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.