De 8 stappen naar het verkrijgen van een correcte forecast
Het verkrijgen van een juiste forecast wordt ieder jaar belangrijker voor de business. Omdat in het huidige economische klimaat de eindklant geen lange levertijden meer accepteert.
Om de logistieke keten te kunnen afstemmen op de verkorte levertijden is het hebben van een juiste forecast van essentieel belang. Zo kunnen de grondstoffen en artikelen bij leveranciers op het juiste moment en in de juiste hoeveelheid besteld worden.
Maar hoe krijg je nu een correcte forecast? Het eenvoudigst is om aan de klant te vragen hoeveel stuks van welke artikelen hij wil hebben per periode. Echter heeft niet iedere organisatie de luxe om dit van de klant te krijgen. Zeker in de B2C markt is dit heel lastig vanwege de grote hoeveelheden klanten en data die dan gericht verzameld dient te worden. Ook in de B2B markt is dit niet gemakkelijk. Als de relatie met klanten goed is en de machtsverhouding tussen klant en leverancier gelijkwaardig is of die van de leverancier groter dan is het mogelijk om die informatie te verkrijgen.
In veel gevallen zal dit niet zo zijn en zal de forecast moeten worden berekend. Dit is echter niet eenvoudig. Hoe doen we dit? Zullen de logistiek manager en de sales manager zich afvragen wanneer ze overleg hebben. Ik zal nu in 8 stappen beschrijven hoe je dit kan doen als organisatie.
1. Historische Data
Zorg dat de historische verkoopgegevens van de organisatie per materiaal en klant naar boven worden gehaald. Deze gegevens zijn noodzakelijk om een correcte voorspelling te kunnen doen. Zorg dat je minimaal 2 jaar en liefst 3 jaar aan gegevens verzameld.
2. Opbouwen van Master Data
Zorg dat de business een Master Data structuur opbouwt, een zogeheten planning hiërarchie. Deze hiërarchie kan uit verschillende elementen bestaan zoals bepaalde groepen van materialen met dezelfde kenmerken, het groeperen van materialen en klant combinaties en het groeperen aan de hand van je verkoop regio’s.
3. Het linken van de Master Data aan de Historische Data
De consumptie van de materialen zal gelinkt moeten worden aan de structuur om de volgende stappen te kunnen uitvoeren.
4. Het bepalen van de juiste rekenmethode
Om de forecast te kunnen voorspellen aan de hand van de historische data zal er een rekenmodel moeten worden gekozen. Er zijn verschillende rekenmethodieken beschikbaar. Sommige zijn geschikt voor seizoensinvloeden, anderen voor een grillig verkooppatroon of juist een toenemende vraag. Het kiezen van het juiste rekenmodel is bepalend in de betrouwbaarheid van de forecast.
5. Het uitmiddelen van uitschieters
Veel organisaties hebben wel eens een maand die qua verkopen sterk afwijkt van de trend (zowel negatief als positief), en waarbij deze trend ook nog eens niet verklaard kan worden. Om een juiste forecast te verkrijgen is het belangrijk om deze uitschieters eerst weg te werken. Hierdoor wordt het rekenkundig model betrouwbaarder
6. Het uitvoeren van het rekenmodel met de historische data
Wanneer de historische data beschikbaar is, de data structuur gemaakt is en het juiste rekenmodel wordt toegepast kan er worden gerekend. Een periode van 6 tot 18 maanden forecast is mogelijk. Bij een langere blik naar voren dan 18 maanden verliezen de gegevens hun waarde.
7. Het interpreteren en corrigeren van de voorspelling
Voordat de gegevens gebruikt worden door de logistiek is het belangrijk om sleutelfiguren uit de business met veel kennis over materialen, klanten en verkoopgegevens nog te laten kijken naar de data en eventuele correcties uit te laten voeren. Hierna kan de logistiek aan de slag met het inkopen, plannen en produceren van de artikelen.
8. Het monitoren van de forecast met nieuwe consumptie gegevens
Door op deze manier te werken ontstaat er iedere week of maand nieuwe data die weer gebruikt kan worden voor een nieuwe forecast. Zo wordt het rekenmodel en de organisatie steeds scherper en zal de betrouwbaarheid van de forecast toenemen.
Ik hoop dat deze stappen naar een juiste forecast u helpen. Wanneer u meer wil weten over forecast neem dan contact op met mij of mijn collega’s. Wij hebben al veel klanten geholpen met het opzetten en verbeteren van hun forecast.