Liukuva Keskiarvo Toimitusketjussa

Kurssin viikolla 6 tarkastelemme kysynnän hallintaa ja ennakointia, joka kiinnittää merkittävää huomiota etenkin, kun kiinnostus toimitusketjun hallintaan kasvaa ja pyrimme tehokkaammin suunnittelemaan ja koordinoimaan toimitusketjua kokonaisuudessaan. On usein sanotaan, että ennusteet ovat tavallisesti vääriä, jotkut näyttävästi niin. Opiskelun tämän viikon oppimistavoitteet ovat, että sinun pitäisi ymmärtää ennakoinnin rooli toimitusketjujen suunnittelun perustana, jotta pystyt vertailemaan riippumattomien ja riippuvaisen kysynnän väliset erot Kolmanneksi, että pystyt tunnistamaan itsenäisen kysynnän peruskomponentit, mukaan lukien keskimääräiset trendit, trendit, kausittaiset ja satunnaiset muutokset Voit kuvata yhteisiä laadullisia ennusteita kuten Delphi Method ja Collaborative Forecasting You ymmärtävät perustason kvantitatiiviset ennustustekniikat ja hajoamisen käytön ennakoimaan trendin ja kausivaihtelun on läsnä. Seuraavassa videossa korostetaan tarvetta tarkkuuteen ja ennakkoarviointiin. Raportit voidaan jakaa kahteen tyyppiin, strategisiin ja taktisiin strategisiin ennusteisiin, jotka auttavat strategian luomisessa, joka määrittää kuinka kysyntä täyttyy. Taktisia ennusteita käytetään auttaa päivittäistä päätöksentekoa. Kysynnänhallintaan vaikuttaa tuotteen tai palvelun kysynnän lähteisiin, joko kysynnän lisääntymiseen, kysynnän pienentämiseen tai ylläpitämiseen vakiotasolla. Seuraavassa videossa tarkastellaan viiteteollisuuden ennusteita vaikuttavia tekijöitä Riippuvainen ja itsenäinen kysyntä. Kysynnän kaksi perustekijää, riippuvainen ja itsenäinen Kysyntä riippuu muista tuotteista tai palveluista aiheutuvasta kysynnästä. Riippumaton kysyntä on kysyntää, jota ei voida ennakoida toisen tuotteen kysynnän perusteella tai palvelua. Riippuvainen kysyntä on yleensä hyvin vaikea vaikuttaa siihen, mikä on kysyntää, joka ei ole riippuvainen tekijöistä voit vaikuttaa ja pikemminkin se on vaatimus, että sinun on täytettävä. Riippumaton kysyntä voi yleensä vaikuttaa, ja siksi organisaatioilla on valinnanmahdollisuus siitä, osallistuvatko he aktiivisesti ja vaihtavat sitä vai pitävät passiivista roolia ja yksinkertaisesti vastaamaan olemassa olevaan kysyntään. Seuraavassa videossa tarkastellaan, miten Motorola toimii ennustuksensa kanssa. Oppikirja tunnistaa neljä perustietoryhmää. Laadullinen ennuste perustuu ihmisen harkintaan ja joitakin kvalitatiivisten ennusteiden käyttämistä tekniikoista käsitellään alla. Aikasarjojen analyysi tarkastelee datamalleja ajan myötä Syy suhteet tarkastelevat kysyntään ja simulointiin vaikuttavien tekijöiden välisiä suhteita, pyrkii mallintaa kysyntää siten, että kysyntätekijöiden väliset suhteet voidaan ymmärtää paremmin Seuraavassa videossa tutkitaan, miten kysynnän hallinta ja ennuste toteutetaan Lowesissa. jossa on kuusi osaa, keskiarvo, suuntaus, kausittaiset elementit, suhdanteet, rand om-vaihtelu ja autokorrelaatio Nämä kysyntäelementit mahdollistavat sen, että ymmärrämme tuotteen kysynnän muodon, jota voidaan soveltaa tulevaisuuden kysynnän ennustamiseen. Keskimääräinen kysyntä on tuotteen keskimääräinen kysyntä ajan myötä. Trendi osoittaa, kuinka kysyntä on muuttunut ajan myötä ja kausittainen kysyntä osoittaa kysynnän kausivaihteluja. Sykliset elementit tapahtuvat pitemmällä kaudella kuin kausivaihtelevat elementit ja niitä on vaikeampi ennustaa, esimerkiksi taloudellisten syklien seurauksena. Satunnaisvaihtelu perustuu satunnaisiin tapahtumiin, joita ei voida ennustaa, korrelaatio on aikaisemman ja tulevan kysynnän välinen suhde eli tuleva kysyntä liittyy nykyiseen kysyntään. Jos satunnaisvaihtelut ovat suuria, nykyisen kysynnän ja tulevan kysynnän välinen suhde on hyvin vähäistä. Jos auto - Korrelaatio on vahva suhde nykyisen ja tulevan kysynnän välillä. Time Sarja Models. Time sarja malleja ennustaa tulevaisuuteen perustuu o Aiemmat mallit Erilaisia ​​malleja on saatavana ja käytettävä, riippuen aikataulusta, jonka haluat ennustaa, käytettävissä olevista tiedoista, vaadittavasta tarkkuudesta, ennusteiden budjetin koosta ja sopivasti pätevien ihmiset tekemään analyysin Seuraavassa kaaviossa oppikirjan sivulta 488 on suunniteltu helpottamaan sopivan työkalun valitsemista. Luominen regressiota käytetään silloin, kun kahden korreloidun muuttujan välillä on toiminnallinen suhde, jota käytetään ennustamaan yksi muuttuja toiseen on hyödyllistä silloin, kun data on suhteellisen vakaa. Aikasarjan vaihtamista käytetään aikasarjatietojen tunnistamiseen ja erottamiseen sen eri kysyntäkomponenteille. Kahden kausittaisen muunnelman tyypit tunnistetaan lisäaineeksi, jossa kausivaihtelu kussakin kaudessa on vakio ja moninkertaistunut, jos kausivaihtelu on prosenttiosuus ajan kysynnästä. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on hyödyllinen, kun kysyntä on suhteellisen s taulukko, joka ei kasva tai vähenee nopeasti ja joissa on vain vähän kausiluonteisia ominaisuuksia Liikkuvia keskiarvoja voidaan keskittää keskipisteensa ympärille tai käyttää perustana tulevaisuuden ennustamiselle Pitemmän ajan käyttö johtaa vaihtelun tasoittamiseen samalla, kun käytetään lyhyempää ajanjaksoa paljastaa tilastolliset trendit nopeammin. Painotettu liikkuva keskiarvo sallii sinun painottaa tiettyjä aikajaksoja keskimäärin suuremman tarkkuuden saavuttamiseksi. Esimerkiksi raskaampaa painoa voidaan antaa uusimmille aikajaksoille, jotta korostettaisiin viimeaikaisen kysynnän toimintaa. Eksponentiaalinen tasoitus on eniten käytetty kaikkiin ennustustekniikoihin ja se näkyy kaikissa tietokonepohjaisissa ennusteiden sovelluksissa. Sitä käytetään paljon vähittäiskaupan ja palvelualoilla. Se on usein erittäin tarkka, helppoa, helposti ymmärrettävissä, vaatii vähän laskentaa ja on helppoa testattu tarkkuus. Seuraavassa videossa tarkennetaan näiden ennustustekniikoiden käyttäytymistä olivet käyttävät ihmisen harkintaa ennusteen luomiseen Tavallisesti käytetään strukturoitua lähestymistapaa, toisin kuin tässä. Laadullisiin ennusteisiin käytetään erilaisia ​​tekniikoita, mukaan lukien historiallinen analyysi, jossa esitetään ennusteita samankaltaisten tuotteiden kysyntään. Markkinatutkimusennusteet luo markkinatutkimusyhtiö , pääasiassa kyselyjen ja haastattelujen avulla. Panel Consensus Jos ryhmä ihmisiä, joilla on tietoa ennuste-alasta, jakaa ajatuksiaan ja kehittää ennuste. Delfi-menetelmä Tutkimusmenetelmä, joka luo nimettömyyttä ryhmässä Se kuvataan seuraavassa videossa. Yhteiskunnallinen suunnittelu, ennustaminen ja täydennys CPFR on äskettäinen innovaatio, joka käyttää internetiä, jotta ihmiset voivat tehdä yhteistyötä ennusteiden luomisessa. On olemassa kahdenlaisia ​​ennustevirheitä. Bias virheitä esiintyy silloin, kun on olemassa johdonmukainen virhe, joka läpäisee ennustuksen. Satunnaiset virheet ovat virheitä jota ei voida selittää ennustemallilla, jota esiintyy satunnaisesti ja ennalta arvaamattomassa basissa on Ennustevirheen toimenpiteet ovat keskimääräinen absoluuttinen poikkeama MAD, keskimääräinen absoluuttinen prosentuaalinen virhe MAPE - ja seurantasignaali Seuraavassa videossa käsitellään ihmisen ennustevirheitä. Tracking Signal on mitta, jota käytetään ennakoinnin todellisen suorituskyvyn seurantaan ajan mittaan. se on yhdenmukainen kysynnän muutosten kanssa reaalimaailmassa. Sitä voidaan käyttää laadunvalvontataulukkona. Tällä viikolla olemme tarkastelleet kysynnän hallintaa ja ennustamista sekä laadullisten että kvantitatiivisten tekniikoiden avulla. Painopisteenä on ollut varmistaa, että ennusteet ovat realistisia ja varovaisuutta on ilmoitettu ennakoinnin käyttämisestä aiemman toiminnan perusteella, en yleensä kerro, mitä tulevaisuus tekee, mutta usein auttaa sinua valmistautumaan. Seuraavassa videossa on tietotekniikan soveltaminen ennakointiin ja se on ehkä humoristinen lopputulos tähän viikko s materiaali. SCRC artikkeli kirjasto aikasarjat mallit lähestymistavat ennuste Tutorial. Time sarjan mallit Approa ches on ennustaminen Tutorial. Time Sarja Models. Quantitative ennuste malleja, jotka käyttävät kronologisesti järjestetty tietoja kehittää ennusteita. Saavuttaa, että mitä tapahtui aiemmin on hyvä lähtökohta ennustaa mitä tapahtuu tulevaisuudessa. Tämä malleja voidaan suunnitella huomioon for. Seasonality vaikutuksia. Voidaan nopeasti soveltaa suuri määrä tuotteita. Forecast tarkkuus toimenpiteitä voidaan käyttää ennusteita, jotka tarvitsevat säätö hallinta poikkeuksellisesti. Randomness, trendi kausiluonteisuus. Erota satunnaisvaihteluiden välillä todelliset muutokset perustana olevissa kysyntään. Yksinkertaisuus on hyve Valitse yksinkertaisin malli, joka tekee työn. H2 Keskimääräiset muuttuvat mallit. Perustuu viimeisiin x jaksoihin. Poistaa satunnaisia ​​vaihteluita. Erilaisia ​​painoja voidaan soveltaa aiempiin havaintoihin, jos haluttu. Katso, miten ennusteet tasaavat vaihtelut. SUPPLY CHAIN ​​MINDED. Stilan ennuste perustuu useisiin kaavan muotoihin. Formulas, johon ennustemallit perustuvat. Formulas, joita käytetään arvioimaan ennustettuja tuloksia. Formula laskea toleranssi kaistaa Automaattinen ulkoinen korjaus. Lomakkeet ennustemalleille. Keskimääräisen mallin siirtäminen. Tätä mallia käytetään poikkeamaan sääntöjenvastaisuudet aikasarjan mallissa. N: n viimeisten aikasarjavarojen keskiarvo lasketaan. Keskimääräinen arvo voidaan aina laskea n arvosta kaavan 1 mukaan. Muoto liikkuvaa keskiarvoa varten. Tämän vuoksi uusi keskiarvo lasketaan edellisestä keskiarvosta ja nykyinen arvo painotettuna 1 n, min meillä on vanhin arvo, joka on painotettu 1 n: llä. Tämä menettely sopii vain aikasarjoille, jotka ovat vakioita, eli aikasarjoille, joilla ei ole trendikävyyksiä tai kausivaihteluita. Koska kaikki historiatiedot on yhtä painotettu tekijä 1 n: se vie täsmälleen n jaksot, joiden mukaan ennuste sopeutuu mahdolliseen tasonmuutokseen. Painotettu liikkuvan keskiarvomallin. Saat parempia tuloksia kuin liikkuvan keskiarvon avulla saavutetut tulokset antamalla painotuskertoimet kullekin historialliselle arvolle Painotetussa liukuva keskiarvomallissa jokainen historiallinen arvo on painotettu tekijällä R Painotuskertoimien summa on 1 ks. alla olevat kaavat 3 ja 4. Painotetun siirtyvän keskiarvon muoto. Jos ennustettavat aikasarjat sisältävät trendityyppisiä muunnelmia, saavutat parempia tuloksia käyttämällä painotettu liukuva keskiarvo mallin sijasta liikkuvan keskiarvon mallin mukaan Painotettu liukuva keskiarvo painaa viimeaikaisia ​​tietoja enemmän kuin vanhemmat tiedot keskimääräisen keskiarvon määrittämiseksi edellyttäen, että olet valinnut painotustekijät vastaavasti Siksi järjestelmä pystyy reagoimaan nopeammin tasolle. Tämän mallin tarkkuus riippuu suurelta osin painotustekijöiden valinnasta. Jos aikasarjan kuvio muuttuu, on myös mukautettava painotuskertoimia. Tilaa eksponentiaalinen tasoittamismalli. Tämän mallin taustalla olevat periaatteet ovat. Vanhemmat aikasarjan arvot ovat sitä vähemmän tärkeitä ennusteiden laskemiseksi. Nykyinen ennustevirhe otetaan huomioon myöhemmissä ennusteissa. Eksponentiaalisen tasoitusvakiomallin voi johdetaan edellä olevista kahdesta näkökohdasta, ks. alla oleva kaava 5. Tässä tapauksessa kaavaa käytetään perusarvon laskemiseen. Yksinkertainen muunnos tuottaa eksponentiaalisen tasoituksen peruskaavan, ks. alla oleva kaava 6. Formulaa eksponentiaaliselle tasoitukselle. Perusarvon määrittäminen. ennustearvon, kaikki mitä tarvitset on edellinen ennustearvo, viimeinen historiallinen arvo ja alfa-tasauskerroin Tämä tasoittaminen tekijä painottaa viimeisimpiä historiallisia arvoja enemmän kuin viimeisimmät, joten niillä on suurempi vaikutus ennusteeseen. Kuinka nopeasti ennuste reagoi kuvion muutokseen riippuu tasoituskertoimesta Jos valitset 0 alfa-arvon, uusi keskiarvo on sama kuin vanha Tässä tapauksessa aiemmin laskettu perusarvo pysyy ennallaan, mutta ennuste ei reagoi nykyisiin tietoihin Jos valitset 1 alfa-arvon, uusi keskiarvo vastaa viimeistä arvoa aikasarjassa. alfa-arvon tavallisimmat arvot ovat näin ollen välillä 0 1 ja 0 5 Esimerkiksi alfa-arvo 0 5 painottaa historiallisia arvoja seuraavasti.1 historiallinen arvo 50.2. historiallinen arvo 25.3 historiallinen arvo 12 5,4 historiallinen arvo 6 25. historiallisten tietojen painotuksia voidaan muuttaa yhdellä parametrilla. Siksi on suhteellisen helppo reagoida aikasarjan muutoksiin. Edellä esitetyn ensimmäisen kertaluvun eksponenttisen tasoituksen jatkuva malli voidaan soveltaa aikasarjoihin, jotka eivät ole ve-trendimuotoisia kaavioita tai kausivaihteluita. Ensimmäisen kertaluvun eksponentiaalisen tasoituksen yleinen kaava. Edellä olevan yli kaavan 6 mukaisen peruskaavan avulla määritetään ensimmäisen kertaluvun eksponentiaalisen tasoituksen 7 yleinen kaava ottaen huomioon sekä suuntaus että kausivaihtelut. perusarvo, trendiarvo ja kausittainen indeksi lasketaan kaavojen 8 mukaisesti 10.Formulas for First-Order Exponential Smoothing. Second-Order Exponential Smoothing Model. Jos yli useita jaksoja, aikasarja näyttää muutoksen keskimäärin arvo, joka vastaa trendimallia, ennustearvot ovat aina jäljessä todellisista arvoista yhdellä tai useammilla jaksoilla ensimmäisen kertaluvun eksponenttien tasoittamismenetelmällä. Ennustearvon tehokkaampi säätö todellisen arvokuvion avulla voidaan käyttää toisen asteen eksponentiaalinen tasoitus. Toisen kertaluvun eksponentiaalinen tasoitusmalli perustuu lineaariseen suuntaukseen ja koostuu kahdesta yhtälöstä, ks. kaava 11 Ensimmäinen yhtälö vastaa tha t ensimmäisen kertaluvun eksponentiaalisen tasoituksen, lukuun ottamatta sulkeutuneita indeksejä Toisessa yhtälössä ensimmäisessä yhtälössä laskettuja arvoja käytetään alkuarvoina ja tasoitetaan uudelleen. Muotoilun arviointiperusteet. Jokaisen ennusteen tulisi antaa jonkinlainen perusta päätökselle SAP R 3 - järjestelmä laskee seuraavat parametrit arvioidakseen ennusteen s laatua. Error total. Mean absoluuttinen poikkeama MAD. Tracking signal. Theil kerroin. Mean absoluuttinen poikkeama ennustamaan Initialization. Mean absoluuttinen poikkeama Ex - Jälkiennuste. Kulma-aukon muoto. Jos haluat ennusteen perustana olevan historiallisen datan automaattisesti korjata, valitse Outlier-säätö ennusteprofiilissa Järjestelmä laskee sitten historiallisen aikasarjan toleranssikaistan, joka perustuu sigma-tekijään Syrjäytyskaistan ulkopuolella olevat historiatiedot korjataan niin, että ne vastaavat kyseisen ajanjakson jälkikäteistä arvoa I Kun olet suorittanut ennusteen verkossa, historiatiedot, jotka on korjattu automaattisesti tämän toiminnon avulla, näkyvät Historiallisten arvojen valintaikkunan sarakkeessa C. Sigma-kertoimen toleranssirajan leveys määritetään. Sigma-kerroin on pienempi , sitä suurempi valvonta Oletussignaalitekijä on 1, mikä tarkoittaa, että 90 dataa ei ole korjattu Jos olet asettanut sigma-tekijän itsellesi, aseta se 0 6: n ja 2: n välille.