La guida definitiva alla previsione della domanda per l'ottimizzazione del processo di produzione

La previsione della domanda è un aspetto cruciale dell’ottimizzazione dei processi produttivi e della crescita aziendale, poiché consente alle aziende di prevedere la domanda dei clienti con maggiore precisione e pianificare di conseguenza i propri processi produttivi. Questa guida ti guiderà attraverso i concetti chiave, i metodi e le migliori pratiche per una previsione efficace della domanda nel contesto della produzione.

Articolo correlato: Qual è l'importanza e i vantaggi della previsione della domanda dei clienti per la tua azienda?

1. Metodi di previsione della domanda

Possiamo classificare i metodi di previsione della domanda in approcci qualitativi e quantitativi.

Metodi qualitativi

1. Ricerche di mercato e sondaggi

Questo metodo prevede la raccolta di dati direttamente dai potenziali clienti attraverso sondaggi, focus group e interviste. Fornisce approfondimenti sulle preferenze dei clienti, sul comportamento di acquisto e sulle tendenze.

2. Parere degli esperti e metodo Delphi

Gli esperti del settore vengono consultati per fornire le loro opinioni e approfondimenti sulla domanda futura. Il metodo Delphi prevede cicli iterativi di feedback anonimo di esperti per convergere su una previsione consensuale.

Metodi quantitativi

1. Analisi delle serie temporali

I dati delle serie temporali implicano osservazioni effettuate a intervalli di tempo successivi. Per l'analisi vengono utilizzate varie tecniche, tra cui:

2. Medie mobili

Le medie dei dati passati vengono calcolate per attenuare le fluttuazioni a breve termine ed evidenziare le tendenze sottostanti.

3. Smoothing esponenziale

Questo metodo assegna pesi diversi ai dati storici, con i dati più recenti che ricevono pesi più elevati. È particolarmente utile per i dati con tendenza e stagionalità.

4. ARIMA (media mobile integrata autoregressiva)

I modelli ARIMA considerano componenti autoregressivi e di media mobile insieme alla differenziazione tra i dati delle serie temporali del modello e della previsione.

Metodi causali

1. Analisi di regressione

Questo metodo esamina la relazione tra la variabile da prevedere e una o più variabili indipendenti. Ad esempio, la domanda di un prodotto potrebbe essere influenzata da fattori quali prezzo, pubblicità e indicatori economici.

2. Modelli econometrici

Questi modelli incorporano variabili e relazioni economiche per prevedere la domanda.

Leggi anche: Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle soluzioni ADP HR e Payroll per la tua azienda in espansione

2. Raccolta e preparazione dei dati

Indipendentemente dal metodo scelto, una previsione accurata della domanda si basa su dati di alta qualità. Le principali fonti di dati includono dati storici sulle vendite, tendenze di mercato, indicatori economici e fattori esterni che potrebbero influenzare la domanda.

Ecco una guida passo passo per raccogliere e preparare i dati per la previsione della domanda nel settore manifatturiero:

Identificare le origini dati

1. Raccogli i dati storici sulle vendite

Raccogli record dettagliati delle vendite passate, comprese le quantità vendute e le date delle transazioni.

2. Fattori esterni

Identificare le variabili che potrebbero influenzare la domanda, come indicatori economici, stagionalità, promozioni e tendenze del mercato.

Pulizia dei dati

1. Rimuovere i valori anomali

I valori anomali possono distorcere i risultati delle previsioni. Identificarli e gestirli in modo appropriato, rimuovendoli o modificandoli.

2. Gestire i valori mancanti

I dati mancanti possono influire sull'accuratezza delle previsioni. Decidere se imputare i valori mancanti o escludere i record corrispondenti.

Trasformazione dei dati

1. Aggregazione

A seconda dell'orizzonte di previsione (giornaliero, settimanale, mensile), aggregare i dati agli intervalli di tempo desiderati per corrispondere al periodo di previsione.

2. Registrare le trasformazioni

Se i dati presentano variazioni significative in termini di grandezza, l'applicazione di trasformazioni logaritmiche può aiutare a stabilizzarli.

Analisi esplorativa dei dati (EDA)

1. Visualizza i dati

Crea grafici e grafici per comprendere tendenze, stagionalità e modelli all'interno dei dati.

2. Analisi delle correlazioni

Analizzare le correlazioni tra le variabili per identificare potenziali relazioni e dipendenze.

Ingegneria delle funzionalità

1. Funzionalità di ritardo

Crea versioni ritardate delle variabili per acquisire tendenze storiche e stagionalità.

2. Statistiche mobili

Calcola medie mobili, somme mobili o altre statistiche mobili per acquisire tendenze uniformi.

Integrazione dei dati

Unisci dati esterni

Combina fattori esterni (ad esempio dati economici, eventi promozionali) con dati storici sulle vendite per una visione completa.

Suddivisione dei dati

1. Dati di formazione e validazione

Suddividere i dati in set di training e convalida. Il set di training viene utilizzato per creare modelli di previsione, mentre il set di validazione aiuta a valutarne le prestazioni.

2. Normalizzazione/standardizzazione

Normalizzare o standardizzare le variabili numeriche per garantire che siano su una scala simile. Alcuni algoritmi di previsione potrebbero funzionare meglio con dati normalizzati.

3. Scomposizione delle serie temporali

Scomporre i dati delle serie temporali nelle sue componenti costitutive: tendenza, stagionalità e residuo. Questa scomposizione aiuta a comprendere i modelli sottostanti.

4. Verifica della stazionarietà

Molti metodi basati sulle serie temporali presuppongono la stazionarietà, il che significa che le proprietà statistiche non cambiano nel tempo. Testare la stazionarietà e applicare la differenziazione se necessario.

5. Creazione di predittori

Genera variabili predittive che possono influenzare la domanda, come bandiere promozionali, festività e indicatori economici.

6. Gestione di più serie

Se hai a che fare con più prodotti o SKU, valuta la possibilità di raggruppare articoli simili ed eseguire previsioni a un livello superiore per una maggiore precisione.

La raccolta e la preparazione dei dati sono passaggi cruciali che gettano le basi per un’efficace previsione della domanda. Dati puliti e ben preparati migliorano l'affidabilità dei modelli di previsione e migliorano l'accuratezza delle previsioni. Una volta che i dati sono pronti, è possibile procedere al processo di previsione della domanda utilizzando i metodi scelti, come discusso nelle sezioni precedenti.

Leggi anche: Come fare causa per danni alla proprietà? Un breve primer

3. Processo di previsione della domanda

Il processo di previsione della domanda prevede diverse fasi, dall’analisi dei dati e la selezione del modello alla generazione delle previsioni e alla valutazione della loro accuratezza. Esaminiamo le fasi del processo di previsione della domanda nel settore manifatturiero:

1. Analisi ed esplorazione dei dati

Analizza i dati storici sulle vendite per identificare tendenze, modelli e stagionalità.

Utilizzare tecniche di analisi esplorativa dei dati (EDA) per visualizzare e comprendere le caratteristiche dei dati.

Scegli metodi di previsione appropriati in base alle caratteristiche dei dati, come l'analisi delle serie temporali, la regressione o una combinazione di metodi.

Quando si selezionano i modelli, considerare il livello di accuratezza richiesto e l'orizzonte di previsione.

2. Formazione e validazione del modello

Suddividere i dati storici in set di training e convalida. Il set di training viene utilizzato per creare e addestrare il modello di previsione.

Ottimizza i parametri del modello, se necessario, per ottimizzare le prestazioni.

Convalidare il modello utilizzando il set di convalida per valutarne l'accuratezza e l'idoneità. Applica il modello addestrato ai dati più recenti per generare previsioni per periodi futuri.

Prendi in considerazione la possibilità di generare previsioni puntuali (valori singoli) e intervalli di previsione (intervalli di incertezza).

3. Valutazione delle previsioni

Confronta le previsioni generate con la domanda effettiva per il periodo di convalida.

Valuta l'accuratezza della previsione utilizzando parametri quali errore assoluto medio (MAE), errore quadratico medio (MSE), errore quadratico medio (RMSE) ed errore percentuale assoluto medio (MAPE).

4. Adeguamenti e adattamento

Monitora l'accuratezza delle previsioni in tempo reale e apporta modifiche quando necessario. Valuta la possibilità di incorporare fattori esterni che potrebbero avere un impatto sulla domanda, come cambiamenti del mercato o eventi imprevisti.

Leggi anche: In che modo il design della segnaletica influisce sulla percezione dei clienti e sulla reputazione aziendale

4. Integrazione con il processo produttivo

L’efficace integrazione della previsione della domanda con il processo di produzione è fondamentale per ottimizzare le operazioni, ridurre al minimo i costi e garantire una catena di approvvigionamento reattiva. Ecco come la previsione della domanda si inserisce nel processo di produzione:

1. Pianificazione della produzione

Previsioni accurate della domanda guidano i programmi di produzione, aiutando i produttori a produrre la giusta quantità di merci al momento giusto.

I produttori possono evitare la sovrapproduzione e i costi associati allo stoccaggio di scorte in eccesso.

2. Gestione dell'inventario

Le previsioni della domanda aiutano a determinare i livelli ottimali di inventario. I produttori possono evitare l’esaurimento delle scorte garantendo che sia disponibile un inventario sufficiente per soddisfare la domanda dei clienti.

Puoi applicare i principi Just-In-Time (JIT) nella gestione dell'inventario per ridurre i costi di trasporto e gli sprechi.

3. Programmazione della produzione

Le previsioni forniscono informazioni su quando sono previsti picchi e minimi della domanda. I programmi di produzione possono essere adeguati di conseguenza per adattarsi a queste fluttuazioni.

Ciò riduce la probabilità di colli di bottiglia nella produzione e aiuta a mantenere un flusso di produzione coerente.

4. Gestione dei fornitori

Previsioni accurate consentono una migliore comunicazione con i fornitori, garantendo consegne puntuali di materie prime e componenti.