Média Móvel Com Ponderação De Previsão De Demanda

3 Noções básicas sobre os níveis e métodos de previsão. Você pode gerar tanto detalhes previsão de item único e previsões de linha de produto sumário que refletem os padrões de demanda do produto O sistema analisa as vendas anteriores para calcular as previsões usando 12 métodos de previsão As previsões incluem informações detalhadas no nível do item e nível superior Informações sobre uma filial ou a empresa como um todo.3 1 Critérios de avaliação do desempenho da previsão. Dependendo da seleção das opções de processamento e das tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão apresentam melhor desempenho do que outros para um dado conjunto de dados históricos. Método apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Você pode achar que um método de previsão que fornece bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permanece apropriado durante todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o Desempenho actual dos métodos de previsão. Porcentagem de precisão POA. Mean absolut E desvio MAD. Cada desses métodos de avaliação de desempenho requer dados históricos de vendas para um período que você especificar Este período é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste Os dados neste período é usado como base para recomendar qual método de previsão usar em Tornando a próxima projeção de projeção Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para a próxima.3 1 1 Best Fit. O sistema recomenda a melhor previsão de ajuste aplicando os métodos de previsão selecionados ao histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando o Quando você gera uma previsão de melhor ajuste, o sistema compara os históricos de ordens de vendas reais com as previsões para um período de tempo específico e calcula com que precisão cada método de previsão diferente previu vendas Então o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste Este gráfico ilustra as melhores previsões de ajuste. Figura 3-1 Previsão de melhor ajuste. O sistema usa esta seqüência de etapas t O determinar o melhor ajuste. Use cada método especificado para simular uma previsão para o holdout periodpare vendas reais para as previsões simuladas para o período holdout. Calcular o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão mais se aproxima do passado vendas reais. Sistema Usa POA ou MAD, com base nas opções de processamento selecionadas. Recomendamos uma melhor previsão de ajuste pelo POA que esteja mais próxima de 100 por cento acima ou abaixo ou do MAD mais próximo de zero.3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast A gerência usa 12 métodos para a previsão quantitativa e indica que método fornece o mais melhor ajuste para a situação de forecasting. Esta seção discute. Method 1 por cento sobre o ano passado. Método 2 calculado por cento sobre o último Year. Method 3 ano passado a este ano. Métodos Métodos 5 Aproximação Linear. Método 6 Regressão de Mínimos Quadrados. Método 7 Aproximação do Segundo Grau. Método 8 Método Flexível. Método 9 Média Móvel Ponderada. Método 10 Linear Suavização. Método 11 Suavização Exponencial. Método 12 Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Especifique o método que você deseja usar nas opções de processamento para o programa de Geração de Previsão R34650 A maioria desses métodos fornece controle limitado Por exemplo, o peso colocado no histórico recente Dados ou o intervalo de datas de dados históricos que são usados ​​nos cálculos podem ser especificados por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dados um conjunto idêntico de dados históricos. Os dados de histórico de vendas são estáveis ​​com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro. Esse padrão é característico de um produto maduro que Pode estar se aproximando de obsolescência.3 2 1 Método 1 Porcentagem sobre o ano passado. Este método usa a fórmula percentual sobre o ano passado para multiplicar eac H previsão do período de aumento percentual especificado ou diminuição. Para a previsão da demanda, este método requer o número de períodos para melhor ajuste mais um ano de histórico de vendas Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio. 1 Exemplo Método 1 Porcentagem sobre o ano passado. A porcentagem sobre o ano passado fórmula multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que você especificar e, em seguida, projetos que resultem ao longo do próximo ano Este método pode ser útil na orçamentação para simular o efeito de um especificado Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas do ano anterior em 10%. Histórico de vendas necessário Um ano para o cálculo da previsão, mais o valor da taxa de crescimento ou quando o histórico de vendas tem um componente sazonal significativo. Número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste que você especificar. Esta tabela é o histórico usado Cast calcul. Frebruary previsão é igual a 117 1 1 128 7 arredondado para 129.March previsão é igual a 115 1 1 126 5 arredondado para 127,3 2 2 Método 2 calculado percentual sobre o ano passado. Este método usa a fórmula calculada sobre o ano passado para comparar o passado Vendas de períodos especificados às vendas dos mesmos períodos do ano anterior O sistema determina um aumento ou uma diminuição percentual, e multiplica então cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever demanda, este método requer o número de períodos de ordem de cliente História mais um ano de histórico de vendas Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio.3 2 2 1 Exemplo Método 2 Calculado Porcentagem Sobre Ano Passado. A fórmula calculada sobre o ano passado multiplica os dados de vendas do anterior Ano por um fator que é calculado pelo sistema, e então projeta esse resultado para o próximo ano. Este método pode ser útil em projetar o efeito de estender o recente Taxa de crescimento para um produto no próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações Forecast Faixa de histórico de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas Para os quatro períodos mais recentes para esses mesmos quatro períodos do ano anterior Use a razão calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para o cálculo da previsão mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar a previsão Períodos de desempenho de melhor ajuste. Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão, dado n 4.Frebruary previsão é igual a 117 0 9766 114 26 arredondado para 114.March previsão é igual a 115 0 9766 112 31 arredondado para 112.3 2 3 Método 3 Last Year to Este método usa as vendas do ano passado para a previsão do próximo ano. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos mais adequados mais um ano de histórico de pedidos de vendas. Thod é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem uma tendência.3 2 3 1 Exemplo Método 3 Ano passado a este ano. A fórmula do ano passado para este ano dados de vendas de vendas do ano anterior para o próximo ano Este método pode ser útil no orçamento para simular vendas no nível atual O produto está maduro e não tem tendência no longo prazo, mas um padrão de demanda sazonal significativo pode existir. Especificações previstas Nenhum. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais O número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão. Previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com um valor de previsão de 128.Preço de fevereiro é igual a fevereiro do ano passado com Um valor de previsão de previsão de 117.March é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115,3 2 4 Método 4 média móvel. Este método usa a fórmula de média móvel para a média O número especificado de períodos para projetar o próximo período Você deve recalcular-lo muitas vezes mensalmente ou, pelo menos, trimestralmente para refletir a mudança do nível de demanda. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos do histórico de pedidos de vendas É útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência.3 2 4 1 Exemplo Método 4 Média em movimento. MA média média é um método popular para a média dos resultados do histórico de vendas recente para determinar uma projeção para o curto prazo O método de previsão MA Está aquém das tendências Tendência de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos que estão em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. É igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento a ser usada Os quatro períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo Um grande valor para n como 12 requer mais histórico de vendas Isso resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno Valor para n como 3 é mais rápido para responder a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas requisitado n mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar a previsão Períodos de desempenho de melhor ajuste. Esta tabela é a história utilizada no cálculo de previsão. Frebruary previsão é igual a 114 119 137 125 4 123 75 arredondado para 124.March previsão é igual a 119 137 125 124 4 126 25 arredondado para 126,3 2 5 Método 5 Aproximação Linear. Este método usa a fórmula de aproximação linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos do histórico de pedidos de vendas e para projetar essa tendência para a previsão Você deve recalcular a tendência mensal para detectar alterações em t Este método requer o número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados do histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a procura de novos produtos ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não são devidas a flutuações sazonais. 2 5 1 Método de Exemplo 5 Aproximação linear. A aproximação linear calcula uma tendência que se baseia em dois pontos de dados do histórico de vendas Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro Use este método com cautela porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas Mudanças em apenas dois pontos de dados. Especificações de prontidão n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas que é comparado ao ponto de dados mais recente para identificar uma tendência Por exemplo, especifique n 4 para usar a diferença entre os dados mais recentes de dezembro e quatro períodos de agosto antes Dezembro como base para o cálculo da tendência. O histórico de vendas necessário mínimo n mais 1 mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliação Ng os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é a história utilizada no cálculo de previsão. Previsão de janeiro de dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 1 2 139.February previsão Dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 2 2 141.March Previsão Dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 3 2 143.3 2 6 Método 6 Regressão de mínimos quadrados. O método LSR de regressão de mínimos quadrados deriva uma equação que descreve uma relação de linha recta entre os dados históricos de vendas ea passagem do tempo LSR se encaixa numa linha O intervalo selecionado de dados de modo que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos de dados de vendas reais ea linha de regressão são minimizados A previsão é uma projeção dessa linha reta no futuro. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período que É representado pelo número de períodos de melhor ajuste mais o número especificado de períodos de dados históricos O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos Este método é útil para forec Quando uma tendência linear está nos dados.3 2 6 1 Exemplo de método 6 Regressão de mínimos quadrados. Regressão linear ou regressão de mínimos quadrados LSR é o método mais popular para identificar uma tendência linear em dados de vendas históricos. O método calcula os valores Para a e b serem usados ​​na fórmula. Esta equação descreve uma reta, onde Y representa vendas e X representa o tempo A regressão linear é lenta para reconhecer pontos de viragem ea função de passo muda na demanda A regressão linear se encaixa uma linha reta aos dados, Mesmo quando os dados são sazonais ou melhor descritos por uma curva Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou apresentam um forte padrão sazonal, ocorrem preconceitos e erros sistemáticos. Especificações de demanda n é igual aos períodos do histórico de vendas que serão usados ​​no cálculo dos valores Para a e b Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos Quando os dados estiverem disponíveis, um n maior como n 24 seria ordinari Para esse exemplo, um pequeno valor para nn 4 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais que são necessários para verificar os resultados. O histórico de vendas mínimo necessário n períodos mais o número de vezes Períodos que são necessários para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão. Previsão de mercado é igual a 119 5 7 2 3 135 6 arredondado para 136,3 2 7 Método 7 Aproximação de segundo grau. Para projetar a previsão, Este método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva que é baseada no número de períodos do histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos do histórico de pedidos de vendas vezes três Este método não é útil para Previsão de demanda para um período de longo prazo.3 2 7 1 Exemplo Método 7 Aproximação do Segundo Grau. A Regressão Linear determina os valores para aeb na fórmula de previsão Y ab X com o objetivo de ajustar uma reta Line aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante, mas esse método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão. O objetivo deste método é encaixar uma curva nos dados do histórico de vendas Este método é útil quando Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero dependendo se o coeficiente C é positivo ou negativo Este método é útil somente no curto prazo. Especificações de pronóstico a fórmula encontre a, b e c para encaixar uma curva exatamente três pontos Você especifica n, o número de períodos de tempo de dados para acumular em cada um Os três pontos Neste exemplo, n 3 dados de vendas reais para abril a junho é combinado no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 e outubro a dezembro somar a Q3 A curv E é ajustado aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Cálculo de previsão. Q0 Jan Fev Mar. Q1 Abr Maio Jun que é igual a 125 122 137 384.Q2 Jul Ago Sep que é igual a 140 129 131 400.Q3 Oct Nov Dec que é igual a 114 119 137 370.O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a , B e c a serem usados ​​na fórmula de previsão Y ab X c X 2.Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal Q1 representa o total de vendas históricas de abril, maio e Junho e é plotada em X 1 Q2 corresponde a julho a setembro Q3 corresponde a outubro a dezembro e Q4 representa janeiro a março Este gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau. Figura 3-2 Plotting Q1 , Q2, Q3 e Q4 para o segundo grau aproximado Três equações descrevem os três pontos do gráfico. 1 Q1 a bX cX 2 em que X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 Q 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 Q3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 1 da equação 2 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finalmente, substitua estas equações para aeb na equação 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.O método de Aproximação de Segundo Grau Calcula a, b e c da seguinte forma: a 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. Este É um cálculo de aproximação de segundo grau. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2.Quando X 4, Q 4 322 340 368 294 A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X 5, Q5 322 425 575 172 A previsão é igual 172 3 58 33 arredondado para 57 por período. Quando X 6, Q6 322 510 828 4 A previsão equivale a 4 3 1 33 arredondado para 1 por período. Esta é a previsão para o próximo ano, Ano passado a este ano.3 2 8 Método 8 método flexível. Este método permite que você selecione o melhor ajuste número de Iods do histórico de pedidos de vendas que começa n meses antes da data de início da previsão e aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão Este método é semelhante ao Método 1, Percentagem sobre o ano passado, exceto que você pode especificar o Número de períodos que você usa como base. Dependendo do que você seleciona como n, este método requer melhores períodos mais o número de períodos de dados de vendas que é indicado Este método é útil para prever a demanda para uma tendência planejada.3 2 8 1 Método de Exemplo 8 Método Flexível. O Método Flexível Percentual ao longo de n Meses Anterior é semelhante ao Método 1, Percentual ao Ano Passado Ambos os métodos multiplicam dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e projetam esse resultado para o futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período no ano anterior. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 10 por cento. Período de base Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas Em setembro do ano passado. Histórico mínimo de vendas necessárias o número de períodos de volta ao período base mais o número de períodos de tempo que é necessário para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão.3 2 9 Método 9 Média Móvel Ponderada. A Fórmula Média Móvel Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula Média Móvel, porque média o histórico de vendas do mês anterior para projetar o histórico de vendas do próximo mês. No entanto, com esta fórmula você pode atribuir pesos para cada Dos períodos anteriores. Este método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos melhores dados de ajuste Semelhante à média móvel, este método fica aquém das tendências da demanda, então este Não é recomendado para produtos com fortes tendências ou sazonalidade Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que é relativamente nível.3 2 9 1 Exemplo Método 9 Média Móvel Ponderada. O método WMA Média Móvel Ponderada é semelhante ao Método 4 , Moving Average MA No entanto, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos ao usar WMA O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, Portanto, WMA é mais responsivo a mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ocorrem quando o produto história de vendas exibe fortes tendências ou padrões sazonais Este método funciona melhor para curto intervalo previsões de produtos maduros do que para produtos no crescimento ou obsolescência Fases do ciclo de vida. O número de períodos do histórico de vendas n para usar no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 no processo Ssing opção para usar os mais recentes quatro períodos como base para a projeção para o próximo período de tempo Um grande valor para n como 12 requer mais vendas história Tal valor resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças na Nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n tal como 3 responde mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento 14 - Os períodos a incluir não devem exceder 12 meses. O peso que é atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 4, atribuir pesos de 0 50, 0 25, 0 15 e 0 10 com os dados mais recentes recebendo o maior peso. O histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no forecast calculation. January forec Ast é igual a 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 arredondado para 128.Previsão de fevereiro é igual a 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 arredondada para 128. A previsão de março é igual a 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 arredondado para 128,3 2 10 Método 10 Suavização linear. Este método calcula uma média ponderada de dados de vendas passadas No cálculo, este método utiliza o número de períodos de Histórico de pedidos de vendas de 1 a 12 que é indicado na opção de processamento O sistema usa uma progressão matemática para pesar os dados na faixa do primeiro peso mínimo ao peso final maior Então o sistema projeta essas informações para cada período na previsão. Método requer o melhor ajuste do mês s mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos que são especificados na opção de processamento.3 2 10 1 Exemplo Método 10 Linear Smoothing. This método é semelhante ao Método 9, WMA No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente Ponderação dos dados históricos, é utilizada uma Para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo Como todas as técnicas de previsão média móvel linear, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto Exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n é igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo da previsão Por exemplo, N é igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n igual a 4 , O sistema atribui pesos de 0 4, 0 3, 0 2 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário np Lus o número de períodos de tempo que são requeridos para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão.3 2 11 Método 11 Suavização Exponencial. Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa representando o Nível geral de vendas ao longo dos períodos de dados históricos selecionados. Este método requer histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos de dados históricos que são especificados O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos Este É útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados.3 2 11 1 Exemplo de Método 11 Suavização Exponencial. Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que diminuem linearmente para os dados históricos Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação para Previsão de Suavização Exponencial é. Revious Vendas reais 1 Previsão anterior. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior Alfa é o peso que é aplicado às vendas reais para o período anterior 1 é o peso que é aplicado Para a previsão para o período anterior Os valores para alfa variam de 0 a 1 e geralmente caem entre 0 1 e 0 4 A soma dos pesos é 1 00 1 1. Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, alfa Se você não Atribuir um valor para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido baseado no número de períodos de histórico de vendas especificado na opção de processamento. Igual à constante de suavização que é usada para calcular a média suavizada para o nível geral ou A magnitude das vendas. Valores para intervalo alfa de 0 a 1.n é igual ao intervalo de dados de histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 4 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais que são necessários para verificar os resultados Exponential Smoothing pode gerar uma previsão que se baseia em tão pouco quanto um ponto de dados históricos. O histórico de vendas necessário mínimo n mais o número De períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é o histórico usado no cálculo da previsão.3 2 12 Método 12 Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade. Este método calcula uma tendência, um índice sazonal e um Média exponencial do histórico de pedidos de vendas O sistema aplica uma projeção da tendência para a previsão e ajusta para o índice sazonal. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais dois anos de dados de vendas e é útil para itens que têm Tanto a tendência quanto a sazonalidade na previsão Você pode inserir o fator alfa e beta, ou ter o sistema calculá-los Os fatores alfa e beta são a constante de suavização que O sistema usa para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas alfa ea componente de tendência da previsão beta.3 2 12 1 Exemplo Método 12 Suavização exponencial com Tendência e Seasonality. This método é semelhante ao Método 11, suavização exponencial , No qual é calculada uma média suavizada. No entanto, o método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência alisada. A previsão é composta por uma média suavizada que é ajustada para uma tendência linear. Quando especificada na opção de processamento, a previsão é Também ajustado para a sazonalidade. Alfa é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores para a gama alfa de 0 a 1.Beta é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para A componente de tendência da previsão. Valores para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. Alfa e beta são independentes de E outro Eles não têm que somar a 1 0.Mínimo necessário histórico de vendas Um ano mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste Quando dois ou mais anos de dados históricos está disponível, o sistema usa Dois anos de dados nos cálculos. O método 12 usa duas equações Exponential Smoothing e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um índice sazonal médio simples. Uma média exponencialmente suavizada. Uma tendência exponencialmente suavizada. Index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. A previsão é então calculada usando os resultados das três equações. L é o comprimento da sazonalidade L é igual a 12 meses ou 52 semanas. t é o período de tempo atual. m é o número De períodos de tempo no futuro da previsão. S é o fator de ajuste sazonal multiplicativo que é indexado para o período de tempo apropriado. Esta tabela lista o histórico usado no cálculo forecast. This seção pr Ovides uma visão geral de avaliações de previsão e discute. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até 12 previsões para cada produto Cada método de previsão pode criar uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, uma decisão subjetiva é impraticável sobre qual a previsão de usar Nos planos para cada produto. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada método de previsão que você selecionar e para cada produto que você previu Você pode selecionar entre dois critérios de desempenho MAD e POA MAD é uma medida de erro de previsão POA é uma medida de previsão de viés Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas para um período especificado por você. O período do histórico recente usado para avaliação é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste. Para medir o desempenho de um método de previsão, o sistema. Prever fórmulas para simular uma previsão para o período de retenção histórico. Faz uma comparação Os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando você seleciona vários métodos de previsão, esse mesmo processo ocorre para cada método São calculadas várias previsões para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período O método de previsão que produz A melhor correspondência melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção é recomendado para uso nos planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar a cada vez que você gera uma previsão.3 3 1 Média Desvio Absoluto. Meio Absoluto Desvio MAD é a média ou média dos valores absolutos ou magnitude dos desvios ou erros entre os dados reais e os dados de previsão MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados Como valores absolutos são usados ​​na Cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o MA mais pequeno D é o mais confiável para esse produto para esse período holdout Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, que são desvio padrão e Mean Squared Error Por exemplo. MAD Real Forecast n. Desvio Padrão, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.Este exemplo indica o cálculo de MAD para dois dos métodos de previsão Este exemplo assume que você especificou na opção de processamento que os períodos de comprimento do período de retenção de melhor ajuste é 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. Weighted Moving Average Forecasting Methods Pros and Cons. Hi, LOVE your Post Was wondering if you could elaborate futher We use SAP In it there is a selection you can choose before you run your forecast called initialization If you check this option you get a forecast result, if you run forecast again, in the same period, and do not check initialization the result changes I can not figure out what that initialization is doing I mean, mathmatically Which forecast result is best to save and use for example The changes between the two are not in the forecasted quantity but in the MAD and Error, safety stock and ROP quantities Not sure if you use SAP. hi thanks for explaining so effeciently its too gd thanks again Jaspreet. Leave a Reply Cancel reply. About Shmula. Pete Abilla is the founder of Shmula and the character, Kanban Cody He has helped companies like Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, and others reduce costs and improve the customer experience He does this through a systematic method for identifying pain points that impact the customer and the business, and encourages broad participation from the company associates to improve their own processes This website is a collection of his experiences he wants to share with you Get started with free downloads. Quantitative Approaches of Forecasting. Most of the quantitative techniques calculate demand forecast as an average from the past demand The following are the important demand forecasting techniques. Simple average method A simple average of demands occurring in all previous time periods is taken as the demand forecast for the next time period in this method Example 1.Simple moving average method In this method, the average of the demands from several of the most recent periods is taken as the demand forecast for the next time period The number of past periods to be used in calculations is selected in the beginning and is kept constant such as 3-period moving average Example 2.Weighted moving average method In this method, unequal weights are assigned to the past demand data while calculating simple moving average as the demand forecast for next time period Usually most recent data is assigned the highest weight factor Example 3.Exponential smoothing method In this method, weights are assigned in exponential order The weights decrease exponentially from most recent demand data to older demand data Example 4.Regression analysis method In this method, past demand data is used to establish a functional relationship between two variables One variable is known or assumed to be known and used to forecast the value of other unknown variable i e demand Example 5.Error in Forecasting. Error in forecasting is nothing but the numeric difference in the forecasted demand a nd actual demand MAD Mean Absolute Deviation and Bias are two measures that are used to assess the accuracy of the forecasted demand It may be noted that MAD expresses the magnitude but not the direction of the error.