Blog
Prognozowanie

Prognozować przeszłość

Styczeń, każdego roku jest takim miesiącem rozruchowym. W firmach wszyscy wracają po przerwach świąteczno-sylwestrowo-trzechkrólowych. Szczęśliwcy – nawet po 2-3 tygodniowych urlopach. Budżety czasem jeszcze nie dopięte – brakuje ostatniego z 18 podpisów najwyższego kierownictwa. I te wolne obroty przekładają się na „trochę” więcej wolnego w MPM’ie. Jest czas by przejrzeć jakieś e-lettery, na które kiedyś się człowiek „w emocjach” zapisał. Jednak i tu, robota daje znać o sobie…

Jest 20 stycznia 2020 roku. Otwieram e-letter jednej z branż, w której działałem jakiś czas temu (specjalnie nie wymienię branży, nie podam nazwy firmy, bo nie o to chodzi, by kogoś, tak z samego początku roku sponiewierać). By choć troszeczkę ją przybliżyć, mogę dodać, że branża ta po kryzysie 2008-2009 charakteryzuje się bardzo długimi czasami dostaw materiałów. Rekordziści deklarują, że niektóre komponenty muszą zamawiać z czasem dostaw sięgającym 52 tygodni lub więcej! Z drugiej strony jest to branża, która charakteryzuje się dużym postępem (np. zastosowanie sztucznej inteligencji) i ogromną innowacyjnością, która ma odbicie w naszym codziennym życiu.

Nagłówek brzmiał: „ABCD (nazwa firmy) ogłosiła prognozy wyników za 2019 rok.” Nie… Pewnie ktoś z redakcji jeszcze nie wrócił z urlopu… oj, zwykła literówka. Też tak mam, że przez pierwszy kwartał nowego roku wpisuję datę z roku ubiegłego… Nieprawdaż? Klikam na link, otwieram artykuł i… to nie literówka… Powtórzony tytuł na całej szerokości strony… W tym momencie jedyne co mi przyszło na myśl to cytat, który krąży po internecie: „Prognozowanie jest trudne, szczególnie kiedy dotyczy przyszłości.” A w tym przypadku mamy prognozowanie przeszłości. Można? Oczywiście! Nie takie rzeczy w garażu ze szwagrem się robiło…

Czytam dalej mając nadzieję, że jeszcze coś znajdę. No i znajduję… dwa akapity poniżej: „ABCD (nazwa firmy) ogłosiła w listopadzie skorygowaną prognozę na 2019 rok, która obniżyła przychody do poziomu X, a zysk netto do wysokości Y.” W głowie pojawił mi się scenariusz, co po takiej nowej prognozie zadziało się w firmie, a w szczególności w dziale Łańcucha Dostaw. Ot, takie korporacyjne science-fiction…

Po otrzymaniu prognozy szef łańcucha dostaw, James Bąk (zbieżność przypadkowa), wraz z zespołem weryfikuje jakie materiały jeszcze nie zostały odebrane od dostawców. Jego podwładni chwytają za telefony i mimo, że już późna pora dzwonią po całym świecie, by tylko opóźnić odbiory. Wymówki najróżniejsze, a jak nie działają to prośba o przetrzymanie na magazynie dostawcy (koszty magazynowania nie grają roli – ważne, żeby nie wyjechało i nie dojechało). Teraz przegląd sytuacji – co jedzie, płynie, ale jeszcze nie jest na firmowym stanie (czyli warunki Incoterms m.in. DDU – Delivered Duty Unpaid, Delivered Duty Paid, itp.). Na ochotnika zgłasza się kierownik zakupów, który zna kogoś, kto zna kogoś, kto zna somalijskich piratów – ufff, statek będzie opóźniony o 4 tygodnie, a więc dostawa nie dotrze przed końcem roku. Teraz potrzebne jest „komando”, które zapewni ochronę dróg dojazdowych do firmy i uniemożliwi dotarcie wybranych transportów od dostawców. Z sejfu firmowego szef SCM wydaje pieniądze lokalnym przestępcom, którzy zobowiązują się do przetrzymania ustalonych ciągników, naczep z materiałami i kierowców do końca roku… Pozostało jeszcze tylko zabezpieczyć bieżące zamówienia, ale tu na pomoc przychodzi firmowy dział IT, który cofa uprawnienia wszystkim zaopatrzeniowcom i teraz każde zamówienie musi być autoryzowane przez szefa SCM. Uff, po raz kolejny, wielkość zapasu i rotacja została uratowana…

Uwaga – powyższy akapit nie ma nikogo inspirować, nie ma na celu podsuwania pomysłów do wykorzystania w realnym świecie. To tylko fikcja napisana na potrzeby niniejszego artykułu.

A jaka jest rzeczywistość związana z prognozami? Opiszę to na przykładzie innej firmy, z branży chemicznej. W rzeczonej firmie czas produkcji (MLT – Manufacturing Lead Time) jest dosyć długi. Sięga on 4 tygodni. Wiem, że jest to znacząco dłużej niż w innych firmach, co tylko smuci dział planowania. Dział handlowy robi prognozy, które przekazuje do działu planowania. Co więcej (Uwaga! To jest dobra praktyka!) z jakości tych prognoz jest on rozliczany – trafność prognoz jest jednym ze wskaźników wpływających na premię handlowców. Jakież było moje zdziwienie, kiedy uzyskałem odpowiedź na pytanie, jak liczona jest jakość prognoz, a by być precyzyjnym nie chodziło mi jeszcze o wzory, a o sam proces. Szef łańcucha dostaw opisał mi go „w czasie”. Jest pierwszy dzień miesiąca – prognoza na obecny miesiąc jest słaba – gdzieś tak 30-40% mniej niż w miesiącu poprzednim, a sezonowości nie mamy. Mniej więcej z częstotliwością 2-3 dni do planowania dociera nowa prognoza na obecny miesiąc. A to handlowiec podpisał umowę, a to wrócił od klientów z zamówieniami, itp., itd. Efekt jest taki, że rośnie sprzedaż, ale rośnie też prognoza. Chcąc dobrze zrozumieć, co właśnie usłyszałem, zadałem bardzo konkretne pytanie szefowi SCM: a do kiedy tak dział handlowy może zmieniać prognozę na dany miesiąc? Odpowiedź była szczera: 30tego mogą zmienić prognozę, jak miesiąc ma 31 dni. A w jaki sposób możecie na nią zareagować? Dopytałem. W żaden – padło z drugiej strony, przecież mamy 4-ro tygodniowy MLT.

Podsumujmy obszar naszych prognoz:

  1. Prognozy są danymi wejściowymi do procesu planowania. Pamiętajmy, że nawet najgorsza prognoza jest lepsza niż żadna. W przypadku braku prognozy błąd zawsze wynosi 100%.
  2. Obojętnie od kogo otrzymujemy prognozy (z zewnątrz od klientów, z wewnątrz od działu handlowego), musimy liczyć błąd prognozy.
  3. Najważniejszym błędem prognozy jest tzw. błąd systematyczny, który mówi, czy non-stop się mylimy (ciągle przeszacowujemy lub nie doszacowujemy). Przykładami miar błędu systematycznego są BIAS, BIAS wyrażony jako % sprzedaży, błąd Smith’a, skumulowana wartość błędu (RSFE – Running Sum of Forecast Error lub DvF).
  4. Nie ma czegoś takiego jak mrożenie prognozy – mrozimy plany, które też w okresie zamrożonym możemy (pod pewnymi warunkami) zmienić. Prognoza powinna być uaktualniona jak tylko mamy informacje z rynku, że coś na nim się zmieniło. To sposób na komunikację pomiędzy działem sprzedaży, a operacjami (planowaniem, produkcją, zaopatrzeniem).
  5. Prognoza nie tylko ma mieć mały błąd, ale przede wszystkim musi być przydatna. Musimy określić, kiedy i jakie decyzje podejmujemy. To z kolei będzie determinowało jakie dane z procesu prognozowania, na jakim poziomie agregacji będą potrzebne w planowaniu. To będzie też warunkowało, z którego okresu (którą prognozę) bierzemy by wyliczyć błąd systematyczny (np. prognoza z ostatniego dnia miesiąca M-2 będzie porównywana do sprzedaży z aktualnego miesiąca M, ze względu na czas produkcji wynoszący 4 tygodnie i dostępność do sprzedaży wyrobów od początku miesiąca).

Konrad Grondek

 

Zagadnieniem podniesienia wiarygodności prognoz zajmujemy się w ramach ścieżki WDROŻENIA PROGNOZOWANIA.

Kalendarz
i zapisy
Zapisz się
do newslettera
Skontaktuj
się z nami