A Società Vuole A Tempo Domanda Utilizzando The Weighted Mobile Media

metodi della serie Time Series Metodi tempo sono tecniche statistiche che fanno uso di dati storici accumulati in un periodo di tempo. metodi di serie storiche per scontato che ciò che è accaduto in passato, continueranno a verificarsi in futuro. Come suggerisce il nome della serie di tempo, questi metodi si riferiscono alla previsione di un solo fattore - il tempo. Essi comprendono la media mobile, livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare e sono tra i metodi più diffusi per la previsione a corto raggio tra le società di servizi e di produzione. Questi metodi presuppongono che i modelli storici identificabili o tendenze della domanda nel corso del tempo si ripetono. Moving previsione media un tempo di serie può essere semplice come utilizzando domanda nel periodo in corso a prevedere la domanda nel prossimo periodo. Questo è talvolta chiamato una previsione ingenuo o intuitivo. 4 Per esempio, se la domanda è di 100 unità di questa settimana, la previsione per settimane la prossima domanda è di 100 unità se la domanda risulta essere invece 90 unità, quindi la seguente domanda settimane è di 90 unità, e così via. Questo tipo di metodo di previsione non tiene in considerazione il comportamento storico domanda si basa solo su richiesta nel periodo corrente. Esso reagisce direttamente ai normali movimenti casuali della domanda. Il metodo semplice media mobile utilizza diversi valori medi durante il recente passato per sviluppare una previsione. Ciò tende a smorzare o appianare, gli aumenti e diminuzioni casuali di una previsione che utilizza un solo periodo. La media mobile semplice è utile per la previsione della domanda che è stabile e non mostra alcun comportamento domanda pronunciata, come ad esempio una tendenza o andamento stagionale. Le medie mobili vengono calcolati per determinati periodi, come ad esempio tre mesi o cinque mesi, a seconda di quanto il previsore desideri per lisciare i dati relativi alla domanda. Più lungo è il periodo di media mobile, più uniforme sarà. La formula per il calcolo della media mobile semplice è calcolare una media mobile semplice La carta istantanea clip Office Supply Company vende e distribuisce forniture per ufficio per aziende, scuole e agenzie entro un raggio di 50 miglia del suo magazzino. L'azienda di forniture per ufficio è competitivo, e la capacità di consegnare gli ordini prontamente è un fattore di ottenere nuovi clienti e mantenere quelli vecchi. (Uffici in genere non ordine quando corrono a corto di rifornimenti, ma quando sono completamente esauriti. Di conseguenza, hanno bisogno immediatamente i loro ordini.) Il manager della società vuole essere determinati driver abbastanza e veicoli sono a disposizione per consegnare gli ordini prontamente e sono dotati di adeguate scorte in magazzino. Pertanto, il manager vuole essere in grado di prevedere il numero di ordini che si verificheranno nel corso del mese successivo (cioè a prevedere la domanda di fornitura). Da record di ordini di consegna, gestione ha accumulato i seguenti dati per gli ultimi 10 mesi, da cui si vuole calcolare a 3 e 5 mesi medie mobili. Supponiamo che è la fine di ottobre. La previsione derivante sia dal 3- o la media mobile 5 mesi è tipicamente per il mese successivo nella sequenza, che in questo caso è novembre. La media mobile è calcolata dalla domanda di ordini per la prima 3 mesi in sequenza secondo la seguente formula: La media mobile 5 mesi viene calcolato dai precedenti 5 mesi di dati domanda come segue: Il 3 e 5 mesi spostando previsioni medie per tutti i mesi di dati domanda sono riportati nella tabella seguente. In realtà, solo le previsioni per novembre in base alla più recente domanda mensile sarebbe stato utilizzato dal gestore. Tuttavia, le previsioni precedenti per mesi precedenti ci permettono di confrontare le previsioni con la domanda effettiva per vedere come precisa il metodo di previsione è - che è, quanto bene lo fa. Tre e cinque mesi Medie Entrambi spostando le previsioni medie nella tabella precedente tendono ad appianare la variabilità che si verificano nei dati effettivi. Questo effetto lisciatura può essere osservato nella figura seguente in cui le medie di 3 mesi e 5 mesi sono state sovrapposte su un grafico dei dati originali: La media mobile 5 mesi nella figura precedente appiana fluttuazioni in misura maggiore la media mobile a 3 mesi. Tuttavia, la media a 3 mesi riflette più da vicino i dati più recenti disponibili al gestore di forniture per ufficio. In generale, le previsioni che utilizzano il più lungo periodo di media mobile sono più lenti a reagire ai recenti cambiamenti della domanda rispetto a quella che quelle fatte usando più breve periodo medie mobili. I periodi supplementari di dati smorzare la velocità con cui la previsione risponde. Stabilire il numero appropriato di periodi da utilizzare in una previsione media mobile spesso richiede una certa quantità di sperimentazione per tentativi ed errori. Lo svantaggio del metodo della media mobile è che non reagisce alle variazioni che si verificano per un motivo, come cicli e effetti stagionali. I fattori che causano i cambiamenti sono generalmente ignorati. Si tratta essenzialmente di un metodo meccanico, che riflette i dati storici in modo coerente. Tuttavia, il metodo della media mobile ha il vantaggio di essere facile da usare, veloce e relativamente economico. In generale, questo metodo può fornire una buona meteo per il breve periodo, ma non dovrebbe essere spinta troppo lontano nel futuro. Ponderata media mobile Il metodo della media mobile può essere regolata a più riflettere da vicino le fluttuazioni nei dati. Nella ponderata metodo della media mobile, i pesi sono assegnati ai dati più recenti, secondo la seguente formula: I dati domanda di PM Servizi computer (mostrato nella tabella per l'Esempio 10.3) sembra seguire un andamento lineare crescente. L'azienda vuole calcolare una linea di tendenza lineare per vedere se è più preciso del livellamento esponenziale e le previsioni di livellamento esponenziale corretti sviluppati negli esempi 10.3 e 10.4. I valori necessari per i meno calcoli quadrati sono i seguenti: L'utilizzo di questi valori, i parametri per la linea di tendenza lineare sono calcolati come segue: Pertanto, l'equazione linea di tendenza lineare è quello di calcolare una previsione per il periodo 13, siano x 13 nel lineari linea di tendenza: il grafico seguente mostra la linea di tendenza lineare rispetto ai dati effettivi. La linea di tendenza sembra riflettere molto attentamente i dati effettivi - che è, di essere una buona misura - e sarebbe quindi un buon modello di previsione per questo problema. Tuttavia, uno svantaggio della linea di tendenza lineare è che non adattarsi ad un cambiamento di tendenza, come i metodi di lisciatura previsione esponenziali sarà cioè, si presume che tutte le previsioni future seguire una linea retta. Questo limita l'uso di questo metodo per un breve lasso di tempo in cui si può essere relativamente certi che la tendenza non cambierà. Le rettifiche di stagione un andamento stagionale è un aumento ripetitivo e diminuzione della domanda. Molti poste a vista mostrano un comportamento stagionale. le vendite di abbigliamento seguono modelli annuali di stagione, con la domanda di vestiti caldi aumentare in autunno e in inverno e in calo in primavera e in estate, come la richiesta di più freddi aumenta di abbigliamento. La domanda di molti articoli al dettaglio, compresi i giocattoli, attrezzature sportive, abbigliamento, apparecchi elettronici, prosciutti, tacchini, vino e frutta, aumento durante la stagione estiva. Augurali domanda carta aumenta in concomitanza con giornate speciali come San Valentino e la Festa della Mamma. i modelli stagionali possono verificarsi anche su base mensile, settimanale o addirittura giornaliera. Alcuni ristoranti hanno una maggiore domanda di sera che a pranzo o durante il fine settimana in contrasto con i giorni feriali. Traffic - quindi le vendite - a centri commerciali raccoglie il Venerdì e Sabato. Ci sono diversi metodi per riflettere i modelli stagionali in una previsione di serie temporali. Descriveremo uno dei metodi più semplici che utilizzano un fattore stagionale. Un fattore stagionale è un valore numerico che viene moltiplicato per il tempo normale per ottenere una previsione destagionalizzato. Un metodo per sviluppare una domanda di fattori stagionali è di dividere la domanda di ciascun periodo stagionale dalla domanda annua totale, secondo la seguente formula: I fattori stagionali derivano tra 0 e 1.0 sono, in effetti, la porzione di domanda annuale totale assegnati ogni stagione. Questi fattori stagionali vengono moltiplicati per la domanda annua prevista per produrre previsioni adattate per ogni stagione. Calcolo di una previsione con aggiustamenti stagionali Wishbone Farms cresce tacchini di vendere ad una società di lavorazione della carne durante tutto l'anno. Tuttavia, la sua stagione è ovviamente nel corso del quarto trimestre dell'anno, da ottobre a dicembre. Wishbone Farms ha sperimentato la domanda per i tacchini per gli ultimi tre anni indicati nella tabella seguente: Perché abbiamo tre anni di dati relativi alla domanda, siamo in grado di calcolare i fattori stagionali dividendo domanda trimestrale complessivo per i tre anni dalla domanda totale in tutti i tre anni : Avanti, vogliamo moltiplicare la domanda prevista per il prossimo anno, 2000, da ciascuno dei fattori stagionali per ottenere la domanda prevista per ogni trimestre. Per fare questo, abbiamo bisogno di una domanda prevista per il 2000. In questo caso, dal momento che i dati relativi alla domanda della tabella sembrano mostrare una tendenza generalmente in aumento, si calcola una linea di tendenza lineare per i tre anni di dati nella tabella per ottenere un ruvido stima del tempo: Così, la previsione per il 2000 è 58.17, o di 58.170 tacchini. Utilizzando questa previsione annuale della domanda, le previsioni destagionalizzati, SF io, per il 2000 stanno confrontando queste previsioni trimestrali con i valori medi attuali nella tabella, che sembrerebbe essere relativamente buone stime di previsione, che riflette sia le variazioni stagionali dei dati e la tendenza al rialzo generale. 10-12. Come è il metodo della media mobile simile a esponenziale 10-13. Che effetto sul modello di livellamento esponenziale aumentando il costante livellamento hanno 10-14. Come funziona regolato livellamento esponenziale diverso dal esponenziale 10-15. Che cosa determina la scelta della costante di smoothing per trend in rettificato esponenziale modello di livellamento 10-16. Negli esempi del capitolo per i metodi di serie temporali, la previsione di partenza è sempre stato ipotizzato essere la stessa come domanda effettiva nel primo periodo. Suggerire altri modi che la previsione di partenza potrebbe essere derivato nell'uso reale. 10-17. Come funziona il modello di previsione linea di tendenza lineare differisce da un modello di regressione lineare per la previsione 10-18. Del tempo modelli della serie presentate in questo capitolo, tra cui la media mobile media ponderata e in movimento, livellamento esponenziale e regolato livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare, che si consideri la migliore Perché 10-19. Quali sono i vantaggi regolata livellamento esponenziale avere su una linea di tendenza lineare per domanda prevista che presenta un trend 4 K. B. Kahn e J. T. Mentzer, Previsione di consumo e industriale, The Journal of Business Forecasting 14, n. 2 (estate 1995): 21-28.Chapter 11 - Gestione della domanda amp Previsione 1. previsione perfetta è praticamente impossibile 2. Piuttosto che cercare per la previsione perfetta, è molto più importante stabilire la pratica di continua revisione della previsione e imparare a vivere con imprecisa 3. prevedere quando la previsione, una buona strategia è quella di utilizzare 2 o 3 metodi e cercare un loro per la vista del senso comune. 2. Fonti di base della domanda 1. domanda a carico - la domanda di prodotti o servizi causati dalla domanda di altri prodotti o servizi. Non molto l'azienda può fare, deve essere soddisfatta. 2. Indipendente domanda - la domanda che non può essere direttamente derivata dalla domanda di altri prodotti. Impresa può: a) assumere un ruolo attivo per influenzare la domanda - applicare una pressione sulla vostra forza vendita b) Prendere un ruolo passivo per influenzare la domanda - se una società è in esecuzione su una piena capacità, potrebbe non voler fare nulla di richiesta. Altri motivi sono competitivi, legale, ambientale, etico e morale. Cercare di prevedere il futuro sulla base di un dato passato. 1. A breve termine - sotto i 3 mesi - le decisioni tattiche, come il rifornimento di inventario o di programmazione EEs nel breve termine 2. A medio termine - 3 M-2Y - catturare gli effetti stagionali, come i clienti risponde a un nuovo prodotto 3. A lungo termine - più di 2 anni. Per identificare i principali punti di svolta e individuare le tendenze generali. La regressione lineare è un tipo speciale di regressione dove i rapporti tra forme variabili una linea retta Y ABX. Y - variabile dipendente a - Y intercetta b - pendenza X - variabile indipendente 'utilizzato per la previsione a lungo termine dei principali avvenimenti e la pianificazione di aggregazione. E 'utilizzato per entrambi, la previsione di serie temporali e la previsione rapporto occasionale. È la tecnica di previsione più utilizzata. Gli eventi più recenti sono più indicativo del futuro (valore massimo prevedibile) rispetto a quelli del passato più lontano. Dovremmo dare più peso ai periodi di tempo di minerale recenti, quando la previsione. Ogni incremento in passato è diminuito di (1- alpha). Maggiore è l'alfa, più da vicino la previsione segue l'attuale. La maggior parte alpha ponderazione recente (1-alfa) na 0 Dati un periodo di tempo più anziani alfa (1-alfa) na 1 I dati di due periodo di tempo più anziani alfa (1-alfa) na 2 Quale dei seguenti metodi di previsione dipende molto dalla scelta del individui destra che judgmentally essere utilizzati per generare effettivamente Valore previsione deve essere compreso tra 0 e 1 1. 2 o più predeterminati valori di Alpha - a seconda del grado di errore, vengono utilizzati diversi valori di Alpha. Se l'errore è di grandi dimensioni, Alpha è 0,8, se l'errore è piccolo, Alpha è di 0,2 2. Valori calcolati di Alpha - in modo esponenziale lisciato errore effettivo diviso per l'errore assoluto in modo esponenziale soffocato. Tecniche qualitative nelle previsioni conoscenza di esperti e richiedono molto giudizio (di nuovi prodotti o regioni) 1. Ricerche di mercato - ricerca di un nuovi prodotti e idee, gusti sui prodotti esistenti. Principalmente INDAGINI amp INTERVISTE 2. Pannello di consenso - l'idea che 2 teste sono meglio di uno. Pannello di persone da una varietà di posizioni può sviluppare una previsione più affidabile di un gruppo ristretto. Il problema è che i livelli più bassi EE sono intimiditi da livelli più elevati di gestione. giudizio esecutivo è usato (più alto livello di gestione è coinvolto). 3. analogia storica - una ditta che produce già tostapane e vuole produrre caffettiere potrebbe utilizzare la storia tostapane come un modello di crescita probabile. 4. Metodo Delphi - molto dipende dalla selezione degli individui giusti che saranno judgmentally essere utilizzati per generare in realtà la previsione. Tutti hanno lo stesso peso (più giusto). Risultati soddisfacenti sono di solito raggiunti in 3 turni. OBIETTIVO - Collaborative Planning, Forecasting e Replenishment (CPFR) per lo scambio di informazioni interne selezionato su un server Web condiviso, al fine di fornire affidabili e futuri di vista a lungo termine della domanda nella fornitura chain. P 498 una società vuole prevedere la domanda utilizzando il (p. 498) Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile semplice. Se l'azienda utilizza tre precedenti valori di vendita annuali (cioè 2009 130, anno 2010 110, e 160 anno 2011), quale dei seguenti è il mobile semplice previsione media per l'anno 2012 A. 100,5 122,5 B. C. D. 133,3 135,6 E. 139.3 Utilizzando la formula 15.5 (pagina 498) previsione per il 2012 (130 110 160) 3 4004 133.3 AACSB: Analytic Blooms Tassonomia: Analizzare difficoltà: Media Jacobs - Capitolo 15 66 apprendimento Obiettivo: 15-05 Mostra come fare una previsione di serie temporali utilizzando le medie di regressione in movimento e esponenziale area argomenti: Time Series Analysis 67. (pag. 500) Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile ponderata. Se l'azienda utilizza due precedenti valori di vendita annuali (vale a dire 110 anno 2011 e anno 2012 130), e vogliamo pesare anno 2011 alle 10 e anno 2012 a 90, quale dei seguenti è il mobile ponderata previsione media per anno 2013 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142 Utilizzando la formula 15,6 (pagina 500) Previsione per il 2013 (110x0.1) (130x0.9) 11 117 128 AACSB: per analisi Blooms Tassonomia: Analizzare difficoltà: Media Jacobs - Capitolo 15 67 apprendimento Obiettivo: 15-05 Mostra come fare una previsione di serie storiche con le medie di regressione in movimento e esponenziale area argomenti: Time Series Analysis Questa anteprima ha sezioni intenzionalmente sfocate. Iscriviti per visualizzare la versione completa. 68. (p. 500) Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile ponderata. Se l'azienda utilizza tre precedenti valori di vendita annuali (cioè anno 2010 160, anno 2011 140 e anno 2012 170), e vogliamo anno peso 2010 al 30, anno 2011 a 30 e l'anno 2012 alle 40, quale dei seguenti è il lo spostamento medio ponderato previsioni per il 2013 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146 Utilizzando la formula 15,6 (pagina 500) previsione per il 2013 (160x0.3) (140x0.3) (170x0.4) 158 AACSB: analitici Blooms Tassonomia: Analizzare difficoltà: Media Jacobs - Capitolo Obiettivo 15 68 apprendimento: 15-05 Mostra come fare una previsione di serie storiche con le medie di regressione in movimento e esponenziale area argomenti: Time Series Analysis 69. Quali sono i due di (p 501). i seguenti sono tra i motivi principali che livellamento esponenziale è diventato ben accettato come una tecnica di previsione A. Precisione B. raffinatezza di analisi C. prevede punti di svolta D. Facilità di utilizzo E. capacità di prevedere le tendenze dei dati in ritardo le tecniche di livellamento esponenziale sono diventati ben accettato per sei motivi principali: 1. I modelli esponenziali sono sorprendentemente accurate. 2. Formulare un modello esponenziale è relativamente facile. 3. L'utente può capire come funziona il modello. 4. Poco calcolo è necessario per utilizzare il modello. 5. Requisiti di memoria informatica sono piccole a causa del limitato utilizzo dei dati storici. 6. I test per la precisione, come al modo in cui il modello sta eseguendo sono facili da calcolare. AACSB: Analytic Questa è la fine dell'anteprima. Iscriviti per accedere al resto del documento. Questa nota è stato caricato su 11.092.012 per il corso MBAA 500 insegnata dal prof multipla durante il periodo primaverile 03.912 a Embry-Riddle Flaz. TERM Primavera 03.912 PROFESSORE Multiple Clicca per modificare il documento details10 una società vuole prevedere la domanda utilizzando il 10. Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile semplice. Se l'azienda utilizza quattro precedenti valori di vendita annuali (vale a dire 100 anno 2010, anno 2011 120, anno 2012 140 e 2013 210), quale dei seguenti è la semplice previsione media mobile a 2014 A. 100,5 B. 140.0 C. 142,5 145,5 D. E. 155,0. C Previsioni per il 2014 (100 120 140 210) 4 5704 142,5. 11. Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile semplice. Se l'azienda utilizza tre precedenti valori di vendita annuali (vale a dire 130 anno 2011, anno 2012 110 e 2013 160), quale dei seguenti è il mobile semplice previsione media per il 2014 A. 100,5 122,5 B. C. D. 133,3 135,6 E. 139.3. C Previsioni per il 2014 (130 110 160) 3 4004 133,3. 12. Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile ponderata. Se l'azienda utilizza tre precedenti valori di vendita annuali (cioè anno 2011 160, anno 2012 140 e 2013 170), e vogliamo pesare anno 2011 al 30 per cento, anno 2012, al 30 per cento, e l'anno 2013 il 40 per cento, che dei seguenti è il mobile ponderata previsione media per il 2014 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146. C previsioni per il 2014 (160 x 0,3) (140 x 0,3) (170 x 0.4) 158. 13 . Una società vuole prevedere la domanda utilizzando la media mobile ponderata. Se l'azienda utilizza due precedenti valori di vendita annuali (cioè l'anno 2012 110 e 2013 130), e vogliamo pesare anno 2012 al 10 per cento e l'anno 2013, il 90 per cento, quale dei seguenti è il mobile ponderata previsione media per il 2014 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142. B previsione per il 2014 (160 x 0,3) (140 x 0,3) (170 x 0.4) 158. 14. una società vuole generare una previsione per la domanda per unità 2014 con livellamento esponenziale. La domanda effettiva nel 2013 era 120. La previsione della domanda nel 2013 era 110. L'utilizzo di questi dati e di una costante livellamento alpha di 0.1, quale dei seguenti è il risultato 2014 il valore del tempo A. 100 B. 110 C. 111 D . 114 E. 120. C 15. continua revisione e aggiornamento alla luce dei nuovi dati è una tecnica di previsione chiamato ripensamenti. T Questa anteprima ha sezioni intenzionalmente sfocate. Iscriviti per visualizzare la versione completa. 16. influenze cicliche su richiesta sono spesso espresse graficamente come una funzione lineare che è o inclinata verso l'alto o verso il basso. F 17. influenze cicliche su richiesta possono provenire da altri eventi quali le elezioni politiche, la guerra, o delle condizioni economiche. T 18. decomposizione di una serie storica significa identificare e separare i dati di serie temporali nelle sue componenti. T 19. L'equazione per livellamento esponenziale afferma che la nuova previsione è uguale al vecchio previsioni più l'errore del vecchio previsioni. F 20. L'esperienza e la prova ed errore sono i modi più semplici per scegliere i pesi per il movimento modello di previsione medio ponderato. T 21. esponenziali previsioni lisciatura ritardo sempre dietro l'effettivo verificarsi, ma possono essere corretti in qualche modo con una regolazione di tendenza. T 22. esponenziale è sempre la migliore e più accurata di tutti i modelli di previsione. F 23. Il metodo livellamento esponenziale richiede che i seguenti dati per prevedere il futuro. A 24. Per ogni problema di previsione, non vi è una migliore tecnica di previsione. F 25. Questa è la fine dell'anteprima. Iscriviti per accedere al resto del documento. Questo prep test è stato caricato su 05.222.016 per il corso OPER 3400 tenuto da Prof. A. cemsaydam durante il periodo primaverile 03.914 a UNC Charlotte. TERM Primavera 03.914 PROFESSORE A. CemSaydam Fare clic per modificare i dettagli del documento