Ким Хо - О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Моделирование (выбор переменных). Ключевыми переменными модели, по всей видимости, должны стать объем заказов и объем продаж в прошлые периоды. Эти переменные достаточно широко используются для прогнозирования спроса в целом ряде отраслей.

Сбор данных (измерение). Притом что выбор переменных с самого начала был очевиден, источники информации об объеме текущих заказов достаточно разнообразны и каждый из них следовало оценить с точки зрения соответствия потребностям модели. Например, Cisco группирует заказы потребителей по отраслям, емкости потребительских сегментов, регионам и фактическому объему поставок отдельным потребителям. Эти показатели не всегда соответствуют друг другу. К счастью, группировка продаж по всем возможным критериям уже содержалась в имеющейся базе данных компании. Тем не менее группе аналитиков под руководством Робинсон предстояло разработать несколько новых показателей удовлетворения спроса по категориям потребителей, что могло бы стимулировать ориентацию на потребителя во всей цепи поставок Cisco.

Анализ данных. Статистическое прогнозирование на выходе дает прогнозируемый уровень спроса с доверительным интервалом для каждого уровня. Например, спрос на конкретную модель роутера в месяц по прогнозу составит от 3 до 3,5 тысячи единиц с 95-процентной вероятностью попадания в этот интервал. Гибкий подход к разработке модели включает ряд шагов, на выполнение каждого из которых требуется два-три месяца, чтобы удостовериться в работоспособности модели и в том, что ее можно масштабировать в соответствии с количеством и разнообразием продуктов Cisco. Некоторые из этих шагов включают выполнение следующих операций:

• выбор программного продукта, удовлетворяющего требованиям (Cisco выбрала SAS Forecast Server с поддержкой функции сборного прогноза);

• оценка вероятности того, что статистическая модель представит более надежный результат, чем согласованный прогноз аналитиков, и проверка этого утверждения;

• настройка моделей с целью повышения точности прогнозов;

• оценка возможности охвата номенклатуры с тысячами позиций, относящихся к трем сотням линий, в рамках данного метода прогнозирования (это возможно);

• автоматизация модели (процедура ручного расчета будет слишком трудоемкой, но в случае необходимости менеджеры и эксперты смогут это сделать).

На каждом шаге предусмотрен контроль со стороны сотрудников, заинтересованных в результатах анализа, что увеличивает их вовлеченность в реализацию нового подхода.

Результаты и необходимые меры. В настоящее время методом статистического прогнозирования еженедельно готовится прогноз спроса по более чем 18 тысячам позиций номенклатуры на 24 месяца вперед. В результате сочетания статистического и согласованного прогноза его точность повысилась в среднем на 12 процентов. По словам Кевина Харрингтона, проект оказался очень успешным:

Результатами проекта стали повышение точности прогноза, рост оборачиваемости запасов и общее повышение согласованности спроса на продукты и их поставки, что привело к сокращению избыточных складских запасов и более быстрому, надежному обслуживанию как Cisco, так и ее потребителей. В худшие времена недавнего финансового кризиса Cisco получила возможность сократить объем складских запасов в сбытовой цепи, не прибегая к их уценке или ухудшению качества обслуживания. В настоящее время наши эксперты по статистическому прогнозированию работают над дальнейшим совершенствованием модели в условиях роста спроса в результате глобального экономического оживления [117].

В дополнение к результатам, описанным Харрингтоном, Энн Робинсон отмечает, что теперь менеджеры компании уверенно используют показатели уровня спроса и вероятности для характеристики спроса. Они привыкли использовать интервалы возможных значений спроса в противоположность одному прогнозному показателю и упоминают о них на любом важном совещании. Коротко говоря, культура прогнозирования в Cisco резко изменилась в направлении перехода на аналитическую основу.

На всем протяжении проекта Робинсон пыталась вовлечь всех занимающихся прогнозированием сотрудников в новый аналитический процесс. Она провела интенсивный мозговой штурм с участием заинтересованных в получении прогноза, чтобы идентифицировать новые показатели, ориентированные на потребителя. Она устраивала панельные дискуссии с более широкой аудиторией, разрабатывала «дорожные карты» реализации проекта для отдельных групп, а также много раз проводила презентацию «Прогнозирование 101» (Forecasting 101). Для нее разрабатывалось визуальное представление результатов, полученных благодаря функционирующей модели, а сотрудникам предлагалось на их основе «рассказать их собственную историю» о данных. Робинсон наладила тесное сотрудничество с IT-отделением Cisco и отметила, что иногда сложно было найти отличия в заданиях ее группы и IT-отделения.