Prognose Nachfrage Mit Einfach Gleitenden Durchschnitt

Kapitel 11 - Demand Management amp Forecasting 1. Perfekte Prognose ist praktisch unmöglich 2. Anstatt auf der Suche nach der perfekten Prognose, ist es weit wichtiger, die Praxis der kontinuierlichen Überprüfung der Prognose zu etablieren und zu lernen, mit ungenauer Prognose zu leben 3. Bei der Prognose , Eine gute Strategie ist es, 2 oder 3 Methoden verwenden und suchen sie für die gesunden Sicht. 2. Grundquellen der Nachfrage 1. Abhängige Nachfrage - Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen aufgrund der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen. Nicht viel das Unternehmen tun kann, muss es erfüllt werden. 2. Unabhängige Nachfrage - Nachfrage, die nicht direkt von der Nachfrage nach anderen Produkten abgeleitet werden kann. Unternehmen können: a) eine aktive Rolle übernehmen, um die Nachfrage zu beeinflussen - Druck auf Ihre Vertriebsmitarbeiter ausüben b) Nehmen Sie eine passive Rolle, um die Nachfrage zu beeinflussen - wenn ein Unternehmen auf einer vollen Kapazität läuft, kann es nichts über die Nachfrage tun. Andere Gründe sind wettbewerbsfähig, legal, ökologisch, ethisch und moralisch. Versuchen Sie, die Zukunft anhand vergangener Daten vorherzusagen. 1. Kurzfristig - unter 3 Monaten - taktische Entscheidungen wie Nachschub des Inventars oder Terminierung von EEs kurzfristig 2. Mittelfristig - 3 M-2Y - Erfassung saisonaler Effekte wie Kunden reagieren auf ein neues Produkt 3. Langfristig - mehr als 2 Jahre. Um die wichtigsten Wendepunkte zu identifizieren und allgemeine Trends zu erkennen. Lineare Regression ist eine spezielle Regression, bei der die Beziehungen zwischen Variablen eine Gerade Y abX bilden. Y - abhängige Variable a - Y Abzweigung b - Steigung X - unabhängige Variable Sie dient der langfristigen Prognose von Großereignissen und der Gesamtplanung. Es wird sowohl für die Zeitreihenprognose als auch für die Gelegenheitsprognose verwendet. Ist die am häufigsten verwendete Prognosetechnik. Die jüngsten Ereignisse sind für die Zukunft (höchster vorhersehbarer Wert) mehr indikativ als die in der fernen Vergangenheit. Wir sollten den Erz in den letzten Zeiträumen mehr Gewicht verleihen als die Prognose. Jedes Inkrement in der Vergangenheit wird durch (1 - alpha) verringert. Je höher die Alpha, desto genauer folgt die Prognose der tatsächlichen. Die aktuelle Gewichtung alpha (1-alpha) na 0 Daten eine Zeitperiode ältere alpha (1-alpha) na 1 Daten zwei Zeitalter ältere alpha (1-alpha) na 2 Welche der folgenden Prognosemethoden ist sehr abhängig von der Auswahl der Richtige Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich den prognostizierten Wert zu erzeugen, muss zwischen 0 und 1 liegen. 2 oder mehr vorbestimmte Werte von Alpha - abhängig vom Fehlergrad werden unterschiedliche Werte von Alpha verwendet. Wenn der Fehler groß ist, ist Alpha 0,8, wenn der Fehler klein ist, ist Alpha 0,2 2. Berechnete Werte von Alpha - exponentiell geglätteten tatsächlichen Fehler geteilt durch den exponentiell erstickten absoluten Fehler. Qualitative Techniken in der Prognose Expertenwissen und viel Urteilsvermögen (neue Produkte oder Regionen) 1. Marktforschung - Suche nach neuen Produkten und Ideen, Vorlieben und Abneigungen gegen bestehende Produkte. In erster Linie SURVEYS amp INTERVIEWS 2. Panel Consensus - die Idee, dass 2 Köpfe besser als eins sind. Panel von Menschen aus einer Vielzahl von Positionen kann eine zuverlässigere Prognose als eine schmalere Gruppe zu entwickeln. Problem ist, dass niedrigere EE-Ebenen von höheren Ebenen der Verwaltung eingeschüchtert werden. Exekutives Urteil wird verwendet (ein höheres Management ist beteiligt). 3. Historische Analogie - eine Firma, die bereits Toaster produziert und Kaffeekannen herstellen möchte, könnte die Toastergeschichte als wahrscheinliches Wachstumsmodell nutzen. 4. Delphi-Methode - sehr abhängig von der Auswahl der richtigen Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich die Prognose zu generieren. Jeder hat das gleiche Gewicht (fairer). Zufriedenstellende Ergebnisse werden in der Regel in 3 Runden erreicht. OBJECTIVE - Gemeinsame Planung, Prognose und Nachschub (CPFR) Um ausgetauschte interne Informationen auf einem gemeinsam genutzten Webserver auszutauschen, um zuverlässige und langfristige Zukunftsansichten in der Supply Chain zu gewährleisten. WACHSTUFEN Saisonfaktor - Prozentsatz der durchschnittlichen Quartalszahlen Nachfrage, die in jedem Quartal auftritt. Die jährliche Prognose für das Jahr 4 wird auf 400 Einheiten prognostiziert. Durchschnittliche Prognose pro Quartal ist 4004 100 Einheiten. Vierteljährliche Vorhersage Durchschn. Prognostiziert saisonale Faktor. Kausale Vorhersagemethoden Kausale Prognosemethoden basieren auf einer bekannten oder wahrgenommenen Beziehung zwischen dem zu prognostizierenden Faktor und anderen externen oder internen Faktoren 1. Regression: Die mathematische Gleichung bezieht sich auf eine abhängige Variable auf eine oder mehrere unabhängige Variablen, von denen angenommen wird, dass sie die abhängige Variable beeinflussen 2. ökonometrische Modelle: System von interdependenten Regressionsgleichungen, die einen Wirtschaftszweig beschreiben 3. Input-Output-Modelle: beschreibt die Ströme von einem Sektor der Wirtschaft zur anderen und sagt daher die Inputs vor, die zur Produktion von Outputs in einem anderen Sektor erforderlich sind 4. Simulationsmodellierung Es gibt zwei Aspekte von Prognosefehlern: Bias und Genauigkeit Bias - Eine Prognose ist voreingenommen, wenn sie mehr in eine Richtung als in der anderen Richtung irrt - die Methode neigt zu Unterprognosen oder Überprognosen. Genauigkeit - Prognosegenauigkeit bezieht sich auf die Entfernung der Prognosen von der tatsächlichen Nachfrage ignorieren die Richtung des Fehlers. Beispiel: Für sechs Perioden wurden die Prognosen und die tatsächliche Nachfrage nachverfolgt Die folgende Tabelle gibt die Ist-Nachfrage D t und die Prognose-Nachfrage F t für sechs Perioden an: kumulierte Summe der Prognosefehler (CFE) -20 mittlere absolute Abweichung (MAD) 170 6 28,33 mittlere quadriert Fehler (MSE) 5150 6 858.33 Standardabweichung der Prognosefehler 5150 6 29.30 Durchschnittlicher absoluter Prognosefehler (MAPE) 83.4 6 13.9 Welche Informationen prognostizieren prognostiziert, hat eine Tendenz zur Überschätzung der Nachfrage durchschnittlichen Fehler pro Prognose betrug 28,33 Einheiten oder 13,9 von Die tatsächliche Bedarfsabtastverteilung der Prognosefehler hat eine Standardabweichung von 29,3 Einheiten. KRITERIEN ZUR AUSWAHL EINES VORHABENMETHODES Ziele: 1. Maximieren Sie die Genauigkeit und 2. Minimieren Sie Vorspannungspotentialregeln für die Auswahl einer Zeitreihenvorhersagemethode. Wählen Sie die Methode aus, die mit dem kumulativen Vorhersagefehler (CFE) gemessen wird, oder gibt die kleinste mittlere absolute Abweichung (MAD) an oder gibt das kleinste Tracking-Signal oder unterstützt Management-Überzeugungen über das zugrunde liegende Bedarfsmuster oder andere. Es scheint offensichtlich, dass ein gewisses Maß an Genauigkeit und Bias zusammen verwendet werden sollte. Wie ist die Anzahl der zu untersuchenden Perioden, wenn die Nachfrage inhärent stabil ist, werden niedrige Werte von und und höhere Werte von N vorgeschlagen, wenn die Nachfrage inhärent instabil ist, werden hohe Werte von und und niedrigere Werte von N vorgeschlagen FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingot bezieht sich auf Eine Annäherung zur Prognose, die Prognosen durch verschiedene Techniken entwickelt, dann wählt die Prognose aus, die durch den quotbestquot dieser Techniken produziert wurde, in denen quotbestquot durch irgendein Maß des Prognosefehlers bestimmt wird. FOKUSVORHERSAGE: BEISPIEL In den ersten sechs Monaten des Jahres betrug die Nachfrage nach einer Einzelhandelseinheit 15, 14, 15, 17, 19 und 18 Einheiten. Ein Händler nutzt ein Fokus-Prognosesystem, das auf zwei Prognosetechniken basiert: einem zweistufigen gleitenden Durchschnitt und einem trendgesteuerten exponentiellen Glättungsmodell mit 0,1 und 0,1. Bei dem Exponentialmodell lag die Prognose für Januar bei 15 und der Trendmittelstand Ende Dezember war 1. Der Händler nutzt die mittlere Absolutabweichung (MAD) für die letzten drei Monate als Kriterium für die Wahl des Modells zur Prognose Für den kommenden Monat. ein. Was wird die Prognose für Juli sein und welches Modell wird verwendet? Würden Sie auf Teil a antworten? Wenn die Nachfrage nach Mai 14 statt 19 gewesen wäre