En prognosberäkningsexempel A.1 Prognosberäkningsmetoder Tolv metoder för beräkning av prognoser är tillgängliga. De flesta av dessa metoder ger begränsad användarkontroll. Exempelvis kan vikten på senaste historiska data eller datumintervallet för historiska data som används i beräkningarna anges. Följande exempel visar beräkningsförfarandet för var och en av de tillgängliga prognosmetoderna, med en identisk uppsättning historiska data. Följande exempel använder samma försäljningsdata 2004 och 2005 för att producera en 2006-prognos för försäljning. Utöver prognosberäkningen innehåller varje exempel en simulerad 2005-prognos för en tre månaders hållbarhetsperiod (bearbetningsalternativ 19 3) som sedan används för procent av noggrannhet och genomsnittliga absoluta avvikelsesberäkningar (faktisk försäljning jämfört med simulerad prognos). A.2 Prognos Prestationsutvärderingskriterier Beroende på ditt val av bearbetningsalternativ och de trender och mönster som finns i försäljningsdata, kommer vissa prognosmetoder att fungera bättre än andra för en given historisk dataset. En prognosmetod som är lämplig för en produkt kanske inte är lämplig för en annan produkt. Det är också osannolikt att en prognosmetod som ger goda resultat i ett skede av en livscykel för produkterna kommer att förbli lämplig under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera nuvarande prestanda för prognosmetoderna. Dessa är genomsnittlig absolut avvikelse (MAD) och procent av noggrannhet (POA). Båda dessa prestationsbedömningsmetoder kräver historiska försäljningsdata för en användardefinierad tidsperiod. Denna tidsperiod kallas en uthållningsperiod eller perioder som passar bäst (PBF). Uppgifterna under denna period används som utgångspunkt för att rekommendera vilken av prognosmetoderna som ska användas vid nästa prognosprojektion. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. De två prognosutvärderingsmetoderna visas på sidorna efter exempel på de tolv prognosmetoderna. A.3 Metod 1 - Specificerad procentsats under förra året Denna metod multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en användardefinierad faktor till exempel 1,10 för en 10 ökning eller 0,97 för en 3 minskning. Erforderlig försäljningshistorik: Ett år för beräkning av prognosen plus användarens angivna antal tidsperioder för utvärdering av prognosprestanda (behandlingsalternativ 19). A.4.1 Beräkning Beräkningsområde Försäljningshistorik som ska användas vid beräkning av tillväxtfaktor (behandlingsalternativ 2a) 3 i detta exempel. Summa de sista tre månaderna 2005: 114 119 137 370 Summa samma tre månader för föregående år: 123 139 133 395 Den beräknade faktorn 370395 0,9367 Beräkna prognoserna: januari 2005 försäljning 128 0,9367 119,8036 eller cirka 120 februari 2005 försäljning 117 0,9367 109,5939 eller cirka 110 mars 2005 försäljning 115 0,9367 107,7205 eller cirka 108 A.4.2 Simulerad prognosberäkning Summan av tre månaderna 2005 före uthållningsperioden (juli, augusti, september): 129 140 131 400 Summa samma tre månader för föregående år: 141 128 118 387 Den beräknade faktorn 400387 1.033591731 Beräkna simulerad prognos: oktober 2004 försäljning 123 1.033591731 127.13178 november 2004 försäljning 139 1.033591731 143.66925 december 2004 försäljning 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Procent av beräkningsberäkning POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110,3429 A.4.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677-137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Metod 3 - Förra året till det här året Denna metod kopierar försäljningsdata från föregående år till nästa år. Erforderlig försäljningshistoria: Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som anges för att utvärdera prognosprestanda (bearbetningsalternativ 19). A.6.1 Beräkning av prognos Antal perioder som ska ingå i genomsnittet (bearbetningsalternativ 4a) 3 i detta exempel För varje månad av prognosen, genomsnitt de tidigare tre månaderna data. Januari prognos: 114 119 137 370, 370 3 123 333 eller 123 februari prognos: 119 137 123 379, 379 3 126 333 eller 126 mars prognos: 137 123 126 379, 386 3 128 677 eller 129 A.6.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2005 försäljning 140 131) 3 133 33333 Försäljning i november 2005 (140 131 114) 3 128 33333 Försäljning i december 2005 (131 114 119) 3 121 33333 A.6.3 Procent av beräkningsberäkning POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Medel Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Metod 5 - Linjär approximation Linjär approximation beräknar en trend baserad på två försäljningshistorik datapunkter. Dessa två punkter definierar en rak trendlinje som projiceras in i framtiden. Använd denna metod med försiktighet, eftersom prognoser för långa sträckor utnyttjas av små förändringar på bara två datapunkter. Erforderlig försäljningshistorik: Antalet perioder som ska inkluderas i regression (behandlingsalternativ 5a) plus 1 plus antal tidsperioder för utvärdering av prognosprestanda (behandlingsalternativ 19). A.8.1 Beräkning av prognos Antal perioder som ska inkluderas i regression (behandlingsalternativ 6a) 3 i det här exemplet För varje månad av prognosen, lägg till ökningen eller minskningen under de angivna perioderna före hållbarhetsperioden föregående period. Medelvärdet av de föregående tre månaderna (114 119 137) 3 123.3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn till (114 1) (119 2) (137 3) 763 Skillnad mellan värdena 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Förhållande 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Värde1 SkillnadRatio 232 11,5 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognos (1 n) värde1 värde2 4 11.5 100.3333 146.333 eller 146 Prognos 5 11.5 100.3333 157.8333 eller 158 Prognos 6 11.5 100.3333 169.3333 eller 169 A.8.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2004 Försäljning: Genomsnittet för de föregående tre månaderna (129 140 131) 3 133 3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn tagen (129 1) (140 2) (131 3) 802 Skillnad mellan värden 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Förhållande (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Värde1 DifferenceRatio 22 1 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognos (1 n) värde1 värde2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 försäljning Genomsnittet för de föregående tre månaderna (140 131 114) 3 128 3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn tagen (140 1) (131 2) (114 3) 744 Skillnad mellan värdena 744 - 128 3333 (1 2 3) -25,9999 Värde1 DifferenceRatio -25.99992 -12.9999 Value2 Genomsnitt - värde1-förhållande 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognos 4 -12.9999 154.3333 102.3333 december 2004 Försäljning Genomsnitt av de föregående tre månaderna (131 114 119) 3 121.3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn tagen ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 Skillnad mellan värdena 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Värde1 SkillnadRatio -11.99992 -5.9999 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognos 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Procent av noggrannhetsberäkning POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A,9 Metod 7 - Secon d Grad approximation Linjär regression bestämmer värdena för a och b i prognosformeln Y a bX med målet att anpassa en rak linje till försäljningshistorikdata. Andra graden Approximation är liknande. Denna metod bestämmer emellertid värdena för a, b och c i prognosformeln Y a bX cX2 med målet att anpassa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod kan vara användbar när en produkt är i övergången mellan stadierna i en livscykel. Till exempel, när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtstadier, kan försäljningsutvecklingen accelereras. På grund av den andra orderperioden kan prognosen snabbt närma sig oändligheten eller släppa till noll (beroende på om koefficienten c är positiv eller negativ). Därför är denna metod endast användbar på kort sikt. Prognosspecifikationer: Formlerna finner a, b och c för att passa en kurva till exakt tre punkter. Du anger n i bearbetningsalternativet 7a, antalet tidsperioder för data som ackumuleras i var och en av de tre punkterna. I detta exempel n 3. Därför kombineras faktiska försäljningsdata för april till juni i första punkten, Q1. Juli till september läggs samman för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3. Kurvan kommer att monteras på de tre värdena Q1, Q2 och Q3. Erforderlig försäljningshistorik: 3 n perioder för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestanda (PBF). Antal perioder som ska inkluderas (behandlingsalternativ 7a) 3 i detta exempel Använd de föregående (3 n) månaderna i tre månaders block: Q1 (april-juni) 125 122 137 384 Q2 (jul-september) 129 140 131 400 Q3 Okt - dec) 114 119 137 370 Nästa steg innefattar att beräkna de tre koefficienterna a, b och c som ska användas i prognosformeln Y a bX cX2 (1) Q1 en bX cX2 (där X1) abc (2) Q2 en bx cX2 (där X2) en 2b 4c (3) Q3 en bX cX2 (där X3) a 3b 9c Lös de tre ekvationerna samtidigt för att hitta b, a och c: Subtrahera ekvation (1) från ekvation (2) och lösa för b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersätt denna ekvation för b till ekvation (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Äntligen ersätt dessa ekvationer för a och b till ekvation (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Den andra graden approximationsmetoden beräknar a, b och c enligt följande: en 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 cX2 322 85X (-23) X2 januari till marsprognos (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 per period april till juni prognos (X5): (322 425 - 575) 3 57 333 eller 57 per period juli till september prognos (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 eller 1 per period oktober till december (X7) 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulerad prognosberäkning Oktober, november och december 2004 Försäljning: Q1 (jan-mar) 360 Q2 (april-juni) 384 Q3 (jul-sep) 400 a 400-3 (384-360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Procent av beräkningsberäkning POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13,33 A.10 Metod 8 - Flexibel metod Den flexibla metoden (Procent över en månad före) liknar Metod 1, Procent över förra året. Båda metoderna multiplicerar försäljningsdata från en tidigare tidsperiod av en användardefinierad faktor, och sedan projekterar det resultatet i framtiden. I Procenten över senaste årmetoden är projiceringen baserad på data från samma period föregående år. Den flexibla metoden lägger till möjligheten att ange en annan tidsperiod än samma period förra året för att användas som underlag för beräkningarna. Multiplikationsfaktor. Ange till exempel 1,15 i bearbetningsalternativet 8b för att öka tidigare försäljningshistorikdata med 15. Basperiod. Till exempel kommer n 3 att göra att den första prognosen baseras på försäljningsdata i oktober 2005. Minimal försäljningshistorik: Användaren specificerade antal perioder tillbaka till basperioden plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan ( PBF). A.10.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Metod 9 - Viktat Flyttande Medeltal Den Vägda Flyttande Genomsnittsmetoden (WMA) liknar Metod 4, Moving Average (MA). Men med det vägda rörliga genomsnittsvärdet kan du tilldela ojämna vikter till historiska data. Metoden beräknar ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Nyare data tilldelas vanligtvis en större vikt än äldre data, så det gör WMA mer mottaglig för skift i försäljningsnivån. Men prognosfel och systematiska fel uppstår fortfarande när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter i stället för för produkter i livscykelns tillväxt eller fördjupning. n antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 3 i bearbetningsalternativet 9a för att använda de senaste tre perioderna som grund för projiceringen till nästa tidsperiod. Ett stort värde för n (som 12) kräver mer försäljningshistoria. Det resulterar i en stabil prognos, men kommer att vara långsam för att känna igen skift i försäljningsnivån. Å andra sidan kommer ett litet värde för n (som 3) att reagera snabbare på förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Den vikt som tilldelas var och en av de historiska dataperioderna. De tilldelade vikterna måste uppgå till 1,00. Till exempel, när n 3, tilldela vikter på 0,6, 0,3 och 0,1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Metod 10 - Linjär utjämning Denna metod liknar Metod 9, Vägt rörande medelvärde (WMA). I stället för att godtyckligt tilldela vikter till historiska data används en formel för att tilldela vikter som faller linjärt och summan till 1,00. Metoden beräknar sedan ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Såsom är sant för alla linjära glidande medelprognostekniker förekommer prognosfel och systematiska fel när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter i stället för för produkter i livscykelns tillväxt eller fördjupning. n antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Detta anges i bearbetningsalternativet 10a. Ange till exempel n 3 i bearbetningsalternativet 10b för att använda de senaste tre perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod. Systemet kommer automatiskt att tilldela vikterna till historiska data som minskar linjärt och summerar till 1,00. Till exempel, när n 3, kommer systemet att tilldela vikter på 0.5, 0.3333 och 0.1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). A.12.1 Prognosberäkning Antal perioder som ska inkluderas i utjämningsgenomsnitt (behandlingsalternativ 10a) 3 i detta exempel Förhållande för en period före 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Förhållande för två perioder före 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0,3333 .. Förhållande för tre perioder före 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Januari prognos: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 eller 127 februari prognos: 127 0,5 137 13 119 16 129 Marsprognos: 129 0,5 127 13 137 16 129 666 eller 130 A.12.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2004 Försäljning 129 16 140 26 131 36 133,6666 Försäljning november 2004 140 16 131 26 114 36 124 december 2004 Försäljning 131 16 114 26 119 36 119 33333 A.12.3 Procent av beräkningsberäkning POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Metod 11 - Exponentiell utjämning Denna metod liknar metod 10, linjär utjämning. Vid linjär utjämning tilldelar systemet vikter till historiska data som avtar linjärt. Vid exponentiell utjämning tilldelar systemet vägar som exponentiellt sönderfall. Exponentialutjämningsprognosekvationen är: Prognos a (Tidigare verklig försäljning) (1-a) Tidigare prognos Prognosen är ett vägt genomsnitt av den faktiska försäljningen från föregående period och prognosen från föregående period. a är vikten på den faktiska försäljningen under föregående period. (1 - a) är vikten på prognosen för föregående period. Giltiga värden för ett intervall från 0 till 1, och brukar falla mellan 0,1 och 0,4. Summan av vikterna är 1,00. a (1 - a) 1 Du bör ange ett värde för utjämningskonstanten, a. Om du inte tilldelar värden för utjämningskonstanten beräknar systemet ett antaget värde baserat på antalet perioder av försäljningshistorik som anges i bearbetningsalternativet 11a. en utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnformade genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Giltiga värden för ett intervall från 0 till 1. n sortimentet av försäljningshistorikdata som ingår i beräkningarna. Ett år med försäljningshistorikdata är i allmänhet tillräcklig för att uppskatta den allmänna försäljningsnivån. För detta exempel valdes ett litet värde för n (n 3) för att minska de manuella beräkningar som krävs för att verifiera resultaten. Exponentiell utjämning kan generera en prognos baserad på så lite som en historisk datapunkt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). A.13.1 Prognosberäkning Antal perioder som ska inkluderas i utjämningsgenomsnitt (bearbetningsalternativ 11a) 3 och alfaktor (bearbetningsalternativ 11b) tom i detta exempel en faktor för äldsta försäljningsdata 2 (11) eller 1 när alfabet anges en faktor för den 2: e äldsta försäljningsdata 2 (12) eller alf när alpha anges en faktor för den 3: e äldsta försäljningsdata 2 (13), eller alf när alpha anges en faktor för den senaste försäljningsdata 2 (1n) , eller alpha när alfabetiseras november Sm. Avg. a (oktober faktiskt) (1 - a) oktober sm. Avg. 1 114 0 0 114 december Sm. Avg. a (november faktiskt) (1 - a) november sm. Avg. 23 119 13 114 117.3333 januari prognos a (december faktiskt) (1 - a) december sm. Avg. 24 137 24 117.3333 127.16665 eller 127 februari Prognos januari prognos 127 mars prognos januari prognos 127 A.13.2 simulerad prognosberäkning juli 2004 sm. Avg. 22 129 129 augusti Sm. Avg. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Avg. 24 131 24 136 3333 133,6666 oktober 2004 försäljning sep sm. Avg. 133.6666 augusti, 2004 Sm. Avg. 22 140 140 september Sm. Avg. 23 131 13 140 134 oktober Sm. Avg. 24 114 24 134 124 november 2004 försäljning sep sm. Avg. 124 september 2004 Sm. Avg. 22 131 131 oktober Sm. Avg. 23 114 13 131 119,6666 November Sm. Avg. 24 119 24 119,6666 119,3333 december 2004 försäljning sep sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Procent av noggrannhetsberäkning POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Metod 12 - Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet Denna metod liknar metod 11, exponentiell utjämning genom att ett jämnt medelvärde beräknas. Metod 12 innehåller emellertid också en term i prognosekvationen för att beräkna en jämn trend. Prognosen består av ett jämnvärt medelvärde justerat för en linjär trend. När det anges i bearbetningsalternativet justeras prognosen också för säsongsmässigt. en utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnformade genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Giltiga värden för alfabetik från 0 till 1. b utjämningskonstanten som används för att beräkna det jämnde genomsnittet för prognosens trendkomponent. Giltiga värden för beta-intervall från 0 till 1. Om ett säsongsindex används för prognos a och b är oberoende av varandra. De behöver inte lägga till 1,0. Minimikrav på försäljningshistorik: två år plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). Metod 12 använder två exponentiella utjämningsekvationer och ett enkelt medelvärde för att beräkna ett jämnt medelvärde, en jämn trend och en enkel genomsnittlig säsongsfaktor. A.14.1 Prognosberäkning A) Ett exponentialt jämnt MAD (122,81 - 114 133,14 - 119 135,33 - 137) 3 8.2 A.15 Utvärdering av prognoserna Du kan välja prognosmetoder för att generera så många som tolv prognoser för varje produkt. Varje prognosmetod kommer sannolikt att skapa en något annorlunda projicering. När tusentals produkter prognostiseras är det opraktiskt att göra ett subjektivt beslut om vilka av prognoserna som ska användas i dina planer för var och en av produkterna. Systemet utvärderar automatiskt prestanda för var och en av de prognosmetoder du väljer och för var och en av prognoserna. Du kan välja mellan två prestandakriterier, Mean Absolute Deviation (MAD) och Procent Accuracy (POA). MAD är ett mått på prognosfel. POA är ett mått på prognosförskjutning. Båda dessa prestandautvärderingstekniker kräver faktiska försäljningshistorikdata för en användarens specificerade tidsperiod. Den här historiska perioden kallas en hållbarhetstid eller perioder som passar bäst (PBF). För att mäta resultatet av en prognostiseringsmetod, använd prognosformlerna för att simulera en prognos för historisk uthållighetsperiod. Det kommer vanligtvis att finnas skillnader mellan faktiska försäljningsdata och den simulerade prognosen för hållbarhetsperioden. När flera prognosmetoder väljs utförs samma process för varje metod. Flera prognoser beräknas för hållbarhetsperioden och jämförs med den kända försäljningshistoriken för samma tidsperiod. Prognosmetoden som ger den bästa matchningen (bästa passformen) mellan prognosen och den faktiska försäljningen under hållbarhetsperioden rekommenderas för användning i dina planer. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. A.16 Mean Absolute Deviation (MAD) MAD är medelvärdet (eller genomsnittet) av de absoluta värdena (eller storleken) av avvikelserna (eller fel) mellan aktuell och prognosdata. MAD är ett mått på den genomsnittliga storleken på fel som kan förväntas, med en prognosmetod och datalogistik. Eftersom absoluta värden används i beräkningen avbryter inte positiva fel negativa fel. När man jämför flera prognosmetoder har den med den minsta MAD visat sig vara den mest tillförlitliga för den produkten under den perioden som håller fast. När prognosen är opartisk och fel distribueras normalt finns det ett enkelt matematiskt förhållande mellan MAD och två andra gemensamma fördelningsförhållanden, standardavvikelse och medelkvadratfel: A.16.1 Procent av noggrannhet (POA) Procent av noggrannhet (POA) ett mått på prognosförskjutning. När prognoserna är konsekvent för höga ackumuleras lager och lagerkostnader stiger. När prognoserna är konsekvent två låg, konsumeras konsumtionen och kundservice minskar. En prognos som är 10 enheter för låg, då 8 enheter för höga, då 2 enheter för höga, skulle vara en objektiv prognos. Det positiva felet på 10 avbryts av negativa fel på 8 och 2. Fel Aktuell - Prognos När en produkt kan lagras i lager, och när prognosen är opartisk, kan en liten mängd säkerhetslager användas för att buffra felet. I den här situationen är det inte så viktigt att eliminera prognosfel eftersom det är att skapa objektiva prognoser. Men inom serviceindustrin skulle ovanstående situation ses som tre fel. Tjänsten skulle vara underbemannad under den första perioden, då överbemannade för de kommande två perioderna. I tjänster är storleken på prognosfel vanligtvis viktigare än vad som är prognostiserad bias. Sammanfattningen över hållbarhetsperioden tillåter positiva fel att avbryta negativa fel. När den totala faktiska försäljningen överstiger den totala prognostiserade försäljningen är förhållandet större än 100. Det är naturligtvis omöjligt att vara mer än 100 korrekt. När en prognos är opartisk blir POA-förhållandet 100. Därför är det mer önskvärt att vara 95 exakt än att vara 110 exakt. POA-kriterierna väljer prognosmetoden som har ett POA-förhållande närmast 100. Scripting på denna sida förstärker innehållsnavigering, men ändrar inte innehållet på något sätt. Besvara valt svar 9655 korrekt svarutvärdering Svar valt svar. 9655 Korrekt svar: Utvärderingsmetod Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match 61623 Fråga 36 0 av 5 poäng Dagliga hyra i Sacramento för den senaste veckan (från minst till senaste) var: 95, 102, 101, 96, 95, 90 och 92. Utveckla en prognos för idag med ett vägat glidande medelvärde med vikter av .6. 3 och .1, där de högsta vikterna appliceras på de senaste data. Svar Valt svar: 91 Rätt svar: Utvärderingsmetod Exakt match Denna förhandsvisning har avsiktligt suddiga avsnitt. Registrera dig för att se hela versionen. 61623 Fråga 37 5 av 5 poäng Det här är data från de senaste 4 veckorna: Använd regressionslinjens ekvation för att förutse den ökade försäljningen för när antalet annonser är 10. Besvara valt svar: 230 Korrekt svar: Utvärderingsmetod Exakt Match 61623 Fråga 38 5 av 5 poäng Följande försäljningsdata finns tillgängliga för 2003-2008. Bestäm en 4-årig vägd glidande genomsnittlig prognos för 2009, där vikterna är W1 0,1, W2 0,2, W3 0,2 och W4 0,5. Svar Valt svar: 21.1 Korrekt svar: Utvärderingsmetod Exakt matchning 61623 Fråga 39 5 av 5 poäng Med tanke på följande uppgifter om antalet islampor som säljs på en lokalt isaffär för en tidsperiod på 6 år: Beräkna en 3 - periodens glidande medelvärde för period 6. Använd två platser efter decimal. Svar Valgt Svar: 246.67 Korrekt Svar: Utvärderingsmetod Exakt Match Exakt Match Exakt Match 61623 Fråga 40 5 av 5 poäng Följande data sammanfattar den historiska efterfrågan på en produkt Månad Faktisk efterfrågan Mars 20 April 25 Maj 40 Juni 35 Juli 30 Augusti 45 Om Den prognostiserade efterfrågan på juni, juli och augusti är 32, 38 respektive 42, vad är MAPD Skriv ditt svar i decimal och inte i procent. Till exempel bör 15 skrivas. Denna förhandsvisning har avsiktligt suddiga avsnitt. Registrera dig för att se hela versionen. som 0,15. Använd tre signifikanta siffror efter decimal. Besvara valt svar. 127 Korrekt svar: Utvärderingsmetod Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Exakt match Detta är slutet på förhandsvisningen. Registrera dig för att få tillgång till resten av dokumentet.3. Förstå prognosnivåer och metoder Du kan generera både prognoser för detaljinfo och sammanfattningar (produktlinje) som speglar produktbehovsmönster. Systemet analyserar tidigare försäljning för att beräkna prognoser genom att använda 12 prognosmetoder. Prognoserna innehåller detaljerad information på objektnivå och högre nivåinformation om en filial eller företaget som helhet. 3.1 Prognos för prestationsutvärderingskriterier Beroende på valet av bearbetningsalternativ och trender och mönster i försäljningsdata, utförs vissa prognosmetoder bättre än andra för en viss historisk dataset. En prognosmetod som är lämplig för en produkt kanske inte är lämplig för en annan produkt. Det kan hända att en prognosmetod som ger goda resultat i ett skede av en produkts livscykel är lämplig under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera nuvarande prestanda för prognosmetoderna: Procent av noggrannhet (POA). Medel absolut avvikelse (MAD). Båda dessa prestationsbedömningsmetoder kräver historiska försäljningsdata för en period du anger. Denna period kallas en uthållningsperiod eller period med bästa passform. Uppgifterna under denna period används som grund för att rekommendera vilken prognosmetod som ska användas vid 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 anpassningsprognosen genom att använda de valda prognosmetoderna till tidigare försäljningsorderhistorik och jämföra prognosimuleringen till den aktuella historiken. När du genererar en bästa anpassningsprognos jämförs systemet faktiska försäljningsorderhistorier med prognoser för en viss tidsperiod och beräknar hur exakt varje olika prognosmetod förutspådde försäljningen. Då rekommenderar systemet den mest exakta prognosen som passar bäst. Denna grafik illustrerar bästa passformsprognoser: Figur 3-1 Bästa passformsprognos Systemet använder denna stegsekvens för att bestämma bästa passformen: Använd varje specificerad metod för att simulera en prognos för hållbarhetsperioden. Jämför 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 som 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 Management använder 12 metoder för kvantitativ prognos och anger vilken metod som passar bäst för prognosläget. Det här avsnittet diskuterar: Metod 1: Procent under förra året. Metod 2: Beräknad procentsats under förra året. Metod 3: Förra året till det här året. Metod 4: Flyttande medelvärde. Metod 5: Linjär approximation. Metod 6: Minsta kvadratregression. Metod 7: Tillnärmning av andra graden. Metod 8: Flexibel metod. Metod 9: Viktat rörande medelvärde. Metod 10: Linjär utjämning. Metod 11: Exponentiell utjämning. Metod 12: Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet. Ange den metod som du vill använda i behandlingsalternativen för prognosgenereringsprogrammet (R34650). De flesta av dessa metoder ger begränsad kontroll. Exempelvis kan vikten på senaste historiska data eller datumintervallet för historiska data som används i beräkningarna specificeras av dig. Exemplen i guiden anger beräkningsförfarandet för var och en av de tillgängliga prognosmetoderna, med en identisk uppsättning historiska data. Metodsexemplen i guiden använder en del eller alla dessa datasatser, vilket är historiska data från de senaste två åren. Prognosprojektionen går in i nästa år. Försäljningshistorikdata är stabila med små säsongsökningar i juli och december. Detta mönster är karakteristiskt för en mogen produkt som kan närma sig föryngring. 3.2.1 Metod 1: Procent under förra året Denna metod använder formeln Percent Over Last Year för att multiplicera varje prognosperiod med angiven procentuell ökning eller minskning. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod antalet perioder för bästa passform plus ett års försäljningshistoria. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller minskning. 3.2.1.1 Exempel: Metod 1: Procent över fjolåret Procenten över fjolårets 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 viss tillväxttakt eller när försäljningshistoriken har en betydande säsongskomponent. Prognosspecifikationer: Multiplikationsfaktor. Ange till exempel 110 i bearbetningsalternativet för att öka de tidigare årens försäljningshistorikdata med 10 procent. Erforderlig försäljningshistorik: Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform) som du anger. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Februari-prognosen motsvarar 117 gånger 1,1 128,7 avrundad till 129. Marsprognosen är 115 gånger 1,1 126,5 avrundad till 127. 3.2.2 Metod 2: Beräknad procentsats över förra året Denna metod använder beräknad procentsats över Förra året formel för att jämföra den tidigare försäljningen av specificerade perioder till försäljning från samma perioder föregående år. Systemet bestämmer en procentuell ökning eller minskning, och multiplicerar sedan varje period med procentandelen för att bestämma prognosen. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod antalet perioder med orderorderhistorik plus ett års försäljningshistorik. Denna metod är användbar för att förutspå kortfristig efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller nedgång. 3.2.2.1 Exempel: Metod 2: Beräknad procentsats under förra året Beräknad procentsats Över fjolårets formel multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en faktor som beräknas av systemet och sedan projekterar det resultatet för nästa år. Den här metoden kan vara användbar för att projicera inverkan på att förlänga den senaste tillväxttakten för en produkt till nästa år, samtidigt som man behåller ett säsongsmönster som finns i försäljningshistoriken. Prognosspecifikationer: Omsättning av försäljningshistoria som ska användas vid beräkning av tillväxten. Till exempel, specificera n är lika med 4 i bearbetningsalternativet för att jämföra försäljningshistorik för de senaste fyra perioderna till samma fyra perioder föregående år. Använd det beräknade förhållandet för att göra projiceringen för nästa år. Erforderlig försäljningshistoria: Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen, givet n 4: Februari-prognosen motsvarar 117 gånger 0,9766 114,26 avrundad till 114. Marsprognosen motsvarar 115 gånger 0,9766 112,31 avrundad till 112. 3.2.3 Metod 3: Förra året till i år Denna metod använder Förra årets försäljning för nästa års prognos. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus ett års orderorderhistorik. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter med efterfrågan på efterfrågan eller säsongens efterfrågan utan en trend. 3.2.3.1 Exempel: Metod 3: Förra året till det här året Det senaste året till årets formel kopierar 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 det kan finnas ett betydande säsongsmönster. Prognosspecifikationer: Ingen. Erforderlig försäljningshistoria: Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Januari-prognosen motsvarar januari i fjol med ett prognosvärde på 128. Februari-prognosen är lika med februari förra året med ett prognosvärde på 117. Marsprognosen är samma som i mars i fjol med ett prognosvärde på 115. 3.2.4 Metod 4: Flyttande medelvärde Med denna metod används den rörliga genomsnittsformeln för att medge det angivna antalet perioder för att projicera nästa period. Du bör räkna om det ofta (månadsvis eller åtminstone kvartalsvis) för att återspegla förändrad efterfråganivå. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod att antalet perioder passar bäst, plus antalet perioder med orderorderhistorik. Denna metod är användbar för att förutse efterfrågan på mogna produkter utan en trend. 3.2.4.1 Exempel: Metod 4: Flytta genomsnittligt rörligt medelvärde (MA) är en populär metod för att medelvärda resultaten av den senaste försäljningshistoriken för att bestämma en prognos på kort sikt. MA prognosmetoden ligger bakom trenderna. Prognosfel och systematiska fel uppstår när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för kortvariga prognoser för mogna produkter än för produkter som ligger i livscykelns tillväxt eller föråldrade stadier. Prognosspecifikationer: n motsvarar antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 4 i bearbetningsalternativet för att använda de senaste fyra perioderna som grund för projiceringen till nästa tidsperiod. Ett stort värde för n (som 12) kräver mer försäljningshistoria. Det resulterar i en stabil prognos, men är långsamt att känna igen skift i försäljningsnivån. Omvänt är ett litet värde för n (som 3) snabbare att svara på förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Nödvändig försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Februari-prognosen är lika med (114 119 137 125) 4 123,75 avrundad till 124. Marsprognosen är lika med (119 137 125 124) 4 126.25 avrundad till 126. 3.2.5 Metod 5: Linjär approximation Denna metod använder den linjära approximationsformeln för att beräkna en trend från antalet perioder av orderorderhistorik och att projicera denna trend till prognosen. Du bör omräkna trenden månadsvis för att upptäcka förändringar i trender. Denna metod kräver antalet perioder med bäst passform plus antal specificerade perioder av 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 Linjär approximation beräknar en trend som baseras på två försäljningshistoriska datapunkter. Dessa två punkter definierar en rak trendlinje som projiceras in i framtiden. Använd denna metod med försiktighet eftersom långdistansprognoser utnyttjas av små förändringar på bara två datapunkter. Prognosspecifikationer: n motsvarar datapunktet i försäljningshistorik som jämförs med den senaste datapunkten för att identifiera en trend. Ange till exempel n 4 för att använda skillnaden mellan december (senaste uppgifterna) och augusti (fyra perioder före december) som grund för beräkningen av trenden. Minimikrav på försäljningshistorik: n plus 1 plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Januariprognos december förra året 1 (Trend), som är 137 (1 gånger 2) 139. Februari prognos december förra året 1 (Trend) vilket är 137 (2 gånger 2) 141. Marsprognos december förra året 1 (Trend), som är lika med 137 (3 gånger 2) 143. 3.2.6 Metod 6: Minsta kvadratregression Metoden för minsta kvadratregression (LSR) härleder en ekvation som beskriver ett raklinjeläge mellan historiska försäljningsdata och tidens gång. LSR passar en linje till det valda datamängden 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 perioden 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 förutse efterfrågan när en linjär trend är i data. 3.2.6.1 Exempel: Metod 6: Minsta kvadratregression Linjär regression eller LAST-kvadratregression (LSR) är den mest populära metoden för att identifiera en linjär trend i historiska försäljningsdata. Metoden beräknar värdena för a och b som ska användas i formeln: Denna ekvation beskriver en rak linje, där Y representerar försäljning och X representerar tid. Linjär regression är långsam att känna igen vändpunkter och stegfunktionsskift i efterfrågan. Linjär regression passar en rak linje till data, även om data är säsongsbetonad eller bättre beskrivs av en kurva. När försäljningshistorikdata följer en kurva eller har ett starkt säsongsmönster uppträder prognosfel och systematiska fel. Prognosspecifikationer: n är lika med försäljningshistorikperioderna 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 (såsom n 24) normalt användas. LSR definierar en rad för så få som två datapunkter. För detta exempel valdes ett litet värde för n (n 4) för att minska de manuella beräkningarna som krävs för att verifiera resultaten. Minimikrav på försäljningshistorik: n perioder plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Marsprognosen motsvarar 119,5 (7 gånger 2,3) 135,6 avrundad till 136. 3.2.7 Metod 7: Andra grader Approximation För att projicera prognosen använder denna metod andra grader approximationsformeln för att plotta en kurva Det är baserat på antalet försäljningsperioder. Denna metod kräver antalet perioder som passar bäst, plus antalet perioder av försäljningsorderhistorik gånger tre. Denna metod är inte användbar för att prognostisera efterfrågan på en långsiktig period. 3.2.7.1 Exempel: Metod 7: Andra graden approximation Linjär regression bestämmer värdena för a och b i prognosformeln Y a b X med målet att anpassa en rak linje till försäljningshistorikdata. Andra grader Approximation är likartad, men den här metoden bestämmer värdena för a, b och c i den här prognosformeln: Y a b X c X 2 Syftet med denna metod är att passa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod är användbar när en produkt är i övergången mellan livscykelstadier. Till exempel, när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtstadier, kan försäljningsutvecklingen accelereras. På grund av den andra orderperioden kan prognosen snabbt närma sig oändligheten eller släppa till noll (beroende på om koefficienten c är positiv eller negativ). Denna metod är endast användbar på kort sikt. Prognosspecifikationer: Formeln hitta a, b och c för att passa en kurva till exakt tre punkter. Du anger n, antalet tidsperioder för data som ackumuleras i var och en av de tre punkterna. I detta exempel, n 3. Faktiska försäljningsdata för april till juni kombineras till första punkten, Q1. Juli till september läggs samman för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3. Kurvan är monterad på de tre värdena Q1, Q2 och Q3. Erforderlig försäljningshistorik: 3 gånger n perioder för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (Maj) (Jun) vilket motsvarar 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep), vilket är lika med 140 129 131 400 Q3 (okt) (nov) (dec) vilket är lika med 114 119 137 370 Nästa steg innebär att de tre koefficienterna a, b och c används för att användas 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 total historisk försäljning för april, maj och juni och är plottad på X 1 Q2 motsvarar juli till september Q3 motsvarar oktober till december och Q4 representerar januari till mars. Figur 3-2 Plottning Q1, Q2, Q3 och Q4 för approximering av andra grader Tre ekvationer beskriver de tre punkterna på diagrammet: (1) Q1, Q2, Q3 och Q4 för andra graders approximation: Figur 3-2 en bX cX 2 där X 1 (Q1 abc) (2) Q2 en bX cX2 där X2 (Q2 a2b4c) (3) Q3 en bX cX2 där X3 (Q3 a 3b 9c) Lös de tre ekvationerna samtidigt för att hitta b, a och c: Subtrahera ekvation 1 (1) från ekvation 2 (2) och lösa för b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Ersätt denna ekvation för b till ekvation (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Äntligen ersätt dessa ekvationer för a och b till ekvation (1): (1) Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 Den andra graden approximationsmetoden beräknar a, b och c enligt följande: en Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1 ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 nda sh 384) ndash (3 gånger ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Detta är en beräkning av approximationsprognos för andra graden: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) När X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. Prognosen motsvarar 294 3 98 per period. När X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Prognosen motsvarar 172 3 58,33 avrundad till 57 per period. När X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. Prognosen är lika med 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 passande antal perioder av orderorderhistorik som börjar n månader före prognosens startdatum och till 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 antalet perioder som du använder som bas. Beroende på vad du väljer som n kräver denna metod perioder som passar bäst och antalet perioder med försäljningsdata som anges. Denna metod är användbar för att förutse efterfrågan på en planerad trend. 3.2.8.1 Exempel: Metod 8: Flexibel metod Den flexibla metoden (Procent över n månader tidigare) liknar Metod 1, Procent över förra året. 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 period föregående år. Du kan också använda den flexibla metoden för att ange en tidsperiod, annan än samma period det senaste året, för att använda som underlag för beräkningarna. Multiplikationsfaktor. Ange till exempel 110 i bearbetningsalternativet för att öka tidigare försäljningshistorikdata med 10 procent. Basperiod Till exempel orsakar n 4 den första prognosen baseras på försäljningsdata i september förra året. Minimikrav på försäljningshistorik: Antalet perioder tillbaka till basperioden plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). Den här tabellen är historia som används i prognosberäkningen: 3.2.9 Metod 9: Viktad Flyttande Genomsnitt Den viktade Flytta genomsnittliga formeln liknar Metod 4, Flyttande medelformel, eftersom den genomsnittlig försäljningshistorik för föregående månader för att projicera nästa månads försäljningshistorik. Med denna formel kan du dock tilldela vikter för varje tidigare period. Denna metod kräver antalet viktiga perioder som valts plus antalet perioder som passar bäst i data. På samma sätt som rörande medelvärde ligger denna metod bakom efterfrågan trender, så den här metoden rekommenderas inte för produkter med starka trender eller säsongsmässiga egenskaper. 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 rörlig medelvärde Den viktade rörliga genomsnittsmetoden (WMA) liknar Metod 4, Flyttande medelvärde (MA). Du kan dock tilldela ojämna vikter till historiska data när du använder WMA. Metoden beräknar ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Nyare data tilldelas vanligtvis en större vikt än äldre data, så WMA är mer mottaglig för skift 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 livscykelns tillväxt eller föråldrade stadier. Antalet försäljningshistorikperioder (n) som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 4 i bearbetningsalternativet för 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 resulterar i en stabil prognos, men det är långsamt att känna igen skift i försäljningsnivån. 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. Det totala antalet perioder för behandlingsalternativet rdquo14 - perioder till includerdquo bör inte överstiga 12 månader. Den vikt som tilldelas var och en av de historiska dataperioderna. De tilldelade vikterna måste uppgå till 1,00. Till exempel när n 4 tilldelar vikter på 0,50, 0,25, 0,15 och 0,10 med den senaste data som tar emot största vikt. Minimikrav på försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosens prestanda (perioder med bästa passform). Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen: Januari-prognosen motsvarar (131 gånger 0,10) (114 gånger 0,15) (119 gånger 0,25) (137 gånger 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 avrundad till 128. Februari-prognosen motsvarar (114 gånger 0,10) (119 gånger 0,15) (128 gånger 0,25) (128 gånger 0,25) (128 gånger 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 orderorderhistorik (från 1 till 12) som anges i behandlingsalternativet. Systemet använder en matematisk progression för att väga data i intervallet från den första (minsta vikten) till den slutliga (mest vikt). Då projicerar systemet denna information till varje period i prognosen. Denna metod kräver att månaderna bäst passar plus försäljningsorderhistoriken för antalet perioder som anges i behandlingsalternativet. 3.2.10.1 Exempel: Metod 10: Linjär utjämning Denna metod liknar Metod 9, WMA. I stället för att godtyckligt tilldela vikter till historiska data används en formel för att tilldela vikter som faller linjärt och summan till 1,00. Metoden beräknar sedan ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Liksom alla linjära glidande medelprognostekniker förekommer prognosfel och systematiska fel när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter i livscykelns tillväxt eller föråldrade stadier. n är det antal försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Till exempel, specificera 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 de historiska data som minskar linjärt och summerar till 1,00. Till exempel, när n är lika med 4, tilldelar systemet vikter av 0,4, 0,3, 0,2 och 0,1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minimikrav på försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosens prestanda (perioder med bästa passform). Denna 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 den allmänna försäljningsnivån över de valda historiska datoperioderna. Denna metod kräver försäljningsdatahistorik för den tidsperiod som representeras av antalet perioder som passar bäst och antalet historiska dataperioder som anges. Minimikravet är två historiska datoperioder. Denna metod är användbar för att förutse efterfrågan när ingen linjär trend är i data. 3.2.11.1 Exempel: Metod 11: Exponentiell utjämning Denna metod liknar metod 10, linjär utjämning. Vid linjär utjämning tilldelar systemet vikter som avviker linjärt till historiska data. Vid exponentiell utjämning tilldelar systemet systemvikter som exponentiellt försvinner. Ekvationen för Exponentiell utjämningsprognos är: Prognos alfa (Tidigare verklig försäljning) (1 ndashalpha) (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 ndash alfa) är den vikt som tillämpas på prognosen för föregående period. Värden för alfaintervallet är från 0 till 1 och faller vanligen mellan 0,1 och 0,4. Summan av vikterna är 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Du bör tilldela ett värde för utjämningskonstanten, alfa. Om du inte tilldelar ett värde för utjämningskonstanten beräknar systemet ett antaget värde som är baserat på antalet perioder av försäljningshistorik som anges i bearbetningsalternativet. alfa är lika med utjämningskonstanten som används för att beräkna det jämnde genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Värdena för alfabetik från 0 till 1. n är lika med utbudet av försäljningshistorikdata som ingår i beräkningarna. I allmänhet är ett års försäljningshistorikdata tillräckligt för att uppskatta den allmänna försäljningsnivån. För detta exempel valdes ett litet värde för n (n 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. Minimikrav på försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosens prestanda (perioder med bästa passform). Denna 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 ett exponentiellt jämnt medelvärde från försäljningsorderhistoriken. Systemet tillämpar sedan en prognos av trenden mot prognosen och justerar för säsongsindex. Denna metod kräver antalet perioder som bäst passar plus två års försäljningsdata, och är användbar för objekt som har både trend och säsong i prognosen. Du kan ange alfa - och beta-faktorn, eller få systemet att beräkna dem. Alfa - och beta-faktorer är den utjämnade konstanten som systemet använder för att beräkna det jämnade 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, genom att ett jämnat medel beräknas. Metod 12 innehåller emellertid också en term i prognosekvationen för att beräkna en jämn trend. Prognosen består av ett jämn genomsnitt som justeras för en linjär trend. När det anges i bearbetningsalternativet justeras prognosen också för säsongsmässigt. Alpha motsvarar utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnformade genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Värden för alfabetik från 0 till 1. Beta är lika med utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnvärda medelvärdet för trendkomponenten i prognosen. Värden för beta-intervall från 0 till 1. Om ett säsongsindex används för prognosen. Alfa och beta är oberoende av varandra. De behöver inte uppgå till 1,0. Minimikrav på försäljningshistorik: Ett år plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (perioder med bästa passform). När två eller flera års historisk data är tillgänglig använder systemet två års data i beräkningarna. Metod 12 använder två exponentiala utjämningsekvationer och ett enkelt medelvärde för att beräkna ett jämnt medelvärde, en jämn trend och ett enkelt genomsnittligt säsongsindex. Ett exponentiellt slätat medelvärde: En exponentiellt jämn trend: Ett enkelt genomsnittligt säsongsindex: Figur 3-3 Enkelt medelstadsindex Indexet beräknas sedan med hjälp av resultaten av de tre ekvationerna: L är säsongens längd (L är 12 månader eller 52 veckor). t är den aktuella tidsperioden. m är antalet tidsperioder i prognosens framtid. S är den multiplikativa säsongsjusteringsfaktorn som indexeras till lämplig tidsperiod. Denna tabell visar historiken som används i prognosberäkningen: Det här avsnittet 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 projicering. When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast. You can select between two performance criteria: MAD and POA. MAD är ett mått på prognosfel. POA är ett mått på prognosförskjutning. Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you. The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system: Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method. Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period. The forecasting method that produces the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans. This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast. 3.3.1 Mean Absolute Deviation Mean Absolute Deviation (MAD) is the mean (or average) of the absolute values (or magnitude) of the deviations (or errors) between actual and forecast data. MAD är ett mått på den genomsnittliga storleken på fel som kan förväntas, med en prognosmetod och datalogistik. Eftersom absoluta värden används i beräkningen avbryter inte positiva fel negativa fel. When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error. For example: MAD (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.1.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: Mean Absolute Deviation equals (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. När prognoserna är konsekvent för höga ackumuleras lager och lagerkostnader stiger. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. I tjänster är storleken på prognosfel vanligtvis viktigare än vad som är prognostiserad bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. STRAYER MAT 540 QUANTITATIVE METHODS MIDTERM EXAM Assume that it takes a college student an average of 5 minutes to find a parking spot in the main parking lot. Assume also that this time is normally distributed with a standard deviation of 2 minutes. What time is exceeded by approximately 75 of the college students when trying to find a parking spot in the main parking lot The is the maximum amount a decision maker would pay for additional information. An automotive center keeps tracks of customer complaints received each week. The probability distribution for complaints can be represented as a table or a graph, both shown below. The random variable xi represents the number of complaints, and p(xi) is the probability of receiving xi complaints. What is the average number of complaints received per week Round your answer to two places after the decimal. A fair die is rolled 8 times. What is the probability that an even number (2,4, 6) will occur between 2 and 4 times Round your answer to four places after the decimal. A life insurance company wants to estimate their annual payouts. Assume that the probability distribution of the lifetimes of the participants is approximately a normal distribution with a mean of 68 years and a standard deviation of 4 years. What proportion of the plan recipients would receive payments beyond age 75 Round your answer to four places after the decimal. A loaf of bread is normally distributed with a mean of 22 oz and a standard deviation of 0. 5 oz. What is the probability that a loaf is larger than 21 oz Round your answer to four places after the decimal. The local operations manager for the IRS must decide whether to hire 1, 2, or 3 temporary workers. He estimates that net revenues will vary with how well taxpayers comply with the new tax code. If he thinks the chances of low, medium, and high compliance are 20, 30, and 50 respectively, what is the expected value of perfect information Round your answer to the nearest dollar. The local operations manager for the IRS must decide whether to hire 1, 2, or 3 temporary workers. He estimates that net revenues will vary with how well taxpayers comply with the new tax code. If he is conservative, how many new workers will he hire Given the following random number ranges and the following random number sequence: 62, 13, 25, 40, 86, 93, determine the average demand for the following distribution of demand. Daily highs in Sacramento for the past week (from least to most recent) were: 95, 102, 101, 96, 95, 90 and 92. Develop a forecast for today using a 2 day moving average. Consider the following annual sales data for 2001-2008. Calculate the correlation coefficient . Use four significant digits after the decimal. Daily highs in Sacramento for the past week (from least to most recent) were: 95, 102, 101, 96, 95, 90 and 92. Develop a forecast for today using a weighted moving average, with weights of . 6, . 3 and . 1, where the highest weights are applied to the most recent data. Given the following data, compute the MAD for the forecast. Given the following data on the number of pints of ice cream sold at a local ice cream store for a 6-period time frame: Compute a 3-period moving average for period 4. Use two places after the decimal. The following data summarizes the historical demand for a product. Use exponential smoothing with. . 2 and the smoothed forecast for July is 32. Determine the smoothed forecast for August. The following sales data are available for 2003-2008. Determine a 4-year weighted moving average forecast for 2009, where weights are W1 0. 1, W2 0. 2, W3 0. 2 and W4 0. 5. Robert wants to know if there is a relation between money spent on gambling and winnings. What is the coefficient of determination Use two significant places after the decimal. The following sales data are available for 2003-2008 : Calculate the absolute value of the average error. Use three significant digits after the decimal Tutorial Preview hellipmakes xxxxx than x incorrect inspections xx 0 736 xxxx False xxxxxxxx x A xxxxxxxx tree is x diagram consisting xx circles xxxxxxxx xxxxxx square xxxxxxxxxxx nodes, and xxxxxxxx Truehellip Mat540midterm. docx (23.77 KB) Preview: estimates xxxx the xxxxxx yield of xxxxx per acre xx distributed xx xxxxxxxxxxxxx estimated xxxxxxx price per xxxxxx is 16 xx What xx xxx expected xxxxx of the xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 18of determination xx the xxxxxxxxxx xx the xxxxxxxxx in the xxxxxxxxxx variable that xxxxxxx from xxx xxxxxxxxxx variable xxxxxxxxxxxxxxxxxx dependent independent, dependent dependent, xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx independentQuestion 19Which xx the xxxxxxxxx xxxxxxxx values xx alpha would xxxxx exponential smoothing xx respond xxx xxxx slowly xx sudden changes xx forecast errorsAnswer xxxx 10 xxxx xxxxxxxxxx 20 xx absolute error xx a percentage xx demand xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx error Question xxxxxxxxxx the following xxxxx of sales xxxxxxx of xxx xxxxxxxxx characteristics xx exhibited by xxx data Trend only Trend xxxx seasonal Seasonal xxxxxxxxxx xx the xxxxxxxxxxxxx 22 is x category of xxxxxxxxxxx techniques xxxx xxxx historical xxxx to predict xxxxxx behavior Answer Qualitative xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx series Quantitative xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx is x linear regression xxxxx relating demand xx time xxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx regression Forecast xxxxxxxxxxxxxx equationQuestion 24 In xxxxxxxxxxx smoothing, the xxxxxx alpha xx xx , xxx greater the xxxxxxxx to the xxxx recent xxxxxx xxxxxxxxxxxxx or xxxxxxxxx 25An automotive xxxxxx keeps tracks xx customer xxxxxxxxxx xxxxxxxx each xxxx The xxxxxxxxxxx distribution for xxxxxxxxxx can xx xxxxxxxxxxx as x table or x graph, both xxxxx below xx xxx random xxxxxxxx xi represents the xxxxxx of complaints, xxx p(xi) xx xxx probability xx receiving xi complaints xxxx is the xxxxxxx number xx xxxxxxxxxx received xxx week R ound xxxx answer to xxx places xxxxx xxx decimal xxxx 2 83Question xxx fair die xx rolled x xxxxx What xx - Additional Paypal Transaction Handling Fee (3.9 of Tutorial price 0.30) applicable
No comments:
Post a Comment