ความต้องการที่ คาดการณ์ ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่

บทที่ 11 - การคาดการณ์การพยากรณ์ความต้องการของผู้บริหาร 1. การคาดเดาที่สมบูรณ์แบบแทบจะเป็นไปไม่ได้ 2. แทนที่จะค้นหาการพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบเป็นเรื่องสำคัญมากยิ่งขึ้นในการสร้างการทบทวนอย่างต่อเนื่องของการคาดการณ์และเพื่อเรียนรู้ที่จะอยู่กับการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง 3. เมื่อคาดการณ์ ยุทธศาสตร์ที่ดีคือการใช้วิธีการ 2 หรือ 3 วิธีและมองหามุมมองเหล่านั้นสำหรับมุมมองที่สอดคล้องกัน 2. แหล่งอุปสงค์พื้นฐาน 1. ความต้องการที่ต้องพึ่งพิง - ความต้องการสินค้าหรือบริการที่เกิดจากความต้องการสินค้าหรือบริการอื่น ๆ ไม่มากที่ บริษัท สามารถทำได้ก็ต้องได้รับการตอบสนอง 2. ความต้องการอิสระ - ความต้องการที่ไม่สามารถหาได้โดยตรงจากความต้องการสินค้าอื่น ๆ บริษัท สามารถ: a) มีบทบาทที่มีอิทธิพลต่อความต้องการ - ใช้แรงกดดันต่อฝ่ายขายของคุณ b) มีบทบาทที่จะโต้ตอบต่อความต้องการ - หาก บริษัท กำลังทำงานอย่างเต็มประสิทธิภาพอาจไม่ต้องการทำอะไรเกี่ยวกับความต้องการ เหตุผลอื่น ๆ คือการแข่งขันกฎหมายสิ่งแวดล้อมจริยธรรมและศีลธรรม ลองคาดเดาอนาคตตามข้อมูลที่ผ่านมา 1. ระยะสั้น - ต่ำกว่า 3 เดือน - การตัดสินใจทางยุทธวิธีเช่นการเติมสินค้าคงคลังหรือกำหนดการจัดซื้อจัดจ้างในระยะใกล้ 2. ระยะกลาง - 3 M-2Y - จับภาพผลกระทบตามฤดูกาลเช่นลูกค้าตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ 3. ระยะยาว - มากกว่า 2 ปี. ระบุจุดเปลี่ยนที่สำคัญและตรวจสอบแนวโน้มทั่วไป การถดถอยเชิงเส้นเป็นรูปแบบการถดถอยแบบพิเศษซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นเส้นตรง Y abX ตัวแปรขึ้นกับ Y - ตัวแปร Y - การตัดขวางของเอ็กซ์ - ความลาดเอียงตัวแปรอิสระ X - ใช้สำหรับการคาดการณ์ระยะยาวของเหตุการณ์สำคัญ ๆ และการวางแผนรวม ใช้สำหรับทั้งการคาดการณ์อนุกรมเวลาและการคาดการณ์ความสัมพันธ์แบบสบาย ๆ เป็นเทคนิคการพยากรณ์ที่ใช้มากที่สุด เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นล่าสุดแสดงให้เห็นถึงอนาคต (ค่าที่สามารถคาดการณ์ได้มากที่สุด) มากกว่าอนาคตที่ไกลกว่า เราควรให้น้ำหนักมากขึ้นกับแร่ช่วงเวลาล่าสุดเมื่อคาดการณ์ จำนวนที่เพิ่มขึ้นในอดีตจะลดลงโดย (1- alpha) อัลฟาที่สูงขึ้นการคาดการณ์จะใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากขึ้น (1-alpha) na 1 ข้อมูลช่วงเวลาหนึ่งที่เก่ากว่า alpha (1-alpha) na 2 วิธีการพยากรณ์อากาศแบบใดแบบหนึ่งต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับการเลือก ถูกต้องที่จะถูกใช้จริงเพื่อสร้างการคาดการณ์มูลค่าต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 1 2 หรือมากกว่าค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของอัลฟ่า - ขึ้นอยู่กับระดับของข้อผิดพลาดใช้ค่า Alpha ที่ต่างกัน ถ้าข้อผิดพลาดมีขนาดใหญ่อัลฟ่าคือ 0.8 หากมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ อัลฟ่าคือ 0.2 2. ค่าที่คำนวณได้ของค่าความผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริงที่เกิดขึ้นจริงตามตัวอักษรอัลฟ่า - คูณหารด้วยความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ (ผลิตภัณฑ์หรือภูมิภาคใหม่ ๆ ) 1. การวิจัยตลาด - กำลังมองหาผลิตภัณฑ์และแนวคิดใหม่ ๆ ชอบและไม่ชอบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ หลักเกณฑ์การสำรวจความคิดเห็น 2 แผง Consensus - ความคิดที่ว่า 2 หัวดีกว่าหนึ่ง แผงของผู้คนจากหลากหลายตำแหน่งสามารถพัฒนาการคาดการณ์ที่น่าเชื่อถือมากกว่ากลุ่มที่แคบกว่า ปัญหาคือระดับ EE ที่ต่ำกว่ากำลังถูกข่มขู่โดยระดับการบริหารที่สูงขึ้น มีการใช้วิจารณญาณของผู้บริหาร (มีการบริหารจัดการในระดับที่สูงขึ้น) 3. ความคล้ายคลึงกันทางประวัติศาสตร์ - บริษัท ที่ผลิตเครื่องปิ้งขนมปังอยู่แล้วและต้องการผลิตหม้อกาแฟสามารถใช้ประวัติเครื่องปิ้งขนมปังเป็นแบบจำลองการเติบโตได้ 4. วิธี Delphi - มากขึ้นอยู่กับการเลือกบุคคลที่เหมาะสมที่จะใช้วิจารณญาณในการสร้างการคาดการณ์จริง ทุกคนมีน้ำหนักเท่ากัน (ยุติธรรมมากขึ้น) ผลที่น่าพอใจมักจะประสบความสำเร็จในรอบ 3 วัตถุประสงค์ - การวางแผนการทำงานร่วมกันการคาดการณ์และการเติมเต็ม (CPFR) เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในที่เลือกไว้ในเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกันเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือและความคิดเห็นในอนาคตที่ยาวนานขึ้นในห่วงโซ่อุปทาน. สวัสดี LOVE โพสต์ของคุณ สงสัยไหมว่าคุณจะสามารถอธิบายเพิ่มเติมได้หรือไม่ เราใช้ SAP ในนั้นมีตัวเลือกที่คุณสามารถเลือกได้ก่อนที่คุณจะเรียกใช้การคาดการณ์ที่เรียกว่า initialization หากคุณเลือกตัวเลือกนี้คุณจะได้รับผลการคาดการณ์หากคุณเรียกใช้การคาดการณ์อีกครั้งในช่วงเวลาเดียวกันและไม่ตรวจสอบการเริ่มต้นการทำงานผลลัพธ์จะเปลี่ยนแปลงไป ฉันไม่สามารถคิดออกว่าการเริ่มต้นที่กำลังทำอยู่ ฉันหมายถึงทางคณิตศาสตร์ ผลการคาดการณ์ที่ดีที่สุดคือการบันทึกและใช้ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงระหว่างสองไม่ได้อยู่ในปริมาณที่คาดการณ์ไว้ แต่ใน MAD และ Error ความปลอดภัยของสต็อกและปริมาณ ROP ไม่แน่ใจว่าคุณใช้ SAP หรือไม่ สวัสดีขอบคุณสำหรับการอธิบายเพื่อประสิทธิภาพของมันเกินไป gd ขอบคุณอีกครั้ง Jaspreet ปล่อยให้ตอบยกเลิกการตอบเกี่ยวกับ Shmula Pete Abilla เป็นผู้ก่อตั้ง Shmula และตัวละคร Kanban Cody เขาช่วย บริษัท ต่างๆเช่น Amazon, Zappos, eBay, Backcountry และอื่น ๆ เพื่อลดต้นทุนและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เขาทำอย่างนี้โดยใช้วิธีการที่เป็นระบบในการระบุจุดที่เจ็บปวดซึ่งส่งผลกระทบต่อลูกค้าและธุรกิจและส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางจาก บริษัท ร่วมของ บริษัท ในการปรับปรุงกระบวนการของตนเอง เว็บไซต์นี้เป็นชุดของประสบการณ์ที่เขาต้องการแบ่งปันกับคุณ เริ่มต้นใช้งานการดาวน์โหลดฟรีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายวิธีการเฉพาะโฆษณาแบบที่สองคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย ซึ่งใช้ค่าก่อนหน้าเพื่อหาพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดที่ให้ข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ต่ำสุด ส่วนสำคัญในวิธีนี้เป็นทางเลือกที่ถูกต้องของจำนวนงวดในการคาดการณ์ Weatherford และ Kimes (2003) ได้ทดสอบระยะเวลา 2 8211 8 และพบว่าค่าความผิดพลาดต่ำสุดมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 8 ช่วง การคำนวณทางคณิตศาสตร์คำนวณดังนี้ F (t1) - สำหรับความต้องการห้องพักในช่วง t1, x 8211 คือจำนวนห้องพักที่ขายในช่วง i, n - จำนวนงวดที่ผ่านมา (พุทธิชัยและมงคลกุล, 2555) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายง่ายรวดเร็วในการคำนวณและตอบสนองได้เร็วขึ้นเพื่อเปลี่ยนความต้องการเมื่อช่วง N มีขนาดเล็ก อย่างไรก็ตามวิธีนี้มีสองข้อเสียที่สำคัญ ประการแรกสมมติว่าข้อสังเกตล่าสุดเป็นตัวพยากรณ์ที่ดีกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า ประการที่สองเมื่อข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นหรือลดลงวิธีจะถูก overforecast หรือ underforcast อย่างต่อเนื่อง เพื่อที่จะรับมือกับแนวโน้มดังกล่าว Talluri และ Van Ryzin (2004) แนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองหรือสามเท่า การใช้วิธีการนี้ในชุดข้อมูลของเรามีอยู่ที่นี่: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายในการประยุกต์ใช้วิธีการคาดการณ์นี้เพื่อให้บรรลุ MAPE จาก 4 ตัวอย่างที่ดีมากคืออะไร อย่างไรก็ตามตามที่ได้กล่าวมาก่อนวิธีนี้เป็นตัวทำนายที่ไม่ดีเมื่อความต้องการไม่แน่นอนมากขึ้น กราฟต่อไปนี้แสดงสถานการณ์เช่นนี้ MAPE มีค่าเท่ากับ 60 (ในรูปแบบ 2 8211 ที่คาดการณ์ไว้ Values1: 2) และ 55 (ในรูปแบบ 8 8211 คาดการณ์ค่า 2: 8 งวด) พุ่มชัย, ดีมงคลกุล, เจ (2012) ความต้องการห้องพักของโรงแรมผ่านข้อมูลการให้บริการที่ได้รับการยอมรับ การประชุมเชิงปฏิบัติการระบบการจัดการอุตสาหกรรมแห่งเอเชียแปซิฟิค 2012, หน้า 1978-1985 Talluri, K. และ Van Ryzin, G. (2004) ทฤษฎีและการปฏิบัติเกี่ยวกับการจัดการรายได้ Boston, Kluwer Academic Publishers Weatherford, L. R. แอมป์คิมส์ S. E. (2003) การเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์สำหรับการจัดการรายได้ของโรงแรม วารสารนานาชาติของการพยากรณ์อากาศ ฉบับ 19 ไม่มี 3, หน้า 401-415 เครื่องมือค้นหาการแชร์ความถูกต้องของการประมาณการความต้องการเป็นระยะ ๆ Aris A. Syntetos a,. John E. Boylan b, 1 A School of Management, University of Salford, อาคาร Maxwell, เสี้ยว, Salford M5 4WT, สหราชอาณาจักร Buckinghamshire Business School, Buckinghamshire Chilterns University College, Chalfont Campus, ถนน Gorelands, Chalfont St. Giles, เหรียญ HP8 4AD, สหราชอาณาจักร Available 10 พฤศจิกายน 2004 ความต้องการเป็นระยะ ๆ ปรากฏเป็นระยะ ๆ โดยบางช่วงเวลาไม่แสดงความต้องการเลย ในบทความนี้ได้มีการพัฒนาวิธีการพยากรณ์ 4 แบบคือ Simple Moving Average (SMA, 13 period), Single Exponential Smoothing (SES), Crostons method และวิธีการใหม่ (ตาม Crostons approach) ที่พัฒนาขึ้นโดยผู้เขียนเมื่อเร็ว ๆ นี้เปรียบเทียบกับ 3000 real intermittent ความต้องการข้อมูลจากอุตสาหกรรมยานยนต์ ค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดทางรากฐานและสัมพัทธ์ทางเรขาคณิตที่ลงนามและสัมพัทธ์จะแสดงให้เห็นว่าตรงตามข้อกำหนดทางทฤษฎีและทางปฏิบัติของความต้องการเป็นระยะเช่นเดียวกับเปอร์เซ็นต์สถิติที่ดีที่สุดและเปอร์เซ็นต์ที่ดีที่สุดตามมาตรการเหล่านี้ มาตรการเหล่านี้จะใช้ในการทดลองจำลอง ผลการเปรียบเทียบที่ไม่เป็นไปตามตัวอย่างบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของวิธีการใหม่ นอกจากนี้ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าข้อผิดพลาดที่ได้รับการเซ็นชื่อไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดและข้อผิดพลาดของราก - เฉลี่ย - สแควร์สัมพัทธ์เป็นตัววัดที่ถูกต้องสำหรับความต้องการที่ไม่ต่อเนื่อง Aris A. SYNTETOS จบการศึกษาระดับปริญญาตรีจากมหาวิทยาลัยเอเธนส์ระดับปริญญาโทจาก Stirling University และในปีพ. ศ. 2544 สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัย Brunel University - Buckinghamshire Business School ในช่วงปี พ. ศ. 2544-2546 เขาได้รับราชการทหารภาคบังคับในกรีซและปัจจุบันเขาเป็นอาจารย์ที่มหาวิทยาลัย Salford ผลงานวิจัยของเขารวมถึงการพยากรณ์ความต้องการและกระบวนการบริหารจัดการ John E. BOYLAN เป็นผู้ตรวจสอบสาขาบริหารธุรกิจที่ Buckinghamshire Business School, Buckinghamshire Chilterns University College เขาจบปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัย Warwick ในปี พ. ศ. 2540 และได้ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับการคาดการณ์ในระยะสั้นในวารสารต่างๆ ผลงานวิจัยของเขาเกี่ยวข้องกับการพยากรณ์ความต้องการในบริบทการจัดการสินค้าคงคลัง ผู้เขียนที่สอดคล้องกัน โทร 44 161 295 5804 โทรสาร: 44 161 295 3821. Copyright 2004 International Institute of Forecasters. เผยแพร่โดย Elsevier B. V. สงวนลิขสิทธิ์ บทความที่แนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับหนังสือ Copyright 2017 Elsevier B. V. ยกเว้นเนื้อหาบางอย่างที่จัดเตรียมโดยบุคคลที่สาม ScienceDirect เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Elsevier B. V. คุกกี้ถูกใช้โดยไซต์นี้ หากต้องการปฏิเสธหรือเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดไปที่หน้าคุกกี้ของเรา ลงชื่อเข้าใช้ผ่านสถาบันการศึกษาของคุณ