Articoli Taggati ‘Previsione’

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La previsione della domanda è sempre un argomento spinoso che rimanda l’immaginazione a sfere di cristallo e rituali antichi. La previsione però oggi può essere resa più affidabile senza fare ricorso a sfere magiche o riti propiziatori, ma facendo uso della tecnologia e dei social media. Oramai gli smartphone sono sempre più diffusi e stanno cambiando il modo di interagire dei clienti con le imprese. || Continua a leggere

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Nella gestione di una supply chain riveste grande importanza la pianificazione della capacità produttiva con lo scopo di determinare il livello di capacità complessiva delle risorse  che meglio supporti la strategia complessiva dell’azienda. Per fare questo possiamo avvalerci un semplice modello su un foglio di calcolo per poter analizzare al livello macro l’impatto delle scelte in relazione alla capacità produttiva. In questo post vediamo quali possono essere i passi per la costruzione del modello. || Continua a leggere

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Esistono diverse metodologie e tecniche per la previsione della domanda, ma quello di cui ha realmente bisogno l’impresa è di un solido sistema di previsioni che preveda i seguenti punti:

  1. Definizione del problema
  2. Raccolta dati
  3. Analisi preliminare della domanda
  4. Valutazione e scelta dei metodi di previsione
  5. Implementazione utilizzo e monitoraggio

Definizione del problema: Vengono definiti gli obiettivi che si vogliono raggiungere attraverso il sistema di previsione, quali esigenze dovrà soddisfare il sistema, quali sono i vincoli a cui deve sottostare e come si inserirà all’interno dell’organizzazione aziendale. Ad esempio, sinteticamente potremmo dire che l’obiettivo è quello di implementare il sistema di previsione entro la fine dell’anno per i principali dieci clienti, o alcune categorie di prodotto, altresì le esigenze che il sistema dovrebbe soddisfare potrebbero essere una riduzione delle scorte di magazzino, od un miglioramento della puntualità di consegna, mentre i vincoli potrebbero essere costituiti dal fatto che il sistema debba interfacciarsi con il gestionale e che non debba superare da un certo limite di spesa, infine potrebbe essere la direzione vendite a gestire il sistema previsionale oppure la logistica o entrambe.
Raccolta dati: In questa fase viene reperito tutto il materiale presente in azienda relativo al mercato, alle dinamiche produttive, alle tecniche di previsione. È utile in questa fase catalogare i dati raccolti in modo da avere una base di conoscenze comune per l’azienda, per questo scopo si rivelano di grande utilità strumenti collaborativi di tipo wiki in quanto i dati non si presentano sempre nello stesso formato ed in molti casi sono destrutturati.
Analisi preliminare della domanda: In questa fase viene esplorata la domanda per capirne la struttura, le dinamiche e le sue caratteristiche, in questo caso sono di grande aiuto strumenti di data mining e le capacità di analisi del personale che dovrà occuparsi della gestione del sistema di previsioni.
Valutazione e scelta dei metodi di previsione: A questo punto avendo maggiormente chiare le caratteristiche della domanda si possono valutare gli strumenti e le tecniche di previsione da utilizzare e di conseguenza gli strumenti software da utilizzare e le competenze necessarie. A questo punto si possono definire i costi legati alle varie metodologie in termini di risorse umane, formazione, licenze software, consulenze ed eventuali investimenti in infrastrutture.
Implementazione utilizzo e monitoraggio: In questa fase viene definita la procedura da utilizzare per effettuare le previsioni, le persone coinvolte ed il flusso informativo da seguire. È importante individuare dei parametri ambientali da monitorare in modo tale da intervenire nel caso ci siano dei mutamenti significativi, infatti alcune metodologie di previsione si basano su certe condizioni che se cambiano possono inficiare sensibilmente il risultato.
Chiaramente a seconda della complessità aziendale e del mercato in cui l’azienda opera varierà la complessità del sistema di previsione e potrebbe essere necessario ricorrere a competenze esterne per dotarsi di un sistema di previsioni efficiente ed efficace, nei casi di piccole imprese o medie imprese poco complesse se ci sono delle buone conoscenze da parte del personale potrebbe bastare un corso di formazione per riuscire a realizzare il sistema di previsioni diversamente è opportuno fare ricorso a consulenti esterni. Gli elementi critici di cui bisogna tener conto nella costruzione del processo di previsione sono i costi, la consistenza dei dati (omonimia, sinonimia, disallineamenti),l’orizzonte temporale di riferimento, il livello di dettaglio, il sistema di monitoraggio, il grado di accuratezza e le informazioni qualitative.

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Come più volte abbiamo visto la conoscenza dalla domanda futura rappresenta l’informazione fondamentale per la gestione delle scorte sia all’interno di una singola azienda che all’interno della supply chain. Abbiamo visto in un post precendete come i metodi previsivi possono essere sia qualitativi che quantitativi, ma alla fine ciò che serve per i vari modelli di gestione delle scorte è un numero, pertanto è necessario ricorrere a metodi di tipo quantitativo per ottenere questa informazione. I presupposti di base sono che i dati di input sia raccolti in maniera corretta o quanto meno si conoscano eventuali carenze in modo tale da essere consapevoli dei limiti del risultato finale ottenuto. In questo post farò una carrellata dei principali metodi quantitativi soffermandomi in modo particolare sulla loro applicabilità.
Media mobile: è adatta in casi di domanda stazionaria, in quanto considera per la previsione un numero prefissato delle ultime osservazioni della domanda. È facilmente utilizzabile attraverso un foglio di calcolo, nel caso in cui fossero presenti molti dati è possibile far uso del database richiamando la funzione del foglio di calcolo.
Smorzamento esponenziale: esso considera per la previsione le osservazioni di domanda attribuendo un peso progressivamente minore alle osservazioni via via più vecchie. Anche questo metodo è realizzabile con un foglio di calcolo e valgono le stesse considerazioni fatte per la media mobile.
Regressione lineare: nel caso di una sola variabile esplicativa è possibile interpolare l’andamento della domanda, tale approccio è tanto più valido quanto più l’andamento della domanda è assimilabile a una retta. Anche in questo caso possiamo utilizzare un foglio di calcolo.
Metodi Arima: una particolare tipologia di modelli atti ad indagare serie storiche che presentano caratteristiche particolari. Fa parte della famiglia dei processi lineari non stazionari. In questo caso è possibile utilizzare un foglio di calcolo facendo uso di plug-in oppure utilizzare software statistici come R.
Metodo Montecarlo: Il metodo è usato per trarre stime attraverso simulazioni. Si basa su un algoritmo che genera una serie di numeri tra loro incorrelati, che seguono la distribuzione di probabilità che si suppone abbia il fenomeno da indagare. Anche in questo caso è necessario fare ricorso a plug in per il foglio di calcolo o utilizzare software di analisi statistica.

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Previsione della domanda
Titolo: Previsione della domanda (0 click)
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Nel caso vengono gestiti degli ordini aperti nella previsione della domanda bisogna tener conto della loro variabilità e pertanto essi vanno considerati come delle variabili casuali normali con media la QT ordinata e per deviazione standard il grado di variabilità. Infatti se consideriamo un programma ordini con spedizioni scaglionate a date diverse e per le quali avremo diversi gradi di conferma (GDC) la domanda totale del programma ordini non sarà data dalla semplice somma Q1 + Q2 + Q3 + … Qn ma come sommatoria delle v.c. N1(QT1;GDC1) N2(QT2;GDC2) N3(QT3;GDC3) … Nt(QTt;GDCt). Nel caso di ordini che cadono nel periodo congelato il grado di conferma sarà zero, ovvero non sarà possibile effettuare variazioni alla QT ordinata.

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La conoscenza della funzione della domanda è alla base delle varie tecniche di gestione delle scorte ed influenza i flussi logistici dell’intera supply chain. Esistono diverse tecniche previsionali che possono essere raggruppate in due gruppi: metodi quantitativi e metodi qualitativi. All’interno dei metodi quantitativi è possibile distinguere in metodi basati sulle serie storiche, metodi di analisi causale e metodi di simulazione. || Continua a leggere

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