¿Cómo encontrar la fuente de error en su previsión de gestión de operaciones

Previsiones de gestión de operaciones tienden a ser inexactos, y hay que averiguar cómo (en) precisa el modelo de pronóstico es. poreerror de casting es la diferencia entre la previsión y los valores reales. Las previsiones son inexactos, por muchas razones. Estas son algunas de las fuentes más comunes de errores:

• Incorrectamente identificar la relación entre variables: Identificar la correlación entre una variable y otra. En realidad, puede haber más de una variable determinar un resultado. Por ejemplo, las ventas de automóviles eléctricos se pueden relacionar con no sólo el precio de la gasolina, sino también el precio del propio vehículo y la disponibilidad de estaciones de carga pública en su ciudad. Identificar correctamente las variables tiene un impacto en su pronóstico.

• No reconocer las tendencias en la demanda: Cuando usted no puede reconocer las tendencias (ya sean positivos o negativos) y no tienen en cuenta en el modelo de pronóstico, su pronóstico se retrasará significativamente la demanda real. Las tendencias pueden cambiar rápidamente y ser sutil y, por tanto, ser difíciles de observar. El uso de la línea de tendencia mal es un error común.

• No actualizar las hipótesis y técnicas de predicción: Usted debe controlar su método de pronóstico de forma regular para detectar cualquier cambio en los patrones de demanda. Cambios fundamentales en la demanda pueden requerir que cambiar su técnica de pronóstico. Mediante el control de su error de predicción, se puede detectar rápidamente cambios en su demanda.

• Proyectando las tendencias del pasado hacia el futuro: Al utilizar los métodos de series de tiempo (promedio móvil y alisado), que está haciendo la suposición de que los patrones del pasado continuarán en el futuro. Esto puede ser peligroso, especialmente en rápida evolución de los mercados, donde los productos experimentan un gran crecimiento de la demanda o se vuelven obsoletos rápidamente.

• En reacción a las variaciones de causa al azar o especiales: Random variación es los cambios naturales que se producen a partir de muchas fuentes de menor importancia. Causa especial variación es la fluctuación que se puede contribuir a un evento que no ocurre normalmente, como una advertencia de huracán que obliga evacuaciones y provoca un aumento de las estancias del hotel en ciertas áreas. No reaccione a estas variaciones, porque son impredecibles y no recurrente.

• Basándose en fuentes de información sesgada: Comportamiento de las ventas a menudo se mide en base a las ventas reales en comparación con el pronóstico. Si las ventas reales superan las previsiones, los vendedores son a menudo recompensados, por lo que las previsiones bajas les ofrecen una mayor posibilidad de superarlo. Personal de producción tienden a preferir las previsiones de alta demanda por lo que tienen más recursos disponibles para satisfacer la demanda prevista. Tenga siempre en cuenta la fuente de información para sus pronósticos.

• El uso de un número insuficiente de puntos de datos: Utilizando los datos de series de tiempo a menudo requiere una cantidad significativa de datos, especialmente si existen tendencias o condiciones de estacionalidad. Lo que puede parecer un patrón en los datos podría ser la variación aleatoria de la demanda. Usted quiere asegurarse de que tiene los puntos suficientes para observar el patrón a lo largo de varias temporadas. Exactamente cuánto pasado datos que necesita depende de la naturaleza de su negocio.