← Înapoi la Glosar Categorie: Operațional Prognoza cererii (Demand Forecasting) Răspuns rapid: Estimarea cererii viitoare per produs pe baza istoricului de vânzări, sezonalității și factorilor externi. Concluzii cheieMedii mobile și netezire exponențială (bază)Modele sezoniere (Holt-Winters)Modele ML pe serii de timp + factori externi Ce este prognoza cererii Demand forecasting estimează câte unități se vor vinde per SKU într-o perioadă viitoare, folosind istoric, sezonalitate, promoții, trenduri și evenimente. Este baza planificării stocului și a aprovizionării. De ce contează pentru board O prognoză precisă reduce simultan stocul mort și rupturile, cele două costuri opuse ale gestiunii. Fiecare punct de acuratețe câștigat eliberează capital de lucru. Metode Medii mobile și netezire exponențială (bază) Modele sezoniere (Holt-Winters) Modele ML pe serii de timp + factori externi Cum ajută Azuvio Azuvio consolidează vânzările reale din ERP, marketplace și portalul B2B și generează prognoze la nivel de SKU care alimentează direct reorder point-ul și propunerile de comandă. Întrebări frecventeCe acuratețe e realistă?Depinde de clasa XYZ. Pentru articole stabile (X), 85-95% MAPE invers e realist; pentru cele haotice (Z), forecast-ul contează mai puțin decât un stoc tampon corect.Am nevoie de AI pentru forecast?Nu obligatoriu. Modelele statistice acoperă majoritatea cazurilor; AI adaugă valoare la volume mari și tipare complexe (vezi AI demand forecasting). Unde se potrivește AzuvioSoftware OMSConectori ERPSoftware WMS Termeni înrudițiPunct de reaprovizionare (Reorder Point) - Nivelul de stoc la care trebuie lansată o nouă comandă pentru a evita ruptura înainte de sosirea mărfii.Stoc de siguranță - Cantitatea suplimentară de marfă păstrată ca tampon pentru a evita rupturile de stoc cauzate de variații de cerere sau livrare.Analiza XYZ - Clasificarea produselor după variabilitatea (predictibilitatea) cererii: X = stabilă, Y = variabilă, Z = neregulată.AI Demand Forecasting - Prognoza cererii cu modele de machine learning care învață tipare din istoric și factori externi, la nivel de SKU. Actualizat: 2026-07-17