Como encontrar a fonte do erro no seu Operations Management Forecast
previsões de gerenciamento de operações tendem a ser imprecisas, e você precisa descobrir como (in) precisa o seu modelo de previsão é. Paraefundição de erro é a diferença entre a previsão e os valores reais. As previsões são imprecisas, por muitas razões. Aqui estão algumas das fontes mais comuns de erros:
Incorrectamente identificar a relação entre variáveis: Identificar a correlação entre uma variável e outra. Na realidade, pode haver mais do que uma variável determinante um resultado. Por exemplo, as vendas de automóveis elétricos pode estar relacionada não só o preço da gasolina, mas também o preço do próprio carro e a disponibilidade de estações de carregamento públicas em sua cidade. identificar corretamente variáveis tem um impacto sobre sua previsão.
Não reconhecendo tendências da procura: Quando você deixar de reconhecer tendências (positiva ou negativa) e não levam em conta-los em seu modelo de previsão, a sua previsão vai ficar significativamente sua demanda real. As tendências podem mudar rapidamente e ser sutil e, portanto, ser difícil de observar. Usando a linha de tendência de errado é um erro comum.
Não atualizar pressupostos e técnicas de previsão: Você deve monitorar o seu método de previsão em uma base regular para detectar quaisquer alterações nos padrões de demanda. mudanças fundamentais na demanda pode exigir que você mudar a sua técnica de previsão. Ao monitorar seu erro de previsão, é possível detectar rapidamente mudanças em sua demanda.
Projetando as tendências do passado para o futuro: Quando você usa os métodos de séries temporais (média móvel e suavização exponencial), você está fazendo a suposição de que os padrões do passado continuarão no futuro. Isso pode ser perigoso, especialmente em mercados em rápida mudança, onde os produtos experimentam um enorme crescimento na demanda ou se tornam obsoletos rapidamente.
Reagindo às variações causam aleatórios ou especiais: Aleatória variação é os desvios naturais que ocorrem a partir de muitas fontes secundárias. causa especial variação é de flutuação que pode ser contribuído para um evento que não ocorre normalmente, como um aviso de furacão que força evacuações e provoca um aumento na estadias em determinadas áreas. Não reagir a estas variações, porque eles são imprevisíveis e não recorrente.
Baseando-se em fontes de informação tendenciosa: O desempenho de vendas é frequentemente medido com base nas vendas reais, em comparação com a previsão. Se as vendas reais excederem a previsão, os vendedores muitas vezes são recompensados, por isso baixas previsões oferecer-lhes uma maior chance de ultrapassagem. equipe de produção tendem a preferir as previsões de alta demanda para que eles tenham mais recursos disponíveis para atender a demanda prevista. Sempre considere a fonte de informação para suas previsões.
Usando um número insuficiente de pontos de dados: Usando dados de séries temporais muitas vezes requer uma quantidade significativa de dados, especialmente se existem tendências ou condições de sazonalidade. O que pode parecer um padrão em seus dados poderia ser variação aleatória na demanda. Você quer ter certeza de que você tem pontos suficientes para observar o padrão ao longo de várias temporadas. Exatamente quanto passado dados que você precisa depende da natureza do seu negócio.