Mein Kunde arbeitet derzeit an der Bedarfsprognose für seine Produkte. Sie haben mich um Rat zur Nachfrageprognose mit JMP gebeten. Ich denke, dass die Time Series Forecast-Plattform in ihrem Fall geeignet ist, da sie Tausende von Elementen prognostizieren müssen. Ich würde mich freuen, wenn mir jemand einen Rat bei der Bedarfsprognose mit Time Series Forecast geben könnte.
Ihre Situation ist wie folgt:
- Sie möchten die Nachfrage für Tausende von Artikeln für die nächsten Monate anhand historischer monatlicher Verkaufsdaten (einige Jahre) prognostizieren.
- Derzeit verwenden sie für die Prognose einen einfachen gleitenden Durchschnittsansatz.
- Es gibt verschiedene Verkaufsmuster. Einige Artikel haben saisonale Muster. Einige Artikel können mithilfe des gleitenden Durchschnittsansatzes prognostiziert werden.
Hier sind einige Fragen:
- Kennt jemand einen Kunden, der Bedarfsprognosen mit JMP durchführt? Es wäre hilfreich, aus Ihren Erfahrungen zu lernen, die gewonnenen Erkenntnisse zu verstehen und die Strategien zu untersuchen, mit denen sie die Genauigkeit ihrer Bedarfsprognosen verbessert haben.
- Wie oft sollten wir unsere Bedarfsprognosen aktualisieren, um die Genauigkeit sicherzustellen? Gibt es Best Practices für die Überwachung und Anpassung unserer Prognosen, sobald neue Daten verfügbar werden?
- Gibt es potenzielle Herausforderungen oder Fallstricke, die wir bei der Durchführung von Nachfrageprognosen beachten sollten?
Für weitere Erkenntnisse oder Empfehlungen zur Nachfrageprognose wären wir Ihnen sehr dankbar.
