Capitolo 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 delle previsioni e per imparare a vivere con imprecisa 3. Previsioni Quando 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. Weighted Moving Metodi media di previsione: pro e contro Ciao, l'amore tuo post. Si chiedeva se si potesse elaborare futher. Usiamo SAP. In esso vi è una selezione è possibile scegliere prima di eseguire la vostra previsione chiamata inizializzazione. Se si seleziona questa opzione si ottiene un risultato del tempo, se si esegue prevedere i di nuovo, nello stesso periodo, e non si seleziona inizializzazione il risultato cambia. Io non riesco a capire che cosa sta facendo l'inizializzazione. Voglio dire, mathmatically. Quale previsione risultato è migliore per salvare e utilizzare per esempio. I cambiamenti tra i due non sono nella quantità prevista, ma nel MAD e l'errore, le scorte di sicurezza e le quantità ROP. Non sono sicuro se si utilizza SAP. hi grazie per spiegare in modo effeciently suo troppo gd. grazie ancora Jaspreet Lascia un commento Cancella risposta Chi Shmula Pete abilla è il fondatore della Shmula e il carattere, Kanban Cody. Egli ha aiutato le aziende come Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, e altri ridurre i costi e migliorare l'esperienza del cliente. Lo fa attraverso un metodo sistematico per identificare punti di dolore che incidono sui clienti e il business, e incoraggia un'ampia partecipazione dei soci dell'azienda per migliorare i propri processi. Questo sito è una raccolta delle sue esperienze che vuole condividere con voi. Inizia con download gratuiti media mobile semplice Il secondo metodo ad hoc è semplice media mobile. in cui i valori precedenti vengono utilizzati per trovare il parametro più adatto che dà l'errore di previsione più basso. La parte cruciale di questo metodo è corretta scelta del numero di periodi presi nelle previsioni. Weatherford e Kimes (2003) sono stati testando 2 8211 8 periodi e hanno dimostrato che l'errore più basso ha dato 8 periodo di media mobile. La previsione matematicamente è calcolata come segue: dove (t1) - forecast della domanda stanza nel periodo t1 F, x 8211 è il numero di camere vendute nel periodo I, N-il numero di periodi passati (Phumchusri e Mongkolkul, 2012). Media mobile semplice è semplice, veloce per calcolare e rispondere più rapidamente alle variazioni della domanda quando periodo N è piccolo. Tuttavia questo metodo presenta due svantaggi principali. In primo luogo, si presume che la maggior parte delle osservazioni recenti sono predittori migliori di dati più vecchi. In secondo luogo, quando presenta i dati verso l'alto o tendenza al ribasso, il metodo sarà costantemente overforecast o underforcast. Al fine di far fronte a tali tendenze Talluri e Van Ryzin (2004) ha raccomandato con doppia o tripla media mobile. L'applicazione di questo metodo sul nostro set di dati è disponibile qui: Simple Moving Average Nella nostra applicazione di questo metodo di previsione ha permesso di raggiungere MAPE di 4, che è un ottimo esempio. Tuttavia, come accennato prima, questo metodo è un povero predittore quando la richiesta è più instabile. Il grafico seguente mostra una situazione del genere, in cui MAPE è pari a 60 (nel modello 2 8211 previsto Values1: 2 periodi) e 55 (nel modello 8 8211 values2 previsto: 8 punti). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2012) La domanda Camera di albergo tramite osservato Informazioni per prenotare. Atti del Asia Pacific Industrial Engineering amp Management Systems Conference 2012, pp. 1978-1985 Talluri, K. Van Ryzin, G. (2004) La teoria e la pratica della gestione delle entrate. Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, L. R. amp Kimes, S. E. (2003). Un confronto di metodi di previsione per la gestione delle entrate albergo. International Journal di Previsione. vol. 19, no. 3, pp. 401-415. Condividi Ricerca engineThe accuratezza della domanda intermittente stima Aris A. Syntetos un ,. John E. Boylan B, 1. a Il School of Management, Università di Salford, Maxwell Building, The Crescent, Salford M5 4WT, UK b Buckinghamshire Business School, nel Buckinghamshire Chilterns University College, Chalfont Campus, Gorelands Lane, Chalfont St. Giles, Bucks HP8 4AD, Regno Unito Disponibile on-line 10 novembre 2004. domanda intermittente appare sporadicamente, con alcuni periodi di tempo mostrano nessuna richiesta a tutti. In questo lavoro, quattro metodi di previsione, media mobile semplice (SMA, 13 periodi), singolo esponenziale (SES), il metodo Crostons, e un nuovo metodo (basato su un approccio Crostons) recentemente sviluppato dagli autori, sono confrontati su 3000 vera intermittente serie di dati richiesta da parte dell'industria automobilistica. La media firmato e relativi errori root-mean-quadri geometrici sono indicati per soddisfare i requisiti teorici e pratici della domanda intermittente, così come la percentuale migliore e la percentuale migliori statistiche riassuntive sulla base di queste misure. Queste misure sono successivamente applicate in un esperimento di simulazione. I risultati del confronto out-of-campione risulta prestazioni superiori del nuovo metodo. Inoltre, i risultati mostrano che l'errore medio firmato non è fortemente scala Errore radice-quadratico medio dipendente e la relativa geometrica è una misura di precisione buon comportamento per la domanda intermittente. La domanda previsione della domanda intermittente Precisione misura metodo Crostons esponenziale concorrenza levigante Previsione Aris A. SYNTETOS ha conseguito la laurea presso l'Università di Atene, una laurea magistrale da Stirling University e nel 2001, ha completato un dottorato di ricerca presso la Brunel University-Buckinghamshire Business School. Nel periodo 20012003, che ha fatto il servizio militare obbligatorio in Grecia, e attualmente, è docente presso l'Università di Salford. I suoi interessi di ricerca includono processi di previsione della domanda e di gestione. John E. BOYLAN è Reader in Management Science presso Buckinghamshire Business School, nel Buckinghamshire Chilterns University College. Ha completato un dottorato di ricerca presso l'Università di Warwick nel 1997 e ha pubblicato articoli su previsioni a breve termine in una varietà di riviste. I suoi interessi di ricerca riguardano la domanda di previsione in un contesto di gestione delle scorte. Autore Corrispondente. Tel. 44 161 295 5804 fax: 44 161 295 3821. Copyright 2004 Istituto Internazionale di Forecasters. Pubblicato da Elsevier B. V. Tutti i diritti riservati. Citando articoli () Raccomandato Articoli correlati contenuto del libro Copyright 2017 Elsevier B. V. tranne alcuni contenuti forniti da terzi. ScienceDirect è un marchio registrato di Elsevier B. V. cookie vengono utilizzati da questo sito. Per rifiutare o saperne di più, visita la pagina cookie. Entra tramite il proprio istituto
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