Moving Media Supply Chain

Etichettate con mobile semplice average. In settimana 6 del corso vedremo la gestione della domanda e previsione, un settore che sta ricevendo notevole attenzione, soprattutto come interesse per la gestione della supply chain cresce e cerchiamo di pianificare e coordinare la catena di fornitura, come in modo più efficace un whole. It spesso si dice che le previsioni sono di solito sbagliate, alcuni spettacolarmente so. The obiettivi di apprendimento per questa settimana del corso sono che è necessario comprendere il ruolo della previsione come base per la pianificazione della supply chain che si sarà in grado di confrontare il le differenze tra domanda indipendente e dipendente in terzo luogo, che si sarà in grado di identificare i componenti di base di una domanda indipendente, tra cui media, tendenza, stagionale e variazione casuale sarete in grado di descrivere le tecniche di previsione qualitativi comuni come Delphi Metodo e Forecasting Collaborative È capirà tecniche di previsione quantitativa di base e l'uso della decomposizione di prevedere quando tendenza e la stagionalità è present. The seguente video sottolinea la necessità di accuratezza e buon senso in forecasting. Forecasts possono essere suddivisi in due tipi, previsioni strategiche e tattiche strategiche sono utilizzate per assistere la creazione della strategia che determinerà come la domanda è soddisfatta previsioni tattiche sono utilizzati per assistere il processo decisionale in un giorno per giorno la gestione base della domanda viene usato per influenzare le fonti di prodotto o di domanda di servizi, sia la crescente domanda, il calo della domanda o il suo mantenimento ad un livello costante il seguente video esamina i fattori che influenzano previsione nel industry. Dependent vino e indipendente Demand. There sono due fonti fondamentali di domanda, dipendente e indipendente domanda Dependent è la richiesta che si verifica come risultato della domanda di altri prodotti o servizi di domanda indipendente è la domanda che non può essere previsione basata sulla domanda di un altro prodotto o domanda service. Dependent è di solito molto difficile da influenzare la domanda è che non dipende da fattori che si possono influenzare e piuttosto è la domanda che si deve soddisfare la domanda indipendente di solito può essere influenzato e quindi le organizzazioni hanno una scelta circa se assumono un ruolo attivo e influenzino o assumere un ruolo passivo e semplicemente rispondere alla domanda che esiste il video seguente esamina come lavoro di Motorola con il loro libro di testo forecasting. The individua quattro tipi di base di previsioni di previsione qualitativa è basata sul giudizio umano e alcune delle tecniche utilizzate nella previsione qualitativa sarà discusso più avanti Tempo di analisi serie esamina i modelli di dati su relazioni causali tempo esamina le relazioni tra i fattori che influenzeranno domanda e simulazione cerca di modellare la domanda in modo che l'inter-relazione tra fattori di domanda può essere meglio compresa il video seguente esamina come la gestione e previsione della domanda sono effettuate a richiesta Lowes. Usually è pensato come avere sei componenti, media, di tendenza, elementi stagionali, elementi ciclici , variazione casuale e autocorrelazione Questi elementi della domanda ci permettono di capire il modello di domanda di un prodotto che potrebbe essere applicato alla previsione di domanda futura demand. Average è la domanda media per un prodotto nel tempo il trend mostra come la domanda è cambiata nel corso tempo e domanda stagionale mostra variazioni stagionali della domanda si verificano elementi ciclici su un periodo più lungo di elementi stagionali e sono più difficili da prevedere, che si verificano, ad esempio, a seguito di cicli economici variazione a caso si basa su eventi casuali che sono impossibili da prevedere, mentre auto - correlation è il rapporto tra passato e la domanda futura, cioè, che la domanda futura è legata alla domanda attuale, in cui vi è un elevato grado di variazione casuale c'è ben poco rapporto tra la domanda attuale e futura domanda Dove c'è un alto grado di auto - correlation esiste una forte relazione tra i modelli attuali e futuri della serie demand. Time Serie Models. Time prevedere il futuro sulla base di modelli del passato vari modelli sono disponibili e quello che si dovrebbe usare dipende l'orizzonte temporale che si desidera prevedere, la i dati che avete a disposizione, l'accuratezza che si richiedono, la dimensione del bilancio di previsione e la disponibilità di persone adeguatamente qualificato per intraprendere l'analisi la seguente tabella a pag 488 del libro di testo è stato progettato per aiutare con la selezione della regressione tool. Linear appropriata è usato dove c'è una relazione funzionale tra due variabili correlato, viene utilizzato per predire una variabile basata sull'altro è utile dove i dati è relativamente stable. Decomposition di una serie temporale è utilizzato per identificare e separare i dati di serie temporali nelle sue varie componenti della domanda Due tipi di variazione stagionale sono identificati additivo, dove la quantità stagionale in ogni stagione è costante e moltiplicativa dove la variazione stagionale è una percentuale della domanda per un tempo period. The media mobile semplice è utile quando la domanda è relativamente stabile, non aumentando o diminuendo rapidamente e dove ci sono alcune caratteristiche stagionali medie mobili può essere centrato intorno al loro punto medio, o utilizzato come base per predire il futuro utilizzo di un periodo di tempo più lungo si tradurrà in più lisciatura di variazione durante l'utilizzo di un periodo di tempo più breve rivelerà statistiche le tendenze più quickly. A ponderata media mobile permette di particolare peso periodi di tempo all'interno della media per ottenere una maggiore precisione, ad esempio, il peso più pesante può essere dato per periodi di tempo più recente in modo da mettere maggiormente l'accento sulla recente richiesta activity. Exponential smoothing è il più utilizzati di tutte le tecniche di previsione e appare in tutte le applicazioni di previsione basati su computer viene utilizzato alot nelle industrie di vendita al dettaglio e dei servizi è spesso molto accurata, è abbastanza facile da fare, è facilmente comprensibile, richiede poco calcolo e può essere facilmente testato per la precisione dettagli. Il video che segue lo svolgimento di queste previsione previsione techniques. Qualitative comporta l'applicazione di giudizio umano per creare una previsione solito un approccio strutturato viene utilizzato, a differenza delle tecniche this. Various sono utilizzati per le previsioni qualitative, including. Historical Analogia Basando le previsioni sul modello della domanda per products. Market simili previsioni di ricerca sono creati da una società di ricerche di mercato, principalmente per mezzo di indagini e interviews. Panel consenso Quando un gruppo di persone con conoscenze nel settore soggetto alle previsioni, condividere i loro pensieri e sviluppare un metodo forecast. Delphi una tecnica un'indagine basata che crea l'anonimato in un gruppo è descritto nel seguente video. Collaborative Planning, Forecasting e Replenishment CPFR è un'innovazione recente che utilizza Internet per permettere alle persone di collaborare su previsione creation. There sono due tipi di errori di previsione Bias errori non si verificano in cui è un errore costante fatto che permea la previsione fatta errori casuali sono errori che possono t essere spiegata dal modello di previsione si verificano in modo casuale e su un imprevedibile misure base di errore di previsione includono medio MAD deviazione assoluta, assoluta media MAPE percentuale di errore e di tracciamento segnale il video seguente considera le questioni in previsione umana error. Tracking segnale è una misura che viene utilizzato per monitorare le prestazioni effettive della previsione nel corso del tempo per vedere se è in linea con le variazioni della domanda nel mondo reale può essere utilizzato come una qualità chart. This controllo settimana abbiamo considerato la gestione e previsione della domanda, utilizzando sia tecniche qualitative e quantitative accento è stato posto sulla necessità di garantire che le previsioni siano realistiche e l'attenzione siano stati informati sull'uso delle previsioni sulla base del rendimento passato doesn t di solito dirvi cosa il futuro farà ma spesso vi aiuterà a preparare i seguenti video presenta l'applicazione delle tecnologie dell'informazione per la previsione ed è forse una conclusione divertente per questa settimana s modelle material. SCRC articolo Biblioteca di serie storica Approcci alla previsione di una Modelli Tutorial. Time Serie Approcci alla previsione di una modelli di previsione Tutorial. Time Serie Models. Quantitative che utilizzano cronologicamente disposti dati per sviluppare forecasts. Assume che ciò che è accaduto in passato, è un buon punto di partenza per prevedere ciò che accadrà nei modelli future. These può essere progettato per tenere conto di. Seasonality effects. Can rapidamente essere applicato a un gran numero di misure di precisione products. Forecast può essere utilizzato per identificare le previsioni che hanno bisogno di gestione di regolazione da exception. Randomness, stagionalità tendenza. Distinguere tra fluttuazioni casuali veri cambiamenti nella domanda di fondo patterns. Simplicity è una virtù scegliere il modello più semplice che fa il job. h2 media mobile Models. Based sulla ultimi x periods. Smoothes fuori pesi fluctuations. Different casuali possono essere applicati alle osservazioni del passato, se desired. Note come le previsioni appianare variations. SUPPLY CATENA previsione statistica MINDED. The si basa su diversi tipi di formula. Formulas in cui i modelli di previsione sono based. Formulas che vengono utilizzati per valutare la results. Formula previsioni per calcolare la corsia di tolleranza per correction. Formulas outlier automatici per modello di previsione Models. Moving media Model. This viene utilizzato per escludere irregolarità nel modello di serie temporali la media del n valori della serie ultima volta che viene calcolata la media può sempre essere calcolata dal n valori secondo la formula 1.Formula per la Average. Thus in movimento, il nuovo media è calcolata dal valore medio precedente e il valore corrente ponderato con 1 n, meno il valore più vecchio ponderato con 1 n. This procedura è adatto solo per le serie temporali che siano costanti, che è, per le serie temporali senza modelli di tendenza simile o stagione simile come tutti i dati storici è equamente ponderato con il fattore 1 n, ci vuole proprio n periodi per la previsione di adattarsi a un possibile livello di change. Weighted media mobile Model. You raggiungere risultati migliori rispetto a quelli ottenuti con il modello di media mobile con l'introduzione di fattori di ponderazione per ciascun valore storico Nel modello a media mobile ponderata, ogni valore storico è ponderato con il fattore R la somma dei fattori di ponderazione è 1 vedi formule 3 e 4 di seguito. formula per il mobile ponderata Average. If la serie storica per essere previsto contiene variazioni di trend simile, si ottenere risultati migliori usando il modello a media mobile ponderata piuttosto che il modello media mobile il modello a media mobile ponderata pesa dati recenti più pesantemente di anziani i dati per determinare la media, a condizione di aver selezionato i fattori di ponderazione di conseguenza quindi, il sistema è in grado di reagire più rapidamente a un cambiamento nella precisione level. The di questo modello dipende in gran parte la vostra scelta di fattori di ponderazione Se il modello di serie tempo cambia, è inoltre necessario adattare i principi di ponderazione factors. First-Order esponenziale model. The alla base di questo modello are. The anziani i valori di serie temporali, la meno importante diventano per il calcolo l'errore di previsione attuale forecast. The si tiene conto in successiva forecasts. The esponenziale modello costante può essere derivato da queste due considerazioni vedi formula 5 sotto In questo caso, la formula viene utilizzata per calcolare il valore di base una semplice trasformazione produce la formula di base per livellamento esponenziale vedi formula 6 below. Formulas per Esponenziale Smoothing. Determining il Value. To base determinare il valore del tempo, tutto ciò che serve è il valore precedente previsione, l'ultimo valore storico, e l'alfa lisciatura fattore Questo fattore di livellamento pesi recenti valori più storici più di quelli meno recenti, in modo da hanno una maggiore influenza sulla forecast. How rapidamente la previsione reagisce a un cambiamento nello schema dipende dal fattore di livellamento Se si sceglie 0 per alpha, la nuova media sarà uguale a quello vecchio in questo caso, il valore di base calcolata precedentemente resta cioè, la previsione non reagisce ai dati corrente Se si sceglie 1 per il valore alfa, la nuova media sarà uguale l'ultimo valore nel tempo series. The valori più comuni per alpha menzogna, dunque fra 0 e 1 0 5 Ad esempio, un valore alfa di 0 5 pesi valori storici come follows.1st valore storico 50.2nd valore storico 25.3rd valore storico 12 5.4th valore storico 6 25. la ponderazione dei dati storici possono essere modificati da un solo parametro Pertanto, è relativamente facile rispondere ai cambiamenti del costante di tempo series. The modello del primo ordine di livellamento esponenziale derivato sopra può essere applicato a serie temporali che non hanno modelli di tendenza simile o variations. General Formula stagionale di primo ordine esponenziale Smoothing. Using la formula di base derivato sopra 6, la formula generale per primo ordine esponenziale 7 è determinato prendendo sia tendenza e variazioni stagionali dei Qui, il valore di base, il valore di tendenza, e l'indice di stagione sono calcolati come mostrato nelle formule 8 10.Formulas per primo ordine esponenziale Smoothing. Second-Order esponenziale Model. If, in diversi periodi, una serie storica mostra una variazione del valore medio che corrisponde al modello di tendenza, i valori di previsione ritardo sempre dietro i valori effettivi di uno o più periodi nella procedura di livellamento esponenziale di primo ordine è possibile ottenere una regolazione più efficiente della previsione al pattern valori effettivi utilizzando secondo ordine esponenziale smoothing. The secondo ordine modello di livellamento esponenziale si basa su un andamento lineare e consiste due equazioni vedere formula 11 la prima equazione corrisponde a quello del primo ordine livellamento esponenziale eccezione per gli indici parentesi nella seconda equazione, i valori calcolati nella prima equazione vengono utilizzati come valori iniziali e vengono smussate again. Formulas per Second Order-esponenziale Smoothing. Forecast valutazione Criteria. Every previsione dovrebbe fornire una sorta di base per una decisione il 3 sistema SAP R calcola i seguenti parametri per valutare una previsione s quality. Error total. Mean deviazione assoluta deviazione MAD. Tracking signal. Theil coefficient. Mean assoluta per Deviazione previsioni Initialization. Mean assoluto per la Ex-post Forecast. Formula per la tolleranza Lane. To automaticamente valori anomali corretti nei dati storici su cui si basa la previsione, si seleziona il controllo outlier nella previsione profilo il sistema calcola una corsia tolleranza per la serie storica, sulla base dei dati storici fattore sigma che si trova al di fuori della corsia di tolleranza viene corretta in modo che corrisponda al valore ex-post per quel punto nel tempo Se si esegue la previsione in linea, i dati storici che è stato corretto automaticamente dal questa funzione è indicata nella colonna C della previsione storica valori finestra larghezza box. The della corsia tolleranza per il controllo aberrante è definita dalla sigma fattore minore è il fattore sigma, maggiore è il controllo il fattore predefinito sigma è 1, il che significa che 90 dei dati rimane non corretti Se si imposta fattore sigma da soli, lo mise tra 0 e 6 2.