Średnia ważona w trzech okresach

Średnia waŜona średnia waŜona Ważona dynamika Średnia waŜniejsza dla ostatnich ruchów cenowych powoduje, Ŝe średnia waŜona średnia ruchoma reaguje szybciej niŜ zwykła średnia ruchoma Simple Moving Average (patrz: średnia ruchoma prosta). Podstawowy przykład (3-krotny) sposobu obliczania średniej ważonej Moving jest przedstawiony poniżej: Ceny za ostatnie 3 dni to 5, 4 i 8. Ponieważ są trzy okresy, ostatni dzień (8) otrzymuje waga 3, drugi ostatni dzień (4) przyjmuje ciężar 2, a ostatni dzień trzech okresów (5) otrzymuje ciężar tylko jednego. Obliczenie przedstawia się następująco: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) 6 6.17 Średnia wartość średniej ruchowej ważona 6.17 porównuje się z obliczeniami Simple Moving Average wynoszącymi 5.67. Zauważ, że duży wzrost ceny 8, który miał miejsce w ostatnim dniu, był lepiej odzwierciedlony w kalkulacji Weighted Moving Average. Poniższy wykres Wal Marta ilustruje różnicę wizualną pomiędzy 10-dniową średnią ważoną średnią a 10-dniową prostą średnią przemieszczania: Potencjalne sygnały kupna i sprzedaży dla wskaźnika średniej ważonej są omówione w szczegółach z wskaźnikiem Simple Moving Average (patrz: prosta średnia ruchoma).Co jest różnica między średnią ruchoma a ważoną średnią ruchoma Średni ruch średnioroczny w oparciu o powyższe ceny 5-krotne będzie obliczony według następującego wzoru: Na podstawie powyższego wzoru średnia cena w okres wymieniony powyżej wyniósł 90,66. Wykorzystanie średnich kroczących jest skuteczną metodą eliminowania silnych wahań cen. Kluczowym ograniczeniem jest to, że punkty danych starszych danych nie są ważone inaczej niż punkty danych w pobliżu początku zbioru danych. W tym miejscu ważone ruchome średnie wchodzą w grę. Średnie ważone przypisują większą wagę do bardziej aktualnych punktów danych, ponieważ są one bardziej istotne niż punkty danych w odległej przeszłości. Suma ważenia powinna wynosić do 1 (lub 100). W przypadku prostej średniej ruchomej ważenia są równomiernie rozłożone, dlatego nie są one przedstawione w powyższej tabeli. Cena końcowa średnich metod prognozowania przeciętnego przechodzenia przez AAPL: zalety i wady. Zastanawiałeś się, czy można rozwinąć się dalej. Korzystamy z SAP. W nim jest wybór, który można wybrać przed uruchomieniem prognozy o nazwie inicjalizacji. Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę, w tym samym okresie i nie sprawdzisz inicjalizacji wyniku. Nie mogę zrozumieć, co to inicjuje. Mam na myśli, matematycznie. Który z prognoz wyników najlepiej zapisać i użyć na przykład. Zmiany między nimi nie są w przewidywanej ilości, ale w MAD i Błąd, zapasach bezpieczeństwa i wielkości ROP. Nie wiesz, czy używasz SAP. hi dzięki za wyjaśnienie tak skutecznie jego zbyt gd. dzięki jeszcze raz Jaspreet Zostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź O Shmula Pete Abilla jest założycielem Shmuli i postaci, Kanban Cody. Pomógł firmom takim jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i inni, redukując koszty i poprawiając jakość obsługi klienta. Dokonuje tego poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólu, które mają wpływ na klienta i firmę oraz zachęca do szerokiego uczestnictwa firm stowarzyszonych w celu poprawy własnych procesów. Ta strona jest zbiorem jego doświadczeń, które chce z Tobą podzielić. Pierwsze kroki z bezpłatnymi pobieraniami 3 Zrozumienie poziomów i metod prognoz Można generować zarówno prognozy szczegółowości (pojedynczych elementów), jak i prognozy (linia produktów) odzwierciedlające wzorce zapotrzebowania na produkty. System analizuje sprzedaż w przeszłości w celu obliczania prognoz przy użyciu 12 metod prognozowania. Prognozy zawierają szczegółowe informacje na poziomie pozycji i informacje o wyższym poziomie dotyczące oddziału lub firmy jako całości. 3.1 Prognoza wyników Kryteria W zależności od wyboru opcji przetwarzania oraz trendów i wzorców danych dotyczących sprzedaży, niektóre metody prognozowania osiągają lepsze wyniki niż dane dla danego zbioru danych historycznych. Metoda prognozowania odpowiednia dla jednego produktu może być nieodpowiednia dla innego produktu. Może się okazać, że metoda prognozowania, która zapewnia dobre wyniki w jednym etapie cyklu życia produktu pozostaje właściwa przez cały cykl życia. Możesz wybrać jedną z dwóch metod, aby ocenić bieżącą wydajność metod prognozowania: procent dokładności (POA). Średnie odchylenie bezwzględne (MAD). Obydwa metody oceny skuteczności wymagają historycznych danych dotyczących sprzedaży w określonym okresie. Ten okres nazywany jest okresem utrzymywania się lub okresem najlepszego dopasowania. Dane w tym okresie są wykorzystywane jako podstawa do rekomendowania, która metoda prognozowania ma być wykorzystana do realizacji kolejnej prognozy prognozy. Rekomendacja jest specyficzna dla każdego produktu i może zmieniać się z jednego generowania prognozy na następny. 3.1.1 Best Fit System zaleca prognozę najlepszego dopasowania, stosując wybrane metody prognozowania do przeszłej historii zamówienia sprzedaży i porównując symulację prognozy z rzeczywistą historią. Kiedy wygenerujesz prognozę najlepszej dopasowania, system porównuje aktualne historie zleceń sprzedaży z prognozami na określony czas i oblicza, jak dokładnie każda inna metoda prognozowania przewidywała sprzedaż. Następnie system zaleca najbardziej dokładną prognozę jako najlepsze dopasowanie. Ta grafika ilustruje najlepsze prognozy dotyczące dopasowania: Rysunek 3-1 Najlepsze dopasowanie System stosuje tę sekwencję kroków w celu określenia najlepszego dopasowania: Użyj każdej określonej metody, aby symulować prognozę okresu holdout. Porównać rzeczywistą sprzedaż z symulowanymi prognozami w okresie utrzymywania. Oblicz POA lub MAD, aby określić, która metoda prognozowania najbardziej pasuje do poprzedniej rzeczywistej sprzedaży. System korzysta z POA lub MAD, w oparciu o wybrane opcje przetwarzania. Zaproponuj najlepszą dopasowaną prognozę w pakiecie POA, który jest najbliżej 100 procent (nad lub pod) lub MAD, który jest najbliżej zera. 3.2 Metody Prognoz JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management wykorzystuje 12 metod prognozowania ilościowego i wskazuje, która metoda zapewnia najlepsze dopasowanie do sytuacji prognozowania. W tej sekcji omówiono: Metoda 1: Procent w porównaniu z poprzednim rokiem. Metoda 2: Obliczona wartość procentowa w stosunku do ostatniego roku. Metoda 3: Ostatni rok w tym roku. Metoda 4: Średnia ruchoma. Metoda 5: Zbliżenie liniowe. Metoda 6: Regresja najmniejszych kwadratów. Metoda 7: aproksymacja drugiego stopnia. Metoda 8: Metoda elastyczna. Metoda 9: Średnia ważona ruchoma. Metoda 10: Wygładzanie liniowe. Metoda 11: wyrównywanie wykładnicze. Metoda 12: Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonowością. Określ metodę, której chcesz użyć w opcjach przetwarzania programu Forecast Generation (R34650). Większość z tych metod zapewnia ograniczoną kontrolę. Na przykład można określić ciężar umieszczony na ostatnich danych historycznych lub zakres danych daty wykorzystywanych w obliczeniach. Przykłady w przewodniku wskazują procedurę obliczania dla każdego z dostępnych metod prognozowania, biorąc pod uwagę identyczny zestaw danych historycznych. Przykłady metod w podręczniku wykorzystują część lub wszystkie te zbiory danych, które są historycznymi danymi z ostatnich dwóch lat. Prognoza przewiduje się w przyszłym roku. Te dane z historii sprzedaży są stabilne, przy niewielkich sezonowych wzrostach w lipcu i grudniu. Ten wzorzec jest charakterystyczny dla dojrzałego produktu, który może zbliżać się do starzenia się. 3.2.1 Metoda 1: Procent w porównaniu z poprzednim rokiem Metoda ta wykorzystuje wzorcowanie Procent powyżej ubiegłego roku do pomnożenia każdego okresu prognozy o określony procentowy wzrost lub spadek. Aby prognozować zapotrzebowanie, metoda ta wymaga liczby okresów najlepiej dopasowanych oraz jednego roku sprzedaży. Metoda ta jest przydatna do prognozowania popytu na artykuły sezonowe ze wzrostem lub spadkiem. 3.2.1.1 Przykład: Metoda 1: Procent w porównaniu z rokiem ubiegłym Procent w stosunku do ostatniego roku wzbogaca dane z poprzedniego roku o określony przez Ciebie czynnik, a następnie projekt, który nastąpił w ciągu następnego roku. Ta metoda może być użyteczna w budżetowaniu, aby symulować wpływ określonej dynamiki lub kiedy historia sprzedaży ma znaczący składnik sezonowy. Specyfikacja prognozy: Mnożnik. Na przykład, określ opcję 110 w opcji przetwarzania, aby zwiększyć dane o historii sprzedaży w poprzednim roku o 10 procent. Wymagana historia sprzedaży: rok do obliczenia prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny przewidywanej wydajności (najlepiej dopasowane okresy). Poniższa tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy: Prognoza lutowa wynosi 117 razy 1.1 128.7 zaokrąglona do 129. Prognoza marcowa wynosi 115 razy 1.1 126.5 zaokrąglona do 127. 3.2.2 Metoda 2: Obliczona wartość procentowa w stosunku do ostatniego roku Metoda ta wykorzystuje Obliczony Odsetek Ponad Formuła ostatniego roku porównania dotychczasowej sprzedaży określonych okresów do sprzedaży z tych samych okresów roku ubiegłego. System określa procentowy wzrost lub spadek, a następnie mnoży każdy okres przez procent w celu określenia prognozy. Aby prognozować zapotrzebowanie, metoda ta wymaga liczby okresów historii zamówień sprzedaży oraz jednego roku sprzedaży. Ta metoda jest przydatna do prognozowania krótkoterminowego zapotrzebowania na produkty sezonowe ze wzrostem lub spadkiem. 3.2.2.1 Przykład: Metoda 2: Obliczona wartość procentowa w ciągu ostatniego roku Obliczenie Procentu w stosunku do ostatniego roku powoduje pomnożenie danych sprzedaży z poprzedniego roku o współczynnik obliczony przez system, a następnie projekty, które doprowadzą do następnego roku. Ta metoda może być użyteczna w przewidywaniu wpływu rozszerzenia ostatniej dynamiki produktu na następny rok przy jednoczesnym zachowaniu sezonowego wzorca występującego w historii sprzedaży. Specyfikacja prognozy: zakres historii sprzedaży używany do obliczania tempa wzrostu. Na przykład, określ liczbę n równą 4 w opcji przetwarzania, aby porównać historię sprzedaży za ostatnie cztery okresy z tymi samymi czterema okresami roku ubiegłego. Użyj obliczonego współczynnika, aby dokonać projekcji na następny rok. Wymagana historia sprzedaży: rok do obliczenia prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela jest historią wykorzystywaną do obliczania prognozy, podana n 4: luty jest równa 117 razy 0.9766 114.26 zaokrąglona do 114. Prognoza marcowa wynosi 115 razy 0.9766 112.31 zaokrąglona do 112. 3.2.3 Metoda 3: Ostatni rok do bieżącego roku Metoda ta wykorzystuje ostatnie lata sprzedaży na najbliższe lata prognozy. Aby prognozować zapotrzebowanie, metoda ta wymaga okresu najlepiej dopasowanego oraz jednego roku historii sprzedaży. Ta metoda jest przydatna do prognozowania popytu na starsze produkty o popycie na poziomie lub popytu sezonowego bez tendencji. 3.2.3.1 Przykład: Metoda 3: Ostatni rok w tym roku Formuła Ostatni rok w tym roku kopiuje dane sprzedaży z poprzedniego roku na następny rok. Ta metoda może być użyteczna w budżetowaniu, aby symulować sprzedaż na obecnym poziomie. Produkt jest dojrzały i nie ma tendencji w dłuższym okresie, ale może istnieć znaczący sezonowy popyt. Specyfikacja prognozy: Brak. Wymagana historia sprzedaży: rok do obliczenia prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Poniższa tabela zawiera historię stosowaną w obliczeniach prognozy: prognoza stycznia równa styczniu ubiegłego roku z prognozą wartości 128. Prognoza lutowa to luty zeszłego roku z prognozą wartości 117. Prognoza marcowa to marzec z ubiegłym rokiem z prognozą wartości 115. 3.2.4 Metoda 4: Średnia ruchoma Ta metoda wykorzystuje średnią ruchomych formułę do przeciętnej określonej liczby okresów w celu zaprezentowania następnego okresu. Powinieneś raz jeszcze przeliczać (co miesiąc lub przynajmniej kwartalnie), aby odzwierciedlić zmieniający się poziom popytu. Aby prognozować zapotrzebowanie, ta metoda wymaga lepszego dopasowania liczby okresów oraz liczby okresów historii zamówień. Ta metoda jest przydatna do prognozowania popytu na dojrzałych produktów bez tendencji. 3.2.4.1 Przykład: Metoda 4: Średnia średnia ruchoma (Moving Average Moving Average - MA) jest popularną metodą uśredniania wyników ostatniej historii sprzedaży w celu określenia projekcji w perspektywie krótkoterminowej. Metoda prognozowania MA jest opóźniona. Prognozowanie tendencji i błędów systematycznych pojawiają się, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce. Metoda ta lepiej sprawdza się w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych niż w przypadku produktów, które są w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życiowego. Specyfikacja prognozy: n równa liczbie okresów historii sprzedaży do wykorzystania w kalkulacji prognozy. Na przykład, określ opcję n 4 w opcji przetwarzania, aby wykorzystać cztery ostatnie okresy jako podstawę projekcji do następnego okresu. Duża wartość n (np. 12) wymaga większej historii sprzedaży. Prowadzi to do stabilnej prognozy, ale powoli zauważa zmiany poziomu sprzedaży. Z drugiej strony mała wartość n (np. 3) jest szybsza w odpowiedzi na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać na zmiany. Wymagana historia sprzedaży: n oraz liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy: prognoza lutowa równa się (114 119 137 125) 4 123.75 zaokrąglona do 124. Prognoza marcowa równa (119 137 125 124) 4 126.25 zaokrąglona do 126. 3.2.5 Metoda 5: Zbliżenie liniowe Ta metoda używa wzoru przybliżenia liniowego w celu obliczenia tendencji od 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 najlepiej dopasowanych oraz liczby określonych okresów historii zamówień. Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na nowe produkty lub produkty o spójnych trendach pozytywnych lub negatywnych, które nie wynikają z wahań sezonowych. 3.2.5.1 Przykład: Metoda 5: Przybliżenie liniowe Zbliżenie liniowe oblicza trend, który oparty jest na dwóch punktach historii historii sprzedaży. Te dwa punkty definiują prostą linię trendu przewidzianą w przyszłości. Użyj tej metody ostrożnie, ponieważ długie prognozy są wykorzystywane przez małe zmiany w zaledwie dwóch punktach danych. Specyfikacja prognozy: n oznacza punkt danych w historii sprzedaży porównywany z najnowszym punktem danych w celu zidentyfikowania tendencji. Na przykład podaj n 4, aby wykorzystać różnicę między grudniem (najświeższe dane) a sierpniem (cztery okresy przed grudniem) jako podstawę obliczania trendu. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus 1 plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela stanowi historię używaną do obliczania prognozy: prognoza styczniowa z grudnia ubiegłego roku 1 (trendu), która wynosi 137 (1 razy 2) 139. Prognoza lutowa z grudnia ubiegłego roku 1 (trendu), która wynosi 137 (2 razy 2) 141. Prognoza marcowa z grudnia ubiegłego roku 1 (Trend), która wynosi 137 (3 razy 2) 143. 3.2.6 Metoda 6: Regresja najmniejszych kwadratów Metoda regresji najmniejszych kwadratów (LSR) uzyskuje równanie opisujące zależność linii prostej między historycznymi danymi dotyczącymi sprzedaży i upływ czasu. LSR pasuje do wybranego zakresu danych, aby zminimalizować sumę kwadratów różnic pomiędzy rzeczywistymi punktami sprzedaży a linią regresji. Prognoza jest projekcją tej prostej w przyszłości. Metoda ta wymaga historii danych sprzedaży w okresie, który jest reprezentowany przez liczbę najlepiej dopasowanych okresów plus określoną liczbę okresów danych historycznych. Minimalnym wymogiem są dwa historyczne punkty danych. Ta metoda jest użyteczna do prognozowania zapotrzebowania, gdy w danych są liniowy trend. 3.2.6.1 Przykład: Metoda 6: Regresja najmniejszych kwadratów Regresja liniowa lub Regresja najniższych kwadratów (LSR) są najpopularniejszą metodą identyfikacji liniowego trendu w danych historycznych sprzedaży. Metoda oblicza wartości dla a i b, które mają być użyte w formule: To równanie przedstawia linię prostą, gdzie Y reprezentuje sprzedaż, a X oznacza czas. Regresja liniowa powoli rozpoznaje punkty zwrotne, a funkcje kroku zmieniają popyt. Regresja liniowa dopasowuje linię prostą do danych, nawet jeśli dane są sezonowe lub lepiej opisane przez krzywą. Gdy dane z historii sprzedaży są zgodne z krzywą lub mają silny sezonowy wzór, przewidywane tendencje i błędy systematyczne. Specyfikacja prognozy: n równa się okresom historii sprzedaży, które będą używane przy obliczaniu wartości a i b. Na przykład określić n 4, aby wykorzystać historię od września do grudnia jako podstawę do obliczeń. Gdy dostępne są dane, zwykle użyto większego n (takiego jak n 24). LSR definiuje linię na dwa punkty danych. W tym przykładzie wybrano małą wartość dla n (n 4), aby zredukować obliczenia ręczne wymagane do sprawdzenia wyników. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n okresów plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy: Prognoza marcowa równa się 119,5 (7 razy 2,3) 135,6 zaokrąglonych do 136. 3.2.7 Metoda 7: Przybliżenie drugiego stopnia Aby prognozować prognozę metoda ta wykorzystuje wzorcowanie przybliżenia drugiego stopnia w celu wykreślenia krzywej która opiera się na liczbie okresów sprzedaży. Ta metoda wymaga lepszego dopasowania liczby okresów oraz liczby okresów historii zamówień sprzedaży trzy razy. Ta metoda nie jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na długoterminowy okres. 3.2.7.1 Przykład: Metoda 7: Przybliżenie drugiego stopnia Regresja liniowa określa wartości dla a i b w projekcie prognozy Y a b X w celu dopasowania prostej linii do danych historii sprzedaży. Podejście drugiego stopnia jest podobne, ale ta metoda określa wartości dla a, b i c w tej prognozowanej formule: Y a b X c X 2 Celem tej metody jest dopasowanie krzywej do historii historii sprzedaży. Ta metoda jest użyteczna, gdy produkt znajduje się w fazie przejściowej pomiędzy etapami cyklu życia. Na przykład, gdy nowy produkt przechodzi od etapu wprowadzania do etapu wzrostu, tendencja sprzedaży może przyspieszyć. Z powodu drugiego rzędu, prognoza może szybko podchodzić do nieskończoności lub spada do zera (w zależności od tego, czy współczynnik c jest dodatni czy ujemny). Ta metoda jest przydatna tylko w krótkim okresie. Specyfikacje prognozy: formuła znaleźć a, b i c, aby dopasować krzywą dokładnie do trzech punktów. Określasz n, liczbę okresów czasu gromadzonych w każdym z trzech punktów. W tym przykładzie n 3. Rzeczywiste dane o sprzedaży od kwietnia do czerwca są połączone w pierwszym punkcie, Q1. Od lipca do września dodaje się razem, aby utworzyć Q2, a od października do grudnia suma do trzeciego kwartału. Krzywa jest dopasowana do trzech wartości Q1, Q2 i Q3. Wymagana historia sprzedaży: 3 razy n okresy obliczania prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Niniejsza tabela stanowi historię używaną do obliczania prognozy: Q0 (Jan) (lut) (Mar) Q1 (kwi) (maj) (Jun), co odpowiada 125 122 137 384 Q2 (lip) (sie) (wrz), co odpowiada 140 129 131 400 Q3 (październik) (listopad) (gru), co odpowiada 114 119 137 370 Następnym krokiem jest obliczenie trzech współczynników a, b i c, które mają być użyte 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 reprezentuje całkowitą sprzedaż historyczną na kwiecień, maj i czerwiec i jest narysowany w X 1 Q2 od lipca do września 3 kwartału od października do grudnia, a czwarty kwartał od stycznia do marca. Ilustracja przedstawia wykresy 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 X2 (Q2 a2b4c) (3) Q3 a bX cX2 gdzie X3 (Q3 a 3b 9c) Rozwiązać równocześnie trzy równania (2) n (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Zastąp to równanie dla b, a i c: Odjąć równanie 1 (1) z równania 2 (2) i rozwiązać dla b: (2) ndash (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 nd Q1) Wreszcie zastąpić te równania a i b równaniem (1): (1) Q3 ndash 2 Metoda Przybliżania drugiego stopnia oblicza a, b i c następująco: Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 ndash sh 384) ndash (3 razy ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Jest to obliczanie prognozy przybliżenia drugiego stopnia: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Gdy X4, Q4 322 340 ndash 368 294. Prognoza wynosi 294 3 98 na okres. Kiedy X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Prognoza wynosi 172 3 58,33 zaokrąglona do 57 na okres. Kiedy X6, Q6 322 510 ndash 828 4. Prognoza wynosi 4 3 1,33 zaokrąglone do 1 na okres. Jest to prognoza na następny rok, ostatni rok do bieżącego roku: 3.2.8 Metoda 8: Metoda elastyczna Ta metoda umożliwia wybranie najlepszej dopasowania liczby okresów sprzedaży historii zamówień, która zaczyna się w n miesięcy przed datą rozpoczęcia prognozy oraz zastosuj procentowy wzrost lub zmniejszenie współczynnika mnożnikowego, który ma zmodyfikować prognozę. Ta metoda jest podobna do metody 1, w procentach w zeszłym roku, z wyjątkiem tego, że można określić liczbę okresów używanych jako baza. W zależności od tego, co wybierzesz jako n, metoda ta wymaga okresów najlepiej dopasowanych oraz liczby wskazanych okresów sprzedaży danych. Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania na planowany trend. 3.2.8.1 Przykład: Metoda 8: Metoda elastyczna Metoda elastyczności (Procent powyżej n miesięcy poprzednich) jest podobna do metody 1, w procentach w zeszłym roku. Obie metody pomnożają dane o sprzedaży z poprzedniego okresu przez czynnik określony przez Ciebie, a następnie projektuj ten wynik w przyszłość. Procent oparty na ostatnim rocznym projekcji opiera się na danych z tego samego okresu w roku poprzednim. Metodę elastyczności można również użyć do określenia przedziału czasowego, innego niż ten sam okres w ubiegłym roku, do wykorzystania jako podstawy do obliczeń. Mnożnik. Na przykład określ opcję 110 w opcji przetwarzania, aby zwiększyć poprzednie dane dotyczące historii sprzedaży o 10 procent. Okres bazowy. Na przykład n 4 powoduje, że pierwsza prognoza opiera się na danych o sprzedaży we wrześniu ubiegłego roku. Minimalna wymagana historia sprzedaży: liczba okresów powrotu do okresu bazowego plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela zawiera historię wykorzystywaną do obliczania prognozy: 3.2.9 Metoda 9: Średnia ważona ruchoma Średnia ważona ruchoma Średnia formuła jest podobna do metody 4, Przekazywanie średniej formuły, ponieważ średnio w poprzednich miesiącach historia sprzedaży przewidywała przyszłe miesiące sprzedaży. Jednak przy użyciu tej formuły można przypisać wagi dla każdego z poprzednich okresów. Metoda ta wymaga podania liczby waŜonych okresów oraz liczby okresów najlepiej pasujących do danych. Podobnie jak średnia ruchoma, ta metoda spowalnia trendy popytu, dlatego ta 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: Średnie ruchome Średnia metoda średniej ważonej (WMA) jest podobna do metody 4, Moving Average (MA). Jednak przy użyciu WMA można przypisać nierówne wagi do danych historycznych. Metoda oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć prognozę na najbliższy okres. Dalsze dane są zazwyczaj przypisywane większej wagi niż starsze dane, więc WMA jest bardziej reagująca na zmiany poziomu sprzedaży. Jednakże prognozowane nastawienia i błędy systematyczne występują, jeśli historia sprzedaży produktów wykazuje silne trendy lub sezonowe wzorce. Metoda ta lepiej sprawdza się w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych niż produktów w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życiowego. Liczba okresów historii sprzedaży (n) do wykorzystania w kalkulacji prognozy. Na przykład, określ opcję n 4 w opcji przetwarzania, aby wykorzystać cztery ostatnie okresy jako podstawę projekcji do następnego okresu. Duża wartość n (np. 12) wymaga większej historii sprzedaży. Taka wartość skutkuje stabilną prognozą, ale powolne uznaje zmiany w poziomie sprzedaży. Z drugiej strony mała wartość dla n (np. 3) reaguje szybciej na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać na zmiany. Całkowita liczba okresów dla opcji przetwarzania rdquo14 - okresy obejmujące okres nie dłuższy niż 12 miesięcy. Masa przypisana do każdego z historycznych okresów danych. Przyznane ciężary muszą wynosić 1,00. Na przykład, gdy n 4, przypisać wagi 0,50, 0,25, 0,15 i 0,10 z najnowszymi danymi otrzymującymi największą masę. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela zawiera historię używaną do obliczania prognozy: prognoza styczniowa to (131 razy 0,10) (114 razy 0,15) (119 razy 0,25) (137 razy 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 zaokrąglone do 128. Prognoza lutowa równa się (114 razy (119 razy 0,15) (137 razy 0,15) (128 razy 0,15) 128. 3.2.10 Metoda 10: wygładzanie liniowe Ta metoda oblicza średnią ważoną danych z przeszłych sprzedaży. W obliczeniach metoda ta wykorzystuje liczbę okresów historii zamówień sprzedaży (od 1 do 12) wskazanych w opcji przetwarzania. System wykorzystuje matematyczny postęp w celu ważenia danych w zakresie od pierwszego (najmniej ważonego) do końcowego (większość wagi). Następnie system przekazuje te informacje do każdego okresu w prognozie. Metoda ta wymaga dopasowania miesiące najlepiej wraz z historią zamówienia sprzedaŜy dla liczby okresów podanych w opcji przetwarzania. 3.2.10.1 Przykład: Metoda 10: Wygładzanie liniowe Ta metoda jest podobna do metody 9, WMA. Jednak zamiast arbitralnie przyporządkować odważniki do danych historycznych, formułę stosuje się do przypisania odważników, które spadają liniowo i sumują się do 1,00. Metoda następnie oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć prognozę na krótką metę. Podobnie jak wszystkie liniowe średnie ruchome techniki prognozowania, prognozowane nastawienia i błędy systematyczne występują, jeśli historia sprzedaży produktów wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce. Metoda ta lepiej sprawdza się w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych niż produktów w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życiowego. n równa się liczbie okresów historii sprzedaŜy do wykorzystania w kalkulacji prognozy. Na przykład w opcji przetwarzania wybierz n równą 4 w celu wykorzystania ostatnich czterech okresów jako podstawy projekcji do następnego okresu. System automatycznie przypisuje wagi do danych historycznych, które spadają liniowo i sumują się do 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. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela jest historią wykorzystywaną do obliczania prognozy: 3.2.11 Metoda 11: Wyrównywanie wykładnicze Ta metoda oblicza średnią wygładzoną, która staje się estymatem przedstawiającym ogólny poziom sprzedaży w wybranych okresach historycznych danych. Metoda ta wymaga historii danych sprzedaży w okresie czasu, która jest reprezentowana przez liczbę najlepiej dopasowanych okresów oraz liczbę okresów danych historycznych, które zostały określone. Minimalnym wymogiem są dwa okresy danych historycznych. Ta metoda jest przydatna do prognozowania zapotrzebowania, jeśli w danych nie ma tendencji liniowej. 3.2.11.1 Przykład: Metoda 11: Wyrównywanie wykładnicze Metoda ta jest podobna do metody 10, Linear Smoothing. W wyrównywaniu liniowym system przypisuje wagi, które spadają liniowo do danych historycznych. W Wyrównywaniu Wykładniczym system przypisuje odważniki, które rozkładają się wykładniczo. Współczynnik prognozy Wygładzanie Wyrównywanie to: Prognoza alfa (poprzednia faktyczna sprzedaż) (1 ndash) (poprzednia prognoza) Prognoza to średnia ważona rzeczywistej sprzedaży z poprzedniego okresu i prognozy z poprzedniego okresu. Alpha jest wagą stosowaną do rzeczywistej sprzedaży w poprzednim okresie. (1 ndash alfa) jest wagą stosowaną do prognozy dla poprzedniego okresu. Wartości dla alfa wahają się od 0 do 1 i zwykle mieszczą się w zakresie od 0,1 do 0,4. Suma ciężarów wynosi 1,00 (alfa (1 nd alfa) 1). Powinieneś przypisać wartość dla stałej wygładzania, alfa. Jeśli nie ustawisz wartości dla stałej wygładzania, system oblicza założoną wartość, która jest oparta na liczbie okresów historii sprzedaży określonej w opcji przetwarzania. alfa jest stałą wygładzania, która służy do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży. Wartości dla alfa w zakresie od 0 do 1. n jest równe zakresowi historii sprzedaży, które ma zostać uwzględnione w obliczeniach. Ogólnie rzecz biorąc, jeden rok danych dotyczących historii sprzedaży jest wystarczający, aby oszacować ogólny poziom sprzedaży. W tym przykładzie wybrano małą wartość dla n (n 4), aby zmniejszyć obliczenia ręczne wymagane do zweryfikowania wyników. Exponential Smoothing może generować prognozę, która opiera się na zaledwie jednym historycznym punkcie danych. Minimalna wymagana historia sprzedaży: n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Ta tabela jest historią wykorzystywaną do obliczania prognozy: 3.2.12 Metoda 12: Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonowością Ta metoda oblicza tendencję, indeks sezonowy i średnią wygładzoną wykładniczo z historii zamówień. Następnie system stosuje projekcję tendencji do prognozy i dostosowuje do indeksu sezonowego. Metoda ta wymaga liczby okresów najlepiej dopasowanych plus dwa lata danych o sprzedaży i jest przydatna w przypadku elementów, które mają zarówno tendencję jak i sezonowość w prognozie. Możesz wprowadzić współczynnik alfa i beta, albo obliczyć je. Współczynniki alfa i beta są stałą wygładzania, którą system wykorzystuje do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży (alpha) i składnika tendencji w prognozie (beta). 3.2.12.1 Przykład: Metoda 12: Wyrównywanie wykładnicze z tendencją i sezonowością Ta metoda jest podobna do metody 11, Exponential Smoothing, w której obliczana jest średnia wygładzona. Metoda 12 zawiera jednak również termin w równaniu prognozującym do wyliczenia wygładzonej tendencji. Prognoza składa się ze średniej wygładzonej, która jest dostosowana do tendencji liniowej. Jeśli określono w opcji przetwarzania, prognoza jest również dostosowywana do sezonowości. Alfa równa się stalej wygładzania, która służy do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży. Wartości alfa wynoszą od 0 do 1. Beta to stała wygładzania używana do obliczania wygładzonej średniej dla składnika tendencji prognozy. Wartości dla zakresu beta od 0 do 1. Czy stosuje się wskaźnik sezonowy do prognozy. Alpha i beta są niezależne od siebie. Nie muszą sumować się do 1,0. Minimalna wymagana historia sprzedaży: rok i liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy (okresy najlepiej dopasowane). Jeśli dostępne są dwa lub więcej lat danych historycznych, w obliczeniach wykorzystano dwa lata danych. Metoda 12 wykorzystuje dwa równania wyrównania wykładniczego i jedną prostą średnią do obliczania średniej wygładzonej, wygładzonej tendencji i prostego średniego indeksu sezonowego. Średnia średnio wygładzona wykładniczo: trenowana geometrycznie tendencja: prosty średni sezonowy indeks: Rysunek 3-3 Prosty średni indeks sezonowy Prognoza jest obliczana za pomocą wyników trzech równań: L oznacza długość sezonową (L równa 12 miesięcy lub 52 tygodnie). t jest aktualnym okresem. m jest liczbą okresów czasu w przyszłość prognozy. S jest multiplikatywnym współczynnikiem dostosowania sezonowego, który jest indeksowany do odpowiedniego przedziału czasowego. Ta tabela zawiera historię używaną w kalkulacji prognozy: W tej sekcji przedstawiono przegląd prognozowania i omówiono: Można wybrać metody prognozowania, aby wygenerować nawet 12 prognoz dla każdego produktu. Każda metoda prognozowania może stworzyć nieco inną projekcję. Gdy przewidziano tysiące produktów, subiektywna decyzja jest niepraktyczna, jeśli chodzi o planowaną prognozę dla każdego produktu. System automatycznie ocenia skuteczność każdej wybranej metody prognozowania i dla każdego produktu, który jest prognozowany. Możesz wybrać jeden z dwóch kryteriów wydajności: MAD i POA. MAD jest miarą błędu prognozy. POA jest miarą przewidywanego nastawienia. Obie te techniki oceny skuteczności wymagają rzeczywistych danych dotyczących historii sprzedaży w określonym przez Ciebie okresie. Okres najnowszej historii wykorzystywany do oceny jest nazywany okresem utrzymywania się lub okresem najlepszego dopasowania. Aby zmierzyć działanie metody prognozowania, system: używa prognozowanych formuł do symulacji prognozy na historyczny okres utrzymywania rezerwy. Dokonuje porównania między rzeczywistymi danymi dotyczącymi sprzedaży a symulowaną prognozą dla okresu utrzymywania. Po wybraniu wielu metod prognozy ten sam proces występuje dla każdej metody. Wiele prognoz jest obliczanych w okresie przetrzymywania i porównywanych do znanych historii sprzedaży w tym samym okresie. Zalecana jest metoda prognozowania, która najlepiej pasuje pomiędzy prognozą a rzeczywistą sprzedażą w okresie utrzymywania rezerwy. To zalecenie jest specyficzne dla każdego produktu i może się zmienić za każdym razem, gdy wygenerujesz prognozę. 3.3.1 Średnie odchylenie bezwzględne bezwzględne (MAD) jest średnią (lub średnią) wartości bezwzględnych (lub wielkości) odchyleń (lub błędów) pomiędzy rzeczywistymi i prognozowanymi danymi. MAD jest miarą średniej wielkości błędów oczekiwanych, biorąc pod uwagę metodę prognozowania i historię danych. Ponieważ w obliczaniu są stosowane wartości bezwzględne, błędy dodatnie nie eliminują błędów negatywnych. Jeśli porównamy kilka metod prognozowania, ten z najmniejszym MAD jest najbardziej niezawodny dla tego produktu w tym okresie utrzymywania. 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 (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 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. Kiedy prognozy są zbyt wysokie, gromadzone są zapasy i koszty zapasów wzrastają. 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) ndash (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. W usługach, wielkość błędów prognozy jest zazwyczaj ważniejsza niż przewidywana tendencja. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 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.