Previsioni di vendita Lucidi a cura di Claudio Sella Novembre 2005
Previsioni di vendita: principi di base La previsione è sempre sbagliata Maggiore è l orizzonte, peggiore è la previsione Le previsioni a livello aggregato sono migliori di quelle dettagliate E opportuno sapere di quanto si sbaglia nel fare le previsioni
Esempio: previsione probabilistica Previsioni di vendita 30% 25% 20% Probabilità 15% 10% Serie1 5% 0% 8000 10000 12000 14000 16000 18000 Quantità prevista
Metodi di previsione Basati sull opinione di esperti Personale della forza vendita Panels di esperti interni e esterni, provenienti da varie aree Metodo Delphi Ricerche di mercato Market testing Market surveys Analisi delle serie storiche Media mobile, attenuazione esponenziale, regressione lineare Best Fit Metodi casuali la previsione è una funzione matematica di altri dati (PIL, tasso di disoccupazione, tempo previsto, inflazione,..)
Scelta del metodo Qual è lo scopo delle previsioni? Come devono essere usate? Qual è la dinamica del sistema che deve essere oggetto di previsione? Che importanza ha il passato nel prevedere il futuro? In quale punto del ciclo di vita del prodotto ci si trova? Non sempre i metodi complessi danno il miglior risultato!!
La scelta del metodo ORIZZONTE TEMPORALE LUNGO ANNI MEDIO anno BREVE mesi OBIETTIVO Cambiamento di Piano degli capacità e/o tecnologia investimenti Budget Piano principale di produzione OGGETTO TECNICHE Linee di prodotto (es. gelati o prodotti da forno) PIL Ciclo di vita del prodotto Famiglie (es. biscotti o Lievitati) Serie Storiche Opinioni di esperti Singoli codici Serie Storiche Opinioni di esperti
Media mobile di ordine 3 Mt3=(Dt+Dt-1+Dt-2)/3 Pt+1=Mt3 Periodo Domanda Media mobile di ordine 3 Previsione Errore Errore assoluto Errore al quadrato 1 150 2 140 3 130 140 4 140 136,7 140 0 0 0 5 140 136,7 136,7 3,3 3,3 11,1 6 132 137,3 136,7-4,7 4,7 21,8 7 150 140,7 137,3 12,7 12,7 160,4 8 140,7 Somma 11,3 20,7 193,3 Media 2,8 5,2 48,3
Attenuazione esponenziale semplice Bt=alfa*Dt+(1-alfa)*Bt-1 Pt+1=Bt Periodo Domanda Bt Previsione Errore Errore alfa=0,1 assoluto Errore al quadrato 1 1.600 1.600 2 1.500 1.590 3 1.700 1.601 1.590 4 900 1.530,9 1.601-701 701 491.401 5 1.100 1.487,8 1.530,9-430,9 430,9 185.674,8 6 1.500 1.489 1.487,8 12,2 12,2 148,6 7 1.400 1.480,1 1.489-89 89 7.926,2 8 1.480,1 Somma - 1.208,7 1.220,9 685.150,6 Media - 302,1 305,2 171.287,6
700 Unità Attenuazione esponenziale 600 500 400 300 200 100 0 Periodi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Domanda Attenuazione completa Attenuazione esponenziale semplice
Le conseguenze degli errori di previsione Scorte Errore 40% Errore 20% Livello di servizio
Il processo di previsione analisi degli scostamenti tra domanda e previsione scorporo dell componenti straordinarie della domanda riattribuzione dei metodi di previsione agli articoli Calcolo delle previsione automatiche correzioni manuali rilascio delle previsoni
Tipi di processo Dall alto (centro) al basso (periferia) Pt=100 Dal basso (periferia) all alto (centro) Pt=100 a1=40% a2=60% P1=0,4*100=40 P2=0,6*100=60 P1=40 P2=60
Esempio di previsione piramidale $ TOTAL BUSINESS ROLL UP x PRODUCT GROUPS z FORCE DOWN x1 x2 z1... INDIVIDUAL ITEMS z2
Esempio di previsione piramidale Prev Gruppo($) Prev Roll-up($) Prezzo medio ($) Prev.Iniziale (u) Prezzo ($) Prev Business ($) Prev Roll-up ($) 8200 20,61 ROLL UP x 15000 13045 16,67 950000 778460 x1 x2 z1... 4845 10 z z2
Esempio di previsione piramidale Previsione Management($) 900000 Previsione Forzata($) x 15082 z 32429 FORCE DOWN Previsione Forzata(u)... x1 x2 z1 9480 5602 z2
Previsioni di articoli su collezione collezioni Settimana 0 Curva di acquisizione ordini prevista Previsione Stagionale iniziale T 0 Inizio stagione Fine stagione
Previsioni per collezioni (segue) 200 Settimana N Proiezione T 0 Istante di verifica Fine stagione
0 Sistema Previsionale per articoli a consumo irregolare mese domanda 1 0 2 0 3 0 4 8 5 5 6 0 7 0 8 43 9 0 10 0 11 0 12 12 13 9 14 0 15 0 16 4 17 0 18 0 19 8 20 0 21 10 22 0 23 0 24 0 3200 2800 2400 2000 1600 1200 800 400 0 0 20 40 60 80 100 120 140
Sviluppo dei sistemi di previsione della domanda M an a g e m e n t II Prestazioni del management delle previsioni Implementazione dei modelli e delle previsioni IV Prestazioni del management delle previsioni e livello di Supply Chain Previsioni collaborative M od I III e l li prestazioni dei modelli sviluppo dei modelli Modelli previsionali per la Supply Chain Organizzazione Interna Supply Chain
Approccio tradizionale nelle relazioni FORNITORE PRODUTTORE DISTRIBUTORE Management delle previsioni Management delle previsioni Management delle previsioni ORDINI
Approccio condiviso FORNITORE PRODUTTORE DISTRIBUTORE Management delle previsioni Management delle previsioni Management delle previsioni ORDINI PREVISIONI
Approccio collaborativo FORNITORE PRODUTTORE DISTRIBUTORE Management delle previsioni Management delle previsioni Management delle previsioni ORDINI INFORMAZIONI PREVISIONI