洞察解析

優化預測作業的探索與揭密

勤業眾信管理顧問股份有限公司 / 胥傳沛副總經理、黃紹輔副理

專業的計劃作業始於事實(數據),終於判斷,全由數據驅動。而系統數據的完整性,與歷史資料累積時間的長短,都將影響計劃作業在企業中所扮演的角色。

如何優化預測能力?

預測能力優化必須建立在高品質數據資料、高效率數據清洗作業,並在企業內各部門合作、與外部供應商溝通及相關交易程序中建立系統化管理規範,方能有效優化預測及其後的計劃功能。預測優化作業流程包括五個步驟:

步驟一、識別出可能影響需求的狀況,並分析歷史需求資料

步驟二、分析、分類歷史需求資料

步驟三、識別異常資料並進行資料清洗

步驟四、驗證預測模型

步驟五、建立資料清洗流程,並提出管理改善建議

數據資料品質的重要性

資料品質對預測的準確性影響甚鉅,是有效、精準管理供應鏈的基礎。數據資料分為「可用」以及「不可用」於預測模型的二類資料。預測模型會透過大量歷史數據進行分析測試,自動選出最適模型及其係數設定。歷史數據若品質低落,將導致分析失準,影響預測系統自動選擇最適模型以及相關參數設定的準確度。

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