Att välja rätt prognosmetod
Det går att göra prognoser på det mesta, och väldigt få prognoser är rätt. Frågan är snarare hur prognosen kommer användas och vilken modell som passar förutsättningarna som finns. Det finns många olika modeller med olika krav på indata och kunskap för att sättas upp. Vi går igenom olika metoder översiktligt, vikten av att mäta prognosfelen och några saker man bör tänka på vid val av modell. I en verksamhet är det ofta ändå helt nödvändigt att ha en prognos att luta sig mot när det skall fattas beslut om investeringar, inköp, kapacitet med mera.
Vad skall man ha prognoser till om de ändå är fel?
En prognos är alltid fel, frågan är bara hur mycket fel? Prognoser används inom många områden. Den prognos som spelar mest roll för företag brukar vara försäljningsprognosen vilket kan styra inköp och kapacitet i verksamheten. Andra vanliga prognoser kan vara lagervärdet, inköpsprognoser för leverantörer, produktionskapacitet etc. Det är inte lätt att göra prognoser och det finns oftast många faktorer som påverkar som är svåra att uppskatta. Exempelvis vid en försäljningsprognos för konsumentvaror kan vädret, trender, konkurrenter som kör rabattkampanjer, annonsering, nya produkter på marknaden, helgdagar och många fler faktorer påverka.
Ändå kan en prognos vara ett nyttigt hjälpmedel för att ge en fingervisning om vilka kvantiteter man skall köpa in eller hur mycket kapacitet som behövs. En hyfsad gissning är bättre än inget alls. Eftersom de flesta prognoser är fel behöver man inte gå ner till decimalerna utan det räcker och ha hyfsat rätt. I denna artikel går vi igenom några vanliga metoder för prognostisering såsom kvalitativa metoder, tidserier, samt artificiell intelligens och maskininlärning. Vi beskriver även hur man följer upp mätfelen och hur väljer vilken metod som är mest lämplig.