Samenvatting operations management
Hoofdstukken 4, 6*, 11, 13, 14 en 15 (*supplement 6)
Opleiding: Bedrijfskunde MER
Blok: 6
Auteur: Willem van der Heijden
,Hoofdstuk 4 forecasting demand
Forecasting: dit is het proces van voorspellen van een toekomstige gebeurtenis.
Forecasting tijdhorizons: er zijn drie tijdhorizons waaruit een voorspelling kan bestaan, namelijk:
1. Short-range forecast: periode tot 3 maanden. Dit is voor het plannen van de inkoop, de
arbeidsvraag, het inplannen van mensen en het plannen van de afzet.
2. Medium-range forecast: periode 3 maanden tot 3 jaar. Deze voorspelling wordt gebruikt
voor de verkoopplanning, productieplanning en budgettering.
3. Long-range forecast: periode langer dan 3 jaar. Deze voorspelling wordt gebruikt voor de
planning van nieuwe producten, grote uitgaven, productielocatie en research en
development.
Er zijn drie verschillen tussen medium en long-range forecast in vergelijk met short-range forecast:
1. Medium/long range forecasts behandelen meer algemene issues en ondersteunen
managementbeslissingen op het gebied van planning, producten, fabrieken en processen.
2. Short-range forecast gebruikt meestal andere methodologieën dan long-range forecasting
3. Short-range forecast is vaak preciezer dan long-range forecasting.
Types van forecasting:
1. Economische verwachtingen: hierbij worden er voorspellingen gemaakt op basis van de
conjunctuurcyclus. Er wordt hierbij gekeken naar inflatiecijfers, de geldhoeveelheid, het
aantal woningbezitters en andere indicatoren. Dit is vaak op de midden tot lange termijn.
2. Technische verwachtingen: deze voorspellingen kijken naar technologische ontwikkelingen
wat kan resulteren in de ontwikkeling van nieuwe producten en het vernieuwen van
fabrieken en machines. Dit is vaak op de lange termijn.
3. Afzet verwachtingen: deze kijken naar de verwachtingen in de afzet.
Strategisch belang van voorspellen
Goede voorspellingen zijn cruciaal voor alle bedrijfsonderdelen, omdat hierdoor verschillende
beslissingen beïnvloed worden. Hieronder wordt gekeken naar het belang van goede voorspellingen
voor drie activiteiten, namelijk:
1. Supply-chain management: goede voorspellingen bepalen de mate van de relaties in de
bedrijfskolom en de voordelen daarvan, de kosten en de speed-to-market.
2. Human Resources: het aannemen, opleiden en ontslaan van personeel wordt bepaald door
op afzetverwachtingen in te spelen.
3. Capacity: het voorspellen van de capaciteit is belangrijk, omdat een te laag voorspelde
capaciteit kan leiden tot het verliezen van klanten en marktaandeel (bijv. Nitendo toen de
Wii uitkwam; de voorspelling was veel lager waardoor er niet geleverd kon worden). Het te
hoog voorspellen van de capaciteit kan leiden tot enorm hoge kosten (bijv. productie- of
voorraadkosten).
Forecasting benaderingen:
Er zijn twee methodes voor voorspellen, namelijk een kwalitatieve en kwantitatieve methode.
1. Kwalitatieve methode: deze methode wordt vaak gebruikt wanneer er weinig data bekend is
en het een vage situatie betreft (bijv. voor nieuwe producten en technologie). De
voorspelling wordt dan vaak gedaan met behulp van intuïtie en ervaring. Hierbij zijn 4
technieken:
a. Jury of executive opinion: bij deze methode voorspellen experts of managers in
combinatie met statistische modellen de afzet voor de komende periode.
, b. Delphi-methode: bij deze methode voorspellen experts of managers zonder dat ze
het van elkaar weten, ofwel anonieme voorspelling. Daarna wordt aan iedereen de
voorspelling van de andere managers gepresenteerd en worden er nieuwe
voorspellingen gedaan. Net zolang totdat er één gezamenlijke voorspelling is.
c. Sales force composite: bij deze methode voorspelt iedere verkoper voor zijn of haar
verkoopgebied de afzetverwachting. Van deze voorspelling wordt bekeken of die
reëel is en vervolgens worden alle voorspellingen samen gecombineerd tot een
nationale voorspelling.
d. Market survey: bij deze methode wordt de mening van (potentiële) klanten gebruikt
om een voorspelling te kunnen doen.
2. Kwantitatieve methode: deze methode kan alleen toegepast worden bij een stabiele
situatie en wanneer er voldoende historische data beschikbaar is (bijv. voor bestaande
producten en technologie). Dit gebeurt met behulp van wiskundige technieken, namelijk:
a. Tijdserie modellen: om een voorspelling te maken over de toekomstige afzet kijken
deze modellen naar hoeveel er in het verleden is verkocht en de ontwikkelingen
daarin. Voorbeeld van zo’n model = de trendprojectie.
b. Associatieve modellen: deze modellen geven een verband tussen één of meerdere
variabelen en de uiteindelijke afzet aan (bijv. verkoop van grasmaaiers wordt
beïnvloed door de huizenverkoop, het advertentiebudget en de prijzen van
concurrenten) Voorbeeld van zo’n model = lineaire regressie.
Trendprojectie:
Hierbij wordt een trendlijn getrokken door historische datapunten om een voorspelling te doen voor
de midden tot lange termijn. Dit wordt gedaan aan de hand van ‘least squares’ techniek. De formule
is als volgt:
Een trendproject ziet er als volgt uit:
, Vereisten Least Squares:
1. De datapunten worden altijd uitgetekend om de lineaire relatie te checken.
2. We voorspellen geen tijdsperiodes ver voorbij de datapunten.
3. Afwijkingen rond de ‘least squares’ trendlijn worden als ‘per ongeluk/ uitzondering
beschouwd.
Associatieve forecasting:
Bij associatieve forecasting wordt gekeken wat de verandering in één of meerdere onafhankelijke
variabelen betekent voor de voorspelling van een afhankelijk variabel. Hierbij wordt gebruik gemaakt
van lineaire regressie.
Y = het gevolg (afhankelijk variabel)
X = de oorzaak (onafhankelijk variabel)
De berekening van a en b is hetzelfde als bij trendprojectie (zie hieronder nogmaals)
Hoofdstukken 4, 6*, 11, 13, 14 en 15 (*supplement 6)
Opleiding: Bedrijfskunde MER
Blok: 6
Auteur: Willem van der Heijden
,Hoofdstuk 4 forecasting demand
Forecasting: dit is het proces van voorspellen van een toekomstige gebeurtenis.
Forecasting tijdhorizons: er zijn drie tijdhorizons waaruit een voorspelling kan bestaan, namelijk:
1. Short-range forecast: periode tot 3 maanden. Dit is voor het plannen van de inkoop, de
arbeidsvraag, het inplannen van mensen en het plannen van de afzet.
2. Medium-range forecast: periode 3 maanden tot 3 jaar. Deze voorspelling wordt gebruikt
voor de verkoopplanning, productieplanning en budgettering.
3. Long-range forecast: periode langer dan 3 jaar. Deze voorspelling wordt gebruikt voor de
planning van nieuwe producten, grote uitgaven, productielocatie en research en
development.
Er zijn drie verschillen tussen medium en long-range forecast in vergelijk met short-range forecast:
1. Medium/long range forecasts behandelen meer algemene issues en ondersteunen
managementbeslissingen op het gebied van planning, producten, fabrieken en processen.
2. Short-range forecast gebruikt meestal andere methodologieën dan long-range forecasting
3. Short-range forecast is vaak preciezer dan long-range forecasting.
Types van forecasting:
1. Economische verwachtingen: hierbij worden er voorspellingen gemaakt op basis van de
conjunctuurcyclus. Er wordt hierbij gekeken naar inflatiecijfers, de geldhoeveelheid, het
aantal woningbezitters en andere indicatoren. Dit is vaak op de midden tot lange termijn.
2. Technische verwachtingen: deze voorspellingen kijken naar technologische ontwikkelingen
wat kan resulteren in de ontwikkeling van nieuwe producten en het vernieuwen van
fabrieken en machines. Dit is vaak op de lange termijn.
3. Afzet verwachtingen: deze kijken naar de verwachtingen in de afzet.
Strategisch belang van voorspellen
Goede voorspellingen zijn cruciaal voor alle bedrijfsonderdelen, omdat hierdoor verschillende
beslissingen beïnvloed worden. Hieronder wordt gekeken naar het belang van goede voorspellingen
voor drie activiteiten, namelijk:
1. Supply-chain management: goede voorspellingen bepalen de mate van de relaties in de
bedrijfskolom en de voordelen daarvan, de kosten en de speed-to-market.
2. Human Resources: het aannemen, opleiden en ontslaan van personeel wordt bepaald door
op afzetverwachtingen in te spelen.
3. Capacity: het voorspellen van de capaciteit is belangrijk, omdat een te laag voorspelde
capaciteit kan leiden tot het verliezen van klanten en marktaandeel (bijv. Nitendo toen de
Wii uitkwam; de voorspelling was veel lager waardoor er niet geleverd kon worden). Het te
hoog voorspellen van de capaciteit kan leiden tot enorm hoge kosten (bijv. productie- of
voorraadkosten).
Forecasting benaderingen:
Er zijn twee methodes voor voorspellen, namelijk een kwalitatieve en kwantitatieve methode.
1. Kwalitatieve methode: deze methode wordt vaak gebruikt wanneer er weinig data bekend is
en het een vage situatie betreft (bijv. voor nieuwe producten en technologie). De
voorspelling wordt dan vaak gedaan met behulp van intuïtie en ervaring. Hierbij zijn 4
technieken:
a. Jury of executive opinion: bij deze methode voorspellen experts of managers in
combinatie met statistische modellen de afzet voor de komende periode.
, b. Delphi-methode: bij deze methode voorspellen experts of managers zonder dat ze
het van elkaar weten, ofwel anonieme voorspelling. Daarna wordt aan iedereen de
voorspelling van de andere managers gepresenteerd en worden er nieuwe
voorspellingen gedaan. Net zolang totdat er één gezamenlijke voorspelling is.
c. Sales force composite: bij deze methode voorspelt iedere verkoper voor zijn of haar
verkoopgebied de afzetverwachting. Van deze voorspelling wordt bekeken of die
reëel is en vervolgens worden alle voorspellingen samen gecombineerd tot een
nationale voorspelling.
d. Market survey: bij deze methode wordt de mening van (potentiële) klanten gebruikt
om een voorspelling te kunnen doen.
2. Kwantitatieve methode: deze methode kan alleen toegepast worden bij een stabiele
situatie en wanneer er voldoende historische data beschikbaar is (bijv. voor bestaande
producten en technologie). Dit gebeurt met behulp van wiskundige technieken, namelijk:
a. Tijdserie modellen: om een voorspelling te maken over de toekomstige afzet kijken
deze modellen naar hoeveel er in het verleden is verkocht en de ontwikkelingen
daarin. Voorbeeld van zo’n model = de trendprojectie.
b. Associatieve modellen: deze modellen geven een verband tussen één of meerdere
variabelen en de uiteindelijke afzet aan (bijv. verkoop van grasmaaiers wordt
beïnvloed door de huizenverkoop, het advertentiebudget en de prijzen van
concurrenten) Voorbeeld van zo’n model = lineaire regressie.
Trendprojectie:
Hierbij wordt een trendlijn getrokken door historische datapunten om een voorspelling te doen voor
de midden tot lange termijn. Dit wordt gedaan aan de hand van ‘least squares’ techniek. De formule
is als volgt:
Een trendproject ziet er als volgt uit:
, Vereisten Least Squares:
1. De datapunten worden altijd uitgetekend om de lineaire relatie te checken.
2. We voorspellen geen tijdsperiodes ver voorbij de datapunten.
3. Afwijkingen rond de ‘least squares’ trendlijn worden als ‘per ongeluk/ uitzondering
beschouwd.
Associatieve forecasting:
Bij associatieve forecasting wordt gekeken wat de verandering in één of meerdere onafhankelijke
variabelen betekent voor de voorspelling van een afhankelijk variabel. Hierbij wordt gebruik gemaakt
van lineaire regressie.
Y = het gevolg (afhankelijk variabel)
X = de oorzaak (onafhankelijk variabel)
De berekening van a en b is hetzelfde als bij trendprojectie (zie hieronder nogmaals)
