VCM_062026_LR

FORECASTING, PLANNING & INVENTORY MANAGEMENT

naar jouw specifieke producten? Die vertaal slag blijft een uitdaging, zeker op een geauto matiseerde en kwantitatieve manier.” De professor onderscheidt vijf belangrijke elementen bij het gebruik van leading indica tors: 1) geen kennis van de toekomst, 2) fusie van informatie, 3) probabilistische forecast, 4) semantische algoritmen en 5) impact op voor raad. Het eerste onderdeel stelt dat je geen kennis hebt van de toekomst. “Voordat het conflict in Iran uitbrak, bevond de olieprijs zich in een neerwaartse trend en werd verwacht dat die zou stabiliseren rond zestig dollar per vat”, licht de professor toe. “Dan komt de piek. Hoe kan een bedrijf daarop anticiperen en zijn beslissingen optimaliseren? Je mag alleen de kennis gebruiken die beschikbaar is tot het specifieke moment waarop een event plaatsvindt. In een werkelijke omgeving is dat evident, maar bij het trainen van modellen dreigt het risico op ‘data leakage’. Dat bete kent dat het model informatie gebruikt die op het moment van de voorspelling nog niet beschikbaar was.” Gebruik je die informatie toch tijdens het modelleren, dan bouw je modellen die in de praktijk niet werken. Wanneer een bedrijf zijn verkoop wil voorspel len en daarop zijn voorraadbeheer afstemt, heeft het een leading indicator nodig die een vroegtijdig signaal geeft of de markt beter of slechter zal gaan. Prof. dr. Y. Sagaert: “Het vroegtijdig zichtbaar worden van dat signaal is daarbij essenti eel. De leading indicator heeft een bepaalde

FIGUUR 1 Werking van een leading indicator

Volume

Tijd

Historische data en externe signalen samen

lengte in de tijd: het leading effect. Om die indicator voor de forecast te gebruiken, ver schuif je hem in de tijd zodat hij met de echte verkoop correleert. Zo krijg je extra data om de forecast te verfijnen. Wanneer je verder wil voorspellen dan het leading effect van de indicator, ontstaat er een probleem. Om een maand te voorspellen, kun je elke leading indi cator gebruiken. Wil je twaalf maanden voor spellen, dan komen alleen indicatoren in aan merking die twaalf maanden voorijlend zijn. Ze geven minstens twaalf maanden vooraf al een signaal. Het is relatief moeilijk om dat soort indicatoren te vinden. Neem het voor beeld van Iran. Dat hadden we een maand op voorhand kunnen zien aankomen, maar geen jaar.”

De fusie van informatie vormt een tweede onderdeel bij het gebruik van leading indica tors. Informatiefusie is het combineren van meerdere, vaak verschillende indicatoren tot één betrouwbaarder inzicht of model. Een goede forecastingaanpak combineert twee soorten informatie. Er zijn de historische data waarin verschillende patronen aanwezig zijn, zoals events, promoties en jaarlijkse, maande lijkse of wekelijkse seizoenaliteiten. “In retail zien we bijvoorbeeld een duidelijk patroon waarbij de vraag op donderdag, vrijdag en zaterdag stijgt omdat het weekend is en men sen meer kopen. In de maand zien we een verschil wanneer het loon wordt gestort”, legt prof. dr. Sagaert uit. “Dat soort seizoensge bonden patronen vinden we terug in de histo rische data. Dat behoort niet tot het werkveld van de leading indicator. Het gaat om makke lijk detecteerbare en goedkope informatie die beschikbaar is in het datawarehouse.” Leading indicators focussen op externe markten, effecten en inzichten, en mogen niet worden verward met de seizoenalitei ten. “Sommige externe informatie is publiek beschikbaar, andere zaken moeten worden aangekocht. Hoe dan ook komt de integratie

FIGUUR 2 Probabilistische forecasting voor voorraadbeheer

Hoog signaal Weinig ruis

Veel ruis

29

VALUE CHAIN MANAGEMENT - MEI-JUNI 2026