Axsis Supply Chain Consulting’s Post

Seguem alguns pontos importantes e fundamentais para utilização de modelos estatísticos e modelagem para desenvolvimento da previsão: 1️⃣ Aleatoriedade do dado: existem dados aleatórios que se tornam mais difíceis de prever ou até mesmo impossível. Identificar esses dados evitará o esforço em vão. 2️⃣ Muitas vezes queremos iniciar a modelagem com modelos mais sofisticados, que não necessariamente proporcionarão uma previsão melhor que modelos mais simples. A recomendação é começar simples e ir evoluindo com o tempo. 3️⃣ Ouvi muitas vezes que quanto maior o histórico melhor a chance de termos uma melhor previsão. Não necessariamente, pois tivemos recentemente uma pandemia onde os comportamentos tiveram alterações, o mix de produtos mudou, em muitos casos o histórico se perdeu. Importante atentar as alterações das estruturas dos dados. 4️⃣ Entender o comportamento do dado ajudará na escolha do melhor modelo. Infelizmente não existe um modelo único para todos os casos. 5️⃣ Revisar periodicamente os dados e os modelos fazem parte da rotina do planejador de demanda, pois o modelo que está servindo hoje, pode não servir amanhã. 6️⃣ Entender os principais desvios ajudará a calibrar melhor o futuro e melhorar as previsões. 7️⃣ Muitas vezes tentamos aproximar os modelos das metas porém, o planejamento de demanda tem o objetivo de trazer a realidade para o Business, que por muitas vezes poderá estar otimista ou pessimista com relação à meta. Insights retirados do livro: Fundamentals of Demand Planning & Forecasting by Institute of Business Forecasting & Planning Quer conhecer outros insights deste livro: https://lnkd.in/drcJjJrk #ibf #umconsultoria #ibp #sop #demand #forecasting #axsisconsultoria