Prognozowanie popytu przenoszenie średnio metoda przykład

Ilościowe podejście do prognozowania. Większość technik ilościowych oblicza prognozę popytu jako średnią z poprzedniego zapotrzebowania. Poniżej przedstawiono ważne techniki prognozowania popytu. Średnia metoda Średnia prosta średnia zapotrzebowania we wszystkich poprzednich okresach została przyjęta jako prognoza popytu na następny okres czasu w tej metodzie Przykład 1. Średnia metoda średniej ruchomej W tej metodzie średnia zapotrzebowań z kilku ostatnich okresów została przyjęta jako prognoza popytu na następny okres Ilość ostatnich okresów, które mają być wykorzystane obliczenia są wybrane na początku i utrzymywane na stałym poziomie, takie jak 3-dniowa średnia ruchoma Przykład 2. Metoda średniej ruchomej W tej metodzie, nierówne wagi są przypisywane do danych z przeszłości, obliczając prostą średnią ruchową jako prognozę zapotrzebowania na następny okres czasu Zwykle najświeższe dane mają największy współczynnik wagi Przykład 3. Metoda wygładzania dodatkowego W tej metodzie ciężary są takie jak podpisany porządkiem wykładowym Ciężary maleją wykładniczo z najnowszych danych popytu do starszych danych o zapotrzebowaniu Przykład 4. Metoda analizy regresji W tej metodzie wykorzystano dane o popycie w celu ustalenia zależności funkcjonalnej między dwiema zmiennymi Jedna zmienna jest znana lub uznana za znaną i wykorzystywana do prognozowania wartości innej nieznanej zmiennej, tj. zapotrzebowania Przykład 5. Ostrzeżenie w Prognozowaniu. Rezwiązanie z prognozowaniem jest niczym innym, jak różnica liczbowa przewidywanego zapotrzebowania i rzeczywistego zapotrzebowania MAD Średnie bezwzględne odchylenie i przesunięcie są dwoma środkami, które służą do oceny dokładności prognozowanego zapotrzebowania Zauważyć można, że ​​MAD wyraża wielkość, ale nie kierunek błędu. OR-Uwagi to seria wstępnych notatek dotyczących tematów, które należą do szerokiego działu badań terenowych OR LUB były pierwotnie używane przez mnie na wstępnym kursie OR daję w Imperial College Są teraz dostępne dla wszystkich studentów i nauczycieli zainteresowanych LUB z zastrzeżeniem następujące warunki. Aby uzyskać pełną listę tematów dostępnych w OR-Notes można znaleźć tutaj. Przykłady przykładów. Przykłady demonstracji na przykład 1996 UG. Zapotrzebowanie na produkt w każdym z pięciu miesięcy przedstawiono poniżej. Użyj dwumiesięcznego przeniesienia średnio, aby wygenerować prognozę popytu w miesiącu 6.Przyprowadzić wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 9, aby wygenerować prognozę popytu na popyt w miesiącu 6.Każda z tych dwóch prognoz wolisz i dlaczego. Średnia miesięczna średnia dla dwóch miesięcy miesiące od dwóch do pięciu lat. Prognoza na szóstym miesiącu jest tylko średnią ruchoma miesiąca, tj. średnią ruchomą dla miesiąca 5 m 5 2350. Obowiązuje wygładzanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 9. prognoza dla szóstego miesiąca jest średnią dla miesiąca 5 M 5 2386. Aby porównać te dwie prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomości. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. oraz średnią wyrównaną wykładniczo ze stałą wygładzania wynosi 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Przekonamy się wtedy, że wyrównanie wykładnicze wydaje się zapewniać najlepsze prognozy na 1 miesiąc, ponieważ ma niższy poziom MSD Dlatego wolimy prognozę 2386, która została wygenerowana przez wyrównywanie wykładnicze. Najbardziej przykładowy przykład z 1994 r. UG. Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na nową akupanturę w sklepie w ciągu ostatnich 7 miesięcy. Oblicz średnią ruchomej w ciągu dwóch miesięcy od dwóch do siedmiu Jaka byłaby twoja prognoza dla popytu w miesiącu 8. Optymalizuj wyrównanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0, aby prognozować popyt w miesiącu 8. Jakie są dwie prognozy na osiem miesięcy wolisz i dlaczego. Konserwatorzy wierzy, że klienci przechodzą do tej nowej aftersji z innych marek Omówić, jak możesz modelować to zachowanie przełączania i wskazać dane potrzebne do potwierdzenia, czy to nastąpi, czy nie. Średnia miesięczna miesiąca od dwóch do siedmiu. Prognoza na miesiąc jest tylko średnią ruchoma miesiąca, tj. średnią ruchoma w miesiącu 7 m 7 46. Wyrównywanie wykładnicze z wygładzoną stałą równą 0 otrzymujemy. prognoza dla ósmego miesiąca jest średnią dla miesiąca 7 M 7 31 11 31, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania. Aby porównać te dwa prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej i dla średnio wzorcowo wygładzonej ze stałą wygładzania równą 0 1.Następnie widzimy, że średnia miesięczna ruchu wynosi dwa miesiące, dając najlepsze przewidywania jednomiesięczne, ponieważ ma niższą wartość MSD. Dlatego wolimy prognozę 46, która została wyprodukowana przez obie miesięczna średnia ruchoma. Aby przeanalizować przełączanie, musielibyśmy użyć modelu procesu Markowa, w którym marki państw i będziemy potrzebować informacji dotyczących stanu początkowego i prawdopodobieństwa przełączania klientów z badań Musimy uruchomić model z danymi historycznymi, aby sprawdzić, czy mają dopasowanie między modelem a zachowaniem historycznym. Na przykład z przykładu 1992 UG. Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na konkretną markę maszynki do golenia w sklepie przez co najmniej dziewięć miesięcy. Oblicz średnią ruchomej w ciągu trzech miesięcy od trzech do dziewięciu Jaka byłaby twoja prognoza dla popytu w miesiącu dziesiątym. Zastosuj wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0 do uzyskania prognozy dla zapotrzebowania w miesiącu 10. Jakie dwie prognozy na dziesięć miesięcy wolisz i dlaczego. Trzy miesiące średnia miesięczna miesiąca wynosi od 3 do 9. Prognoza na miesiąc 10 to średnia ruchoma miesiąca, tj. średnia ruchoma w miesiącu 9 m 9 20 33. Ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania prognozy na miesiąc 10 jest 20.Przykładanie wyrównania wykładniczego ze stałą wygładzania równą 0-3.Jak przed prognozą na miesiąc 10 jest średnią dla miesiąca 9 M 9 18 57 19, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania. Aby porównać te dwa prognozy obliczamy średnie kwadraty dewii MSD Jeśli to zrobimy, zauważysz, że dla średniej ruchomej i średniej wygładzonej wykładniczo ze stałą wygładzania równą 0 3.Następnie widzimy, że średnia trwa trzy miesiące wydaje się dać najlepsze prognozy na 1 miesiąc, ponieważ ma ona niższe MSD W związku z tym wolimy prognozę 20, która została wyprodukowana przez średnią ruchomą w ciągu trzech miesięcy. Najbardziej przykładowy test z 1991 roku na UG. Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na określoną markę faksów w domach towarowych w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Oblicz średnią ruchomej z czterech miesięcy w miesiącach od 4 do 12 Jaka będzie Twoja prognoza dla popytu w miesiącu 13.Przyprowadzaj wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0, aby prognozować popyt w miesiącu 13. Czy z obu prognozy dla miesiąca 13 wolisz i dlaczego. Jakie inne czynniki, nieuwzględnione w powyższych obliczeniach, mogą wpłynąć na zapotrzebowanie na faks w miesiącu 13. Średniometr czterech miesięcy dla miesięcy od 4 do 12 jest podany przez: 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25. Prognoza dla miesiąca 13 jest tylko średnią ruchoma miesiąca, tj. Średnią ruchoma w miesiącu 12 m 12 46 25. W związku z tym, nie może mieć ułamkowe zapotrzebowanie na prognozę dla miesiąca 13 wynosi 46. Wywołuje wyrównanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 2.Jak przed prognozą na miesiąc 13 jest tylko średnia dla miesiąca 12 M 12 38 618 39, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego popytu Aby porównać te dwie prognozy obliczymy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej i średniej wygładzonej wykładniczo ze stałą wygładzania równą 0 2. Następnie widzimy, że średnia ruchoma w ciągu czterech miesięcy aby dać najlepsze prognozy co miesiąc, ponieważ ma niższe MSD W związku z tym wolimy prognozę 46, która została wyprodukowana przez czteromiesięczną średnią. al popyt. przy zmiany, zarówno tej marki jak i innych marek. general sytuacja ekonomiczna. nowa technologia. Forecasting przykład 1989 UG exam. The poniższa tabela pokazuje zapotrzebowanie na konkretną markę kuchenki mikrofalowej w domu towarowym w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Całkuj średnią ruchomą w ciągu sześciu miesięcy dla każdego miesiąca Jaka będzie twoja prognoza dla popytu w miesiącu 13.Przyprowadzaj wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0 7, aby prognozować popyt w miesiącu 13. Jakieś z dwóch prognoz miesięcznych 13 Czy wolisz i dlaczego. Teraz nie możemy obliczyć średniej ruchomej w ciągu sześciu miesięcy do momentu, w którym mamy co najmniej 6 obserwacji - tzn. Możemy obliczyć taką średnią od miesiąca 6, a więc mamy 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 316 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50. m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17. Prognoza miesiąca 13 jest tylko średnią ruchoma miesiąca poprzedzającego tzn. średnia ruchoma w miesiącu 12 m 12 38 17. Ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania, prognoza na miesiąc 13 wynosi 38. Obniża wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 7. Przeprowadziliśmy średnie prognozy Metody Zalety i Wady. Hi , LOVE your Post Zastanawiałoby się, czy można rozwinąć dalej? Używamy SAP W tym jest wybór, który można wybrać przed uruchomieniem prognozy o nazwie inicjalizacji Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę, w tym samym okres i nie sprawdzaj inicjalizacji wyników zmian Nie mogę zrozumieć, co to inicjalizuje robię mam na myśli, matematycznie Który z prognoz wyników najlepiej zapisać i użyć np. Zmiany między nimi nie są w przewidywanej ilości, ale w MAD i Błąd, bezpieczeństwo zapasów i ilości ROP Nie wiesz, jeśli używasz SAP. hi dzięki za wyjaśnienie tak efektywnie jego zbyt gd dzięki jeszcze raz Jaspreet. Leave Odpowiedz Anuluj odpowiedź. O Shmula. Pete Abilla jest założycielem firmy Shmula i charakter, Kanban Cody Pomógł firmom takim jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i inni, redukując koszty i poprawiając jakość obsługi klienta. Wykonuje to poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólowych, które mają wpływ na klienta i firmę, i zachęca do szerokiego uczestnictwa od firmy stowarzyszonej do poprawy własnych procesów Ta strona jest zbiorem jego doświadczeń, które chce się dzielić z Tobą Rozpocząć z darmowymi plikami do pobrania.