Hva er etterspørselsprognoser?
Etterspørselsprognoser er prosessen med å estimere fremtidig kundeetterspørsel basert på tidligere data, trender og kjente variabler. Det er grunnlaget for bedre lagerstyring – og hjelper deg med å redusere svinn, oppfylle servicenivåer og ta smartere kjøpsbeslutninger.
Men prosessen kan være vanskelig. Derfor er det viktig å forstå beste praksis for etterspørselsprognoser for å få det til.
Hvorfor beste praksis for etterspørselsprognoser er viktig
Virksomheter som følger beste praksis for prognoser, er bedre rustet til å:
- Unngå for stor lagerbeholdning og binding av kontanter
- Unngå kostbare lagerstopp og tapt salg
- Planlegg bestillinger og kampanjer på en tryggere måte
- Forbedre leverandørforhandlingene
- Reduserer brannslukking og manuelt etterarbeid
Uten beste praksis blir prognoser ofte gjetninger – noe som fører til oppblåste lagre eller uteblitte inntekter.
7 beste fremgangsmåter for etterspørselsprognoser
1. Start med rene salgsdata
Prognosen din er bare så god som dataene dine. Fjern ekstremverdier, restordrer og kansellerte salg. Fokuser på reell etterspørsel – ikke bare det som forlot lageret.
Tips: Bruk POS-data i stedet for forsendelsesdata for å få en mer nøyaktig prognose.
2. Segmenter produktene dine
Grupper SKU-er etter etterspørselsmønster: hurtiggående, sesongbaserte, langsomt omsettelige eller nye. Bruk ulike modeller for hver av dem – en modell som passer alle, fungerer ikke på lageret.
3. Bruk riktig prognosemetode
Tilpass modellen til produktet. Bruk tidsserier for stabile varer, kausale modeller for kampanjesensitive produkter og kvalitativ input for nye lanseringer.
Eksempel på metoder:
- Enkelt glidende gjennomsnitt
- Eksponentiell utjevning
- Regresjonsanalyse
- Ekspertvurdering
4. Ta hensyn til variasjoner i ledetid
Hvis leverandørens leveringstid varierer fra 7-14 dager, bør du bygge inn denne usikkerheten i sikkerhetslageret ditt. Ikke stol på gjennomsnittstall alene.
5. Mål prognosens nøyaktighet (og gjør noe med det)
Bruk MAPE (Mean Absolute Percentage Error) til å følge med på hvor godt prognosene dine presterer. Når den avviker, bør du undersøke det. Ikke bare godta det.
6. Automatiser der det er mulig
Å lage prognoser manuelt tar tid og åpner for menneskelige feil. God programvare bruker modeller dynamisk, lærer over tid og varsler om avvik.
7. Integrer prognoser med lageroptimalisering
Prognosene bør gi direkte informasjon om bestillingspunkter og innkjøpsplaner. Ved å integrere prognoser med lagersystemet blir innsikt til handling.
Viktige formler for etterspørselsprognoser
Sikkerhetslager
Formel:
Sikkerhetslager = (Maks daglig forbruk × Maks ledetid) – (Gjennomsnittlig daglig forbruk × Gjennomsnittlig ledetid)
Bestillingspunkt
Formel:
Bestillingspunkt = (gjennomsnittlig daglig forbruk × ledetid) + sikkerhetslager
Prognosenøyaktighet (MAPE)
Formel:
MAPE = (|Ist – Prognose| / Faktisk) × 100
Vanlige utfordringer med etterspørselsprognoser (og hvordan du kan unngå dem)
Selv med de rette verktøyene kan prognoser mislykkes på grunn av:
- Upålitelige data: Rengjør dem før du bruker dem
- Ignorerte unntak: Gå alltid gjennom avvik
- Leverandørproblemer: Buffer med sikkerhetslager
- Manuell skjevhet: Erstatt gjetning med automatisering
Ved å følge beste praksis for etterspørselsprognoser kan du få bukt med disse problemene og forbedre lagerbeholdningen.
Etterspørselsprognoser og lageroptimalisering
Når etterspørselsprognoser gjøres riktig, kan de ikke bare forutsi fremtiden – de forbedrer også måten du driver virksomheten på i dag.
Verktøy som AGR hjelper deg:
- Prognoser for etterspørsel på produkt-, steds- eller leverandørnivå
- Automatiser etterfylling basert på sanntidsdata
- Fastsette og nå mål for servicenivåer
- Minimer manuelt arbeid med unntaksbasert planlegging
Det er smartere, slankere lagerbeholdning, drevet av beste praksis for prognoser som fungerer i den virkelige verden.
