Behovsprognoser kan være grunnlaget for alle databaserte beslutninger som fremmer verdiskaping i den daglige driften. Tenk på avgjørelser i forbindelse med distribusjons- og produksjonsplanlegging, lagerstyring og strategisk bemanning. Med nøyaktige prognoser kan du yte bedre kundeservice, redusere kostnadene og til og med forbedre medarbeidertilfredsheten. Les mer om hva behovsprognoser er, hvordan de fungerer og hvorfor du bør ha dem.
HVA ER EN BEHOVSPROGNOSE?
En behovsprognose er den typen dataanalyse som bruker algoritmer for å forutsi fremtidig kundeetterspørsel. Denne estimerte etterspørselen kan ta en hvilken som helst form, avhengig av virksomheten. I tillegg til generelle etterspørselsdrivere som forventede inntekter, salg og transaksjoner, ønsker forhandlere for eksempel et estimat over antall besøkende, kundesentre vil vite hvor mange samtaler de kan forvente, og matleveringsselskaper antallet bestillinger.
SLIK LAGER DU EN BEHOVSPROGNOSE
Grunnlaget for en behovsprognose ligger i å gjenkjenne mønstre i historiske data og videreføre disse for å kunne estimere fremtidig etterspørsel. Jo flere historiske data du har, desto mer nøyaktig blir prognosen. Det er mange teknikker du kan bruke til å forutsi etterspørsel. Behovsprognoser kan lages i Excel ved å bruke eksponentiell utjevning og lineær regresjon. Under visse omstendigheter kan dette gi nøyaktige resultater, men omstendighetene forandrer seg. Tenk for eksempel på arrangementer, trender, vær og årstider, som alle på ulike måter påvirker etterspørselen og forandrer konteksten til datasettene. Det er bevist at enkelte metoder fungerer i én sammenheng, men ikke nødvendigvis i andre. For å beregne effekten av disse faktorene og utarbeide nøyaktige etterspørselsprognoser kan det være bedre å bruke andre, mer avanserte prognosemetoder som også inkluderer AI-baserte metoder. En annen grunn til å velge AI-baserte prognosemetoder er at mer tradisjonelle metoder, som bruk av historisk gjennomsnitt, ofte krever manuelle modifiseringer eller nye prosedyrer for å være anvendelige. Dette kan føre til et uhåndterlig antall justeringer når du skal lage prognoser for flere etterspørselsdrivere. Det er faktisk slik at jo flere prognosemetoder du har, desto bedre.
BEHOVSPROGNOSER OG DRIFTSMESSIGE FORDELER
Ett av bruksområdene for behovsprognoser er i lagerstyring. Nøyaktige behovsprognoser gir god innsikt i hvor mange av hvilke produkter som bør være på lager, og når. Deretter kan prognosene brukes til å målrette salgs- og markedsføringsarbeidet og redusere risikoen for å gå tom for varer. Slik reduserer du lageromkostningene og øker omsetningshastighetene.
Samtidig gjør behovsprognoser det mulig å effektivisere driften når det gjelder logistikk og arbeidsstyrke. Når planleggerne vet nøyaktig hvor stor etterspørselen vil være, kan de koordinere logistikk og distribusjon med riktig antall kjøretøy, optimalisere rutene og strømlinjeforme lageraktivitetene. Dette reduserer logistikkostnadene og maksimerer utnyttelsen av aktivaene.
Personalplanlegging er et annet område der behovsprognoser kan være til stor hjelp. Etterspørsel er det perfekte grunnlaget for bemanningsplaner. Behovsprognoser for arbeidskraft, som vi kaller det, lar deg identifisere travle og mindre travle perioder og oversette etterspørsel til nødvendig antall medarbeidere ved bruk av de riktige arbeidsstandardene. Dette gjør det mulig å optimalisere opprettelse og bemanning av arbeidsskift. Ett eksempel er en mindre underbemanning når kostnadene må reduseres, og overbemanning når høy kundeservice må garanteres. Nøyaktig bemanning i forhold til etterspørselen reduserer også overtidsarbeid og press på medarbeiderne i travle perioder. Behovsprognoser for arbeidskraft reduserer kostnadene, øker tjenestenivåene og forbedrer medarbeidertilfredsheten.
Behovsprognoser har eksistert lenge, men med de nyeste teknologiene er prognosene mer nøyaktige enn noensinne. Det har også blitt lettere å utarbeide disse prognosene mer regelmessig og beregne effekten av eksterne og interne faktorer. Behovsprognoser gir en dypere forståelse av de tilgjengelige etterspørselsdataene og er et effektivt verktøy for å begynne å optimalisere driften i hele forsyningskjeden. 