Прогнозирование производства: методы, типы, метрики
Представьте, что у вас на производстве есть тщательно рассчитанные прогнозы, которые определяют дальнейшие шаги вашего бизнеса. Однако остается важный вопрос: как оценить их правильность и на что обращать внимание при анализе результатов? В этой статье мы подробно рассмотрим различные концепции прогнозирования и их влияние на оценку точности прогнозов. Исследуем, как эти концепции могут улучшить эффективность вашего бизнеса и обеспечить более точное управление цепочкой поставок.
Что такое прогнозирование производства?
Прогнозирование производства — это процесс, в котором компании пытаются предсказать, сколько товаров и ресурсов им понадобится в будущем. Это помогает заранее планировать, сколько продукции нужно будет произвести, какие материалы закупить, а также сколько сотрудников задействовать в производственном процессе. Производственный прогноз основывается на анализе данных о прошлых продажах, сезонных колебаниях спроса, а также на других внешних и внутренних факторах. В результате предприятия могут минимизировать затраты, избежать дефицита товаров или лишних запасов и эффективно управлять своим производственным процессом.
Методы прогнозирования в производстве
Количественные методы
Количественные методы используют исторические данные для построения моделей и предсказания будущего. Примеры включают методы временных рядов, скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, которые помогают выявить тренды и сезонные колебания, основываясь на числовых данных о прошлых периодах.
Качественные методы
Качественные методы опираются на экспертные оценки и мнения людей, когда точных данных недостаточно. Это может быть мнение специалистов, фокус-группы или консенсус среди экспертов, что позволяет предсказать будущее в условиях неопределенности.
Этапы процесса прогнозирования производства
1. Сбор данных (о продажах, загрузке, ресурсах)
На первом этапе собираются все необходимые данные, такие как информация о продажах, загрузке производства и используемых ресурсах. Это основы для дальнейшего прогнозирования.
2. Выбор метода прогнозирования
Далее выбирается подходящий метод прогнозирования в зависимости от доступных данных и специфики производства — количественные или качественные методы.
3. Построение модели
На этом этапе создается модель, которая будет анализировать собранные данные и делать прогнозы о будущем.
4. Проверка и корректировка модели
Модель прогнозирования проверяется на точность, и при необходимости вносятся корректировки для повышения её эффективности.
5. Использование прогноза в планировании
Наконец, полученные прогнозы используются для планирования производства, планирования закупок закупок и управления запасами на предприятии, что помогает принимать более обоснованные решения.
Типы прогнозирования и их особенности
Точный и несмещенный прогноз
На рисунке представлены различные типы прогнозирования. Первым рассмотрим точный и несмещенный прогноз. Это классическое отображение точности (метрик прогноза), когда мы имеем цель, а вокруг нее расположены точки, напоминающие попадание в цель. Такой прогноз является точным и несмещенным, а его точки очень близко расположены к цели, похожи на попадание в яблочко. Другими словами, прогноз является точным и хорошо адаптированным. Это идеальный вариант, поскольку позволяет максимально точно планировать и управлять ресурсами и принимать управленческие решения.
Точный, но смещенный прогноз
Когда прогноз является точным, но смещенным, важно обратить внимание на группу попаданий, которая, хоть и достаточно плотная, но смещена относительно цели. Для чего следует учитывать информацию о смещении? Это дает понимание того, что в целом прогноз является точным, но требует коррекции. Такая ситуация может возникать из-за систематических ошибок в моделях или данных, используемых для прогнозирования. Коррекция смещения помогает настроить прогноз для более точного отражения реальной ситуации.
Прогноз одновременно смещен и неточен
В случае, когда прогноз одновременно смещен и неточен, это свидетельствует о том, что мы не только имеем проблему с прогнозированием, но и, возможно, по определенным причинам постоянно переоцениваем или недооцениваем его. Иными словами, мы сталкиваемся с двумя проблемами. Решение такой ситуации требует более глубокого анализа и пересмотра всей методологии прогнозирования, чтобы выявить и устранить причины неточностей и смещения.
Неточный и несмещенный прогноз
Еще прогноз может быть неточным (то есть мы точно не угадываем), но при этом он не является смещенным. То есть хотя мы и не достигаем цели, но наши прогнозы в определенный период времени совпадают с фактическими значениями. Это может свидетельствовать о случайных ошибках или непредсказуемых факторах, которые влияют на результат. В таких случаях важно определить и минимизировать влияние этих факторов для улучшения точности прогнозирования.
Знакомясь с этими различиями, мы можем эффективнее адаптировать наши стратегии и действия по управлению и оптимизации цепью поставок.
Святослав Олейник — эксперт по управлению запасами, СЕО INTUIFLOW в компании ABM Cloud.
Понимание этих типов прогнозов помогает выработать более гибкие и адаптивные подходы к планированию, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности всего бизнеса.
Рассматривая график, можно сделать вывод, что в отдельных случаях нужно работать над повышением точности прогнозов, а в других — понять, что точность приемлема, но существует тенденция к систематической недооценке или переоценке прогнозов. Это особенно характерно для отделов продаж или маркетинга, которые по разным причинам могут иметь оптимистичный подход к оценке, добавляя к прогнозу дополнительный резерв в размере +10-15%. Такой подход может привести к несоответствиям между прогнозами и реальными показателями, что требует тщательного анализа и коррекции.
Следующий график отображает точность прогнозирования и темпы продаж
На графике синяя линия (Demand) представляет фактические продажи, а серая линия (Forecast 2) отражает точность прогнозов, преимущественно двигаясь ниже или очень близко к синей. Это показывает точность прогнозирования на уровне 84%, но со смещением -12%. Таким образом, в среднем мы постоянно недооцениваем фактические продажи на 12%. Это может быть вызвано артефактами или, например, стратегией менеджера, который стремится к более легкому достижению KPI, занижая прогноз.
Рассмотрим оранжевую линию (Forecast 1): Ее смещение составляет -1%, что означает, что средняя оранжевая линия практически совпадает со средней синей. Однако фактические точки на этой оранжевой линии значительно отклоняются. На графике она представлена серой линией, которая является точной с показателем точности 84%, но смещена на 12%. С другой стороны, оранжевая линия не смещена и расположена вокруг центра, но ее точность значительно разбросана.
Выбор наилучшей модели прогнозирования происходит автоматически.
Святослав Олейник — эксперт по управлению запасами, СЕО INTUIFLOW в компании ABM Cloud.
Метрики точности
В контексте метрик рассмотрим следующие аббревиатуры: МАЕ — средняя абсолютная погрешность; МАРЕ — средняя абсолютная погрешность процентов; WMAE — взвешенная средняя абсолютная погрешность.
МАРЕ (Mean Absolute Percentage Error)
МАРЕ (Mean Absolute Percentage Error) — в практике существуют компании, которые используют только эту метрику, что не всегда оптимально. Поставив аналитикам KPI на основе МАРЕ, ему относительно легче достичь этой цели по сравнению с другими. Также существует тенденция к тому, что если немножко занижать прогноз, сделать его более консервативным, чем в реальности, то показатели МАРЕ могут выглядеть лучше. Другими словами, если аналитик имеет мотивацию достичь высокой точности по этой метрике, он может оптимизировать свой прогноз, но это не всегда приводит к общему улучшению для компании.
МАЕ (средняя абсолютная погрешность)
МАЕ (средняя абсолютная погрешность) и BIAS (смещение) — использование этих метрик является отраслевым стандартом, когда специалисты оценивают как погрешность, так и смещение в данный момент. МАЕ позволяет измерять среднее отклонение фактических значений от прогнозируемых, предоставляя ясное представление о точности прогноза. BIAS, в свою очередь, выявляет систематические ошибки, показывая, имеют ли прогнозы тенденцию к переоценке или недооценке.
WMAE
Лучшей практикой на сегодня является учитывать смещение и взвешенную среднюю абсолютную погрешность (WMAE), поскольку эти показатели обеспечивают более точную оценку эффективности прогнозирования. Взвешенная средняя абсолютная погрешность учитывает важность каждого элемента, предоставляя более релевантную информацию о точности прогноза для различных категорий товаров или услуг.
Использование МАЕ, BIAS и WMAE вместе позволяет получить более комплексное представление о качестве прогнозов, что позволяет лучше адаптировать стратегии управления запасами и обеспечить бесперебойность цепи поставок. Применение этих метрик помогает выявлять и устранять потенциальные проблемы, улучшая тем самым эффективность и надежность процессов прогнозирования в производстве.
Инструменты и системы для прогнозирования
Intuiflow представляет собой инструмент для компаний, стремящихся перейти от традиционного управления запасами к данным-ориентированному, прогнозно-аналитическому подходу. Благодаря применению искусственного интеллекта и глубокому анализу данных, система обеспечивает высокую точность прогнозирования, что в свою очередь приводит к сокращению издержек и повышению общей эффективности производственных и логистических операций.
Ключевые особенности и механизмы прогнозирования в Intuiflow:
- Искусственный интеллект и машинное обучение. Программа использует современные алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, которые анализируют исторические данные, сезонные колебания, рыночные тренды и внешние факторы (например, данные о погоде, экономические показатели, события и акции). Это позволяет строить динамические прогнозы, которые регулярно обновляются и улучшаются по мере поступления новых данных.
- Многомерный анализ данных. Система управления производственными запасами учитывает не только фактические показатели продаж, но и множество дополнительных факторов, таких как: (изменения в ассортименте продукции, планы маркетинговых кампаний, сезонные колебания, влияние внешних событий (например, пандемии, праздники), степень конкуренции на рынке). Благодаря этому прогнозирование становится комплексным и максимально приближенным к реальности.
- Автоматизация прогнозных процессов. Система управления производством Intuiflow полностью автоматизирует процесс прогнозирования, исключая необходимость ручной корректировки. Это снижает риск человеческой ошибки и позволяет экономить значительное количество времени менеджеров и аналитиков.
- Гибкость и адаптивность модели. Платформа способна адаптироваться к разным типам номенклатуры и уровням спроса. Она корректно обрабатывает как стабильный, так и нерегулярный спрос, включая «долгий хвост» товаров с низкой оборачиваемостью. Intuiflow умеет работать с высокой вариабельностью и шумными данными, сохраняя высокую точность прогноза.
- Интеграция с ERP системой. Программа легко интегрируется с популярными системами управления предприятием (например, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics и другие). Это позволяет прогнозам напрямую влиять на планирование производства, закупок, и производственную логистику.
- Визуализация и аналитика. Система предоставляет удобный интерфейс с аналитическими панелями (dashboards), где можно отслеживать точность прогнозирования, отклонения от плана и эффективность управления запасами. Это позволяет менеджменту принимать обоснованные управленческие решения.
- Поддержка «what-if» сценариев. Intuiflow предлагает инструменты сценарного планирования, которые позволяют моделировать различные ситуации и оценивать их влияние на управление спросом и уровень запасов. Это особенно полезно в условиях высокой неопределённости.
Итоги:
Прогнозирование производства играет важную роль в управлении производственным процессом. Оно помогает компаниям планировать потребности в ресурсах, минимизировать риски дефицита или избытка запасов и снижать операционные затраты.
Автоматизация производственных процессов с помощью таких решений, как Intuiflow, позволяет интегрировать прогнозирование спроса, управление закупками и производственными мощностями, что способствует снижению издержек и повышению производительности.
Внедрение таких систем помогает компаниям повысить манёвренность, улучшить точность прогнозов и оперативно реагировать на изменения в спросе, что в свою очередь способствует оптимизации управления запасами и автоматизации производственных процессов.
FAQ
Что такое прогнозирование производства и зачем оно нужно?
Прогнозирование производства — это процесс предсказания будущих объемов спроса, чтобы своевременно и точно планировать производственные задачи. Это позволяет снизить издержки, минимизировать дефицит и избыточные запасы.
Какие данные используются для построения производственного прогноза?
Основой служат исторические данные о продажах, производственные планы, уровни запасов, сезонность, тренды и внешние факторы (например, маркетинговые активности или форс-мажоры).
Насколько точны современные модели прогнозирования производства?
Современные модели, особенно основанные на машинном обучении, достигают высокой точности, особенно при достаточном объеме и качестве данных. Важно регулярно оценивать точность с помощью специальных метрик, таких как MAPE, WAPE и др.
Можно ли автоматизировать прогнозирование производства?
Да, автоматизация прогнозирования производства продукции и не только — возможна и эффективна. Использование специализированных решений таких как Intuiflow, позволяет оперативно учитывать изменения, улучшать точность и интегрировать прогнозы в общую систему планирования.
