Goed voorspellen is best makkelijk

Trendinterview Involvation: Betrouwbare toevoer slimme meters

In onze pogingen te anticiperen op toekomstige vraagontwikkelingen zijn we vaak afhankelijk van voorspellingen. In de praktijk blijken deze helaas zelden betrouwbaar. Met alle gevolgen van dien. Het ‘goede nieuws’ is dat we onszelf daarmee tekortdoen. Enerzijds omdat we in veel gevallen beter af blijken zonder forecast. Anderzijds omdat in die gevallen dat we wél afhankelijk zijn van prognoses, betrouwbaar voorspellen vaak eigenlijk verrassend makkelijk blijkt.

‘Voorspellen is moeilijk, zeker als het de toekomst betreft’ luidt een bekende tegelwijsheid. Soms wordt nog iets toegevoegd als ‘zeker als het details betreft’. En dat valt natuurlijk lastig te ontkennen. Het weer van volgende week zondag is nu eenmaal stukken lastiger te voorspellen dan het weer van morgen. Evengoed gaat echter het tegenovergestelde op. Betrouwbaar voorspellen wordt immers makkelijker als het de grote lijnen betreft, zeker in de nabije toekomst. Zo is de middagtemperatuur van volgende week zondag vrij lastig te voorspellen, maar de gemiddelde middagtemperatuur van volgend jaar heel eenvoudig. En terwijl het voorspellen van de volgende worp van de dobbelsteen zinloos is, is het betrouwbaar voorspellen van het gemiddelde van honderd worpen goed te doen.

Om goed te voorspellen, moeten we dankbaar gebruik maken van de ‘wet van de grote getallen’. Hoe hoger het aggregatieniveau, hoe kleiner de relatieve variatie en dus ook hoe kleiner de onzekerheid. Immers: zonder variatie geen onzekerheid. Niet zo verwonderlijk dus dat het betrouwbaar voorspellen van ‘grote getallen’ – zoals de gemiddelde vraag van de komende weken of maanden – over het algemeen vrij goed te doen is. Zeker op volumeniveau. Terwijl het goed voorspellen van ‘kleine getallen’ – zoals de exacte dag-, week- of zelfs maandvraag – vaak zeer lastig blijkt. Zeker in de toekomst en op artikelniveau. Terwijl ‘kleine getallen’ in de verre toekomst dus nauwelijks tot niet betrouwbaar te voorspellen zijn, zijn ‘grote getallen’ in de nabije toekomst dat vaak juist wel. Goed voorspellen blijkt dus best makkelijk, mits we ons maar kunnen beperken tot ‘grote getallen’, liefst in de nabije toekomst.

Planningsmismatch

Gek genoeg negeren we deze logica in de praktijk maar al te vaak. Tegen beter weten in proberen we dan de toekomst te voorspellen op artikelniveau in maand- of zelfs in weekbuckets. Al was het maar omdat onze voorraadmanagementsystemen en MRP dat van ons eisen. Niet verwonderlijk dus dat deze voorspellingen chronisch onbetrouwbaar zijn. Met als gevolg dat wij en onze leveranciers belangrijke beslissingen moeten nemen over capaciteit en voorraad terwijl de vraag nog verre van zeker is. Daarmee zitten we met z’n allen gevangen in de zogenaamde planningsmismatch. Disalignment is het logische gevolg. Een recept voor teleurstelling en ellende. En dat allemaal omdat we halsstarrig blijven proberen het onvoorspelbare – ‘kleine getallen’ – te voorspellen, terwijl het voorspelbare –‘grote getallen’ – onbenut blijft.

In plaats van te blijven proberen het onvoorspelbare te voorspellen, moeten we ons richten op het voorspellen van het voorspelbare. Dankzij de voorspelbare variatie van de ‘grote getallen’ kunnen we de flexibiliteit van onszelf en onze leveranciers wél effectief inzetten. De resterende onvoorspelbare variatie van de ‘kleine getallen’ kunnen we beter opvangen met tijd, voorraad en/of overcapaciteit. Maar doen we dat een beetje slim, dan kunnen we in veel gevallen deze restvariatie absorberen voordat deze verder stroomopwaarts doordringt. Voorspellen aldaar wordt dan helemaal een piece of cake. Kortom: goed voorspellen blijkt dus eigenlijk best makkelijk, mits we ons maar richten op het voorspelbare in plaats van het onvoorspelbare.

Alex Tjalsma, partner/consultant Involvation

N.B. Wat vandaag nog onvoorspelbaar is, kan morgen al voorspelbaar zijn. Met korte reactietijden kun je daar maximaal gebruik van maken. Verdiep je in de principes van Demand Driven SCM en leer hoe je eenvoudig sneller kunt worden.