写道 晚上9:08 要求, 全球供应链, 创新, 库存管理 •一个评论

概率预测:适合您的业务?

在规划系统的设计中,重要的是通过元素思考。这些包括数据输入,数据模型拟合,引擎,输出,可视化,易用性,工作流/ What-If分析,主数据和集成。最不成问题的元素是集成。然而,讽刺意味着,融合恐惧在过去十年中推动了许多决策。

仔细看看预测

传统上,公司预测使用历史(搬运或订单)作为输入,并应用线性回归以了解历史需求的模式。输出是时间序列格式。这种方法对于长尾物品或备件不起作用。我们是什么意思?在图1中,我们描绘了长尾。当物品在供应链的长尾时,需求是块状和不可预测的。因此,传统的预测方法不起作用,以预测未来的预测。在这里,通过案例研究,我们解释了概率预测(一种数学或替代发动机)的概念来预测需求的需求。

图1.供应链的长尾

空间: A Case Study in Probabilistic Forecasting

多年来,飞机备件提供商,试图利用传统技术来模拟要求,但失败。为了提供客户所需的极高服务,以获得不可预测的备件要求,团队测试了替代建模技术。概率预测驱动了最佳结果,如图2所示。

图2.通过测试预测技术的提高价值

关于Spairliners.

空间, 成立于2005年,为空中客车A380飞机提供备件(世界上最大的乘客客机)。客户包括Qantas,France,Lufthansa和马来西亚航空公司。 Spairliners保证了组件可用性。

由于资产成本高,航空公司在地面上的飞机上的成本极高。因此,备件的可用性对于这些航空公司的收入至关重要。预测备件要求极为困难,因为过去的需求并不指示未来的要求。为了满足需求,Slipairliners计划团队知道他们需要帮助库存规划。他们的挑战?要提供十亿美元的成分飞行时间,在库存中管理超过200米,并保证为其客户准时交货95-99%的目标。如图2所示,2013年,Spairliners有73%的库存可用性,到2017年,他们的库存可用性增加到95%。他们通过概率预测完成了这一点。

了解概率预测

供应链中的概率预测相对较新。并假设没有一个未来。它是许多可能的未来的情况。当需求数据不遵循正常分布时,它在业务流程中最合适。传统方法假设固定结果,并且数据围绕平均值分布。这不是长尾物品,新产品发布和备件规划的情况。在概率预测中,输出不是一个数字。相反,它是所有未来需求的概率列表。示例输出如图3所示。

图3.未来的需求并不确定

概率模型输出占优惠时间和需求 预测概率。库存成本和库存输出的成本,指导数值优化器来平衡库存建议。

供应链洞察全球峰会, Spairliners’物资规划经理Antony Nardozza(图),注意到变革管理对概率预测项目的成功实施的重要性。 (参考 视频。)当按下给供应链采用复杂的模型时,他表示该团队没有必要了解数学。相反,结果需要焦点。为了证明有效性,团队使用历史信息来测试预测。

最大的挑战?更换管理层。员工的心态在传统预测过程定义的范式上是固定的。目标是让员工在未来需求的概率方面开始思考。在此之前,员工以过去为基础的未来,相反,未来需求单元的概率决定了结果。然后基于这种概率,始终股票所需的单位数量不再是预测加上安全库存,而是基于所需服务水平的数量和未来需求的概率。这似乎是语义,但只有一个基于所需的服务级别确定的库存号码而不是安全库存库存和预测库存。

图4.管理概率预测实施变更

思维的变化不会停止在安全股票数量,如图4所示。在概率预测的情况下,未来需求的可能性和越卖时间的概率驱动库存水平。

建议书

  • 将需求规划发动机对准到产品/需求配置文件。 对于带有块状预测 - 备件的长尾产品,新产品发布,套件—考虑概率预测。
  • 测试和对准预测引擎。 员工倾向于不完全理解数学背后的逻辑的情况下不信任系统建议。测试软件,并采取必要的时间以确保基于输出的员工满意度,并根据反馈,根据需要进行输入。这将节省未来的时间,并将增加对系统的信任,导致较少的手动覆盖。
  • 实施概率软件时不要低估变更管理。 无论软件输出有多好,除非员工拥抱新的做事方式,否则很多次的益处都没有实现。开车订婚。测试和学习并证明输出。

结论

对于困难的需求配置文件,概率预测是一种新的和强大的技术。它是一种发动机。预测全部是关于更好的数学,以及数据模型的拟合来驱动成果。这种实施非常成功,在Spairliners上非常成功,使他们能够提供世界级服务。

在2017年全球峰会的供应链洞察中观看Antony Nardozza的演示 2017年首脑会议演示。

对于额外的见解,聆听Lokad创始人Joannès佛罗里尔采访。 与洛卡的概率预测

 

关闭