Comment trouver la source d'erreur dans vos prévisions de gestion des opérations

Les prévisions de la gestion des opérations ont tendance à être inexactes, et vous avez besoin de savoir comment (en) la précision de votre modèle de prévision est. Poureerreur coulée est la différence entre les prévisions et les valeurs réelles. Les prévisions sont inexactes pour de nombreuses raisons. Voici quelques-unes des sources les plus fréquentes d'erreurs:

• Identification incorrecte de la relation entre les variables: Identifier la corrélation entre une variable et un autre. En réalité, il peut y avoir plus d'une variable de déterminer un résultat. Par exemple, les ventes de voitures électriques peuvent être liées non seulement à la prix de l'essence, mais aussi le prix de la voiture elle-même et de la disponibilité de stations de recharge publiques dans votre ville. Identifier correctement les variables a un impact sur vos prévisions.

• Ne pas reconnaître les tendances de la demande: Lorsque vous ne parvenez pas à reconnaître les tendances (à la hausse ou à la baisse) et ne représentent pas pour eux dans votre modèle de prévision, votre prévision sera à la traîne considérablement votre demande réelle. Tendances peuvent changer rapidement et être subtile et donc difficile à observer. Utilisation de la ligne de tendance de mal est une erreur commune.

• 
  
  
  
  

  Pas de mise à jour des hypothèses et des techniques de prévision: Vous devez surveiller votre méthode de prévision sur une base régulière afin de détecter tout changement dans les habitudes de la demande. Des changements fondamentaux dans la demande peuvent vous obliger à modifier votre technique de prévision. En surveillant votre erreur de prévision, vous pouvez détecter rapidement les changements dans votre demande.

• Projection des tendances passées dans le futur: Lorsque vous utilisez les méthodes de séries chronologiques (moyenne mobile et lissage exponentiel), vous faites l'hypothèse que les tendances passées se poursuivre à l'avenir. Cela peut être dangereux, en particulier dans les marchés en évolution rapide, où les produits connaissent une croissance considérable de la demande ou deviennent rapidement obsolètes.

• Réagissant à provoquer des variations aléatoires ou spéciaux: Aléatoire variation est les changements naturels qui se produisent de nombreuses sources mineures. Cause spéciale variation est fluctuation qui peut être contribué à un événement qui ne se produit pas normalement, comme un avertissement d'ouragan qui oblige les évacuations et provoque une hausse des séjours à l'hôtel, dans certaines zones. Ne pas réagir à ces variations, car ils sont imprévisibles et non récurrents.

• Se fondant sur des sources d'information biaisées: La performance commerciale est souvent mesurée en fonction des ventes réelles par rapport aux prévisions. Si les ventes réelles dépassent les prévisions, les vendeurs sont souvent récompensés, si faibles prévisions de leur offrir une plus grande chance de le dépasser. Le personnel de production ont tendance à préférer les prévisions de demande élevée afin qu'ils aient plus de ressources disponibles pour répondre à la demande prévue. Il faut toujours considérer la source d'information pour vos prévisions.

• L'utilisation d'un nombre insuffisant de points de données: En utilisant les données de séries chronologiques nécessite souvent une quantité importante de données, en particulier si il existe des tendances ou des conditions de saisonnalité. Ce qui peut ressembler à un modèle dans vos données pourrait être la variation aléatoire de la demande. Vous voulez vous assurer que vous avez suffisamment de points pour observer le modèle sur plusieurs saisons. Exactement combien données passées vous avez besoin dépend de la nature de votre entreprise.