Definition
Reduzieren Sie automatisch Spitzenwerte in der Verkaufshistorie, um die Auswirkungen auf die Prognosen zu verringern. Die Einstellung "Hoch" reduziert mehr Spitzen als "Niedrig" und führt zu niedrigeren Prognosen.
Anwendungsfall
Wenn Sie diesen Parameter auf "Hoch" setzen, wird sichergestellt, dass eine Verkaufsspitze aufgrund eines ungewöhnlichen Ereignisses nicht zu einer unnötigen Spitze in der Prognose führt (was zu Überbestellungen und einem möglichen Überbestand führen würde).
Da es sich um eine globale Einstellung handelt, gilt sie für alle Artikel im Unternehmen. Es ist daher wichtig, das Unternehmen als Ganzes zu verstehen:
Welche Arten von Artikeln werden in diesem Unternehmen mehrheitlich nachgefragt?
Welches Bild ergibt sich aus dem Optimalbestand und dem Servicegrad?
Besteht das größte Problem im Überschuss oder im Umsatzverlust?
Kurz gesagt: Wäre eine Unter- oder Überprognose am schädlichsten?
Lautet die Antwort Unterprognose, setzen Sie den Parameter auf "Niedrig". Lautet die Antwort Überprognose, setzen Sie den Parameter auf "hoch". Im Zweifelsfall setzen Sie diesen Parameter auf "Mittel". Dies funktioniert gut bei Artikeln mit regelmäßigen Verkäufen und solchen, die einen linearen Trend aufweisen.
Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass, wenn die meisten Artikel in einem Unternehmen nur sporadisch nachgefragt werden, diese Einstellung auf "Niedrig" gesetzt werden muss, um die Prognose nicht zu verringern.
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Artikel, der einmal im Jahr verkauft wird. In dem Monat, in dem der Verkauf erwartet wird, wollen wir auf keinen Fall, dass die Prognose niedriger ausfällt als sie sein sollte, was der Fall wäre, wenn wir uns dafür entscheiden würden, die Verkaufsspitze zu reduzieren, indem wir die Spitzenglättung auf "Hoch" setzen. Oder?
Glücklicherweise ist die App schlauer als das und wendet die Spitzenglättung nicht an, wenn das System den Bedarfstyp als Neu, Unregelmäßig, Langsamdreher oder saisonal erkennt.
Erläuterung
Stellen Sie sich vor, Sie verkaufen jeden Monat 250 Stück eines Artikels. Die Verkaufshistorie für diesen Artikel weist jeden Monat 250 Einheiten aus. Im Monat Januar wurden von diesem Artikel 750 Stück verkauft.
Der Parameter Spitzenglättung gibt an, wie stark Sie die Verkaufsspitze glätten möchten, die letztendlich eine Spitze in der Prognose verursacht.
Einfach ausgedrückt: Bei einer Einstellung von "Niedrig" wird die Verkaufshistorie des Januars als 750 Einheiten betrachtet, bei einer Einstellung von "Hoch" als 250 Einheiten und bei einer Einstellung von "Mittel" als 500 Einheiten, wenn eine geeignete Prognose erstellt wird.
Dies ist natürlich eine sehr vereinfachte Erklärung und berücksichtigt weder die Art der Nachfrage noch andere komplexe Prognosen.
Betrachten wir einen Artikel, der sich regelmäßig verkauft und bei dem es kein eindeutiges Muster von Saisonabhängigkeit, Wachstum oder Rückgang gibt. Seine Prognose basiert auf einem gewichteten gleitenden Durchschnitt der Absatzhistorie. Wir gehen davon aus, dass die Prognose 250 Einheiten pro Monat beträgt, basierend auf einer Verkaufshistorie von 250 Einheiten pro Monat.
Aufgrund des starken Anstiegs der Verkäufe im Januar wird die Prognose 290 pro Monat betragen.
Bei einer Einstellung von "Niedrig" bleibt die Prognose bei 290 pro Monat.
Bei der Einstellung "Hoch" ist es so, als hätte es die Spitze nie gegeben, und die Prognose liegt bei 250 pro Monat.
Bei einer Einstellung von "Mittel" wird die Spitze etwas reduziert und die Prognose liegt bei 270 im Monat.
Dieser Parameter kann als eine weniger extreme Form der Ereigniskorrektur betrachtet werden.