Flytte Gjennomsnittet Supply Chain Management

SUPPLY CHAIN ​​MINDED. Den statistiske prognosen er basert på flere typer formel. Formuler som prognosemodellene er basert. Formuler som brukes til å evaluere prognoseresultatene. Formula for å beregne toleransefeltet for automatisk utlederkorrigering. Formuler for Forecast Models. Flytende gjennomsnittsmodell. Denne modellen brukes til å utelukke uregelmessigheter i tidsseriemønsteret. Gjennomsnittet av n siste tidsseriensverdier er beregnet. Gjennomsnittet kan alltid beregnes fra n-verdier i henhold til formel 1.Formula for flytende gjennomsnitt. nytt gjennomsnitt beregnes ut fra forrige gjennomsnittsverdi og nåværende verdi vektet med 1 n, minus den eldste verdien vektet med 1 n. Denne prosedyren er bare egnet for tidsserier som er konstante, det vil si for tidsserier uten trend-lignende eller sesonglignende mønstre Som alle historiske data er likevektet med faktor 1 n, tar det nettopp n perioder for prognosen å tilpasse seg et mulig nivåendring. Vektet Flytende Gjennomsnitt Modell. Du oppnår bedre resultater enn de som er oppnådd med den bevegelige gjennomsnittsmodellen ved å innføre vektningsfaktorer for hver historisk verdi. I den vektede glidende gjennomsnittsmodellen vektes alle historiske verdier med faktoren R Summen av vektningsfaktorene er 1 se formler 3 og 4 nedenfor. Formulær for vektet flytte gjennomsnitt. Hvis tidsserier som skal prognoses inneholder trendlignende variasjoner, vil du oppnå bedre resultater ved å bruke den vektede glidende gjennomsnittsmodellen i stedet for den bevegelige gjennomsnittsmodellen. Den vektede glidende gjennomsnittsmodellen veier nyere data mer tyngre enn eldre data når du bestemmer gjennomsnittet, forutsatt at du har valgt vektningsfaktorene tilsvarende. Derfor er systemet i stand til å reagere raskere på en endring i nivå. Nøyaktigheten av denne modellen avhenger stort sett av ditt valg av vektningsfaktorer Hvis tidsseriene mønsterendringer, må du også tilpasse vektningsfaktorene. First-Order eksponentiell utjevningsmodell. Prinsippene bak denne modellen er. Th e eldre tidsseriene verdier, desto mindre viktige blir de til beregning av prognosen. Den nåværende prognosefeilen er tatt i betraktning i etterfølgende prognoser. Den eksponentielle utjevningskonstanten kan utledes av de to overveielsene se formel 5 nedenfor I dette tilfelle, formelen brukes til å beregne grunnverdien En enkel transformasjon produserer grunnformelen for eksponensiell utjevning, se formel 6 nedenfor. Formuleringer for eksponentiell utjevning. Bestem grunnverdien. For å bestemme prognosen, er alt du trenger, den forrige prognosen , den siste historiske verdien og alfa-utjevningsfaktoren Denne utjevningsfaktoren veier de nyere historiske verdiene mer enn de mindre nylige, slik at de har større innflytelse på prognosen. Hvor raskt reagerer prognosen på en endring i mønsteret, avhenger av utjevningsfaktor Hvis du velger 0 for alfa, vil det nye gjennomsnittet være lik det gamle. I dette tilfellet beregnes den grunnleggende verdien tidligere beregnet strømnettet, det vil si, prognosen reagerer ikke på gjeldende data. Hvis du velger 1 for alfaverdien, vil det nye gjennomsnittet være lik den siste verdien i tidsseriene. De vanligste verdiene for alfa-liga er derfor mellom 0 1 og 0 5 For eksempel vil en alfa-verdi på 0 5 veie historiske verdier som følger.1st historisk verdi 50.2nd historisk verdi 25.3rd historisk verdi 12 5.4.historisk verdi 6 25.Vektningene av historiske data kan endres med en enkelt parameter Derfor er det Relativ lett å svare på endringer i tidsserier. Den konstante modellen for eksponensiell utjevning av første rekkefølge som er oppnådd ovenfor, kan brukes til tidsserier som ikke har trend-lignende mønstre eller sesongvariasjoner. Generell formel for eksponentiell utjevning av første rekkefølge. Bruk av grunnleggende formel utledet over 6, bestemmes den generelle formelen for eksponensiell utjevning i første rekke 7 ved å ta hensyn til både trend og sesongvariasjoner. Her er grunnverdien, trendverdien og sesongindeksen ca lculated som vist i formler 8 10.Formuler for eksponentiell utjevning i første rekkefølge. Sekundsbestemt eksponentiell utjevningsmodell. Hvis i flere tidsperioder viser en tidsserie en endring i gjennomsnittsverdien som tilsvarer trendmodellen, vil prognosverdiene alltid lagre bak de faktiske verdiene med en eller flere perioder i eksponensiell utjevning i første rekkefølge Du kan oppnå en mer effektiv justering av prognosen til det faktiske verdieremønsteret ved å bruke eksponensiell utjevning i andre rekkefølge. Den andre ordens eksponensielle utjevningsmodell er basert på en lineær trend og består av to likninger se formel 11 Den første ligningen tilsvarer den for eksponensiell utjevning i første rekke, bortsett fra de brakede indeksene I den andre ligningen brukes verdiene som er beregnet i den første ligningen, til å bli avledet og glattes igjen. Formuler for andreordens eksponentielle utjevning. Forutsigelse Evalueringskriterier. Alle prognoser bør gi noe grunnlag for en beslutning. SAP R 3 Systemet beregner følgende parametere for å evaluere en prognose s quality. Error total. Mean absolutt avvik MAD. Tracking signal. Theil koefficient. Mean Absolutt Avvik for Forecast Initialization. Mean Absolutt Avvik for Ex-Post Forecast. Formula for Tolerance Lane. To rette Outliers automatisk i de historiske dataene som prognosen er basert på, velger du Outlier-kontroll i prognoseprofilen. Systemet beregner deretter en toleransebane for den historiske tidsserien, basert på Sigma-faktoren. Historiske data som ligger utenfor toleransbanen korrigeres så at den tilsvarer den etterfølgende verdien for det aktuelle tidspunktet. Hvis du kjører prognosen online, er historiske data som er automatisk korrigert av denne funksjonen angitt i kolonne C i dialogboksen Prognose historiske verdier. Bredden på toleransbanen for outlier kontroll er definert av Sigma-faktoren Jo mindre Sigma-faktoren er, jo større er kontrollen Standard-Sigma-faktoren er 1, hvi ch betyr at 90 av dataene forblir ukorrigerte. Hvis du setter sigmafaktoren selv, setter du den på mellom 0 6 og 2.Tagget med enkel glidende gjennomsnitt. I uke 6 av kurset vil vi se på etterspørsel og prognose, et område som mottar betydelig oppmerksomhet, særlig ettersom interessen i styring av forsyningskjeden vokser, og vi søker å bedre planlegge og koordinere forsyningskjeden som helhet. Det er ofte sagt at prognosene vanligvis er feil, noe spektakulært. Den læringsmål for denne uken med kurset er at du bør forstå rollen som prognose som grunnlag for forsyningskjedeplanlegging. Du vil kunne sammenligne forskjellene mellom uavhengig og avhengig etterspørsel. For det tredje vil du kunne identifisere de grunnleggende komponentene i uavhengig etterspørsel, inkludert gjennomsnitt , trend, sesongmessig og tilfeldig variasjon Du vil kunne beskrive de vanlige kvalitative prognoseteknikkene som Delphi Method and Collaborative Forecasting Du vil under stå grunnleggende kvantitative prognose teknikker og bruk av nedbrytning å prognose når trend og sesongmessighet er tilstede. Følgende video legger vekt på behovet for nøyaktighet og commonsense i prognoser. Forespørsler kan deles inn i to typer, strategiske og taktiske Strategiske prognoser brukes til å hjelpe Opprettelse av strategien som vil avgjøre hvordan etterspørselen er oppfylt. Taktiske prognoser brukes til å bistå med beslutningstaking på en daglig basis. Etterspørselshåndtering brukes til å påvirke kildene til produkt - eller tjenestefterspørsel, enten økende etterspørsel, redusert etterspørsel eller opprettholde det ved en konstant nivå Følgende video ser på faktorene som påvirker prognoser i vinindustrien. Deltegående og uavhengig etterspørsel. Det er to grunnkilder til etterspørsel, avhengig og uavhengig. Avhengig etterspørsel er etterspørselen som oppstår som følge av etterspørselen etter andre produkter eller tjenester Uavhengig etterspørsel er etterspørsel som ikke kan prognose ut fra etterspørselen etter et annet produkt eller service. Dependent etterspørsel er vanligvis svært vanskelig å påvirke det er etterspørsel som ikke er avhengig av faktorer som du kan påvirke og heller det er etterspørsel som du må møte Uavhengig etterspørsel kan vanligvis påvirkes og derfor har organisasjoner valg om de tar en aktiv rolle og påvirke det eller ta en passiv rolle og bare svare på etterspørselen som eksisterer. Følgende video ser på hvordan Motorola jobber med sine prognoser. I læreboken identifiseres fire grunnleggende typer prognoser. Kvalitativ prognose er basert på menneskelig vurdering og noen av de teknikker brukt i kvalitative prognoser vil bli diskutert nedenfor Tidsrekkefølgeanalyser ser på datamønstre over tid Kausale forhold ser på forholdet mellom faktorer som vil påvirke etterspørsel og simulering søker etter modell etterspørsel slik at sammenhenget mellom etterspørselsfaktorer kan forstås bedre Følgende video undersøker hvordan etterspørsel og prognose gjennomføres på Lowe s. Utvikelig etterspørsel antas å ha seks komponenter, gjennomsnittlig trend, sesongelementer, konjunkturelementer, tilfeldig variasjon og autokorrelasjon. Disse elementene i etterspørselen gjør det mulig for oss å forstå mønsteret av etterspørsel etter et produkt som kan brukes til fremtidsprognose Etterspørselen er den gjennomsnittlige etterspørselen etter et produkt over tid. Utviklingen viser hvordan etterspørselen har endret seg over tid, og sesongmessig etterspørsel viser sesongvariasjoner i etterspørselen. Sikliske elementer forekommer over en lengre periode enn sesongelementer og er vanskeligere å forutsi, forekommer, for eksempel , som følge av økonomiske sykluser Tilfeldig variasjon er basert på tilfeldige hendelser som er umulige å forutse, mens auto-korrelasjon er forholdet mellom fortid og fremtidig etterspørsel, det vil si at fremtidig etterspørsel er knyttet til dagens etterspørsel. Hvor det er en høy grad av tilfeldig variasjon er det svært lite forhold mellom nåværende etterspørsel og fremtidig etterspørsel. Hvor det er en høy grad av automatisk korrelasjon, er det et stro ng forholdet mellom nåværende og fremtidige etterspørsel. Tidsseriemodeller. Tidsseriemodeller forutsetter fremtiden basert på tidligere modeller. Ulike modeller er tilgjengelige, og den du bør bruke avhenger av tidshorisonten du ønsker å forutse, dataene du har tilgjengelig , nøyaktigheten du trenger, størrelsen på prognostiseringsbudsjettet og tilgjengeligheten av kvalifiserte personer til å foreta analysen. Følgende diagram fra side 488 i læreboken er utformet for å hjelpe til med å velge riktig verktøy. Linjær regresjon brukes der hvor det er et funksjonelt forhold mellom to korrelerte variabler, som brukes til å forutsi en variabel basert på den andre. Det er nyttig der dataene er relativt stabile. Sammensetning av en tidsrekkefølge brukes til å identifisere og skille tidsseriedataene i sine forskjellige etterspørselsbestanddeler. To typer sesongvariasjon er identifisert additiv, hvor sesongbeløpet i hver sesong er konstant og multiplikativ der sesongvarianten ion er en prosentandel av etterspørselen etter en tidsperiode. Det enkle glidende gjennomsnittet er nyttig når etterspørselen er relativt stabil, ikke øker eller avtar raskt, og hvor det er få sesongmessige egenskaper. Flytende gjennomsnitt kan senteres rundt midtpunktet, eller brukes som basis for å forutsi fremtiden Ved å bruke en lengre tidsperiode vil det resultere i mer utjevning av variasjon mens bruk av en kortere tidsperiode vil avdekke statistiske trender raskere. Et veid glidende gjennomsnitt lar deg vektere bestemte tidsperioder i gjennomsnittet for å oppnå større nøyaktighet. For eksempel, tyngre vekt kan gis til nyere tidsperioder for å legge større vekt på den siste etterspørselsaktiviteten. Eksponensiell utjevning er den mest brukte av alle prognoseteknikker og vises i alle databaserte prognoseprogrammer. Det brukes mye i detaljhandel og tjenesteytende næringer. Det er ofte veldig nøyaktig, det er ganske enkelt å gjøre, det er lett å forstå, krever lite beregning og er lett å teste ed for accuracy. The følgende video detaljer oppførselen av disse prognose teknikker. Kvalitativ prognose innebærer å anvende menneskelig vurdering å lage en prognose Vanligvis er en strukturert tilnærming brukt, i motsetning til dette. Diverse teknikker brukes til kvalitative prognoser, inkludert. Historisk Analogi Basing prognoser på etterspørselsmønsteret for lignende produkter. Markedsforskningsprognoser er opprettet av et markedsundersøkelsesselskap, hovedsakelig ved hjelp av undersøkelser og intervjuer. Panell konsensus Hvor en gruppe med kunnskap i prognoseområdet, dele sine tanker og utvikle en prognose. undersøkelsesbasert teknikk som skaper anonymitet i en gruppe Det beskrives i følgende video. Samarbeidsprosjekt, prognose og etterfylling CPFR er en nylig innovasjon som bruker internett for å tillate folk å samarbeide på prognostisering. Det er to typer prognosefeil Bias feil forekommer der det er gjort en konsekvent feil som gjennomsyrer prognosen gjort Ran dom feil er feil som ikke kan forklares av prognosemodellen de forekommer tilfeldig og uforutsigbart. Tiltak for prognose feil inkluderer Mean Absolute Deviation MAD, Mean Absolute Percentage Error MAPE og Tracking Signal Følgende video vurderer problemer i menneskelig prognos error. Tracking Signal er et mål som brukes til å overvåke den faktiske ytelsen til prognosen over tid for å se om den er i tråd med endringene i etterspørselen i den virkelige verden. Den kan brukes som en kvalitetskontrollkart. Denne uken har vi vurdert etterspørselshåndtering og prognoser ved bruk av både kvalitative og kvantitative teknikker. Det er lagt vekt på å sikre at prognosene er realistiske, og det er blitt gitt forsiktighet om bruk av prognoser basert på tidligere resultater. Det forteller vanligvis ikke hva fremtiden vil gjøre, men vil ofte hjelpe deg med å forberede følgende video funksjoner anvendelsen av informasjonsteknologi til prognoser og er kanskje en humoristisk konklusjon til denne wee ks material. Forecast Management. Forecast av SKU, kostnad, vare, valuta, margin, land, kanal, kundestedssted etc. Drift inventar og sikkerhetslager i henhold til kundens krav ved hjelp av Service Level Optimizer. Requirements Planning. Projekt og riktig lager mangler og overskudd på daglig, ukentlig eller månedlig basis. Opprett tidsplanlagte varebeholdningsplaner etter varen, noe som resulterer i et optimalt lagernivå. Salgsoperasjoner Planlegging. Identifiser og løse forretningsproblemer før de blir forpliktelser. Trekk KPIs nøkkelindikatorer, utfør gap analysere og optimalisere salg planer. Retail Planning. Allow butikknivå profilering gjennom cluster metoder. User-definerte formler for å identifisere ytelse tiltak av hver forhandler. Automate og administrere informasjonsutveksling mellom kjøpere og selgere. En hendelseskalender gir en konsolidert visning av hver handelspartnere plan. Advanced Planning Scheduling. Plan på tvers av flere fasiliteter som styrer kritisk produksjonsoperasjon på begrensninger. Forsiktig forutsi materialene og ressursene som trengs for hver jobb, og når den vil bli fullført. Supplertkjede Ordliste - W. vektet glidende gjennomsnitt.