Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan trendien helposti tunnistamista.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analysointi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analysointi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosat.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja valitse OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-välilehteä ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutua ja valitse solu B3.8 Piirrä kaaviosta näistä arvoista. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja Nykyinen datapiste Tämän seurauksena huippuja ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 Ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä enemmän piikit ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Johdanto Kuten arvelette, tarkastelemme joitain alkeellisimpia lähestymistapoja Ennustettavuus Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllisiä johdatuksia laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentakysymyksiin. Tällä tavoin jatkamme aloittamalla alusta ja aloittamalla Moving Average - ennusteiden käsittely. Siirtyminen keskimäärin ennusteisiin Jokainen tuntee liikkuvat Keskimääräiset ennusteet riippumatta siitä, ovatko he sitä mieltä, että he ovat. Kaikki opiskelijat tekevät heidät koko ajan. Ajattele testituloksia kurssin aikana, jossa sinulla on neljä testia lukukauden aikana. Oletetaan, että sinulla on 85 testissä. voitte arvioida toisen testipisteen. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne ennustamisesta. Mitä luulet ystäväsi saattavan ennen kerro seuraavasta testipisteestäsi. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista ystävistä ja vanhemmistasi tekemistäsi blabbereista, he ja opettajasi todennäköisesti odottavat, että saat jotain alue, jonka olet juuri saanut. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta oman edistämisen ystävillesi, voit yliarvioida itsesi ja luku olet vähemmän opiskelemaan vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt mitä ovat kaikki huolestuneita ja kiinnostuneita tulevat ennakoimaan saat kolmannella testillä on kaksi todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta siitä, jakavatko ne kanssasi. He voivat sanoa itselleen, tämä kaveri on aina puhaltaa polttaa hänen älykkyytensä Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa, No niin, sinä olet saanut 85 ja 73, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää saada 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teit vähemmän juhlimista ja weren t wagging weasel koko paikka ja jos olet aloittanut paljon enemmän opiskelu voit saada korkeamman pistemäärän. Jotka näistä arvioista ovat itse asiassa liukuva keskimääräinen ennuste. Ensimmäinen käyttää vain viimeisimmät pisteet ennustaa tulevaa suorituskykyä Tämä on nimeltään liukuva keskimääräinen ennuste käyttäen yhtä tietojaksoa. Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttäen kahta dataa. Oletetaan, että kaikki nämä ihmiset, jotka menevät hyvään mielentilaan, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinua ja päättävät tehdä hyvin kolmas testi omasta syystäsi ja laittaa korkeammat pisteet allianssisi edessä Teet testiä ja pisteesi on todella 89 Jokainen, mukaan lukien itsesi, on vaikuttunut. Ja nyt sinulla on lopullinen testi lukukauden tulossa ylös ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustuksen siitä, miten teet viimeisen testin aikana No, toivottavasti näet kuvion. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistl e Kun työskentelemme Nyt palaamme uuteen siivousyhtiöön, jonka aloitti puolisosi puolisosi nimeltä Whistle While We Work Sinulla on joitakin aiempia myyntitilastoja, joita edustaa seuraava osio laskentataulukosta. Esitämme tiedot ensin kolmivuotiselle liikkuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän soluosan kahteen muuhun soluun C7: stä C11: een. Huomaa, kuinka keskiarvo liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen perusteella, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita menneistä aikajaksoista, jotta voimme kehittää viimeisintä ennustetta. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli, johon olen sisällyttänyt aiemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden voimassaolon. Nyt haluan esittää samanlaiset tulokset kahteen jaksoon liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Merkintä solulle C5 pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solu kaavan alas muille C6- ja C11-soluille. Huomaa, miten kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennustevalidoinnissa. merkitys on huomioitava. M-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytetään vain m viimeisimpien datan arvojen avulla ennusteen tekemiseen Mitään muuta ei ole välttämätöntä. M-jakson liikkuvaa keskimääräistä ennustetta havaitessasi aikaisempia ennusteita huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1.Muita näistä asioista tulee olemaan hyvin merkittäviä, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt on kehitettävä liikkuvaa keskimääräistä ennusteita, joita voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että panokset ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukosta käytettävien kausien lukumäärän mukaan Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. Function MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods As Sin gle Muuttujien ilmoittaminen ja alustaminen Dim-kohde muuttujana Dim Counter kuin kokonaisluku Dim-kertyminen yhtenä kokonaisuutena HistoricalSize As Integer. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. for: n määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Keräämällä sopiva määrä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kerääntymisen kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Peruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa toiminnon laskentataulukkoon siten, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraavassa.3 Ennustasojen ja menetelmien ymmärtäminen. Voit tuottaa sekä yksityiskohtia yksittäiskohteen ennusteita että yhteenvetotaulun tuotevirtojen ennusteita, jotka vastaavat tuotteiden kysyntätekijöitä. Järjestelmä analysoi menneisyyden myyntiä ennusteiden laskemiseksi käyttäen 12 ennustemenetelmää. Ennuste sisältää yksityiskohtaisia tietoja kohteen tason ja ylemmän tason tiedot sivuliikkeestä tai yrityksestä kokonaisuutena.3 1 Ennusteiden arviointikriteerit. Prosessivaihtoehtojen valinnasta ja myyntitietojen kehityksestä ja malleista tietyt ennustemenetelmät toimivat paremmin kuin toiset tietylle historialliselle tietojoukko Ennustemenetelmä, joka sopii, että jokin tuote ei ehkä ole sopiva toiselle tuotteelle Saattaa huomata, että ennustemenetelmä, joka tuottaa hyviä tuloksia tuotteen elinkaaren vaiheessa, säilyy koko elinkaaren ajan. Voit valita nykyisen suorituskyvyn arvioimiseksi kahden menetelmän välillä ennusteiden menetelmistä. Tarkkuuden tarkkuus POA. Mean absoluuttinen poikkeama MAD. Näistä suoritusarvojen arviointimenetelmistä edellytetään historiallisia myyntitietoja määrittämääsi ajanjaksoa varten. Tätä jaksoa kutsutaan pidättymisjaksoksi tai parhaiten sopivaksi ajanjaksoksi. Tätä ajanjaksoa käytetään jonka pohjalta suositellaan, millaista ennustemenetelmää käytetään seuraavan ennusteennusteen tekemiseen Tämä suositus on jokaiselle tuotteelle ominaista ja voi muuttua ennustetusta sukupolvesta seuraavaan.3 1 1 Paras sovitus. Järjestelmä suosittelee parhaan mahdollisen ennusteen soveltamalla valitut ennakointimenetelmät aiempaan myyntitilaushistoriaan ja vertaamalla ennuste-simulointia todelmaan Kun luot a parhaan mahdollisen ennusteen mukaan järjestelmä vertailee tosiasiallisia myyntitilauksia ennusteisiin tiettynä ajanjaksona ja laskee kuinka tarkasti jokainen ennustemenetelmä ennakoi myyntiä Sitten järjestelmä suosittelee tarkimman ennusteen parhaaksi sopivuudeksi Tämä graafinen esitys kuvaa parhaiten soveltuvia ennusteita. Kuva 3- 1 Paras sovitusennuste. Järjestelmä käyttää tätä vaihetta, jotta voidaan määrittää paras sovitus. Käytä jokaista määritettyä menetelmää, joka simuloi ennakoidun ennusteen holdout periodpare - tapahtumaa varten simuloitujen ennusteiden osalta holdout-ajan. Laske POA tai MAD määrittää, mikä ennustemenetelmä vastaa parhaiten aikaisempia todellista myyntiä. Järjestelmä käyttää joko POA: ta tai MAD: a valitsemiesi käsittelyvaihtoehtojen perusteella. Suosittelemme POA: n parhaiten sopivaa ennustetta, joka on lähimpänä 100 prosenttia yli tai alle, tai lähimmän MAD: n nollaksi. 2 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne - ennusteenhallinta käyttää 12 menetelmää kvantitatiiviseen ennusteeseen ja ilmaisee, mikä menetelmä tarjoaa parhaiten soveltuva ennustustilanteeseen. Tässä jaksossa käsitellään menetelmää 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Menetelmä 3 Tämän vuoden viimeinen vuosi. Menetelmä 4 Siirtyminen keskiarvoon Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressio. Menetelmä 8 Joustava menetelmä. Menetelmä 9 Painotettu siirrettävä keskiarvo. Menetelmä 10 Lineaarinen tasoitusmenetelmä. Menetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Menetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoittaminen trendin ja kausivaihtelun kanssa. Määritä menetelmä, jota haluat käyttää prosessin käsittelyvaihtoehdoissa Ennusteiden generointiohjelma R34650 Suurin osa näistä menetelmistä tarjoaa rajoitetun kontrollin Esimerkiksi viimeisimmistä historiallisista tiedoista tai laskutoimituksissa käytetyistä historiallisista tiedoista on voitu määrittää. Esimerkkejä oppaassa ilmoittavat laskentamenetelmän kunkin käytettävissä olevan ennustemenetelmän, kun otetaan huomioon samanlaiset historiatiedot. Menetelmän esimerkit käyttöoppaassa tai kaikki näistä h on viimeisten kahden vuoden historiatietoja. Ennusteennuste jatkuu seuraavalle vuodelle. Tämä myyntihistoriatieto on vakaa ja pieniä kausittaisia korotuksia heinä-ja joulukuussa. Tämä malli on ominaista kypsälle tuotteelle, joka saattaa lähestyä vanhentumista.3 2 1 Menetelmä 1 Prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää prosenttiosuutta viime vuoden kaavalla kertoakseen kunkin ennustejakson määrätyllä prosenttiosuudella tai vähennyksellä. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii parhaan sovituksen jaksoja plus yhden vuoden myyntihistorian Tämä menetelmä on hyödyllistä ennakoida kausiluonteisten tuotteiden kysyntä kasvun tai laskun myötä.3 2 1 1 Esimerkkimenetelmä 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Uusi vuotta edeltävä prosentti prosentteina kertoo edellisvuoden myyntitiedot määrittämällä kertoimella. ensi vuonna Tämä menetelmä saattaa olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloida tiettyyn kasvuvauhtiin vaikuttavaa vaikutusta tai kun myyntihistoria on merkittävä kausittainen komponentti. ionit Kertomiskerroin Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdossa 110 kasvattamaan edellisen vuoden myyntihistoriatietoja 10 prosentilla. Myyntiretkellä tarvittava ennuste Vuosi ennusteiden laskemista varten ja ennusteiden suorituskausien arvioimiseen tarvittavien aikajaksojen lukumäärä paras taulukko on ennusteennusteessa käytetty. Helmikuun ennuste on 117 1 1 128 7 pyöristettynä 129: een. Ennusteennuste on 115 1 1 126 5 pyöristettynä 127,3 2 2 Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää Lasketun prosenttiosuuden viime vuoden kaavaa vertailemaan aiemmin määriteltyjen jaksoiden myyntiä edellisvuoden vastaavien jaksojen myyntiin. Järjestelmä määrittää prosenttiosuuden kasvun tai laskun ja kertoo kunkin jakson prosenttimäärän ennusteen määrittämiseksi. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii myyntitoimeksiantojen lukumäärien lukumäärää plus yhden vuoden myynnin historiasta. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennustamaan lyhyen aikavälin dem ja kasvukauden tai kausiluonteisten tuotteiden osalta. 2 2 1 Esimerkkimenetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna kertoo edellisen vuoden myyntitiedot järjestelmän laskiessa ja sitten projekti tämä tulos voi olla seuraavan vuoden ajan Menetelmä voi olla hyödyllinen suunniteltaessa vaikutusta tuotteen viimeisen kasvuvauhdin laajentamiseen seuraavalle vuodelle samalla säilyttäen myyntihistorian mukaisen kausivaihtelun. kasvunopeus Esimerkiksi määritä n yhtä kuin 4 käsittelyvaihtoehdossa vertailemaan viimeisimpien neljän jakson myyntihistoriaa edellisvuoden samoihin neljään jaksoon Käytä laskettua suhdetta tehdäksesi ennuste seuraavan vuoden aikana. Vastaava myyntihistoria Yhden vuoden ennustearvon laskemiseen sekä niiden aikamäärien lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaan sovituksen ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on käytetty historiaa i n ennusteennuste laskettuna n 4.Helmikuun ennuste on 117 0 9766 114 26 pyöristettynä 114: een. Ennusteennuste on 115 0 9766 112 31 pyöristettynä 112,3: een 2 3 Menetelmä 3 Viime vuoteen tähän vuoteen. Seuraavan vuoden ennuste. Ennustetaan kysyntää, tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärää plus yhden vuoden myynnin tilaushistoria Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, jolla on kysyntä tai kausittainen kysyntä ilman trendiä.3 2 3 1 Esimerkkimenetelmä 3 Tämän vuoden viimeinen vuosi. Vuoden viimeinen vuosi sisältää kausittaiset tiedot edellisvuodesta seuraavaan vuoteen. Tämä menetelmä voi olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloimaan myyntiä nykyisellä tasolla. Tuote on kypsä eikä sillä ole suuntausta Pitkällä aikavälillä saattaa olla merkittävää kausivaihteluvälinettä. Toimitusmääritelmät Ei ole. Myyntiretkustolle sopiva vuosi Vuosi ennustearvon laskemiseksi sekä aikataulujen lukumäärän, jotka tarvitaan arvioitujen suorituskausien arvioimiseen parhaiten sopivaa. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. Joulukuun ennuste on sama kuin viime vuoden tammikuussa ennustettu arvo on 128. Vähäinen ennuste on sama kuin edellisen vuoden helmikuussa ennustettu arvo on 117.March ennuste vastaa edellisen vuoden maaliskuussa ennustearvo 115,3 2 4 Menetelmä 4 Keskimääräinen siirto. Tämä menetelmä käyttää siirrettävää keskimääräistä kaavaa keskimäärin määrätyn kausien lukumäärän seuraavan jakson projisoimiseksi. Uudelleen lasketaan se usein kuukausittain tai vähintään neljännesvuosittain vastaamaan muuttuvaa kysyntätasoa. , tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärää sekä myyntijärjestyskertomuskausien lukumäärää. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää ilman trendiä.3 2 4 1 Esimerkkimenetelmä 4 Keskimääräinen siirto. Keskimääräinen siirto MA on suosittu menetelmä viimeaikaisen myynnin historian tulosten keskiarvosta lyhyen aikavälin ennusteiden määrittämiseksi MA: n ennustejärjes - telmä jäljessä trendeistä Ennustevaikutus ja systemaattiset virheet esiintyvät, kun tuotesalpa esillä on vahva trendi tai kausivaihtelut Tämä menetelmä sopii paremmin lyhyen aikavälin ennusteisiin kypsistä tuotteista kuin tuotteista, jotka ovat elinkaaren kasvu - tai vanhentumisvaiheissa. Forecast-eritelmät n on yhtä suuri kuin myyntihistorian ennuste laskenta Esimerkiksi määritä käsittelyvaihtoehdon n 4 käyttämään viimeisintä neljää jaksoa perustana projektiolle seuraavalle ajanjaksolle Suuri arvo n: lle, esimerkiksi 12: lle, vaatii enemmän myyntihistoriaa Se johtaa vakaan ennusteeseen, mutta on hitaasti tunnustettava myynnin tason muutokset. Sitä vastoin pieni n: n 3 arvo on nopeampi vastaamaan myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, että tuotanto ei pysty vastaamaan vaihteluihin. n sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat tarpeen parhaan mahdollisen suorituskyvyn ennustetun suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Viimeinen ennuste on 114 119 137 125 4 123 75 pyöristettynä 124: een. Ennusteennuste vastaa 119 137 125 124 4 126 25 pyöristettynä 126,3: een 2 5 Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Tämä menetelmä käyttää lineaarisen approksimaatiokaavan laskemalla trendin myyntijaksojen lukumäärän tilaushistoria ja esitellä tämä suuntaus ennusteeseen. Muun trendin kuukausittainen uudelleenlaskenta, jotta trendien muutokset voidaan havaita. Tämä menetelmä vaatii parhaiten sopivien jaksoiden lukumäärää sekä määrätyn myyntitilaushistorian jaksojen määrää. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan, uusia tuotteita tai tuotteita, joilla on johdonmukaisia positiivisia tai negatiivisia suuntauksia, jotka eivät johdu kausivaihteluista.3 2 5 1 Esimerkkimenetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Linear approximation laskee trendin, joka perustuu kahteen myyntihistoriatietopisteeseen. Nämä kaksi pistettä muodostavat suoran trendin Tulevaisuuden ennustetaan käytä tätä menetelmää varoen, koska pitkän aikavälin ennusteita hyödynnetään pienillä muutoksilla vain kahdessa datapisteessä. on sama kuin myyntihistorian tietopiste, joka verrataan viimeisimpään tietopisteeseen trendin tunnistamiseksi. Esimerkiksi, määritä n 4 käyttämään joulukuun viimeisimpien tietojen eroa ja elokuun neljä jaksoa ennen joulukuua trendin laskemisen perustana. Minimi vaadittu myyntihistoria n plus 1 sekä aikataulut, joita tarvitaan parhaan mahdollisen suorituskyvyn ennustetun suorituskyvyn arvioimiseen. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Uusiennuste edellisen vuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 1 2 139. Helmikuun ennuste edellisen vuoden joulukuuhun 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 2 2 141.Markennusennuste edellisen vuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 3 2 143.3 2 6 Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressiota. Pienimmän neliösumman regressiosignaalin LSR-menetelmä tuottaa yhtälön, historiallisen myyntitiedon ja ajan kulun välinen suhde LSR sopii riville valittuun tietoryhmään siten, että todellisten arvojen välisten erojen neliöiden summa myyntitietopisteet ja regressiolinja minimoidaan. Ennuste on tämän suoran linjan tulevaisuus. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistoriaa ajanjaksolle, jota edustaa parhaiten soveltuvien aikajaksojen määrä ja tietyn historiallisen ajanjaksojen lukumäärä. vähimmäisvaatimus on kaksi historiallista tietopistettä Tämä menetelmä on hyödyllinen kysynnän ennakoimiseksi, kun lineaarinen suuntaus on datassa.3 2 6 1 Esimerkkimenetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressiota. Linearregressio tai pienimmän neliösumman regressio LSR on suosituin tunnistusmenetelmä lineaarinen kehitys historiallisissa myyntitiedoissa Menetelmä laskee a: n ja b: n arvot, joita käytetään kaavassa. Tämä yhtälö kuvaa suoraa linjaa, jossa Y edustaa myyntiä ja X edustaa aikaa Lineaarinen regressio hidastaa hitaasti kääntöpisteitä ja askeltoimintojen muutoksia kysyntä Lineaarinen regressio sopii suoraviivaisesti dataan, vaikka tiedot olisivatkin kausittaisia tai paremmin kuvattu käyrällä Kun myyntihistoriatiedot seuraavat kurssia ve tai sillä on vahva kausivaihtelu, ennakoiva esijännitys ja systemaattiset virheet esiintyvät. Forecast-eritelmät n ovat yhtä aikaa myyntihistorian jaksoihin, joita käytetään laskettaessa a: n ja b: n arvoja. Esimerkiksi määritä n 4 käyttämään historiaa syyskuusta joulukuuhun Laskennan perustana Kun tietoja on saatavana, käytetään yleensä suurempaa n kuten n 24 LSR määrittää linjan vain kahdelle datapisteelle Tässä esimerkissä valittiin pieni arvo nn 4 manuaalisen laskennan pienentämiseksi jotka vaaditaan tulosten tarkistamiseksi. Minimum tarvitsee myyntihistorian n jaksot ja niiden aikamäärien lukumäärät, jotka ovat tarpeen parhaan mahdollisen suorituskyvyn arvioidun suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskennassa käytetty historia. March-ennuste on 119 5 7 2 3 135 6 pyöristettynä 136,3: een 2 7 Menetelmä 7 Toisen asteen approksimaatio. Hankkeen ennustaminen Tällä menetelmällä käytetään toisen asteen approksimointikaavaa kaavion laskemiseen, joka perustuu myyntihistoria. Tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärää sekä myyntitoimeksiannon historia-aikoja kolme Tätä menetelmää ei ole hyödyllistä ennakoida pitkän aikavälin kysyntää.3 2 7 1 Esimerkkimenetelmä 7 Toisen asteen lähentäminen. Linear Regressio määrittää a ja b arvot ennuste kaavassa Y ab X tavoitteenaan sovittaa suora viiva myyntihistoriatietoihin Toisen asteen lähentäminen on samanlainen, mutta tämä menetelmä määrittää arvot a, b ja c tässä ennustekaavassa . Tämän menetelmän tavoite on sovittaa käyrä myyntihistoriatietoihin. Tämä menetelmä on hyödyllinen, kun tuote siirtyy elinkaaren vaiheiden välillä. Esimerkiksi kun uusi tuote siirtyy johdannosta kasvuvaiheisiin, myyntikehitys voi nopeuttaa Toisen kertaluvun termin vuoksi ennuste voi nopeasti lähestyä äärettömyyttä tai pudota nollaan riippuen siitä, onko kerroin c positiivinen vai negatiivinen. Tämä menetelmä on hyödyllinen vain lyhyellä aikavälillä. ioneja kaavasta löytyvät a, b ja c, jotka sovittavat käyrän täsmälleen kolmeen pisteeseen. Määrität n, joka kertyy kerrytettävien tietojen aikajaksoihin kolmessa kohdassa. Tässä esimerkissä n 3 Todelliset myyntitiedot huhtikuusta kesäkuuhun on yhdistetty ensimmäiseen pisteeseen, Q1 heinäkuusta syyskuuhun lisätään yhdessä luomaan Q2 ja lokakuun ja joulukuun välinen summa Q3: een. Käyrä on sovitettu kolmeen arvoon Q1, Q2 ja Q3.Erätetty myyntihistoria 3 n ajanjaksoa ennusteiden laskemiseksi sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten soveltuvien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Q0 Tammi Helmi Mar. Q1 Huhti Toukokuu Kesäkuu, joka vastaa 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep, joka on 140 129 131 400.Q3 lokakuu marraskuu, mikä vastaa 114 119 137 370. Seuraava vaihe käsittää kolmen kertoimen a, b ja c laskemisen, joita käytetään ennustuskaavassa Y ab X c X 2. Q1, Q2 ja Q3 on esitetty graafisesti, missä aika on piirretty vaakasuoralle a xi Q1 edustaa huhtikuun, toukokuun ja kesäkuun historiallisia kokonaismyyntiä ja esitetään kaaviossa X 1 Q2 vastaa heinä-syyskuussa Q3 vastaa loka-joulukuun ja Q4 edustaa tammi-maaliskuussa Tämä graafi kuvaa Q1-, Q2-, Q3- ja Q3- Q4 toisen asteen approximation. Figure 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3 ja Q4 toisen asteen approximation. Three yhtälöt kuvaavat kolme pistettä kaaviossa. 1 Q1 a bX cX 2 jossa X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 jossa X 2 Q2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 jossa X 3 Q3 a 3b 9c. Sulje kolme yhtälöä samanaikaisesti löytää b, a ja c. Subtract yhtälö 1 1 yhtälöstä 2 2 ja ratkaise b. Vaihda tämä yhtälö b: ksi yhtälöön 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finally, korvata nämä yhtälöt a ja b yhtälöön 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method laskee a, b ja c seuraavasti. 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. Tämä on toisen asteen approksimaatioennusteen laskenta. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2. Kun X 4, Q4 322 340 368 294 Ennuste on 294 3 98 per jakso. Kun X 5, Q5 322 425 575 172 Ennuste vastaa 172 3 58 33 pyöristettynä 57: een jaksoa kohden. Kun X 6, Q6 322 510 828 4 Ennuste on 4 3 1 33 pyöristettynä 1: een jaksoittain. Tämä on ennuste ensi vuonna, viime vuoteen tänä vuonna.3 2 8 Menetelmä 8 Joustava menetelmä. Tämän menetelmän avulla voit valita parhaan sopivuuden per jotka alkavat n kuukautta ennen ennusteiden alkamispäivää, ja soveltaa prosenttiosuutta kasvattamalla tai pienentämällä kertaluonteista tekijää ennusteiden muokkaamiseksi. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen, paitsi että voit määrittää riippuen siitä, mitä valitset n: ksi, tämä menetelmä vaatii parempia jaksoja ja ilmoitettujen myyntitietojen lukumäärää. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan suunnitellun trendin kysyntää.3 2 1 Esimerkkimenetelmä 8 Joustava menetelmä. Joustava menetelmä prosentteina yli kuukausien aikana Prior on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen. Molemmat menetelmät kertoavat myyntitiedot edellisestä aikajaksosta määrittämällä tekijällä ja sitten tuottaneen tämän tuloksen tulevaisuuteen Viime vuoteen verrattuna prosenttiosuuden ennuste perustuu ennalta edellisen vuoden vastaavaan ajanjaksoon. Voit myös käyttää joustavaa menetelmää määritellä ajanjakso, joka ei ole sama kuin laskentaperusteena. Moninkertaistumiskerroin Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdon 110 korottamalla aikaisempia myyntihistoriatietoja 10 prosentilla. Vaihejakso Esimerkiksi n 4 aiheuttaa ensimmäisen ennusteen perustuvan myyntitietoihin viime vuoden syyskuussa. Minimi edellytti myyntihistoriaa kausien lukumäärää takaisin perusjaksoon sekä aikaosuuksien lukumäärän, joka tarvitaan parhaan sovituksen ennustejaksojen arvioimiseen. Tämä taulukko on ennusteennusteen laskentamenetelmä.3 2 9 Menetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo Painotettu liikkuva keskiarvo on samanlainen kuin menetelmän 4 keskiarvo, koska se keskimäärin edellisen kuukauden s myyntihistoria edustaa seuraavan kuukauden myyntihistoriaa. Tämän kaavan avulla voit kuitenkin määrittää painot jokaiselle aikaisempiin ajanjaksoihin. Tämä menetelmä edellyttää valittujen painotettujen kausien lukumäärää sekä ajanjaksojen lukumäärää parhaiten soveltuvien tietojen kanssa. Samanlainen kuin liikkuva keskiarvo, tämä menetelmä on jäljessä kysynnän kehityksestä, joten tämä menetelmää ei suositella tuotteille, joilla on voimakas suuntaus tai kausivaihtelu Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, joka on suhteellisen tasainen.3 2 9 1 Esimerkkimenetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo. Painotettu liikkuvan keskiarvon WMA-menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 4 , Siirrettäessä keskimäärin MA Voit kuitenkin määrittää epätasaiset painot historiallisiin tietoihin käytettäessä WMA-menetelmää. Menetelmä laskee viimeaikaisen myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi. Viimeisimmillä tiedoilla on tavallisesti suurempi paino kuin vanhemmilla tiedoilla, joten WMA reagoi paremmin myynnin tason muutoksiin. Tulevaisuuden ennakointi ja systemaattiset virheet tapahtuvat kuitenkin silloin, kun tuotteen myynnin historia osoittaa voimakkaita suuntauksia tai kausivaihteluja. Tämä menetelmä toimii paremmin maturituotteiden lyhytaikaisissa ennusteissa kuin kasvun tai vanhentumisen tuotteissa elinkaaren vaiheet. Ennusteiden laskennassa käytettävien myyntihistorioiden n lukumäärä. Esimerkiksi määritä n 4 proseduurissa ssing-vaihtoehto käyttää viimeisimpiä neljää jaksoa perustana seuraavalle aikajaksolle. Suuri arvo n: lle kuten 12 vaatii enemmän myyntihistoriaa. Tällainen arvo johtaa vakaaseen ennusteeseen, mutta se on hidas tunnistaa muutokset myynnin taso Sitä vastoin pieni n: n 3 arvo reagoi nopeammin myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, että tuotanto ei pysty vastaamaan muunnelmia. Prosessointivaihtoehtojen kausien kokonaismäärä 14 - jaksoihin ei saa ylittää 12 kuukautta. Paino, joka on osoitettu kullekin historialliselle ajanjaksolle. Määritettyjen painojen on oltava yhteensä 1 00 Esimerkiksi kun n 4, osoitetaan painot 0 50, 0 25, 0 15 ja 0 10, jossa viimeisimmät tiedot saivat suurimman painon. Minimi edellytti myyntihistoriaa n sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. ast yhtäsat 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 pyöristettynä 128.Nykyinen ennuste on 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 pyöristettynä 128: een. Maaliskuun ennuste on 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 pyöristettynä 128,3 2 10 Menetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee aiempien myyntitietojen painotetun keskiarvon. 1: n 12: n myyntitoimeksiantohistoria, joka on esitetty prosessointivaihtoehdossa Järjestelmä käyttää matemaattista etenemistä punnitsemaan dataa ensimmäiseltä pienimmästä painosta lopulliseen painoarvoon. Sitten järjestelmä tallentaa nämä tiedot ennusteeseen jokaiseen jaksoon. Tämä menetelmä vaatii kuukauden s parhaiten sopivan plus myyntitoimeksiantohistorian käsittelyn optio-oikeuksilla määritettyjen jaksoiden lukumäärää.3 2 10 1 Esimerkkimenetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 9, WMA. Sen sijaan, että määritettäisiin mielivaltaisesti painotetaan historiallisiin tietoihin, käytetään kaavaa laskea lineaarisesti pienemmät painot ja summa 1 00 Menetelmä laskee sitten viimeisimmän myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi Kuten kaikki lineaariset liikkuvat keskimääräiset ennustustekniikat, ennakoivat esijännitteet ja systemaattiset virheet, kun tuotteen myyntihistoria on voimakas trendi tai kausivaihtelut Tämä menetelmä toimii paremmin lyhyen aikavälin ennusteiden kypsän tuotteen kuin tuotteiden kasvun tai vanhentumisvaiheessa elinkaaren aikana. n on yhtä suuri kuin myyntihistoria, jota käytetään ennuste laskettaessa Esimerkiksi, n on sama kuin 4 prosessointivaihtoehdossa käyttääksesi viimeisintä neljää jaksoa seuraavan jakson projisoinnin perustana Järjestelmä määrittää automaattisesti painot historiallisiin tietoihin, jotka laskevat lineaarisesti ja summaavat 1 00 Esimerkiksi kun n on yhtä kuin 4 , järjestelmä jakaa painot 0 4, 0 3, 0 2 ja 0 1 ja viimeisimmät tiedot vastaanottavat suurimman painon. Minimiin tarvitaan myyntihistoria np lus niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten soveltuvien ennusteiden suorituskausien arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia.3 2 11 Menetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee tasoitetun keskiarvon, josta tulee arvio, joka edustaa yleinen myynnin taso valittujen historiallisten tietojen jaksoissa. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistorian ajanjaksoa, jota edustaa parhaiten soveltuvien aikajaksojen lukumäärä ja määritettyjen historiallisten tietojen jaksojen vähimmäismäärä. Tämä vähimmäisvaatimus on kaksi historiallista ajanjaksoa, menetelmä on hyödyllinen kysynnän ennakoimiseksi, kun datassa ei ole lineaarista suuntausta. 3 2 11 1 Esimerkkimenetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 10, Lineaarinen tasoittaminen lineaarisessa tasoituksessa. Järjestelmä määrittää painot, jotka vähenevät lineaarisesti historiallisiin tietoihin Exponential Smoothing - järjestelmässä järjestelmät jakavat eksponentiaalisesti hajoavia painoja Exponential Smoothing - ennusteen yhtälö on. Forecast P revious Actual Sales 1 Edellisestä ennusteesta. Ennuste on edellisen jakson ja edellisen jakson ennusteiden painotettu keskiarvo. Alpha on paino, jota sovelletaan edellisen jakson tosiasialliseen myyntiin. 1 on paino, jota sovelletaan edellisen jakson ennusteeseen Alfa-arvon arvot 0-1 ja tavallisesti 0-1 ja 0 välillä 4 Painojen summa on 1 00 1 1. Sinun tulisi määrittää tasoitusvakion arvo alfa Jos et määritä tasoitusvakion arvo, järjestelmä laskee oletetun arvon, joka perustuu jalostusvaihtoehdossa määritettyyn myyntihistoriaan. Tasoitus taso, jota käytetään tasoitetun keskiarvon laskemiseen yleisellä tasolla tai myynnin laajuus. Alfa-arvon vaihteluväli 0: sta 1.n: iin on yhtä suuri kuin myyntihistorian tiedot, jotka sisällytetään laskelmiin. Yleensä yhden vuoden myynnin historiatiedot ovat riittävät arvioimaan yleistä myynnin tasoa For this example, a small value for n n 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of on e another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section pr ovides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MA D is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and 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