Keresletelrejelzések

Kereslet-előrejelzések a jövőbeni kereslet becslését jelentik egy termék vagy szolgáltatás iránt. Ezeket használják készletgazdálkodás, termelés- és kapacitástervezés, beszerzés, árpolitika és általános vállalati tervezés támogatására. A kereslet előrejelzéseinek szintje lehet rövid távú (nappalok–hetek), középtávú ( hónapok) vagy hosszú távú (évek), és készíthetők termék-, cég- vagy portfóliószinten.

Típusok és megközelítések: kvalitatív megközelítések közé tartozik a Delphi-módszer és a szakértői becslés, míg kvantitatív megközelítések közé tartoznak az idő order modellek (például ARIMA, exponenciális simítás), ok-okozati modellek/regressziós megközelítések, állapotterek modellei és gépi tanulási technikák (például erdő alapú, gradient boosting vagy neurális hálózatok). Megkülönböztethető a kereslet-sensing és a hagyományos kereslet-tervezés.

Adatok és források: történeti értékesítési adatok, promóciók és árképzés, gazdasági indikátorok, szezonalitások, időjárási adatok és egyéb külső tényezők. A felhányt vagy hiányos adatok kezelésére adatmenedzsment-re és tisztításra van szükség.

Alkalmazások és értékelés: a forecasteket készlet- és termelésoptimalizálásra, készletbiztonság meghatározására, beszerzési és árképési döntések támogatására használják. A pontosságot MAPE, RMSE vagy MAE mutatókkal és visszateszteléssel értékelik; a bizonytalanság része a jó előrejelzésnek lehető prediktív tartományokkal és különböző scenáriókkal.

Kihívások: szezonális és trendváltozások, promóciók hatása, adatintegritás, hiányos adatok, bullwhip-hatás, több-ellenezésű előrejelzés és a termék életciklusainak dinamikája.

Látható kapcsolódó fogalmak: előrejelzés, kereslet-tervezés, készletgazdálkodás.