Veidede Flytte Gjennomsnittlig Forecasting Metoder: Fordeler og ulemper Hei, ELSKER innlegget ditt. Lurte på om du kunne utdype seg videre. Vi bruker SAP. I det er det et valg du kan velge før du kjører din prognose som kalles initialisering. Hvis du sjekker dette alternativet, får du et prospektresultat, hvis du kjører prognosen igjen, i samme periode, og ikke kontrollerer initialisering, endres resultatet. Jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen gjør. Jeg mener matematisk. Hvilket prognoseresultat er best å lagre og bruke for eksempel. Endringene mellom de to er ikke i prognosen, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hei takk for å forklare så effektivt det er for gd. takk igjen Jaspreet Legg igjen en kommentar Avbryt svar Om Shmula Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody. Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, og andre, reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen. Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre sine egne prosesser. Dette nettstedet er en samling av hans erfaringer han ønsker å dele med deg. Komme i gang med gratis nedlastinger Forecasting Future Demand Den siste artikkelen i denne serien (juli 2006, side 52) utforsket prognoser for fremtidig etterspørsel av produkter med gjentatt bruk. Selv om veide gjennomsnittlige prognoser ga mer nøyaktige resultater enn bare gjennomsnittlig bruk registrert over de siste månedene, er det fortsatt en høyprognosefeil. En betydelig forskjell eksisterte fortsatt mellom vår forutsigelse av fremtidig etterspørsel og faktisk bruk. Denne artikkelen vil fortsette å utforske måter å forbedre prognosens nøyaktighet på. Gjennomgang av vektet gjennomsnittlig prognose De fleste elektriske distributører benytter enkle gjennomsnittlige prognoser for å forutsi fremtidig bruk av lagerførte varer. For eksempel kan de gjennomsnittlig bruken registrert i løpet av de foregående seks månedene. Dette fungerer bra hvis produktene har rimelig konsistens, men mange produkter opplever økt eller redusert bruk over tid. Andre produkter har et sesongmessig bruksmønster, hvor salget er generelt høyere under bestemte tider på året. Noen produkter opplever tilbakestående pigger i bruk gjennom hele året. Vektet gjennomsnittlig prognose gir oss mulighet til å ta opp ulike bruksmønstre i prognoseberegninger. Hver vektet gjennomsnittlig formel legger vekt eller vekt på brukshistorikken som er registrert i bestemte tidligere måneder. Her er et vanlig sett med vekter som skal brukes til å beregne etterspørselen etter et ikke-sasonlig element med gradvis økende eller redusert salg: Legg vekten på 3,0 på bruken som er registrert i den siste perioden. Legg vekt på 2,5 på bruken som er registrert i neste forrige periode. Legg vekt på 2,0 på bruken som er registrert i neste forrige periode. Legg vekt på 1,5 på bruken som er registrert i neste forrige periode. Legg vekt på 1,0 på bruken som er registrert i neste forrige periode. Lar vi bruke tabell 1, vektet gjennomsnittlig prognose, for å forstå hvordan du kan beregne Julys-prognose for et element med følgende brukshistorie. Hver vekt blir multiplisert med tilsvarende måneders bruk. Den totale utvidelsen (1,297,5) er delt med totalvekten (10) for å bestemme vår prediksjon av etterspørselen etter juli 129,75 eller 130 stykker. Selv om dette er bedre enn en prognose på 120 stykker avledet fra gjennomsnittlig bruk av forrige seks måneder (148 133 126 110 104 98) 6 120, synes det fremdeles ikke å være en god prognose. Se på bruksgrafen i de foregående seks månedene for tabell 1. Prognosen på 130 stykker er representert av den solide sorte linjen. Bruk er åpenbart økende over tid. Uansett hvilket sett av vekter som brukes, kan ikke noe gjennomsnitt av tidligere bruk resultere i en prognose som er større enn bruken av høyeste måned. For å bedst forutsi fremtidig etterspørsel, vurder alle fire elementene i en nøyaktig prognose: Økende eller minkende trender i bruk. Samarbeidsinformasjon om spesifikke fremtidige behov fra kunder. Den riktige tidsrammen eller horisonten for prognosen. Trender kan bestemmes ved å undersøke bruken de siste månedene. I tabell 2 legger du merke til den kontinuerlige, men uregelmessige økningen i bruken de siste fire månedene. Den gjennomsnittlige økningen i bruk de siste fire månedene er 10,5 prosent (14,5 5,6 11,3) 3 10,5. For å bruke denne trendfaktoren, multipliserer resultatene av vektet gjennomsnittlig prognoseformel (130) med 1,105 for å resultere i en prognose på 144 stykker. Tabell 3 illustrerer utjevningen av økningen som er opplevd i løpet av de siste månedene. Vær oppmerksom på to retningslinjer ved bruk av trendfaktorer for å prognose formler: I de fleste tilfeller bør trendfaktorer ikke brukes hvis det ikke eksisterer konsekvent økende eller redusert bruk over tre eller fire lagerperioder. En hvilken som helst beregnet trendfaktor større enn 100 prosent (en dobling i bruk) skal normalt bli opplyst av en kjøper eller lagerplanlegger før den påføres. Trendfaktorer som kan bestemmes ved å undersøke tidligere brukshistorikk, kalles interne trendfaktorer. Men andre trender kan ikke gjenspeiles i tidligere brukshistorikk. Her er tre eksempler: Markedsavdelingen din kan anslå at salget av elementene i en bestemt produktlinje vil øke med 15 prosent. Dette kan skyldes ny salgsinnsats, endring i økonomien, nåværende kunder øker i virksomheten, en konkurrent som forlater markedet eller annen grunn. Du kan forvente en nedgang i bruken på 10 prosent på grunn av en ny konkurrent som kommer inn i markedet eller en renteøkning. Værfaktorer som temperatur ekstremer eller nedbør kan føre til at bruken øker eller reduseres. Disse kalles eksterne trendfaktorer fordi informasjonen for dem kommer fra utenfor organisasjonen din: dine observasjoner av markedet, de økonomiske nyhetene i et lokalt papir eller Internett, værmeldingen eller en annen kilde. Eksterne trendfaktorer påvirker ofte en hel produktlinje eller alle produktene i en filial, men interne trendfaktorer beregnes for individuelle gjenstander. Eksterne trendfaktorer blir vanligvis identifisert ved observasjon. Det betyr at selgere eller kjøpere legger merke til en vesentlig endring i bruken og begynner å søke etter en grunn. Det er viktig å registrere disse observasjonene og se om de oppstår igjen i fremtiden. Legg merke til den spesifikke effekten av hver ekstern faktor hver gang den påvirker prognosen. For eksempel økte salget faktisk med de prognostiserte 15 prosentene når en konkurrent forlot markedet. Eller var det 12 prosent. Resultatene vil fungere som en veiledning for å anvende den spesifikke faktoren i fremtidige prognoser. Nøyaktige prognoser bidrar til å oppnå målet om effektiv lagerstyring: å møte eller overgå kunders forventninger om produkttilgjengelighet med mengden av hvert element som maksimerer nettoresultatet. Den neste artikkelen vil utforske de gjenværende elementene i en nøyaktig prognose: Samarbeide estimater og prognoshorisonten. I mellomtiden, hvis du har noen spesifikke spørsmål, vennligst gi meg beskjed. Med mer enn 36 års erfaring er Jon Schreibfeder president for Effective Inventory Management Inc. Coppell, Texas, et konsulentselskap dedikert til å hjelpe distributører å maksimere produktiviteten og lønnsomheten av investeringen i lagerbeholdning. Schreibfeder er forfatter av den nylig publiserte Achieving Effective Inventory Management 3rd Edition. Kontakt Schreibfeder på (972) 304-3325 eller jonseffectiveinventory. Siden mobile enheter er så vanlige i våre personlige liv, forventer vi den samme funksjonaliteten i våre arbeidsliv. Dette har blitt en utfordring for distributører. Spesielt ser mange distributører stigende forventninger hos kundene sine for raskere og bedre service, uansett hvor de er basert på deres kunder. For å imøtekomme disse forventningene må du sørge for at dine ansatte overalt når de har tilgang til forretningssystemet, og kommuniserer raskt og effektivt med kunder og ansatte på andre steder. MerQuantitative tilnærminger til prognoser De fleste kvantitative teknikker beregner etterspørselsprognosen som et gjennomsnitt fra tidligere krav. Følgende er de viktigste etterspørselsprognoseknikkene. Enkel gjennomsnittlig metode: Et enkelt gjennomsnitt av krav som oppstår i alle tidligere tidsperioder, tas som etterspørselsprognose for neste tidsperiode i denne metoden. (Eksempel 1) Enkel glidende gjennomsnittlig metode: I denne metoden er gjennomsnittet av kravene fra flere av de siste perioder tatt som etterspørselsprognose for neste tidsperiode. Antall tidligere perioder som skal brukes i beregninger er valgt i begynnelsen og holdes konstant (for eksempel 3-års glidende gjennomsnitt). (Eksempel 2) Veidet glidende gjennomsnittlig metode: I denne metoden tilordnes ulik vekt til de siste etterspørseldataene mens du beregner enkelt glidende gjennomsnitt som etterspørselsprognosen for neste tidsperiode. Vanligvis er de nyeste dataene tildelt den høyeste vektfaktoren. (Eksempel 3) Eksponensiell utjevningsmetode: I denne metoden blir vektene tildelt i eksponentiell rekkefølge. Vektene reduseres eksponentielt fra de nyeste etterspørseldataene til eldre etterspørseldata. (Eksempel 4) Regresjonsanalysemetode: I denne metoden brukes tidligere etterspørseldata til å etablere et funksjonelt forhold mellom to variabler. En variabel er kjent eller antatt å være kjent og brukes til å prognose verdien av annen ukjent variabel (dvs. etterspørsel). (Eksempel 5) Feil i prognose Feil i prognoser er ingenting annet enn numerisk forskjell i forventet etterspørsel og faktisk etterspørsel. MAD (Mean Absolute Deviation) og Bias er to tiltak som brukes til å vurdere nøyaktigheten av forventet etterspørsel. Det kan bemerkes at MAD uttrykker størrelsen, men ikke retningen til feilen.
Comments
Post a Comment