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预见科技,打造AI大模型驱动的销售预测和库存管理系统

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你真的了解选择预测层次的专业性?(一)

大家一定首先想了解,需求预测的三个层次有什么区别?

简单而言,操作层次就是预测数据的直接编制层次,沟通层次则是用于与业务部门进行交流的层次,而展现层次则是预测被提交业务部门的最终呈现方式。比如,我们可以在月/产品类别/全国层次上编制了基准预测,人工判断预测或者使用统计模型预测,这个层次叫做操作层次。然后,你需要与销售区域总监进行沟通,这时你是否需要分解到月/产品类别/区域层次上?如果需要还可以分解到SKU/区域层次上。如果你需要和渠道经理进行沟通,是否需要分解到渠道层次上等等,你不能拿着全国数据和区域经理沟通吧。沟通完毕后你需要在他们的层次上进行调整,这个层次就是沟通层次,基于沟通角色的不同而不同。调整完成后,你是否需要将预测下发相关业务部门去驱动业务运作,你能将月/产品类别/全国的预测数据直接给制造部门吗?你起码要分解到月/产品/工厂,如果物流部门也需要你的数据,你就必须按周/产品/DC提供数据,这些层次叫做展现层次。

设计需求预测的操作层次–产品维度

对于使用EXCEL编制需求预测的公司,受工具限制而多数选择在SKU层次直接编制需求预测数据,因为这是制造最关注的层次。这是最好的选择吗?每家公司都有上百或上千的产品,如何选择一个合适的产品操作层次是一个艺术加技术的挑战。如果不考虑技术上的限制,告诉大家一个原则:大数原则(Large Number)。这个原则的意思是从数学角度而言,同类数据聚合层次越高,也就是样本数越大,需求预测偏差越小。因此,高层次需求预测一定比低层次的需求预测准确度更高。那是否操作层次越高越好呢?如果是同类不同规格或者口味等产品,则产品族上是最佳层次。很多公司发现客户对口味或规格等偏好上有一定的习惯,因此,不同口味或规格之间有稳定的比例。在这种场景下,可以选择按产品类别层次去生成预测,然后再基于环比分解法或者同期分解法,将产品族层次的需求预测数据分解到SKU层次上则是一个最佳的方法。但是,如果这种稳定的比例关系不存在,则必须综合判断哪个层次是最佳的聚合层次。一个重要的判断准则是,他们必须有相同的销售态势(Sales Pattern),即相同的季节特征(波峰波谷期间一致),趋势一致(都在上升或都在下降阶段)等,这种判断主要还是依赖人为判断为主。

【专业争鸣】能在半成品和原料层面编制预测吗?

这是一个好问题!为何非要是成品层次?为何不能是半成品或者原料层次?从业务角度半成品和原料似乎不是市场维度,如果在此层次上预测,那销售市场如何参与调整呢?其实我们又要回到出发地。我们预测的目的是什么?最直接的目的就是备长周期原料。大部分情况下不是为了成品备货,如果产能足够,生产周期不是很长的话。因此,如果将长周期原料和关键原料的预测做准才是硬道理。因此,基于前面说的“大数原则”大家再想想,如果包括半成品和原料,聚合到哪个层次是最高的?不同行业将有不同答案。大部分消费品公司都是成品少而原料多,大部分工业品公司都是成品多而原料少。大家有答案了吗?特别对于一些项目型配置型的公司,其最关键的就是原料的备货要准。

我们可以得出大致结论,有些产品真是可以在半成品和原料层次预测,如果这些原料保质期或生命周期短。总之,细细地考虑所有产品,半成品和原料结构,哪些在产品上预测(量大稳定的)最好,哪些在关键原料上预测(通用性强,但分散),甚至在半成品这个中间层次预测,如果半成品有一定通用性。当然这种预测更是一个供应链维度预测,但很可能比市场维度的预测更准!

预见科技是一家专注于智能销售预测领域的AI技术服务商,为消费品、制造、零售企业提供以大数据、人工智能、运筹、仿真等技术驱动的智能销售预测系统,库存优化系统,助力企业提升销售、供应链运营质量、降低运营成本。

供应链, 需求预测, 预测

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