Umzugsdurchschnitt Supply Chain Management

SUPPLY CHAIN ​​MINDED. The statistische Prognose basiert auf verschiedenen Arten von formula. Formulas, auf denen die Prognosemodelle basieren. Formulas, die verwendet werden, um die Prognoseergebnisse zu bewerten. Formula, um die Toleranz Spur für automatische Ausreißerkorrektur zu berechnen. Formeln für Prognose-Modelle. Moving Average Model. This Modell wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten im Zeitreihenmuster auszuschließen Der Durchschnitt der n letzten Zeitreihenwerte wird berechnet Der Durchschnitt kann immer aus n Werten nach Formel 1.Formula für den Moving Average berechnet werden Der neue Mittelwert wird aus dem vorherigen Mittelwert und dem mit 1 n gewichteten aktuellen Wert berechnet, abzüglich des ältesten mit 1 n gewichteten Wertes. Diese Vorgehensweise eignet sich nur für zeitliche Serien, die konstant sind, also für Zeitreihen ohne Trend Oder jahresähnliche Muster Da alle historischen Daten gleichermaßen mit dem Faktor 1 n gewichtet werden, dauert es genau n Perioden für die Prognose, um sich an eine mögliche Leveländerung anzupassen. Weighted Moving Average Model. Sie erzielen bessere Ergebnisse als die mit dem gleitenden Durchschnitt erhaltenen Modell durch Einführung von Gewichtungsfaktoren für jeden historischen Wert Im gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell wird jeder historische Wert mit dem Faktor R gewichtet. Die Summe der Gewichtungsfaktoren ist 1 siehe die Formeln 3 und 4 unten. Formula für den gewichteten beweglichen Durchschnitt. Wenn die Zeit Serie, die prognostiziert wird, enthält Trend-ähnliche Variationen, Sie werden bessere Ergebnisse erzielen, indem Sie das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell anstelle des gleitenden Durchschnittsmodells verwenden. Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell belastet die jüngsten Daten stärker als ältere Daten bei der Bestimmung des Durchschnitts, sofern Sie ausgewählt haben Die Gewichtungsfaktoren dementsprechend ist das System in der Lage, schneller auf eine Niveauänderung zu reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend von Ihrer Wahl der Gewichtungsfaktoren ab Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Bestellen Sie Exponential Glättungsmodell. Die Prinzipien hinter diesem Modell sind. Je älter die Zeitreihenwerte sind, desto weniger wichtig werden sie für die Berechnung der Prognose. Der aktuelle Prognosefehler wird bei nachfolgenden Prognosen berücksichtigt. Das exponentielle Glättungskonstante Modell kann sein Abgeleitet aus den obigen beiden Betrachtungen siehe nachstehende Formel 5 In diesem Fall wird die Formel zur Berechnung des Grundwertes verwendet. Eine einfache Transformation ergibt die Grundformel für die exponentielle Glättung siehe nachstehende Formel 6.Formeln für die exponentielle Glättung. Bestimmen des Grundwertes Der Prognosewert, alles was man braucht, ist der vorhergehende Prognosewert, der letzte historische Wert und der Alpha-Glättungsfaktor Dieser Glättungsfaktor gewichtet die neueren historischen Werte mehr als die weniger neueren, so dass sie einen größeren Einfluss auf die Prognose haben Schnell die prognose reagiert auf eine änderung des musters hängt von der glättungsfaktor ab Wenn du für alpha 0 wählst, ist der neue durchschnitt gleich dem alten. In diesem Fall bleibt der vorher berechnete Grundwert, dh die prognose reagiert nicht auf Aktuelle Daten Wenn Sie 1 für den Alpha-Wert wählen, entspricht der neue Durchschnitt dem letzten Wert in der Zeitreihe. Die gängigsten Werte für Alpha liegen also zwischen 0 1 und 0 5 Zum Beispiel ein Alpha-Wert von 0 5 Gewichten Historische Werte wie folgt 1. historischer Wert 50.2. historischer Wert 25.3. historischer Wert 12 5.4. historischer Wert 6 25. Die Gewichtungen der historischen Daten können durch einen einzigen Parameter verändert werden. Daher ist es relativ einfach, auf Änderungen in der Zeitreihe zu reagieren. Das konstante Modell der erstklassigen exponentiellen Glättung, die oben abgeleitet wurde, kann auf Zeitreihen angewendet werden, die keine trendartigen Muster oder saisonale Variationen haben. General Formula für First-Order Exponential Glättung. Um die Grundformel abgeleitet über 6, die allgemeine Formel Für die erstklassige Exponentialglättung 7 wird bestimmt, indem sowohl Trend - als auch saisonale Variationen berücksichtigt werden. Hier werden der Basiswert, der Trendwert und der saisonale Index wie in den Formeln 8 10 berechnet. Formeln für die Exponential-Glättung erster Ordnung berechnet - Order Exponential-Glättungsmodell. Wenn über mehrere Perioden eine Zeitreihe eine Änderung des Mittelwertes zeigt, die dem Trendmodell entspricht, bleiben die Prognosewerte immer hinter den Istwerten um eine oder mehrere Perioden in der exponentiellen Glättung erster Ordnung zurück Prozedur Sie können eine effizientere Anpassung der Prognose an das Istwertmuster erreichen, indem Sie die exponentielle Glättung zweiter Ordnung verwenden. Das exponentielle Glättungsmodell der zweiten Ordnung basiert auf einem linearen Trend und besteht aus zwei Gleichungen siehe Formel 11 Die erste Gleichung entspricht Die von der ersten Ordnung exponentielle Glättung mit Ausnahme der Klammerindizes In der zweiten Gleichung werden die in der ersten Gleichung berechneten Werte als Anfangswerte verwendet und werden erneut geglättet. Formeln für die Exponential-Glättung zweiter Ordnung. Forecast-Auswertungskriterien. Erweiterprognose sollte liefern Eine Art Basis für eine Entscheidung Das SAP R 3 System berechnet die folgenden Parameter für die Auswertung der Prognose s. Error total. Mean absolute Abweichung MAD. Tracking Signal. il Koeffizient. Mean Absolute Abweichung für Prognose Initialisierung. Mean Absolute Abweichung für Ex - Post Forecast. Formula für die Toleranz Lane. To korrekte Ausreißer automatisch in den historischen Daten, auf denen die Prognose basiert, wählen Sie Outlier Kontrolle im Prognoseprofil Das System berechnet dann eine Toleranz Spur für die historischen Zeitreihen, basierend auf dem Sigma-Faktor Historische Daten, die außerhalb der Toleranzspur liegen, werden so korrigiert, dass sie dem Ex-post-Wert für diesen Zeitpunkt entsprechen. Wenn Sie die Prognose online ausführen, werden historische Daten, die durch diese Funktion automatisch korrigiert wurden, in Spalte C der Prognose angegeben Historische Werte-Dialogfeld Die Breite der Toleranzspur für die Ausreißersteuerung wird durch den Sigma-Faktor definiert. Je kleiner der Sigma-Faktor ist, desto größer ist die Steuerung Der Standard-Sigma-Faktor ist 1, was bedeutet, dass 90 der Daten unkorrigiert bleiben Sigma-Faktor selbst, setzen Sie es zwischen 0 6 und 2.Tagged mit einfachen gleitenden Durchschnitt. In Woche 6 des Kurses werden wir auf Nachfrage Management und Prognose, ein Bereich, der erhebliche Aufmerksamkeit erhält, vor allem, wie das Interesse an Supply Chain Management wächst Und wir bemühen uns, die Lieferkette als Ganzes effektiver zu planen und zu koordinieren. Es wird oft gesagt, dass Prognosen in der Regel falsch sind, etwas spektakulär so. Die Lernziele für diese Woche des Kurses sind, dass Sie die Rolle der Prognose als verstehen verstehen sollten Basis für die Supply Chain Planung Dass Sie in der Lage sind, die Unterschiede zwischen unabhängiger und abhängiger Nachfrage zu vergleichen Drittens, dass Sie in der Lage sein werden, die grundlegenden Komponenten der unabhängigen Nachfrage zu identifizieren, einschließlich Durchschnitt, Trend, saisonale und zufällige Variation Sie werden in der Lage zu beschreiben Die üblichen qualitativen Prognosetechniken wie Delphi-Methode und Collaborative Forecasting Sie werden grundlegende quantitative Prognosetechniken und die Verwendung von Zerlegung zu prognostizieren, wenn Trend und Saisonalität vorhanden ist. Das folgende Video unterstreicht die Notwendigkeit von Genauigkeit und commonsense bei der Prognose. Forecasts können geteilt werden In zwei Arten, strategische und taktische Strategische Prognosen werden verwendet, um die Schaffung der Strategie zu unterstützen, die bestimmt, wie die Nachfrage erfüllt ist Taktische Prognosen werden verwendet, um Entscheidungsfindung bei Tag zu Tag zu unterstützen. Die Nachfrageverwaltung wird verwendet, um die Produktquellen zu beeinflussen Service-Nachfrage, entweder steigende Nachfrage, sinkende Nachfrage oder Aufrechterhaltung auf einem konstanten Niveau Das folgende Video betrachtet die Faktoren, die die Prognose in der Weinindustrie beeinflussen. Dependent und Independent Demand. Es gibt zwei grundlegende Quellen der Nachfrage, abhängig und unabhängig Abhängige Nachfrage ist Die Nachfrage, die aufgrund der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen auftritt Unabhängige Nachfrage ist die Nachfrage, die nicht auf der Grundlage der Nachfrage nach einem anderen Produkt oder einer Dienstleistung prognostiziert werden kann. Die abhängige Nachfrage ist in der Regel sehr schwer zu beeinflussen ist die Nachfrage, die nicht von Faktoren abhängig ist Dass man sich beeinflussen kann und vielmehr ist es die Nachfrage, die man treffen muss. Unabhängige Nachfrage kann in der Regel beeinflusst werden und deshalb haben die Organisationen die Wahl, ob sie eine aktive Rolle übernehmen und sie beeinflussen oder eine passive Rolle spielen und einfach auf die Nachfrage reagieren, die existiert Folgendes Video betrachtet, wie Motorola mit ihrer Prognose arbeitet. Das Lehrbuch identifiziert vier grundlegende Arten von Prognosen Qualitative Prognose basiert auf menschlichem Urteil und einige der Techniken, die in der qualitativen Prognose verwendet werden, werden unten diskutiert. Zeitreihenanalyse betrachtet Muster der Daten über Zeit Kausal Beziehungen betrachtet die Beziehungen zwischen Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen werden, und die Simulation versucht, die Nachfrage so zu modellieren, dass die Inter-Beziehung der Nachfragefaktoren besser verstanden werden kann. Das folgende Video untersucht, wie die Nachfrageverwaltung und die Prognose bei Lowes durchgeführt werden Mit sechs Komponenten, durchschnittlich, Trend, saisonale Elemente, zyklische Elemente, zufällige Variation und Autokorrelation Diese Elemente der Nachfrage ermöglichen es uns, das Muster der Nachfrage nach einem Produkt zu verstehen, das auf die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage angewendet werden könnte. Die Nachfrage ist die durchschnittliche Nachfrage Für ein Produkt im Laufe der Zeit Der Trend zeigt, wie sich die Nachfrage im Laufe der Zeit verändert hat und die saisonale Nachfrage saisonale Schwankungen der Nachfrage zeigt. Zyklische Elemente treten über einen längeren Zeitraum als saisonale Elemente auf und sind schwerer zu prognostizieren, z. B. infolge von Konjunkturzyklen zufällig Variation basiert auf zufälligen Ereignissen, die unmöglich vorherzusagen sind, während die Autokorrelation die Beziehung zwischen der Vergangenheit und der zukünftigen Nachfrage ist, dh dass die zukünftige Nachfrage mit der aktuellen Nachfrage zusammenhängt. Wo es einen hohen Grad an zufälliger Veränderung gibt, gibt es nur sehr wenig Beziehung zwischen Aktuelle Nachfrage und zukünftige Nachfrage Wo gibt es ein hohes Maß an Autokorrelation gibt es eine starke Beziehung zwischen aktuellen und zukünftigen Nachfrage. Time Serie Modelle. Time Serie Modelle prognostizieren die Zukunft auf der Grundlage der Vergangenheit Modelle Verschiedene Modelle sind verfügbar und die, die Sie sollten Verwendung hängt von dem Zeithorizont ab, den Sie prognostizieren möchten, die Daten, die Sie zur Verfügung haben, die Genauigkeit, die Sie benötigen, die Größe des Prognosebudgets und die Verfügbarkeit von entsprechend qualifizierten Personen, um die Analyse durchzuführen. Die folgende Tabelle von Seite 488 der Lehrbuch ist Design, um bei der Auswahl der entsprechenden Tool zu unterstützen. Linear Regression wird verwendet, wo es eine funktionale Beziehung zwischen zwei korrelierten Variablen, die verwendet werden, um eine Variable auf der Grundlage der anderen Vorhersage ist es nützlich, wo Daten relativ stabil ist. Decomposition einer Zeitreihe Wird verwendet, um die Zeitreihendaten in ihre verschiedenen Nachfragekomponenten zu identifizieren und zu trennen. Zwei Arten von saisonalen Variationen werden additiv identifiziert, wobei der saisonale Betrag in jeder Jahreszeit konstant und multiplikativ ist, wobei die saisonale Variation ein Prozentsatz der Nachfrage nach einem Zeitraum ist. Der einfache gleitende Durchschnitt ist sinnvoll, wenn die Nachfrage relativ stabil ist, nicht schnell ansteigt oder abnimmt und wo es nur wenige saisonale Charakteristiken gibt. Durchgehende Mittelwerte können um ihren Mittelpunkt zentriert oder als Grundlage für die Vorhersage der Zukunft verwendet werden. Ein längerer Zeitraum wird dazu führen Mehr Glättung der Variation bei der Verwendung einer kürzeren Zeitspanne zeigt statistische Trends schneller. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt ermöglicht es Ihnen, bestimmte Zeiträume im Durchschnitt zu erhöhen, um eine größere Genauigkeit zu erreichen. Zum Beispiel kann schwereres Gewicht auf neuere Zeiträume in der Reihenfolge gegeben werden Um mehr Wert auf die jüngsten Nachfrage Aktivität. Exponential Glättung ist die am häufigsten von allen Prognose-Techniken und erscheint in allen Computer-basierte Prognose-Anwendungen Es ist viel in Einzel-und Dienstleistungsbranchen verwendet Es ist oft sehr genau, es ist ziemlich einfach zu tun, es Ist leicht verständlich, erfordert wenig Berechnungen und wird leicht auf Genauigkeit geprüft. Die folgenden Videodetails die Durchführung dieser Prognosetechniken. Qualitative Prognose beinhaltet die Anwendung menschlichen Urteilsvermögens, um eine Prognose zu erstellen. Normalerweise wird ein strukturierter Ansatz verwendet, im Gegensatz zu diesem. Verschiedene Techniken werden verwendet Qualitative Prognose, einschließlich. Historische Analogie Basing Prognosen über die Nachfrage Muster für ähnliche Produkte. Market Research Prognosen werden von einem Marktforschungsunternehmen, vor allem mit Umfragen und Interviews erstellt. Panel Consensus Wo eine Gruppe von Menschen mit Wissen in der Prognose Themenbereich, teilen Ihre Gedanken und entwickeln eine Prognose. Delphi-Methode Eine Umfrage basierte Technik, die Anonymität in einer Gruppe schafft Es wird in der folgenden Video beschrieben. Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub CPFR ist eine neue Innovation, die das Internet verwendet, damit die Menschen bei der Prognose-Erstellung zusammenarbeiten können. Es gibt zwei Arten von Prognosefehlern. Bias-Fehler treten auf, wenn ein konsequenter Fehler vorliegt, der die Prognose durchdringt. Zufällige Fehler sind Fehler, die durch das Prognosemodell, das sie zufällig und auf unvorhersehbarem Grund zuführen, erklärt werden können Absolute Abweichung MAD, Mittlerer Absoluter Prozentsatz Fehler MAPE und Tracking Signal Das folgende Video berücksichtigt Probleme im menschlichen Prognosefehler. Tracking Signal ist ein Maß, das verwendet wird, um die tatsächliche Leistung der Prognose über die Zeit zu überwachen, um zu sehen, ob es im Einklang mit den Änderungen ist In der realen Welt Es kann wie ein Qualitätskontrolldiagramm verwendet werden. In dieser Woche haben wir das Nachfragemanagement und die Prognose berücksichtigt und dabei sowohl qualitative als auch quantitative Techniken betont. Es wurde darauf hingewiesen, dass die Prognosen realistisch sind und bei der Nutzung Vorsicht geboten ist Der Prognose auf der Grundlage der vergangenen Leistung es doesn t in der Regel sagen Ihnen, was die Zukunft zu tun, aber oft wird Ihnen helfen, vorzubereiten Die folgenden Video-Features die Anwendung der Informationstechnologie auf die Prognose und ist vielleicht ein humorvoller Abschluss zu dieser Woche s Material. Forecast Management. Prognose von SKU, Kosten, Artikel, Währungen, Marge, Land, Kanal, Kundenstandort, etc. Drive Inventar und Sicherheitsbestand nach Kundenwunsch mit dem Service Level Optimizer. Requirements Planning. Project und korrekte Inventar Defizite und Überschüsse auf einer täglichen , Wöchentliche oder monatliche Basis. Erstellen Sie zeitgesteuerte Inventarpläne nach Posten, was zu einem optimalen Bestandsniveau führt. Sales Operations Planning. Identifizieren und lösen Geschäftsprobleme, bevor sie Verbindlichkeiten werden. Track KPIs Key Performance Indikatoren, Lückenanalyse durchführen und Verkaufspläne optimieren. Retail-Planung. Allow Store-Level-Profiling durch Cluster-Methoden. Benutzerdefinierte Formeln für die Identifizierung von Performance-Maßnahmen von jedem Einzelhändler. Automatisieren und verwalten den Informationsaustausch zwischen Käufern und Verkäufern. Ein Veranstaltungskalender bietet eine konsolidierte Sicht auf jeden Handelspartner plan. Advanced Planning Scheduling. Plan über mehrere Einrichtungen, die kritische Fertigungsbetriebsbeschränkungen verwalten. Vorhersage der Materialien und Ressourcen, die für jeden Job benötigt werden und wann es fertig sein wird. Supply Chain Glossar - W. weighted gleitender Durchschnitt.