Etterspørselsprognoser Enkelt Moving Average

Kapittel 11 - Etterspørselsforvaltning amp Prognoser 1. Perfekt prognose er praktisk talt umulig. 2. I stedet for å søke etter den perfekte prognosen, er det langt viktigere å etablere praksis med kontinuerlig gjennomgang av prognosen og å lære å leve med unøyaktig prognose. 3. Ved prognoser , en god strategi er å bruke 2 eller 3 metoder og se dem for kommonsens syn. 2. grunnkilder til etterspørsel 1. Avhengige etterspørselen - etterspørsel etter produkter eller tjenester forårsaket av etterspørselen etter andre produkter eller tjenester. Ikke mye firmaet kan gjøre, det må oppfylles. 2. Uavhengig etterspørsel - etterspørsel som ikke direkte kommer fra etterspørselen etter andre produkter. Firmaet kan: a) Ta en aktiv rolle for å påvirke etterspørselen - legge press på salgsstyrken din b) Ta en passiv rolle for å påvirke etterspørselen - Hvis et firma kjører i full kapasitet, vil det kanskje ikke gjøre noe med etterspørselen. Andre grunner er konkurransedyktige, juridiske, miljømessige, etiske og moralske. Forsøk å forutsi fremtiden basert på tidligere data. 1. Kort sikt - under 3 måneder - taktiske beslutninger som å fylle opp inventar eller planlegger EEer på kort sikt 2. Middels sikt - 3 M-2Y - fange sesongvirkninger som kunder svarer på et nytt produkt 3. Langsiktig - mer enn 2 år. Å identifisere viktige vendepunkter og oppdage generelle trender. Lineær regresjon er en spesiell type regresjon der relasjonene mellom variabel danner en rett linje Y abX. Y-avhengig variabel a - Y avgrensning b - skråning X - uavhengig variabel Det brukes til langsiktig prognose av store hendelser og aggregeringsplanlegging. Den brukes til både prognoser for tidsserier og prognoser for tilfeldige forhold. Er den mest brukte prognoseteknikken. De siste hendelsene er mer veiledende for fremtiden (høyest forutsigbar verdi) enn de i den fjernere fortiden. Vi bør gi mer vekt til malmen de siste tidsperioder når vi regner med prognoser. Hvert trinn i fortiden er redusert med (1 alfa). Jo høyere alfa, desto nærmere følger prognosen. Nyeste vekting alfa (1-alfa) na 0 Data en periode eldre alfa (1-alfa) na 1 Data to tidsperiode eldre alfa (1-alfa) na 2 Hvilken av følgende prognosemetoder er svært avhengig av valg av rettpersoner som dømt vil bli brukt til å faktisk generere prognosen Verdien må være mellom 0 og 1 1. 2 eller flere forhåndsdefinerte verdier av Alpha - avhengig av graden av feil benyttes forskjellige verdier av Alpha. Hvis feilen er stor, er Alpha 0,8, hvis feilen er liten, Alpha er 0,2. 2. Beregnede verdier for Alpha - eksponensielt jevnet faktisk feil dividert med eksponensielt forvrengt absolutt feil. Kvalitative teknikker i prognose Kunnskap om eksperter og kreve stor vurdering (nye produkter eller regioner) 1. Markedsundersøkelse - leter etter nye produkter og ideer, liker og misliker eksisterende produkter. Primært FORSØKER amp INTERVIEWS 2. Panel Consensus - ideen om at 2 hoder er bedre enn en. Panel av mennesker fra en rekke stillinger kan utvikle en mer pålitelig prognose enn en smalere gruppe. Problemet er at lavere EE-nivåer blir skremt av høyere styringsnivåer. Executive judgment brukes (høyere nivå av ledelse er involvert). 3. Historisk Analogi - Et firma som allerede produserer brødristere og ønsker å produsere kaffekasser, kan bruke brødristerhistorien som en sannsynlig vekstmodell. 4. Delphi Metode - svært avhengig av valg av rett personer som dømt vil bli brukt til å faktisk generere prognosen. Alle har samme vekt (mer rettferdig). Tilfredsstillende resultater oppnås vanligvis i 3 runder. FORMÅL - Samarbeidsprosjekt, prognoser og etterfylling (CPFR) For å utveksle valgt intern informasjon på en delt webserver for å sikre pålitelig og langsiktig fremtidsperspektiv av etterspørselen i forsyningskjeden. Veidende flytende gjennomsnittlige prognosemetoder: Fordeler og ulemper Hei, ELSKER innlegget ditt. Lurte på om du kunne utdype seg videre. Vi bruker SAP. I det er det et valg du kan velge før du kjører din prognose som kalles initialisering. Hvis du sjekker dette alternativet, får du et prospektresultat, hvis du kjører prognosen igjen, i samme periode, og ikke kontrollerer initialisering, endres resultatet. Jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen gjør. Jeg mener matematisk. Hvilket prognoseresultat er best å lagre og bruke for eksempel. Endringene mellom de to er ikke i prognosen, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hei takk for å forklare så effektivt det er for gd. takk igjen Jaspreet Legg igjen en kommentar Avbryt svar Om Shmula Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody. Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, og andre, reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen. Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre sine egne prosesser. Dette nettstedet er en samling av hans erfaringer han ønsker å dele med deg. Komme i gang med gratis nedlastinger Enkel glidende gjennomsnitt Den andre ad hoc-metoden er Enkel glidende gjennomsnitt. der tidligere verdier brukes for å finne den mest passende parameteren som gir den laveste prognosefeilen. Den avgjørende delen i denne metoden er riktig valg av antall perioder tatt i prognosen. Weatherford og Kimes (2003) testet 2 8211 8 perioder og viste at den laveste feilen ga 8 periode glidende gjennomsnitt. Forventningen beregnes matematisk på følgende måte: hvor F (t1) - varsler i rom etterspørsel i periode t1, x 8211 er antall rom solgt i periode i, N-antall tidligere perioder (Phumchusri og Mongkolkul, 2012). Enkelt glidende gjennomsnitt er enkelt, raskt å beregne og reagere raskere på skift i etterspørsel når N-perioden er liten. Denne metoden har imidlertid to store ulemper. For det første antar man at de siste observasjonene er bedre prediktorer enn eldre data. For det andre, når data viser oppad eller nedadgående trend, vil metoden bli forvarslet eller underforstått. For å kunne takle slike trender anbefaler Talluri og Van Ryzin (2004) å bruke dobbelt eller trippelt glidende gjennomsnitt. Anvendelsen av denne metoden på vårt datasett er tilgjengelig her: Enkelt flytende gjennomsnitt I vår søknad av denne prognosemetoden som er aktivert for å oppnå MAPE på 4, er det et veldig godt eksempel. Som tidligere nevnt er denne metoden imidlertid en dårlig prediktor når etterspørselen er mer ustabil. Følgende graf viser en slik situasjon, hvor MAPE utgjorde 60 (i modell 2 8211 forventede verdier1: 2 perioder) og 55 (i modell 8 8211 prognostiserte verdier2: 8 perioder). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2012) Hotellrom Etterspørsel via Observert reservasjonsinformasjon. Foredrag i Asia Pacific Industrial Engineering amp Management Systems Conference 2012, s. 1978-1985 Talluri, K. og Van Ryzin, G. (2004) Teori og praksis av inntektsforvaltning. Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, L. R. ampere Kimes, S. E. (2003). En sammenligning av prognosemetoder for hotellinntekter. International Journal of Forecasting. vol. 19, nr. 3, s. 401-415. Del SøkemotorFor nøyaktigheten av intermitterende etterspørselsestimater Aris A. Syntetos a ,. John E. Boylan b, 1. A School of Management, University of Salford, Maxwell Building, The Crescent, Salford M5 4WT, Storbritannia b Buckinghamshire Business School, Buckinghamshire Chilterns University College, Chalfont Campus, Gorelands Lane, Chalfont St. Giles, Bucks HP8 4AD, Storbritannia Tilgjengelig online 10 November 2004. Periodisk etterspørsel vises sporadisk, med noen tidsperioder som ikke viser noen etterspørsel. I dette papiret sammenlignes fire prognosemetoder, Simple Moving Average (SMA, 13 perioder), Single Exponential Smoothing (SES), Crostons metode og en ny metode (basert på Crostons-tilnærming) som nylig ble utviklet av forfatterne, på 3000 ekte intermittent krever dataserier fra bilindustrien. Den gjennomsnittlige signerte og relative geometriske rot-middel-kvadratfeilen er vist for å tilfredsstille de teoretiske og praktiske kravene til intermitterende etterspørsel, som også gir Bedre oppsummeringsstatistikk Prosent og Prosentandel basert på disse tiltakene. Disse tiltakene blir deretter brukt i et simuleringseksperiment. Sammenlikningsresultatene som er ut av prøven indikerer overlegen ytelse av den nye metoden. I tillegg viser resultatene at den gjennomsnittlige signerte feilen ikke er sterkt avhengig av skalaen, og den relative geometriske rot-middel-kvadratfeilen er et veloppdragen nøyaktighetsmål for intermittent etterspørsel. Etterspørselsforespørsel Intermittent etterspørsel Nøyaktighetsforanstaltninger Crostons metode Eksponensiell utjevning Prognose konkurranse Aris A. SYNTETOS har en BA-grad fra Universitetet i Athen, en mastergrad fra Stirling University, og i 2001 fullførte han doktorgrad ved Brunel University-Buckinghamshire Business School. I perioden 20012003 gjorde han sin militære tjeneste i Hellas, og for tiden er han foreleser ved University of Salford. Hans forskningsinteresser omfatter etterspørselsforespørsel og styringsprosesser. John E. BOYLAN er leser i ledelsesvitenskap ved Buckinghamshire Business School, Buckinghamshire Chilterns University College. Han fullførte en PhD ved Warwick University i 1997 og har publisert papirer om kortsiktig prognose i en rekke tidsskrifter. Hans forskningsinteresser relaterer seg til etterspørselsforespørsel i en lagerstyringskontekst. Tilsvarende forfatter. Tlf. 44 161 295 5804 faks: 44 161 295 3821. Copyright 2004 International Institute of Forecasters. Publisert av Elsevier B. V. Alle rettigheter reservert. Siterer artikler () Anbefalte artikler Beslektet bokinnehaver Copyright 2017 Elsevier B. V. unntatt visst innhold levert av tredjepart. ScienceDirect er et registrert varemerke for Elsevier B. V. Informasjonskapsler brukes av dette nettstedet. For å avvise eller lære mer, besøk vår Cookies-side. Logg inn via din institusjon