efterspørgselsprognoser

Efterspørgselsprognoser er forudsigelser af den forventede efterspørgsel efter varer og tjenesteydelser i en given periode og kontekst. De bruges til beslutninger i forsyningskæder, produktion, lagerstyring, indkøb og markedsføring. Prognoserne kan udformes for kort sigt, mellem sigt og lang sigt samt detaljeringsgrad som produkt, geografisk område eller salgskanal.

Forskellige typer prognoser og horisonter suppleres ofte af kvalitative og kvantitative metoder. Kvalitative tilgange omfatter ekspertevaluering og Delphi-undersøgelser, mens kvantitative modeller spænder fra tidsrækkeanalyse (for eksempel ARIMA og sæsonjustering) og eksponentiel glatning til regression og maskinlæringsmodeller som gradient boosting og neurale netværk. En almindelig tilgang er at kombinere modeller i en ensemble for at forbedre robustheden.

Data og forudsætninger spiller en afgørende rolle. Prognoser bygger typisk på historiske salgsdata, markeds- og makroøkonomiske indikatorer, sæsonmønstre, kampagneeffekter og eksterne faktorer som vejr og konkurrence. Kvalitet, konsistens og tilgængelighed af data påvirker nøjagtighed og usikkerhed. Prognosemodeller kræver regelmæssig opdatering og vedligeholdelse for at tilpasse ændringer i efterspørgselsmønstre.

Anvendelser omfatter planlægning af lager og produktion, bemanding, kapacitetsudnyttelse, indkøb og prisstrategier. Enkelte prognoser giver også usikkerhedsintervaller, hvilket hjælper beslutningstagere med risikovurdering og scenarieanalyse. Udfordringerne inkluderer volatilitet, sæsonvariation, pludselige ændringer i efterspørgslen og datakvalitetsproblemer.

---