The Mad For A 3 Vuoden Liukuva Keskiarvo Based Ennuste

Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Integrointi Kuten arvelette, tarkastelemme joitain alkeellisimpia lähestymistapoja ennusteeseen. Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentaan liittyviin kysymyksiin. Alkavat alusta alkaen ja aloittavat työskentelyn Moving Average forecasts. Moving keskimääräiset ennusteet Jokainen on perehtynyt liikkuvien keskimääräisten ennusteiden riippumatta he uskovat he ovat Kaikki opiskelijat opiskelevat niitä koko ajan Ajattele testituloksia kurssi, jossa aiot Sinulla on neljä testiä lukukauden aikana Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä arvioisit toisen testipistemäärän suhteen. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne arvioimisesta? Mitä mieltä olet ystäväsi ennustavan seuraavalle testipistemäärällemme. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista blabbereista, joita voit tehdä he ja sinun opettajasi odottavat todennäköisesti, että sait jotain 85: n juuri saamaasi alaan. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta omasta mainoksestasi ystävillesi, olet yliarvioinut itsesi Ja luku voi opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolimattomia menossa ennakoimaan saat kolmannen testin On kaksi todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta Ovatko he jakaneet sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: No, niin Pitkälle olet saanut 85: n ja 73: n, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivaa nälässä koko paikka ja jos aloitit tekemään paljon enemmän opiskelu voit saada korkeampi score. Both näistä arvioista ovat todellisia Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttää kahta ajanjaksoa. Lien oletetaan että kaikki nämä ihmiset, jotka menettivät teidän suurta mieltänne, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinut ja päättävät tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja antaa korkeamman pistemäärän liittolaistensa edessä. Otat testin ja pisteet ovat oikeasti 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on viimeisen puolen lukukauden mittainen kokeilu, ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustuksen siitä, miten teet viimeisen testin aikana. Toivottavasti näet Kuvio. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistle kun työskentelemme Nyt palataan uusi puhdistusyhtiö aloitti teidän estranged puolisko sisar nimeltä Whistle Vaikka työskentelemme Sinulla on joitakin menneisyystietoja Jota edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C7-C11. Huomaa, kuinka keskimääräinen liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen mukaan, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa myös, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin Eksponentiaalinen tasoitusmalli Olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden validiteetti. Nyt haluan esittää samankaltaiset tulokset kahden ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten. Solun C5 merkinnän pitäisi olla. voi kopioida tämän solukehyksen alas muille soluille C6-C11. Huomatkaa, kuinka kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt D aiempia ennusteita havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennusteiden validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. Mm-ajan liikkuva keskiarvo ennustaa vain m viimeisimmät data-arvot käytetään tekemään ennuste Mitään muuta ei ole tarpeen . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste, kun tehdään aikaisempia ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1. Näistä asioista suuri merkitys on, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt meidän on kehitettävä Koodin liikkuvaa keskimääräistä ennustetta, jota voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että panokset ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukossa käytettävien aikojen määrää varten. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods kuin yksittäinen Ilmoittaa ja alustaa muuttujat Dim Item kuin Variant Dim Counter kuin kokonaisluku Dim Kerääntyminen kuin yksi Dim HistoricalSize kuin kokonaisluku. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. for: n määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Kertyminen sopivasta määrästä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kertymän kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAvoimavarojen keskimääräinen kertymänumeroPeruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa funktion laskentataulukkoon niin, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraavassa. Ennusteiden laskentayksiköt. 1 Ennusteiden laskentamenetelmät. Saatavilla on kaksitoista ennusteiden laskentamenetelmiä. Useimmat näistä menetelmistä mahdollistavat rajoitetun käyttäjän valvonnan. Esimerkiksi viimeaikaisissa historiallisissa tiedoissa tai historiallisten tietojen päivämäärissä laskelmat voidaan määritellä Seuraavat esimerkit kuvaavat kunkin käytettävissä olevan ennustemenetelmän laskentamenetelmää ottaen huomioon samanlaiset historiatiedot. Seuraavat esimerkit käyttävät samoja vuoden 2004 ja 2005 myyntiä koskevia tietoja vuoden 2006 myynnin ennusteen tuottamiseksi. laskenta, jokainen esimerkki sisältää simuloitu 2005 fo uudelleenlaaditaan kolmen kuukauden ajanjakson käsittelyvaihtoehdolla 19 3, jota käytetään sitten prosenttiosuutena tarkkuuden ja absoluuttisen keskiarvon keskiarvon laskennassa todellinen myynti verrattuna simuloituun ennusteeseen. 2 Ennusteiden arviointikriteerit. Valitsemalla käsittelyvaihtoehdot ja trendit ja tietyt ennustemenetelmät toimivat paremmin kuin toiset tietylle historialliselle tietojoukolle Yhdelle tuotteelle sopiva ennustemenetelmä saattaa olla epätodennäköistä toiselle tuotteelle On myös epätodennäköistä, että ennustemenetelmä, joka tarjoaa hyviä tuloksia tuotteen elinkaaren yksi vaihe pysyy tarkoituksenmukaisena koko elinkaaren ajan. Voit valita kahden menetelmän arvioidaksesi ennusteiden nykyisen suorituskyvyn. Nämä ovat keskiarvo absoluuttinen poikkeama MAD ja tarkkuus prosenttiosuus POA Molemmat suorituskyvyn arviointimenetelmät edellyttävät aikaisemmat myyntitiedot käyttäjän määrätylle ajanjaksolle Tämä aika on jota kutsutaan pidätysajaksi tai ajanjaksoksi, joka parhaiten soveltuu PBF: hen Tämän ajanjakson tiedot perustuvat siihen, mihin ennusteisiin käytetään ennustejakoa. Tämä suositus koskee jokaista tuotetta, ja se voi vaihdella ennustetusta sukupolvesta toiseen Seuraavat kaksi ennustettua suorituskyvyn arviointimenetelmää on esitetty sivuilla, joissa esitetään esimerkkejä kahdestatoista ennusteesta. 3 Menetelmä 1 - Määritelty prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä kertoo edellisvuoden myyntitiedot käyttäjän määrittämällä tekijällä, 1 10 10: n korotuksen osalta tai 0 97: n vähennys 3: lle. Myynnin edellyttämä aika Yksi vuosi ennusteiden laskemiseksi ja käyttäjän määrittämä määrä aikavälejä arvioidun suorituskyvyn käsittelyvaihtoehdon arvioimiseksi 19.A 4 1 Ennustalaskelma. käyttämään tässä esimerkissä kasvutekijän käsittelyvaihtoehdon 2a 3 laskemista. Summa vuoden 2005 viimeisten kolmen kuukauden aikana 114 119 137 370. Sama kolmen kuukauden ajan p edellisvuonna 123 139 133 395.Laskettu tekijä 370 395 0 9367. Laske ennusteet. January 2005 myynti 128 0 9367 119 8036 tai noin 120.Kaikki vuoden 2005 myynti 117 0 9367 109 5939 tai noin 110.March, 2005 myynti 115 0 9367 107 7205 tai noin 108.A 4 2 Simuloitu ennuste Laskelma. Summa kolme kuukautta 2005 ennen pidempiä jaksoja heinäkuu, elokuu, syyskuu129 140 131 400. Summa samat kolme kuukautta edelliseltä vuodelta.141 128 118 387.Laskettu kerroin 400 387 1 033591731.Lasketaan simuloitu ennuste. Lokakuu 2004 myynti 123 1 033591731 127 13178.Uusi 2004 myynti 139 1 033591731 143 66925Joulukuu 2004 myynti 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Prosentuaalinen tarkkuuslaskenta. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Menetelmä 3 - Viime vuonna tähän vuoteen. Tämä menetelmä kopioi myyntitiedot edelliseltä vuodelta seuraavalle vuodelle irrallinen myyntihistoria Vuosi ennustearvon laskemiseksi sekä ennakoidun suorituskyvyn prosessointivaihtoehdon 19.A 6 arvioitujen aikajaksojen lukumäärää. 6 1 Ennusteennustaminen. Tässä esimerkissä keskimääräisen prosessointivaihtoehdon 4a 3 mukaiset kaudet. ennusteennuste, keskimäärin edelliseltä kolmen kuukauden s data. January ennuste 114 119 137 370, 370 3 123 333 tai 123.Edellä ennuste 119 137 123 379, 379 3 126 333 tai 126.March ennuste 137 123 126 379, 386 3 128 667 tai 129.A 6 2 Simuloitu ennuste laskenta. Lokakuu 2005 myynti 129 140 131 3 133 3333. marraskuu 2005 myynti 140 131 114 3 128 3333 joulukuu 2005 myynti 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 prosentti tarkkuuslaskennasta. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Menetelmä 5 - Lineaarinen approksimointi. Lineaarinen approksimaatio laskee suuntaus perustuu kahteen myyntihistoriatietopisteeseen. Nämä kaksi pistettä d efinen suora suuntauslinja, joka on tulevaisuuteen suunniteltu Käytä tätä menetelmää varoen, sillä pitkän aikavälin ennusteita hyödynnetään pienillä muutoksilla vain kahdessa tietopisteessä. Myyntiretkellä tarvittava määrä Regressio-prosessoinnin 5a, plus 1 plus Ennakoidun suorituskyvyn prosessointivaihtoehdon 19.A arvojen määrittäminen. 8 1 Ennustalaskelma. Tässä esimerkissä sisällytetään regressio-prosessointivaihtoehtoon 6a 3. Tässä ennusteessa joka kuukausi lisätään lisäys tai vähennys määrätyissä jaksoissa edellisen jakson jälkeen. Edellisen kolmen kuukauden keskiarvo 114 119 137 3 123 3333.Esimerkki edellisistä kolmesta kuukaudesta painotettuna. 114 1 119 2 137 3 763. Arvojen välinen ero. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Erotussuhde 23 2 11 5.Value2 Keskiarvo - arvo1 suhde 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n arvo1 Arvo2 4 11 5 100 3333 146 333 tai 146. Lähetetty 5 11 5 100 3333 157 8333 tai 158. Lähetetty 6 11 5 100 3333 169 3333 tai 169.A 8 2 Simuloitu ennuste laskenta. Oli lokakuussa 2004 myynti. Ei kolmen edellisen kuukauden . 129 140 131 3 133 3333.Etsi yhteenveto edellisistä kolmesta kuukaudesta, kun otetaan huomioon paino. 129 1 140 2 131 3 802. Arvojen välinen ero. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Erotussuhde 2 2 1.Value2 Keskiarvo - arvo1 suhde 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n arvo1 arvo2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 myynti. Edellisten kolmen kuukauden keskiarvo. 140 131 114 3 128 3333.Esimerkki edellisistä kolmesta kuukaudesta painotettuna. Arvot 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Erotussuhde -25 9999 2 -12 9999.Value2 Keskiarvo - arvo1 suhde 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.Joulukuu 2004 myynti. Edellisten kolmen kuukauden keskiarvo. 131 114 119 3 121 3333.Esimerkki edellisistä kolmesta kuukaudesta, painotettuna. 131 1 114 2 119 3 716.Valojen välinen ero. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Erotussuhde -11 9999 2 -5 9999.Value2 Keskiarvo - arvo1 suhde 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Prosentuaalinen tarkkuuslaskenta. PPOA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Menetelmä 7 - Toinen Degree Approximation. Linear Regression määrittää arvot a ja b ennuste kaavassa Y a bX tavoite sovittaa suora viiva myyntihistoriatiedot Toinen aste Applaatio on samanlainen Tämä menetelmä kuitenkin määrittää arvot a, b ja c in ennuste kaava Y a bX cX2, jonka tarkoituksena on sovittaa käyrä myyntihistoriatietoihin Tämä menetelmä voi olla hyödyllinen, kun tuote siirtyy elinkaaren vaiheiden välillä Esimerkiksi kun uusi tuote siirtyy johdannosta kasvuvaiheisiin , myyntikehitys voi kiihtyä Toisen kertaluvun termin ansiosta ennuste voi nopeasti lähestyä ääretön tai pudota nollaan riippuen siitä, onko kerroin c positiivinen vai negatiivinen. Siksi tämä menetelmä on hyödyllinen vain lyhyellä aikavälillä. Lähetyksen tekniset tiedot Kaavat löytävät a, b ja c sopivan käyrän täsmälleen kolmeen pisteeseen. prosessointivaihtoehdon 7a kerättävien tietojen aikajaksojen lukumäärä näihin kolmeen kohtaan Tässä esimerkissä n 3 Tämän vuoksi huhtikuun ja kesäkuun väliset varsinaiset myyntitiedot yhdistetään ensimmäiseen pisteeseen, Q1 heinäkuu-syyskuu lisätään yhteen muodostaen Q2 , Ja lokakuun ja joulukuun välinen summa Q3: een Käyrä asetetaan kolmeen arvoon Q1, Q2 ja Q3.Erätetty myyntihistoria 3 n jaksot ennustearvon laskemiseksi sekä ennustetun suorituskyvyn PBF arvioinnissa tarvittavien aikajaksojen lukumäärää. jaksot käsittävät tässä esimerkissä käsittelyvaihtoehdon 7a 3. Käytä edellisiä 3 n kuukautta kolmen kuukauden lohkossa. Huhtikuu - kesäkuu 125 122 137 384.Q2 Jul - 129 129 140 131 400.Q3 Loka - joulukuu 114 119 137 370. Seuraava askel c alkulohkossa kolmeen kertoimeen a, b ja c, joita käytetään ennustuskaavassa Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 jossa X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 jossa X2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 jossa X 3 a 3b 9c. Sulje kolme yhtälöä samanaikaisesti löytää b, a ja c. Subtract yhtälö 1 yhtälöstä 2 ja ratkaise b. Vaihda tämä yhtälö b: ksi yhtälöön 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Lopuksi korvataan nämä a ja b yhtälöt yhtälöön 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2.The Second Degree Approximation - menetelmä laskee a, b ja c seuraamalla. Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 -23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Joulukuu maaliskuun ennusteessa X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 per jaksolla. Kaikki kesäkuuennuste X 5. 322 425 - 575 3 57 333 tai 57 jaksolta. Joulukuu-syyskuun ennuste X 6. 322 510 - 828 3 1 33 tai 1 per jakso. Lokakuu joulukuuhun X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Simuloitu ennuste laskenta. Lokakuu marraskuu ja joulukuun 2004 myynti. Q1 tammi - maaliskuu 360.Q2 huhti - kesäkuu 384.Q3 heinäkuu - syyskuu 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 Tarkkuuslaskennan prosenttiosuus. OA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Menetelmä 8 - Joustava menetelmä. Joustava menetelmä prosentteina yli kuukausina Prior on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen. Molemmat menetelmät kertaavat myyntitiedot edellisestä ajanjaksosta käyttäjän määrittämän tekijän , sitten projekti tämän tuloksen tulevaisuuteen Viime vuoden menetelmä prosentteina ennuste perustuu ennalta edellisen vuoden vastaavaan ajanjaksoon verrattuna. Joustava menetelmä lisää kykyä määrittää muu kuin viime vuoden vastaavaan ajanjaksoon verrattuna Käytä laskentaperusteina. Monistuskerroin Esimerkiksi, määritä prosessointivaihtoehdossa 8b 1 15 lisätä aiempia myyntihistoriatietoja 15: een. Vaihejakso Esimerkiksi n 3 aiheuttaa ensimmäisen ennusteen perustuvan myyntitietoihin Lokakuu 2005.Minimum myyntihistoria Käyttäjän määrittämä numero o F jaksot takaisin perusjaksolle sekä ennakoidun suorituskyvyn arvioimiseen tarvittavien aikajaksojen lukumäärä. 10 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Menetelmä 9 - Painotettu siirto Keskimäärin. Painotettu liikkuvan keskiarvon WMA-menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 4, keskimääräinen siirtymä MA. Painotetulla liikkuvalla keskiarvolla voit kuitenkin määrittää epätasaiset painot historiallisiin tietoihin. Menetelmä laskee viimeaikaisen myyntihistorian painotetun keskiarvon, jotta saavutettaisiin projekti Lyhyellä aikavälillä Uusimpiin tietoihin annetaan yleensä suurempi paino kuin vanhemmilla tiedoilla, joten WMA reagoi paremmin myynnin tason muutoksiin. Ennaltaehkäisevät arviot ja systemaattiset virheet kuitenkin esiintyvät, kun tuotteen myynnin historia osoittaa voimakkaasti trendiä tai kausivaihteluja. menetelmä toimii paremmin lyhyen aikavälin ennusteiden kypsän tuotteen sijasta tuotteisiin elinkaaren kasvu - tai vanhentumisvaiheissa. ennuste laskenta Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdossa 9a käytettävä n 3 käyttämään viimeisintä kolmea jaksoa lähtökohtana seuraavalle aikajaksolle Suuri arvo n: lle kuten 12 vaatii enemmän myyntihistoriaa Se johtaa vakaan ennusteen , mutta se on hidas tunnistamaan myynnin tason muutoksia. Toisaalta n: n pieni arvo n 3: llä reagoi nopeammin myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, ettei tuotanto pysty vastaamaan Muuttujat. Jokaiselle historialliselle ajanjaksolle osoitettu paino. Määritettyjen painojen on oltava yhteensä 1 00. Esimerkiksi kun n3, anna painot 0 6, 0 3 ja 0 1 ja viimeisimmät tiedot vastaanottavat suurimman painon. Minimum tarvitaan myyntihistoriaa n sekä ennustearvon arvioimiseen tarvittavien aikajaksojen määrää PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Menetelmä 10 - Lineaarinen tasoitus. Tämä menetelmä on samanlainen kuin Menetelmä 9, Painotettu liikkuvuus Keskimääräinen WMA Miten koskaan, sen sijaan, että laskettaisiin mielivaltaisesti painoja historiallisiin tietoihin, käytetään kaavaa, joka määrittää lineaarisesti vähenevän painon ja summan 1 00 Menetelmä laskee sitten viimeisimmän myyntihistorian painotetun keskiarvon, jotta saadaan lyhyen aikavälin ennuste. joka koskee kaikkia lineaarisia liikkuvaa keskimääräistä ennustustekniikkaa, ennakoiva esijännitys ja systemaattiset virheet, kun tuotemyyntihistoria osoittaa voimakasta suuntausta tai kausivaihteluja. Tämä menetelmä toimii paremmin maturituotteiden lyhyen aikavälin ennusteiden sijaan kuin tuotteen elinkaaren kasvu - tai vanhentumisvaiheissa cycle. n ennustejulkaisussa käytettävien myyntihistoriajojen lukumäärä Tämä määritetään käsittelyvaihtoehdossa 10a. Esimerkiksi määritä käsittelyvaihtoehdon 10b määritelmä n 3, joka käyttää viimeisimpiä kolmea jaksoa lähtökohtana Seuraava aikajakso Järjestelmä määrittää automaattisesti painot historiallisiin tietoihin, jotka laskevat lineaarisesti ja summaavat 1 00 Esimerkiksi kun n 3, s Järjestelmä antaa 0 5, 0 3333 ja 0 1 painot, joissa viimeisimmät tiedot saivat suurimman painon. Minimi edellytti myyntihistoriaa n sekä ennustetun suorituskyvyn arvioimiseen tarvittavien aikajaksojen määrää. 12 1 Ennusteiden laskenta. Kausien lukumäärä, jotka sisällytetään tässä esimerkissä keskimääräiseen prosessointivaihtoehtoon 10a 3.Eri edellisen jakson aika 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio kahdelle kaudelle ennen 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Eri kolmesta edeltävästä jaksoista 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Uusikuuennuste 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 tai 127.Viisuennuste 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129.Maunennusennuste 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 tai 130.A 12 2 Simuloitu ennuste Laskutoimitus Lokakuu 2004 myynti 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 myynti 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124. joulukuuta 2004 myynti 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Tarkkuuslaskennan prosenttiosuus. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamislaskelma. HULLU 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Menetelmä 11 - Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 10, Lineaarinen tasoittaminen lineaarisessa tasoituksessa. Järjestelmä määrittää painot historiallisiin tietoihin, jotka vähenevät lineaarisesti. , järjestelmä jakaa painot, jotka eksponentiaalisesti hajoavat Exponential tasoitus ennustaminen yhtälö on. Forecast a Previous Actual Sales 1-Previous Forecast. The ennuste on painotettu keskiarvo todellisesta myynnistä edellisestä jaksosta ja ennuste edellisestä kaudesta a on edellisen jakson tosiasialliseen myyntiin sovellettava paino 1 - a on edellisen jakson ennusteeseen sovellettava paino Voimassa olevat arvot vaihteluvälillä 0-1, ja tavallisesti 0-1 ja 0 välillä 4 Painojen summa on 1 00 a 1 - a 1.Voit määrittää arvon tasoitusvakion arvolle a Jos et anna arvoja tasoitusvakiona, järjestelmä laskee oletetun arvon, joka perustuu myyntihistoria-ajanjaksoja d käsittelyvaihtoehdossa 11a. a tasoitusvakio, jota käytetään laskettaessa tasoitettua keskiarvoa yleisen tason tai myynnin laajuuden osalta Voimassa olevat arvot vaihteluvälillä 0 - 1.n myyntihistoriatietojen vaihteluvälin sisällyttämiseksi laskelmiin Yleensä yksi vuosi myyntihistorian tiedot ovat riittävät arvioimaan yleistä myynnin tasoa. Tässä esimerkissä valittiin pieni arvo nn 3, jotta tulosten tarkastamiseen tarvittavat manuaaliset laskelmat voitaisiin pienentää. Eksponenttien tasoittaminen voi tuottaa ennustuksen, joka perustuu vain yhtä historiallista data point. Minimum edellytti myyntihistoriaa n sekä ennusteiden suorituskyvyn PBF. A arvioimiseksi tarvittavien aikajaksojen määrää. 13 1 Ennusteennustaminen. Kausien määrä, johon sisällytetään keskimääräinen käsittelyvaihtoehto 11a 3 ja alfa-tekijän käsittelyvaihtoehto 11b tyhjä tässä example. a tekijä vanhimmille myyntitietoille 2 1 1 tai 1, kun alfa on määritetty. a tekijä toiselle vanhimmalle myyntitiedolle 2 1 2 tai alfalle, kun alfa on määritetty. a tekijä kolmannelle vanhimmalle myyntitiedolle 2 1 3 tai alfalle, kun alfa on määritetty. a tekijä viimeisimmistä myyntitiedoista 2 1 n tai alpha, kun alfa on määritetty. November Sm Avg a Lokakuu Todellinen 1 - lokakuu Sm keskimäärin 1 114 0 0 114.Joulukuu Sm Avg a marraskuu Todellinen 1 - marraskuu Sm Keskim. 2 3 119 1 3 114 117 3333.Uusikolmioennuste joulukuun todellinen 1 - joulukuu Sm Keskimääräinen 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 tai 127.Vasvaennuste Tammikuu Sääennuste 127Maht. Ennuste Tammikuuennuste 127.A 13 2 Simuloitu ennuste Laskutoimitus. Vuonna 2004 Älm. Keskim. 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666. Lokakuu 2004 myynti syyskuu Sm 133 13340.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November 2004 myynti syyskuu Sm Huhtikuu 124. Syyskuu 2004 S 2 2 131 131.October Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.Joulukuu 2004 myynti syyskuu Sm Avg 119 3333.A 13 3% tarkkuuslaskulasta 135 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeamalaskenta. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Menetelmä 12 - Eksponentiaalinen tasaus trendillä ja kausivaihtelulla. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 11, eksponentiaalinen tasoittaminen siinä, että lasketaan tasoitettu keskiarvo. Menetelmä 12 sisältää myös ennustejaksossa olevan termin simuloidun trendin laskemiseen. Ennuste koostuu tasoitetusta keskiarvosta, joka on säädetty lineaariselle kehitykselle Kun määritetään prosessointivaihtoehdossa ennuste säädetään myös kausivaihteluun. a Tasoitusvakio, jota käytetään tasoitetun keskiarvon laskemisessa myynnin yleiselle tasolle tai suuruusluokalle. Alfa-arvot ovat 0: sta 1.b: een tasausvakio, jota käytetään siveltyjen ennusteiden trendikomponenttien keskiarvo Beta-alueen voimassaolevat arvot välillä 0-1. Jos ennusteeseen sovelletaan kausittaista indeksiä, a ja b ovat toisistaan ​​riippumattomia. Niiden ei tarvitse lisätä arvoa 0. 0. imum edellytti myyntihistoriaa kahteen vuoteen sekä ennakoidun suorituskyvyn PBF: n arvioimiseksi tarvittavien aikajaksojen lukumäärän. Menetelmä 12 käyttää kahta eksponentiaalisen tasoitusyhtälön ja yhden yksinkertaisen keskiarvon laskea tasoitetun keskiarvon, tasoitetun trendin ja yksinkertaisen keskimääräisen kausittaisen tekijän. 1 Ennustalaskenta. A Exponential sowed average. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Ennusteiden arviointi. Voit valita ennusteita tuottamaan peräti kaksitoista ennustetta jokaiselle tuotteelle. menetelmä luo todennäköisesti hieman erilainen projektio Kun tuhansia tuotteita ennustetaan, on epäkäytännöllistä tehdä subjektiivinen päätös siitä, mitkä ennusteet käytetään suunnitelmissasi jokaiselle tuotteelle. Järjestelmä arvioi automaattisesti kunkin ennustemenetelmän suorituskyvyn Valitsemasi ja kunkin ennustetun tuotteen osalta Voit valita kahdesta suorituskyvyn kriteeristä, Mean Absolute Deviation MAD ja Percent of Accur acy POA MAD on ennakoidun virheen mittari. POA on ennakoivan poikkeaman mittari. Molemmat suorituskyvyn arviointitekniikat vaativat todellista myyntihistoriatietoa käyttäjän määrätylle ajanjaksolle. Tätä viimeaikaisen historian ajanjaksoa kutsutaan pidätysjakson tai ajanjaksojen parhaaksi sovituksi PBF: ksi. Ennustemenetelmän suorituskyvyn mittaamiseksi käytä ennuste kaavoja simuloimaan ennusteen historialliselle pidätysjakson ajaksi. Tavallisesti myytyjen tietojen ja simuloidun ennustearvon välillä on yleensä eroja odotusaikaa varten. Kun useita ennusteita valitaan, sama prosessi esiintyy jokaisen menetelmän osalta Useita ennusteita lasketaan holdout-ajanjaksolle ja verrattuna samaan ajanjaksoon tunnettuun myyntihistoriaan. Suositusta suositellaan käytettäväksi ennakoinnin ja todellisen myynnin välisen pidemmän ajanjakson aikana parhaiten sopivan ennustamismenetelmän avulla Suunnitelmissasi Tämä suositus koskee jokaista tuotetta, ja se voi muuttua ennustetusta sukupolvesta ne xt. A 16 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama MAD. MAD on todellisten ja ennusteiden välisten poikkeamien tai virheiden absoluuttisten arvojen tai suuruuden keskiarvo tai keskiarvo MAD on odotettavissa olevien virheiden keskimääräinen suuruus, kun otetaan huomioon ennustemenetelmä ja tiedot historia Koska laskelmissa käytetään absoluuttisia arvoja, positiiviset virheet eivät peruuta negatiivisia virheitä Kun verrataan useampia ennusteita, pienimmän MAD: n kanssa on osoittautunut luotettavimmaksi kyseiselle tuotteelle kyseisen ajanjakson ajan, kun ennuste on puolueeton ja Virheet jaetaan normaalisti, on matemaattinen yhteys MAD: n ja kahden muun yhteisen jakautumistoimenpiteen välillä, keskihajonta ja keskimääräinen kvadrausvirhe. 16 1 prosentti tarkkuudesta POA. Tarkkuusperiaate POA on ennakoidun ennakkoarvon mittari Kun ennusteet ovat johdonmukaisia liian suuret, varastojen kertyminen ja varastojen nousu Kun ennusteet ovat johdonmukaisesti kaksi matalia, varastoja kulutetaan ja asiakaspalvelu laskee s Ennuste, joka on 10 yksikköä liian alhainen ja 8 yksikköä liian korkea, sitten 2 yksikköä liian korkea, olisi puolueeton ennuste 10 positiivinen virhe peruutetaan negatiivisilla virheillä 8 ja 2.Error Actual - Forecast. When a product voidaan varastoida inventaariossa, ja kun ennuste on puolueeton, pieniä määriä turvaraketta voidaan käyttää virheiden puskemiseen. Tässä tilanteessa ei ole niin tärkeää poistaa ennustevirheitä, koska se muodostaa puolueettomia ennusteita. Kuitenkin palvelualoilla , edellä oleva tilanne katsotaan kolmeksi virheeksi. Palvelussa olisi alijäämää ensimmäisellä jaksolla, sitten ylimäärin seuraavien kahden jakson aikana. Palveluissa ennustevirheiden suuruus on yleensä tärkeämpää kuin ennustettu bias. Summation over holdout period mahdollistaa positiivisten virheiden poistamisen negatiivisissa virheissä Kun todellisen myynnin määrä ylittää ennustetun myynnin kokonaismäärän, suhde on suurempi kuin 100 Tietenkin on mahdotonta olla yli 100 tarkka Kun ennuste on unbias edellinen, POA-suhde on 100 Siksi on toivottavaa, että 95 on tarkka kuin 110 on tarkka. POA-kriteerit valitsevat ennakointimenetelmän, jonka POA-suhde on lähimpänä 100. Tämän sivun tekeminen parantaa sisällönavigointia, mutta ei muuttaa sisältöä millään tavalla.3 Ymmärtää ennusteita ja menetelmiä. Voit tuottaa sekä yksityiskohtia yksittäisen kohteen ennusteita että tiivistelmää tuotelinjan ennusteita, jotka heijastavat tuotteiden kysyntätekijöitä Järjestelmä analysoi menneisyyden myyntiä ennusteiden laskemiseksi käyttämällä 12 ennustemenetelmää. tason ja korkeammat tason tiedot sivuliikkeestä tai yrityksestä kokonaisuutena.3 1 Suorituskyvyn arviointikriteerit. Prosessivaihtoehtojen valinnasta ja myyntitietojen kehityksestä ja malleista tietyt ennustemenetelmät toimivat paremmin kuin toiset tietyn historiallisen tietojoukon Yhdelle tuotteelle sopiva ennustemenetelmä ei välttämättä sovi toiselle tuotteelle Että ennustemenetelmä, joka tuottaa hyviä tuloksia tuotteen elinkaaren jossakin vaiheessa, säilyy koko elinkaaren ajan. Voit valita kahden menetelmän arvioidaksesi ennusteiden nykyisen suorituskyvyn. Tarkkuuden tarkkuus POA. Mean absoluuttinen poikkeama MAD. Kaikki näistä suorituskyvyn arviointimenetelmistä vaatii historiallisia myyntitietoja määrittelemäsi ajanjaksoa varten. Tätä jaksoa kutsutaan pidättymisjaksoksi tai parhaiten sopivaksi ajanjaksoksi. Tämän ajanjakson tietoja käytetään perustana suositella, millaista ennustemenetelmää käytetään seuraavaan ennusteennuste Tämä suositus koskee jokaista tuotetta ja voi vaihdella ennustetusta sukupolvesta seuraavaan.3 1 1 Paras sovitus. Järjestelmä suosittelee parhaan mahdollisen ennusteen soveltamalla valitut ennustemenetelmät aiempaan myyntitilaushistoriaan ja vertaamalla ennuste-simulointia todellinen historia Kun luot parhaan mahdollisen ennusteen, järjestelmä vertailee todellisia myyntitilaushistorioita ennusteisiin a tiettynä ajanjaksona ja laskee kuinka tarkasti jokainen ennustemenetelmä ennustaa myyntiä Sitten järjestelmä suosittaa tarkimman ennusteen parhaaksi sopivuudeksi Tämä graafinen esitys kuvaa parhaiten soveltuvia ennusteita. Kuva 3-1 Paras sovitusennuste. Järjestelmä käyttää tätä vaiheittaista vaihetta määrittääkseen parasta sovitusta. Käytä jokaista määritettyä menetelmää, joka simuloi ennakoidun ennusteen holdout periodpare todellista myyntiä simuloituja ennusteita varten holdout period. Calculate POA tai MAD määrittää, mikä ennuste menetelmä vastaa parhaiten aiemmin todellinen myynti. Järjestelmä käyttää joko POA Tai MAD, joka perustuu valitsemiisi prosessointivaihtoehtoihin. Suosittelemme POA: n parhaiten soveltuvaa ennustetta, joka on lähimpänä 100 prosenttia yli tai alle tai MAD, joka on lähimpänä nollaa.3 2 Ennustemenetelmät. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management käyttää 12 Kvantitatiivisen ennustamisen menetelmät ja ilmaisee, mikä menetelmä sopii parhaiten ennustustilanteeseen. Tässä osassa käsitellään menetelmää. Menetelmä 1 Prosentin yli s. Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen. Menetelmä 3 Vuoden viimeinen vuosi. Menetelmä 4 Siirtymä keskiarvo Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressio Menetelmä 7 Toisen asteen approksimaatio Menetelmä 8 Joustava menetelmä Menetelmä 9 Painotettu siirtymä Average. Method 10 Linear Smoothing. Method 11 Exponential Smoothing. Method 12 Eksponentiaalinen tasoittaminen trendin ja kausivaihtelun kanssa. Määritä menetelmä, jota haluat käyttää ennustetiedonanto-ohjelman R34650 käsittelyvaihtoehdoissa Useimmat näistä menetelmistä antavat rajoitetun kontrollin Esimerkiksi painot, jotka on sijoitettu viimeisimpiin historiatietoihin tai laskuissa käytettyihin historiatietoihin, voidaan määrittää. Ohjeen esimerkit osoittavat kunkin käytettävissä olevan ennustemenetelmän laskentamenetelmän, kun otetaan huomioon samanlaiset historiatiedot. Menetelmäesimerkkejä oppaan tai osan näistä datakokonaisuuksista, jotka ovat historiallisia tietoja viimeisten kahden vuoden aikana. Ennusteennuste menee seuraavaan vuosiin r. Tämä myyntihistoriatieto on vakaa ja pieniä kausittaisia ​​korotuksia heinä-ja joulukuussa. Tämä malli on ominaista kypsälle tuotteelle, joka saattaa lähentyä vanhentumista.3 2 1 Menetelmä 1 Prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää prosenttiosuutta viime vuoden kaavaa kohti moninkertaistaa jokaisen ennustejakson määrätyllä prosenttiosuudella tai vähennyksellä. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii parhaan mahdollisen jaksoittaisen lukumäärän ja yhden vuoden myyntihistorian. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kausituotteiden kysyntää kasvulla tai laskulla.3 2 1 1 Esimerkkimenetelmä 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Uusi vuotta edeltävä prosentti kertoo edellisvuoden myyntitiedot määrittämällä kertoimella ja sitten tuo tuloksen seuraavan vuoden aikana. Tämä menetelmä saattaa olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloimaan Määrätyn kasvunopeus tai kun myyntihistoria on merkittävä kausikohtainen komponentti. Lähetyksen tekniset tiedot Kerroinkerroin Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdon 110 lisäys e edellisen vuoden myyntihistorian tiedot 10 prosenttia. Myynnin edellyttämä ennuste Yksi vuosi ennusteiden laskemiseksi sekä aikataulut, joita tarvitaan määrittämään parhaiten sopivien ennusteiden suoritusjaksojen arvioinnissa. Tämä taulukko on käytetty historiassa ennusteennuste. Vähäinen ennuste on 117 1 1 128 7, pyöristettynä 129: een. Ennusteennuste on 115 1 1 126 5 pyöristettynä 127,3 2 2 Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää viime vuoden laskennallisen prosenttiosuuden vertailua aikaisempien määräaikojen myynti samaan edellisvuoden vastaavaan jaksoon perustuvasta myynnistä Järjestelmä määrää prosenttiosuuden kasvun tai laskun ja sitten kertoo kunkin jakson prosenttimäärän ennusteen määrittämiseksi. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä edellyttää myyntikausien lukumäärää Tilaushistoria plus yhden vuoden myyntihistoria Tämä menetelmä on hyödyllinen ennustaa kausittaisten tuotteiden lyhytaikaista kysyntää kasvulla tai laskulla.3 2 2 1 Esimerkkimenetelmä 2 Laskettu minuutti nt Yli viime vuonna. Laskettu prosentti viime vuoden kaavasta kertoo edellisen vuoden myyntitiedot järjestelmän laskeman tekijän mukaan ja sitten se kertoo tämän tuloksen seuraavalle vuodelle. Tämä menetelmä voi olla hyödyllistä laajentaa tuotteen hiljattainen kasvuvauhti seuraavalle vuodelle samalla säilyttäen myyntihistorian mukaisen kausivaihtelun. Forecast-eritelmät Myynnin historian alue, jota käytetään kasvunopeuden laskemisessa Esimerkiksi määritä n on sama kuin 4 käsittelyvaihtoehdossa viimeisen neljän jakson myyntihistoria edellisvuoden samoihin neljään jaksoon Käytä lasketun suhdeluvun tekemään ennuste seuraavalle vuodelle. Myynnin edellyttämä ennuste Yksi vuosi ennustearvon laskemiseksi sekä niiden aikamäärien lukumäärää, joita tarvitaan arvioimaan ennustettu suorituskykyjaksot parhaiten sopiviksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia, n n. 4.Nykyinen ennuste on 117 0 9766 114 26 rounde d 114: een. Ennusteennuste on 115 0 9766 112 31 pyöristettynä 112,3: een 2 3 Menetelmä 3 Viime vuoteen tälle vuodelle. Tämä menetelmä käyttää viime vuoden myyntiä seuraavan vuoden s ennusteeseen. parhaiten sopiva plus yhden vuoden myyntitilaushistoria Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, jolla on kysyntään tai kausittaiseen kysyntään ilman suuntausta.3 2 3 1 Esimerkkimenetelmä 3 Tämän vuoden viimeinen vuosi. Tämän vuoden viimeinen vuosi kaava kopioi myyntitiedot edelliseltä vuodelta seuraavaan vuoteen Tämä menetelmä saattaa olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloida myyntiä nykyisellä tasolla Tuote on kypsä eikä sillä ole pitkällä aikavälillä suuntausta, mutta huomattava kausivaihtelutarjonta saattaa olla olemassa. Vaadittu myyntihistoria Vuosi ennusteiden laskemiseksi sekä niiden aikamäärien lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten soveltuvien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Viime vuoden tammikuussa ennustettu arvo 128.Viimeinen ennuste on sama kuin edellisen vuoden helmikuussa ennustettu arvo on 117.March ennuste on sama kuin viime vuoden maaliskuussa ennustettu arvo 115,3 2 4 Menetelmä 4 Moving Average. This menetelmä käyttää Moving Keskimääräinen kaava keskimäärin määrätyn kausien lukumäärän laskemiseksi seuraavan jakson projisoimiseksi Sinun tulisi laskea se usein kuukausittain tai vähintään neljännesvuosittain vastaamaan muuttuvaa kysyntätasoa. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärää sekä kausien myyntitilaushistoria Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsän tuotteen kysyntää ilman trendiä.3 2 4 1 Esimerkkimenetelmä 4 Keskimääräinen siirto Keskimääräinen siirto MA on suosittu menetelmä viimeaikaisen myynnin historian tulosten keskiarvon määrittämiseksi lyhyen aikavälin ennusteiden määrittämiseksi MA: n ennustejärjes - telmä jäljessä suuntauksista Ennusteen bias ja systemaattiset virheet tapahtuvat, kun tuotteen myynnin historia osoittaa voimakasta suuntausta tai kausivaihteluja Tämä menetelmä toimii paremmin shor t aikuisten tuotteiden ennusteita kuin tuotteita, jotka ovat elinkaaren kasvu - tai vanhentumisvaiheissa. Forecast-eritelmät n on yhtä kuin ennustejulkistuksessa käytettävien myyntihistorioiden aikamäärät. Esimerkiksi määritä n 4 prosessointivaihtoehdossa käytä viimeisintä neljää jaksoa lähtökohtana seuraavalle aikajaksolle Suuri arvo n: lle, kuten 12, vaatii enemmän myyntihistoriaa. Se johtaa vakaaseen ennusteeseen, mutta on hidas tunnistamaan myynnin tason muutoksia. Sitä vastoin Pieni arvo n: lle, kuten 3, on nopeampi vastaamaan myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, että tuotanto ei pysty vastaamaan muutoksiin. Tarpeellinen myyntihistoria n sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka tarvitaan arvioimaan ennusteiden paras suorituskyvyn aikataulu. Tämä taulukko on ennuste laskennassa käytetty historia. Edellä ennuste on 114 119 137 125 4 123 75 pyöristettynä 124.March ennuste on 119 137 125 124 4 126 25 pyöristettynä 126,3 2 5 Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Tämä menetelmä käyttää Lineaarisen approksimaatio - kaavan laskemalla suuntaus myyntitoimeksiantojen historiajaksojen lukumäärältä ja esittelemään tämän kehityksen ennusteeksi. trendi. Tämä menetelmä vaatii parhaiten sovitettujen jaksoiden lukumäärää sekä määrättyjen myyntitilaushistoriajaksojen lukumäärää. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoida uusien tuotteiden kysyntää tai tuotteita, joilla on johdonmukaisia ​​positiivisia tai negatiivisia suuntauksia, jotka eivät johdu kausivaihteluista.3 2 5 1 Esimerkkimenetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Linear approximation laskee trendin, joka perustuu kahteen myyntihistoriatietopisteeseen. Nämä kaksi pistettä muodostavat tulevaisuuden ennustettavan suoran trendilinjan. Käytä tätä menetelmää varoen, koska pitkän aikavälin ennusteita hyödynnetään pienillä Muutoksia vain kahdessa datapisteessä. Lähetyksen tekniset tiedot n ovat samat kuin myyntihistorian tietopiste, joka verrataan viimeisimpään tietopisteeseen tunnistaa suuntaus Esimerkiksi, määritä n 4 käyttämään joulukuun viimeisimpien tietojen ja elokuun neljän jakson välistä eroa joulukuuhun perustuen trendin laskentaan. Minimi edellytti myyntihistoriaa n plus 1 plus niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka vaaditaan arvioitu parhaiten soveltuvien suorituskykykausien arviointi. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. Uusiennuste edellisvuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 1 2 139.Erikkiennuste edellisen vuoden joulukuusta 1 Trendit, jotka ovat 137 2 2 141.March ennuste edellisen vuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 3 2 143,3 2 6 Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressio. Pienimmän neliösumman regressiosignaalin LSR-menetelmä tuottaa yhtälön, joka kuvaa historiallisen myyntitietojen ja ajan kulun välistä suoraa suhdetta. LSR sopii linjaan valittu tietolaji niin, että todellisten myyntitietopisteiden ja regressiolinjan välisten erojen neliöiden summa minimoidaan. Ennuste on ennuste tämä suora linja tulevaisuuteen. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistoriaa ajanjaksolla, jota edustaa parhaiten sopivien aikajaksojen lukumäärä sekä tietty määrä historiallisia ajanjaksoja. Vähimmäisvaatimus on kaksi historiallista datapistettä. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoida kysyntää, kun lineaarinen suuntaus on datassa.3 2 6 1 Esimerkkimenetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressiota. Linearinen regressio tai pienimmän neliösumman regressio LSR on suosituin menetelmä lineaarisen kehityksen tunnistamiseksi historiallisissa myyntitietoissa Menetelmä laskee arvot a ja b käytetään kaavassa. Tämä yhtälö kuvaa suoraa linjaa, jossa Y edustaa myyntiä ja X edustaa aikaa Lineaarinen regressio hidastaa hitaasti kääntöpisteiden ja askellovaikutusten kysynnän muutoksia Lineaarinen regressio sopii suoraviivaiseen dataan, vaikka tiedot ovat kausittaisia ​​tai paremmin kuvattu käyrällä Kun myyntihistorian tiedot seuraavat käyrää tai joilla on vahva kausivaihtelu, ennustetaan esijännitys ja järjestelmällisiä virheitä. erittely n on yhtä kuin myyntihistorian jaksot, joita käytetään laskettaessa a: n ja b: n arvoja. Esimerkiksi määritä n 4 käyttämään historiaa syyskuusta joulukuuhun laskennan perustana. Kun tietoja on saatavana, suurempi n, kuten N 24 käytettiin tavallisesti LSR määrittelee linjan vain kahdelle datapisteelle Tässä esimerkissä valittiin pieni arvo nn 4, joka vähentää manuaalisia laskelmia, jotka tarvitaan tulosten tarkistamiseksi. Minimiin tarvitaan myyntihistoria n jaksot plus Määräaika, joka vaaditaan parhaan mahdollisen suorituskyvyn ennustetun suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennustelaskelmassa käytetty historia. March-ennuste on yhtä kuin 119 5 7 2 3 135 6 pyöristettynä 136,3: een 2 7 Menetelmä 7 Toinen asteen arviointi ennuste, tämä menetelmä käyttää toisen asteen approksimointi kaavaa juoni käyrä, joka perustuu myyntijaksojen lukumäärään. Tämä menetelmä vaatii ajanjaksojen parhaiten sopivan plus pe ajanjaksoja kolme Tämä menetelmä ei ole hyödyllistä ennakoida pitkän aikavälin kysyntää.3 2 7 1 Esimerkkimenetelmä 7 Toisen asteen lähentäminen. Linearinen regressio määrittää a ja b arvot ennuste kaavassa Y ab X tavoite suoraa linjaa sovittaessa myyntihistoriatietoihin Toisen asteen lähentäminen on samanlainen, mutta tämä menetelmä määrittää arvot a, b ja c tässä ennustekaavassa. Tämän menetelmän tavoite on sovittaa käyrä myyntihistoriatietoihin Tämä menetelmä on hyödyllinen, kun tuote siirtyy elinkaaren vaiheiden välillä. Esimerkiksi kun uusi tuote siirtyy johdannosta kasvuvaiheisiin, myyntikehitys saattaa kiihtyä. Toisen asteen termin ansiosta ennuste voi nopeasti lähestyä ääretöntä tai pudota nolla riippuen siitä, onko kerroin c positiivinen vai negatiivinen Tämä menetelmä on hyödyllinen vain lyhyellä aikavälillä. Forecast-erittelyt kaava löytää a, b ja c, jotka sovittavat käyrän täsmälleen kolmeen pisteeseen Määrität n, kussakin kolmesta pisteestä kertyvien tietojen aikajaksoittain Tässä esimerkissä n 3 Todellista myyntiä koskevat tiedot huhtikuusta kesäkuuhun yhdistetään ensimmäiseen pisteeseen, Q1 heinäkuusta syyskuuhun lisätään yhteen luomalla Q2 ja lokakuusta joulukuuhun Summa Q3: een Käyrä on sovitettu kolmeen arvoon Q1, Q2 ja Q3.Erätetty myyntihistoria 3 n jaksot ennustuksen laskemiseksi sekä aikataulujen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä ennustetun suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä taulukko on historiaan käytetty ennuste laskettaessa. Q0 Tammi Helmi Mar. Q1 Huhti Toukokuu Jun, joka vastaa 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep, mikä vastaa 140 129 131 400.Q3 lokakuu Nov Dec, mikä vastaa 114 119 137 370. Seuraava askel laskee kolmea kerrointa a, b ja c, joita käytetään ennustekaavassa Y ab X c X 2. Q1, Q2 ja Q3 on esitetty graafisesti, jolloin aika on piirretty vaaka-akselilla Q1 edustaa huhtikuun kokonaismyyntiä , Toukokuu ja kesäkuu ja se on piirretty X 1: lle Q2 vastaa heinäkuusta syyskuuhun Q3 vastaa lokakuuhun joulukuuhun ja Q4 edustaa tammi-maaliskuussa Tämä graafi kuvaa Q1-, Q2-, Q3- ja Q4-kaavioiden kuvaamista toisen asteen approksimaatioon. Kuvio 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3 ja Q4 toisen asteen approximation. Three yhtälöt kuvaavat kolme pistettä kaaviossa. 1 Q1 a bX cX 2 jossa X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 jossa X 2 Q2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 jossa X 3 Q3 a 3b 9c. Sulje kolme yhtälöä samanaikaisesti löytää b, a ja c. Subtract yhtälö 1 1 yhtälöstä 2 2 ja ratkaise b. Vaihda tämä yhtälö b: ksi yhtälöön 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finally, korvata nämä yhtälöt a ja b yhtälöön 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method Laskee a, b ja c seuraavasti. Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23. Tämä On toisen asteen approksimaatioennusteen laskenta. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2.Kun X 4, Q4 322 340 368 294 Ennuste on 294 3 98 per jakso. Kun X 5, Q5 322 425 575 172 Ennuste vastaa 172 3 58 33 pyöristettynä 57: een jaksoa kohden. Kun X 6, Q6 322 510 828 4 Ennuste on 4 3 1 33 pyöristettynä 1: een jaksoittain. Tämä on ennuste ensi vuonna, viime vuoteen tänä vuonna.3 2 8 Menetelmä 8 Joustava menetelmä. Tämän menetelmän avulla voit valita parhaan sopivuuden per jotka alkavat n kuukautta ennen ennusteiden alkamispäivää, ja soveltaa prosenttiosuutta kasvattamalla tai pienentämällä kertaluonteista tekijää ennusteiden muokkaamiseksi. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen, paitsi että voit määrittää riippuen siitä, mitä valitset n: ksi, tämä menetelmä vaatii parempia jaksoja ja ilmoitettujen myyntitietojen lukumäärää. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan suunnitellun trendin kysyntää.3 2 1 Esimerkkimenetelmä 8 Joustava menetelmä. Joustava menetelmä prosentteina yli kuukausien ajan Prior on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen verrattuna Molemmat menetelmät kertoivat myyntitiedot edellisestä ajanjaksosta määrittämällä tekijällä ja sitten tuottaneen tämän tuloksen tulevaisuuteen Viime vuoteen verrattuna prosenttiosuuden ennuste perustuu ennalta edellisen vuoden vastaavaan ajanjaksoon. Voit myös käyttää joustavaa menetelmää määritellä ajanjakso, joka ei ole sama kuin Laskentaperusteeksi. Moninkertaistumiskerroin Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdon 110 korottamalla aikaisempia myyntihistoriatietoja 10 prosentilla. Vaihejakso Esimerkiksi n 4 aiheuttaa ensimmäisen ennusteen perustuvan myyntitietoihin Viime vuoden syyskuussa. Minimi edellytti myyntihistoriaa kausien lukumäärää takaisin perusjaksoon sekä aikaisempien aikajaksojen lukumäärän, joka tarvitaan ennakoidun suorituskyvyn arvioimiseen parhaiten soveltuvalla tavalla. Tämä taulukko on ennusteennusteen laskentamenetelmä.3 2 9 Menetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo Painotettu liikkuva keskiarvo on samanlainen kuin menetelmän 4 keskiarvo, koska se keskimäärin edelliskuukauden myyntihistoria edustaa seuraavan kuukauden myyntihistoriaa. Tämän kaavan avulla voit kuitenkin määrittää painot kullekin aikaisempiin ajanjaksoihin. Tämä menetelmä edellyttää valittujen painotettujen kausien lukumäärää sekä ajanjaksojen lukumäärää parhaiten soveltuvien tietojen kanssa. Samanlainen kuin liikkuva keskiarvo, tämä menetelmä on jäljessä kysynnän kehityksestä, joten tämä Menetelmää ei suositella tuotteille, joilla on voimakas suuntaus tai kausivaihtelu Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, joka on suhteellisen tasainen.3 2 9 1 Esimerkkimenetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo. Painotettu liikkuva keskiarvo WMA - menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 4 , Siirrettäessä keskimäärin MA Voit kuitenkin määrittää epätasaiset painot historiallisiin tietoihin käytettäessä WMA-menetelmää. Menetelmä laskee viimeisen myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi. Viimeisimmillä tiedoilla on tavallisesti suurempi paino kuin vanhempien tietojen, Joten WMA reagoi paremmin myynnin tason muutoksiin. Tulevaisuuden ennakointi ja systemaattiset virheet tapahtuvat kuitenkin silloin, kun tuotteen myynnin historia osoittaa voimakkaita suuntauksia tai kausivaihteluja. Tämä menetelmä toimii paremmin maturituotteiden lyhyen aikavälin ennusteiden suhteen kuin kasvavaan tai vanhentuneeseen tuotteeseen elinkaaren vaiheet. Ennusteiden laskennassa käytettävien myyntihistorioiden n lukumäärä. Esimerkiksi määritä n 4 proseduurissa ssing-vaihtoehto käyttää viimeisimpiä neljää jaksoa perustana seuraavalle aikajaksolle. Suuri arvo n: lle kuten 12 vaatii enemmän myyntihistoriaa. Tällainen arvo johtaa vakaaseen ennusteeseen, mutta se on hidas tunnistaa muutokset myynnin taso Sitä vastoin pieni arvo n: lle, kuten 3, reagoi nopeammin myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, että tuotanto ei pysty vastaamaan muunnelmia. Prosessointioperaattorin 14 - jaksoihin ei saa ylittää 12 kuukautta. Paino, joka on osoitettu kullekin historialliselle ajanjaksolle. Määritettyjen painojen on oltava yhteensä 1 00 Esimerkiksi kun n 4, osoitetaan painot 0 50, 0 25, 0 15 ja 0 10 ja viimeisimmät tiedot, jotka saivat suurimman painon. Minimi edellytti myyntihistoriaa n sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. ast yhtäsat 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 pyöristettynä 128.Nykyinen ennuste on 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 pyöristettynä 128: een. Maaliskuun ennuste on 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 pyöristettynä 128,3: een 2 10 Menetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee aiempien myyntitulosten painotetun keskiarvon. 1: n 12: n myyntitoimeksiantohistoria, joka on esitetty prosessointivaihtoehdossa Järjestelmä käyttää matemaattista etenemistä punnitsemaan dataa ensimmäiseltä pienimmästä painosta lopulliseen painoarvoon. Sitten järjestelmä tallentaa nämä tiedot ennusteeseen jokaiseen jaksoon. Tämä menetelmä vaatii kuukauden s parhaiten sopivan plus myyntitoimeksiantohistorian käsittelyn optio-oikeuksilla määritettyjen jaksoiden lukumäärää.3 2 10 1 Esimerkkimenetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 9, WMA. Sen sijaan, että määritettäisiin mielivaltaisesti painotetaan historiallisiin tietoihin, käytetään kaavaa laskea lineaarisesti pienemmät painot ja summa 1 00 Menetelmä laskee sitten viimeisimmän myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi Kuten kaikki lineaariset liikkuvat keskimääräiset ennustustekniikat, ennakoivat esijännitteet ja systemaattiset virheet, kun tuotteen myyntihistoria On voimakas trendi tai kausivaihtelu Tämä menetelmä toimii paremmin lyhyen aikavälin ennusteiden kypsän tuotteen kuin tuotteiden kasvun tai vanhentumisvaiheessa elinkaaren aikana. n on yhtä suuri kuin myyntihistoria, jota käytetään arviointilaskelmassa Esimerkiksi, n on sama kuin 4 prosessointivaihtoehdossa käyttääksesi viimeisintä neljää jaksoa seuraavan jakson projisoinnin perustana Järjestelmä määrittää automaattisesti painot historiallisiin tietoihin, jotka laskevat lineaarisesti ja summaavat 1 00 Esimerkiksi kun n on yhtä kuin 4 , järjestelmä jakaa painot 0 4, 0 3, 0 2 ja 0 1 ja viimeisimmät tiedot vastaanottavat suurimman painon. Minimiin tarvitaan myyntihistoria np Lus niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennusteiden suorituskausien arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennusteiden laskennassa käytetty historia.3 2 11 Menetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee tasoitetun keskiarvon, josta tulee arvio, joka edustaa yleinen myynnin taso valittujen historiallisten tietojen jaksoissa. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistorian ajanjaksoa, jota edustaa parhaiten soveltuvien aikajaksojen lukumäärä ja määritettyjen historiallisten tietojen jaksojen vähimmäismäärä. Tämä vähimmäisvaatimus on kaksi historiallista ajanjaksoa, Menetelmä on hyödyllinen kysynnän ennakoimiseksi, kun datassa ei ole lineaarista suuntausta. 3 2 11 1 Esimerkkimenetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 10, Lineaarinen tasoittaminen lineaarisessa tasoituksessa. Järjestelmä määrittää painot, jotka vähenevät lineaarisesti historiallisiin tietoihin Exponential Smoothing - järjestelmässä järjestelmät jakavat eksponentiaalisesti hajoavia painoja Exponential Smoothing - ennusteen yhtälö on. Forecast P revious Actual Sales 1 Edellisestä ennusteesta. Ennuste on edellisen jakson ja edellisen jakson ennusteiden painotettu keskiarvo. Alpha on paino, jota sovelletaan edellisen jakson tosiasialliseen myyntiin. 1 on paino, jota sovelletaan edellisen jakson ennusteeseen Alfa-arvon arvot 0-1 ja tavallisesti 0-1 ja 0 välillä 4 Painojen summa on 1 00 1 1. Sinun tulisi määrittää tasoitusvakion arvo alfa Jos et määritä tasoitusvakion arvo, järjestelmä laskee oletetun arvon, joka perustuu jalostusvaihtoehdossa määritetyn myyntihistorian aikamääriin. kaltainen tasoitusvakio, jota käytetään tasoitetun keskiarvon laskemiseen yleisellä tasolla tai myynnin laajuus. Alfa-arvon vaihteluväli 0: sta 1.n: iin on yhtä suuri kuin myyntihistorian tiedot, jotka sisällytetään laskelmiin. Yleensä yhden vuoden myynnin historiatiedot ovat riittävät arvioimaan yleistä myynnin tasoa Tässä esimerkissä valittiin nn 4: lle pieni arvo, joka vähentää manuaalisia laskelmia, jotka tarvitaan tulosten tarkistamiseksi Exponential Smoothing voi tuottaa ennusteen, joka perustuu vain yhtä historialliseen data-kohtaan. Minimiin tarvitaan myyntihistoria n plus numero Jotka ovat välttämättömiä parhaiten soveltuvien ennusteiden suorituskausien arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia.3 2 12 Menetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoitus trendillä ja kausivaihtelulla. Tämä menetelmä laskee trendin, kausittaisen indeksin ja Eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo myyntitilaushistoriasta Järjestelmä soveltaa sitten ennusteesta ennusteeseen ja sopeuttaa kausittaisen indeksin. Tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärän ja kahden vuoden myyntitiedot, ja se on hyödyllistä kohteille, jotka ovat sekä suuntaus että kausivaihtelu ennusteessa Voit syöttää alfa - ja beetakertoimen tai laskea järjestelmän alfa - ja beetakertoimet ovat tasoitusvakio, joka Järjestelmä käyttää laskeakseen tasoitetun keskiarvon myynnin alfa-arvon yleiselle tasolle tai suuruusluokalle ja ennustebetaation trendikomponentille. 2 12 1 Esimerkkimenetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoittaminen trendillä ja kausivaihtelulla. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 11, eksponentiaalinen tasoitus , Jolloin lasketaan tasoitettu keskiarvo. Menetelmä 12 sisältää myös ennustejaksossa olevan termin simuloidun trendin laskemiseen. Ennuste koostuu tasoitetusta keskiarvosta, joka on mukautettu lineaariselle kehitykselle. Kun prosessointivaihtoehdossa on määritelty, ennuste on myös säädetty kausivaihteluille. Alpha on tasoitusvakio, jota käytetään laskettaessa tasoitettua keskiarvoa yleisen tason tai myynnin suuruuden osalta. Alfa-arvon vaihteluväli 0 - 1.Beta on tasoitusvakio, jota käytetään laskennallisen keskiarvon laskemisessa ennustuksen suuntauskomponentti. Beetasarjan arvo vaihtelee 0: stä 1: een. Jos ennusteeseen sovelletaan kausittaista indeksiä, Alfa ja beta ovat riippumattomia e Ne eivät tarvitse summia 1 0.Minimum vaaditaan myyntihistoria Vuosi plus sen ajanjaksojen määrä, jotka vaaditaan parhaan sovituksen ennustejaksojen arvioimiseksi Kun käytettävissä on kaksi tai useampia historiallisia tietoja, järjestelmä käyttää kahden vuoden tiedot laskelmissa. Menetelmä 12 käyttää kahta eksponentiaalisen tasoitusyhtälön ja yhden yksinkertaisen keskiarvon laskea tasoitetun keskiarvon, tasoitetun trendin ja yksinkertaisen keskimääräisen kausittaisen indeksin. Eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo. Eksponentiaalisesti tasoitettu trendi. Yksinkertainen keskimääräinen kausittainen indeksi. Kuvio 3-3 Yksinkertainen keskimääräinen kausittainen indeksi. Ennuste lasketaan sitten käyttämällä kolmen yhtälön tuloksia. L on kauden pituus L on 12 kuukautta tai 52 viikkoa. t on nykyinen aika. m on numero ennustuksen tulevaisuudesta. S on kerrottu kausittainen sopeuttamiskerroin, joka on indeksoitu sopivaan ajanjaksoon. Tässä taulukossa on esitetty ennustejulkistuksessa käytetty historia. Sisältää ennustejulkaisuja ja keskustelee niistä. Voit valita ennusteita tuottamaan jopa 12 ennustetta jokaiselle tuotteelle. Jokainen ennustamismenetelmä saattaa luoda hieman erilainen projektio. Kun tuhansia tuotteita ennustetaan, subjektiivinen päätös on epäkäytännöllinen suhteessa arvioituun käyttöön Järjestelmä arvioi automaattisesti suorituskykyä jokaiselle valitsemalleen ennustemenetelmälle ja jokaiselle ennustetulle tuotteelle. Voit valita kahden suorituskyvyn kriteerin välillä. MAD ja POA MAD on ennustevirheen mittari. POA on ennakoivan bias Molemmat suorituskyvyn arviointitekniikat edellyttävät todellista myyntihistoriatietoa määrittämäsi ajanjaksoksi. Arvioinnissa käytetyn viimeaikaisen historian ajanjaksoa kutsutaan pidemmän ajanjakson tai parhaimman sovituksen ajaksi. Ennustamenetelmän suorituskyvyn mittaamiseksi järjestelmää käytetään. ennuste kaavoja simuloida ennusteen historialliseen holdout aikana. Vertaa vertailu tosiasialliset myyntitiedot ja simuloidut ennusteet ennustejaksolle. Kun valitset useita ennusteita, sama menetelmä suoritetaan jokaiselle menetelmälle. Useita ennusteita lasketaan holdout-ajanjaksolle ja verrataan saman ajanjakson tunnettuun myyntihistoriaan. parhaan mahdollisen ottelun parhaiten sovitettuna ennusteiden ja todellisen myynnin välillä pidemmän ajanjakson aikana suositellaan käytettäväksi suunnitelmissa Tämä suositus on jokaiselle tuotteelle ominaista ja voi muuttua joka kerta, kun tuot ennustuksen.3 3 1 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama. Mean Absolute Poikkeama MAD on poikkeamien tai virheiden absoluuttisten arvojen tai suuruuden keskiarvo keskimääräisen tai keskiarvon välillä todellisen ja ennustetun datan välillä. MAD on odotettavissa olevien virheiden keskimääräisen suuruuden mitta, kun otetaan huomioon ennustusmenetelmä ja datan historia. laskenta, positiiviset virheet eivät peruuta negatiivisia virheitä Vertaamalla useampia ennustusmenetelmiä, sillä on pienin MA D on luotettavin kyseiselle tuotteelle kyseisen ajanjakson ajan, kun ennuste on puolueeton ja virheet yleensä jakautuvat, yksinkertaisen matemaattisen suhteen välillä on MAD ja kaksi muuta yhteistä jakautumismuotoa, jotka ovat keskihajonta ja keskimääräinen neliöllinen virhe Esimerkiksi. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.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 When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise 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 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 In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 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 fore cast, 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.