Studium przypadku

Jak Ulepszono firmę motoryzacyjną poziomu 1
ich dokładność prognozowania o 56% oraz dostosował wszystkich, od zarządzania po produkcję

Ich wyzwania

Brak dokładnego prognozowania

Ich metodologia prognozowania oparta na programie Excel spowodowała niską dokładność prognozy i niezdolność do wykrycia zmian trendu.

To przeszkodziło im w optymalizacji planowania zdolności produkcyjnych.

Dopasowanie prognozowania na całym świecie

Istniał wymóg rozszerzenia zakresu prognozowania na większą liczbę rynków zarówno dla potrzeb popytu, jak i produkcji. Ze względu na duże uzależnienie od rzadkiego zespołu obejmującego wiele rynków na całym świecie, nie było to możliwe.

Poznaj zmiany rynkowe

Musieli mieć dane, aby skutecznie i z wyprzedzeniem dostosować zdolności produkcyjne, aby sprostać zwrotom i zmianom rynkowym, a do tej pory nie było to możliwe.

Kluczowe wyniki

+56% poprawa dokładności prognozy

Ciągłe prognozowanie zminimalizowało margines błędu w ciągu roku.

Zidentyfikowano nowe i silniejsze wiodące wskaźniki

Byli teraz w stanie zidentyfikować wskaźniki, które były istotne dla ich liczby produkcji.

Osiągnięto ustrukturyzowany proces dla wszystkich rynków

Ustalony proces, który umożliwił i dopasował wszystkie zespoły z jednym źródłem prawdy.

„Jesteśmy zaskoczeni możliwościami, jakie daje nam Indicio. Narzędzie mówi nam, jak nasz rynek będzie ewoluował bez emocji. Po zaledwie dwóch miesiącach korzystania z Indicio prognozy okazały się imponujące bliskie rzeczywistości”.

Pobierz studium przypadku

Zasoby

How can predicting market shifts drive dynamic adaptation in your business?

Czytaj więcej



Still using Excel to forecast? Here are its limitations and how you can overcome them.

Czytaj więcej



Are you on top of capturing changes in trends and patterns over time when forecasting?

Czytaj więcej

