Moving Average Demand Forecasting Technik

Gewichtet Moving Average Vorhersage Methoden: Vor-und Nachteile Hallo, LIEBE Ihre Post. Ich frage mich, ob Sie weiter ausarbeiten könnte. Wir verwenden SAP. In ihm gibt es eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose ausführen, die Initialisierung genannt wird. Wenn Sie diese Option aktivieren, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie die Prognose erneut im gleichen Zeitraum ausführen und die Initialisierung nicht auf die Ergebnisänderung überprüfen. Ich kann nicht herausfinden, was diese Initialisierung tut. Ich meine, mathematisch. Welches Prognoseergebnis am besten zu speichern und zu nutzen ist. Die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Fehler, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen. Nicht sicher, ob Sie SAP verwenden. Hallo danke für die erklärung so effeciently seine zu gd. Thanks again Jaspreet Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Beliebte Beiträge Über Shmula Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody. Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry und andere helfen, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern. Er tut dies durch eine systematische Methode zur Identifizierung von Schmerzen, die Auswirkungen auf den Kunden und das Geschäft, und fördert eine breite Beteiligung der Mitarbeiter des Unternehmens, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte. Erste Schritte mit kostenlosen Downloads MPR2 - Forecasting Demand Eine Art von Prognose, die Ursache-Wirkungs-Assoziationen verwendet, um Zusammenhänge zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen vorherzusagen und zu erklären. Ein Beispiel für ein kausales Modell ist ein ökonometrisches Modell, das verwendet wird, um die Nachfrage nach Wohnungsbeginn anhand der Verbraucherbasis, der Zinsen, der persönlichen Einkommen und der Landverfügbarkeit zu erläutern. CPFR (Collaborative Planning, Forecasting amp Replenishment) Ein Kooperationsprozess, bei dem Supply-Chain-Handelspartner gemeinsam wichtige Supply-Chain-Aktivitäten von der Produktion und Lieferung von Rohstoffen bis hin zur Produktion und Lieferung von Endprodukten an Endkunden planen. Die Zusammenarbeit umfasst die Geschäftsplanung, Verkaufsprognosen und alle Operationen, die erforderlich sind, um Rohstoffe und fertige Erzeugnisse wieder aufzufüllen. WACHSTUFEN Saisonfaktor - der Prozentsatz der durchschnittlichen vierteljährlichen Nachfrage, die in jedem Quartal auftritt. Die jährliche Prognose für das Jahr 4 wird auf 400 Einheiten prognostiziert. Durchschnittliche Prognose pro Quartal ist 4004 100 Einheiten. Vierteljährliche Vorhersage Durchschn. Prognostiziert saisonale Faktor. Kausale Vorhersagemethoden Kausale Prognosemethoden basieren auf einer bekannten oder wahrgenommenen Beziehung zwischen dem zu prognostizierenden Faktor und anderen externen oder internen Faktoren 1. Regression: Die mathematische Gleichung bezieht sich auf eine abhängige Variable auf eine oder mehrere unabhängige Variablen, von denen angenommen wird, dass sie die abhängige Variable beeinflussen 2. ökonometrische Modelle: System von interdependenten Regressionsgleichungen, die einen Wirtschaftszweig beschreiben 3. Input-Output-Modelle: beschreibt die Ströme von einem Sektor der Wirtschaft zur anderen und sagt daher die Inputs vor, die zur Produktion von Outputs in einem anderen Sektor erforderlich sind 4. Simulationsmodellierung Es gibt zwei Aspekte von Prognosefehlern: Bias und Genauigkeit Bias - Eine Prognose ist voreingenommen, wenn sie mehr in eine Richtung als in der anderen Richtung irrt - die Methode neigt zu Unterprognosen oder Überprognosen. Genauigkeit - Prognosegenauigkeit bezieht sich auf die Entfernung der Prognosen von der tatsächlichen Nachfrage ignorieren die Richtung des Fehlers. Beispiel: Für sechs Perioden wurden die Prognosen und die tatsächliche Nachfrage nachverfolgt Die folgende Tabelle gibt die Ist-Nachfrage D t und die Prognose-Nachfrage F t für sechs Perioden an: kumulierte Summe der Prognosefehler (CFE) -20 mittlere absolute Abweichung (MAD) 170 6 28,33 mittlere quadriert Fehler (MSE) 5150 6 858.33 Standardabweichung der Prognosefehler 5150 6 29.30 Durchschnittlicher absoluter Prognosefehler (MAPE) 83.4 6 13.9 Welche Informationen prognostizieren prognostiziert, hat eine Tendenz zur Überschätzung der Nachfrage durchschnittlichen Fehler pro Prognose betrug 28,33 Einheiten oder 13,9 von Die tatsächliche Bedarfsabtastverteilung der Prognosefehler hat eine Standardabweichung von 29,3 Einheiten. KRITERIEN ZUR AUSWAHL EINES VORHABENMETHODES Ziele: 1. Maximieren Sie die Genauigkeit und 2. Minimieren Sie Vorspannungspotentialregeln für die Auswahl einer Zeitreihenvorhersagemethode. Wählen Sie die Methode aus, die mit dem kumulativen Vorhersagefehler (CFE) gemessen wird, oder gibt die kleinste mittlere absolute Abweichung (MAD) an oder gibt das kleinste Tracking-Signal oder unterstützt Management-Überzeugungen über das zugrunde liegende Bedarfsmuster oder andere. Es scheint offensichtlich, dass ein gewisses Maß an Genauigkeit und Bias zusammen verwendet werden sollte. Wie ist die Anzahl der zu untersuchenden Perioden, wenn die Nachfrage inhärent stabil ist, werden niedrige Werte von und und höhere Werte von N vorgeschlagen, wenn die Nachfrage inhärent instabil ist, werden hohe Werte von und und niedrigere Werte von N vorgeschlagen FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingot bezieht sich auf Eine Annäherung zur Prognose, die Prognosen durch verschiedene Techniken entwickelt, dann wählt die Prognose aus, die durch den quotbestquot dieser Techniken produziert wurde, in denen quotbestquot durch irgendein Maß des Prognosefehlers bestimmt wird. FOKUSVORHERSAGE: BEISPIEL In den ersten sechs Monaten des Jahres betrug die Nachfrage nach einer Einzelhandelseinheit 15, 14, 15, 17, 19 und 18 Einheiten. Ein Händler nutzt ein Fokus-Prognosesystem, das auf zwei Prognosetechniken basiert: einem zweistufigen gleitenden Durchschnitt und einem trendgesteuerten exponentiellen Glättungsmodell mit 0,1 und 0,1. Bei dem exponentiellen Modell lag die Prognose für Januar bei 15 und das Trendmittel Ende Dezember war 1. Der Händler nutzt die mittlere absolute Abweichung (MAD) für die letzten drei Monate als Kriterium für die Auswahl des Modells, das zur Prognose verwendet wird Für den nächsten Monat. ein. Was wird die Prognose für Juli sein und welches Modell wird verwendet? Würden Sie auf Teil a antworten? Wenn die Nachfrage nach Mai 14 statt 19 gewesen wäre