Previsione Of The Sopra Domanda Utilizzando A 3 E 5 Periodo Mobile Media

In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o cambiare nel caso di una media costante lentamente, il più grande valore di m darà la migliore stima del sottostante significare una osservazione più lungo periodo saranno mediare gli effetti di variability. The scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora cambiamenti nel medio sottostante del tempo serie The la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al tempo 30 Allora diventa costante nuovamente i dati viene simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3 i risultati della simulazione sono arrotondati alla tabella integer. The vicina riportate le osservazioni simulate utilizzati per la esempio Quando usiamo il tavolo, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati passati sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sotto la figura mostra la stima media mobile della media in ogni tempo e non le previsioni le previsioni avrebbero spostare le curve di media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto alla andamento lineare, con il ritardo aumenta con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale causa del ritardo, la media mobile sottostima le osservazioni come la media è in aumento la polarizzazione dello stimatore è la differenza in un tempo specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo per una media diminuire, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie continua crescita con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono questi equazioni perché il modello esempio non è in continuo aumento, invece inizia come costante, diventa una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore cittadino. L'Hotel spostando previsione media dei periodi nel futuro è rappresentato spostando il curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente le equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello Ancora una volta, queste formule sono per una serie storica con un trend. We lineare costante non dovrebbe essere sorpreso di questo risultato lo stimatore media mobile è basata sul presupposto di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio Da serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, abbiamo dovrebbero essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per i più piccoli m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20 Abbiamo i desideri contrastanti aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni mean. The errore è la differenza tra i dati reali e il valore previsto Se la serie temporale è davvero una costante valore il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore cittadino. L'Hotel primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significare Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vuole m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la previsione Pratica errore di varianza richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa le formule media mobile l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per il campione i dati nella colonna B i primi 10 osservazioni sono indicizzate -9 a 0 Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 il MA 10 colonna C mostra le medie mobili calcolate la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un più ampio numero i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11 1 errore allora è -5 1 la deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati in celle E6 e E7 respectively. Calculate una previsione della domanda di cui sopra con un 3 e 5 periodo movimento demand average. Day 1 200 2 134 3 157 4 5 177 6 165 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Sviluppare un foglio di calcolo per rispondere alle seguenti domande 12 163 calcolare una previsione della domanda di cui sopra con un 3 e 5 periodo media mobile 13 157 Graph queste previsioni e l'originale dati utilizzando Excel Cosa fa il grafico mostra 14 169 Quale delle previsioni di cui sopra è meglio Why. Calculate una previsione della domanda di cui sopra con un 3 e 5 periodo movimento average. Post navigation.3 Comprendere previsione Livelli e Methods. You può generare entrambi dettaglio singolo previsioni delle voci e le previsioni linea di prodotti di sintesi che riflettono modelli di domanda del prodotto il sistema analizza le vendite passate per calcolare le previsioni utilizzando 12 metodi di previsione le previsioni includono informazioni dettagliate a livello di articolo e le informazioni livello più alto su una filiale o la società nel suo complesso .3 1 Previsione performance Evaluation Criteria. Depending sulla scelta di opzioni di elaborazione e sulle tendenze e modelli nei dati di vendita, alcuni metodi di previsione svolgere meglio di altri per una determinata dati storici impostare un metodo di previsione che è appropriato per un prodotto potrebbe non essere appropriato per un altro prodotto potreste scoprire che un metodo di previsione che fornisce buoni risultati in una fase del ciclo di vita del prodotto rimane appropriata per tutta la vita cycle. You può scegliere tra due metodi per valutare le prestazioni attuali della methods. Percent previsione di precisione POA. Mean deviazione assoluta MAD. Both di questi metodi di valutazione delle prestazioni richiedono dati di vendita storici per un periodo specificato questo periodo è chiamato un periodo di dati di controllo o un periodo di meglio si adattano I dati di questo periodo è utilizzato come base per raccomandare quale metodo di previsione da utilizzare per rendere la proiezione del tempo successivo Questa raccomandazione è specifico per ogni singolo prodotto e può cambiare da una generazione previsioni al next.3 1 sistema 1 migliore Fit. The raccomanda la migliore previsione fit applicando i metodi di previsione selezionati storia passata ordine di vendita e confrontando la simulazione del tempo alla storia reale Quando si genera una migliore previsione in forma, il sistema confronta effettive storie ordini di vendita per le previsioni per un periodo di tempo specifico e calcola quanto accuratamente ogni metodo di previsione diverso predetto vendite Quindi il sistema raccomanda la previsione più accurata la soluzione migliore questo grafico illustra meglio si adattano forecasts. Figure 3-1 miglior sistema forecast. The forma utilizza questa sequenza di passi per determinare il miglior fit. Use ogni metodo indicato per simulare una previsione per il holdout periodpare vendite effettive alle previsioni simulate per l'holdout period. Calculate il POA o il MAD per determinare quale metodo di previsione più si avvicina il passato sistema sales. The attuale utilizza sia POA o MAD, in base alle opzioni di elaborazione che si select. Recommend una migliore previsione in forma con il POA che è più vicina al 100 per cento sopra o sotto o il MAD che è più vicino a zero.3 2 Previsione Methods. JD Edwards EnterpriseOne Previsioni Management utilizza 12 metodi per la previsione quantitativa e indica quale metodo fornisce la soluzione migliore per la sezione di previsione situation. This discusses. Method 1 cento rispetto allo scorso Year. Method 2 Percentuale calcolata rispetto allo scorso Year. Method 3 l'anno scorso per questo Year. Method 4 Spostamento Average. Method 5 lineare Approximation. Method 6 Least Squares Regression. Method 7 secondo grado Approximation. Method 8 flessibile Method. Method 9 Weighted Moving Average. Method 10 lineare Smoothing. Method 11 esponenziale Smoothing. Method 12 esponenziale con Trend e Seasonality. Specify il metodo che si desidera utilizzare nelle opzioni di elaborazione per il programma di previsione generazione R34650 la maggior parte di questi metodi forniscono un controllo limitato per ad esempio, il peso posto su dati storici recenti o l'intervallo di date di dati storici che viene utilizzato nei calcoli possono essere specificati da esempi you. The nella guida indica la procedura di calcolo per ciascuno dei metodi di previsione disponibili, dato un insieme identico di storici esempi di metodo data. The nella parte all'uso guida o tutti questi insiemi di dati, che è dati storici degli ultimi due anni la proiezione del tempo va in prossimi year. This dati storia delle vendite è stabile con piccoli incrementi stagionali nei mesi di luglio e dicembre di modello è caratteristica di un prodotto maturo che potrebbe essere avvicinando obsolescence.3 2 1 metodo 1 per cento rispetto al metodo Ultimi year. This utilizza il cento rispetto allo scorso anno formula per moltiplicare ciascun periodo di previsione con l'aumento percentuale specificata o decrease. To previsione della domanda, questa metodo richiede il numero di periodi per la migliore vestibilità più un anno di storia delle vendite Questo metodo è utile per prevedere la domanda per gli elementi stagionali con la crescita o decline.3 2 1 1 metodo Esempio 1 cento rispetto allo scorso Percentuale e all'anno rispetto allo scorso anno si moltiplica formula le vendite di dati rispetto all'anno precedente di un fattore specificato e poi progetti che si traducono nel corso del prossimo anno questo metodo potrebbe essere utile nel budget per simulare l'effetto di un tasso di crescita specificata o quando la storia delle vendite ha un significativo specifiche component. Forecast stagionali fattore di moltiplicazione ad esempio, specificare 110 in opzione di elaborazione per aumentare l'anno precedente s dati storici delle vendite del 10 percent. Required storia delle vendite un anno per il calcolo del tempo, più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazione del tempo di misura migliore che si specify. This tabella è la storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. February uguale a 117 1 1 128 7 arrotondato a 129.March previsione è uguale a 115 1 1 126 5 arrotondato a 127.3 2 2 Metodo 2 per cento calcolato su year. This ultimo metodo usi la percentuale calcolata rispetto allo scorso anno formula per confrontare gli ultimi vendite dei periodi specificati per le vendite dagli stessi periodi dell'anno precedente il sistema determina un aumento o diminuzione percentuale, e quindi moltiplica ogni periodo per la percentuale per determinare la domanda prevista forecast. To , questo metodo richiede il numero di periodi della storia di ordine di vendita più un anno di storia delle vendite questo metodo è utile per prevedere la domanda a breve termine per gli elementi stagionali con la crescita o decline.3 2 2 1 Esempio metodo 2 per cento calcolato su Ultimo e all'anno calcolati cento rispetto allo scorso formula anno moltiplica i dati di vendita rispetto all'anno precedente di un fattore che viene calcolato dal sistema, e poi si proietta quel risultato per il prossimo anno Questo metodo può essere utile nel proiettare l'effetto di estendere il tasso di crescita recente di un prodotto nel prossimo anno, mantenendo un andamento stagionale che è presente nelle specifiche history. Forecast vendite Gamma di storia delle vendite da usare nel calcolo del tasso di crescita, ad esempio, specificare n è uguale a 4 nella opzione di elaborazione per confrontare la storia di vendite per il più recente quattro periodi a quelle stesse quattro periodi dell'anno precedente Utilizza il rapporto calcolato per rendere la proiezione per la prossima storia di vendita year. Required Un anno per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazione del tempo di misura migliore. Questo tabella è la storia utilizzata nel calcolo del tempo, dato n 4.February previsione è pari a 117 0 9766 114 26 arrotondato al 114.March previsione è uguale a 115 0 9766 112 31 arrotondato a 112,3 2 3 metodo 3 l'anno scorso a questo metodo di year. This utilizza lo scorso anno s di vendita per il prossimo anno s domanda prevista forecast. To, questo metodo richiede il numero di periodi di meglio si adattano più un anno della storia degli ordini di vendita questo metodo è utile per prevedere la domanda per i prodotti maturi con la domanda di livello o di domanda stagionale senza trend.3 2 3 1 Esempio metodo 3 l'anno scorso per questo e all'anno scorso anno per questo anno i dati copia formula di vendita rispetto all'anno precedente per il prossimo anno questo metodo potrebbe essere utile nel budget per simulare le vendite al livello attuale il prodotto è maturo e non ha tendenza nel lungo periodo, ma un significativo modello di domanda stagionale potrebbe exist. Forecast specifiche None. Required storia delle vendite un anno per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazione del tempo di misura migliore. Questo tabella è la storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. January uguale a gennaio dello scorso anno con un valore di previsione di 128.February previsioni uguale a febbraio dello scorso anno con un valore di previsione di 117.March previsioni uguale marzo dello scorso anno, con un valore del tempo di 115,3 2 4 metodo 4 Moving metodo Average. This utilizza la formula media Trasferirsi in media il numero specificato di periodi di proiettare il prossimo periodo si dovrebbe ricalcolare spesso mensile, o almeno trimestrale, in modo da riflettere la modifica richiesta level. To previsione della domanda, questa metodo richiede il numero di periodi più adatti più il numero di periodi della storia degli ordini di vendita Questo metodo è utile per prevedere la domanda per i prodotti maturi senza un trend.3 2 4 1 Esempio metodo 4 Moving Average. Moving media MA è un metodo popolare per la media i risultati della recente storia delle vendite per determinare una proiezione per il breve termine il metodo MA previsione è in ritardo rispetto tendenze previsione pregiudizi e gli errori sistematici si verificano quando la storia di vendita del prodotto presenta forte tendenza o modelli stagionali Questo metodo funziona meglio per le previsioni a breve gamma di prodotti maturi rispetto per i prodotti che sono in fase di crescita o obsolescenza della vita specifiche cycle. Forecast n pari al numero di periodi della storia delle vendite da utilizzare nel calcolo del tempo per esempio, specificare n 4 in opzione di elaborazione di utilizzare le più recenti quattro periodi come la base per la proiezione nel prossimo periodo di tempo un valore elevato per n come 12 richiede più storia delle vendite Ne risulta una previsione stabile, ma è lento a riconoscere cambiamenti nel livello di vendite Viceversa, un piccolo valore per n come 3 è più veloce a rispondere ai cambiamenti nel livello di vendite, ma le previsioni potrebbe variare così ampiamente che la produzione non può rispondere alla storia delle vendite variations. Required n più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazioni previsione di best fit. questa tabella è la storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. February uguale a 119 137 125 114 4 123 75 arrotondato al 124.March previsione è uguale a 119 137 125 124 4 126 25 arrotondato a 126.3 2 5 metodo 5 metodo Approximation. This lineari utilizza l'approssimazione lineare formula per calcolare la tendenza del numero di periodi della storia degli ordini di vendita e di proiettare questa tendenza alla previsione Si dovrebbe ricalcolare l'andamento mensile per rilevare i cambiamenti nel metodo trends. This richiede il numero di periodi di meglio si adattano più il numero di periodi specificati della storia degli ordini di vendita Questo metodo è utile per prevedere la domanda di nuovi prodotti, o prodotti con trend costanti positive o negative che non sono causa di fluctuations.3 stagionale 2 5 1 Esempio metodo 5 lineare Approximation. Linear Approssimazione calcola una tendenza che si basa su due punti di dati di vendita di storia questi due punti definiscono una linea di tendenza retta che si proietta nel futuro utilizzare questo metodo con cautela perché le previsioni a lungo raggio vengono sfruttate da piccole variazioni in soli due specifiche dati points. Forecast n corrisponde al punto di dati nella storia di vendita che viene confrontato con il più recente punto di dati per identificare una tendenza per esempio, specificare n 4 di utilizzare la differenza tra il dicembre più recenti dati e agosto quattro periodi prima del dicembre come base per il calcolo del trend. Minimum richiesto storia delle vendite n più 1 più il il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazioni previsione del tavolo migliore fit. This è storia utilizzata nelle previsioni meteo calculation. January dicembre dello scorso anno 1 Trend che è uguale a 137 1 2 139.February previsioni di dicembre di un anno 1 Trend che equivale a 137 2 2 141.March previsioni di dicembre di un anno 1 Trend che è uguale a 137 3 2 143,3 2 6 metodo 6 Least Squares Regression. The minimi quadrati metodo di regressione LSR deriva una equazione che descrive una relazione linea retta tra i dati di vendita storici e la passare del tempo LSR inserisce una linea alla gamma selezionata di dati in modo che la somma dei quadrati delle differenze tra i punti dati vendite effettive e la linea di regressione sono ridotti al minimo la previsione è una proiezione di tale linea retta nel metodo future. This richiede la storia dati di vendita per il periodo che è rappresentato dal numero di periodi migliori fit Plus il numero specificato di periodi dati storici il requisito minimo è di due punti dati storici Questo metodo è utile per prevedere la domanda, quando un trend lineare è nel dati3 2 6 1 metodo Esempio 6 Least Squares Regression. Linear regressione, o Least Squares Regression LSR, è il metodo più popolare per l'identificazione di un trend lineare nei dati storici di vendita il metodo calcola i valori di a e B da utilizzare nelle formula. This equazione descrive una retta, in cui Y rappresenta vendite e X rappresenta il tempo di regressione lineare è lento a riconoscere svolte e cambiamenti funzionali passo nella domanda di regressione lineare si inserisce una linea retta ai dati, anche quando i dati sono stagionali o meglio descritto da una curva quando i dati vendite di storia segue una curva o ha una forte stagionalità, pregiudizi meteorologiche e errori sistematici occur. Forecast specifiche n uguali i periodi della storia delle vendite che verranno utilizzati per il calcolo dei valori di a e B per esempio, specificare n 4 per uso la storia da settembre a dicembre come base per i calcoli quando sono disponibili i dati, un più ampio n come n 24 servono abitualmente LSR definisce una linea per soli due punti di dati per questo esempio, un valore basso per nn 4 era scelto di ridurre i calcoli manuali che sono necessari per verificare le n periodi della storia delle vendite results. Minimum richiesto più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazioni previsione di migliori fit. This tabella è la storia utilizzata nel calculation. March previsioni previsioni uguale a 119 5 7 2 3 6 135 arrotondato a 136,3 2 7 metodo 7 progetto secondo grado Approximation. To le previsioni, questo metodo utilizza la formula secondo grado di approssimazione per tracciare una curva che si basa sul numero di periodi di history. This vendita metodo richiede il numero di periodi più adatti più il numero di periodi di ordini di vendita volte la storia tre Questo metodo non è utile per prevedere la domanda per un period.3 a lungo termine 2 7 1 Esempio metodo 7 secondo grado Approximation. Linear regressione determina i valori per a e B nella formula previsioni Y AB X con l'obiettivo di una linea retta ai dati storia di vendita secondo grado di approssimazione è simile, ma questo metodo permette di determinare i valori di a, b, ec in l'obiettivo di questa previsione formula. The questo metodo è quello di adattare una curva ai dati storici di vendita questo metodo è utile quando un prodotto è nella transizione tra le varie fasi del ciclo di vita, ad esempio, quando un nuove mosse prodotto da introduzione a fasi di crescita, l'andamento delle vendite potrebbero accelerare la causa del secondo termine di ordine, la previsione può avvicinarsi rapidamente infinito o goccia a zero a seconda che il coefficiente c è positivo o negativo Questo metodo è utile solo nei brevi specifiche term. Forecast formula trova a, b, e c per adattare una curva esattamente tre punti specificati n, il numero di periodi di tempo di dati di accumulare in ciascuno dei tre punti In questo esempio, n 3 dati di vendita effettivi per aprile a giugno è combinato nel primo punto, Q1 luglio a settembre vengono aggiunti insieme per creare Q2 , e ottobre a dicembre somma Q3 la curva è montato i tre valori Q1, Q2, e Q3.Required storia delle vendite 3 n periodi per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi delle previsioni di meglio tavolo fit. This è storia utilizzata nella previsione calculation. Q0 gen Feb Mar. Q1 apr mag giu che equivale a 125 122 137 384.Q2 lug ago set che è uguale a 140 129 131 400.Q3 ott nov dic che equivale a 114 119 137 370. la fase successiva prevede il calcolo dei tre coefficienti a, b, e c per essere utilizzata nella previsione formula Y ab X c X 2.Q1, Q2, Q3 e sono presentati sul grafico, in cui il tempo è tracciata sull'asse orizzontale Q1 rappresenta totale delle vendite storici per aprile, maggio e giugno ed è tracciata a X 1 Q2 corrisponde a luglio a settembre Q3 corrisponde ad ottobre a dicembre e Q4 rappresenta gennaio a marzo Questo grafico illustra il tracciato di Q1, Q2, Q3 e Q4 per il secondo laurea approximation. Figure 3-2 Tracciare Q1, Q2, Q3, Q4 e per le seconde equazioni grado approximation. Three descrivere i tre punti sul grafico. 1 Q1 un bX cX 2 dove X 1 Q1 a b c. 2 Q2 un bX cX 2 dove X 2 Q2 un 2b 4c. 3 Q3 un bX cX 2 dove X 3 Q3 3b 9c. Solve tre equazioni simultaneamente per trovare b, a, e c. Subtract equazione 1 1 dall'equazione 2 2 e risolvere per b. Substitute questa equazione per b nell'equazione 3. 3 Q3 un Q1 Q2 3 3c 9c un Q3 3 Q2 Q1.Finally, sostituire queste equazioni per a e B nell'equazione 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 metodo 2. Il secondo grado Approssimazione calcola a, b, ec come follows. 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.This è un calcolo di seconda approssimazione laurea forecast. Y un bX cX 2 322 85X 23 X 2. Quando X 4, Q4 322 340 368 294 La previsione è pari a 294 3 98 per period. When X 5, Q5 322 425 575 172 La previsione è uguale 172 3 58 33 arrotondato a 57 per period. When X 6, Q6 322 510 828 4 la previsione è pari a 4 3 1 33 arrotondato a 1 per period. This è la previsione per il prossimo anno, l'anno scorso a questo year.3 2 8 Metodo 8 metodo flessibile method. This consente di selezionare il miglior numero impeto di periodi della storia degli ordini di vendita che inizia n mesi prima della data di inizio del tempo, e di applicare un aumento o diminuzione percentuale fattore di moltiplicazione con cui modificare le previsioni Questo metodo è simile al metodo 1, cento rispetto allo scorso anno, tranne che è possibile specificare il numero di periodi che si utilizza come il base. Depending alla selezione come n, questo metodo richiede periodi di meglio si adattano più il numero di periodi di dati di vendita che è indicato Questo metodo è utile per prevedere la domanda per un trend.3 pianificato 2 8 1 metodo Esempio 8 flessibile metodo method. The flessibile per cento rispetto al n mesi prima è simile al metodo 1, cento rispetto allo scorso anno Entrambi i metodi si moltiplicano i dati di vendita da un periodo di tempo precedente di un fattore specificato da te, e quindi progetti che risultano nel futuro nella cento rispetto allo scorso metodo anno, la proiezione si basa sui dati dello stesso periodo dell'esercizio precedente è inoltre possibile utilizzare il metodo flessibile per specificare un periodo di tempo , altro rispetto allo stesso periodo l'anno scorso, da utilizzare come base per il fattore calculations. Multiplication ad esempio, specificare 110 in opzione di elaborazione per aumentare precedenti dati storici delle vendite del 10 per periodo percent. Base per esempio, n 4 fa sì che il prima previsione ad essere basata su dati di vendita nel mese di settembre dello scorso year. Minimum storia delle vendite richiesto il numero di periodi risalgono al periodo base più il numero di periodi di tempo che è necessario per valutare i periodi di prestazioni previsione di migliori fit. This tavolo è storia utilizzato nel calculation.3 previsione 2 9 Metodo 9 mobile ponderata Average. The Weighted Moving Average formula è simile al metodo 4, Moving Average formula, perché la media è del mese precedente s storia delle vendite di proiettare mese successivo s storia delle vendite Tuttavia, con questa formula è possibile assegnare i pesi per ciascun del metodo periods. This precedenti richiede il numero di periodi ponderati selezionati più il numero di periodi di dati più appropriate simile alla media mobile, questo metodo è in ritardo rispetto tendenze della domanda, quindi questo metodo non è raccomandato per i prodotti con le tendenze forti o stagionalità Questo metodo è utile per prevedere la domanda per i prodotti maturi con la domanda che è relativamente level.3 2 9 1 Esempio metodo 9 mobile ponderata Average. The Weighted Moving Average metodo WMA è simile al metodo 4, Moving Average MA Tuttavia, è possibile assegnare i pesi diseguali ai dati storici quando si utilizza WMA il metodo calcola una media ponderata di recente storia delle vendite per arrivare ad una proiezione per il breve termine dati più recenti di solito è assegnato un peso maggiore di dati più vecchi, in modo da WMA è più sensibile alle cambiamenti nel livello delle vendite, tuttavia, pregiudizi del tempo e gli errori sistematici si verificano quando la storia di vendita del prodotto presenta le tendenze forti o modelli stagionali questo metodo funziona meglio per le previsioni a breve gamma di prodotti maturi che per i prodotti nelle fasi di crescita o di obsolescenza del ciclo di vita. il numero di periodi di storia delle vendite n da utilizzare nella previsione calculation. For esempio, specificare n 4 nella opzione di elaborazione di utilizzare i più recenti quattro periodi come base per la proiezione nel prossimo periodo di tempo un valore elevato per n come 12 richiede più storia delle vendite tali risultati un valore in una previsione stabile, ma è lento a riconoscere variazioni nel livello di vendite al contrario, un valore basso per n quali 3 risponde più rapidamente ai cambiamenti nel livello di vendite, ma le previsioni fluttui così ampiamente che la produzione non può rispondere al numero totale variations. The di periodi per l'opzione di elaborazione 14 - periodi comprendono non deve superare 12 months. The peso assegnato a ciascuno dei dati storici periods. The pesi assegnati devono totale 1 00 Ad esempio, quando n 4, assegnare un peso di 0 50, 0 25, 0 15 e 0 10 con i dati più recenti che raccolgono il maggior weight. Minimum richiesto storia delle vendite n più il numero di periodi di tempo necessari per la valutazione i periodi di prestazioni previsione del tavolo migliore fit. This è storia utilizzati nelle previsioni meteorologiche calculation. January è uguale a 0 10 114 131 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 arrotondato al 128.February prevede eguali 0 10 119 114 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 arrotondato a 128.March previsione è uguale a 0 10 137 119 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 arrotondato a 128,3 2 10 metodo calcola Metodo 10 lineare Smoothing. This la media ponderata dei dati di vendita del passato nel calcolo, questo metodo utilizza il numero di periodi della storia degli ordini di vendita da 1 a 12 che è indicato nella opzione di elaborazione il sistema utilizza una progressione matematica a pesare i dati nel campo dal primo peso minimo la maggior parte del peso finale Poi i progetti di sistema queste informazioni per ciascun periodo nel metodo forecast. This richiede best fit mese s più la storia ordine cliente per il numero di periodi specificati nella trasformazione option.3 2 10 1 Esempio metodo 10 metodo lineare Smoothing. This è simile al metodo 9, WMA Tuttavia, invece di assegnare arbitrariamente pesi ai dati storici, una formula viene utilizzata per assegnare i pesi che declinano in modo lineare e somma di 1 00 Il metodo calcola una media ponderata delle recenti vendite la storia per arrivare a una proiezione per il breve termine Come tutte lineare in movimento tecniche medie di previsione, previsione pregiudizi e gli errori sistematici si verificano quando la storia di vendita del prodotto presenta forte tendenza o modelli stagionali Questo metodo funziona meglio per le previsioni a breve gamma di prodotti maturi che per i prodotti in le fasi di crescita o obsolescenza della cycle. n vita uguale al numero di periodi della storia delle vendite da utilizzare nel calcolo del tempo per esempio, specificare n è uguale a 4 nella opzione di elaborazione di utilizzare le più recenti quattro periodi come base per la proiezione in il periodo di tempo successivo il sistema assegna automaticamente i pesi ai dati storici che declino lineare e somma 1 00 ad esempio, quando n è uguale a 4, il sistema assegna pesi di 0 a 4, 0 3, 0 2, e 0 1, con lo dati più recenti che ricevono il più grande weight. Minimum richiesto storia delle vendite n più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazione di previsione del tavolo migliore fit. This è storia utilizzati nelle previsioni calculation.3 2 11 Metodo 11 esponenziale. Questo metodo calcola una media levigata, che diventa una stima che rappresenta il livello generale delle vendite rispetto al metodo periods. This dati storici selezionata richiede cronologia dei dati di vendita per il periodo di tempo che è rappresentato dal numero di periodi di meglio si adattano più il numero di dati storici periodi specificati il ​​requisito minimo è di due periodi di dati storici Questo metodo è utile per prevedere la domanda in assenza di trend lineare è in dati3 2 11 1 metodo Esempio metodo 11 esponenziale Smoothing. This è simile al metodo 10, Linear Smoothing in lineare smoothing, il sistema assegna pesi che declinano in modo lineare ai dati storici in esponenziale, il sistema assegna pesi che decadono in maniera esponenziale l'equazione esponenziale previsione is. Forecast Precedente vendite effettive 1 Precedente Forecast. The previsione è una media ponderata delle vendite effettive dal periodo precedente e la previsione del periodo precedente Alpha è il peso che viene applicato alle vendite effettive per il periodo precedente 1 è il peso che viene applicato alla previsione per i precedenti valori di periodo per gamma alpha da 0 a 1 e solitamente compreso tra 0 e 1 0 4 la somma dei pesi è 1 00 1 1.You dovrebbe assegnare un valore per la lisciatura costante, alfa Se non si assegna un valore per il livellamento costante, il sistema calcola un valore assunto che si basa on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for nn 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of one another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section provides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD 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 forecasts 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 forecast, 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.