O-O-Notas Las notas son una serie de notas introductorias sobre temas que caen bajo el título general del campo de la investigación de operaciones (OR). Ellos fueron utilizados originalmente por mí en un curso introductorio o doy en el Imperial College. Ahora están disponibles para su uso por cualquier estudiantes y profesores interesados en o está sujeto a las siguientes condiciones. Una lista completa de los temas disponibles en O-Notes se puede encontrar aquí. ejemplos de pronósticos de pronóstico ejemplo 1996 examen UG La demanda de un producto en cada uno de los últimos cinco meses se muestra a continuación. Utilice un promedio móvil de dos meses para generar un pronóstico para la demanda en el mes 6. Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,9 para generar un pronóstico de demanda de la demanda en el mes 6. ¿Cuál de estas dos previsiones prefiere y por whySolution Los dos mes media móvil de dos meses a cinco es dada por: la previsión para el mes seis es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes m 5 5 2350. la aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,9 obtenemos: Como antes de que el pronóstico para el mes seis es sólo el promedio para el mes 5 5 M 2386 para comparar las dos predicciones se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para el movimiento MSD media (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) SUP2 / 3 16,67 y para la media suavizada exponencialmente con una constante de alisamiento de 0,9 MSD (13 - 17 de ) sup2 (16.60 - 19) ¿sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) SUP2 / 4 10.44 en general vemos que aparece suavizado exponencial para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 2386 que ha sido producido por suavizado exponencial. La previsión de ejemplo 1994 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una nueva loción de afeitar en una tienda para cada uno de los últimos 7 meses. Calcular un promedio móvil de dos meses para dos meses a siete. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes ocho Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 para obtener una previsión de la demanda en el mes ocho. ¿Cuál de las dos previsiones para el mes de ocho prefiere y por qué El encargado de la tienda cree que los clientes están cambiando a este nuevo después del afeitado de otras marcas. Discutir cómo se puede modelar este comportamiento de conmutación e indicar los datos que se requeriría para confirmar si este cambio se está produciendo o no. Solución El promedio móvil de dos meses para seis y cincuenta y ocho meses viene dada por: La previsión para el mes de ocho es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes 7 m 7 46. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 obtenemos: como antes, el pronóstico para el mes de ocho es más que el promedio para el mes 7 7 M 31.11 31 (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 En general vemos que la media móvil bienal mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 46 que ha sido producido por el promedio móvil de dos meses. Para examinar el cambio tendríamos que utilizar un modelo de proceso de Markov, donde afirma marcas y necesitaríamos información de estado inicial y las probabilidades de cambiar de proveedor (a partir de encuestas). Tendríamos que ejecutar el modelo en datos históricos para ver si tenemos un ajuste entre el modelo y el comportamiento histórico. La previsión de ejemplo 1992 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de la maquinilla de afeitar en una tienda para cada uno de los últimos nueve meses. Calcular un promedio móvil de tres meses para tres meses a nueve. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes de diez Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 para obtener una previsión de la demanda en el mes diez. ¿Cuál de los dos pronósticos para el mes de diez prefieres y por qué Solución El promedio móvil de tres meses para meses 3 a 9 viene dada por: La previsión para el mes 10 es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes 9 9 m 20.33. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 10 es 20. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 obtenemos: Como antes, el pronóstico para el mes 10 es sólo el promedio para el mes 9 M 9 18,57 19 (como lo no puede tener la demanda fraccionada). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 En general vemos que la media móvil de tres mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 20 que ha sido producido por la media móvil de tres meses. La previsión de ejemplo 1991 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de máquina de fax en una tienda por departamentos en cada uno de los últimos doce meses. Calcular el promedio móvil de cuatro meses para los meses 4 a 12. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. ¿Cuál de las dos previsiones para el mes 13 preferís y por qué ¿Qué otros factores no considerados en los cálculos anteriores, podrían influir en la demanda de la máquina de fax en el mes 13 Solución el promedio de cuatro meses para los meses de 4 a 12 viene dada por: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30,5 m 9 ( 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46.25 el pronóstico para el mes 13 es sólo el movimiento promedio para el mes antes de que esto es la media móvil de 12 meses m 12 46.25. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 13 es 46. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 obtenemos: Como antes, el pronóstico para el mes 13 es sólo el promedio para el mes 12 M 12 38.618 39 (como lo no puede tener la demanda fraccionada). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 En general vemos que el promedio móvil de cuatro mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 46 que ha sido producido por el promedio móvil de cuatro meses. los cambios estacionales de precios de publicidad de la demanda, tanto de esta marca y otras marcas en general la situación económica nueva tecnología ejemplo Forecasting 1989 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de horno de microondas en unos grandes almacenes de cada uno de los últimos doce meses. Calcular un promedio móvil de seis meses para cada mes. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,7 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. ¿Cuál de los dos pronósticos para el mes 13 ¿O prefiere y por qué Solución Ahora no puede calcular una de seis meses de media móvil hasta que tengamos al menos 6 observaciones - es decir, sólo podemos calcular un promedio ejemplo de mes 6 en adelante. Por lo tanto tenemos: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30.50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32.00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34.00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35.50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38.17 El pronóstico para el mes 13 es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil de 12 meses m 12 38.17. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 13 es 38. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,7 obtenemos: 3 Niveles Previsión Comprensión y métodos que puede generar tanto las previsiones detalle (solo artículo) y el resumen (línea de productos previsiones) que reflejan los patrones de demanda del producto. El sistema analiza las ventas pasadas para calcular las previsiones utilizando 12 métodos de pronóstico. Las previsiones incluyen información detallada a nivel de artículo y más alto nivel de información acerca de una rama o de la empresa en su conjunto. 3.1 Previsión Criterios de evaluación del rendimiento Dependiendo de la selección de opciones de procesamiento y sobre las tendencias y patrones en los datos de ventas, algunos métodos de pronóstico se desempeñan mejor que otros para un conjunto de datos histórica dada. Un método de pronóstico que es apropiado para un producto podría no ser apropiada para otro producto. Usted puede encontrar que un método de pronóstico que ofrece buenos resultados en una etapa de un ciclo de vida del producto sigue siendo apropiada durante todo el ciclo de vida. Es posible seleccionar entre dos métodos para evaluar el rendimiento actual de los métodos de pronóstico: Porcentaje de precisión (POA). Desviación media absoluta (MAD). Ambos métodos de evaluación del desempeño requieren datos históricos de ventas para un período que especifique. Este período se denomina período de retención o período de mejor ajuste. Los datos de este período se utiliza como la base para recomendar que método de pronóstico para uso en la fabricación de la siguiente proyección de pronóstico. Esta recomendación es específica para cada producto y puede cambiar de una generación a la siguiente previsión. 3.1.1 Ajuste perfecto El sistema recomienda el mejor pronóstico de ajuste mediante la aplicación de los métodos de pronóstico seleccionados en el historial de pedidos de ventas anteriores y comparar la simulación de la previsión de la historia real. Al generar un mejor pronóstico de ajuste, el sistema compara las historias de órdenes de venta reales a los pronósticos de un período de tiempo específico y calcula la precisión con cada método de pronóstico diferente predijo ventas. A continuación, el sistema recomienda la previsión más exacta como el mejor ajuste. Este gráfico ilustra mejores previsiones de ajuste: Figura 3-1 previsión del ajuste óptimo El sistema utiliza esta secuencia de pasos para determinar el mejor ajuste: El uso de cada método especificado para simular un pronóstico para el período de retención. Comparar las ventas reales a las previsiones simuladas para el período de retención. Calcular el POA o el MAD para determinar qué método de pronóstico más se acerque a las ventas reales del pasado. El sistema utiliza ya sea POA o MAD, basado en las opciones de proceso que seleccione. Recomendar un mejor pronóstico de ajuste por el POA que está más cerca del 100 por ciento (más o menos) o la DAM que está más cerca de cero. 3.2 Métodos de previsión de JD Edwards EnterpriseOne Gestión de Previsión utiliza 12 métodos para la predicción cuantitativa e indica qué método proporciona el mejor ajuste para la predicción de la situación. En esta sección se explica lo siguiente: Método 1: Porcentaje Durante el año pasado. Método 2: Porcentaje calculado sobre el año pasado. Método 3: El año pasado a este año. Método 4: Media móvil. Método 5: Aproximación Lineal. Método 6: regresión de mínimos cuadrados. Método 7: Aproximación de segundo grado. Método 8: Método flexible. Método 9: media móvil ponderada. Método 10: Linear Smoothing. Método 11: Ajuste exponencial. Método 12: suavizado exponencial con tendencia y la estacionalidad. Especificar el método que desea utilizar en las opciones de proceso para el programa Pronóstico Generación (R34650). La mayoría de estos métodos proporcionan un control limitado. Por ejemplo, el peso colocado en datos históricos recientes o el intervalo de fechas de los datos históricos que se utilizan en los cálculos puede ser especificado por usted. Los ejemplos de la guía indican el procedimiento de cálculo para cada uno de los métodos de pronóstico disponibles, teniendo en cuenta un conjunto idéntico de datos históricos. Los ejemplos de métodos en uso la parte de guía o la totalidad de estos conjuntos de datos, que son datos históricos de los últimos dos años. La proyección de previsión entra en el próximo año. Estos datos historial de ventas es estable con pequeños aumentos estacionales en julio y diciembre. Este patrón es característico de un producto maduro que podrían estar acercándose a la obsolescencia. 3.2.1 Método 1: Porcentaje Durante el año pasado Este método utiliza la fórmula por ciento durante el año pasado para multiplicar cada período de pronóstico por el porcentaje de aumento o disminución especificada. Para pronosticar la demanda, este método requiere el número de periodos para el mejor ajuste más un año de historial de ventas. Este método es útil para pronosticar la demanda de artículos de temporada con el crecimiento o decrecimiento. 3.2.1.1 Ejemplo: Método 1: Porcentaje Durante el año anterior La fórmula por ciento durante el año pasado multiplica los datos de ventas desde el año anterior por un factor especificado y luego los proyectos que resultan durante el próximo año. Este método puede ser útil en el presupuesto para simular el efecto de una tasa de crecimiento especificado o cuando el historial de ventas tiene un componente estacional significativo. Especificaciones de pronósticos: factor de multiplicación. Por ejemplo, especifique 110 en la opción de proceso para aumentar los datos de historial de ventas años anteriores por 10 por ciento. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión, más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste) que especifique. Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de previsión: pronóstico de febrero es igual a 117 veces 1,1 128,7 redondeado a 129. previsión de marzo es igual a 115 veces 1,1 126,5 redondeado a 127. 3.2.2 Método 2: Porcentaje calculado sobre el año pasado Este método utiliza el porcentaje calculado sobre año última fórmula para comparar las últimas ventas de los períodos especificados a las ventas de los mismos períodos del año anterior. El sistema determina un porcentaje de aumento o disminución y, a continuación, multiplica cada periodo por el porcentaje para determinar el pronóstico. Para pronosticar la demanda, este método requiere que el número de períodos de la historia de órdenes de venta más un año de historial de ventas. Este método es útil para pronosticar la demanda a corto plazo para los artículos de temporada con el crecimiento o decrecimiento. 3.2.2.1 Ejemplo: Método 2: Porcentaje calculado sobre el año pasado el porcentaje calculado sobre la fórmula último año multiplica los datos de ventas del año anterior por un factor que es calculado por el sistema, y luego se proyecta que el resultado para el próximo año. Este método puede ser útil en la proyección el efecto de extender la tasa de crecimiento reciente para un producto en el siguiente año preservando al mismo tiempo un patrón estacional que está presente en el historial de ventas. Previsión especificaciones: Rango de historial de ventas a utilizar en el cálculo de la tasa de crecimiento. Por ejemplo, especificar n es igual a 4 en la opción de proceso para comparar el historial de ventas correspondientes a los últimos cuatro períodos de esos mismos cuatro períodos del año anterior. Utilice la escala calculada para que la proyección para el próximo año. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones, n 4 dada: pronóstico de febrero es igual a 117 veces 0.9766 114.26 redondeado a 114. previsión de marzo es igual a 115 veces 0.9766 112.31 redondeado a 112. 3.2.3 Método 3: El año pasado a este año Este método usos últimos años las ventas para los próximos años de pronóstico. Para pronosticar la demanda, este método requiere que el número de períodos de mejor ajuste más un año de la historia de órdenes de venta. Este método es útil para pronosticar la demanda de productos maduros con la demanda o nivel de demanda estacional sin una tendencia. 3.2.3.1 Ejemplo: Método 3: El año pasado a este año, el año pasado a esta fórmula Año datos de copias de ventas del año anterior al siguiente año. Este método puede ser útil en la elaboración de presupuestos para simular las ventas en el nivel actual. El producto es maduro y tiene ninguna tendencia a largo plazo, pero podría existir un patrón de demanda estacional significativa. Previsión especificaciones: Ninguno. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: las previsiones de enero es igual a enero del año pasado, con un valor previsto de 128. pronóstico de febrero es igual a febrero del año pasado, con un valor previsto de 117. previsión de marzo es igual a marzo del año pasado, con un valor de previsión de 115. 3.2.4 método 4: Moving Average Este método utiliza la fórmula media en movimiento para promediar el número especificado de períodos de proyectar el próximo período. Usted debe volver a calcular con frecuencia (mensual, o por lo menos trimestralmente) para reflejar el cambio de nivel de la demanda. Para pronosticar la demanda, este método requiere que el número de períodos de mejor ajuste más el número de periodos de la historia de órdenes de venta. Este método es útil para pronosticar la demanda de productos maduros y sin una tendencia. 3.2.4.1 Ejemplo: Método 4: Media móvil de media móvil (MA) es un método popular para promediar los resultados de las ventas de la historia reciente para determinar una proyección a corto plazo. El método de previsión MA va a la zaga tendencias. Previsión del sesgo y los errores sistemáticos se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros que para los productos que se encuentran en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. Pronóstico de especificaciones: n es igual al número de periodos de la historia de ventas para usar en el cálculo de las previsiones. Por ejemplo, especifique n 4 en la opción de proceso para utilizar los más recientes cuatro períodos como base para la proyección en el próximo período de tiempo. Un valor grande de n (por ejemplo, 12) requiere más historial de ventas. Es el resultado de un pronóstico estable, pero es lento en reconocer los cambios en el nivel de ventas. A la inversa, un pequeño valor de n (por ejemplo, 3) es más rápido para responder a los cambios en el nivel de ventas, pero el pronóstico puede variar tan ampliamente que la producción no puede responder a las variaciones. Requerido historial de ventas: n más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de previsión: pronóstico de febrero es igual a (114 119 137 125) / 4 123.75 redondeado a 124. previsión de marzo es igual a (119 137 125 124) / 4 126.25 redondeado a 126. 3.2.5 Método 5: Aproximación Lineal este método utiliza la fórmula de aproximación lineal para calcular una tendencia del número de períodos de la historia de órdenes de venta y proyectar esta tendencia a la previsión. Usted debe volver a calcular la tendencia mensual para detectar cambios en las tendencias. Este método requiere que el número de períodos de mejor ajuste más el número de períodos específicos de la historia de órdenes de venta. Este método es útil para pronosticar la demanda de nuevos productos, o productos con tendencias positivas o negativas que no son consistentes debido a las fluctuaciones estacionales. 3.2.5.1 Ejemplo: Método 5: Aproximación Lineal aproximación lineal calcula una tendencia que se basa en dos puntos de venta de datos de historia. Esos dos puntos definen una línea de tendencia recta que se proyecta hacia el futuro. Utilizar este método con precaución debido a las previsiones de largo alcance están apalancados por los cambios pequeños en tan sólo dos puntos de datos. Pronóstico de especificaciones: n es igual a la punto de datos de historial de ventas que se compara con el punto de datos más reciente para identificar una tendencia. Por ejemplo, especifique n 4 para utilizar la diferencia entre diciembre (datos más recientes) y agosto (cuatro períodos antes de diciembre) como base para el cálculo de la tendencia. Mínimo requerido historial de ventas: n más 1 más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: las previsiones de enero de diciembre del año pasado 1 (Tendencia) que es igual a 137 (1 Tiempos 2) 139. pronóstico de febrero de diciembre del año pasado 1 (Tendencia) que es igual a 137 (2 veces 2) 141. previsión de marzo de diciembre del año pasado 1 (Tendencia), que es igual a 137 (3 veces) 2 143. 3.2.6 método 6: regresión por mínimos Cuadrados los regresión por mínimos Cuadrados (LSR) método deriva una ecuación que describe una relación lineal entre los datos históricos de ventas y el paso del tiempo. LSR se ajusta a una línea a la gama seleccionada de datos de manera que se reduzcan al mínimo la suma de los cuadrados de las diferencias entre los puntos de datos de ventas reales y la recta de regresión. La previsión es una proyección de esta línea recta hacia el futuro. Este método requiere el historial de datos de ventas para el período que está representado por el número de períodos de mejor ajuste más el número especificado de períodos de datos históricos. El requisito mínimo es de dos puntos de datos históricos. Este método es útil para pronosticar la demanda cuando una tendencia lineal está en los datos. 3.2.6.1 Ejemplo: Método 6: regresión de mínimos cuadrados de regresión lineal o regresión de mínimos cuadrados (LSR), es el método más popular para la identificación de una tendencia lineal en los datos históricos de ventas. El método calcula los valores de a y b para ser utilizado en la fórmula: Esta ecuación describe una línea recta, en la que Y representa ventas y X representa el tiempo. La regresión lineal es lento en reconocer los puntos de inflexión y los cambios de función paso de la demanda. La regresión lineal se ajusta a una línea recta a los datos, incluso cuando los datos es estacional o mejor descrito por una curva. Cuando los datos de historial de ventas sigue una curva o tiene un fuerte patrón estacional, pronosticar el sesgo y se producen errores sistemáticos. Pronóstico de especificaciones: n es igual a los períodos de la historia de ventas que serán utilizados en el cálculo de los valores de a y b. Por ejemplo, especifique n 4 para utilizar la historia de septiembre a diciembre de base para los cálculos. Cuando se dispone de datos, ordinariamente se destinen a n más grande (tal como n 24). LSR define una línea de tan sólo dos puntos de datos. Para este ejemplo, se eligió un valor pequeño para n (n 4) para reducir los cálculos manuales que se requieren para verificar los resultados. Mínimo requerido historial de ventas: n periodos más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: el pronóstico de marzo es igual a 119,5 (7 veces) 2.3 135.6 redondeado a 136. 3.2.7 Método 7: Segundo Grado aproximación para proyectar el pronóstico, este método utiliza la fórmula de aproximación de segundo grado para trazar una curva que se basa en el número de períodos de la historia de ventas. Este método requiere que el número de períodos de mejor ajuste más el número de periodos de la historia de órdenes de venta tres veces. Este método no es útil para pronosticar la demanda de un período a largo plazo. 3.2.7.1 Ejemplo: Método 7: Segundo Grado aproximación de regresión lineal determina los valores de a y b en la fórmula de previsión Y a b X con el objetivo de ajustar una línea recta a los datos del historial de ventas. Segundo Grado aproximación es similar, pero este método determina valores para a, b y c en la fórmula de esta previsión: Y a b c X X 2 El objetivo de este método es para ajustar una curva a los datos del historial de ventas. Este método es útil cuando un producto se encuentra en la transición entre las etapas del ciclo de vida. Por ejemplo, cuando un nuevo producto se mueve de introducción a las etapas de crecimiento, la tendencia de ventas puede acelerar. Debido al término de segundo orden, el pronóstico puede acercarse rápidamente el infinito o bajar a cero (dependiendo de si el coeficiente c es positivo o negativo). Este método es útil sólo en el corto plazo. Especificaciones de pronósticos: se encontró la fórmula A, B, y C para ajustar una curva a exactamente tres puntos. Especifica n, el número de períodos de tiempo de los datos que se acumule en cada uno de los tres puntos. En este ejemplo, n 3. datos de ventas reales de abril a junio se combinan en el primer punto, Q1. Julio a septiembre se suman para crear la Q2, y de octubre a diciembre suma a la Q3. La curva se ajusta a los tres valores de Q1, Q2, y Q3. Requerido historial de ventas: 3 veces n períodos de cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: Q0 (Ene) (Feb) (Mar) Q1 (Abr) (mayo) (Jun) que es igual a 125 122 137 384 Q2 (jul) (agosto) (sep), que es igual a 140 129 131 400 Q3 (Oct) (Nov) (Dec) que es igual a 114 119 137 370 la siguiente etapa implica el cálculo de los tres coeficientes a, b, y c para ser utilizado en la fórmula de predicción ab y X X c 2. Q1, Q2, y Q3 se presentan en el gráfico, donde el tiempo se representa en el eje horizontal. Q1 representa las ventas totales históricos para abril, mayo y junio y se traza en X 1 Q2 corresponde a julio a septiembre Q3 corresponde a octubre a diciembre y Q4 representa enero a marzo. Este gráfico ilustra el trazado de la Q1, Q2, Q3, Q4 y para la segunda aproximación grado: Figura 3-2 Trazado de Q1, Q2, Q3, Q4 y para la segunda aproximación grado tres ecuaciones describen los tres puntos en el gráfico siguiente: (1) Q1 un bX cX 2 donde X 1 (abc P1) (2) Q2 a bx cX 2 donde X 2 (Q2 una 2b 4c) (3) Q3 un bX cX 2 donde X 3 (Q3 una 3b 9c) Resolver las tres ecuaciones simultáneamente para encontrar b, a y c: ecuación Restar 1 (1) de la ecuación 2 (2) y resuelve para b: (2) ndash (1) P2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Sustituto de esta ecuación para b en la ecuación (3): (3) Q3 un (Q1 Q2 ndash) 3 ndash 3c 9c un Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) por último, sustituir estas ecuaciones para a y b en la ecuación (1): (1) Q3 ndash 3 (Q1 ndash Q2) (Q2 Q1 ndash) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) / 2 El método de segundo grado aproximación calcula a, b, y c de la siguiente manera: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (ndash Q1) ndash3c Q2 (400 ndash 384) ndash (3 veces ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) / 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) / 2 ndash23 Este es un cálculo del segundo pronóstico grado de aproximación: bx cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Cuando X 4, Q4 322 340 368 294. El ndash el pronóstico es igual a 294/3 98 por período. Cuando X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. La previsión es igual a 172/3 58.33 redondea a 57 por período. Cuando X 6, Q6 322 510 828 ndash 4. La previsión es igual a 4/3 1.33 redondeado al 1 por periodo. Este es el pronóstico para el próximo año, el año pasado a este año: 3.2.8 Método 8: Método flexible Este método le permite seleccionar el mejor ajuste del número de períodos de la historia de órdenes de venta que comienza n meses antes de la fecha de inicio de previsión, ya aplicar un incremento o decremento, factor de multiplicación con el que modificar el pronóstico. Este método es similar al método 1, por ciento durante el año pasado, excepto que se puede especificar el número de períodos que se utilizan como base. En función de lo que seleccione como n, este método requiere períodos de mejor ajuste más el número de periodos de datos de ventas de que se mencione. Este método es útil para pronosticar la demanda para una tendencia planeado. 3.2.8.1 Ejemplo: Método 8: Método El método flexible flexible (por ciento durante n meses anteriores) es similar al método 1, por ciento durante el año pasado. Ambos métodos se multiplican los datos de ventas de un período de tiempo anterior por un factor especificado por usted, y luego de proyectos que resultan en el futuro. En el método por ciento durante el año pasado, la proyección se basa en los datos del mismo período del año anterior. También puede utilizar el método flexible para especificar un período de tiempo, que no sea el mismo período del año pasado, que se utiliza como base para los cálculos. factor de multiplicación. Por ejemplo, especifique 110 en la opción de proceso para aumentar los datos del historial de ventas anteriores en un 10 por ciento. período de base. Por ejemplo, n 4 hace que el primer pronóstico que basarse en los datos de ventas en septiembre del año pasado. Mínimo requerido historial de ventas: el número de períodos de vuelta al período de base más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: 3.2.9 Método 9: media móvil ponderada La media móvil ponderada fórmula es similar al método 4, Moving fórmula media, porque el promedio es la historia de los meses anteriores ventas para proyectar la siguiente historia meses de ventas. Sin embargo, con esta fórmula se puede asignar pesos para cada uno de los períodos anteriores. Este método requiere que el número de períodos ponderados seleccionados más el número de períodos de datos de mejor ajuste. Al igual que en la media móvil, este método va a la zaga tendencias de la demanda, por lo que este método no se recomienda para los productos con una fuerte tendencia o estacionalidad. Este método es útil para pronosticar la demanda de productos maduros con la demanda de que es relativamente llano. 3.2.9.1 Ejemplo: Método 9: media móvil ponderada El método de media móvil ponderada (WMA) es similar al método 4, de media móvil (MA). Sin embargo, puede asignar pesos desiguales con los datos históricos cuando se usa WMA. El método calcula un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Los datos más recientes se suelen asignar un peso mayor que los datos más antiguos, por lo WMA es más sensible a los cambios en el nivel de ventas. Sin embargo, el sesgo de previsión y los errores sistemáticos se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe fuertes tendencias o patrones estacionales. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros que para los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. El número de períodos de la historia de ventas (n) a utilizar en el cálculo de las previsiones. Por ejemplo, especifique n 4 en la opción de proceso para utilizar los más recientes cuatro períodos como base para la proyección en el próximo período de tiempo. Un valor grande de n (por ejemplo, 12) requiere más historial de ventas. Tales resultados un valor en un pronóstico estable, pero es lento en reconocer los cambios en el nivel de ventas. A la inversa, un pequeño valor de n (por ejemplo, 3) responde más rápidamente a los cambios en el nivel de ventas, pero el pronóstico puede variar tan ampliamente que la producción no puede responder a las variaciones. El peso que se asigna a cada uno de los períodos de datos históricos. Los pesos asignados deben totalizar 1,00. Por ejemplo, cuando n 4, asignar pesos de 0.50, 0.25, 0.15, 0.10 y con los datos más recientes de que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: las previsiones de enero es igual a 131 veces (0,10) (0,15) 114 veces (119 veces) 0,25 0,50 (137 veces) / (0,10 0,15 0,25 0,50 128,45) redondeado a 128. pronóstico de febrero es igual (114 tiempos 0,10) (119 veces) 0,15 0,25 (137 veces) (128 veces) 0.50 / 1 127,5 redondeado a 128. previsión de marzo es igual a 119 veces (0,10) (0,15) 137 veces (128 veces) 0,25 (128 veces) 0.50 / 1 128,45 redondeado a 128. 3.2.10 método 10: Linear Smoothing Este método calcula un promedio ponderado de los datos de ventas anteriores. En el cálculo, este método utiliza el número de períodos de la historia de órdenes de venta (de 1 a 12) que se indica en la opción de proceso. El sistema utiliza una progresión matemática para pesar datos en la gama de la primera (menos peso) a la final (más peso). A continuación, el sistema proyecta esta información para cada período en el pronóstico. Este método requiere que los meses de mejor ajuste, más la historia de órdenes de venta para el número de periodos que se especifican en la opción de proceso. 3.2.10.1 Ejemplo: Método 10: Linear Smoothing Este método es similar al Método 9, WMA. Sin embargo, en lugar de asignar arbitrariamente pesos a los datos históricos, se utiliza una fórmula para asignar los pesos que disminuyen linealmente y den 1,00. El método calcula entonces un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Como todas las técnicas de predicción lineal de media móvil, el sesgo de previsión y los errores sistemáticos se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros que para los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. n es igual al número de periodos de la historia de ventas para usar en el cálculo de las previsiones. Por ejemplo, especificar n es igual a 4 en la opción de proceso para utilizar los más recientes cuatro períodos como base para la proyección en el próximo período de tiempo. El sistema asigna automáticamente los pesos a los datos históricos que descienden de manera lineal y suma un 1,00. Por ejemplo, cuando n es igual a 4, el sistema asigna pesos de 0.4, 0.3, 0.2, y 0.1, con los datos más recientes que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: 3.2.11 Método 11: suavizado exponencial Este método calcula un valor medio regularizado, que se convierte en una estimación que representa el nivel general de las ventas durante los períodos de datos históricos seleccionados. Este método requiere el historial de los datos de ventas para el período de tiempo que está representado por el número de períodos de mejor ajuste más el número de períodos de datos históricos que se especifican. El requisito mínimo es de dos períodos de datos históricos. Este método es útil para pronosticar la demanda cuando no existe una tendencia lineal está en los datos. 3.2.11.1 Ejemplo: Método 11: suavizado exponencial Este método es similar al Método 10, Linear Smoothing. En Linear Smoothing, el sistema asigna pesos que descienden de manera lineal a los datos históricos. En suavizado exponencial, el sistema asigna pesos que decaen exponencialmente. La ecuación para la predicción de suavizado exponencial es: alfa Pronóstico (Últimos ventas reales) (1 ndashalpha) (Previsión Anterior) La previsión es un promedio ponderado de las ventas reales del periodo anterior y la previsión del período anterior. Alfa es el peso que se aplica a las ventas reales para el período anterior. (1 ndash alfa) es el peso que se aplica a las previsiones para el período anterior. Los valores de rango alfa 0-1 y por lo general se sitúan entre 0,1 y 0,4. La suma de los pesos es 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Debe asignar un valor para la constante de alisamiento, alfa. Si no se asigna un valor para la constante de alisamiento, el sistema calcula un valor asumido que se basa en el número de períodos de la historia de ventas que se especifica en la opción de proceso. alfa es igual a la constante de alisamiento que se utiliza para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores de rango alfa de 0 a 1. n es igual a la gama de datos de historia de ventas para incluir en los cálculos. En general, un año de datos del historial de ventas es suficiente para estimar el nivel general de las ventas. Para este ejemplo, se eligió un valor pequeño para n (n 4) para reducir los cálculos manuales que se requieren para verificar los resultados. Ajuste exponencial puede generar un pronóstico que se basa en tan sólo un punto de datos histórica. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo que se requiere para evaluar el desempeño de previsión (períodos de mejor ajuste). Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de las previsiones: 3.2.12 Método 12: suavizado exponencial con tendencia y la estacionalidad Este método calcula una tendencia, un índice de estacionalidad, y un promedio exponencialmente suavizada a partir de la historia de órdenes de venta. Entonces, el sistema aplica una proyección de la tendencia a la previsión y ajusta por el índice estacional. Este método requiere que el número de períodos de mejor ajuste más dos años de datos de ventas, y es útil para artículos que tienen tanto la tendencia y la estacionalidad en el pronóstico. Se puede introducir el factor alfa y beta, o hacer que el sistema los calcule. Alfa y beta son los factores de la constante de alisamiento que el sistema utiliza para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas (alfa) y el componente de la tendencia del pronóstico (beta). 3.2.12.1 Ejemplo: Método 12: suavizado exponencial con tendencia y la estacionalidad Este método es similar al Método 11, suavizado exponencial, en el que se calcula un valor medio regularizado. Sin embargo, el método 12 también incluye un término en la ecuación de predicción para calcular una tendencia suavizada. El pronóstico se compone de un valor medio regularizado que se ajusta para una tendencia lineal. Cuando se especifica en la opción de proceso, el pronóstico también se ajusta por estacionalidad. Alfa es igual a la constante de alisamiento que se utiliza en el cálculo de la media de suavizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores de rango alfa de 0 a 1. Beta es igual a la constante de alisamiento que se utiliza en el cálculo de la media de suavizado para el componente de la tendencia del pronóstico. Los valores de rango beta de 0 a 1. El que un índice estacional se aplica a la previsión. Alfa y beta son independientes uno de otro. Ellos no tienen que sumar 1.0. Mínimo requerido historial de ventas: Un año más el número de períodos de tiempo que son necesarios para evaluar la eficacia de previsiones (períodos de mejor ajuste). Cuando dos o más años de datos históricos disponibles, el sistema utiliza dos años de datos en los cálculos. Método 12 utiliza dos ecuaciones de suavizado exponencial y un promedio simple para calcular un valor medio regularizado, una tendencia suavizada, y un índice de estacionalidad promedio simple. Un promedio suavizado exponencial: Una tendencia suavizada exponencialmente: Un índice estacional promedio simple: Figura 3-3 Índice simple media estacional El pronóstico se calcula entonces utilizando los resultados de las tres ecuaciones: L es la longitud de la estacionalidad (L es igual a 12 meses o 52 semanas). t es el período de tiempo actual. m es el número de períodos de tiempo en el futuro de la previsión. S es el factor de ajuste estacional multiplicativo que está indexado al período de tiempo apropiado. Esta tabla muestra la historia utiliza en el cálculo de las previsiones: En esta sección se ofrece una visión general de Previsión Las evaluaciones y discute: Puede seleccionar los métodos de predicción para generar un total de 12 previsiones para cada producto. Cada método de pronóstico podría crear una proyección ligeramente diferente. Cuando se pronostica que las miles de productos, una decisión subjetiva es práctico respecto a qué previsión para utilizar en los planes para cada producto. El sistema evalúa automáticamente el rendimiento para cada método de pronóstico que seleccione y para cada producto que pronosticar. Puede seleccionar entre dos criterios de rendimiento: MAD y el POA. MAD es una medida del error de pronóstico. POA es una medida del sesgo de proyección. Ambas técnicas de evaluación de desempeño requieren datos reales historial de ventas para un periodo especificado por usted. El período de la historia reciente utilizada para la evaluación se denomina período de retención o período de mejor ajuste. Para medir el rendimiento de un método de pronóstico, el sistema: Utiliza las fórmulas de predicción para simular un pronóstico para el período de retención histórica. Hace una comparación entre los datos de ventas actual y la previsión para el período simulado retención. Al seleccionar varios métodos de predicción, este mismo proceso se produce para cada método. Múltiples previsiones se calculan para el período de retención y se comparan con el conocido historial de ventas para ese mismo período. El método de pronóstico que produce el mejor partido (mejor ajuste) entre el pronóstico y las ventas reales durante el período de retención se recomienda para su uso en los planes. Esta recomendación es específica para cada producto y puede cambiar cada vez que se genera un pronóstico. 3.3.1 desviación media absoluta de la desviación media absoluta (MAD) es la media (o promedio) de los valores absolutos (o magnitud) de las desviaciones (o errores) entre los datos reales y previstos. MAD es una medida de la magnitud media de errores de esperar, dado un método de pronóstico y la historia de datos. Dado que los valores absolutos se utilizan en el cálculo, los errores positivos no anulan los errores negativos. Al comparar varios métodos de pronóstico, el que tiene el MAD más pequeña es la más fiable para ese producto para ese período de retención. Cuando el pronóstico es imparcial y los errores se distribuyen normalmente, existe una simple relación matemática entre MAD y otras dos medidas comunes de distribución, que son la desviación estándar y el Error Cuadrático Medio. Por ejemplo: MAD (Sigma (real) ndash (Previsión)) n Desviación Estándar, (Sigma) cong 1,25 MAD Mean Squared Error ndashsigma2 cong Este ejemplo indica el cálculo de MAD para dos de los métodos de pronóstico. En este ejemplo se supone que se ha especificado en la opción de proceso que la longitud del periodo de retención (períodos de mejor ajuste) es igual a cinco períodos. 3.3.1.1 Método 1: El año pasado a este año Esta tabla es la historia utilizada en el cálculo de MAD, determinados períodos de mejor ajuste 5: media es igual a la desviación absoluta (2 1 20 10 14) / 5 9.4. Cuando los pronósticos son siempre demasiado alto, los inventarios se acumulan y aumentan los costos de inventario. En los servicios, la magnitud de los errores de pronóstico suele ser más importante que es el sesgo de proyección. Binaria estrategia de negociación de opciones. Usted está. Hacer. A medida que los mercados financieros son tan impredecibles en el corto plazo, una segunda opción sesenta es el mayor riesgo para el jugador, mientras que las opciones a más largo plazo hacen permiten a los jugadores para hacer una elección informada. Comercio. 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