Demand forecasting simple moving average

Capítulo 11 - Previsão do Amplificador de Gerenciamento de Demanda 1. Previsão perfeita é virtualmente impossível 2. Em vez de procurar a previsão perfeita, é muito mais importante estabelecer a prática de revisão contínua da previsão e aprender a conviver com previsões imprecisas. , uma boa estratégia é usar 2 ou 3 métodos e procurá-los pela visão do senso comum. 2. fontes básicas de demanda 1. Demanda dependente - demanda por produtos ou serviços causada pela demanda por outros produtos ou serviços. Não muito a empresa pode fazer, deve ser cumprida. 2. Demanda independente - demanda que não pode ser diretamente derivada da demanda por outros produtos. Empresa pode: a) Assumir um papel ativo para influenciar a demanda - aplicar pressão sobre sua força de vendas b) Assumir um papel passivo para influenciar a demanda - se uma empresa estiver operando com capacidade total, pode não querer fazer nada sobre a demanda. Outras razões são competitivas, legais, ambientais, éticas e morais. Tente prever o futuro com base em dados passados. 1. Curto prazo - menos de 3 meses - decisões táticas como reabastecimento de estoque ou programação de EEs no curto prazo 2. Médio prazo - 3 M-2Y - capturando efeitos sazonais, como clientes respondem a um novo produto 3. Longo prazo - mais de 2 anos. Identificar os principais pontos de mudança e detectar tendências gerais. A regressão linear é um tipo especial de regressão em que as relações entre as variáveis ​​formam uma linha reta Y abX. Y - variável dependente a - Y intercepto b - declive X - variável independente É usado para previsão de longo prazo das principais ocorrências e planejamento agregado. É usado tanto para previsão de séries temporais quanto para previsão de relacionamento casual. É a técnica de previsão mais utilizada. As ocorrências mais recentes são mais indicativas do futuro (maior valor previsível) do que as do passado mais distante. Devemos dar mais peso ao minério nos períodos recentes de previsão. Cada incremento no passado é diminuído por (1- alfa). Quanto maior o alfa, mais de perto a previsão segue o real. Ponderação mais recente alfa (1-alpha) na 0 Dados um período de tempo mais antigos alfa (1-alpha) na 1 Dados dois período de tempo mais antigos alfa (1-alpha) na 2 Qual dos seguintes métodos de previsão é muito dependente da seleção do os indivíduos certos que serão julgados para gerar o valor previsto devem estar entre 0 e 1 1. 2 ou mais valores pré-determinados de Alpha - dependendo do grau de erro, diferentes valores de Alpha são usados. Se o erro for grande, Alfa é 0.8, se o erro for pequeno, Alfa é 0.2 2. Valores computados de Alfa - erro real suavizado exponencialmente dividido pelo erro absoluto exponencialmente abafado. Técnicas qualitativas na previsão Conhecimento de especialistas e exigem muito julgamento (novos produtos ou regiões) 1. Pesquisa de mercado - procurando novos produtos e ideias, gostos e desgostos sobre os produtos existentes. Principalmente SURVEYS amp ENTREVISTAS 2. Panel Consensus - a ideia de que 2 cabeças são melhores que uma. Painel de pessoas de várias posições pode desenvolver uma previsão mais confiável do que um grupo mais restrito. O problema é que níveis mais baixos de EE são intimidados por níveis mais altos de gerenciamento. O julgamento executivo é usado (nível superior de gerenciamento está envolvido). 3. Analogia Histórica - uma empresa que já produz torradeiras e quer produzir cafeteiras poderia usar o histórico da torradeira como um modelo de crescimento provável. 4. Método Delphi - muito dependente da seleção dos indivíduos certos que serão julgados de forma a gerar a previsão. Todo mundo tem o mesmo peso (mais justo). Resultados satisfatórios são geralmente obtidos em 3 rodadas. OBJETIVO - Planejamento Colaborativo, Previsão e Reabastecimento (CPFR) Para trocar informações internas selecionadas em um servidor Web compartilhado, a fim de fornecer visões confiáveis ​​e de longo prazo da demanda na cadeia de suprimentos. Simples moving average O segundo método ad-hoc é média móvel simples. em que os valores anteriores são usados ​​para encontrar o parâmetro mais adequado que fornece o menor erro de previsão. A parte crucial neste método é a escolha correta do número de períodos tomados na previsão. Weatherford e Kimes (2003) estavam testando 2 8211 8 períodos e mostraram que o menor erro deu 8 médias móveis no período. A previsão matematicamente é calculada da seguinte forma: onde F (t1) - a previsão da demanda ambiente no período t1, x 8211 é o número de salas vendidas no período i, N - o número de períodos anteriores (Phumchusri e Mongkolkul, 2012). A média móvel simples é simples, rápida de calcular e responde mais rapidamente a mudanças na demanda quando o período N é pequeno. No entanto, este método tem duas grandes desvantagens. Em primeiro lugar, pressupõe que as observações mais recentes são melhores preditores do que os dados mais antigos. Em segundo lugar, quando os dados exibem tendência ascendente ou descendente, o método será constantemente superforçado ou underforcast. Para lidar com tais tendências, Talluri e Van Ryzin (2004) recomendam o uso de médias móveis duplas ou triplas. A aplicação deste método em nosso conjunto de dados está disponível aqui: Média Móvel Simples Em nossa aplicação deste método de previsão habilitado para alcançar o MAPE de 4, o que é um bom exemplo. No entanto, como foi mencionado antes, esse método é um mau prognóstico quando a demanda é mais instável. O gráfico a seguir mostra essa situação, em que o MAPE foi de 60 (no modelo 2 8211 previu valores de 1: 2 períodos) e 55 (no modelo 8 8211 previu valores de 2: 8 períodos). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2012) Demanda de quarto de hotel via informações de reserva observadas. Anais da Conferência de Sistemas de Gestão de Sistemas de Engenharia Industrial da Ásia-Pacífico 2012, pp. 1978-1985 Talluri, K. e Van Ryzin, G. (2004) A teoria e a prática da gestão de receitas. Boston, editores acadêmicos da Kluwer. Weatherford, L. R. amp Kimes, S. E. (2003). Uma comparação de métodos de previsão para gerenciamento de receita do hotel. Jornal Internacional de Previsão. vol. 19, não. 3, pp. 401-415. Mecanismo de pesquisaVocê deve ter o javascript habilitado para visualizar este site. Altere as preferências do seu navegador para ativar o javascript e recarregue esta página. ESBOÇO-CHAVE Gestão da Demanda Dependência da Demanda Gestão Definida Demanda Independente Definido Tipos de Previsão Séries Temporais Análise DefinidaTécnicasQualitativas na Previsão Raízes Raízes Painel de Pesquisa de Mercado Análises Históricas Método Delphi Séries Temporais Análise Simples Média Móvel Ponderada Média Móvel Ponderada Exponencial Alisamento Exponencial Definido Alinhamento Constante Alfa (945 ) Defined Smoothing Constant Delta (948) Erros de previsão definidos Fontes de erro Medição de erro Média de desvio absoluto (MAD) Definido Sinalização de rastreamento Definida análise de regressão linear Previsão de regressão linear Definida decomposição de uma série temporalCausal Relacionamento Previsão Relação casual Definida análise de regressão múltiplaFocologia de previsão de foco de Previsão de Foco Previsão de Foco Previsão Baseada na Web: Planejamento Colaborativo, Previsão e Reabastecimento (CPFR) CPFR DefinedForecasts são vitais para todas as organizações de negócios e para todos os signific decisão de gestão de formigas. Embora uma previsão nunca seja perfeita devido à natureza dinâmica do ambiente de negócios externo, ela é benéfica para todos os níveis de planejamento funcional, planejamento estratégico e planejamento orçamentário. Tomadores de decisão usam previsões para tomar muitas decisões importantes em relação à direção futura da organização. As técnicas e modelos de previsão podem ser qualitativos e quantitativos, e seu nível de sofisticação depende do tipo de informação e do impacto da decisão. O modelo de previsão que uma empresa deve adotar depende de vários fatores, incluindo: horizonte de tempo de previsão, disponibilidade de dados, precisão necessária, tamanho do orçamento de previsão e disponibilidade de pessoal qualificado. O gerenciamento de demanda existe para coordenar e controlar todas as fontes de demanda, para que o sistema produtivo possa ser usado com eficiência e o produto entregue no prazo. A demanda pode ser dependente da demanda por outros produtos ou serviços ou independente, porque não pode ser derivada diretamente da de outros produtos. A previsão pode ser classificada em quatro tipos básicos: qualitativa, análise de séries temporais, relações causais e simulação. Técnicas qualitativas em previsão podem incluir previsão de base, pesquisa de mercado, consenso de painel, analogia histórica e o método Delphi. Modelos de previsão de séries temporais tentam prever o futuro com base em dados passados. Uma previsão de média móvel simples é usada quando a demanda por um produto ou serviço é constante sem variações sazonais. Uma previsão média ponderada variável varia os pesos, dado um fator específico e, portanto, é capaz de variar os efeitos entre dados atuais e passados. A suavização exponencial melhora as previsões médias móveis simples e ponderadas, uma vez que a suavização exponencial considera os dados mais recentes como mais importantes. Para corrigir qualquer tendência ascendente ou descendente nos dados coletados ao longo do tempo, são usadas as constantes de suavização. Alfa é a constante de suavização, enquanto o delta reduz o impacto do erro que ocorre entre o real e a previsão. Erros de previsão são a diferença entre o valor da previsão e o que realmente ocorreu. Todas as previsões contêm algum grau de erro, no entanto, é importante distinguir entre fontes de erro e medidas de erro. Fontes de erro são erros aleatórios e viés. Várias medições existem para descrever o grau de erro em uma previsão. Erros de polarização ocorrem quando um erro é cometido, ou seja, não incluindo a variável correta ou mudando a demanda sazonal. Embora erros aleatórios não possam ser detectados, eles ocorrem normalmente. Um sinal de rastreamento indica se a média da previsão está acompanhando as mudanças na demanda. O MAD ou o desvio médio absoluto também é uma ferramenta simples e útil na obtenção de sinais de rastreamento. Uma ferramenta de previsão mais sofisticada para definir a relação funcional entre duas ou mais variáveis ​​correlacionadas é a regressão linear. Isso pode ser usado para prever uma variável, dado o valor para outra. É útil para períodos de tempo mais curtos, uma vez que assume uma relação linear entre variáveis. A previsão da relação causal tenta determinar a ocorrência de um evento com base na ocorrência de outro evento. A previsão de foco tenta várias regras que parecem lógicas e fáceis de entender para projetar dados passados ​​no futuro. Atualmente, muitos programas de previsão de computadores estão disponíveis para prever facilmente as variáveis. Ao tomar decisões de longo prazo com base em previsões futuras, deve-se tomar muito cuidado para desenvolver a previsão. Da mesma forma, várias abordagens para previsão devem ser usadas.