3 Förstå prognosnivåer och metoder. Du kan generera både detaljprognoser för enstaka prognoser och sammanfattande produktlinjeprognoser som speglar produktbehovsmönster. Systemet analyserar tidigare försäljning för att beräkna prognoser med hjälp av 12 prognosmetoder. Prognoserna inkluderar detaljinformation på objektnivå och högre nivå Information om en filial eller företaget som helhet.3 1 Prognos Prestationsutvärderingskriterier. Beroende på valet av bearbetningsalternativ och trender och mönster i försäljningsdata, utförs vissa prognosmetoder bättre än andra för en given historisk dataset. En prognos Metod som är lämplig för en produkt kanske inte är lämplig för en annan produkt. Det kan hända att en prognosmetod som ger bra resultat vid ett skede av en produkts livscykel är lämpligt under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera Nuvarande resultat av prognosmetoderna. Beräkning av noggrannhet POA. Mean absolut E avvikelse MAD. Both av dessa prestationsbedömningsmetoder kräver historisk försäljningsdata för en period som du anger. Denna period kallas en uthållningsperiod eller period med bästa passform. Data i denna period används som utgångspunkt för att rekommendera vilken prognosmetod som ska användas i Gör nästa prognosprojektion Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. 3 1 1 Bästa passform. Systemet rekommenderar den bästa passformsprognosen genom att använda de valda prognosmetoderna till tidigare försäljningsorderhistorik och jämföra Prognos simulering till den faktiska historien När du skapar en bästa anpassad prognos jämför systemet de faktiska försäljningsorderhistorierna med prognoser för en viss tidsperiod och beräknar hur exakt varje förutspådningsmetod förutsäger försäljning. Systemet rekommenderar därför den mest exakta prognosen som den bästa passformen Denna grafik illustrerar bästa passformprognoser. Figur 3-1 Bästa passformsprognos. Systemet använder denna stegsekvens t O bestämma den bästa fit. Use varje specifierad metod för att simulera en prognos för hållbarhetsperioden spara den faktiska försäljningen till de simulerade prognoserna för hållbarhetsperioden. Beräkna POA eller MAD för att bestämma vilken prognosmetod som ligger närmast den tidigare faktiska försäljningen. Systemet Använder antingen POA eller MAD, baserat på de behandlingsalternativ du väljer. Rekommendera en lämplig prognos för POA som är närmast 100 procent över eller under eller MAD som är närmast noll.3 2 Prognosmetoder. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Förvaltningen använder 12 metoder för kvantitativ prognos och anger vilken metod som passar bäst för prognosläget. Detta avsnitt diskuterar. Metod 1 procent över förra året. Metod 2 beräknad procentsats under förra året. Metod 3 förra året till detta år. Metod 4 Flyttande Average. Method 5 Linear Approximation. Method 6 Minsta Kvadrera Regression. Method 7 Second Degree Approximation. Method 8 Flexibel Metod. Metod 9 Vägt Flyttande Average. Method 10 Linear Utjämning. Metod 11 Exponentiell utjämning. Metod 12 Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet. Ange den metod som du vill använda i bearbetningsalternativen för prognosgenereringsprogrammet R34650. De flesta av dessa metoder ger begränsad kontroll. Till exempel är vikten placerad på tidigare historiska Data eller datumintervallet för historiska data som används i beräkningarna kan specificeras av dig. Exemplen i guiden anger beräkningsförfarandet för var och en av de tillgängliga prognosmetoderna med en identisk uppsättning historiska data. Metodsexemplen i Guide använd del eller alla dessa dataset som är historiska data från de senaste två åren Prognosprojektionen går in i nästa år. Denna försäljningshistorikdata är stabila med små säsongstegringar i juli och december Detta mönster är karakteristiskt för en mogen produkt som Kan närmar sig föryngring.3 2 1 Metod 1 Procent över förra året. Denna metod använder procenten över fjolårets formel för att multiplicera eac H prognosperiod med angiven procentuell ökning eller minskning. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod antalet perioder för bästa passform plus ett års försäljningshistorik. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller nedgång.3 2 1 1 Exempel Metod 1 Procent Över fjolåret. Procenten över förra året formel multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en faktor du anger och sedan projekt som resulterar under nästa år. Denna metod kan vara användbar vid budgetering för att simulera påverkan av en specificerad Tillväxttakt eller när försäljningshistoriken har en betydande säsongskomponent. Förutsägningsspecifikationer Multiplikationsfaktor Ange till exempel 110 i behandlingsalternativet för att öka föregående års s försäljningshistorikdata med 10 procent. Förfrågad försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus Antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioder med bästa passform som du anger. Denna tabell är historia som används i förgrunden Cast beräkning. Februari prognos motsvarar 117 1 1 128 7 avrundad till 129.Marg prognos är lika med 115 1 1 126 5 avrundad till 127,3 2 2 Metod 2 Beräknad procentsats under förra året. Denna metod använder den beräknade procentsatsen över fjolårets formel för att jämföra det förflutna Försäljning av angivna perioder till försäljning från samma perioder under föregående år Systemet bestämmer en procentuell ökning eller minskning och multiplicerar sedan varje period med procentandelen för att bestämma prognosen. För att kunna förutse efterfrågan kräver denna metod antalet perioder med orderingång Historia plus ett års försäljningshistorik Denna metod är användbar för att prognostisera kortfristig efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller nedgång.3 2 2 1 Exempel Metod 2 Beräknad procentandel över förra året. Beräknad procentsats över förra året formel multiplicerar försäljningsdata från föregående År med en faktor som beräknas av systemet och sedan projekterar det resultatet för nästa år. Denna metod kan vara användbar för att påvisa inverkan på att förlänga de senaste Tillväxthastighet för en produkt till nästa år samtidigt som ett säsongsmönster som finns i försäljningshistoriken bevaras. Förutsägningsspecifikationer Omsättning av försäljningshistorik som ska användas vid beräkning av tillväxten Till exempel anger n att det är 4 i bearbetningsalternativet för att jämföra försäljningshistoria För de senaste fyra perioderna till samma fyra perioder föregående år Använd det beräknade förhållandet för att göra projiceringen för nästa år. Behovet av försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosen Prestandeperioder med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen, givet n 4.Förutsiktsprognosen är 117 0 9766 114 26 avrundad till 114.Marg prognos är 115 0 9766 112 31 avrundad till 112,3 2 3 Metod 3 Förra året till Detta år. Den här metoden använder förra årets försäljning för nästa år s prognos. För att förutse efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus ett års försäljningsorderhistoria. Thod är användbart för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter med efterfrågan på efterfrågan eller säsongsbetonad efterfrågan utan trend.3 2 3 1 Exempel Metod 3 Förra året till i år. Förra året till årets formel kopieras försäljningsdata från föregående år till nästa år Denna metod kan vara användbar vid budgetering för att simulera försäljningen på nuvarande nivå. Produkten är mogen och har ingen trend på lång sikt, men ett betydande säsongsmässigt efterfrågemönster kan existera. Förutsägningsspecifikationer Ingen. Behövs försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus Antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Januaryprognosen är lika med januari förra året med ett prognosvärde på 128. Förra prognosen är lika med februari förra året med Ett prognosvärde på 117.March prognosen är lika med mars förra året med ett prognosvärde på 115,3 2 4 Metod 4 Flyttande medelvärde. Denna metod använder den genomsnittliga rörliga medelformeln till genomsnittet Det angivna antalet perioder att projicera nästa period Du bör omräkna det ofta varje månad eller åtminstone kvartalsvis för att reflektera ändrad efterfråganivå. För att kunna förutse efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus antalet perioder med orderorderhistorik Detta Metoden är användbar för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter utan en trend.3 2 4 1 Exempel Metod 4 Flyttande Average. Moving Average MA är en populär metod för att medelvärda resultaten av den senaste försäljningshistoriken för att bestämma ett prognos på kort sikt MA prognosmetoden Lags bakom trender Prognosförskjutningar och systematiska fel uppstår när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsbetonade mönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter som ligger i livscykelns tillväxt eller föråldring. Förutsägningsspecifikationer n Är lika med antalet perioder av försäljningshistorik som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 4 i behandlingsalternativet som ska användas De senaste fyra perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod Ett stort värde för n som 12 kräver mer försäljningshistoria. Det ger en stabil prognos, men är långsamt att känna igen skift i försäljningsnivån. Omvänt är en liten Värdet för n som 3 är snabbare att svara på förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Förfrågad försäljningshistorik n plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosen Prestanda perioder med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Februari prognos är lika med 114 119 137 125 4 123 75 avrundad till 124.Marg prognos är lika med 119 137 125 124 4 126 25 avrundad till 126,3 2 5 Metod 5 Linjär approximation. Metoden använder den linjära approximationsformeln för att beräkna en trend från antalet perioder med orderorderhistorik och att projicera denna trend till prognosen. Du bör omräkna trenden månadsvis för att detektera förändringar i t Rends. Denna metod kräver antal perioder med bäst passform plus antal specificerade perioder med orderorderhistorik. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på nya produkter eller produkter med konsekventa positiva eller negativa trender som inte beror på säsongsvariationer.3 2 5 1 Exempel Metod 5 Linjär approximation. Linear Approximation beräknar en trend som baseras på två försäljningshistoriska datapunkter Dessa två punkter definierar en rak trendlinje som projiceras in i framtiden. Använd den här metoden med försiktighet, eftersom långdistansprognoserna utnyttjas av små Ändringar i bara två datapunkter. Förutsägningsspecifikationer n är lika med datapunktet i försäljningshistoriken som jämförs med den senaste datapunkten för att identifiera en trend. Ange till exempel n 4 för att använda skillnaden mellan december senaste data och augusti fyra perioder före December som grund för beräkning av trend. Minimum krävs försäljningshistoria n plus 1 plus antal tidsperioder som krävs för utvärdering Ng de prognostiserade prestationsperioderna som passar bäst. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. Januariprognosen december förra året 1 Trend vilket motsvarar 137 1 2 139.Februari prognos december förra året 1 Trend vilket motsvarar 137 2 2 141.March Prognos december förra året 1 Trend som motsvarar 137 3 2 143,3 2 6 Metod 6 Minsta kvadratregression. Minst kvadratregressions LSR-metoden härleder en ekvation som beskriver ett raklinjeläge mellan historiska försäljningsdata och tidens gång. LSR passar en linje till Det valda utbudet av data så att summan av kvadraterna för skillnaderna mellan de faktiska försäljningsdatapunkterna och regressionslinjen minimeras. Prognosen är en projicering av denna raka linje i framtiden. Denna metod kräver försäljningsdatahistorik för den period som Representeras av antalet perioder som passar bäst och det angivna antalet historiska datoperioder Minimikravet är två historiska datapunkter Denna metod är användbar för att förecera Största efterfrågan när en linjär trend ligger i data.3 2 6 1 Exempel Metod 6 Minsta kvadratregression. Linär regression, eller minst kvadratregression LSR, är den mest populära metoden för att identifiera en linjär trend i historiska försäljningsdata Metoden beräknar värdena För a och b att användas i formeln. Denna ekvation beskriver en rak linje där Y representerar försäljning och X representerar tid. Linjär regression är långsam för att känna igen vändpunkter och stegfunktionsskift i efterfrågan. Linjär regression passar en rak linje till data, Även när data är säsongsbetonade eller bättre beskrivna av en kurva När försäljningshistorikdata följer en kurva eller har ett starkt säsongsmönster, uppstår prognosfel och systematiska fel. Förutsägningsspecifikationer n är lika med perioderna av försäljningshistorik som kommer att användas vid beräkning av värdena För a och b Ange till exempel n 4 för att använda historiken från september till december som grund för beräkningarna När data finns tillgängligt skulle en större n som n 24 ordinari Användes LSR definierar en rad för så få som två datapunkter För detta exempel valdes ett litet värde för nn 4 för att minska de manuella beräkningar som krävs för att verifiera resultaten. Minsta möjliga försäljningshistorik n perioder plus antal tid Perioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna som passar bäst. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. Marsprognosen är lika med 119 5 7 2 3 135 6 avrundad till 136,3 2 7 Metod 7 Andra grader Approximation. To projicera prognosen, Den här metoden använder den andra graden approximationsformeln för att plotta en kurva som är baserad på antalet perioder av försäljningshistoria. Denna metod kräver antalet perioder som passar bäst, plus antalet perioder av orderorderhistorik gånger tre. Denna metod är inte användbar för att Prognos efterfrågan på en långsiktig period.3 2 7 1 Exempel Metod 7 Andra grader Approximation. Linear Regression bestämmer värdena för a och b i prognosformeln Y ab X med målet att passa en rak Linje till försäljningshistorikdata Andra grader Approximation är liknande, men den här metoden bestämmer värdena för a, b och c i den här prognosformeln. Syftet med denna metod är att passa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod är användbar när En produkt ligger i övergången mellan livscykelsteg När till exempel när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtsteg kan försäljningsutvecklingen accelereras. På grund av den andra orderperioden kan prognosen snabbt närma sig oändligheten eller sjunka till noll beroende på huruvida koefficienten C är positiv eller negativ Denna metod är endast användbar på kort sikt. Förutsägningsspecifikationer formeln hitta a, b och c för att passa en kurva till exakt tre punkter. Du anger n, antalet dataperioder som ackumuleras i var och en av De tre punkterna I detta exempel kombineras n 3 Faktiska försäljningsdata för april till juni i första punkten, Q1 juli till september läggs till för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3 Kurvan E är monterad på de tre värdena Q1, Q2 och Q3. Behövs försäljningshistorik 3 n perioder för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Denna tabell är historia som används i Prognosberäkning. Q0 Jan Feb Mar. Q1 Apr Maj Juni vilket motsvarar 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep vilket motsvarar 140 129 131 400.Q3 Okt Nov Dec vilket motsvarar 114 119 137 370. Nästa steg innebär att de tre koefficienterna a , B och c som används i prognosformeln Y ab X c X 2.Q1, Q2 och Q3 presenteras på grafiken, där tiden är planerad på den horisontella axeln Q1 representerar den totala historiska försäljningen för april, maj och Juni och plottas på X 1 Q2 motsvarar juli till september Q3 motsvarar oktober till december och Q4 representerar januari till mars Denna graf illustrerar diagrammet för Q1, Q2, Q3 och Q4 för approximation av andra grader. Figur 3-2 Plotting Q1 , Q2, Q3 och Q4 för andra graders approximation Tre ekvationer beskriver de tre punkterna på grafen. 1 Q1 en bX cX2 där X1 Q1 a b c. 2 Q2 en bX cX2 där X2 Q2 en 2b 4c. 3 Q3 en bX cX 2 där X 3 Q3 a 3b 9c. Solve de tre ekvationerna samtidigt för att hitta b, a och c. Ta bort ekvation 1 1 från ekvation 2 2 och lösa för b. Sätta ut denna ekvation för b i ekvation 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1. Äntligen ersätt dessa ekvationer för a och b till ekvation 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method Beräknar a, b och c som följer. a 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.This Är en beräkning av approximationsprognos för andra graden. En bX cX 2 322 85X 23 X 2. När X 4, Q4 322 340 368 294 Prognosen är 294 3 98 per period. När X 5, Q5 322 425 575 172 Prognosen är lika med 172 3 58 33 avrundad till 57 per period. När X 6, Q6 322 510 828 4 Prognosen motsvarar 4 3 1 33 avrundad till 1 per period. Detta är prognosen för nästa år, förra året till det här året.3 2 8 Metod 8 Flexibel metod. Med den här metoden kan du välja det bästa passformet antal per Jod av försäljningsorderhistorik som börjar n månader före prognosens startdatum och att tillämpa en procentuell ökning eller minskning av multiplikationsfaktorn för att ändra prognosen. Denna metod liknar Metod 1, Procent över förra året, förutom att du kan ange Antal perioder som du använder som bas. Beroende på vad du väljer som n kräver denna metod perioder som passar bäst, plus antalet perioder av försäljningsdata som anges. Denna metod är användbar för att förutse efterfrågan på en planerad trend.3 2 8 1 Exempel Metod 8 Flexibel metod. Flexibel metodprocent över n månader Tidigare liknar Metod 1, Procent över fjolår Båda metoderna multiplicerar försäljningsdata från en tidigare tidsperiod med en faktor som specificeras av dig och sedan projekterar det resultatet i framtiden I Procenten över senaste årmetoden är projiceringen baserad på data från samma tidsperiod föregående år. Du kan också använda den flexibla metoden för att ange en tidsperiod, annan än samma period i la St år för att använda som grund för beräkningarna. Multiplikationsfaktor Ange till exempel 110 i bearbetningsalternativet för att öka tidigare försäljningshistorikdata med 10 procent. Basperiod Exempelvis orsakar n 4 den första prognosen att baseras på försäljningsdata I september förra året. Minimum krävde försäljningshistoria antalet perioder tillbaka till basperioden plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen.3 2 9 Metod 9 Vägt rörlig medelvärde. Den viktade rörliga genomsnittsformeln liknar Metod 4, Rörlig medelformel, eftersom den är genomsnittlig säljhistorik för föregående månad för att projicera nästa månads s-försäljningshistorik. Med denna formel kan du dock tilldela vikter för varje Av den tidigare perioden. Denna metod kräver antal viktade perioder valda plus antalet perioder som passar bäst i likhet med rörande medelvärde, den här metoden ligger bakom efterfrågan trenderna, så detta Metod rekommenderas inte för produkter med starka trender eller säsongsvariationer. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter med en efterfrågan som är relativt nivå.3 2 9 1 Exempel Metod 9 Vägt rörligt medelvärde. Den viktade rörliga genomsnittliga WMA-metoden liknar metod 4 , Moving Average MA Du kan dock tilldela ojämna vikter till historiska data vid användning av WMA. Metoden beräknar ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en projicering på kort sikt. Senare data får vanligtvis större vikt än äldre data, Så WMA reagerar mer på förändringar i försäljningsnivån Men prognosfel och systematiska fel uppstår när produktförsäljningshistoriken uppvisar starka trender eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter i tillväxt eller föråldrade Stadier av livscykeln. Antalet perioder av försäljningshistorik n att använda i prognosberäkningen. Till exempel, ange n 4 i förfarandet Ssing alternativet att använda de senaste fyra perioderna som grund för projiceringen till nästa tidsperiod Ett stort värde för n som 12 kräver mer försäljningshistoria Ett sådant värde ger en stabil prognos, men det är långsamt att känna igen skift i Försäljningsnivå Omvänt svarar ett litet värde för n som 3 snabbare till förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Totalt antal perioder för bearbetningsalternativet 14 - Perioder som ska inkluderas får inte överstiga 12 månader. Vikten som tilldelas vart och ett av de historiska dataperioderna. De tilldelade vikterna måste vara totalt 1 00 Till exempel, när n 4, tilldela vikter på 0 50, 0 25, 0 15 och 0 10 med den senaste data som tar emot största vikt. Minimum krävs försäljningshistorik n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. January forec Ast är lika med 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 avrundad till 128. Nyårsprognosen är lika med 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 avrundad till 128. Marsprognosen är lika med 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 avrundad till 128,3 2 10 Metod 10 Linjär utjämning. Denna metod beräknar ett vägt genomsnitt av tidigare försäljningsdata I beräkningen använder denna metod antalet perioder av Försäljningsorderhistorik från 1 till 12 som anges i bearbetningsalternativet Systemet använder en matematisk progression för att väga data i intervallet från den första minsta vikten till den slutliga vikten. Sedan projekterar systemet denna information till varje period i prognosen. Detta Metoden kräver månadens bästa passform plus försäljningsorderhistoriken för antalet perioder som anges i bearbetningsalternativet. 3 2 10 1 Exempel Metod 10 Linjär utjämning. Denna metod liknar Metod 9, WMA. I stället för godtyckligt tilldelande Vikter till historiska data används en formel Att tilldela vikter som faller linjärt och summa till 1 00 Metoden beräknar sedan ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt Som alla linjära glidande medelprognostekniker förekommer prognosfel och systematiska fel när produktförsäljningshistoriken Uppvisar stark trend eller säsongsbetonade mönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter i livscykelns tillväxt eller föråldrade stadier. Det motsvarar antalet försäljningsperioder som ska användas vid prognosberäkningen. Ange till exempel N är lika med 4 i bearbetningsalternativet för att använda de senaste fyra perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod Systemet tilldelar automatiskt vikterna till historiska data som avtar lineärt och summan till 1 00 Till exempel när n är lika med 4 , Systemet tilldelar vikter av 0 4, 0 3, 0 2 och 0 1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minsta möjliga försäljningshistoria np Lus det antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen.3 2 11 Metod 11 Exponentiell utjämning. Denna metod beräknar ett jämnt medelvärde som blir en uppskattning som representerar Generell försäljningsnivå över vald historisk dataperiod. Denna metod kräver försäljningsdatahistorik för den tidsperiod som representeras av antalet perioder som passar bäst, plus antalet historiska datoperioder som anges. Minimibehovet är två historiska dataperioder. Metoden är användbar för att prognostisera efterfrågan när ingen linjär trend är i data. 3 2 11 1 Exempel Metod 11 Exponentiell utjämning. Denna metod liknar Metod 10, Linjär utjämning i linjär utjämning, tilldelar systemet vikter som linjärt avviker från historiska data Vid exponentiell utjämning tilldelar systemet vikter som exponentiellt sönderfallas. Ekvationen för exponentiell utjämningsprognos är. Forecast P Revious Actual Sales 1 Tidigare prognos. Prognosen är ett vägt genomsnitt av den faktiska försäljningen från föregående period och prognosen från föregående period Alpha är vikten som tillämpas på den faktiska försäljningen under föregående period 1 är vikten som tillämpas Till prognosen för föregående period Värden för alfabetik från 0 till 1 och faller vanligen mellan 0 1 och 0 4 Summan av vikterna är 1 00 1 1.Du bör tilldela ett värde för utjämningskonstanten, alfabetet Om du inte gör Ange ett värde för utjämningskonstanten, beräknar systemet ett antaget värde som är baserat på antalet perioder av försäljningshistorik som anges i bearbetningsalternativet, liksom den utjämnade konstanten som används för att beräkna det jämnde genomsnittet för den allmänna nivån eller Storleken på försäljningen. Val för alfabetik från 0 till 1n motsvarar utbudet av försäljningshistorikdata som ingår i beräkningarna. Generellt är ett års försäljningshistorikdata tillräckligt för att beräkna den allmänna försäljningsnivån För detta exempel valdes ett litet värde för nn 4 för att minska de manuella beräkningarna som krävs för att verifiera resultaten Exponentiell utjämning kan generera en prognos som baseras på så lite som en historisk datapunkt. Minsta nödvändiga försäljningshistorik n plus numret Av tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioder med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen.3 2 12 Metod 12 Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet. Denna metod beräknar en trend, ett säsongsindex och en Exponentiellt jämnade genomsnittet från försäljningsorderhistoriken Systemet tillämpar sedan en prognos av trenden mot prognosen och justerar för säsongsindex. Denna metod kräver antalet perioder som passar bäst plus två års försäljningsdata och är användbar för artiklar som har Både trend och säsonglighet i prognosen Du kan ange alfa - och beta-faktorn, eller få systemet att beräkna dem Alpha och beta faktorer är utjämningskonstanten som Systemet använder för att beräkna det jämnde genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen alfa och trendkomponenten i prognosen beta.3 2 12 1 Exempel Metod 12 Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet. Denna metod liknar metod 11, exponentiell utjämning , Eftersom ett jämnt medelvärde beräknas. Metod 12 innefattar emellertid också en term i prognosförjämningen för att beräkna en jämn trend. Prognosen består av ett jämnt medelvärde som justeras för en linjär trend. När det anges i bearbetningsalternativet är prognosen Justeras även för säsonglighet. Alpha är lika med utjämningskonstanten som används för att beräkna det jämnde genomsnittet för den generella nivån eller storleken på försäljningen. Val för alfaintervall från 0 till 1.Beta motsvarar utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnde genomsnittet för Trendkomponenten i prognosen. Val för beta-intervall från 0 till 1.Vår en säsongsindex används för prognosen. Alpha och beta är oberoende av En annan De behöver inte uppgå till 1 0. Minsta nödvändiga försäljningshistoria Ett år plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform När två eller flera års historisk data är tillgänglig använder systemet Två års data i beräkningarna. Metod 12 använder två exponentiella utjämningsekvationer och ett enkelt medelvärde för att beräkna ett jämnt medelvärde, en jämn trend och ett enkelt medelstora säsongsindex. Ett exponentiellt jämnt medelvärde. En exponentiellt jämn trend. En enkel medelstora säsong Index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. Prognosen beräknas sedan med hjälp av resultaten av de tre ekvationerna. L är längden på säsongligheten L är 12 månader eller 52 veckor. t är den aktuella tidsperioden. M är numret Av tidsperioder i prognosens framtid. S är den multiplicativa säsongsjusteringsfaktorn som indexeras till lämplig tidsperiod. Denna tabell listar historia som används i prognosberäkningen. Detta avsnitt pr Ger en översikt över prognosutvärderingar och diskuterar. Du kan välja prognosmetoder för att generera så många som 12 prognoser för varje produkt. Varje prognosmetod kan skapa en något annorlunda prognos. När tusentals produkter är prognoser är ett subjektivt beslut opraktiskt vad gäller vilken prognos som ska användas I planerna för varje produkt. Systemet utvärderar automatiskt prestanda för varje prognosmetod som du väljer och för varje produkt som du förutspår. Du kan välja mellan två prestandakriterier MAD och POA MAD är ett mått på prognosfel POA är ett mått på prognosförskjutning Båda dessa prestandautvärderingstekniker kräver faktiska försäljningshistorikdata under en period som specificeras av dig. Perioden för den senaste historiken som används för utvärdering kallas en uthållningsperiod eller period som passar bäst. För att mäta prestanda för en prognosmetod, använder systemet. Prognosformler för att simulera en prognos för den historiska holdoutperioden. Gör en jämförelse mellan Faktiska försäljningsdata och den simulerade prognosen för hållbarhetsperioden. När du väljer flera prognosmetoder sker samma process för varje metod. Multipla prognoser beräknas för hållbarhetsperioden och jämfört med den kända försäljningshistoriken för samma period. Prognosmetoden som producerar Den bästa matchningen som passar bäst mellan prognosen och den faktiska försäljningen under hållbarhetsperioden rekommenderas för användning i planerna. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras varje gång du genererar en prognos.3 3 1 Medel Absolut avvikelse. Medel Absolut Avvik MAD är medelvärdet eller medelvärdet av de absoluta värdena eller storleken på avvikelserna eller felaktigheterna mellan aktuell och prognosdata. MAD är ett mått på den genomsnittliga storleken av fel som kan förväntas, med tanke på en prognosmetod och datahistorik. Eftersom absoluta värden används i Beräkning, positiva fel avbryter inte negativa fel Vid jämförelse av flera prognosmetoder, den som har den minsta MA D är den mest tillförlitliga för den produkten under den hållbarhetsperioden När prognosen är opartisk och fel normalt distribueras finns det ett enkelt matematiskt förhållande mellan MAD och två andra gemensamma fördelningsfördelningar, som är standardavvikelse och Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.Detta exempel anger beräkningen av MAD för två av prognosmetoderna. Detta exempel förutsätter att du har angett i bearbetningsalternativet att hållbarhetslängdperioderna som passar bäst är 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. Weighted Moving Average Forecasting Methods Pros and Cons. Hi, LOVE your Post Was wondering if you could elaborate futher We use SAP In it there is a selection you can choose before you run your forecast called initialization If you check this option you get a forecast result, if you run forecast again, in the same period, and do not check initialization the result changes I can not figure out what that initialization is doing I mean, mathmatically Which forecast result is best to save and use for example The changes between the two are not in the forecasted quantity but in the MAD and Error, safety stock and ROP quantities Not sure if you use SAP. hi thanks for explaining so effeciently its too gd thanks again Jaspreet. Leave a Reply Cancel reply. About Shmula. Pete Abilla is the founder of Shmula and the character, Kanban Cody He has helped companies like Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, and others reduce costs and improve the customer experience He does this through a systematic method for identifying pain points that impact the customer and the business, and encourages broad participation from the company associates to improve their own processes This website is a collection of his experiences he wants to share with you Get started with free downloads. Quantitative Approaches of Forecasting. Most of the quantitative techniques calculate demand forecast as an average from the past demand The following are the important demand forecasting techniques. Simple average method A simple average of demands occurring in all previous time periods is taken as the demand forecast for the next time period in this method Example 1.Simple moving average method In this method, the average of the demands from several of the most recent periods is taken as the demand forecast for the next time period The number of past periods to be used in calculations is selected in the beginning and is kept constant such as 3-period moving average Example 2.Weighted moving average method In this method, unequal weights are assigned to the past demand data while calculating simple moving average as the demand forecast for next time period Usually most recent data is assigned the highest weight factor Example 3.Exponential smoothing method In this method, weights are assigned in exponential order The weights decrease exponentially from most recent demand data to older demand data Example 4.Regression analysis method In this method, past demand data is used to establish a functional relationship between two variables One variable is known or assumed to be known and used to forecast the value of other unknown variable i e demand Example 5.Error in Forecasting. Error in forecasting is nothing but the numeric difference in the forecasted demand a nd actual demand MAD Mean Absolute Deviation and Bias are two measures that are used to assess the accuracy of the forecasted demand It may be noted that MAD expresses the magnitude but not the direction of the error.
No comments:
Post a Comment