Mon client travaille actuellement sur la prévision de la demande pour ses produits. Ils m'ont demandé des conseils sur la prévision de la demande à l'aide de JMP. Je pense que la plate-forme Time Series Forecast conviendra dans leur cas car ils ont des milliers d'éléments à prévoir. J'apprécierais que quelqu'un puisse partager avec moi quelques conseils lors de la prévision de la demande à l'aide de Time Series Forecast.
Leur situation est la suivante :
- Ils veulent prévoir la demande pour les prochains mois pour des milliers d'articles en utilisant des données de ventes mensuelles historiques (quelques années).
- Actuellement, ils utilisent une approche de moyenne mobile simple pour les prévisions.
- Il existe une variété de modèles de vente. Certains articles ont un motif saisonnier. Certains éléments peuvent être prévus en utilisant l'approche de la moyenne mobile.
Voici quelques questions :
- Quelqu'un connaît-il un client qui effectue des prévisions de la demande à l'aide de JMP ? Il serait utile de tirer des leçons de vos/leurs expériences, de comprendre les leçons qu'ils ont apprises et d'explorer les stratégies qu'ils ont utilisées pour améliorer la précision de leurs prévisions de la demande.
- À quelle fréquence devons-nous mettre à jour nos prévisions de la demande pour en garantir l'exactitude ? Existe-t-il des pratiques exemplaires pour surveiller et ajuster nos prévisions à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles ?
- Y a-t-il des défis ou des pièges potentiels dont nous devrions être conscients lors de la prévision de la demande ?
Toute autre idée ou recommandation que vous pourriez fournir concernant la prévision de la demande serait grandement appréciée.
