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【项目实践】如何做一个更好的预测模型?

最近两个月,喜乐君为某生产制造企业做了一个可谓细致而全面的咨询项目,其中的一个关键,是如何围绕远期的订单需求,拉通生产计划、实时库存,协助销售人员和生产计划领导实现更准确的需求管理。

更具体说:如何把未来的订单需求、订单预测,和生产的排产计划建立动态平衡,从而指导生产节拍和采购。

在最后的交付环节,喜乐君为客户详细地介绍了背后的“业务-数据-分析”方法论,并协助客户直接投入生产使用。这里简要地概括关键内容。

1、数据准确、全面对齐

输入准确,才能确保逻辑处理和输出准确。

数据输入,通常涉及到多个业务场景,对应多个数据表。每个数据表,既要求业务要素齐全、业务过程完整,前者对应字段,后者对应数据行。

销售预测,涉及到订单预测数据(1.0/1.1)、历史发货数据(1.1/1.2)、计划生产数据(2.1)、库存数据(3.1)。

为了帮助客户更好地树立整个业务流程和数据底座,喜乐君为客户绘制了详细的“以数据拉通生产各环节”的示意图,然后分主题将所有数据对齐到天*SKU,完整、准确、及时的数据,是拉通所有环节,实现精准预测的关键所在。

2、逻辑完整,持续迭代完善

预测的关键是经验的黑箱,转化为逻辑的“透明体”,用交互控件控制输入和计算过程(比如筛选、参数),按照既定逻辑完成计算,然后输出期望的结果。

基于销售预测、发货、生产计划和库存,估算缺口,从而更合理的条件生产,建立在如下的逻辑过程基础上,之后喜乐君在tableau平台基础上日渐完成,目前已经完成了最后一环:

(1)最简模型(0库存,全员观察):本月计划生产数量 – 本月在手订单数量 = 物料盈缺

(2)Today观察日模型(0库存,今天观察当月,今天之前有发货,且生产完全等于发货)

未来计划生产数量 – 待发货数量 = 物料盈缺

其中,计划生产数量 = 本月的排产计划数量(已生产=0对应的计划); 待发货数量 = 计划发货数量(订单数) – 已发货数量

计划生产数量,是生产排产中deliverydate为本月的whs unit需求数量;「待发货销售数量」是订单明细表中shipdate为本月的所有订单quantity数量,减去对应明细中已经发货的数量(从1.2发货明细表中汇总到1.1订单明细表)。

(3)进化模型(有库存):计划生产数量 + 库存数量 – 待发货数量 = 物料盈缺

库存数量,取3.1实时库存数量,观察日为今天。

(4)优化模型(有库存,且生产有延迟,且有close状态管理):

计划生产数量 = 未来的计划交付数量 + 历史应交付但延迟生产数量 (排除已close,但有差异的数量)

排除已经关闭的工作令,排除已经close的未交付订单。

(5)指定范围的预测模型(指定观察日,指定观察区间)

在默认的“本月”基础上,增加“未来N天”的观察范围,帮助客户在月底时,依然可以选择未来3周或者4周,确保样本范围具有代表性。

(6) 增加每个物料的每周的销售、生产及其累计汇总,帮助销售人员了解生产进度(个人不推荐)

(7) 增加物料视角,查看每个订单的发货通知及进度

3、交互可视,实现动态观察

最后,把上述的逻辑,通过tableau Desktop予以实现。仪表板的关键是计算逻辑和交互逻辑。

这里不便于分享客户的生产内容,仅以交互为例,说明交互为何如此重要。如下所示,为了确保每个人都能尽快找到自己的关注点,除了常规的筛选,我还借助于参数动作,实现了主仪表板和辅助工作表的联动,既能提高性能(避免其他看板一次性显示过多),还能帮助用户纵览细节。

可见,预测的难点其实不在于逻辑本身,而在于数据质量和工具实现。

工具是我们大部分人能力“变现”的天花板,对于企业而言亦如是。

@喜乐君


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