Прогнозування виробництва: методи, типи, метрики
Уявіть, що у вас на виробництві є ретельно розраховані прогнози, які визначають подальші кроки вашого бізнесу. Однак залишається важливе питання: як оцінити їх правильність і на що звертати увагу при аналізі результатів? У цій статті ми детально розглянемо різні концепції прогнозування та їх вплив на оцінку точності прогнозів. Досліджуємо, як ці концепції можуть поліпшити ефективність вашого бізнесу і забезпечити більш точне управління ланцюжком поставок.
Що таке прогнозування виробництва?
Прогнозування виробництва — це процес, в якому компанії намагаються передбачити, скільки товарів і ресурсів їм знадобиться в майбутньому. Це допомагає заздалегідь планувати, скільки продукції потрібно буде виготовити, які матеріали закупити, а також скільки співробітників задіяти у виробничому процесі. Виробничий прогноз ґрунтується на аналізі даних про минулі продажі, сезонні коливання попиту, а також на інших зовнішніх і внутрішніх факторах. В результаті підприємства можуть мінімізувати витрати, уникнути дефіциту товарів або зайвих запасів і ефективно керувати своїм виробничим процесом.
Методи прогнозування у виробництві
Кількісні методи
Кількісні методи використовують історичні дані для побудови моделей і передбачення майбутнього. Приклади включають методи часових рядів, ковзного середнього і експоненціального згладжування, які допомагають виявити тренди і сезонні коливання, ґрунтуючись на числових даних про минулі періоди.
Якісні методи
Якісні методи спираються на експертні оцінки та думки людей, коли точних даних недостатньо. Це може бути думка фахівців, фокус-групи або консенсус серед експертів, що дозволяє передбачити майбутнє в умовах невизначеності.
Етапи процесу прогнозування виробництва
1. Збір даних (про продажі, завантаження, ресурси)
На першому етапі збираються всі необхідні дані, такі як інформація про продажі, завантаження виробництва та використовувані ресурси. Це основа для подальшого прогнозування.
2. Вибір методу прогнозування
Далі вибирається відповідний метод прогнозування в залежності від доступних даних і специфіки виробництва — кількісні або якісні методи.
3. Побудова моделі
На цьому етапі створюється модель, яка буде аналізувати зібрані дані і робити прогнози про майбутнє.
4. Перевірка та коригування моделі
Модель прогнозування перевіряється на точність, і при необхідності вносяться коригування для підвищення її ефективності.
5. Використання прогнозу в плануванні
Нарешті, отримані прогнози використовуються для планування виробництва, планування закупівель та управління запасами на підприємстві, що допомагає приймати більш обґрунтовані рішення.
Типи прогнозування та їхні особливості
Точний і незміщений прогноз
На малюнку представлені різні типи прогнозування. Спочатку розглянемо точний і незміщений прогноз. Це класичне відображення точності (метрики прогнозу), коли ми маємо ціль, а навколо неї розташовані точки, що нагадують влучання в ціль. Такий прогноз є точним і не зміщеним, а його точки розташовані дуже близько до мети, схожі на влучання в яблучко. Іншими словами, прогноз є точним і добре адаптованим. Це ідеальний варіант, оскільки дозволяє максимально точно планувати і керувати ресурсами та приймати управлінські рішення.
Точний, але зміщений прогноз
Коли прогноз є точним, але зміщеним, важливо звернути увагу на групу влучень, яка, хоч і досить щільна, але зміщена відносно цілі. Для чого слід враховувати інформацію про зміщення? Це дає розуміння того, що в цілому прогноз є точним, але потребує корекції. Така ситуація може виникати через систематичні помилки в моделях або даних, що використовуються для прогнозування. Корекція зміщення допомагає налаштувати прогноз для більш точного відображення реальної ситуації.
Прогноз одночасно зміщений і неточний
У випадку, коли прогноз одночасно зміщений і неточний, це свідчить про те, що ми не тільки маємо проблему з прогнозуванням, але і, можливо, з певних причин постійно переоцінюємо або недооцінюємо його. Іншими словами, ми стикаємося з двома проблемами. Вирішення такої ситуації вимагає більш глибокого аналізу і перегляду всієї методології прогнозування, щоб виявити і усунути причини неточностей і зміщення.
Неточний і незміщений прогноз
Ще прогноз може бути неточним (тобто ми точно не вгадуємо), але при цьому він не є зміщеним. Тобто хоча ми і не досягаємо мети, але наші прогнози в певний період часу збігаються з фактичними значеннями. Це може свідчити про випадкові помилки або непередбачувані фактори, які впливають на результат. У таких випадках важливо визначити і мінімізувати вплив цих факторів для поліпшення точності прогнозування.
Розуміння цих типів прогнозів допомагає виробити більш гнучкі та адаптивні підходи до планування, що в кінцевому підсумку призводить до підвищення ефективності всього бізнесу.
Розглядаючи графік, можна зробити висновок, що в окремих випадках потрібно працювати над підвищенням точності прогнозів, а в інших – зрозуміти, що точність є прийнятною, але існує тенденція до систематичної недооцінки або переоцінки прогнозів. Це особливо характерно для відділів продажів або маркетингу, які з різних причин можуть мати оптимістичний підхід до оцінки, додаючи до прогнозу додатковий резерв у розмірі +10-15%. Такий підхід може призвести до невідповідності між прогнозами і реальними показниками, що вимагає ретельного аналізу і корекції.
Наступний графік відображає точність прогнозування та темпи продажів
На графіку синя лінія (Demand) представляє фактичні продажі, а сіра лінія (Forecast 2) відображає точність прогнозів, переважно рухаючись нижче або дуже близько до синьої. Це показує точність прогнозування на рівні 84%, але зі зміщенням -12%. Таким чином, в середньому ми постійно недооцінюємо фактичні продажі на 12%. Це може бути викликано артефактами або, наприклад, стратегією менеджера, який прагне легшого досягнення KPI, занижуючи прогноз.
Розглянемо помаранчеву лінію (Forecast 1): Її зміщення складає -1%, що означає, що середня помаранчева лінія практично збігається з середньою синьою. Проте фактичні точки на цій помаранчевій лінії значно відхиляються. На графіку вона представлена сірою лінією, яка є точною з показником точності 84%, але зміщена на 12%. З іншого боку, помаранчева лінія не зміщена і розташована навколо центру, але її точність значно розкидана.
Вибір найкращої моделі прогнозування відбувається автоматично.
Святослав Олійник – експерт з управління запасами, СЕО INTUIFLOW в компанії ABM Cloud.
Метрики точності
У контексті метрик розглянемо наступні абревіатури: МАЕ – середня абсолютна похибка; МАРЕ – середня абсолютна похибка відсотків; WMAE – зважена середня абсолютна похибка.
МАРЕ (Mean Absolute Percentage Error)
МАРЕ (Mean Absolute Percentage Error) – в практиці існують компанії, які використовують тільки цю метрику, що не завжди є оптимальним. Поставивши аналітикам KPI на основі МАРЕ, йому відносно легше досягти цієї мети в порівнянні з іншими. Також існує тенденція до того, що якщо трохи занизити прогноз, зробити його більш консервативним, ніж в реальності, то показники МАРЕ можуть виглядати краще. Іншими словами, якщо аналітик має мотивацію досягти високої точності за цією метрикою, він може оптимізувати свій прогноз, але це не завжди призводить до загального поліпшення для компанії.
МАЕ (середня абсолютна похибка)
МАЕ (середня абсолютна похибка) і BIAS (зсув) – використання цих метрик є галузевим стандартом, коли фахівці оцінюють як похибку, так і зсув в даний момент. МАЕ дозволяє вимірювати середнє відхилення фактичних значень від прогнозованих, надаючи чітке уявлення про точність прогнозу. BIAS, в свою чергу, виявляє систематичні помилки, показуючи, чи мають прогнози тенденцію до переоцінки або недооцінки.
WMAE
Найкращою практикою на сьогодні є врахування зміщення і зваженої середньої абсолютної похибки (WMAE), оскільки ці показники забезпечують більш точну оцінку ефективності прогнозування. Зважена середня абсолютна похибка враховує важливість кожного елемента, надаючи більш релевантну інформацію про точність прогнозу для різних категорій товарів або послуг.
Використання МАЕ, BIAS і WMAE разом дозволяє отримати більш комплексне уявлення про якість прогнозів, що дозволяє краще адаптувати стратегії управління запасами і забезпечити безперебійність ланцюга поставок. Застосування цих метрик допомагає виявляти і усувати потенційні проблеми, покращуючи тим самим ефективність і надійність процесів прогнозування у виробництві.
Інструменти та системи для прогнозування
Intuiflow є інструментом для компаній, які прагнуть перейти від традиційного управління запасами до даних-орієнтованого, прогнозно-аналітичного підходу. Завдяки застосуванню штучного інтелекту та глибокому аналізу даних, система забезпечує високу точність прогнозування, що в свою чергу призводить до скорочення витрат і підвищення загальної ефективності виробничих і логістичних операцій.
Ключові особливості та механізми прогнозування в Intuiflow:
- Штучний інтелект і машинне навчання. Програма використовує сучасні алгоритми штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання, які аналізують історичні дані, сезонні коливання, ринкові тренди і зовнішні фактори (наприклад, дані про погоду, економічні показники, події та акції). Це дозволяє будувати динамічні прогнози, які регулярно оновлюються та вдосконалюються в міру надходження нових даних.
- Багатовимірний аналіз даних. Система управління виробничими запасами враховує не тільки фактичні показники продажів, але й безліч додаткових факторів, таких як: (зміни в асортименті продукції, плани маркетингових кампаній, сезонні коливання, вплив зовнішніх подій (наприклад, пандемії, свята), ступінь конкуренції на ринку). Завдяки цьому прогнозування стає комплексним і максимально наближеним до реальності.
- Автоматизація прогнозних процесів. Система управління виробництвом Intuiflow повністю автоматизує процес прогнозування, виключаючи необхідність ручного коригування. Це знижує ризик людської помилки і дозволяє економити значну кількість часу менеджерів і аналітиків.
- Гнучкість і адаптивність моделі. Платформа здатна адаптуватися до різних типів номенклатури і рівнів попиту. Вона коректно обробляє як стабільний, так і нерегулярний попит, включаючи «довгий хвіст» товарів з низькою оборотністю. Intuiflow вміє працювати з високою варіативністю і шумними даними, зберігаючи високу точність прогнозу.
- Інтеграція з ERP системою. Програма легко інтегрується з популярними системами управління підприємством (наприклад, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics та інші). Це дозволяє прогнозам безпосередньо впливати на планування виробництва, закупівель і виробничу логістику.
- Візуалізація та аналітика. Система надає зручний інтерфейс з аналітичними панелями (dashboards), де можна відстежувати точність прогнозування, відхилення від плану та ефективність управління запасами. Це дозволяє менеджменту приймати обґрунтовані управлінські рішення.
- Підтримка «what-if» сценаріїв. Intuiflow пропонує інструменти сценарного планування, які дозволяють моделювати різні ситуації та оцінювати їх вплив на управління попитом і рівень запасів. Це особливо корисно в умовах високої невизначеності.
Підсумки:
Прогнозування виробництва відіграє важливу роль в управлінні виробничим процесом. Воно допомагає компаніям планувати потреби в ресурсах, мінімізувати ризики дефіциту або надлишку запасів і знижувати операційні витрати.
Автоматизація виробничих процесів за допомогою таких рішень, як Intuiflow, дозволяє інтегрувати прогнозування попиту, управління закупівлями і виробничими потужностями, що сприяє зниженню витрат і підвищенню продуктивності.
Впровадження таких систем допомагає компаніям підвищити маневреність, поліпшити точність прогнозів і оперативно реагувати на зміни в попиті, що в свою чергу сприяє оптимізації управління запасами і автоматизації виробничих процесів.
Перегляньте наш вебінар на тему: Прогнозування, які нові можливості відкриваються для виробників?
FAQ
Що таке прогнозування виробництва і навіщо воно потрібне?
Прогнозування виробництва — це процес передбачення майбутніх обсягів попиту, щоб своєчасно і точно планувати виробничі завдання. Це дозволяє знизити витрати, мінімізувати дефіцит і надлишкові запаси.
Які дані використовуються для побудови виробничого прогнозу?
Основою служать історичні дані про продажі, виробничі плани, рівні запасів, сезонність, тренди та зовнішні фактори (наприклад, маркетингові активності або форс-мажори).
Наскільки точні сучасні моделі прогнозування виробництва?
Сучасні моделі, особливо засновані на машинному навчанні, досягають високої точності, особливо при достатньому обсязі та якості даних. Важливо регулярно оцінювати точність за допомогою спеціальних метрик, таких як MAPE, WAPE та ін.
Чи можна автоматизувати прогнозування виробництва?
Так, автоматизація прогнозування виробництва продукції і не тільки – можлива і ефективна. Використання спеціалізованих рішень, таких як Intuiflow, дозволяє оперативно враховувати зміни, покращувати точність і інтегрувати прогнози в загальну систему планування.
