Quantitative Ansätze der Prognose. Mehr der quantitativen Techniken berechnen die Nachfrageprognose als Durchschnitt aus der vergangenen Nachfrage Folgende sind die wichtigsten Nachfragevorhersagetechniken. Einfache Durchschnittsmethode Ein einfacher Mittelwert der Forderungen, die in allen früheren Zeiträumen auftreten, wird als Bedarfsprognose herangezogen Die nächste Zeitspanne in dieser Methode Beispiel 1. Einfache gleitende Durchschnittsmethode Bei dieser Methode wird der Mittelwert der Forderungen aus mehreren der letzten Perioden als Bedarfsvorhersage für den nächsten Zeitraum angenommen. Die Anzahl der vergangenen Perioden, die verwendet werden sollen Berechnungen werden am Anfang ausgewählt und konstant gehalten, wie z. B. 3-Perioden-Gleitender Durchschnitt Beispiel 2.Gebrauchte gleitende Mittelmethode Bei dieser Methode werden ungleiche Gewichte den vergangenen Nachfragedaten zugeordnet, während der einfache gleitende Durchschnitt berechnet wird, wie die Nachfrage für den nächsten Zeitraum prognostiziert wird In der Regel werden die aktuellsten Daten mit dem höchsten Gewichtsfaktor belegt. Beispiel 3.Exponentielle Glättungsmethode Bei dieser Methode werden Gewichte in exponentieller Reihenfolge zugeordnet. Die Gewichte verringern sich exponentiell von den jüngsten Nachfragedaten zu älteren Bedarfsdaten. Beispiel 4.Regressionsanalyseverfahren In dieser Methode Vergangenheit Demand-Daten werden verwendet, um eine funktionale Beziehung zwischen zwei Variablen zu etablieren Eine Variable ist bekannt oder angenommen, bekannt zu sein und verwendet, um den Wert der anderen unbekannten Variablen zu prognostizieren, dh Nachfrage Beispiel 5.Error in Forecasting. Error in Prognose ist nichts als die numerische Differenz in Die prognostizierte Nachfrage und die tatsächliche Nachfrage MAD Mean Absolute Deviation und Bias sind zwei Maßnahmen, die verwendet werden, um die Genauigkeit der prognostizierten Nachfrage zu beurteilen Es kann darauf hingewiesen werden, dass MAD die Größe ausdrückt, aber nicht die Richtung des Fehlers. OR-Notes sind eine Reihe von Einleitende Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Bereichs der Operationsforschung fallen ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Studenten und Lehrern, die an ODER vorbehaltlich der Folgende Bedingungen. Eine vollständige Liste der Themen, die in OR-Notes verfügbar sind, finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie einen zwei Monate gleitenden Durchschnitt Um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu generieren 6.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 9, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate Zwei bis fünf ist gegeben durch. Die Prognose für den Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 wir bekommen. As vor der Prognose Für den Monat sechs ist nur der Durchschnitt für den Monat 5 M 5 2386.Um die beiden Prognosen zu vergleichen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Dann sehen wir, dass die exponentielle Glättung den besten einen Monat zu geben scheint Voraus Prognosen, wie es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert wurde. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für jeden der letzten 7 Monate. Berechnen Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Welche der beiden Prognosen für Monat acht bevorzugen Sie und warum. Die Shop-Keeper glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und geben Sie die Daten, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung auftritt oder nicht Zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben ist gegeben durch. Die Prognose für Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh die gleitenden Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1 wir Get. As vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31 11 31, da wir nicht fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den Umzug Durchschnittlich und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass der zweimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die hat Wurde von der zwei Monate gleitenden Durchschnitt produziert. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, wo Staatenmarken und wir benötigten Ausgangszustandsinformationen und Kundenwechselwahrscheinlichkeiten aus Umfragen. Wir müssten das Modell auf historische Daten ausführen, um zu sehen Wenn wir eine Passform zwischen dem Modell und historischen Verhalten haben. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Kalkulieren Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate drei Zu neun Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und warum Der dreimonatige Gleitender Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben. Die Prognose für den Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 9 m 9 20 33.Wir können, wie wir es nicht fragen lassen können, die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 10 ist nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18 57 19 wie wir können nicht fraktionale Nachfrage. Um die beiden Prognosen vergleichen wir Berechnen Sie die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall dann sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus zu geben scheint Prognosen, wie es hat eine niedrigere MSD Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die von der dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einem Kaufhaus in jedem Der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13 ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt wurden, könnten die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch. M 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 M 12 46 25.Wie können wir nicht fraktionale Nachfrage haben die Prognose für den Monat 13 ist 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 13 ist nur der Durchschnitt für Monat 12 M 12 38 618 39, da wir keine fraktionale Forderung haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 2.Overall dann wir Sehen, dass die vier Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD Daher haben wir die Prognose von 46, die von der vier Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Seasonal Nachfrage. Preis Änderungen, sowohl diese Marke und Andere brands. general ökonomische situation. new technology. Forecasting Beispiel 1989 UG Prüfung. Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Calculate ein sechs Monate gleitenden Durchschnitt für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Nun können wir nicht Berechnen Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab dem 6. Monat berechnen. Wir haben also 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Wir können, da wir keine gebrochene Nachfrage die Prognose haben können Für den Monat 13 ist 38.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7 wir bekommen. Weighted Moving Average Prognose Methoden Pros und Cons. Hi, LOVE Ihre Post Wurde, ob Sie weiter ausarbeiten könnte Wir verwenden SAP In es gibt es eine Auswahl Sie Kann wählen, bevor Sie Ihre Prognose ausführen Initialisierung Wenn Sie diese Option überprüfen, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie die Prognose erneut ausführen, im selben Zeitraum, und überprüfen Sie nicht die Initialisierung der Ergebnisänderungen Ich kann nicht herausfinden, was diese Initialisierung macht Bedeutet, mathmatisch, welches Prognoseergebnis am besten zu speichern und zu verwenden ist zB die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Error, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen Nicht sicher, wenn Sie SAP. hi verwenden, danke, um so effizient zu erklären Es ist auch gd Danke Jaspreet. Leave eine Antwort Abbrechen Antwort. About Shmula. Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry geholfen und andere reduzieren Kosten und verbessern den Kunden Erfahrung Er tut dies durch eine systematische Methode zur Erkennung von Schmerzpunkten, die den Kunden und das Unternehmen beeinflussen, und ermutigt eine breite Beteiligung der Firmenpartner, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte gratis Downloads.
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