Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Komponenten der Nachfragemuster
Die Analyse der Nachfragemuster erfolgt in drei Dimensionen:
-
Nachfragemuster (basierend darauf, wie sich die Nachfrage im Laufe der Zeit und in der Menge verändert)
-
Jährliche Nachfrage (Gesamtmenge, die über einen Zeitraum von 12 Monaten nachgefragt wurde)
-
Länge der Historie (der Zeitraum, für den historische Nachfragedaten verfügbar sind)
Bei der Analyse werden Ihre Nachfragemuster in vier verschiedene Typen eingeteilt: gleichmäßig, intermittierend, unregelmäßig und stückig. Jedes dieser Faktoren wird durch die Analyse der Häufigkeit und Variabilität der Nachfrage bestimmt. Wenn es in Frage kommende Produkte im Geltungsbereich gibt, für die keine historischen Daten vorliegen, werden sie im Abschnitt „Keine Forecast Nachfrage“ zusammengefasst. Weitere Informationen finden Sie unter Nachfragemuster.
Die Verteilung der Nachfragemuster auf Ihre Produkte bietet wertvolle Einblicke in die erwartete Prognosezuverlässigkeit. Produkte mit gleichmäßigen Nachfragemustern (mit gleichbleibenden Auftragsvolumen und -frequenzen) liefern in der Regel die zuverlässigsten Prognosen, da ihr Verhalten vorhersehbarer ist. Im Gegensatz dazu führen unregelmäßige oder unregelmäßige Muster, die durch unregelmäßige Spitzen und unterschiedliche Bestellhäufigkeiten gekennzeichnet sind, aufgrund ihrer Unvorhersehbarkeit im Allgemeinen zu einer geringeren Prognosezuverlässigkeit. Wenn Bedarfsplaner diese Verteilung verstehen, können sie angemessene Erwartungen setzen und proaktive Maßnahmen ergreifen.
Das System analysiert außerdem Ihren Bedarf für die letzten 12 Monate (abhängig von der Konfiguration zur Kürzung), auch bekannt als Jahresbedarf, unmittelbar vor Ihrem prognostizierten Startdatum. Nehmen wir beispielsweise an, das Startdatum der Prognose ist der 15. Januar 2024 (Montag) und der Planungszeitraum ist wöchentlich. Das System geht davon aus, dass der Analysezeitraum der letzten 12 Monate vom 16. Januar 2023 bis zum 14. Januar 2024 liegt. Die Nachfrageanalyse für die letzten 12 Monate hilft Bedarfsplanern, zwischen aktiven und inaktiven Produkten zu unterscheiden und gleichzeitig Produkte zu identifizieren, die sich zwischen diesen Zuständen befinden — Muster, die sich direkt auf die Prognosezuverlässigkeit auswirken. Indem Sie sich auf die jüngste Vergangenheit und nicht auf ältere Datenmuster konzentrieren, können Sie fundiertere Entscheidungen darüber treffen, welche Produkte besondere Aufmerksamkeit oder alternative Prognoseansätze erfordern, insbesondere bei Fällen wie saisonalen Artikeln, Auslaufprodukten oder Artikeln, die sich in der Auslaufphase befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Prognosealgorithmen.
Die Länge der Historie in Jahren wird für jede Prognosegranularität (z. B. Kombination aus Produkt und Standort) auf der Grundlage der frühesten und spätesten verfügbaren Daten in Ihren vorverarbeiteten historischen Nachfragedaten berechnet, nachdem die Daten an den Standardbeginn der Periode angepasst wurden. Anhand dieser Analyse kann festgestellt werden, ob bei Produkten genügend historische Daten gesammelt wurden, um zuverlässige Prognosen erstellen zu können. Für die Erfassung saisonaler Muster und langfristiger Trends werden in der Regel mindestens zwei Jahre benötigt.
