Greycon Forecasting verwendet fortschrittliche Algorithmen zur Bereitstellung von PrognoselösungenGreycon hat ein ausgeklügeltes Prognosetool für die rollen- und flächenbasierte Produktion entwickelt. Diese Lösung ist optimiert für den Einsatz in den Branchen Papier/Karton, Kunststofffolien/Flachfolien und flexible Verpackungen, Vliesstoffe, Metalle und Converting.

Greycon Forecasting ist leicht anpassbar für Ihre Branche. Mit fortschrittlichen Algorithmen bietet Ihnen Greycon Forecasting hochmoderne Prognoselösungen, mit denen Sie Ihre Unternehmensziele erreichen können.

Funktion und Nutzen

Greycon Forecasting bietet Ihrem Unternehmen einen relevanten Nutzen:

  • Ein intelligentes Nachfrage-Netzwerk verhindert die Produktion von zusätzlichem Lagermaterialdurch Vermeidung von Fehlabgleichen bei Kundenaufträgen/Nachfragen
  • Eine erweiterte Segmentierung sowie präzise Prognose Genauigkeit Statistiken und Konfidenzintervalle bieten bessere Informationen für die Festlegung von Bestandsrichtlinien, das führt zuLagerreduktion
  • Budget-Gap-Analyse-Funktionen antizipieren Diskrepanzen zu Budgets, Quoten und Zielen und fördern zeitnahe Aktivitäten um Lücken zu schließen und unterstützen sie ihre finanziellen Ziele zu erreichen

Greycon Forecasting im Überblick

  • Integrierte Plattform für Business Intelligence & Demand Planning
  • Basiert auf dem Microsoft SQL Server BI Stack
  • Kombiniert Flexibilität von Excel mit zuverlässigen, zentralisierten Daten, gemeinsamen Berichten und voller Datensicherheit
  • Gebündelte State-of-the-Art statistische Algorithmen und Best-Practice S&OP-Prozesse
  • Power-BI-Berichte und Dashboards für eine top aktuelle BI-Erfahrung

Greycon Prognoseansicht

Integration mit opt-Studio

Greycon Forecasting integriert sich nahtlos mit Greycon's erstklassigem Planungs-System und Leitstand, Opt-Studio.

Greycon Forecasting erstellt Konsensprognosen, die automatisch in opt-Studio für den Bedarfs- und Kapazitätsausgleich und die Bestandsauffüllung importiert werden:

opt-Studio-Prognoseansicht in Greycon Forecasting

Die endgültigen Ergebnisse, die an opt-Studio gesendet werden, werden normalerweise unter Berücksichtigung der wöchentlichen Verteilung früherer Jahre in tägliche Plantöpfe aufgeteilt.

Die Prognose und die bestehenden Kundenaufträge bilden den Bedarf, der in opt-Studio verwendet wird, um einen optimierten Kapazitäts- / Blockplan in Kombination mit einem optimierten Lagerauffüllungsplan für jede SKU zu erstellen, wobei Folgendes berücksichtigt wird:

  • Lagerbestandspolitik (Min- und Höchstbestandsziele)
  • Inventurkosten
  • Kundenservice, d.h. Aufträge sind bereits im System
  • Transportzeiten und -kosten
  • Produktionsaspekte wie Rüst- und Produktionskosten

Für jede Artikelnummer (SKU) zeigt opt-Studio das geschätzte Inventarprofil für den betrachteten Zeithorizont wie folgt an:

Greycon Forecasting - Inventarprofil von opt-Studio

Wenn neue Aufträge eintreffen, wird Greycon Forecasting einen "Netting"-Prozess starten, um das eingehende Volumen von der Prognose zu subtrahieren. Die in opt-Studio importierte Prognose ist dann das Ergebnis dieses Prozesses: die Netto-Prognose.

Im Netting-Prozess kann das System angrenzende Zeiträume oder ähnliche Produkte untersuchen, wenn das Volumen der eingehenden Bestellungen größer ist als prognostiziert. Zum Beispiel, wenn eine neue Bestellung für ein Flächengewicht von 250 g/m2 ankommt, was nicht erwartet wurde, kann das System überprüfen, ob es eine Prognose für 240 g/m2 oder 230 g/m2 gibt und reduziert das andere stattdessen.

Statistische Prognosegenerierung

Greycon Forecasting verwendet eine Kombination statistischer Algorithmen, um die statistische Prognose zu erstellen. Dies wird mit erweiterten Methoden bei der Auswahl von Prognoseebenen und der Verwendung von verteilten Daten bei der Bereitstellung und Veröffentlichung der endgültigen statistischen Prognose kombiniert.

Der Benutzer muss sich nicht für diese Ebenen entscheiden, da das System automatisch die am besten geeigneten ermittelt (zu niedrige Stufe und nicht genügend Daten gegenüber zu hoher Stufe und die Unterschiede zwischen den Teilsektoren werden nicht erfasst). Der resultierende Datenwürfel ist auf allen Aggregationsebenen verfügbar.

Greycon Forecasting statistische Prognosegenerierung

Kollaborative Bearbeitung von Prognosen

Die statistische Prognose kann dann entweder mit dem Microsoft Excel-Add-In oder mit Power-BI auf einer beliebigen Aggregationsebene analysiert werden. Das Microsoft Excel-Add-In ermöglicht Prognoseüberschreibungen in ähnlicher Weise wie eine Überschreibung der Historie. Greycon Forecasting behält das statistische Kernprognoseergebnis für das Reporting bezüglich der Genauigkeit bei. Außerdem wird monatlich eine Arbeitsprognose erstellt, die anhand der neuesten statistischen Prognose und zweier Arten von unterstützten Außerkraftsetzungen berechnet wird. Die beiden Arten der Überschreibung sind:

  • Die Markt Intelligenz (MI) Override wird über die statistische Prognose wie eine Aufwärts- oder Abwärtskorrektur hinzugefügt. Wenn die statistische Prognose erneut durchgeführt wird und sich ändert, wird sich die Arbeitsprognose auch neu einstellen. MI-Overrides können direkt in den Pivot-Tabellenberichten mit der Writeback-Funktion erstellt oder aus externen Systemen in Form von Aufwärts- oder Abwärtsprozentsätzen importiert werden.
  • Die Prognose überschreiben (OVR) Override ist genau das, was der Name schon sagt: Sie überschreibt die statistische Prognose auf einen absoluten Wert. Unabhängig davon, ob sich die statistische Prognose ändert, bleibt das fest. Zuordnungsregeln können so konfiguriert werden, dass auch keine MI-Overrides zulässig sind, die bei höheren Stufen angewendet werden, die nachstehend definierten festen Overrides beeinflussen.

Der kollaborative Prozess ist in der Regel Teil eines monatlichen S&OP-Prozesszyklus. Am Ende des Nachfrageteils wird die Arbeitsvorhersage in eine abschließende Prognose für das jeweilige Szenario abgeschlossen und die Overrides werden vorwärts gerollt, um das nächste Szenario zu beeinflussen.

Greycon Prognoseansicht verschiedener Hierarchieebenen

Prognosegenauigkeit und Konfidenzintervalle

Greycon Forecasting kann ein Konfidenzintervall für die statistische Prognose vorschlagen. Es stehen auch andere Prognosegenauigkeitsmaße zur Verfügung, z. B. Prognoseabweichung (%) oder prognostizierter absoluter prozentualer Fehler . Diese Kennzahlen geben an, wie erfolgreich die spezifische Kombination zuvor prognostiziert wurde, wie genau sie war, ob sie positiv oder negativ verzerrt war und wie hoch das Konfidenzintervall für den zurückgegebenen spezifischen Wert ist. Das Konfidenzintervall wird unter Verwendung des Prognose-Standardfehlers aus vergangenen Prognoseszenarien berechnet, die in der gleichen Entfernung (oder Verzögerung) generiert wurden, die der beobachtete Monat vom aktuellen Monat hat.

Greycon Prognose der Konfidenzintervalle

Der Prognose-Bias% wird häufig verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit zu ermitteln. Wie im folgenden Screenshot gezeigt, könnte der Benutzer viele solcher Kennzahlen für einen bestimmten Monat mit tatsächlichen Lieferungen berechnen, abhängig davon, mit welchem Prognoseszenario er sie vergleicht.

Greycon Forecasting Prognosegenauigkeit

Die Bestimmung, welche Genauigkeitsmessung am besten ist, kann verwirrend sein. Das System bietet daher eine andere Maßnahme an Prognoseversatz . Dies ist die Prognose für ein bestimmtes Produkt / Schiff-Ort, das während eines Szenarios X-Monate zuvor erstellt wurde, wobei X die Anzahl der Monate der Vorlaufzeit für die spezifische Produkt- / Schiffskombination ist. Daher analysiert der Prognose der Prognose, die tatsächlich während der Nachschub- oder Produktionsentscheidungen in der Lieferkette verwendet wurde. Das Bestimmen, welche Genauigkeitsmessung am besten ist, kann verwirrend sein. Das System bietet daher eine weitere Maßnahme namens Forecast Offset . Dies ist die Prognose für ein bestimmtes Produkt/Auslieferlokation, die während eines x Monate zuvor erstellten Szenarios erstellt wurde, wobei x die Anzahl der Vorlaufmonate für die spezifische Produkt-/Auslieferungskombination ist. Durch die Analyse der Prognose-Offset-Bias % (jetzt eine einzelne Kennzahl) können die Benutzer den Fehler in ihrer Prognose sehen, der tatsächlich während der Nachschub- oder Produktionsentscheidungen in der "Supply Chain" verwendet wurde.

Greycon Prognoseprognose

"Read-only" Reports & Analysen

Read-only-Berichte aus der Greycon Forecasting-Anwendung werden mit dem Microsoft Power BI-Lösung (kostenlos mit Office 360). Power BI-Berichte können mit einer einfach zu bedienenden kostenlosen Anwendung erstellt werden und können als Berichte oder Dashboards an Power BI Enterprise User auf Webbrowsern, Tablets und Mobiltelefonen veröffentlicht und verteilt werden. Beispiel-Power-BI-Berichts-Screenshots, die mit dem Greycon Forecasting Cube erstellt wurden, sind unten dargestellt: