Tagged z prostą średnią ruchoma. W tygodniu 6 przeanalizujemy zarządzanie popytem i prognozowanie, obszar, który jest przedmiotem znacznej uwagi, szczególnie w miarę wzrostu zainteresowania zarządzaniem łańcuchem dostaw i dążymy do bardziej efektywnego planowania i koordynowania łańcucha dostaw, całość. Często mówi się, że prognozy są zwykle złe, a niektóre spektakularnie tak. Cele uczenia się w tym tygodniu kursu to, że należy zrozumieć rolę prognozowania jako podstawy planowania łańcucha dostaw. Będziesz w stanie porównać różnice między popytem niezależnym a zależnym Po trzecie, będziesz w stanie zidentyfikować podstawowe składniki niezależnego popytu, w tym przeciętną, tendencję, sezonową i losową odmianę Będziesz mógł opisać wspólne jakościowe techniki prognozowania, takie jak metoda Delphi i prognozowanie współpracy zrozumie podstawowe techniki prognozowania ilościowego i wykorzystanie rozkładu do prognozowania, gdy trend i sezonowość jest następujący. W poniższym filmie podkreślono potrzebę dokładności i współczucia w prognozowaniu. Fora można podzielić na dwa typy, strategiczne i taktyczne strategiczne prognozy są wykorzystywane do tworzenia strategii, która będzie determinować, w jaki sposób są spełnione prognozy taktyczne pomaga podejmować decyzje w codziennym życiu Zarządzanie popytem jest wykorzystywane do oddziaływania na źródła zapotrzebowania na produkty lub usługi, rosnące zapotrzebowanie, malejący popyt lub utrzymuje go na stałym poziomie Następujący film przedstawia czynniki, które mają wpływ na prognozowanie w przemyśle winiarskim Niezależne i niezaleŜne zapotrzebowanie. Istnieją dwa podstawowe źródła zapotrzebowania, zależne i niezaleŜne Poprzez zaleŜność od popytu jest zapotrzebowanie, które występuje w wyniku zapotrzebowania na inne produkty lub usługi NiezaleŜny popyt jest popytem, którego nie moŜna prognozować na podstawie zapotrzebowania na inny produkt lub usług. W zależności od popytu jest bardzo trudno wpływać na popyt, który nie zależy od czynników th na co możesz wpływać, a raczej wymagać, aby sprostać Niezależnemu popytowi można zwykle wpływać, a zatem organizacje mają do wyboru, czy odgrywają aktywną rolę i wpływają na nią, czy bierną rolę i po prostu odpowiedzieć na zapotrzebowanie, które istnieje następujący film przedstawia sposób pracy z ich prognozowaniem przez firmę Motorola. Podręcznik określa cztery podstawowe typy prognoz. Prognozowanie jakościowe opiera się na wyroku ludzkim, a niektóre z metod używanych w prognozowaniu jakościowym zostaną omówione poniżej. Analiza szeregów czasowych przedstawia wzorce danych w czasie. Causal relacje spojrzają na relacje między czynnikami wpływającymi na popyt i symulację zmierzają do modelowania popytu tak, aby można było lepiej zrozumieć wzajemne relacje czynników popytu Poniższy film analizuje sposób zarządzania zapotrzebowaniem i prognozowania podejmowanych w Lowes. składający się z sześciu elementów, średniej, tendencji, elementów sezonowych, elementów cyklicznych, rand om variation i autocorrelation Te elementy zapotrzebowania pozwalają zrozumieć wzór zapotrzebowania na produkt, który mógłby być zastosowany do przewidywania przyszłego zapotrzebowania. Popyt na średnie jest średnim zapotrzebowaniem na produkt w czasie Trendy pokazują, jak zapotrzebowanie zmieniło się w czasie a sezonowy popyt wskazuje sezonowe wahania popytu Cykliczne elementy występują w dłuższym okresie niż pierwiastki sezonowe i są trudniejsze do przewidzenia, występujące na przykład w wyniku cykli ekonomicznych Losowa zmiana jest oparta na zdarzeniach losowych, których nie da się przewidzieć, korelacja jest związkiem między popytem w przeszłości a przyszłością, to znaczy, że przyszłe zapotrzebowanie jest związane z obecnym popytem W przypadku dużego zróżnicowania losowego istnieje niewielka zależność między obecnym popytem a przyszłym zapotrzebowaniem Jeśli istnieje wysoki stopień auto - korelacja jest silna zależność między obecnym i przyszłym popytem. Modele serii czasowych. Modele serii czasowej prognozują przyszłość o n starsze modele Dostępne są różne modele, a ten, który powinieneś używać, zależy od przewidywanego horyzontu czasowego, danych, które są dostępne, wymaganej dokładności, wielkości budżetu prognozowania i dostępności odpowiednio wykwalifikowanych ludzie przeprowadzający analizę Poniższy wykres z podręcznika jest opisany na poniższym wykresie, aby pomóc w wyborze odpowiedniego narzędzia. Regresja liniowa jest używana tam, gdzie istnieje zależność funkcjonalna między dwiema zmiennymi skorelowanymi, używana do przewidywania jednej zmiennej na podstawie drugiej jest użyteczna, gdy dane są stosunkowo stabilne. Rozkład szeregów czasowych jest używany do identyfikacji i oddzielenia danych szeregów czasowych w różnych składnikach popytu Dwa rodzaje sezonowej zmienności są zidentyfikowane dodatkiem, gdzie sezonowość w każdym sezonie jest stała i multiplikatywna, gdy sezonowa zmiana jest procentem zapotrzebowania na okres czasu. Prosta średnia ruchoma jest użyteczna, gdy popyt jest względnie wysoki stół, nie powiększając lub malejąc gwałtownie, a gdy występuje kilka cech sezonowych, średnie ruchy mogą być wyśrodkowane wokół ich punktu środkowego lub wykorzystywane jako podstawa do przewidywania przyszłości Przy dłuższym okresie czasu uzyskuje się bardziej wygładzanie odchylenia przy krótszym okresie ujawni trendy statystyczne szybciej. Średnia ważona średnia ważona pozwala na określenie poszczególnych okresów czasu w przeciętnej skali, aby uzyskać większą dokładność. Na przykład większa masa może zostać przyznana na kolejne okresy czasu, aby położyć większy nacisk na ostatnią aktywność popytu. wygładzanie jest najbardziej wykorzystywane we wszystkich technikach prognozowania i pojawia się we wszystkich aplikacjach prognozowania komputerowego Jest stosowana w przemyśle detalicznym i usługowym Jest często bardzo dokładna, jest dość łatwy do wykonania, łatwo zrozumiałe, wymaga niewielkiego obliczania i łatwo testowane pod kątem dokładności. Następujące szczegóły wideo przedstawiają sposób prowadzenia tych technik prognozowania. Prognozowanie jakościowe inw olves stosując ludzki osąd w celu stworzenia prognozy Zazwyczaj stosuje się podejście strukturalne, w przeciwieństwie do tego. Różne techniki są wykorzystywane do prognozowania jakości, w tym. Historical Analogy Basing prognozy na wzór zapotrzebowania na podobne produkty. Market Research Forecasts tworzą firmy zajmujące się badaniami rynku , głównie z wykorzystaniem ankiet i wywiadów. Panel Consensus Gdzie grupa osób z wiedzą w przewidywanym obszarze, podziel się swoimi przemyśleniami i opracuj prognozę. Delphi Method Metoda oparta na ankiecie, która tworzy anonimowość w grupie Jest to opisane w następującym filmie. Planowanie współpracy, planowanie i uzupełnianie CPFR to niedawna innowacja, która wykorzystuje internet, aby umożliwić ludziom współpracę nad tworzeniem prognoz. Istnieją dwa typy błędów prognozowania. Błędy błędów pojawiają się tam, gdzie występuje konsekwentny błąd, który przenika prognozę. Błędy losowe są błędami co można wytłumaczyć modelem prognozowanym, przypadkowym i nieprzewidywalnym jest miarą błędu prognozy, która obejmuje średnie odchylenie absolutne MAD, średni procentowy błąd procentowy MAPE i śledzenie sygnału Poniższy film uwzględnia problemy występujące w ludzkim błędzie prognozy. Sygnał zrywający jest miarą, która służy do monitorowania rzeczywistej skuteczności prognozy w czasie, aby sprawdzić, czy jest to zgodne z zmianami zapotrzebowania w rzeczywistym świecie Może być stosowany jako wykres kontroli jakości. W tym tygodniu rozważaliśmy zarządzanie popytem i prognozowanie, wykorzystując zarówno techniki jakościowe, jak i ilościowe. Podkreślono, że prognozy są realistyczne i Ostrożnie poinformowano o wykorzystaniu prognoz opartych na wynikach z przeszłości, które zazwyczaj nie mówią, co zrobi przyszłość, ale często pomoże Ci przygotować Następujący film przedstawia zastosowanie technologii informacyjnych do prognozowania i może to być zabawny wniosek w tej sprawie tygodniowego materiału. SCRC Biblioteka artykułów Serie czasowe Modele podejścia do prognozowania samouczek Modele serii modeli Approa aby prognozować samouczek. Modele serii. Każące modele prognozowania, które wykorzystują chronologicznie ułożone dane do opracowania prognoz. Załóż, że to, co wydarzyło się w przeszłości, jest dobrym punktem wyjścia do przewidywania, co się stanie w przyszłości. Te modele mogą być zaprojektowane do uwzględnienia dla efektów. Seasonality. Can szybko można zastosować do dużej liczby produktów. Forecast dokładności środków mogą być wykorzystane do identyfikacji prognoz, które wymagają zarządzania korektą przez wyjątek. Surowność, sezonowość tendencji. Rozróżnienie między przypadkowymi fluktuacjami prawdziwymi zmianami podstawowych wzorców popytu. Zręczność jest cnotą Wybierz najprostszy model, który wykonuje zadanie. h2 Przenoszenie średnich modeli. Za podstawie ostatnich okresów x. Rozpocznij przypadkowe wahania. Różne wagi mogą być stosowane do obserwacji w przeszłości, jeśli pożądane. Zwróć uwagę na to, w jaki sposób prognozy wygładzają odmienności. ZNACZENIE ŁAŃCUCHU CHARAKTERYSTYCZNEGO. Podsumowana prognoza statystyczna oparta jest na kilku typach formuł. Formuły, na których opierają się modele prognoz. Formuły służące do oceny prognozowanych wyników. Formula służąca do obliczania pasa tolerancji dla automatycznej korekty outlier. Formul dla modeli prognoz. Moving Średnia Model. Ten model jest używany, aby wykluczyć nieprawidłowości w wzorze szeregu czasowego Średnia z n ostatnich serii serii wartości oblicza średnią można zawsze obliczyć z n wartości zgodnie ze wzorem 1.Ostateczna średnia ruchoma. W związku z tym nowa średnia jest obliczana na podstawie poprzedniej średniej wartości, a aktualna wartość ważona 1 n, min my najstarsza ważona ważnością 1 n. Ta procedura jest odpowiednia tylko dla szeregów czasowych, które są stałe, to znaczy dla szeregów czasowych bez wzorców tendencji lub sezonowych Ponieważ wszystkie dane historyczne są równoważone współczynnikiem 1 n, potrzebuje dokładnie n okresów, w których prognoza dostosuje się do możliwej zmiany poziomu. Możesz osiągnąć lepsze rezultaty niż uzyskiwane w modelu średniej ruchomej, wprowadzając współczynniki wagi dla każdej wartości historycznej W modelu ważonych średnich ruchów każda historyczna wartość ważona jest współczynnikiem R Suma czynników ważących wynosi 1 patrz poniższe wzory 3 i 4.Formula dla średniej ważonej ruchomej. Jeśli przewidziana seria czasów zawiera trendy podobne, uzyskasz lepsze rezultaty, używając ważony model średniej ruchomości, a nie średnioroczny model średniej ważonej Średni ważony model średniej wagi waży starsze dane w porównaniu z starszymi danymi podczas określania średniej, pod warunkiem że wybrałeś współczynniki wagi odpowiednio W związku z tym system jest w stanie reagować szybciej na zmianę poziomu. Dokładność tego modelu zależy w dużym stopniu od wyboru współczynników wagowych. Jeśli wzorce serii czasów ulegną zmianie, należy również dostosować współczynniki wagi. Zamawiający wyrównywanie wygładzania modelu. Zasadami tego modelu są starsze wartości szeregu czasowego, tym mniejsze znaczenie stają się obliczanie prognozy. Błędy prognozy są brane pod uwagę w kolejnych prognozach. Stałym modelem wyrównania wykładniczego może być pochodzące z dwóch powyższych rozważań patrz wzór 5 poniżej W tym przypadku formuła służy do obliczania wartości podstawowej Prosta transformacja tworzy zasadniczą formułę wygładzania wykładniczego, patrz poniżej wzór 6. Formuły dla wygładzania wykładniczego. Określanie wartości podstawowej. wartość prognozy, wystarczy tylko poprzednia wartość prognozy, ostatnią wartość historyczną i współczynnik wygładzania alfa To wygładzenie współczynnik odważa ostatnie wartości historyczne niż ostatnie, więc mają one większy wpływ na prognozę. Jak szybko prognoza reaguje na zmianę wzoru zależy od współczynnika wygładzania Jeśli wybierzesz 0 dla alfa, nowa średnia będzie jest równa staremu W tym przypadku podstawowa wartość obliczona poprzednio pozostaje taka, prognoza nie reaguje na bieżące dane Jeśli wybierzesz 1 dla wartości alfa, nowa średnia będzie równa ostatniej wartości w serii czasowej. najczęstsze wartości alfa leżą zatem między 0 1 a 0 5 Na przykład wartość alfa 0 5 odważa historyczne wartości w następujący sposób.1st wartość historyczna 50.2 wartość historyczna 25.3 wartość historyczna 12 5.4th historyczna wartość 6 25. ważenie danych historycznych może być zmienione przez pojedynczy parametr W związku z tym jest stosunkowo łatwo reagować na zmiany w szeregach czasowych. Stałkowy model wyrównywania wykładniczego pierwszego rzędu wyniósł powyżej można zastosować do szeregów czasowych, które nie są ha ve trendy-wzory lub sezonowe warianty. General Wzór dla pierwszego rzutu Exponential Wygładzanie. Wykorzystując podstawową formułę uzyskaną powyżej 6, ogólny wzór dla wygładzania wykładniczego pierwszego rzędu 7 jest określony przez uwzględnienie zarówno trendów, jak i sezonowych odmian. wartość podstawowa, wartość trendu i indeks sezonowy są obliczane w sposób przedstawiony w formułach 8 10.Formuly dla wygładzania wykładniczego pierwszego rzędu. Sąto rzędowe wygładzanie wykładnicze Model. Jeżeli w kilku okresach seria czasu pokazuje zmianę średniej wartość odpowiadająca modelowi trendu, wartości prognozy zawsze pozostają w tyle za rzeczywistymi wartościami przez jeden lub kilka okresów w procedurze wygładzania wykładniczego pierwszego rzędu Można osiągnąć bardziej efektywną korektę prognozy do rzeczywistego wzoru wartości przy użyciu drugiego rzędu wygładanie wykładnicze. Model wyrównywania wykładniczego drugiego rzędu oparty jest na liniowej tendencji i składa się z dwóch równań patrz wzór 11 Pierwsze równanie odpowiada tha t wyrównywania wykładniczego pierwszego rzędu, za wyjątkiem indeksów nieparzystych W drugim równaniu, wartości obliczone w pierwszym równaniu są używane jako wartości początkowe i są ponownie wygładzone. jakiś rodzaj podstawy do podjęcia decyzji System SAP R3 oblicza następujące parametry do oceny jakości s prognozy. Rezp. total. Mean bezwzględne odchylenie MAD. Tracking signal. Theil współczynnik. Mean bezwzględne odchylenie dla prognozy Initialization. Mean Absolute Deviation for Ex - Opublikuj prognozę. formaturę dla ścieżki Tolerance. Aby poprawnie poprawić wartości odcinków w danych historycznych, na których opiera się prognoza, wybierz profil Outlier w profilu prognozy. System oblicza więc pas tolerancji dla historycznych serii czasowych, opartych na współczynniku sigma Dane historyczne leżące poza pasem tolerancji są korygowane w taki sposób, aby odpowiadało to wartości ex-post w tym punkcie czasu I f uruchomisz prognozę online, dane historyczne, które zostały automatycznie korygowane przez tę funkcję, są zaznaczone w kolumnie C okna dialogowego Prognozowanie wartości historycznych. Szerokość pasa tolerancji dla kontroli outlier jest określona przez współczynnik sigma Mniejszy współczynnik sigma , im większa jest kontrolka Domyślny współczynnik sigma wynosi 1, co oznacza, że 90 danych pozostaje niez korygowanych Jeśli sam współczynnik sigma ustawisz, ustaw go w zakresie od 0 do 6.
No comments:
Post a Comment