entrée de prévision, mais la méthode la plus populaire et de loin est d'appliquer le jugement d'experts sur le pronostic statistique. Par exemple, prenons la prévision générée par un logiciel d'analyse statistique et de l'ajuster vers le haut ou vers le bas sur la base de l'avis de l'expert, ces paramètres sont généralement appelés gestion du changement, et est l'une des pratiques les plus courantes dans le monde des affaires, en fait Sanders et Manrodt en 1994 a révélé que 91% des entreprises utilisent cette méthode dans son processus de prévision.

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L'exécution de ce type de modifications de prévision statistique peuvent généralement élever le niveau de précision des prévisions en intégrant des informations qui ne sont pas capturés dans le modèle statistique. En outre, si ne pas fait correctement, ils peuvent dégrader la précision de la prévision de la distorsion inhérente des êtres humains dans certaines circonstances. Ensuite, les organisations devraient établir des lignes directrices ou des principes pour mettre en œuvre correctement ces changements sur les prévisions quantitatives.

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Compte tenu de la prévalence de cette pratique et l'importance de comprendre les lignes directrices pour faire ces ajustements dans le prochain article écrit par Paul Goodwin est approfondie dans l'intégration des prévisions qualitative la prévision quantitative.

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