Przenosząca się średnia prognoza. Initrodukcja Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to przynajmniej warte wprowadzenia do niektórych zagadnień związanych z komputerem w związku z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tej trosce będziemy kontynuować począwszy od początku i zacznij pracę z Prognozami Ruchoma Przeciętne Prognozy Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są Wszyscy studenci czynią je przez cały czas Pomyśl o swoich testach w trakcie, w którym zamierzasz mają cztery testy w semestrze Załóżmy, że masz 85 lat na pierwszym testie. Jaki byłby przewidywany Twój drugi wynik testu. Jak myślisz, jaki byłby Twój nauczyciel przewidywał następny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi przyjaciele mogą przewidzieć za kolejny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi rodzice mogli przewidzieć następny wynik testu. Niezależnie od blabbingu, jaki możesz zrobić dla swojego jaja i rodzice, oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. Pozwól, że pomimo twojej samoobrony do swoich przyjaciół, oszacujesz siebie a rysunek można studiować mniej w drugim teście, a więc masz 73. Teraz co są wszystkie zainteresowane i nie przejmowane spodziewać się dostaniesz na swój trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich opracować szacunek niezależnie od czy będą się dzielić z tobą. Mogą powiedzieć sobie, Ten facet zawsze dmucha dymu o jego inteligencje On ma zamiar uzyskać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej wspierający i powiedz: "Cóż, więc doszedłeś do 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat 85 73 2 79 nie wiem, może gdybyś się mniej bawił i nie żartował łasic w całym miejscu, a jeśli zaczniesz robić dużo więcej studiów można uzyskać wyższy score. Both tych szacunków są rzeczywiste średnie prognozy ruchu. Pierwszy wykorzystuje tylko swój najnowszy wynik, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również ruchomą średnią prognozę, ale przy użyciu dwóch okresów danych. że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, wkurza cię i decydujesz się na trzecim testie z własnego powodu i położyć wyższy wynik przed swoimi sojusznikami Bierzesz test, a Twój wynik jest rzeczywiście 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle czujesz potrzebę szalenia wszystkich, aby ich prognozy dotyczące sposobu, w jaki zrobisz na ostatnim testie Cóż, miejmy nadzieję, że widzisz pattern. Now, miejmy nadzieję, że możesz zobaczyć wzór Który z Twoich opinii uważasz za najdokładniejszy. Podczas pracy Pracujemy teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, którą rozpoczęła Twoja ukochana siostra o nazwie Gwizdek Podczas pracy Pracujesz w przeszłości reprezentowane przez następującą sekcję z arkusza kalkulacyjnego Najpierw przedstawiamy dane dla trzech średnich okresów prognoz. Wpis w komórce C6 powinien być. Będzie można skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11.Notice jak średnia przenosi w odniesieniu do najnowszych danych historycznych, ale wykorzystuje dokładnie trzy ostatnie okresy dostępne dla każdej prognozy. Należy również zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć ostatnich okresów w celu opracowania naszej najnowszej prognozy. To zdecydowanie różni się od model wygładzania wykładniczego I ve zawiera przeszłości prognozy, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Now chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okres ruchomych średniej prognozy. Wpis dla komórki C5 powinno być. Będzie może skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11.Notice jak teraz tylko dwa najnowsze dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania Ponownie mam dołączyć d poprzednie przepowiednie do celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognozy. Masz inne rzeczy, które są istotne do zauważenia. Dla m-okresowej ruchomych średniej prognozy tylko m najnowocześniejszych wartości danych są wykorzystywane do przewidywania Nic innego jest konieczne Dla średniej prognozy średniej w okresie m, podczas dokonywania wcześniejszych prognoz, zauważ, że pierwsza przewidywania występują w okresie m 1. Wszystkie te kwestie będą bardzo istotne podczas opracowywania naszego kodu. Rozwój funkcji średniej ruchomej Teraz musimy rozwijać kod prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie Kod śledzić Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicę wartości historycznych Możesz je zapisać w dowolnej skoroszycie, którą chcesz. Funkcja MovingAverage Historyczne, NumberOfPeriods jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Accumulation jako Single Dim HistoricalSize Jako Integer. Inicjalizacja zmiennych Licznik 1 Akumulacja 0. Określenie rozmiaru historycznej tablicy HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Zbierając odpowiednią liczbę ostatnich poprzednio obserwowanych wartości. Kumulacja Akumulacja Historical HistoricalSize - licznik NumberOfPeriods. MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods. Kodeks zostanie wyjaśniony w klasie Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien jak poniżej. Najprostszym podejściem byłoby przyjęcie średnio od stycznia do marca i wykorzystanie go do oszacowania sprzedaży w kwietniu. 129 134 122 3 128 333.Stąd, biorąc pod uwagę sprzedaż w styczniu do marca, przewidujesz, że sprzedaż w kwietniu wyniesie 128.333 Po osiągnięciu rzeczywistej sprzedaży w kwietniu, obliczysz prognozę na maj, tym razem od lutego do kwietnia Musisz być zgodna z liczbą okresów używanych do przenoszenia średniej prognozy. Liczba okresów używanych w prognozach średniej ruchomej jest dowolna, możesz używać tylko dwóch okresów, lub pięciu lub sześciu okresów, niezależnie od tego, czy chcesz wygenerować prognozy. Powyższe podejście jest prostą ruchomą średnią Czasami, w ostatnich miesiącach sprzedaż może być silniejszym wpływem sprzedaży w nadchodzącym miesiącu, więc chcesz dać tym bliskim miesiącom większą wagę w modelu prognozy Jest to ważona średnia ruchoma I podobnie jak liczba okresów, ciężary przypisane są wyłącznie arbitralne Powiedzmy, że chcesz sprzedać marsz marszrutowy 50, w lutym 30 wadze i styczniu 20 Wtedy Twoja prognoza na kwiecień będzie 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L naśladowanie średnich średnich ruchów Średnie ruchy są uważane za technikę wygładzania Prognozowanie średniej z biegiem czasu powoduje złagodzenie lub wygładzenie skutków nieregularnych zdarzeń w danych W rezultacie efekty sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą znacznie zwiększyć błąd prognozy Spójrz na pełny rok wartości danych i porównać 3-okresową średnią ruchomej i 5-letniej średniej ruchomej. Notyczność, że w tym przypadku nie stworzyłem prognoz, ale raczej na środku średnia ruchoma Pierwsza 3-miesięczna średnia ruchoma jest w lutym i jest to średnia z stycznia, lutego i marca podobnie jak średnia dla pięciu miesięcy Zobacz teraz wykres poniżej. Co widzisz jest nie trzy-miesięczna średnia ruchoma znacznie gładsza niż rzeczywista seria sprzedaży I jak na pięciomiesięczna średnią ruchoma Jest jeszcze gładsza Zatem, im więcej okresów użyjesz do średniej ruchomej, tym gładszy czas W związku z tym, w celu prognozowania, średnia średniej ruchomej może nie być najdokładniejsza metoda. Przeprowadzenie średnich metod jest dosyć cenne przy próbie wyodrębnienia sezonowych, nieregularnych i cyklicznych elementów serii czasowych w celu bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a także wykorzystanie średnich kroczących w rozkładaniu szeregów czasowych zostaną omówione później w serii. Określenie dokładności modelu średniej ruchomości. Ogólnie rzecz biorąc, chcesz mieć metodę prognozowania, która ma najmniejszy błąd między rzeczywistymi a przewidywanymi wynikami najczęstszymi miarami dokładności prognozy jest średni odchylenie bezwzględne MAD W tym podejściu, dla każdego okresu w serii czasowej, dla której wygenerowano prognozę, uwzględniono bezwzględną wartość różnicy między rzeczywistym a prognozowanym okresem odchylenia Następnie przeciętnie te odchylenia bezwzględne i otrzymujesz miarę MAD MAD mogą być pomocne przy podejmowaniu decyzji o liczbie okresów średnich, a także o wysokości Waga, jaką należy umieścić w każdym okresie Ogólnie rzecz biorąc, wybierzesz ten, który powoduje najniższe MAD Oto przykład sposobu obliczania MAD. AD jest po prostu średnią z 8, 1 i 3. Podsumowania średnich kroczących Przy używaniu średnich ruchomej do prognozowania , pamiętaj. Mniejsze średnie mogą być proste lub ważone. Wartość okresów używanych przez użytkownika dla średniej, a dowolne obciążenia przypisane do każdego są ściśle arbitralne. Wszystkie średnie wygładzają nieregularne wzorce w danych szeregowych, tym większa liczba okresów używanych każdy punkt danych, tym większy efekt wygładzania. Ponieważ wygładzanie prognozowanie sprzedaży w przyszłym miesiącu w oparciu o ostatnie kilka miesięcy sprzedaży może spowodować duże odstępstwa ze względu na sezonowość, cykliczne i nieregularne wzorce w danych. średniej ruchomej metody może być użyteczna w rozkładaniu serii czasowej dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Następne tydzień Wyrównywanie wykładnicze W przyszłym tygodniu s Prognoza piątek omówimy wykładnicze metody wygładzania , a zobaczysz, że mogą być o wiele lepsze niż przenoszenie średnich metod prognozowania. Nie bądźcie wiedzieli, dlaczego nasze piątkowe piątkowe posty pojawiają się w czwartek Dowiedz się, jak to zrobić. Post navigation. Leave Anuluj odpowiedź. I miał 2 pytania.1 Czy możesz użyj podejścia opartego na środku MA do prognozowania lub tylko do usunięcia sezonowości.2 Kiedy używasz prostego t t 1 t-2 tk k MA, aby przewidzieć wyprzedzenie o jeden rok, czy można prognozować więcej niż 1 rok? byłby jednym z punktów karmienia w next. Thanks Uwielbiam informacje i explainantions. I mi się podoba blog Uważam, że kilka analityków zastosowało podejście MA w centrum prognozowania, ale ja osobiście nie, ponieważ takie podejście wyników w przypadku utraty obserwacji na obu końcach To rzeczywiście wiąże się z Twoim drugim pytaniem Ogólnie rzecz biorąc, prosta MA jest używana do prognozowania tylko o jeden okres, ale wielu analityków i ja też czasami będę używać mojej prognozy na najbliższy rok jako jednego z wejść do na drugim przedziale ważne, aby pamiętać, że im dalej w przyszłość próbujesz prognozować, tym większe ryzyko wystąpienia błędu prognozy. Dlatego nie polecam skoncentrowanego ośrodka do prognozowania utraty obserwacji na końcu, polegając na poleganiu na prognozach zagubionych obserwacji, jak również okres na przyszłość, więc istnieje większa szansa na prognozowane błędy. Czytelnicy, z którymi zapraszano Cię do ważenia Czy masz jakieś myśli lub sugestie na ten temat. Brian, dzięki za komentarz i komplementy na blog. Nice inicjatywa i miłe wyjaśnienie To naprawdę pomocne. Prognozję niestandardowe obwody drukowane dla klienta, który nie podaje prognoz Używam średniej ruchomej, jednak nie jest to bardzo dokładne, ponieważ branża może iść w górę iw dół Widzimy na środku lato do końca roku, że wysyłka pcb jest już Wtedy widać na początku roku spowalnia sposób w dół Jak mogę być bardziej dokładne z moich danych. Katrina, z tego, co mi powiedział, wydaje się, sprzedaż płytek drukowanych Mam sezonowy składnik, który zajmuje się sezonowością w innych prognozach piątkowych postów. Innym podejściem, które można łatwo użyć, jest algorytm Holta-Wintersa, który uwzględnia sezonowość. Można tu znaleźć dobre wyjaśnienie tutaj. aby określić, czy Twoje wzorce sezonowe są wieloznaczne lub addytywne, ponieważ algorytm jest nieco inny dla każdego Jeśli wyskakujesz miesięczne dane z kilku lat i zauważ, że sezonowe odchylenia w tych samych porach roku wydają się być stale z roku na rok, to sezonowość jest addytywna, jeśli sezonowe wahania w czasie wydają się rosnąć, to sezonowość jest multiplikatywna Większość sezonów sezonowych będzie multiplikatywna Jeśli masz wątpliwości, załóżmy multiplikatywne Powodzenia. Hi tam, między tymi metodami Nave Forecasting Aktualizowanie średniej średniej ruchomej długość k Albo Ważona Przenoszenie Średnia długość k OR Wyrównywanie Wyrównywania Który z tych modeli aktualizacji zaleca mi używanie do forecas t Dane dla mojej opinii, myślę o Moving Average, ale nie wiem, jak to jasno i strukturalnie. Naprawdę zależy to od ilości i jakości posiadanych danych i horyzontu prognozowania długoterminowego, średniookresowego lub krótkoterminowe.3 Zrozumienie poziomów i metod prognozowania. Można generować zarówno szczegółowe prognozy dotyczące pojedynczych elementów, jak i podsumowujące prognozy linii produktów, które odzwierciedlają zapotrzebowanie na produkty System analizuje sprzedaż w przeszłości w celu obliczania prognoz przy użyciu 12 metod prognozowania Prognozy zawierają szczegółowe informacje na poziomu przedmiotu i wyższego poziomu informacji na temat oddziału lub firmy jako całości3. 1 Kryteria oceny prognozy wyników. W zależności od wyboru opcji przetwarzania oraz trendów i wzorców danych dotyczących sprzedaży, niektóre metody prognozowania osiągają lepsze wyniki niż inne dla zbiór danych historycznych Metoda prognozowania odpowiednia dla jednego produktu może być nieodpowiednia dla innego produktu Może się okazać, że metoda prognozowania, zapewnia dobre rezultaty na jednym etapie cyklu życia produktu pozostaje odpowiedni przez cały cykl życia. Możesz wybrać pomiędzy dwiema metodami, aby ocenić bieżące wyniki metod prognozowania. Stabilność dokładności POA. Mean bezwzględne odchylenie MAD. W każdej z tych ocen wydajności metody wymagają historycznych danych dotyczących sprzedaży w okresie, który został określony Okres ten nazywany jest okresem utrzymywania lub okresem najlepszego dopasowania Dane w tym okresie są wykorzystywane jako podstawa do zalecania, która metoda prognozowania ma być wykorzystana do realizacji kolejnej prognozy Prognoza ta jest konkretna do każdego produktu i może zmieniać się z jednego generowania prognozy do następnego.3 1 1 Najlepszy system Fit. System zaleca najlepszą prognozę dopasowania, stosując wybrane metody prognozowania do przeszłej historii zamówienia sprzedaży i porównując symulację prognozy z rzeczywistą historią Kiedy wygenerujesz prognoza najlepszego dopasowania, system porównuje aktualne historie zleceń sprzedaży z prognozami na określony czas i oblicza ho dokładnie dokładnie każda inna metoda prognozowania przewidywana sprzedaż Wtedy system zaleca najbardziej dokładną prognozę, która najlepiej pasuje Ten obraz ilustruje najlepsze prognozy dopasowania. Ilustracja 3-1 Najlepsza prognoza dopasowania. System wykorzystuje tę sekwencję kroków w celu określenia najlepszego dopasowania. Użyj każdego określona metoda symulowania prognozy dla okresu utrzymywania rezerwy umożliwia rzeczywistą sprzedaż do symulacji prognoz na okres utrzymywania rezerwy. Obliczenie POA lub MAD w celu określenia, która metoda prognozowania jest najbardziej zgodna z przeszłą rzeczywistą sprzedażą. System korzysta z POA lub MAD, w oparciu o wybrane opcje przetwarzania. Zalecamy najlepszą dopasowaną prognozę w pakiecie POA, który jest najbliżej 100 procent nad lub pod lub MAD najbardziej zbliżony do zera.3 2 Metody prognozowania. jD Edwards EnterpriseOne Forecast Management korzysta z 12 metod prognozowania ilościowego i wskazuje, która metoda zapewnia najlepsze dopasowanie do sytuacji prognozowania. Ta sekcja omawia. Metoda 1 Procent powyżej ostatniego roku. Metoda 2 Obliczony procent W ciągu ostatniego roku. Metoda 3 Ostatni rok do tego roku. Metoda 4 Średnia przemieszczeniowa. Metoda 5 Wzorzec liniowy Metoda 6 Minimalna regresja regresji. Metoda 7 Drugie przybliżenie metody. Metoda 8 Metoda elastyczna Metoda 9 Średnia ważona średnia ruchoma Metoda 10 wygładzanie liniowe. Metoda 11 Wyrównywanie wykładniczeMetoda 12 Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonowość. Określ metodę, która ma być używana w opcjach przetwarzania programu prognozowania R34650 Większość z tych metod zapewnia ograniczoną kontrolę Na przykład ciężar umieszczony na ostatnich danych historycznych lub zakres danych daty wykorzystywanych w obliczeniach można określić przez Ciebie. Przykłady w przewodniku wskazują procedurę obliczania dla każdej z dostępnych metod prognozowania, biorąc pod uwagę identyczny zbiór danych historycznych. Przykłady metod w instrukcji obsługi część lub wszystkie te zbiory danych, które są historycznymi danymi z ostatnich dwóch lat Prognoza prognozy przechodzi w przyszłym roku. Dane historyczne dotyczące sprzedaży są stabilne z niewielkimi sezonowymi wzrostami w lipcu i grudniu Ten wzór jest charakterystyczny dla dojrzałego produktu, który może przybierać na obsłudze.3 2 1 Metoda 1 Odsetek w porównaniu z poprzednim rokiem. Ta metoda wykorzystuje wzór Procent nad ubiegłym rokiem pomnożony w każdym okresie prognozy o określony procent wzrost lub spadek. W celu zapotrzebowania na prognozę, metoda ta wymaga liczby okresów najlepiej dopasowanych oraz jednego roku sprzedaży Historia Ta metoda jest przydatna do prognozowania popytu na artykuły sezonowe ze wzrostem lub spadkiem.3 2 1 1 Przykład Metoda 1 Odsetek Ostatni Proporcja Procenty w stosunku do ostatniego roku zwielokrotnia dane z poprzedniego roku o określony przez Ciebie czynnik, a następnie projektuje wynik w ciągu następnego roku Ta metoda może być użyteczna w budżetowaniu, aby symulować wpływ określonej dynamiki wzrostu lub kiedy historia sprzedaży ma istotny składnik sezonowy. Każdy współczynnik powodziowy Przykładowo, określ opcję 110 w opcji przetwarzania w celu zwiększenia historii sprzedaży w poprzednim roku dane o 10 procentach. Wymagana historia sprzedaży Jeden rok na obliczanie prognozy, a także liczbę okresów potrzebnych do oceny przewidywanych okresów najlepiej dopasowanych do Twoich potrzeb. Ta tabela zawiera historię wykorzystaną w kalkulacji prognozy. Prognoza lutowa równa 117 1 1 128 7 zaokrąglony do 129.Marchowa prognoza wynosi 115 1 1 126 5 zaokrąglona do 127.3 2 2 Metoda 2 Obliczona wartość procentowa w stosunku do ostatniego roku. Ta metoda wykorzystuje wzorcowane obliczenia procentowe w stosunku do ostatniego roku, aby porównać przeszłą sprzedaż określonych okresów sprzedaży z tych samych okresów roku poprzedniego System ustala procentowy wzrost lub spadek, a następnie mnoży każdy okres przez procent w celu określenia prognozy. W przypadku zapotrzebowania na prognozę metoda ta wymaga liczby okresów historii zamówień sprzedaży plus jednego roku sprzedaży historia Ta metoda jest użyteczna do prognozowania krótkoterminowego zapotrzebowania na produkty sezonowe ze wzrostem lub spadkiem.3 2 2 1 Przykład Metoda 2 Obliczona wartość procentowa w stosunku do ostatniego roku. Cał Obliczony cent W porównaniu z poprzednim rokiem dane dotyczące sprzedaŜy z roku poprzedniego pomnoŜono przez współczynnik obliczony przez system, a następnie projekty, które wynikną na przyszły rok Ta metoda mogłaby być przydatna w przewidywaniu wpływu rozszerzenia ostatniego tempa wzrostu produktu w przyszłym roku przy jednoczesnym zachowaniu sezonowego wzoru, który jest obecny w historii sprzedaży. Specyfikacja techniczna Forecasta Zakres historii sprzedaży do wykorzystania przy obliczaniu tempa wzrostu Na przykład, określ liczbę n równą 4 w opcji przetwarzania, aby porównać historię sprzedaży w ciągu ostatnich czterech Okresy do tych samych czterech okresów roku poprzedniego Użyj obliczonego współczynnika, aby prognoza na następny rok. Wymagana historia sprzedaży Jeden rok dla obliczania prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny przewidywanych okresów wydajności najlepiej. Ta tabela to historia używana do obliczania prognozy, podana n 4.Feb. Prognoza wynosi 117 0 9766 114 26 zaokrąglona do 114. Prognoza miesięczna to 115 0 9766 112 31 zaokrąglony do 112.3 2 3 Metoda 3 Ostatni rok do bieżącego roku. Ta metoda wykorzystuje sprzedaż w zeszłorocznym planie na przyszłoroczne prognozy. Aby zapobiec prognozowaniu, metoda ta wymaga okresu najlepiej dopasowanego oraz jednego roku historii sprzedaży Ta metoda jest przydatna do prognozowania popytu na produkty dojrzałe o popycie na poziomie lub zapotrzebowaniu sezonowym bez tendencji.3 2 3 1 Przykład Metoda 3 Ostatni rok do bieżącego roku. Na rok temu roczna formuła kopie danych sprzedaży z poprzedniego roku do następnego rok Ta metoda może być użyteczna w budżetowaniu, aby symulować sprzedaż na obecnym poziomie Produkt jest dojrzały i nie ma tendencji na dłuższą metę, ale może istnieć znaczny sezonowy popyt. Specyfikacja techniczna Brak. Zarządowa historia sprzedaży Jeden rok na obliczanie prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela to historia używana do obliczania prognozy. Prognoza styczności to styczeń z ubiegłego roku z prognozą t wartość 128. Prognoza lutowna równa jest lutym zeszłego roku z prognozą wartości 117.March prognoza jest równa marcu ubiegłego roku z prognozą wartości 115,3 2 4 Metoda 4 Średnia ruchoma Metoda ta wykorzystuje średnią ruchomą średnią do średniej określonej liczba okresów przewidywania następnego okresu Należy regularnie przeliczyć je co miesiąc lub co najmniej raz w kwartale, aby odzwierciedlić zmieniający się poziom zapotrzebowania. Aby zapobiec prognozowaniu, ta metoda wymaga lepszego dopasowania liczby okresów plus liczby okresów sprzedaży historii zamówień. użyteczne do prognozowania popytu na produkty dojrzałe bez tendencji.3 2 4 1 Przykład Metoda 4 Przechodzenie Średnia. Moving Średnia MA jest popularnym sposobem uśredniania wyników ostatnich historii sprzedaży w celu określenia projekcji krótkoterminowej Metoda prognozy MA opóźnia się tendencje Prognozowanie stronicowania i systematyczne błędy występują, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce Ta metoda działa lepiej w przypadku krótkich prognoz dotyczących dojrzałych produktów niż w przypadku produktów, które znajdują się w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życia. Specyfikacja techniczna Forester n jest równa liczbie okresów sprzedaŜy wykorzystywanych do obliczania prognozy Na przykład, określ opcję n 4 w opcji przetwarzania, aby użyć ostatnich czterech okresów jako podstawa projekcji w kolejnym okresie czasu Duża wartość dla n takich jak 12 wymaga większej historii sprzedaży Prowadzi to do stabilnej prognozy, ale jest powolna rozpoznać zmiany w poziomie sprzedaży Odwrotnie, mała wartość dla n takich jak 3 szybciej reaguje na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać na warianty. Wymagana historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela to historia używana do obliczania prognozy. Prognoza lutowna wynosi 114 119 137 125 4 123 75 zaokrąglona do 124. Prognoza miesięczna to 119 137 125 124 4 126 25 zaokrąglona do 126,3 2 5 Metoda 5 Przybliżone podejście liniowe Metoda ta wykorzystuje metodę przybliżania liniowego do obliczania trendu liczby okresów historii zamówień sprzedaży i prognozowania tej tendencji do prognozy Powinieneś ponownie obliczyć tę tendencję w celu wykrycia zmian trendów. Metoda ta wymaga liczby okresów najlepsze dopasowanie oraz liczba określo - nych okresów sprzedaży historii zamówień Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na nowe produkty lub produkty o spójnych trendach pozytywnych lub negatywnych, które nie są związane z wahaniami sezonowymi.3 2 5 1 Przykład Metoda 5 Oszacowanie liniowe. Przybliżenie liniowe oblicza tendencję opartą na dwóch punktach danych dotyczących historii sprzedaży Te dwa punkty definiują prostą linię trendu, która jest przewidziana w przyszłości Użyj tej metody z ostrożnością, ponieważ prognozy dotyczące długich zakresów są wykorzystywane przez małe zmiany w zaledwie dwóch punktach danych. n oznacza punkt danych w historii sprzedaży porównany z najnowszym punktem danych w celu zidentyfikowania tendencji Na przykład spe cify n 4, aby wykorzystać różnicę między grudniowymi najnowszymi danychami a okresami sierpnia 4 przed grudniem jako podstawę obliczania trendu. Mała wymagana historia sprzedaży n plus 1 plus liczba okresów potrzebnych do oceny przewidywanych okresów wydajności najlepszych fit. Ta tabela jest historią wykorzystywaną do obliczania prognozy. Prognoza styczności z grudnia ubiegłego roku 1 Trend, który wynosi 137 1 2 139. Prognoza lutowna Grudzień poprzedniego roku 1 Trend, który wynosi 137 2 2 141.March prognoza grudzień ubiegłego roku 1 Trend co odpowiada 137 3 2 143,3 2 6 Metoda 6 Reguły najniższego kwadratu. Metoda LSR z regresją najmniejszych kwadratów wywodzi równanie opisujące zależność linii prostej między historycznymi danymi sprzedaży a upływem czasu LSR dopasowuje linię do wybranego zakresu danych, suma kwadratów różnic między rzeczywistymi punktami sprzedaży danych a linią regresji jest zminimalizowana Prognoza jest projekcją tej prostej w przyszłości. Metoda ta wymaga historii danych sprzedaży w okresie, który jest reprezentowany przez liczbę najlepiej dopasowanych okresów oraz określoną liczbę okresów danych historycznych Minimalnym wymaganiem są dwa historyczne punkty danych Ta metoda jest użyteczna do prognozowania zapotrzebowania, gdy w danych występuje tendencja liniowa .3 2 6 1 Przykład Metoda 6 Regresja najmniejszych kwadratów. Króina odświeżania lub regresja najmniejszych kwadratów LSR jest najpopularniejszą metodą identyfikacji liniowego trendu w danych historycznych sprzedaży Metoda oblicza wartości a i b, które mają być użyte we wzorze . To równanie opisuje linię prostą, gdzie Y oznacza sprzedaż, a X oznacza czas. Regresja liniowa jest powolnym rozpoznawaniem punktów zwrotnych i przesunięciami funkcji krokowej. Regresja liniowa dopasowuje prostą linię do danych, nawet jeśli dane są sezonowe lub lepiej opisane przez krzywa Gdy dane dotyczące historii sprzedaży są zgodne z krzywą lub mają silny sezonowy wzór, przewidywana tendencja i błędy systematyczne pojawiają się. Stałe parametry techniczne N równa się okresom historii sprzedaży, która będzie wykorzystywana do obliczania wartości dla a i b Na przykład określ n 4, aby wykorzystać historię od września do grudnia jako podstawę obliczeń. Gdy dane są dostępne, większy n, taki jak n 24, byłby zwykle używany LSR definiuje linię dla zaledwie dwóch punktów danych W tym przykładzie mała wartość dla nn 4 została wybrana w celu zredukowania ręcznych obliczeń wymaganych do zweryfikowania wyników. Minimalna historia sprzedaży n okresów plus liczba okresów czasowych są potrzebne do oceny prognozowanych okresów najlepszego dopasowania. Ta tabela zawiera historię wykorzystywaną do obliczania prognozy. Prognoza główna wynosi 119 5 7 2 3 135 6 zaokrąglona do 136,3 2 7 Metoda 7 Przybliżanie drugiego stopnia. Aby zaprezentować prognozę, ta metoda używa wzoru przybliżenia drugiego stopnia w celu wykreślenia krzywej opartej na liczbie okresów sprzedaży. Ta metoda wymaga lepszego dopasowania liczby okresów oraz liczby okresów historii zlecenia sprzedaży t hree Ta metoda nie jest użyteczna do prognozowania zapotrzebowania na okres długoterminowy.3 2 7 1 Przykład Metoda 7 Określanie drugiego stopnia. Regresja liniowa określa wartości dla a i b w projekcie prognozy Y ab X w celu dopasowania prostej do danych z historii sprzedaży Drugi stopień zbliżenia jest podobny, ale ta metoda określa wartości dla a, b i c w tej prognozowej formule. Celem tej metody jest dopasowanie krzywej do danych historii sprzedaży Ta metoda jest użyteczna, gdy produkt znajduje się w fazie przejściowej między cyklami życia Na przykład, kiedy nowy produkt przemieszcza się z etapu wprowadzania do etapu wzrostu, trend sprzedaży może przyspieszyć Ze względu na drugi termin zamówienia, prognoza może szybko dotrzeć do nieskończoności lub spada do zera w zależności od tego, czy współczynnik c jest dodatnia lub ujemna Ta metoda jest użyteczna tylko w krótkim okresie czasu. Specyfikacje Forecasta formuły Znajdź a, b i c, aby dopasować krzywą do dokładnie trzech punktów Określasz n, liczbę okresów czasu aby gromadzić się w każdym z trzech punktów W tym przykładzie n 3 Rzeczywiste dane o sprzedaży od kwietnia do czerwca łączą się w pierwszym punkcie od pierwszego kwartału do końca września, tworząc Q2 i od października do grudnia do Q3. do trzech wartości Q1, Q2 i Q3. Wymagana historia sprzedaży 3 n okresy obliczania prognozy wraz z liczbą okresów potrzebnych do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela jest historią wykorzystywaną do obliczania prognozy. Q0 Sty Lut Mar. Q1 Apr May Jun, co odpowiada 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep, czyli 140 129 131 400.Q3 paź Nov Dec, czyli 114 119 137 370. Kolejny krok polega na obliczeniu trzech współczynników a, b, i c do wykorzystania w projekcie prognozowania Y ab X c X 2.Q1, Q2 i Q3 są prezentowane na grafice, gdzie czas jest wykreślony na osi poziomej Q1 oznacza całkowitą sprzedaż historyczną na kwiecień, maj i czerwiec i jest wykreślony na X 1 Q2 odpowiada lipcu do wrzesnia Listopad 3 od października do grudnia, a czwarty kwartał od stycznia do marca. Grafika przedstawia plany Q1, Q2, Q3 i Q4 dla aproksymacji drugiego stopnia. Rysunek 3-2 Plotowanie Q1, Q2, Q3 i Q4 dla aproksymacji drugiego stopnia. Trzy równania opisują trzy punkty na wykresie. 1 Q1 a bX cX2 gdzie X1Q1 a b c. 2 Q 2 a bX cX 2 gdzie X 2 Q 2 a 2 b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 gdzie X3 Q3 a 3b 9c. Solve trzy równania jednocześnie znaleźć b, a i c. Subtract równanie 1 1 z równania 2 2 i rozwiązać dla b. Spodstaw tego równania dla b do równania 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.W końcu zastępujemy te równania dla a i b do równania 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2. Metoda przybliżenia drugiego stopnia oblicza a, b i c w następujący sposób. a Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85 c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23. jest obliczanie prognozy przybliżenia drugiego stopnia. A a bX cX 2 322 85X 23 X 2.Kiedy X 4, Q4 322 340 368 294 Prognoza wynosi 294 3 98 na okres. Kiedy X 5, Q5 322 425 575 172 Prognoza równa 172 3 58 33 zaokrąglone do 57 na okres. Kiedy X 6, Q6 322 510 828 4 Prognoza wynosi 4 3 1 33 zaokrąglone do 1 na okres. Jest to prognoza na następny rok, ostatni rok do tego roku.3 2 8 Metoda 8 Metoda elastyczna. Ta metoda umożliwia wybór najlepszej dopasowanej liczby jody historii zleceń sprzedaży, które zaczynają się na n miesięcy przed datą rozpoczęcia prognozy, a także aby zastosować procentowy wzrost lub zmniejszenie współczynnika mnożnikowego, który ma zmodyfikować prognozę Ta metoda jest podobna do metody 1, w procentach w stosunku do ostatniego roku, z tym że można określić liczba okresów używanych jako podstawa. W zależności od tego, co wybierzesz jako n, metoda ta wymaga okresów najlepiej dopasowanych oraz liczby wskazanych danych dotyczących okresu sprzedaży. Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na planowaną tendencję.3 2 8 1 Przykład Metoda 8 Metoda elastyczna Metoda elastyczna Procent powyżej n miesięcy Poprzedni jest podobny do metody 1, procent w porównaniu z poprzednim rokiem Obie metody pomnożają dane o sprzedaży z poprzedniego okresu przez określony przez Ciebie czynnik, a następnie rzutuj na ten wynik w przyszłość W metodzie Procent w ujęciu ostatnim rok projekcja oparta jest na danych z tego samego okresu w roku ubiegłym Można również użyć metody elastycznej, aby określić okres czasu inny niż ten sam okres w la rok, aby użyć go jako podstawy do obliczeń. Współczynnik kreowania danych Przykładowo, określ opcję 110 w opcji przetwarzania, aby zwiększyć poprzednie dane dotyczące historii sprzedaży o 10%. Czas bazowy Na przykład n 4 powoduje, że pierwsza prognoza opiera się na danych o sprzedaży we wrześniu ubiegłego roku. Najmniej wymagana historia sprzedaży liczba okresów z okresu bazowego plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy.3 2 9 Metoda 9 Średnia waŜona średnia ruchoma Średnia ważona ruchoma Średnia metoda jest podobna do metody 4, Przekazywanie średniej formuły, poniewaŜ średnia historia sprzedaŜy poprzedniego miesiąca przedstawia historię sprzedaŜy w przyszłym miesiącu Jednak przy uŜyciu tej formuły moŜesz przypisać wagi kaŜdego z poprzednich okresów. Metoda ta wymaga liczby wybranych okresów ważonych oraz liczby okresów najlepiej dopasowanych do danych Podobnie jak średnia ruchoma, ta metoda spowalnia trendy popytu, więc metoda nie jest zalecana dla produktów o silnych trendach lub sezonowości Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na produkty dojrzałe o popycie na stosunkowo wysokim poziomie.3 2 9 1 Przykład Metoda 9 Średnia ważona średnia ruchoma Średnia metoda średniej ruchomej WMA jest podobna do metody 4 , Moving Average MA Można jednak przypisać nierówne wagi do danych historycznych przy użyciu metody WMA Metoda oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby uzyskać prognozę dla krótkoterminowych danych. Bardziej aktualne dane są zwykle przypisywane większej wagi niż starsze dane, więc WMA jest bardziej wrażliwa na zmiany w poziomie sprzedaży Jednak przewidywana tendencja i błędy systematyczne występują, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silne trendy lub sezonowe wzorce Ta metoda działa lepiej w przypadku prognoz krótkoterminowych produktów dojrzałych niż w przypadku produktów w okresie wzrostu lub przestarzałości etapy cyklu ycia. Liczba okresów sprzedaŜy historii n do wykorzystania w kalkulacji prognozy. Na przykład podaj n 4 w proce ssing możliwość wykorzystania ostatnich czterech okresów jako podstawy projekcji do następnego okresu czasu Duża wartość dla n takich jak 12 wymaga większej historii sprzedaży Taka wartość powoduje stabilną prognozę, ale powolne uznaje zmiany w poziom sprzedaży Odwrotnie, mała wartość dla takich jak 3 reaguje szybciej na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać na wahania. Całkowita liczba okresów dla opcji przetwarzania 14 - Okresy, które należy uwzględnić, nie powinny przekraczać 12 miesięcy. Waga, która jest przypisana do każdego z historycznych okresów danych. Ciężar przypisany musi wynosić 1 00 Na przykład, gdy n 4, przypisać wagi 0 50, 0 25, 0 15 i 0 10 z najświeższymi danymi otrzymującymi największą wagę. Minimalna wymagana historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy. January forec ast równa się 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 zaokrąglone do 128. Prognoza pogody w lutym wynosi 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 zaokrąglona do 128. Prognoza marcowa równa się 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 zaokrąglona do 128,3 2 10 Metoda 10 wygładzanie liniowe. Ta metoda oblicza średnią ważoną danych z przeszłych sprzedaży W obliczeniach metoda ta wykorzystuje liczbę okresów historia zleceń sprzedaży od 1 do 12 wskazana w opcji przetwarzania System używa postępu matematycznego w celu ważenia danych w zakresie od pierwszego najmniejszego ciężaru do ostatecznej wagi. Następnie system przekazuje te informacje do każdego okresu w prognozie. metoda wymaga dopasowania najlepiej dopasowanego miesiąca oraz historii zamówienia sprzedaży dla liczby okresów podanych w opcji przetwarzania.3 2 10 1 Przykład Metoda 10 Wygładzanie liniowe Metoda ta jest podobna do metody 9, WMA Jednakże zamiast arbitralnie przyporządkować wagi do danych historycznych, stosuje się formułę aby przypisać wagi, które spadają liniowo i sumują do 1 00 Metoda oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć prognozę na krótki okres Jak wszystkie liniowe średnie ruchome techniki prognozowania, prognozowane nastawienia i błędy systematyczne występują, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silną tendencję lub wzorce sezonowe Ta metoda działa lepiej w przypadku prognoz krótkoterminowych produktów dojrzałych niż w przypadku produktów w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życia. n oznacza liczbę okresów historii sprzedaży do wykorzystania w obliczaniu prognozy Na przykład określić n równa 4 w opcji przetwarzania, aby wykorzystać cztery ostatnie okresy jako podstawę projekcji do następnego okresu. System automatycznie przypisuje wagi do danych historycznych, które spadają liniowo i sumują się na 1 00. Na przykład gdy n równa się 4 , system przypisuje wagi 0 4, 0 3, 0 2 i 0 1, przy czym najnowsze dane otrzymują największą wagę. ile okresów czasu potrzebnych do oceny przewidywanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela zawiera historię wykorzystaną w kalkulacji prognozy.3 2 11 Metoda 11 Wyrównywanie wykładnicze Ta metoda oblicza średnią wygładzoną, która staje się estymatem reprezentującym ogólny poziom sprzedaży w wybranych okresach danych historycznych. Ta metoda wymaga historii danych sprzedaży w okresie czasu, która jest reprezentowana przez liczbę okresów najlepiej dopasowanych oraz liczbę okresów danych historycznych, które zostały określone. Wymaganie minimalne to dwa okresy danych historycznych metoda jest użyteczna do prognozowania zapotrzebowania, gdy w danych nie ma tendencji liniowej.3 2 11 1 Przykład Metoda 11 Wyrównywanie wykładnicze Metoda ta jest podobna do metody 10, Wygładzanie liniowe W wygładzaniu liniowym system przypisuje wagi, które spadają liniowo do danych historycznych W Wyrównywaniu Wykładniczym system przypisuje ciężary, które uległy rozkładowi wykładniczo Równanie dla prognozowania wyrównywania Wyrównywanie to. Forecast P rewelacyjna Aktualna sprzedaż 1 Poprzednia prognoza. Prognoza jest średnią ważoną rzeczywistej sprzedaży z poprzedniego okresu i prognozy z poprzedniego okresu Alpha jest wagą stosowaną do rzeczywistej sprzedaży w poprzednim okresie 1 jest waga, która jest stosowana do prognozy dla poprzedniego okresu Wartości alfa w zakresie od 0 do 1 i zwykle mieszczą się między 0 1 i 0 4 Sumą wagi jest 1 00 1 1.Należy podać wartość dla stałej wygładzania, alfa Jeśli nie przypisać wartość dla stałej wygładzania, system oblicza założoną wartość, która jest oparta na liczbie okresów historii sprzedaży określonej w opcji przetwarzania. równa jest stałej wygładzania, która służy do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkość sprzedaży. Wartości dla zakresu alfa wynoszą od 0 do 1.n równe zakresowi danych historii sprzedaży, które mają zostać uwzględnione w obliczeniach. Ogólnie, jeden rok danych dotyczących historii sprzedaży jest wystarczający, aby oszacować ogólny poziom sprzedaży W tym przykładzie mała wartość dla nn 4 została wybrana w celu zmniejszenia liczby ręcznych obliczeń wymaganych do zweryfikowania wyników Wyrównywanie Wykładnicze może wygenerować prognozę, która opiera się na tak małym punkcie danych historycznych. Mniejsza wymagana historia sprzedaży n plus numer okresów, które są wymagane do oceny prognozowanych okresów najlepiej dopasowanych. Ta tabela zawiera historię wykorzystywaną do obliczania prognozy.3 2 12 Metoda 12 Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonem. Ta metoda oblicza tendencję, indeks sezonowy i średnio wyrównana wykładniczo ze sprzedaży historii zamówień System następnie stosuje projekcję tendencji do prognozy i dostosowuje do indeksu sezonowego. Metoda ta wymaga liczby okresów najlepiej dopasowanych plus dwa lata danych sprzedaży i jest użyteczna dla elementów, które mają zarówno trend, jak i sezonowość w prognozie Można wprowadzić współczynnik alfa i beta lub obliczyć ich współczynnik alfa i beta są stałą wygładzania, która system wykorzystuje do obliczenia średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży alfa i składnika tendencji prognozy beta.3 2 12 1 Przykład Metoda 12 Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonowością. Ta metoda jest podobna do metody 11, Exponential Smoothing , przy czym oblicza się średnią wygładzoną Jednak metoda 12 zawiera również wyrażenie w równaniu prognozowania do obliczania wygładzonej tendencji Prognoza składa się ze średniej wygładzonej, która jest dostosowywana do tendencji liniowej Jeśli określono w opcji przetwarzania, prognoza jest również dostosowany do sezonowości. Alpha równa jest stała wygładzania używana do obliczania wygładzonej średniej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży. Wartości dla alfa w zakresie od 0 do 1. Beta jest stałą wygładzania używaną do obliczania średniej wygładzonej dla składnik prognozy prognozy. Wartości dla zakresu beta od 0 do 1.Chociaż wskaźnik sezonowości jest stosowany do prognozy. Alpha i beta są niezależne od e inni Nie musimy sumować do 1 0.Minimalna historia sprzedaży Jeden rok plus liczba okresów potrzebnych do oceny przewidywanych okresów skuteczności najlepiej dopasowanych Jeśli dostępne są dwa lub więcej lat danych historycznych, system używa dwa lata danych w obliczeniach. Metoda 12 wykorzystuje dwa równania Wyrównanie Wyrównywania i jedną prostą średnią do wyliczenia średniej wygładzonej, wygładzonej tendencji i prostego przeciętnego indeksu sezonowego. Wyraźna gładka średnica. Wyraźna tendencja wyrównana. Prosta średnia sezonowa index. Figure 3-3 Simple Average Indeks sezonowy. Każona prognoza jest obliczana za pomocą wyników trzech równań. L jest długością sezonową L równą 12 miesięcy lub 52 tygodni. t jest aktualnym okresem m jest liczbą okresów czasowych w przyszłość prognozy. S jest multiplikatywnym współczynnikiem korekty sezonowej, który jest indeksowany do odpowiedniego przedziału czasowego. Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy. przeglądać prognozy i omówić wyniki. Możesz wybrać metody prognozowania, aby wygenerować nawet 12 prognoz dla każdego produktu. Każda metoda prognozowania może stworzyć nieco inną projekcję. Gdy przewidywane są tysiące produktów, subiektywna decyzja jest niewykonalna, jeśli chodzi o prognozę w planach dla każdego produktu. System automatycznie ocenia wydajność dla każdej wybranej metody prognozowania i dla każdego produktu, który jest prognozowany Można wybrać jeden z dwóch kryteriów wydajności MAD i POA MAD jest miarą błędu prognozy POA jest miarą przewidywanej tendencji Obie te techniki oceny skuteczności wymagają rzeczywistych danych dotyczących historii sprzedaży w okresie określonym przez użytkownika Okres najnowszej historii użytej do oceny jest nazywany okresem trzymania lub najlepszym okresem dopasowania. Aby zmierzyć wydajność metody prognozowania, system prognozowane formuły do symulacji prognozy dla okresu historycznego holdout. Porównuje między rzeczywistych danych dotyczących sprzedaży oraz symulowanej prognozy okresu wycofywania. Przy wyborze wielu metod prognozy taki sam proces występuje dla każdej metody. Wielokrotne prognozy są obliczane w okresie holdout i porównywane do znanej historii sprzedaży tego samego okresu. Metoda prognozowania, która generuje najlepiej dopasować się pomiędzy prognozą a rzeczywistą sprzedażą w okresie zawieszenia, zaleca się do wykorzystania w planach. Rekomendacja jest specyficzna dla każdego produktu i może się zmienić za każdym razem, gdy wygenerujesz prognozę.3 3 1 Średnia odchylenie bezwzględne. Mean Absolute Odchylenie MAD jest średnią lub średnią wartości bezwzględnych lub wielkości odchyleń lub błędów między rzeczywistymi a prognozowanymi danymi MAD jest miarą średniej wielkości błędów oczekiwanych, biorąc pod uwagę metodę prognozowania i historię danych Ponieważ wartości bezwzględne są stosowane w calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MA D is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the fore cast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.
No comments:
Post a Comment