Movimentação média cadeia de suprimentos

Tagged com média móvel simples. Na semana 6 do curso, vamos olhar para a gestão da demanda e previsão, uma área que está recebendo atenção substancial, especialmente como o interesse no gerenciamento da cadeia de suprimentos cresce e procuramos planejar e coordenar mais eficazmente a cadeia de abastecimento como É comum dizer-se que as previsões são geralmente erradas, algumas espetacularmente. Os objetivos de aprendizagem para esta semana do curso são que você deve entender o papel da previsão como uma base para o planejamento da cadeia de suprimentos que você será capaz de comparar o Diferenças entre a demanda independente e dependente Em terceiro lugar, você será capaz de identificar os componentes básicos da demanda independente, incluindo variação média, tendência, sazonal e aleatória Você será capaz de descrever as técnicas comuns de previsão qualitativa, como Delphi Method e Collaborative Forecasting You Compreenderá as técnicas básicas de previsão quantitativa eo uso da decomposição para prever quando a tendência ea sazonalidade Está presente. O vídeo a seguir enfatiza a necessidade de precisão e bom senso em forecasting. Forecasts pode ser dividido em dois tipos, estratégico e tático previsões estratégicas são usadas para ajudar a criação da estratégia que irá determinar como a procura é cumprida previsões táticas são usadas para Assistir a tomada de decisões no dia-a-dia A gestão da procura é utilizada para influenciar as fontes de procura de produtos ou serviços, quer aumentar a procura, diminuir a procura ou mantê-la a um nível constante O vídeo seguinte analisa os factores que influenciam a previsão na indústria vitivinícola Demanda Independente e Independente. Existem duas fontes básicas de demanda, dependentes e independentes. A demanda dependente é a demanda que ocorre como resultado da demanda por outros produtos ou serviços. A demanda independente é demanda que não pode ser prevista com base na demanda por outro produto Ou demanda de service. Dependent é geralmente muito difícil de influenciá-lo é a demanda que não é dependente de fatores th Em que você pode influenciar e sim é a demanda que você tem que atender Demanda independente geralmente pode ser influenciada e, portanto, as organizações têm uma escolha sobre se eles têm um papel ativo e influenciá-lo ou assumir um papel passivo e simplesmente responder à demanda que existe The O seguinte vídeo analisa como a Motorola trabalha com sua previsão. O livro de texto identifica quatro tipos básicos de previsões A previsão qualitativa é baseada no julgamento humano e algumas das técnicas usadas na previsão qualitativa serão discutidas abaixo Análise de séries temporais analisa os padrões de dados ao longo do tempo Causal Relacionamentos olha para as relações entre os fatores que irão influenciar demanda e simulação procura modelar a demanda para que a inter-relação de fatores de demanda pode ser melhor entendido O seguinte vídeo examina como gestão da demanda e previsão são realizadas em Lowes. Geralmente a demanda é pensado como Tendo seis componentes, média, tendência, elementos sazonais, elementos cíclicos, rand Om variação e autocorrelação Esses elementos de demanda nos permitem entender o padrão de demanda de um produto que pode ser aplicado para a previsão de demanda futura. Demanda média é a demanda média para um produto ao longo do tempo A tendência mostra como a demanda mudou ao longo do tempo E demanda sazonal mostra variações sazonais na demanda Os elementos cíclicos ocorrem durante um período mais longo do que elementos sazonais e são mais difíceis de prever, ocorrendo, por exemplo, como resultado de ciclos econômicos A variação aleatória é baseada em eventos aleatórios que são impossíveis de prever enquanto auto - A correlação é a relação entre a demanda passada e a demanda futura, ou seja, que a demanda futura está relacionada com a demanda atual Onde há um alto grau de variação aleatória há muito pouca relação entre demanda atual e demanda futura Onde há um alto grau de auto - Correlação há uma forte relação entre a demanda atual e futura. Time Series Models. Time modelos da série previsão do futuro com base em N modelos passados ​​Vários modelos estão disponíveis eo que você deve usar depende do horizonte de tempo que você deseja prever, os dados que você tem disponível, a precisão que você precisa, o tamanho do orçamento de previsão ea disponibilidade de qualificados adequadamente As pessoas para realizar a análise O gráfico a seguir da página 488 do livro didático é projetado para auxiliar na seleção da ferramenta apropriada. A regressão linear é usada onde há uma relação funcional entre duas variáveis ​​correlacionadas, sendo usada para prever uma variável com base na outra É útil quando os dados são relativamente estáveis. A descomposição de uma série temporal é usada para identificar e separar os dados da série temporal em seus vários componentes de demanda. Dois tipos de variação sazonal são identificados aditivos, onde a sazonalidade em cada estação é constante e multiplicativa onde a A variação sazonal é uma porcentagem da demanda por um período de tempo. A média móvel simples é útil quando a demanda é relativamente s Não aumentando ou diminuindo rapidamente e onde há poucas características sazonais As médias móveis podem ser centradas em torno de seu ponto médio ou usadas como base para prever o futuro Usar um período de tempo mais longo resultará em mais suavização da variação ao usar um período de tempo mais curto Irá revelar tendências estatísticas mais rapidamente. Uma média móvel ponderada permite que você peso períodos de tempo particulares dentro da média para alcançar maior precisão. Por exemplo, peso mais pesado pode ser dada a períodos de tempo mais recentes, a fim de colocar mais ênfase na demanda recente activity. Exponential O alisamento é o mais usado de todas as técnicas de previsão e aparece em todas as aplicações de previsão baseadas em computador É muito usado em indústrias de varejo e serviços É muitas vezes muito preciso, é bastante fácil de fazer, é facilmente compreendido, requer pouca computação e é facilmente O seguinte vídeo detalha a condução destas técnicas de previsão. Olves que aplicam o julgamento humano para criar uma previsão Geralmente uma aproximação estruturada é usada, ao contrário this. Various técnicas são usadas para a previsão qualitative, including. Historical Analoging Baseando previsões no teste padrão da demanda para produtos similares. As previsões da pesquisa do mercado são criadas por uma companhia da pesquisa de mercado , Principalmente usando inquéritos e entrevistas. Consenso de conselho Onde um grupo de pessoas com conhecimento na área de assunto de previsão, compartilhar seus pensamentos e desenvolver uma previsão. Delphi Método Uma técnica baseada em levantamento que cria anonimato em um grupo É descrito no seguinte vídeo. Planejamento, Previsão e Reabastecimento Colaborativo CPFR é uma inovação recente que usa a internet para permitir que as pessoas colaborem na criação de previsão. Há dois tipos de erros de previsão Erros de polarização ocorrem quando há um erro consistente cometido que permeia a previsão feita Erros aleatórios são erros Que não podem ser explicados pelo modelo de previsão, ocorrem aleatoriamente e de forma imprevisível. É Medidas de erro de previsão incluem Mean Absolute Deviation MAD, Mean Absolute Percentual Error MAPE e Tracking Signal O seguinte vídeo considera problemas em erro de previsão humano. Tracking Signal é uma medida que é usada para monitorar o desempenho real da previsão ao longo do tempo para ver se Está em linha com as mudanças na demanda no mundo real. Pode ser usado como um gráfico de controle de qualidade. Nesta semana, consideramos a gestão da demanda e as previsões, usando técnicas qualitativas e quantitativas. Cautela tem sido aconselhado sobre o uso de previsão com base no desempenho passado não costuma dizer-lhe o que o futuro vai fazer, mas muitas vezes irá ajudá-lo a preparar O vídeo a seguir apresenta a aplicação da tecnologia da informação para a previsão e é talvez uma conclusão humorística para este Week s material. SCRC Artigo Biblioteca Time Series Modelos Abordagens para Previsão A Tutorial. Time Series Modelos Approa Ches a Previsão Um Tutorial. Time Series Models. Quantitative modelos de previsão que usam dados cronologicamente organizados para desenvolver forecast. Assume que o que aconteceu no passado é um bom ponto de partida para prever o que vai acontecer no futuro. Estes modelos podem ser projetados para conta For. Seasonality effects. Can rapidamente ser aplicada a um grande número de produtos. As medidas de precisão de prontidão pode ser usado para identificar as previsões que precisam de gerenciamento de ajuste por exceção. Randomness, tendência sazonalidade. Distinguir entre as flutuações aleatórias mudanças verdadeiras nos padrões de demanda subjacentes. A simplicidade é uma virtude Escolha o modelo mais simples que faz o job. h2 Modelos de média móvel. Baseado nos últimos períodos de x. Alisa as flutuações aleatórias. Pesos diferentes podem ser aplicados a observações passadas, se Desejado. Note como as previsões suavizar as variações. SUPPLY CHAIN ​​MINDED. A previsão estatística é baseada em vários tipos de formula. Formulas em que os modelos de previsão são based. Formulas que são usados ​​para avaliar os resultados de forecast. Formula para calcular a faixa de tolerância Para a correção outlier automática. Formulas for Forecast Models. Moving Average Model. This modelo é usado para excluir irregularidades no padrão de série de tempo A média dos n últimos valores de séries temporais é calculada A média pode sempre ser calculada a partir de n valores de acordo com a fórmula 1.Formula for the Moving Average. Assim, a nova média é calculada a partir do valor médio anterior eo valor atual ponderado com 1 n, min Us o valor mais antigo ponderado com 1 n. Este procedimento é adequado apenas para séries temporais que são constantes, isto é, para séries temporais sem padrões tendência-like ou season-like Como todos os dados históricos é igualmente ponderada com o fator 1 n, Leva precisamente n períodos para que a previsão se adapte a uma possível mudança de nível. Modelo de Média Móvel Ponderada. Você obtém melhores resultados do que aqueles obtidos com o modelo de média móvel, introduzindo fatores de ponderação para cada valor histórico No modelo de média móvel ponderada, Valor é ponderado com o fator R A soma dos fatores de ponderação é 1 veja as fórmulas 3 e 4 abaixo. Fórmula para a Média Móvel Ponderada. Se a série de tempo a ser prevista contiver variações tendência-like, você obterá melhores resultados usando o Modelo de média móvel ponderada em vez do modelo de média móvel O modelo de média móvel ponderada pesa dados mais recentes do que os dados mais antigos ao determinar a média, desde que tenha selecionado Os fatores de ponderação em conformidade Portanto, o sistema é capaz de reagir mais rapidamente a uma mudança no nível. A precisão deste modelo depende em grande parte da sua escolha de fatores de ponderação Se o padrão de série de tempo muda, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ordem Exponencial Suavização Modelo. Os princípios por trás deste modelo são. Quanto mais velhos os valores de séries temporais, menos importante eles se tornam para o cálculo da previsão. O presente erro de previsão é levado em conta nas previsões subsequentes. O modelo de constante de suavização exponencial pode ser Derivada das duas considerações acima ver fórmula 5 abaixo Neste caso, a fórmula é usada para calcular o valor básico Uma transformação simples produz a fórmula básica para suavização exponencial veja a fórmula 6 abaixo. Formulas para Suavização Exponencial. Determinar o Valor Básico. Para determinar O valor da previsão, tudo o que você precisa é o valor da previsão anterior, o último valor histórico e o fator alisamento alfa. Fator pondera os valores históricos mais recentes mais do que os menos recentes, por isso eles têm uma maior influência sobre a previsão. Como rapidamente a previsão reage a uma mudança no padrão depende do fator de suavização Se você escolher 0 para alfa, a nova média Ser igual ao antigo Neste caso, o valor básico calculado anteriormente permanece, isto é, a previsão não reage aos dados atuais Se você escolher 1 para o valor alfa, a nova média será igual ao último valor na série temporal. Os valores mais comuns para alfa encontram-se, portanto, entre 0 1 e 0 5 Por exemplo, um valor alfa de 0 5 pondera os valores históricos como segue.1st valor histórico 50.2nd valor histórico 25.3rd valor histórico 12 5.4th valor histórico 6 25.The As ponderações de dados históricos podem ser alteradas por um único parâmetro. Portanto, é relativamente fácil responder a mudanças na série temporal. O modelo constante de suavização exponencial de primeira ordem derivado acima pode ser aplicado a séries temporais que não ha De acordo com a fórmula básica derivada acima 6, a fórmula geral para a suavização exponencial de primeira ordem 7 é determinada tomando em consideração as variações tendência e sazonal. O valor básico, o valor da tendência e o índice sazonal são calculados como mostrado nas fórmulas 8 10.Formulas para Alisamento Exponencial de Primeira Ordem. Modelo de Suavização Exponencial de Segunda Ordem. Se, ao longo de vários períodos, uma série de tempo mostra uma mudança na média Valor que corresponde ao modelo de tendência, os valores de previsão sempre ficam atrás dos valores reais por um ou vários períodos no procedimento de suavização exponencial de primeira ordem Você pode obter um ajuste mais eficiente da previsão para o padrão de valores reais usando o método de segunda ordem Suavização exponencial. O modelo de suavização exponencial de segunda ordem é baseado em uma tendência linear e consiste em duas equações ver fórmula 11 A primeira equação corresponde a tha T de suavização exponencial de primeira ordem, exceto para os índices entre parênteses. Na segunda equação, os valores calculados na primeira equação são usados ​​como valores iniciais e são suavizados novamente. Formulas para Suavização Exponencial de Segunda Ordem. Critérios de Avaliação Formais. Algum tipo de base para uma decisão O sistema SAP R 3 calcula os seguintes parâmetros para avaliar a qualidade de uma previsão. Total de erro. Desvio absoluto médio. MAD. Controlo de trilha. Coeficiente de coeficiente. Desvio absoluto médio para inicialização de previsão. Desvio absoluto médio para ex - Post Forecast. Formula for the Tolerance Lane. Para corrigir outliers automaticamente nos dados históricos em que a previsão é baseada, você seleciona Outlier controle no perfil de previsão O sistema então calcula uma faixa de tolerância para a série histórica de tempo, com base no fator sigma Os dados históricos que se encontram fora da faixa de tolerância são corrigidos para que correspondam ao valor ex-post para esse ponto no tempo I Se você executar a previsão on-line, os dados históricos que foram corrigidos automaticamente por esta função são indicados na coluna C da caixa de diálogo Previsão de Valores Históricos. A largura da pista de tolerância para o controle de valores abertos é definida pelo fator sigma Quanto menor o fator sigma , Maior o controle O fator sigma padrão é 1, o que significa que 90 dos dados permanecem não corrigidos Se você definir o fator sigma, defina-o entre 0 6 e 2.