Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Möjliga medelprognoser. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten att Prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de beräkningsfrågor som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average-prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är alla högskolestudenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under termin. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutspår för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för din nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förbereda Dikt för din nästa testpoäng. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blott kan göra med dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att du och din lärare kommer att få något i område av 85 du fick just. Wel, nu l s antar att trots din självbefrämjande till dina vänner, du överskattar dig själv och figurerar du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två väldigt troliga metoder för dem att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen blåser alltid Röka om hans smarts Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kan föräldrarna försöka vara mer stödjande och säga, Tja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fest och Om du inte började göra mycket mer studerande kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. kallas ett glidande medelprognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed off och du bestämmer dig för att göra bra på det tredje testet av dina egna skäl och att sätta ett högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89. Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det slutliga provet för terminen upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Whistl E Samtidigt som vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du borde också Märker att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell Jag har inkluderat tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prognos validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse. Igen har jag inkluderat tidigare förutsägelser för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är av betydelse för att notera. För en m-period glidande medelprognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos, när man gör tidigare förutsägelser, märker att den första förutsägelsen inträffar I period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktionen MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin gle Deklarera och initialisera variabler Dim-objekt Som variant Dim-teller som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska som följande.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 innehåller detaljerad information vid varan Nivå och högre nivå information om en filial eller företaget som helhet.3 1 Prognos Prestationsutvärderingskriterier. Utifrån valet av bearbetningsalternativ och om trender och mönster i försäljningsdata fungerar vissa prognosmetoder bättre än andra för en given historisk dataset En prognosmetod som Lämpar sig för att 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 lämplig under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera den aktuella prestandan av prognosmetoderna. Beräkning av precision POA. Mean absolut 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 grund för att rekommendera vilken prognosmetod som ska användas för att göra nästa prognosprojektion. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. 3 1 1 Best Fit. Systemet rekommenderar den bästa passformen genom att tillämpa valda prognosmetoder till tidigare försäljningsorderhistorik och jämföra prognosimuleringen till den faktiska historiken När du genererar en bästa passformsprognosen jämför systemet de faktiska försäljningsorderhistorierna med prognoser för en viss tidsperiod och beräknar hur exakt varje förutspådningsmetod förutspådde försäljningen. Systemet rekommenderar därför den mest exakta prognosen som den passar bäst. Denna grafik illustrerar bästa passformsprognos. Figur 3- 1 Bäst passformsprognos. Systemet använder denna stegsekvens för att bestämma den bästa passformen. Använd varje specificerad metod för att simulera en prognos för hållbarhetsperiodens faktiska försäljning till de simulerade prognoserna för hållbarhetsperioden. Beräkna POA eller MAD för att bestämma vilken prognosmetoden matchar den senaste 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 den MAD som är närmast Till noll.3 2 Prognosmetoder. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management använder 12 metoder för kvantitativ prognos och anger vilken metod som ger Bästa passformen för prognosläget. Detta avsnitt diskuteras. Metod 1 Procent över förra året. Metod 2 Beräknad Procent över förra året. Metod 3 Förra året till det här året. Metod 4 Flyttande medelvärde. Metod 5 Linjär approximation. Method 6 Minsta kvadratregression. Metod 7 Andra grader Approximation. Method 8 Flexible Method. Method 9 Vägt Flytta Average. Method 10 Linear Smoothing. Method 11 Exponential Smoothing. Method 12 Exponentiell Utjämning med trend och säsonglighet. Specify den metod som du vill använda i bearbetningsalternativen för Prognos Generationsprogram 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. Exempel i guiden anger beräkningsproceduren för Varje av de tillgängliga prognosmetoderna, ges en identisk uppsättning historiska data. Metodsexemplen i guiden använder del eller alla dessa datasatser, whic h är historiska data från de senaste två åren Prognosprojektionen går in i nästa år. Denna 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 sista året. Denna metod använder procenten över fjolårets formel 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 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 fjolårets formel multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en faktor du anger och sedan projekt som resulterar över Nästa år Denna metod kan vara användbar vid budgetering för att simulera påverkan av en viss tillväxt eller när försäljningshistoriken har en betydande säsongskomponent. Ioner 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 prognosperioderna Av bästa passformen som du anger. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Februari prognos är lika med 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 den tidigare försäljningen av angivna perioder till försäljning från samma perioder i 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 av orderorderhistorik plus ett års försäljningshistorik. Denna metod är användbar för att prognostisera kortfristiga dem Och för säsongsvaror med tillväxt eller minskning.3 2 2 1 Exempel Metod 2 Beräknad procentandel över förra året. Beräknad procentsats Över fjolårets formel multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en faktor som beräknas av systemet och sedan projekterar Det här resultatet för nästa år Denna metod kan vara användbar för att projicera inverkan på att förlänga den senaste tillväxttakten för en produkt till nästa år samtidigt som ett säsongsmönster som finns i försäljningshistoriken finns. Förutsägningsområden Försäljningshistorik som ska användas vid beräkning Tillväxthastigheten Till exempel specificerar n 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. Behövs försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i N prognosberäkningen, givet n 4.Februariprognosen motsvarar 117 0 9766 114 26 avrundad till 114.March prognosen är 115 0 9766 112 31 avrundad till 112,3 2 3 Metod 3 förra året till i år. Denna metod använder förra året s försäljning för Nästa år s prognos. För att förutse efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus ett års orderorderhistorik. Denna metod är användbar för att förutse 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 över På lång sikt, men ett betydande säsongsmässigt efterfrågningsmönster kan existera. Förutsägande specifikationer None. Required sales history Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna för Bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Januaryprognosen är lika med januari förra året med ett prognosvärde på 128. Februari-prognosen är lika med februari förra året med ett prognosvärde på 117.March prognosen är lika med mars förra året med en Prognosvärde 115,3 2 4 Metod 4 Flyttande medelvärde. Denna metod använder den rörliga genomsnittsformeln för att medeltala det angivna antalet perioder för att projicera nästa period. Du bör omräkna det ofta varje månad eller åtminstone kvartalsvis för att reflektera förändrad efterfråganivå. För att förutsäga efterfrågan , kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus antalet perioder med orderorderhistorik. Denna metod 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 en prognos på kort sikt. MA prognosmetoden ligger bakom trenderna. Prognostisk bias och systematiska fel uppstår när produkten kommer Es historia uppvisar stark trend eller säsongsbetonade mönster Denna metod fungerar bättre för kortvariga prognoser för mogna produkter än för produkter som ligger i livscykelens tillväxt eller föråldrade stadier. Förutsägningsspecifikationer n är lika med antalet perioder av försäljningshistoria som ska användas i Prognosberäkning Ange till exempel n 4 i bearbetningsalternativet för att använda de senaste fyra perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod. Ett stort värde för n som 12 kräver mer försäljningshistorik. Det ger en stabil prognos, men är långsamt att identifiera 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. Förfrågad försäljningshistorik n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Februari prognos motsvarar 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. This metoden använder linjär approximation formel för att beräkna en trend från antalet försäljningsperioder orderhistorik och projicera denna trend till prognosen. Du bör räkna om trenden månadsvis för att upptäcka förändringar i trender. Denna metod kräver antalet 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 trend linje som projiceras in i framtiden Använd den här metoden med försiktighet eftersom långdistansprognoser utnyttjas av små förändringar på bara två datapunkter. Förutsägningsspecifikationer n motsvarar datapunkten 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 data och augusti fyra perioder före december som grund för beräkning av trend. Minsta Krävs försäljningshistorik n plus 1 plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Januaryprognos december förra året 1 Trend vilket motsvarar 137 1 2 139. Februari prognos december föregående år 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. Minsta kvadratregression LSR-metoden härleder en ekvation som beskriver en rak linje förhållandet mellan den historiska försäljningsdata och tidens gång LSR passar en linje till det valda området av data så att summan av kvadraterna för skillnaderna mellan den faktiska Försäljningsdatapunkter 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 Den här metoden är användbar för att prognostisera 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 identifiering En linjär trend i historisk 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 för att känna igen vändpunkter och stegfunktionsskift efterfrågan Linjär regression passar en rak linje till data, även när data är säsongsbetonad eller bättre beskrivs av en kurva När försäljningshistorikdata följer en kurva Ve eller har ett starkt säsongsmönster, prognosfel och systematiska fel uppstår. Förutsägningsspecifikationer 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 historien från september till december Som grund för beräkningarna När data finns tillgängligt, skulle en större n som n 24 normalt användas LSR definierar en linje för så få som två datapunkter För detta exempel valdes ett litet värde för nn 4 för att minska de manuella beräkningarna Som krävs för att verifiera resultaten. Minsta nödvändiga försäljningshistorik n perioder plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna för bästa passform. 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 graden Approximation. To projicera prognosen använder den här metoden andra grader approximation formel för att plotta en kurva som är baserat på antalet perioder av Försäljningshistorik. Denna metod kräver antalet perioder som passar bäst, plus antalet perioder av orderorderhistorik gånger tre. Denna metod är inte användbar för att prognostisera efterfrågan på en lång 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 anpassa en rak linje till försäljningshistorikdata. Andra grader Approximation är likartad, men denna metod bestämmer värdena för a, b och c i denna prognosformel . Målsättningen med denna metod är att passa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod är användbar när en produkt befinner sig i övergången mellan livscykelsteg. Till exempel när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtsteg kan försäljningsutvecklingen accelerera 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. Joner 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, n 3 Faktiska försäljningsdata för april till juni Kombineras i första punkten, Q1 juli till september läggs till för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3 Kurvan är anpassad till de tre värdena Q1, Q2 och Q3.Required sales history 3 n perioder för beräkning av prognosen Plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna som passar bäst. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. Q0 Jan Feb Mar. Q1 Apr Maj Juni vilket motsvarar 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep som motsvarar 140 129 131 400.Q3 Oct Nov Dec, vilket är lika med 114 119 137 370. Nästa steg innefattar att beräkna de tre koefficienterna a, b och c som ska användas i prognosformeln Y ab X c X 2. Q1, Q2 och Q3 presenteras på grafiken, där tiden är planerad på den horisontella a Xis 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 Denna grafik illustrerar planeringen av Q1, Q2, Q3 och Q4 för andra grader approximation. Figure 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3 och Q4 för approximation av andra graden. 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. Solva 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 anges 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 vid 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 det 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 glatt genomsnitt 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 år med 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 säsonglighet 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 hållbarhetsperiod eller period med bästa passform. För att mäta prestanda för en prognosmetod, använder systemet. Används 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, uppstår 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 Absolute Deviation. Mean Absolute 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 för 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.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the fore cast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.
No comments:
Post a Comment