Efterfrågan Prognostisering Glidande-Medelvärde Metod Exempel

Kvantitativa tillvägagångssätt för prognoser. De flesta av de kvantitativa teknikerna beräknar efterfrågesprognosen som ett medelvärde från den tidigare efterfrågan. Följande är de viktiga efterfråganprognostekniker. Enkel medelvärde Ett enkelt medelvärde av krav som uppstår under alla tidigare tidsperioder tas som efterfrågesprognos för Nästa tidsperiod i den här metoden Exempel 1.Simple moving average method Vid denna metod tas medelvärdet av kraven från flera av de senaste perioderna som efterfrågesprognos för nästa tidsperiod. Antalet tidigare perioder som ska användas i Beräkningar väljs i början och hålls konstant som 3-årigt glidande medelvärde Exempel 2.Vågad glidande medelvärdesmetod I denna metod tilldelas ojämna vikter till tidigare efterfrågningsdata medan man beräknar enkelt glidande medelvärde som efterfrågesprognosen för nästa tidsperiod Vanligtvis är senaste data tilldelad den högsta viktfaktorn Exempel 3. Exponentiell utjämningsmetod I denna metod är vikter som Underskrivna i exponentiell ordning Vikten sjunker exponentiellt från senaste efterfrågningsdata till äldre efterfrågningsdata Exempel 4.Regressionsanalysmetod I den här metoden används tidigare efterfrågadata för att upprätta ett funktionellt förhållande mellan två variabler En variabel är känd eller antagen vara känd och Används för att prognostisera värdet av annan okänd variabel, dvs efterfrågan Exempel 5.Fel i prognoser. Utvikten i prognoser är ingenting annat än den numeriska skillnaden i prognostiserad efterfrågan och den faktiska efterfrågan MAD Medel Absoluta Avvikelse och Bias är två åtgärder som används för att bedöma exaktheten Av den prognostiserade efterfrågan Det kan noteras att MAD uttrycker storleksordningen men inte riktningen av felet. OR-Notes är en serie inledande anteckningar om ämnen som faller under den breda rubriken inom verksamhetsforskningen OR De användes ursprungligen av Mig i en introduktionskurs eller kurs jag ger vid Imperial College. De är nu tillgängliga för användning av studenter och lärare som är intresserade av eller omfattas av Följande villkor. En fullständig lista över ämnena som finns i OR-Notes kan hittas här. Förhandsvisa exempel. Förhandsvisa exempel 1996 UG-examen. Efterfrågan på en produkt i vart och ett av de senaste fem månaderna visas nedan. Använd en tvåmånaders rörelse Genomsnitt för att generera en prognos för efterfrågan i månad 6.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 för att generera en prognos för efterfrågan på efterfrågan i månad 6. Vilken av dessa två prognoser föredrar du och varför. De två månaders glidande genomsnittet för Månader två till fem ges av. Prognosen för månad sex är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månad 5 m 5 2350. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 får vi. Prognos för månad sex är bara genomsnittet för månad 5 M 5 2386.Till jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande medlet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.and för det exponentiellt jämnformade medelvärdet Med en utjämningskonstant av 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Överallt ser vi att exponentiell utjämning tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD Därför föredrar vi prognosen för 2386 som har producerats genom exponentiell utjämning. Förhandsexempel 1994 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på en ny aftershave i en butik för var och en av de senaste 7 månaderna. Beräkna ett två månaders glidande medelvärde för månader Två till sju Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad åtta. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 1 för att få en prognos för efterfrågan i månad åtta. Vilken av de två prognoserna för åtta månader föredrar du och varför. Butiksinnehavaren anser att kunderna byter till denna nya aftershave från andra märken. Diskutera hur du kan modellera detta kopplingsbeteende och ange vilka data du behöver för att bekräfta om den här växlingen sker eller inte. De två månaders glidande genomsnittet för månaden S två till sju ges av. Prognosen för månad åtta är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 7 m 7 46. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 1 får vi. Prognos för månad åtta är bara genomsnittet för månaden 7 M 7 31 11 31 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande genomsnittet. och för Exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant på 0 1. Överallt ser vi att det tvåmånaders rörliga genomsnittet tycks ge den bästa månadens framåtprognos eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av de två Månaders glidande medelvärde. För att undersöka omkoppling skulle vi behöva använda en Markov-processmodell, där tillståndsmärken och vi skulle behöva initiala statsuppgifter och kundbyte sannolikheter från undersökningar. Vi skulle behöva springa modellen på historiska data för att se om vi Ha passformen mellan modellen och historisk beteende. Föreställningsexempel 1992 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst märke rakhyvel i en butik för var och en av de senaste nio månaderna. Beräkna ett tre månaders glidande medelvärde i månader tre till nio Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månaden tio. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 3 för att få en prognos för efterfrågan i månad tio. Vilken av de två prognoserna för månad tio föredrar du och varför. Tre månader Glidande medelvärde för månaderna 3 till 9 ges av. Prognosen för månad 10 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månad 9 m 9 20 33. Därför kan vi inte ha bråkdel efterfrågan prognosen för månad 10 Är 20.Applikation av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 3 vi får. Som före prognosen för månad 10 är bara genomsnittet för månad 9 M 9 18 57 19 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi Mean squared devia Tion MSD Om vi ​​gör detta finner vi det för det glidande medelvärdet. and för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 3. Överallt ser vi att det tre månaders glidande medeltalet tycks ge de bästa månadens framåtprognoser som det har En lägre MSD Därför föredrar vi prognosen på 20 som har producerats av tre månaders glidande medelvärde. Förhandsexempel 1991 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av faxapparat i ett varuhus i var och en av de senaste tolv Månader. Beräkna det fyra månaders glidande medeltalet för månaderna 4 till 12. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 2 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två Prognoser för månad 13 föredrar du och varför. Vilka andra faktorer som inte beaktas i ovanstående beräkningar kan påverka efterfrågan på faxen i månad 13. Det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12 ges av. m 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. Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 12 m 12 46 25.Här som vi Kan inte ha fraktionerad efterfrågan prognosen för månad 13 är 46.Applying exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 2 får vi. Som innan prognosen för månad 13 är bara genomsnittet för månaden 12 M 12 38 618 39 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. Till jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande medelvärdet och för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 2. Överallt ser vi att det fyra månaders glidande medlet framträder För att ge de bästa månadens framåtprognoser, eftersom den har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av fyra månaders glidande medel. season All demand. price ändras, både detta märke och andra märken. Generell ekonomisk situation. Ny teknik. Förutseende exempel 1989 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av mikrovågsugn i ett varuhus i vart och ett av de senaste tolv månaderna . Beräkna ett sexmånaders glidande medelvärde för varje månad. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilka av de två prognoserna för månaden 13 föredrar du och varför. Nu kan vi inte beräkna ett sex månaders glidande medelvärde tills vi har minst 6 iakttagelser - det kan vi bara beräkna ett sådant genomsnitt från månad 6 framåt. Därför har vi. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 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.Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det Dvs det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 38 17.Här vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan är prognosen för månad 13 38. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 får vi. Vägt Rörande medelprognoser Metoder Fördelar och nackdelar. , ÄLSKAR din post Undrar om du kan utveckla vidare Vi använder SAP I det finns det ett urval som du kan välja innan du kör din prognos som heter initialisering Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat om du kör prognos igen, i samma Period och kontrollera inte initialisering ändras resultatet Jag kan inte ta reda på vad den här initialiseringen gör Jag menar matematiskt Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel Ändringarna mellan de två är inte i den prognostiserade kvantiteten men i MAD Och fel, säkerhet lager och ROP kvantiteter osäker på om du använder SAP. hi tack för att förklara så effektivt det är också gd tack igen jaspreet. Leave a Reply Avbryt reply. About Shmula. Pete Abilla är grundaren av Shmula och Karaktären Kanban Cody Han har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen. Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten och uppmuntrar till brett deltagande Från företagets medarbetare för att förbättra sina egna processer Den här webbplatsen är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Kom igång med gratis nedladdningar.