Média móvel com ponderação de previsão de demanda

Metodologia de média móvel ponderada Métodos de previsão: Prós e contras Oi, ame o seu post. Estava me perguntando se você poderia elaborar mais. Usamos SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que a inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual o resultado da previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas no MAD e erro, estoque de segurança e quantidades ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi obrigado por explicar tão eficientemente seu gd demais. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como a Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar pontos de dor que afetam o cliente eo negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Comece com downloads gratuitos Previsão da demanda futura O último artigo desta série (julho de 2006, página 52) explorou a previsão da demanda futura de produtos com uso recorrente. Embora a média ponderada da previsão produziu resultados mais precisos do que simplesmente a média do uso registrado nos últimos meses, ainda há um erro de previsão elevado. Uma diferença significativa ainda existia entre nossa previsão de demanda futura e uso real. Este artigo continuará a explorar maneiras de melhorar a precisão das previsões. Revisão da previsão média ponderada A maioria dos distribuidores elétricos utiliza previsões de média simples para prever o uso futuro de itens estocados. Por exemplo, eles podem média do uso registrado nos últimos seis meses. Isso funciona bem se os produtos tiverem uso bastante consistente, mas muitos produtos experimentam um uso crescente ou decrescente ao longo do tempo. Outros produtos têm um padrão sazonal de uso, onde as vendas são geralmente mais altas durante certas épocas do ano. Alguns produtos experimentam picos recorrentes no uso ao longo do ano. A previsão média ponderada nos permite abordar diferentes padrões de uso nos cálculos de previsão. Cada fórmula média ponderada coloca peso, ou ênfase no histórico de uso registrado em meses anteriores específicos. Aqui está um conjunto comum de pesos a ser usado no cálculo da demanda por um item não sazonal com aumento ou diminuição gradual das vendas: Coloque um peso de 3,0 sobre o uso registrado no período mais recente. Coloque um peso de 2,5 sobre o uso registrado no próximo período anterior. Coloque um peso de 2,0 sobre o uso registrado no próximo período anterior. Coloque um peso de 1,5 sobre o uso registrado no próximo período anterior. Coloque um peso de 1,0 sobre o uso registrado no próximo período anterior. Vamos usar a Tabela 1, Previsão média ponderada, para ajudar a entender como calcular a previsão da Julys para um item com o seguinte histórico de uso. Cada peso é multiplicado pela utilização de meses correspondente. A extensão total (1.297,5) é dividida pelo peso total (10) para determinar nossa previsão da demanda para julho de 129.75 ou 130 peças. Embora isso seja melhor do que uma previsão de 120 peças derivadas da média dos seis meses anteriores de uso (148 133 126 110 104 98) 6 120, ainda não parece ser uma grande previsão. Veja o gráfico de uso nos últimos seis meses para a Tabela 1. A previsão de 130 peças é representada pela linha preta sólida. O uso está obviamente aumentando ao longo do tempo. Não importa qual conjunto de pesos são usados, nenhuma média de uso passado pode resultar em uma previsão maior do que a maior meses de uso. Para melhor prever a demanda futura, considere todos os quatro elementos de uma previsão exata: Aumentando ou diminuindo tendências no uso. Informações colaborativas sobre necessidades futuras específicas dos clientes. O horizonte temporal apropriado para a previsão. As tendências podem ser determinadas examinando o uso nos últimos meses. Na Tabela 2, observe o aumento contínuo mas errático do uso nos últimos quatro meses. O aumento médio no uso nos últimos quatro meses é de 10,5 por cento (14,5 5,6 11,3) 3 10,5. Para aplicar este fator de tendência, multiplique os resultados da fórmula de previsão média ponderada (130) por 1.105 para resultar em uma previsão de 144 peças. A Tabela 3 ilustra o nivelamento do aumento experimentado nos últimos meses. Observe duas diretrizes na aplicação de fatores de tendência às fórmulas de previsão: Na maioria dos casos, os fatores de tendência não devem ser aplicados a menos que o uso consistente crescente ou decrescente exista ao longo de três ou quatro períodos de inventário. Qualquer fator de tendência calculado maior que 100 por cento (uma duplicação no uso) deve normalmente ser trazido à atenção de um comprador ou planejador de estoque antes de sua aplicação. Os fatores de tendência que podem ser determinados examinando o histórico de uso passado são referidos como fatores de tendência internos. Mas outras tendências podem não ser refletidas no histórico de uso passado. Aqui estão três exemplos: Seu departamento de marketing pode estimar as vendas dos itens em uma determinada linha de produtos irá aumentar em 15 por cento. Isso pode ser devido a um novo esforço de vendas, uma mudança na economia, o aumento dos clientes atuais no negócio, um concorrente deixando o mercado, ou qualquer outro motivo. Você pode antecipar uma diminuição no uso de 10 por cento devido a um novo concorrente entrar no mercado ou um aumento nas taxas de juros. Fatores atmosféricos como temperaturas extremas ou precipitação podem fazer com que o uso aumente ou diminua. Estes são referidos como fatores de tendência externos porque as informações para eles vêm de fora de sua organização: suas observações de vendas do mercado, as notícias financeiras em um jornal local ou na Internet, a previsão do tempo ou alguma outra fonte. Os fatores de tendência externos geralmente afetam toda uma linha de produtos ou todos os produtos de uma filial, mas os fatores de tendência internos são calculados para itens individuais. Os fatores de tendência externos geralmente são identificados pela observação. Isso significa que os vendedores ou compradores notar uma mudança significativa no uso e começar a procurar por uma razão. É importante registrar essas observações e ver se elas ocorrem novamente no futuro. Observe o efeito específico de cada fator externo cada vez que ele afeta a previsão. Por exemplo, as vendas realmente aumentaram pelos projetados 15 por cento quando um concorrente saiu do mercado Ou foi 12 por cento Os resultados servirão de guia na aplicação do fator específico nas previsões futuras. As previsões precisas ajudam a alcançar o objetivo de uma gestão eficaz do inventário: atender ou superar as expectativas dos clientes quanto à disponibilidade de produtos com a quantidade de cada item que maximizará seus lucros líquidos. O próximo artigo irá explorar os elementos restantes de uma previsão exata: estimativas colaborativas eo horizonte de previsão. Enquanto isso, se você tiver alguma dúvida específica, por favor me avise. Com mais de 36 anos de experiência, Jon Schreibfeder é presidente de Gestão de Inventário Efetivo Inc. Coppell, Texas, uma empresa de consultoria dedicada a ajudar os distribuidores a maximizar a produtividade e rentabilidade do seu investimento em estoque inventário. Schreibfeder é autor do recentemente publicado Achieving Efeitos Inventário Gestão 3 ª Edição. Contate o Schreibfeder em (972) 304-3325 ou jonseffectiveinventory. Como os dispositivos móveis são tão comuns em nossas vidas pessoais, esperamos a mesma funcionalidade em nossa vida profissional. Isso se tornou um desafio para os distribuidores. Em particular, muitos distribuidores estão vendo expectativas crescentes entre seus clientes para um serviço mais rápido e melhor, onde quer que eles gerenciem seus clientes baseados. Para atender a essas expectativas, você precisa garantir que seus funcionários possam acessar seu sistema de negócios e se comunicar rapidamente e com eficiência com clientes e funcionários em outros locais. AbordagensQuantitativas da Previsão A maioria das técnicas quantitativas calcula a previsão da demanda como uma média da demanda passada. A seguir estão as técnicas de previsão de demanda importantes. Método de média simples: Uma média simples de demandas que ocorrem em todos os períodos de tempo anteriores é tomada como a previsão de demanda para o próximo período de tempo neste método. (Exemplo 1) Método de média móvel simples: Neste método, a média das demandas de vários dos períodos mais recentes é tomada como a previsão de demanda para o próximo período de tempo. O número de períodos passados ​​a serem usados ​​nos cálculos é selecionado no início e é mantido constante (como a média móvel de 3 períodos). (Exemplo 2) Método de média móvel ponderada: Neste método, os pesos desiguais são atribuídos aos dados de demanda passada enquanto calculam a média móvel simples como a previsão de demanda para o próximo período de tempo. Geralmente, os dados mais recentes são atribuídos ao fator de maior peso. (Exemplo 3) Método de suavização exponencial: Neste método, os pesos são atribuídos em ordem exponencial. Os pesos diminuem exponencialmente dos dados de demanda mais recentes para dados de demanda mais antigos. (Exemplo 4) Método de análise de regressão: Neste método, dados de demanda passada são usados ​​para estabelecer uma relação funcional entre duas variáveis. Uma variável é conhecida ou assumida como sendo conhecida e utilizada para prever o valor de outra variável desconhecida (isto é, a procura). (Exemplo 5) Erro na Previsão O erro na previsão não é senão a diferença numérica na demanda prevista e na demanda real. MAD (Mean Absolute Deviation) e Bias são duas medidas que são usadas para avaliar a precisão da demanda prevista. Pode-se notar que MAD expressa a magnitude mas não a direção do erro.