Flytting Gjennomsnitt Leveransekjeden

Merket med enkel glidende gjennomsnitt. I uke 6 av kurset vil vi se på etterspørsel og prognose, et område som får betydelig oppmerksomhet, særlig ettersom interessen i forsyningskjedestyring vokser, og vi søker å bedre planlegge og koordinere forsyningskjeden som en helhet. Det er ofte sagt at prognoser vanligvis er feil, noen spektakulært så. Læringsmålene for denne uken av kurset er at du bør forstå rollen som prognose som grunnlag for forsyningskjedeplanlegging. Du vil kunne sammenligne forskjeller mellom uavhengig og avhengig etterspørsel For det tredje vil du kunne identifisere de grunnleggende komponentene i uavhengig etterspørsel, inkludert gjennomsnittlig trend, sesongmessig og tilfeldig variasjon. Du vil kunne beskrive de vanlige kvalitative prognoseteknikker som Delphi Method and Collaborative Forecasting You vil forstå grunnleggende kvantitative prognose teknikker og bruken av nedbrytning å prognose når trend og sesongmessighet er tilstede. Følgende video legger vekt på behovet for nøyaktighet og kommonsens i prognoser. Forespørsler kan deles inn i to typer, strategiske og taktiske Strategiske prognoser brukes til å bidra til etableringen av strategien som vil avgjøre hvordan etterspørselen er oppfylt. Taktiske prognoser er vant til bistå beslutningstagning på en daglig basis Etterspørselsstyring brukes til å påvirke kildene til produkt - eller tjenestefterspørsel, enten økende etterspørsel, redusert etterspørsel eller opprettholde det på et konstant nivå. Følgende video ser på faktorene som påvirker prognoser i vinindustrien. Dependent og uavhengig etterspørsel. Det er to grunnkilder til etterspørsel, avhengig og uavhengig Avhengig etterspørsel er etterspørselen som oppstår som følge av etterspørselen etter andre produkter eller tjenester Uavhengig etterspørsel er etterspørsel som ikke kan prognose ut fra etterspørselen etter et annet produkt eller service. Dependent etterspørsel er vanligvis svært vanskelig å påvirke det er etterspørsel som ikke er avhengig av faktorer th at du kan påvirke og heller det er krav som du må møte Uavhengig etterspørsel kan vanligvis påvirkes og derfor har organisasjoner valg om de tar en aktiv rolle og påvirker den eller tar en passiv rolle og bare svarer på etterspørselen som eksisterer. Følgende video ser på hvordan Motorola jobber med sine prognoser. I læreboken identifiseres fire grunnleggende typer prognoser. Kvalitativ prognose er basert på menneskelig vurdering, og noen av teknikkene som brukes i kvalitativ prognose vil bli diskutert nedenfor. Tidsserieanalyse ser på datamønstre over tid Causal relasjoner ser på forholdet mellom faktorer som vil påvirke etterspørselen og simulering søker etter modell etterspørsel slik at interrelasjonen mellom etterspørselsfaktorer kan forstås bedre Følgende video undersøker hvordan etterspørsel og prognoser utføres på Lowes. Underlig etterspørsel er tenkt som har seks komponenter, gjennomsnittlig trend, sesongmessige elementer, sykliske elementer, rand om variasjon og autokorrelasjon Disse elementene av etterspørsel gjør oss i stand til å forstå mønsteret av etterspørsel etter et produkt som kan brukes til forutsigelse av fremtidig etterspørsel. En stor etterspørsel er den gjennomsnittlige etterspørselen etter et produkt over tid. Trenden viser hvordan etterspørselen har endret seg over tid og sesongmessig etterspørsel viser sesongvariasjoner i etterspørselen. Sykliske elementer forekommer over en lengre periode enn sesongbestemte elementer og er vanskeligere å forutsi, forekommer for eksempel som følge av økonomiske sykluser. Tilfeldig variasjon er basert på tilfeldige hendelser som er umulige å forutse mens auto - Korrelasjon er forholdet mellom fortid og fremtidig etterspørsel, det vil si at fremtidig etterspørsel er knyttet til dagens etterspørsel. Hvor det er en høy grad av tilfeldig variasjon, er det svært lite forhold mellom nåværende etterspørsel og fremtidig etterspørsel. Hvor det er en høy grad av auto - korrelasjon er det et sterkt forhold mellom nåværende og fremtidige etterspørsel. Tidsseriemodeller. Tidsseriemodeller forutsetter fremtiden basert o n Tidligere modeller Ulike modeller er tilgjengelige, og den du bør bruke, avhenger av tidshorisonten du ønsker å prognose, dataene du har tilgjengelig, nøyaktigheten du trenger, størrelsen på prognosebudget og tilgjengeligheten av kvalifisert kvalifisert folk til å gjennomføre analysen Følgende diagram fra side 488 i læreboken er utformet for å hjelpe til med å velge riktig verktøy. Linjær regresjon brukes der det er et funksjonelt forhold mellom to korrelerte variabler, som brukes til å forutsi en variabel basert på den andre. er nyttig der dataene er relativt stabile. Sammensetning av en tidsrekkefølge brukes til å identifisere og skille tidsseriedataene i sine ulike etterspørselskomponenter. To typer sesongvariasjon er identifisert additiv, hvor sesongbeløpet i hver sesong er konstant og multiplikativ hvor sesongvariasjon er en prosentandel av etterspørselen etter en tidsperiode. Det enkle glidende gjennomsnittet er nyttig når etterspørselen er relativt s tabell, ikke økende eller redusert raskt, og hvor det er få sesongmessige karakteristikker Flytte gjennomsnitt kan senteres rundt midtpunktet, eller brukes som grunnlag for å forutsi fremtiden. Ved å bruke en lengre tidsperiode vil det resultere i mer utjevning av variasjon mens du bruker en kortere tidsperiode vil avdekke statistiske trender raskere. Et veid glidende gjennomsnitt lar deg vektere bestemte tidsperioder i gjennomsnittet for å oppnå større nøyaktighet. Eksempelvis kan tyngre vekt legges til nyere tidsperioder for å legge større vekt på den siste etterspørselsaktiviteten. Eksponentiell utjevning er den mest brukte av alle prognostiseringsteknikker og vises i alle databaserte prognoseprogrammer. Det brukes mye i detaljhandel og tjenesteytende næringer. Det er ofte veldig nøyaktig, det er ganske enkelt å gjøre, det er lett å forstå, krever liten beregning og er lett testet for nøyaktighet. Følgende video detaljer utførelsen av disse prognose teknikker. Kvalitativ prognose inv Olves søker menneskelig vurdering for å skape en prognose. Vanligvis brukes en strukturert tilnærming, i motsetning til dette. Diverse teknikker brukes til kvalitativ prognose, inkludert. Historisk Analogi Baserer prognoser på etterspørselsmønsteret for lignende produkter. Markedsforskningsprognoser er opprettet av et markedsundersøkelsesfirma , hovedsakelig ved bruk av spørreundersøkelser og intervjuer. Panel Consensus Hvor en gruppe med kunnskap i prognoseområdet, delte sine tanker og utvikle en prognose. Delfi Metode En undersøkelsesbasert teknikk som skaper anonymitet i en gruppe Det beskrives i følgende video. Samarbeidsplanlegging, prognose og etterfylling CPFR er en nylig innovasjon som bruker internett for å tillate folk å samarbeide på prognostisering. Det finnes to typer prognosefeil. Biasfeil oppstår der det er en konsekvent feil som gjør at prognosen blir gjort. Tilfeldige feil er feil Det kan ikke forklares av prognosemodellen de forekommer tilfeldig og på en uforutsigbar base er Tiltak av prognosefeil inkluderer gjennomsnittlig absolutt avvik MAD, gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil MAPE og sporingssignal Følgende video vurderer problemer i menneskelig prognos error. Tracking Signal er et mål som brukes til å overvåke den faktiske ytelsen til prognosen over tid for å se om Det er i tråd med endringene i etterspørselen i den virkelige verden. Den kan brukes som et kvalitetskontrollkart. Denne uken har vi vurdert etterspørselsstyring og prognose, ved hjelp av både kvalitative og kvantitative teknikker. Det er lagt vekt på å sikre at prognosene er realistiske og forsiktighet har blitt informert om bruk av prognoser basert på fortidens ytelse, det forteller ikke vanligvis hva fremtiden vil gjøre, men ofte vil hjelpe deg med å forberede. Følgende video har informasjon om bruk av informasjonsteknologi for å prognose og er kanskje en humoristisk konklusjon til dette Week s material. SCRC Artikkel Bibliotek Tidsserie Modeller Tilnærming til Forutsigelse En Tutorial. Time Series Modeller Approa ches til å prognostisere en Tutorial. Time Series Models. Quantitative prognosemodeller som bruker kronologisk ordnet data for å utvikle prognoser. Anta at det som skjedde tidligere, er et godt utgangspunkt for å forutse hva som vil skje i fremtiden. Disse modellene kan utformes for å regne for. Seasonality effects. Can raskt bli brukt på et stort antall produkter. Forespørselsnøyaktighetsmålinger kan brukes til å identifisere prognoser som trenger justeringsstyring ved unntak. Romsomhet, trend sesongmessighet. Skelne mellom tilfeldige svingninger sanne forandringer i underliggende etterspørselsmønstre. Simplicitet er en dyd Velg den enkleste modellen som gjør jobben. H2 Flytende gjennomsnittsmodeller. Basert på siste x perioder. Utvikler tilfeldige fluktuasjoner. Forskellige vekter kan brukes på tidligere observasjoner, hvis ønsket. Legg merke til hvordan prognosene utjevner variasjoner. SUPPLY CHAIN ​​MINDED. Den statistiske prognosen er basert på flere typer formel. Formler som prognosemodellene er basert på. Formuler som brukes til å evaluere prognoseresultatene. Formulering for å beregne toleransefeltet for automatisk utjevningskorreksjon. Formler for Prognosemodeller. Gjennomsnittlig modell. Denne modellen brukes til å utelukke uregelmessigheter i tidsseriemønsteret. Gjennomsnittet av de n siste tidsseriene er beregnet. Gjennomsnittet kan alltid beregnes fra n-verdier i henhold til formel 1.Formula for Moving Average. Thus beregnes det nye gjennomsnittet fra forrige gjennomsnittlige verdi og nåværende verdi vektet med 1 n, min oss den eldste verdien vektet med 1 n. Denne prosedyren er bare egnet for tidsserier som er konstante, det vil si for tidsserier uten trend-lignende eller sesonglignende mønstre. Da alle historiske data er likevektet med faktor 1 n, Det tar nøyaktig n perioder for prognosen å tilpasse seg mulig endring. Vektet Flytende Gjennomsnittlig modell. Du oppnår bedre resultater enn de som er oppnådd med den bevegelige gjennomsnittsmodellen ved å innføre vektningsfaktorer for hver historisk verdi. I den vektede glidende gjennomsnittsmodellen blir alle historiske verdien vektes med faktoren R Summen av vektningsfaktorene er 1 se formler 3 og 4 nedenfor. Formulering for vektet flytende gjennomsnitt. Hvis tidsserien som skal prognoses inneholder trendlignende variasjoner, vil du oppnå bedre resultater ved å bruke vektet glidende gjennomsnittlig modell i stedet for den bevegelige gjennomsnittsmodellen Den vektede glidende gjennomsnittsmodellen veier nyere data tyngre enn eldre data når du bestemmer gjennomsnittet, forutsatt at du har valgt vektningsfaktorene følgelig Derfor er systemet i stand til å reagere raskere på en endring i nivå. Nøyaktigheten av denne modellen er i stor grad avhengig av ditt valg av vektningsfaktorer Hvis tidsseriemønsteret endres, må du også tilpasse vektningsfaktorene. Først - Bestem eksponentiell utjevningsmodell. Prinsippene bak denne modellen er. Eldre tidsseriene verdier, desto mindre viktige blir de for beregning av prognosen. Den nåværende prognosefeilen er tatt i betraktning i etterfølgende prognoser. Den eksponensielle utjevningskonstanten kan være avledet fra de to overvektene, se formel 5 nedenfor I dette tilfellet benyttes formelen til å beregne grunnverdien En enkel transformasjon gir grunnleggende formel for eksponensiell utjevning, se formel 6 nedenfor. Formuleringer for eksponentiell utjevning. Bestemning av grunnverdien. For å bestemme prognosen verdi, alt du trenger er den foregående prognosen verdi, den siste historiske verdien, og alfa utjevningsfaktor Denne utjevning faktor veier de nyere historiske verdiene mer enn de mindre nylige, så de har større innflytelse på prognosen. Hvor raskt reagerer prognosen på en endring i mønsteret avhenger av utjevningsfaktoren. Hvis du velger 0 for alfa, vil det nye gjennomsnittet være lik den gamle. I dette tilfellet er grunnverdien beregnet tidligere forblir, det vil si prognosen reagerer ikke på gjeldende data. Hvis du velger 1 for alfaverdien, vil det nye gjennomsnittet være lik den siste verdien i tidsseriene. De vanligste verdiene for alfa-liga er derfor mellom 0 1 og 0 5 For eksempel vil en alfa-verdi på 0 5 veie historiske verdier som følger.1st historisk verdi 50.2nd historisk verdi 25.3rd historisk verdi 12 5,4te historisk verdi 6 25. vekting av historiske data kan endres med en enkelt parameter Derfor er det relativt enkelt å reagere på endringer i tidsseriene. Den konstante modellen for eksponensiell utjevning av første rekkefølge som er oppnådd ovenfor, kan påføres tidsserier som ikke har ve trend-lignende mønstre eller sesongvariasjoner. Generell formel for førsteordens eksponentiell utjevning. Ved å bruke den grunnleggende formel utledet over 6, bestemmes den generelle formelen for eksponensiell utjevning i første rekke 7 ved å ta hensyn til både trend og sesongvariasjoner. grunnverdien, trendverdien og sesongindeksen beregnes som vist i formler 8 10.Formuler for eksponentiell utjevning i første rekkefølge. Sekundær rekkefølge Eksponentiell utjevningsmodell. Hvis i flere perioder viser en tidsserie en endring i gjennomsnittet verdien som tilsvarer trendmodellen, ligger prognosverdiene alltid bak de faktiske verdiene med en eller flere perioder i eksponensiell utjevning i første rekkefølge. Du kan oppnå en mer effektiv justering av prognosen til det faktiske verdiermønsteret ved å bruke andre ordre eksponensiell utjevning. Den andre ordens eksponensielle utjevningsmodellen er basert på en lineær trend og består av to likninger, se formel 11 Den første ligningen tilsvarer tha t av første rekkefølge eksponensiell utjevning bortsett fra de brakede indeksene I den andre ligningen brukes verdiene som er beregnet i den første ligningen som startverdier og blir jevnet igjen. Formuleringer for andreordens eksponentielle utjevning. Forutsigelsesvurderingskriterier. Alle prognoser bør gi noe slags grunnlag for en beslutning SAP R 3 System beregner følgende parametere for å evaluere en prognose s quality. Error total. Mean absolutt avvik MAD. Tracking signal. Theil koefficient. Mean Absolutt Avvik for Forecast Initialization. Mean Absolutt Avvik for Ex - Legg inn prognose. Formula for toleransen Lane. To rette feilene automatisk i de historiske dataene som prognosen er basert på, velger du Outlier-kontroll i prognoseprofilen. Systemet beregner deretter en toleransebane for de historiske tidsseriene, basert på sigmafaktoren Historiske data som ligger utenfor toleransbanen korrigeres slik at den tilsvarer den etterfølgende verdien for det tidspunktet jeg har Hvis du kjører prognosen online, er historiske data som er automatisk korrigert av denne funksjonen angitt i kolonne C i dialogboksen Prognose historiske verdier. Bredden på toleransbanen for utlederstyring er definert av sigma-faktoren. Jo mindre sigmafaktoren , jo større er kontrollen Standard-sigmafaktoren er 1, noe som betyr at 90 av dataene forblir ukorrigerte. Hvis du setter segmafaktoren selv, setter du den på mellom 0 6 og 2.