Prognoser: Bruk av både interne og eksterne data

By

juni 24, 2022
2 min read
Forbedre prognosenøyaktigheten ved hjelp av både intern og ekstern datainnsikt.

In this article

I disse tider med usikkerhet og forstyrrelser i forsyningskjeden anbefales det sterkt å ha tilgang til alle relevante data for lagerprognoser og planlegging – noen vil til og med si viktig.

Interne data er noe du mest sannsynlig allerede har for hånden. Dette kan inkludere ulike data, inkludert men ikke begrenset til lagernivåer, salgstall, lønn og mer. Mens eksterne data kommer fra ulike offentlige og private kilder og kan inkludere alt fra værforhold, økonomi, forbrukeratferd og handelspolitikk til kritiske verdenshendelser som den nylige pandemien og krigen mot Ukraina.

Alle innen forsyningskjedestyring leter hele tiden etter innovative måter å ligge i forkant på, og som Forbes påpeker, er interne datakilder rett og slett ikke helt nok til å hjelpe deg med å forutsi nøyaktig i dagens tid: «Oftest vil selskaper fokusere på sine interne historiske datatrender kombinert med anekdotisk visning av generelle industridatasett og bruttonasjonalprodukt (BNP), som ikke lenger er forutsigbare. Bedrifter trenger alle dataene som er nødvendige for å gi et helhetlig syn på globale, regionale og lokale økonomier for å overvåke for nøkkelsignaler om kommende endringer i etterspørselen.

En løsningsmotor for lageroptimalisering, for eksempel vår AGR-løsning, lar deg imidlertid kombinere eksterne data med dine eksisterende interne data når du planlegger for forsyningskjeden din. Dette skaper et unikt prognose- og planleggingssystem som er skreddersydd for dine forretningsbehov, og tar hensyn til alle elementer av kundene dine og deres interaksjoner med virksomheten din.

«Organisasjoner som holder seg à jour med det ekspanderende økosystemet for eksterne data og lykkes med å integrere et bredt spekter av eksterne data i driften, kan utkonkurrere andre selskaper ved å låse opp forbedringer i vekst, produktivitet og risikostyring.»

Derfor er den eneste måten å virkelig ligge i forkant av enestående og uforutsigbare tider ved å planlegge så godt som mulig og forutsi fremtiden din ved å bruke så mange eksterne datakilder som mulig.

Hvis du vil vite mer om hvordan AGR kan hjelpe din virksomhet med å prognostisere bedre, vennligst kontakt oss her.

Related Posts
mai 22, 2025
6 min read
Små leverandørproblemer kan føre til alt fra forsinkede leveranser til unøyaktige bestillinger, og de kan utvikle seg til store forstyrrelser i forsyningskjeden. I dette innlegget går vi gjennom de fem nøkkeltallene som alle forsyningskjedeteam bør følge med på for å evaluere og forbedre leverandørens ytelse. Enten du administrerer dusinvis av leverandører eller akkurat har begynt å formalisere gjennomgangene, vil denne veiledningen hjelpe deg med å omdanne data til bedre beslutninger - og sterkere leverandørrelasjoner.

By

mai 12, 2025
5 min read
Mange forsyningskjedeteam er avhengige av spredte regneark og e-poster for å spore leverandørinformasjon, noe som fører til utdaterte ledetider og tapte muligheter. Denne bloggen utforsker hvordan fragmenterte leverandørdata forstyrrer planleggingen, skaper ineffektivitet og gjør det vanskeligere å administrere leverandørrelasjoner. Den viser hvordan sentralisering av sporing av leverandørytelse - spesielt når det gjelder ledetider - kan forvandle den daglige driften fra reaktiv til strategisk. I tillegg tilbyr vi en gratis sjekkliste for leverandørdata som hjelper teamene med å komme i gang med de riktige dataene på ett sted.

By

april 10, 2025
5 min read
Bærekraft i leverandørkjeden handler ikke bare om å være grønn - det handler om å redusere sløsing i alle former: tid, plass, penger og produkter. Årsaken til mye av sløsingen? Manglende eller unøyaktige lager- og leverandørkjededata. Når dataene er sentraliserte og pålitelige, kan bedriftene lage mer nøyaktige prognoser, automatisere smartere beslutninger og unngå kostbare feil. Resultatet er en mer effektiv, robust og bærekraftig drift - en drift som er bygget for langsiktig vekst.

By