Aby obliczyć przewidywane zapotrzebowanie hurtowni zabawek na gry planszowe w miesiącu czerwcu, należy uwzględnić dotychczasowe dane dotyczące zapotrzebowania oraz zastosować założenie o dwukrotnym wzroście tego zapotrzebowania w stosunku do poprzednich miesięcy. Można to zrealizować poprzez zidentyfikowanie średniego miesięcznego zapotrzebowania, a następnie pomnożenie go przez dwa. Przykładowo, jeśli w maju hurtownia potrzebowała 312 sztuk gier planszowych, podwajając tę wartość otrzymujemy 624 sztuki. Takie podejście jest zgodne z praktykami prognozowania popytu w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw, gdzie wykorzystuje się dane historyczne do przewidywania przyszłego zapotrzebowania. Warto również zaznaczyć, że uwzględnienie sezonowości i trendów rynkowych może znacząco wpłynąć na dokładność prognoz, dlatego warto regularnie analizować zmiany w popycie.
Analizując błędne odpowiedzi, ważne jest, aby zrozumieć, jakie podejścia doprowadziły do tych wyników. W przypadku odpowiedzi, które sugerowały wyraźnie wyższe zapotrzebowanie, można zauważyć, że pojawił się błąd w interpretacji wzrostu. Często myli się pojęcie „dwukrotności” z innymi wskaźnikami wzrostu, na przykład z przyrostem o 100% w stosunku do wartości bazowej. W takich przypadkach można by uznać, że 312 sztuk podwojone daje 624, ale niewłaściwe byłoby przyjęcie wartości wyższych, takich jak 1 224 czy 1 248, bez odpowiedniego uzasadnienia. Często w praktyce zdarza się, że osoby odpowiedzialne za prognozowanie popytu nie uwzględniają dokładnych danych historycznych lub przyrostów, co prowadzi do zafałszowania wyników. Właściwa analiza danych powinna uwzględniać zarówno poprzednie miesiące, jak i ich dynamikę. Kluczowe jest także unikanie błędów w kalkulacjach, które mogą wypaczać ostateczne prognozy. Kiedy stosujemy uproszczone modele bez analizy kontekstu, ryzykujemy, że nasze decyzje będą oparte na mylnych przesłankach, co może wpłynąć na efektywność zarządzania zapasami oraz na zadowolenie klientów.
