Come prevedere l'inventario: 3 metodi comuni e quali scegliere

La previsione delle scorte è il processo di stima della domanda futura di prodotti o servizi di un'azienda e di determinazione del livello di scorte necessario per soddisfare tale domanda.

Una previsione accurata consente alle aziende di prendere decisioni informate su produzione, acquisti e livelli di scorte, che possono aiutare a migliorare l'efficienza e la redditività complessive.

Esistono diversi metodi che possono essere utilizzati per prevedere l'inventario e l'approccio più appropriato dipenderà spesso dal tipo di attività e dai dati disponibili. In questo post, tratteremo alcuni dei metodi più comuni utilizzati per la previsione dell'inventario, tra cui:

1. Analisi delle tendenze (medie mobili e linee di tendenza)
2. Analisi di regressione
3. Livellamento esponenziale

Esamineremo i pro e i contro di ciascuno di questi metodi, le formule esatte necessarie per configurarli e quali scegliere per la tua attività specifica.

Ti lasceremo anche con alcune best practice per la previsione dell'inventario e insidie ​​comuni da evitare.

Detto questo, prepariamoci per un po' di matematica e saltiamo dentro!

L'importanza di una previsione accurata

Una previsione imprecisa dell'inventario può avere una serie di conseguenze negative per le aziende, tra cui:

Esaurimenti di scorte: se la domanda è sottostimata e i livelli di inventario sono troppo bassi, le aziende potrebbero non essere in grado di soddisfare la domanda dei clienti, il che può portare a vendite perse e un conseguente calo della soddisfazione dei clienti.

Scorte in eccesso: d'altra parte, se la domanda è sovrastimata e i livelli di inventario sono troppo alti, le aziende potrebbero finire per trattenere le scorte in eccesso che vincolano le risorse finanziarie e occupano spazio di archiviazione prezioso.

Metodi comuni per la previsione dell'inventario

Come accennato in precedenza, esistono diversi metodi che possono essere utilizzati per la previsione dell'inventario. In questa sezione, esamineremo più da vicino alcuni dei metodi più comuni, tra cui l'analisi delle tendenze, l'analisi della regressione e il livellamento esponenziale.

Analisi delle tendenze

Uno dei metodi più semplici e comuni per la previsione dell'inventario è l'analisi delle tendenze. Questo approccio prevede l'utilizzo dei dati storici sulle vendite per identificare eventuali tendenze sottostanti della domanda, che possono quindi essere utilizzate per fare previsioni sulla domanda futura.

Esistono diversi modi per eseguire l'analisi delle tendenze, ma uno dei più comuni è utilizzare una media mobile. Questo approccio prevede il calcolo della domanda media in un determinato periodo di tempo (ad es. 3 mesi, 6 mesi, ecc.) e quindi l'utilizzo di questa cifra per prevedere la domanda per periodi futuri.

Un altro metodo popolare è utilizzare le linee di tendenza. Ciò comporta il tracciamento di punti dati storici su un grafico e quindi il tracciamento di una linea di migliore adattamento attraverso i dati. La pendenza della linea di tendenza può quindi essere utilizzata per stimare la domanda futura.

Come calcolare una media mobile

La formula per calcolare una media mobile è:

MA = (somma dei punti dati negli ultimi n periodi) / n

dove MA è la media mobile e n è il numero di periodi.

Ad esempio, se volessimo calcolare la media mobile di 3 mesi per gennaio, febbraio e marzo, utilizzeremo la seguente formula:

MA = (gennaio + febbraio + marzo) / 3

Diciamo che le vendite nel primo trimestre sono state 100, 150 e 200 per ogni mese consecutivo.

Questo ci darebbe un MA di (100 + 150 + 200) / 3 o 150.

Possiamo quindi utilizzare questa media mobile per prevedere la domanda per periodi futuri. Ad esempio, se volessimo prevedere la domanda per aprile, utilizzeremmo semplicemente la cifra della media mobile di 150.

Formula di analisi delle tendenze

La formula per l'analisi delle tendenze è:

Trend = (Valore finale – Valore iniziale) / Numero di periodi

Ad esempio, se le vendite nel primo trimestre fossero 100, 150 e 200 per ogni mese consecutivo, la tendenza verrebbe calcolata come segue:

Trend = (200 – 100) / 3

Questo ci darebbe una tendenza di 100/3, o 33,33.

Questa tendenza può quindi essere utilizzata per prevedere la domanda per periodi futuri. Ad esempio, se volessimo prevedere la domanda per aprile, utilizzeremo semplicemente il dato di tendenza di 33,33 e lo aggiungeremmo al dato di vendita per marzo (200). Questo ci darebbe una domanda prevista di 233,33 per aprile.

Quando utilizzare l'analisi delle tendenze rispetto alla media mobile per la previsione dell'inventario

Ci sono alcune cose da considerare quando si decide se utilizzare l'analisi delle tendenze o una media mobile per la previsione dell'inventario.

Il primo è il periodo di tempo durante il quale si desidera prevedere la domanda. Se è necessario prevedere la domanda solo per un breve periodo di tempo (ad es. 1-2 mesi), in genere è sufficiente utilizzare una media mobile. Tuttavia, se è necessario prevedere ulteriormente la domanda nel futuro (ad es. 3-6 mesi), l'utilizzo dell'analisi delle tendenze fornirà un quadro più accurato della domanda futura.

La seconda cosa da considerare è la natura dei dati. Se i punti dati sono distanziati in modo uniforme ed è presente una tendenza chiara, l'analisi delle tendenze è l'approccio migliore. Tuttavia, se i punti dati sono più irregolari o non c'è una chiara tendenza, l'utilizzo di una media mobile è solitamente un'opzione migliore.

Analisi di regressione

L'analisi di regressione è un metodo statistico che può essere utilizzato per identificare le relazioni tra diverse variabili. Questo approccio viene spesso utilizzato nella previsione dell'inventario per identificare le relazioni tra le vendite e altri fattori che possono influenzare la domanda, come la stagionalità, la pubblicità e le variazioni di prezzo.

Una volta identificate queste relazioni, possono essere utilizzate per fare previsioni sulla domanda futura.

Formula di analisi di regressione

La formula per l'analisi di regressione è:

Y = a + bX

dove Y è la variabile dipendente (cioè la domanda), X è la variabile indipendente (cioè la spesa pubblicitaria), a è l'intercetta e b è la pendenza della linea.

Per contestualizzare, supponiamo di voler utilizzare l'analisi di regressione per prevedere la domanda di un prodotto in base alla spesa pubblicitaria.

Se disponiamo di dati storici sulla spesa e sulla domanda pubblicitaria, possiamo utilizzare questi dati per calcolare i valori di aeb.

È possibile calcolare i valori di aeb manualmente, ma se vuoi risparmiare tempo, HubSpot ha un tutorial approfondito su come utilizzare le formule di Excel o Fogli Google per abbreviare tutta la matematica.

Una volta che hai i valori di aeb, puoi inserirli nella formula per prevedere la domanda per un dato livello di spesa pubblicitaria.

Ad esempio, supponiamo di aver calcolato che a = 100 e b = 0,5. Questo ci darebbe la seguente equazione:

Y = 100 + 0,5X

Se volessimo prevedere la domanda per un mese in cui prevediamo di spendere $ 10.000 in pubblicità, inseriremmo semplicemente questa cifra nell'equazione:

Y = 100 + 0,5(10.000)

Questo ci darebbe una domanda prevista di 5.100 unità.

Quando utilizzare l'analisi di regressione

Il principale vantaggio dell'analisi di regressione è che può aiutare a identificare le relazioni tra variabili diverse. Ciò è utile se si desidera prevedere la domanda in base a fattori diversi dalla cronologia delle vendite, come la stagionalità o le variazioni di prezzo.

Tuttavia, l'analisi di regressione presenta alcuni svantaggi. Innanzitutto, la configurazione può richiedere molto tempo, soprattutto se non ti senti a tuo agio con i metodi statistici.

In secondo luogo, l'analisi di regressione è accurata solo quanto i dati utilizzati per calcolare i valori di aeb. Se i tuoi dati sono imprecisi o incompleti, anche le tue previsioni saranno imprecise.

Infine, l'analisi di regressione funziona solo se esiste una relazione lineare tra le variabili dipendenti e indipendenti. Se non esiste una relazione chiara o la relazione non è lineare, l'analisi di regressione non sarà accurata.

Livellamento esponenziale

Il livellamento esponenziale è un metodo di previsione che assegna pesi decrescenti in modo esponenziale alle osservazioni passate. Questo approccio viene spesso utilizzato quando non c'è una chiara tendenza nei dati o quando c'è una quantità significativa di variazione casuale.

Esistono diverse varianti di smoothing esponenziale, ma il più comune è il semplice smoothing esponenziale. Questo approccio prevede l'utilizzo di una media mobile ponderata per prevedere la domanda, in cui i pesi diminuiscono esponenzialmente man mano che ci si sposta più indietro nel tempo.

Formula levigante esponenziale

La formula per lo smoothing esponenziale semplice è:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

dove Ft è la previsione per il periodo t, yt è la domanda effettiva per il periodo t e α è la costante di livellamento.

Il valore di α può variare da 0 a 1 e maggiore è il valore, maggiore è il peso dato alle osservazioni recenti.

Scegliere il valore giusto per α

Il valore di α avrà un grande impatto sull'accuratezza delle tue previsioni, quindi è importante scegliere un valore che abbia senso per i tuoi dati.

Se scegli un valore troppo alto, le tue previsioni saranno molto sensibili alle osservazioni recenti e non terranno conto delle tendenze a lungo termine.

D'altra parte, se scegli un valore troppo basso, le tue previsioni saranno lente e non rifletteranno i cambiamenti a breve termine della domanda.

Non esiste una risposta giusta o sbagliata quando si tratta di scegliere il valore di α. L'approccio migliore è sperimentare valori diversi e vedere quale fornisce le previsioni più accurate.

È inoltre possibile utilizzare metodi statistici, come l'errore percentuale medio assoluto (MAPE), per confrontare l'accuratezza di diversi valori di α.

Dopo aver selezionato un valore per α, il processo di previsione è relativamente semplice.

Devi semplicemente inserire i valori della domanda effettiva per ciascun periodo e risolvere l'equazione per ottenere la domanda prevista.

Supponiamo di voler utilizzare lo smoothing esponenziale per prevedere la domanda di un prodotto nei prossimi sei mesi.

Se i nostri dati mostrano che la domanda è stata relativamente stabile negli ultimi mesi, potremmo scegliere un valore di α = 0,5. Questo ci darebbe la seguente equazione:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Per prevedere la domanda per il primo mese, inseriremo semplicemente il valore di y1 (cioè la domanda effettiva per il primo mese).

Per prevedere la domanda per il secondo mese, inseriremo il valore di y2 e la domanda prevista per il primo mese (cioè F1).

E così via.

Come scegliere il metodo giusto per la tua attività

La scelta del metodo di previsione dell'inventario giusto per la tua attività dipende da una serie di fattori, tra cui il tipo di attività, i prodotti che vendi e i dati disponibili.

Se vendi prodotti con un chiaro andamento stagionale, l'analisi delle tendenze o l'analisi di regressione potrebbe essere l'opzione migliore. Se vendi prodotti che non sono influenzati dalla stagionalità, la levigatura esponenziale potrebbe essere una scelta migliore.

È anche importante considerare i dati disponibili quando si sceglie un metodo di previsione. Se hai solo pochi mesi di dati sulle vendite, una semplice analisi delle tendenze potrebbe essere l'opzione migliore. Se si dispone di una lunga storia di dati sulle vendite, i metodi più sofisticati, come l'analisi di regressione, potrebbero essere più appropriati.

In definitiva, il modo migliore per scegliere un metodo di previsione è sperimentare metodi diversi e vedere quale fornisce le previsioni più accurate per la tua attività.

Indipendentemente dal metodo scelto, è importante ricordare che la previsione dell'inventario è una scienza inesatta. Ci sarà sempre una certa incertezza quando si prevede la domanda futura, quindi è importante avere una certa flessibilità nella pianificazione.

Un modo per farlo è creare più scenari di previsione utilizzando metodi o ipotesi diversi. Questo ti darà un'idea migliore della gamma di possibili risultati e ti aiuterà a prendere decisioni più informate sui livelli di inventario.

Considera il tempo di consegna dell'inventario nelle tue previsioni

Un'altra considerazione importante è il tempo di consegna dei tuoi prodotti. Il lead time è la quantità di tempo necessaria per ricevere un ordine dal tuo fornitore.

Se hai un tempo di consegna lungo, dovrai effettuare gli ordini con maggiore anticipo, il che significa che dovrai essere più accurato nelle tue previsioni. Se hai un tempo di consegna breve, avrai una maggiore flessibilità nel tuo ordine.

Per tenere conto del lead time, puoi modificare la tua previsione per riflettere la quantità di tempo necessaria per ricevere un ordine oppure puoi creare livelli di inventario per coprire il lead time.

Aumentare i livelli di inventario può essere costoso, quindi è spesso preferibile modificare le previsioni. Ciò significa che dovrai effettuare gli ordini in anticipo, ma ti farà risparmiare il costo di tenere scorte in eccesso.

Errori comuni da evitare nella previsione dell'inventario

Ci sono alcuni errori comuni che possono portare a previsioni di inventario imprecise. Questi includono:

Senza tenere conto della stagionalità: i modelli stagionali possono avere un grande impatto sulla domanda, quindi è importante prenderli in considerazione quando si effettuano previsioni sui livelli di inventario.

Fare troppo affidamento sui dati storici: i dati storici sono uno strumento prezioso, ma è importante ricordare che riflettono solo la domanda passata. La domanda futura potrebbe essere diversa, quindi è importante considerare altri fattori, come le tendenze del mercato e il comportamento dei clienti, quando si prevede l'inventario.

Non tenere conto dei cambiamenti nell'attività: le attività cambiano nel tempo, quindi è importante tenerlo a mente quando si prevede l'inventario. Se stai introducendo nuovi prodotti o apportando modifiche alla tua strategia di marketing, ciò avrà un impatto sulla domanda e dovrebbe essere preso in considerazione quando si effettuano previsioni sull'inventario.

Fare ipotesi senza dati: è importante basare le tue previsioni sui dati piuttosto che sulle ipotesi. Se non disponi di dati sufficienti per supportare la tua previsione, è meglio aspettare fino a quando non lo fai piuttosto che tirare a indovinare.

Mancata revisione e aggiornamento delle tue previsioni: la domanda dei tuoi prodotti potrebbe cambiare nel tempo, quindi è importante rivedere e aggiornare le tue previsioni su base regolare. Questo ti aiuterà a rimanere preciso e reattivo ai cambiamenti del mercato.

Evitando questi errori, puoi migliorare l'accuratezza delle previsioni di inventario e prendere decisioni migliori sui livelli di inventario.

In che modo la previsione delle vendite è correlata alla previsione dell'inventario?

La previsione delle vendite è un input chiave nella previsione dell'inventario. Prevedendo le vendite future, puoi stimare il livello di inventario di cui avrai bisogno per soddisfare la domanda.

La previsione delle vendite può essere eseguita utilizzando una varietà di metodi, come l'analisi delle tendenze o l'analisi di regressione. È importante scegliere un metodo adatto alla tua attività e ai tuoi dati. Una volta che hai una previsione di vendita, puoi usarla per stimare il livello di inventario di cui avrai bisogno per soddisfare la domanda.

Utilizzo del software per gestire le previsioni di inventario

SkuVault è un potente software di gestione dell'inventario che può aiutarti a prevedere la domanda di inventario (oltre a molti altri aspetti di un buon controllo dell'inventario).

SkuVault fornisce funzionalità come la cronologia delle vendite e l'analisi delle tendenze, che possono essere utilizzate per prevedere le vendite future.

SkuVault ti consente anche di impostare punti di riordino in modo da poter effettuare automaticamente ordini quando i livelli di inventario raggiungono un certo punto. Ciò elimina le congetture dall'ordinazione e ti aiuta a mantenere livelli di inventario ottimali.

Inoltre, SkuVault offre funzionalità come il monitoraggio e il reporting dell'inventario in tempo reale, che possono aiutarti a rimanere aggiornato sul tuo inventario e prendere decisioni informate sugli ordini futuri.

Se stai cercando un modo per migliorare la gestione dell'inventario, ci piacerebbe mostrarti come SkuVault può aiutarti a smettere di lavorare nella tua attività e iniziare a lavorare nella tua attività.

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