Demand forecasting co to? Definicja i zastosowanie
Demand forecasting to prognozowanie popytu oparte na danych historycznych i czynnikach wpływających, które prowadzi sprzedaż, produkcję, zakupy, logistykę oraz planowanie finansowe. Prognozy wskazują przyszłe potrzeby klientów i ograniczają ryzyko braków magazynowych, dzięki czemu produkty trafiają we właściwym czasie do magazynu i sklepów w całym łańcuchu dostaw. Diabeł tkwi w szczegółach.
Prognozy łączą wartości punktowe z przedziałami, aby decyzje o zapasach i zdolnościach uwzględniały niepewność. Granularność dobierasz do celu: SKU i kanał dla operacji, agregacje miesięczne dla finansów.
| Warstwa | Rola | Przykłady |
|---|---|---|
| Dane | Jedno źródło prawdy o danych klientów | deduplikacja, PII, RODO |
| Proces | Standaryzacja procesu lead → oferta → poprzez zawarcie transakcji | SLA, etapy, cele |
| Interfejs | Praca zespołów i łatwość obsługi | widoki, kolejki, makra |
| Integracje | Wymiana z zasobów przedsiębiorstwa | ERP, CDP, DWH, BI |
Rola sztucznej inteligencji polega na łączeniu danych historycznych z czynnikami wpływającymi, co podnosi dokładność prognozy i stabilizuje przewidywanie popytu przy zmieniających warunkach.
Modele GBM, XGBoost i Temporal Fusion Transformer łączą ceny, promocje, pogodę, ruch online i sygnały z CRM.
W wyborze Livespace CRM vs Raynet CRM liczy się spójność danych: schematy pól, etapy lejka, tagowanie kampanii, deduplikacja i UTM-y wpływają na zestaw cech oraz końcową dokładność demand forecasting. Ustandaryzuj taksonomię kampanii, zmapuj pola 1:1, dodaj walidacje i logowanie braków, aby oba systemy dostarczały porównywalne zdarzenia w czasie.
Wyjaśnialność wzmacnia akceptację biznesu. SHAP oraz dekompozycje wkładu pokazują, jak rabaty i kampanie kształtują prognozy.
Metody i walidacja działają jak filtr jakości, który oddziela sygnał od szumu. Rolling-origin backtest oraz walidacja blokowa ujawniają błędy i ryzyko, a metryki dobierasz do decyzji.
WAPE, MAE i RMSE służą ocenie średniej jakości. Pinball loss kalibruje kwantyle, gdy zarządzasz zapasem przez P10–P50–P90. Unikaj leakage cech promocyjnych, wersjonuj modele i monitoruj drift. Stabilne linie obsłużą ETS/ARIMA, bogaty kontekst lepiej modelują XGBoost/TFT, a popyt przerywany wymaga Crostona/SBA.
Decyzje w supply chain wynikają z połączenia prognozy z S&OP, MRP i planem dystrybucji. P50 buduje plan bazowy, P90 zabezpiecza moce oraz transport, a P10 ogranicza nadwyżki.
Zapas bezpieczeństwa liczysz z odchylenia prognozy i lead time, zgodnie z poziomem obsługi oraz marżą. W wolumenie optymalizacja minimalizuje koszt uzupełnień; w wysokiej marży priorytetem jest dostępność. Integracja sprzedaży, marketingu i logistyki porządkuje kolejność decyzji, tak aby zapasy i produkcja odpowiadały na popyt bez zbędnego ryzyka finansowego. Sezonowość i trendy wymagają regularnych korekt parametrów.
Nowe SKU i sezonowość wymagają analogów atrybutowych, klastrów oraz korekt po pierwszych tygodniach. Scenariusze P10–P50–P90 sterują slotami produkcji i alokacją do DC, a szybka analiza odchyleń zamyka pętlę uczenia.
Dla stabilnych linii użyj ETS/ARIMA. Dla bogatych kontekstów wybierz XGBoost/TFT. Dla popytu przerywanego zastosuj Crostona/SBA. Taki dobór metod ogranicza ryzyko i wspiera zwiększenie dostępności bez nadmiernego kapitału w zapasach.
Na czym polega teoria prognozowania popytu?
Teoria prognozowania popytu opisuje modelowanie przyszłej sprzedaży z wzorców czasowych i relacji kauzalnych, z traktowaniem niepewności jako elementu decyzji. Łączy statystykę (ETS, ARIMA), uczenie maszynowe i metody bayesowskie, aby minimalizować koszt błędu.
Co to jest demand?
Demand to popyt, czyli ilość produktu, jaką klienci chcą i mogą kupić przy danej cenie w określonym czasie, kształtowaną przez cenę, dochody, substytuty, sezonowość i promocje.
Jakie są kryteria dobrego prognozowania popytu?
Liczą się trafność i stabilność (WAPE, MAE, RMSE), poprawna kalibracja P10–P50–P90, spójność hierarchiczna, terminowość aktualizacji, interpretowalność wpływów oraz gotowość operacyjna z monitoringiem i wersjonowaniem.
