Moving Average To Prognose Nachfrage

Gewichtet Moving Average Vorhersage Methoden: Vor-und Nachteile Hallo, LIEBE Ihre Post. Ich frage mich, ob Sie weiter ausarbeiten könnte. Wir verwenden SAP. In ihm gibt es eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose ausführen, die Initialisierung genannt wird. Wenn Sie diese Option aktivieren, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie die Prognose erneut in der gleichen Periode ausführen und die Initialisierung nicht auf die Ergebnisänderungen überprüfen. Ich kann nicht herausfinden, was die Initialisierung tut. Ich meine, mathematisch. Welches Prognoseergebnis am besten zu speichern und zu nutzen ist. Die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Fehler, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen. Nicht sicher, ob Sie SAP verwenden. Hallo danke für die erklärung so effeciently seine zu gd. Thanks again Jaspreet Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Beliebte Beiträge Über Shmula Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody. Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry und andere helfen, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern. Er tut dies durch eine systematische Methode zur Identifizierung von Schmerzen, die Auswirkungen auf den Kunden und das Geschäft, und fördert eine breite Beteiligung der Mitarbeiter des Unternehmens, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte. Erste Schritte mit kostenlosen Downloads In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihe liefern, wenn der Mittelwert konstant ist oder sich langsam ändert. Im Fall eines konstanten Mittelwertes wird der grßte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels liefern. Ein längerer Beobachtungszeitraum wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung in dem zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrundeliegenden Mittel der Zeitreihen enthält. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen für die Darstellung zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie generiert wurde. Der Mittelwert beginnt als eine Konstante bei 10. Ab dem Zeitpunkt 21 erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden simuliert, indem dem Mittelwert ein Zufallsrauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung 3 zugeführt wird. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste Ganzzahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir bedenken, dass zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die letzten Daten bekannt sind. Die Schätzwerte des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m, werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung gezeigt. Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ergibt sich unmittelbar aus der Figur. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, während der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Für ein abnehmendes Mittel ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Bias in der Schätzung eingeführt sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Desto größer ist die Größe der Verzögerung und der Vorspannung. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittelwerts sind in den folgenden Gleichungen gegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern als Konstante beginnt, sich in einen Trend ändert und dann wieder konstant wird. Auch die Beispielkurven sind vom Rauschen betroffen. Die gleitende Durchschnittsprognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung nehmen proportional zu. Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung von Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind wiederum für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende Durchschnittsschätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittelwerts, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Studienzeitraums. Da Realzeitreihen den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens den größten Effekt für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widerstrebenden Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu verringern und um m zu verringern, um die Prognose besser auf Veränderungen anzupassen Im Mittel. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Term, der eine Funktion von und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Ein großes m macht die Prognose auf eine Änderung der zugrunde liegenden Zeitreihen unempfänglich. Um die Prognose auf Veränderungen anzupassen, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber dies erhöht die Fehlerabweichung. Praktische Voraussage erfordert einen Zwischenwert. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Die ersten 10 Beobachtungen sind mit -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die Spalte MA (10) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall ist in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (E) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6. Der prognostizierte Wert, der aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 gemacht wird, beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet. Zeitreihenmethoden Zeitreihenmethoden sind statistische Techniken, die historische Daten verwenden, die über einen Zeitraum akkumuliert werden. Zeitreihen-Methoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch in Zukunft vorkommt. Wie der Name der Zeitreihe andeutet, beziehen diese Methoden die Prognose nur auf einen Faktor - Zeitpunkt. Dazu gehören der gleitende Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie, und sie gehören zu den beliebtesten Methoden für die kurzfristige Prognose von Service - und Produktionsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average Eine Zeitreihenprognose kann so einfach sein wie die Nachfrage in der aktuellen Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen. Dies wird manchmal als naive oder intuitive Prognose bezeichnet. 4 Wenn die Nachfrage zum Beispiel 100 Einheiten in dieser Woche beträgt, beträgt die Prognose für die nächste Wochen-Nachfrage 100 Einheiten, wenn die Nachfrage zu 90 Einheiten stattdessen ausfällt, dann sind die folgenden Wochen die Nachfrage 90 Einheiten und so weiter. Diese Art der Prognosemethode berücksichtigt nicht das historische Nachfrageverhalten, sondern nur die Nachfrage in der aktuellen Periode. Es reagiert direkt auf die normalen, zufälligen Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache gleitende Durchschnittsmethode verwendet in der jüngsten Vergangenheit mehrere Bedarfswerte, um eine Prognose zu entwickeln. Dies neigt dazu, die zufälligen Zunahmen und Abnahmen einer Prognose, die nur eine Periode verwendet, zu dämpfen oder zu glätten. Die einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die Prognose der Nachfrage, die stabil ist und zeigt keine ausgeprägte Nachfrage Verhalten, wie ein Trend-oder saisonale Muster. Bewegungsdurchschnitte werden für bestimmte Zeiträume, wie drei Monate oder fünf Monate, abhängig davon berechnet, wie viel der Prognostiker wünscht, die Bedarfsdaten zu glätten. Je länger der gleitende Durchschnitt, desto glatter ist er. Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist Computing ein einfaches Moving Average Die Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Bürobedarf an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers. Das Büro-Supply-Geschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge zeitnah zu liefern, ist ein Faktor, neue Kunden zu gewinnen und alte zu halten. (Büros in der Regel nicht, wenn sie auf niedrige Lieferungen laufen, aber wenn sie völlig ausgehen, so dass sie ihre Aufträge sofort benötigen.) Der Manager des Unternehmens will sicher sein, genug Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern und Sie haben ausreichende Bestände auf Lager. Daher möchte der Manager in der Lage sein, die Anzahl der Aufträge, die während des nächsten Monats auftreten werden, zu prognostizieren (d. h. die Nachfrage nach Lieferungen vorauszusagen). Aus den Aufzeichnungen der Zustellungsaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate akkumuliert, aus denen er 3- und 5-Monats-Bewegungsdurchschnitte berechnen möchte. Nehmen wir an, daß es Ende Oktober ist. Die Prognose, die sich aus dem 3- oder 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ergibt, liegt typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die vorangegangenen 3 Monate in der Sequenz gemäß folgender Formel berechnet: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt wird aus den vorherigen 5 Monaten der Bedarfsdaten wie folgt berechnet: Der 3- und der 5-Monats-Zeitraum Gleitende Durchschnittsprognosen für alle Monate der Nachfragedaten sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Eigentlich würde nur die Prognose für November, die auf der letzten monatlichen Nachfrage basiert, vom Manager verwendet werden. Allerdings erlauben es die früheren Prognosen für die Vormonate, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognosemethode ist - also wie gut es funktioniert. Drei - und Fünfmonatsdurchschnitte Beide gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität, die in den tatsächlichen Daten auftritt, zu glätten. Dieser Glättungseffekt kann in der folgenden Abbildung beobachtet werden, in der die 3-Monats - und die 5-Monats-Durchschnittswerte einem Diagramm der ursprünglichen Daten überlagert wurden: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet Schwankungen in einem grßeren Ausmaß als Der dreimonatige Gleitende Durchschnitt. Der 3-Monats-Durchschnitt spiegelt jedoch die jüngsten Daten, die dem Büromaterial-Manager zur Verfügung stehen, stärker wider. Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren als diejenigen, die unter Verwendung kürzerer Periodenbewegungsdurchschnitte durchgeführt wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose antwortet. Die Festlegung der geeigneten Anzahl von Perioden, die in einer gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden müssen, erfordert oft ein gewisses Maß an Versuchs - und Fehlerversuchen. Der Nachteil der gleitenden Durchschnittsmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte. Faktoren, die Änderungen verursachen, werden in der Regel ignoriert. Es handelt sich grundsätzlich um eine mechanische Methode, die historische Daten konsistent widerspiegelt. Die gleitende Durchschnittsmethode hat jedoch den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ kostengünstig zu sein. In der Regel kann diese Methode eine gute Prognose für die kurze Laufzeit, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gleitende Durchschnittsmethode kann so angepasst werden, dass sie stärkere Fluktuationen in den Daten widerspiegelt. Bei der gewichteten gleitenden Durchschnittsmethode werden die Gewichte den letzten Daten entsprechend der folgenden Formel zugewiesen: Die Bedarfsdaten für PM Computer Services (gezeigt in der Tabelle für Beispiel 10.3) scheinen einem zunehmenden linearen Trend zu folgen. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer als die in den Beispielen 10.3 und 10.4 entwickelten exponentiellen Glättungs - und angepassten exponentiellen Glättungsvorhersagen ist. Die für die Berechnung der kleinsten Quadrate benötigten Werte sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet: Daher wird die lineare Trendliniengleichung berechnet, um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, wobei x & sub3; Trendlinie: Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie im Vergleich zu den Istdaten. Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - also gut zu passen - und wäre somit ein gutes Prognosemodell für dieses Problem. Ein Nachteil der linearen Trendlinie besteht jedoch darin, dass sie sich nicht an eine Trendänderung anpasst, da die exponentiellen Glättungsprognosemethoden voraussetzen, dass alle zukünftigen Prognosen einer Geraden folgen werden. Dies beschränkt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändert. Saisonale Anpassungen Ein saisonales Muster ist eine repetitive Zunahme und Abnahme der Nachfrage. Viele Nachfrageartikel zeigen saisonales Verhalten. Bekleidungsverkäufe folgen jährlichen Jahreszeitmustern, mit der Nachfrage nach warmer Kleidung, die im Fall und im Winter und im Frühjahr und Sommer abnimmt, während die Nachfrage nach kühlerer Kleidung zunimmt. Die Nachfrage nach vielen Einzelteilen einschließlich Spielwaren, Sportausrüstung, Kleidung, elektronische Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Frucht, während der Ferienzeit erhöhen. Grußkarte Nachfrage steigt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag. Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten. Einige Restaurants haben höhere Nachfrage am Abend als am Mittag oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen. Verkehr - also Verkäufe - an den Einkaufszentren nimmt Freitag und Samstag auf. Es gibt mehrere Methoden, um saisonale Muster in einer Zeitreihenprognose zu reflektieren. Wir beschreiben eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor. Ein saisonaler Faktor ist ein numerischer Wert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage pro Saison nach der folgenden Formel aufzuteilen: Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1,0 sind tatsächlich der Anteil der Gesamtjahresnachfrage jede Saison. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um prognostizierte Prognosen für jede Saison zu erzielen. Berechnung einer Prognose mit saisonalen Anpassungen Wishbone Farms wächst Truthähne zu einem Fleisch-Verarbeitung Unternehmen das ganze Jahr verkaufen. Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich im vierten Quartal des Jahres, von Oktober bis Dezember. Wishbone Farms hat in den folgenden drei Jahren die Nachfrage nach Truthühnern erlebt: Weil wir drei Jahre Nachfragedaten haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage in allen drei Jahren dividieren : Als nächstes wollen wir die prognostizierte Nachfrage für das nächste Jahr, 2000, mit jedem der saisonalen Faktoren multiplizieren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erhalten. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Nachfrageprognose für 2000. Da in diesem Fall die Nachfragedaten in der Tabelle einen allgemein ansteigenden Trend aufweisen, berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe zu erhalten Prognose Schätzung: So ist die Prognose für das Jahr 2000 58,17 oder 58,170 Puten. Anhand dieser jährlichen Bedarfsprognose werden die saisonbereinigten Prognosen SF i für das Jahr 2000 verglichen, wenn diese vierteljährlichen Prognosen mit den tatsächlichen Bedarfswerten in der Tabelle verglichen werden. Sie scheinen relativ gute Prognoseschätzungen zu sein, die sowohl die saisonalen Schwankungen der Daten widerspiegeln als auch Der allgemeine Aufwärtstrend. 10-12. Wie ist die gleitende Durchschnittsmethode ähnlich der exponentiellen Glättung 10-13. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell wird die Glättungskonstante erhöhen, haben 10-14. Wie sich die eingestellte exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung 10-15 unterscheidet. Was die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell 10-16 bestimmt. In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Ausgangsprognose immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie weitere Möglichkeiten vor, dass die Startprognose tatsächlich ermittelt werden kann. 10-17. Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose 10-18. Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich dem gleitenden Mittelwert und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, welche halten Sie für den besten Warum 10-19. Welche Vorteile hat eine angepasste exponentielle Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend aufweist 4 K. B. Kahn und J. T. Mentzer, Prognose in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, No. 2 (Sommer 1995): 21 & ndash; 28.