Demand Prognose Gewichtet Gleitender Durchschnitt

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 diese 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 Quantitative Ansätze der Prognose Die meisten der quantitativen Techniken berechnen Nachfrage Prognose als ein Durchschnitt aus der Vergangenheit Nachfrage. Im Folgenden sind die wichtigen Nachfragevorhersagetechniken aufgeführt. Einfache Durchschnittsmethode: In dieser Vorgehensweise wird ein einfacher Mittelwert der Anforderungen in allen früheren Zeiträumen als Bedarfsprognose für den nächsten Zeitraum genommen. (Beispiel 1) Einfache gleitende Durchschnittsmethode: Bei dieser Methode wird der Durchschnitt der Anforderungen aus mehreren der letzten Perioden als die Nachfrageprognose für den nächsten Zeitraum genommen. Die Anzahl der vergangenen Perioden, die in Berechnungen verwendet werden sollen, wird am Anfang ausgewählt und konstant gehalten (z. B. 3-Perioden-gleitender Durchschnitt). (Beispiel 2) Gewichtete gleitende Mittelwertmethode: Bei dieser Methode werden ungleiche Gewichte den vergangenen Bedarfsdaten zugewiesen, während ein einfacher gleitender Durchschnitt als Bedarfsprognose für den nächsten Zeitraum berechnet wird. Gewöhnlich wird den jüngsten Daten der höchste Gewichtungsfaktor zugewiesen. (Beispiel 3) Exponentielles Glättungsverfahren: Bei dieser Methode werden Gewichte in exponentieller Reihenfolge zugeordnet. Die Gewichte verringern sich exponentiell von den letzten Bedarfsdaten zu den Daten der älteren Nachfrage. (Beispiel 4) Regressionsanalyseverfahren: Bei diesem Verfahren werden vergangene Bedarfsdaten verwendet, um eine funktionelle Beziehung zwischen zwei Variablen herzustellen. Eine Variable ist bekannt oder wird als bekannt vorausgesetzt und verwendet, um den Wert einer anderen unbekannten Variablen (d. h. Nachfrage) zu prognostizieren. (Beispiel 5) Fehler in der Prognose Fehler in der Prognose ist nichts anderes als die numerische Differenz in der prognostizierten Nachfrage und der tatsächlichen Nachfrage. MAD (Mittlere Absolute Deviation) und Bias sind zwei Messgrößen, die zur Beurteilung der Genauigkeit der prognostizierten Nachfrage verwendet werden. Es sei angemerkt, dass MAD die Größe aber nicht die Richtung des Fehlers ausdrückt.