ความต้องการที่ คาดการณ์ ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

3 การทำความเข้าใจเกี่ยวกับระดับและวิธีการคาดการณ์คุณสามารถสร้างรายละเอียดการคาดการณ์รายการเดี่ยวและการคาดการณ์สายผลิตภัณฑ์สรุปที่สะท้อนถึงรูปแบบความต้องการผลิตภัณฑ์ระบบจะวิเคราะห์ยอดขายในอดีตเพื่อคำนวณการคาดการณ์โดยใช้วิธีคาดการณ์ 12 วิธีการคาดการณ์ ได้แก่ ข้อมูลรายละเอียดที่ระดับรายการและระดับที่สูงขึ้น ข้อมูลเกี่ยวกับสาขาหรือ บริษัท ในภาพรวม 1.3 เกณฑ์การประเมินผลการพยากรณ์ผลงานการคาดการณ์ในการเลือกตัวเลือกการประมวลผลและแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางวิธีทำได้ดีกว่าข้อมูลอื่นที่มีอยู่ในอดีต วิธีการที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นคุณอาจพบว่าวิธีการคาดการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวัฏจักรชีวิตของผลิตภัณฑ์ยังคงเหมาะสมตลอดทั้งวงจรชีวิตคุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีในการประเมิน ประสิทธิภาพปัจจุบันของวิธีการพยากรณ์ความถูกต้องแม่นยำ POA. Mean e deviation MAD ทั้งสองวิธีนี้ต้องใช้ข้อมูลการขายที่ผ่านมาในช่วงเวลาที่คุณระบุช่วงเวลานี้เรียกว่าช่วงเวลา holdout หรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดข้อมูลในช่วงนี้ใช้เป็นเกณฑ์ในการแนะนำวิธีการคาดการณ์ที่จะใช้ใน การประมาณการครั้งต่อไปข้อเสนอแนะนี้มีความเฉพาะเจาะจงกับแต่ละผลิตภัณฑ์และสามารถเปลี่ยนจากรุ่นที่คาดการณ์ไปเป็นรุ่นถัดไป 3 1 1 Best Fit ระบบแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดยใช้วิธีการคาดการณ์ที่เลือกไว้กับประวัติการสั่งขายที่ผ่านมาและการเปรียบเทียบ การคาดการณ์การจำลองสถานการณ์จริงเมื่อคุณสร้างการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดระบบจะเปรียบเทียบประวัติการสั่งขายที่เกิดขึ้นจริงกับการคาดการณ์ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และคำนวณว่าวิธีการพยากรณ์อากาศแต่ละวิธีทำนายยอดขายได้อย่างไรโดยที่ระบบแนะนำให้การคาดการณ์ที่ถูกต้องที่สุดเหมาะสมที่สุด กราฟิกนี้แสดงการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดรูปที่ 3-1 การคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดระบบใช้ลำดับขั้นตอนนี้ t o กำหนดแบบที่ดีที่สุดใช้วิธีการที่ระบุแต่ละแบบเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาการระงับการขายจริงเพื่อคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลา holdout คำนวณ POA หรือ MAD เพื่อกำหนดวิธีการคาดการณ์ที่ตรงกับระบบขายที่ผ่านมามากที่สุด ใช้ POA หรือ MAD ตามตัวเลือกการประมวลผลที่คุณเลือกแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดย POA ที่ใกล้เคียงกับ 100 เปอร์เซ็นต์มากกว่าหรือต่ำกว่าหรือ MAD ที่ใกล้เคียงกับศูนย์ 3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast ผู้บริหารใช้ 12 วิธีในการพยากรณ์ปริมาณและระบุว่าวิธีใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการคาดการณ์สถานการณ์ส่วนนี้กล่าวถึงวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ววิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์จากปีที่แล้ววิธีที่ 3 ปีที่ผ่านมาถึงปีนี้วิธีที่ 4 การย้าย ค่าเฉลี่ยวิธีการ 5 วิธีการประมาณเชิงเส้นวิธีการ 6 การถดถอยพหุคูณแบบขั้นต่ำวิธีที่ 7 การประมาณค่าประมาณที่สองวิธีที่ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักวิธีการเชิงเส้น 10 วิธีเชิงเส้น SmoothingMethod 11 Smoothing แบบ Exponential วิธีที่ 12 การระบุด้วย Smoothing กับ Trend และ Seasonality ระบุวิธีการที่คุณต้องการใช้ในตัวเลือกการประมวลผลสำหรับโปรแกรม Forecast Generation R34650 ส่วนใหญ่ของวิธีการเหล่านี้ให้การควบคุมที่ จำกัด เช่นน้ำหนักที่วางไว้ในประวัติศาสตร์ล่าสุด ข้อมูลหรือช่วงวันที่ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณสามารถระบุได้โดยคุณตัวอย่างในคู่มือระบุขั้นตอนการคำนวณสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งานให้ชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เหมือนกันตัวอย่างวิธีใน คู่มือนี้ใช้ข้อมูลบางส่วนหรือทั้งหมดซึ่งเป็นข้อมูลที่ผ่านมาจากช่วงสองปีที่ผ่านมาการคาดการณ์ที่คาดการณ์จะเข้าสู่ปีหน้าข้อมูลประวัติการขายนี้มีเสถียรภาพโดยมีการเพิ่มขึ้นของฤดูกาลในเดือนกรกฎาคมและธันวาคมเป็นแบบสั้น ๆ อาจจะใกล้ล้าสมัย.3 2 1 วิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรเปอร์เซ็นต์สุดท้ายของปีที่ผ่านมาในการคูณ eac h โดยการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของเปอร์เซ็นต์ที่ระบุในการคาดการณ์ความต้องการวิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดและประวัติการขายหนึ่งปีวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสินค้าตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 1 1 ตัวอย่างวิธีที่ 1 ร้อยละในช่วงปีที่ผ่านมาเปอร์เซ็นต์ของปีที่ผ่านมาสูตรคูณข้อมูลการขายจากปีที่แล้วโดยปัจจัยที่คุณระบุแล้วคาดว่าผลลัพธ์ในปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองผลกระทบของการระบุ หรือเมื่อประวัติการขายมีองค์ประกอบตามฤดูกาลอย่างมากข้อกำหนดของ Forecast คูณปัจจัยตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายของปีก่อน 10 เปอร์เซ็นต์ประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกกับ จำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาประสิทธิภาพการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดที่คุณระบุตารางนี้เป็นประวัติที่ใช้ในช่วงก่อนหน้า คำนวณโดยเฉลี่ยเท่ากับ 117 1 1 128 7 ปัดเศษเป็น 129 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 115 1 1 126 5 ปัดเศษทศนิยมเป็น 127.3 2 2 วิธีที่ 2 คำนวณร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรคำนวณจากปีที่แล้วเปรียบเทียบกับอดีต ยอดขายของช่วงเวลาที่ระบุไปยังยอดขายจากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนระบบกำหนดเปอร์เซ็นต์เพิ่มหรือลดแล้วคูณด้วยแต่ละช่วงเวลาตามเปอร์เซ็นต์เพื่อกำหนดการพยากรณ์ความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนงวดของใบสั่งขาย ประวัติความเป็นมาบวกกับประวัติการขายหนึ่งปีวิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสินค้าในฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 2 1 ตัวอย่างวิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์จากปีที่แล้วเปอร์เซ็นต์ที่คำนวณได้จากสูตรปีที่แล้วคูณกับยอดขายจากก่อนหน้า ปีโดยปัจจัยที่คำนวณโดยระบบและจากนั้นจะคาดการณ์ผลลัพธ์สำหรับปีถัดไปวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ผลกระทบของการขยายล่าสุด สำหรับผลิตภัณฑ์ในปีหน้าโดยยังคงรักษารูปแบบตามฤดูกาลที่มีอยู่ในประวัติการขายข้อกำหนดของ Forecast ช่วงของประวัติการขายเพื่อใช้ในการคำนวณอัตราการเติบโตตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเปรียบเทียบประวัติการขาย สำหรับงวดสี่งวดล่าสุดในงวดสี่งวดเดียวกันของปีก่อนใช้อัตราส่วนที่คำนวณได้เพื่อทำประมาณการปีถัดไปประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนงวดที่จำเป็นสำหรับการประเมินการคาดการณ์ ระยะเวลาการทำงานที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ให้ n 4. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 117 0 9766 114 26 โดยปัดเศษเป็น 114 การคาดการณ์ของรัฐบาลกลางเท่ากับ 115 0 9766 112 31 ปัดเศษเป็น 112.3 2 3 วิธีที่ 3 ปีที่ผ่านมาถึง ปีนี้วิธีนี้ใช้ยอดขายในปีที่แล้วสำหรับการคาดการณ์ในปีหน้าความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดบวกหนึ่งปีของประวัติการสั่งขาย thod จะเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการของผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่มีระดับความต้องการหรือความต้องการตามฤดูกาลโดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 3 1 ตัวอย่างวิธีที่ 3 ปีที่แล้วถึงปีนี้ปีที่แล้วในปีนี้จะทำสำเนาข้อมูลการขายจากปีก่อนหน้าไปจนถึงปีหน้า วิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองยอดขายในระดับปัจจุบันผลิตภัณฑ์นี้เป็นผู้ใหญ่และไม่มีแนวโน้มในระยะยาว แต่อาจมีรูปแบบความต้องการตามฤดูกาลที่สำคัญข้อกำหนดฟอร์ซิสเต็ม None. Readance sales history หนึ่งปีสำหรับการคำนวณการพยากรณ์บวก จำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของแบบที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์มกราคมเท่ากับเดือนมกราคมของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับเดือนกุมภาพันธ์ของปีที่แล้วด้วย ค่าพยากรณ์ของประมาณการ 117 เดือนเท่ากับเดือนมีนาคมของปีก่อนที่คาดการณ์ไว้ที่ 115.3 2 4 วิธีที่ 4 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีนี้ใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย จำนวนงวดที่ระบุในช่วงเวลาถัดไปคุณควรคำนวณใหม่เป็นประจำทุกเดือนหรืออย่างน้อยไตรมาสเพื่อสะท้อนระดับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปการคาดการณ์ความต้องการวิธีนี้ต้องการจำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนงวดของประวัติการสั่งขาย จะเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่โดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 4 1 ตัวอย่างวิธีที่ 4 การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมสำหรับการคำนวณหาค่าเฉลี่ยของประวัติการขายในระยะสั้น ล่าช้าหลังคาดการณ์แนวโน้มอคติและข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์จัดแสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือรูปแบบตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้งานได้ดีสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิต เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ในตัวเลือกการประมวลผลที่จะใช้ ล่าสุดสี่งวดเป็นพื้นฐานสำหรับการคาดการณ์ในช่วงเวลาถัดไปค่าขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นส่งผลให้มีการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่ช้ารับรู้กะในระดับของการขายตรงกันข้ามขนาดเล็ก ค่าสำหรับ n เช่น 3 เร็วขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางว่าการผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบประวัติการขายที่ต้องการ n บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินการคาดการณ์ ระยะเวลาการทำงานของพอดีที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 114 119 137 125 4 123 75 โค้งไป 124 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 119 137 125 124 4 126 25 กลมถึง 126.3 2 5 วิธีที่ 5 การประมาณเชิงเส้น วิธีนี้ใช้สูตร Linear Approximation เพื่อคำนวณแนวโน้มจากจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการสั่งขายและเพื่อคาดการณ์แนวโน้มนี้กับการคาดการณ์คุณควรคำนวณแนวโน้มรายเดือนเพื่อตรวจหาการเปลี่ยนแปลงใน t rends วิธีนี้ใช้จำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดรวมทั้งจำนวนของระยะเวลาที่กำหนดของประวัติการสั่งขายวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่หรือผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มในเชิงบวกหรือเชิงลบที่สอดคล้องกันซึ่งไม่ได้เกิดจากความผันผวนตามฤดูกาล 3 2 5 1 ตัวอย่างวิธีที่ 5 การประมาณค่าเชิงเส้นเส้นประมาณประมาณคำนวณแนวโน้มที่อิงกับจุดข้อมูลประวัติการขายสองจุดจุดทั้งสองนี้กำหนดเส้นแนวโน้มตรงที่คาดการณ์ไว้ในอนาคตใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ในระยะยาวจะใช้ประโยชน์จากขนาดเล็ก การเปลี่ยนแปลงเพียงแค่จุดข้อมูลสองจุดเท่านั้นข้อกำหนด Forecast n เท่ากับจุดข้อมูลในประวัติการขายที่เปรียบเทียบกับจุดข้อมูลล่าสุดในการระบุแนวโน้มตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ความแตกต่างระหว่างข้อมูลล่าสุดเดือนธันวาคมและสิงหาคมก่อนหน้านี้ ธันวาคมเป็นพื้นฐานในการคำนวณแนวโน้มต้องมีประวัติการขายที่ต้องการ n บวก 1 บวกกับจำนวนงวดเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมิน ระยะเวลาการคาดการณ์ของพอดีที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์เดือนมกราคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 1 2 139. การคาดการณ์กุมภาพันธ์ของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 2 2 141 มาค การคาดการณ์ธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 3 2 143.3 2 6 วิธีที่ 6 การถดถอยของเศษน้อยที่สุดวิธีการถดถอยต่ำสุด LSR มีสมการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเส้นตรงระหว่างข้อมูลการขายในอดีตกับระยะเวลา LSR พอดีกับเส้น เลือกช่วงของข้อมูลเพื่อให้ผลรวมของสี่เหลี่ยมของความแตกต่างระหว่างจุดขายที่เกิดขึ้นจริงและสายการถดถอยจะลดลงการคาดการณ์คือการประมาณการของเส้นตรงนี้ในอนาคตวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับช่วงเวลาที่ จะแสดงด้วยจำนวนรอบระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนงวดข้อมูลที่ระบุความต้องการขั้นต่ำคือสองจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์วิธีนี้เป็นประโยชน์ในการพยากรณ์ ความต้องการ ast เมื่อมีแนวโน้มเป็นเส้นตรงในข้อมูล 3 2 6 1 ตัวอย่างวิธีที่ 6 การถดถอยสแควร์น้อยที่สุดการถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยต่ำสุด LSR เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการระบุแนวโน้มเชิงเส้นในข้อมูลการขายในอดีตวิธีคำนวณค่า สำหรับ a และ b ที่จะใช้ในสูตรสมการนี้อธิบายถึงเส้นตรงโดยที่ Y แทนการขายและ X หมายถึงการถดถอยเชิงเส้นแบบช้าการรับรู้จุดหักเหและการเปลี่ยนฟังก์ชันขั้นตอนในความต้องการการถดถอยเชิงเส้นตรงกับเส้นตรงกับข้อมูล, แม้ข้อมูลจะเป็นข้อมูลตามฤดูกาลหรืออธิบายได้ดีขึ้นโดยใช้เส้นโค้งเมื่อข้อมูลประวัติการขายเป็นไปตามเส้นโค้งหรือมีรูปแบบตามฤดูกาลที่แข็งแกร่งจะมีการคาดการณ์และข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นข้อกำหนดของ Forecast n เท่ากับระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณค่า สำหรับ a และ b ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ประวัติการเข้าชมตั้งแต่เดือนกันยายนถึงธันวาคมเป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณเมื่อข้อมูลมีอยู่ n ที่มีขนาดใหญ่เช่น n 24 จะเป็น ordinari สามารถใช้ LSR กำหนดบรรทัดได้เพียงสองจุดข้อมูลตัวอย่างเช่นค่า nn ขนาดเล็ก 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นต้องใช้เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ประวัติการขายที่จำเป็นต้องใช้ n ช่วงเวลาบวกกับจำนวนครั้ง ระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ของภาครัฐเท่ากับ 119 5 7 2 3 135 6 ปัดเศษเป็น 136.3 2 7 วิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองเมื่อต้องการคาดการณ์, วิธีนี้ใช้สูตรการประมาณระดับปริญญาที่สองเพื่อสร้างเส้นโค้งขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนครั้งของประวัติการสั่งขายครั้งที่ 3 วิธีนี้ไม่เป็นประโยชน์ ความต้องการในระยะยาว 3 2 7 1 ตัวอย่างวิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองการถดถอยเชิงเส้นกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรพยากรณ์ Y ab X โดยมีจุดประสงค์เพื่อให้ตรง เส้นตรงกับข้อมูลประวัติการขายการประมาณระดับที่สองคล้ายกัน แต่วิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ในสูตรคาดการณ์นี้วัตถุประสงค์ของวิธีนี้คือให้พอดีกับเส้นโค้งกับข้อมูลประวัติการขายวิธีนี้เป็นประโยชน์เมื่อ ผลิตภัณฑ์อยู่ในช่วงการเปลี่ยนผ่านระหว่างขั้นตอนของวงจรชีวิตตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจากช่วงแนะนำสู่ขั้นตอนการเจริญเติบโตแนวโน้มการขายอาจเพิ่มขึ้นเนื่องจากคำสั่งซื้อลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถเข้าใกล้อินฟินิตี้ได้อย่างรวดเร็วหรือลดลงเป็นศูนย์ขึ้นอยู่กับว่าค่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบวิธีนี้มีประโยชน์เฉพาะในระยะสั้นข้อกำหนด Forecast สูตรหา a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งให้ตรงกับจุดสามจุด n ระบุจำนวนช่วงเวลาของข้อมูลที่สะสมเข้าแต่ละ สามจุดในตัวอย่างนี้ n 3 ข้อมูลการขายจริงสำหรับเดือนเมษายนถึงเดือนมิถุนายนรวมกันเป็นจุดแรกตั้งแต่ Q1 กรกฎาคมถึงกันยายนจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Q2 และเดือนตุลาคมถึงธันวาคมนับเป็นไตรมาสที่ 3 Curv e พอดีกับสามค่า Q1, Q2 และ Q3 ประวัติการขายที่ต้องการ 3 n งวดสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ใน การคาดการณ์ Q0 ม. ค. ก. พ. มี.ค. 56 เม. ย. มิ.ย. มิ.ย. ซึ่งเท่ากับ 125 122 137 384.Q2 ก. ค. ส. ค. ส. ค. ซึ่งเท่ากับ 140 129 131 400.Q3 ต. ค. พ. ย. ธ. ค. ซึ่งเท่ากับ 114 119 137 370 ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ทั้งสามแบบ a. , b และ c เพื่อใช้ในสูตรพยากรณ์ Y ab X c X 2. Q1, Q2 และ Q3 จะถูกนำเสนอบนภาพกราฟฟิกซึ่งเวลาจะถูกวางลงบนแกนนอน Q1 หมายถึงยอดขายรวมในเดือนเมษายนพฤษภาคมและ มิถุนายนและวางแผนไว้ที่ X 1 Q2 ตรงกับเดือนกรกฎาคมถึง 3 กันยายนตรงกับเดือนตุลาคมถึงธันวาคมและ Q4 หมายถึงเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมภาพนี้แสดงการวางแผน Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณองศาที่สองรูปที่ 3-2 Plotting Q1 , Q2, Q3, และ Q4 สำหรับระดับที่สอง สมการที่สามอธิบายจุดสามจุดบนกราฟ 1 Q1 a bX cX 2 โดยที่ X 1 Q 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 โดยที่ X 2 Q 2 a 2b 4 c 3 Q3 a bX cX 2 โดยที่ X 3 Q 3 a 3 b 9c สมการสมการทั้งสามสมการหาสูตร b และ a สมการสมการ 1 จากสมการ 2 2 และแก้ปัญหา b แทนสมการนี้ให้เป็นสมการที่ 3 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1 สุดท้ายแทนสมการเหล่านี้สำหรับ a และ b เป็นสมการ 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2. วิธีการประมาณค่าระดับที่สอง คำนวณค่า a, b และ c ดังนี้ Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.This คือการคํานวณการประมาณค่าประมาณองศาที่สอง x 2 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 172 3 58 33 รอบต่อครั้งที่ 57 ต่องวดเมื่อ X 6, Q6 322 510 828 4 การคาดการณ์เท่ากับ 4 3 1 33 รอบต่อ 1 ต่องวดซึ่งเป็นประมาณการปีถัดไปปีสุดท้ายของปีนี้ 3 2 8 วิธีการ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถเลือกหมายเลขพอดีที่ดีที่สุดของต่อ iod ของประวัติการสั่งขายที่เริ่ม n เดือนก่อนวันที่เริ่มคาดการณ์และใช้เปอร์เซ็นต์เพิ่มหรือลดคูณปัจจัยที่จะปรับเปลี่ยนการคาดการณ์วิธีนี้คล้ายกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้วยกเว้นที่คุณสามารถระบุ จำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้เป็นฐานขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณเลือกเป็น n วิธีนี้ต้องใช้ระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนข้อมูลการขายที่ระบุไว้วิธีนี้มีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการแนวโน้มตามแผน 3 2 8 1 ตัวอย่างวิธีที่ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีการยืดหยุ่นร้อยละกว่า n เดือนก่อนมีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้วทั้งสองวิธีคูณข้อมูลการขายจากช่วงเวลาก่อนหน้าโดยใช้ปัจจัยที่กำหนดโดยคุณจากนั้นจึงคาดการณ์ผลลัพธ์ดังกล่าวในอนาคต ในปีที่ผ่านมาวิธีการประมาณการขึ้นอยู่กับข้อมูลจากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนนอกจากนี้คุณยังสามารถใช้วิธีการแบบยืดหยุ่นเพื่อระบุช่วงเวลานอกเหนือจากช่วงเวลาเดียวกันในลา ปีที่จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณปัจจัยการขยายตัวตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายก่อนหน้านี้โดย 10 เปอร์เซ็นต์ระยะเวลาตามตัวอย่างเช่น n 4 ทำให้การคาดการณ์ครั้งแรกขึ้นอยู่กับข้อมูลการขาย ในเดือนกันยายนของปีที่แล้วประวัติการขายที่จำเป็นขั้นต่ำจำนวนงวดย้อนกลับไปยังช่วงเวลาฐานบวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 9 วิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยสูตร Weighted Moving Average มีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 4 สูตร Moving Average เนื่องจากค่าเฉลี่ยของประวัติการขายในเดือนก่อนหน้าจะแสดงประวัติการขายของเดือนถัดไปอย่างไรก็ตามด้วยสูตรนี้คุณสามารถกำหนดน้ำหนักสำหรับแต่ละ ของงวดก่อนวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่ถ่วงน้ำหนักบวกกับจำนวนงวดที่พอดีกับข้อมูลเช่นเดียวกับ Moving Average วิธีนี้ล่าช้าไปกว่าแนวโน้มความต้องการดังนั้น ไม่แนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มสูงหรือเป็นฤดูกาลวิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใหญ่ที่มีความต้องการอยู่ในระดับที่ค่อนข้างสูง 3 2 9 1 ตัวอย่างวิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก WMA เฉลี่ยเคลื่อนที่คล้ายกับวิธีที่ 4 , Moving Average MA อย่างไรก็ตามคุณสามารถกำหนดน้ำหนักที่ไม่เท่ากันให้กับข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อใช้ WMA วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นข้อมูลล่าสุดมักถูกกำหนดให้มีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า, ดังนั้น WMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงระดับการขายอย่างไรก็ตามคาดการณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้ได้ดีกับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่มีการเติบโตหรือล้าสมัย ขั้นตอนของวงจรชีวิตจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขาย n เพื่อใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ใน proce ssing เพื่อใช้ช่วงสี่งวดล่าสุดเป็นพื้นฐานสำหรับการประมาณการในช่วงเวลาถัดไปมูลค่าขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นค่าดังกล่าวส่งผลให้เกิดการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่จะช้าในการรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงใน ระดับการขายตรงกันข้ามค่าเล็กน้อยสำหรับ n เช่น 3 ตอบสนองได้เร็วขึ้นเพื่อเลื่อนระดับการขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางว่าการผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบต่างๆจำนวนรวมของระยะเวลาสำหรับตัวเลือกการประมวลผล 14 - ช่วงเวลาที่จะรวมไม่เกิน 12 เดือนน้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละช่วงข้อมูลที่ผ่านมาน้ำหนักที่กำหนดจะต้องรวม 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 4 ให้กำหนดน้ำหนักของ 0 50, 0 25, 0 15 และ 0 10 กับข้อมูลล่าสุดที่ได้รับน้ำหนักที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่จำเป็นต้องใช้ประวัติการขาย n บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของพอดีที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์มกราคมมกราคม ast เท่ากับ 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 รอบต่อวัน 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 ปัดเศษเป็น 128 การคาดการณ์ในเดือนมีนาคมเท่ากับ 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 ปัดเศษเป็น 128.3 2 10 วิธีการ 10 การปรับ Linear Smoothing วิธีนี้จะคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลการขายในอดีตในการคำนวณวิธีนี้ใช้จำนวนงวด ประวัติการสั่งซื้อสินค้าตั้งแต่ 1 ถึง 12 ที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลระบบจะใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อชั่งน้ำหนักข้อมูลในช่วงตั้งแต่น้ำหนักแรกสุดไปจนถึงน้ำหนักสุดท้ายที่สุดจากนั้นระบบจะจัดทำข้อมูลนี้ในแต่ละช่วงเวลาในการคาดการณ์ ต้องใช้พอดีเดือนที่ดีที่สุดพร้อมกับประวัติการสั่งขายสำหรับจำนวนงวดที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 3 2 10 1 ตัวอย่างวิธีการ 10 การปรับ Linear วิธีนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 9, WMA อย่างไรก็ตามแทนที่จะกำหนดโดยพลการ น้ำหนักข้อมูลทางประวัติศาสตร์สูตรจะใช้ เพื่อกำหนดน้ำหนักที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1 00 วิธีคำนวณน้ำหนักถัวเฉลี่ยของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นเช่นเดียวกับเทคนิคการคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเชิงเส้นการพยากรณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อมีประวัติการขายผลิตภัณฑ์ มีแนวโน้มที่ดีหรือตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้ได้ดีกับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิต n เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อใช้ช่วงสี่งวดล่าสุดเป็นพื้นฐานสำหรับการฉายในช่วงเวลาถัดไประบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n เท่ากับ 4 , ระบบจะกำหนดน้ำหนักของ 0 4, 0 3, 0 2 และ 0 1 โดยข้อมูลล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่มากที่สุด จำนวนของรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 11 วิธีที่ 11 การคำนวณความเรียบง่ายวิธีนี้ใช้คำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบซึ่งเป็นค่าประมาณที่แสดง ระดับยอดขายทั่วไปในรอบระยะเวลาข้อมูลที่เลือกวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับช่วงเวลาที่แสดงด้วยจำนวนรอบบัญชีที่พอดีกับจำนวนงวดข้อมูลที่ผ่านมาซึ่งระบุไว้ข้อกำหนดขั้นต่ำคือช่วงข้อมูลทางประวัติศาสตร์สองงวด เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการเมื่อไม่มีข้อมูลเชิงเส้น 3 2 11 1 ตัวอย่างวิธีที่ 11 การจัดแจงแบบละเอียด (Exponential Smoothing) วิธีนี้มีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 10 การทำให้เรียบแบบ Linear Smoothing ในระบบ Linear Smoothing ระบบจะกำหนดน้ำหนักที่ลดลงตามข้อมูลเชิงเส้น ในระบบ Smonstooth Exponential Smoothing ระบบจะกำหนดค่าน้ำหนักที่สลายตัวแบบชี้แจงสมการการพยากรณ์แบบ Exponential Smoothing คือ. Forecast P ยอดขายที่เกิดขึ้นจริง 1 ประมาณการก่อนหน้านี้การคาดการณ์คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของยอดขายจริงจากช่วงก่อนหน้าและประมาณการจากช่วงก่อนหน้าที่อัลฟ่าเป็นน้ำหนักที่ใช้กับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงในงวดก่อนหน้า 1 เป็นน้ำหนักที่ใช้ ค่าสำหรับช่วง alpha ตั้งแต่ 0 ถึง 1 และมักจะตกระหว่าง 0 1 ถึง 0 4 ผลรวมของน้ำหนักคือ 1 00 1 1. คุณควรกำหนดค่าสำหรับค่าคงที่ที่ราบเรียบ alpha ถ้าคุณไม่ กำหนดค่าสำหรับการทำให้ราบเรียบค่าคงที่ระบบคำนวณค่าสันนิษฐานที่ขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือ ขนาดของยอดขายค่าสำหรับช่วงอัลฟ่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.n เท่ากับช่วงของข้อมูลประวัติการขายที่จะรวมไว้ในการคำนวณโดยทั่วไปข้อมูลประวัติการขายหนึ่งปีจะเพียงพอที่จะประมาณยอดขายทั่วไป สำหรับตัวอย่างนี้ค่าที่น้อยสำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นต้องใช้เพื่อยืนยันผลลัพธ์ Exponential Smoothing สามารถสร้างการคาดการณ์ที่ขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงจุดเดียวเท่านั้นต้องมีประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n บวกจำนวน ของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 12 วิธีที่ 12 การเรียบขึ้นตามฤดูกาลด้วยเทรนด์และฤดูกาลตามฤดูกาลวิธีการนี้จะคำนวณแนวโน้มดัชนีฤดูกาลและ ค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบตามลำดับจากประวัติการสั่งขายระบบจะใช้ประมาณการของแนวโน้มการคาดการณ์และปรับค่าตามฤดูกาลซึ่งวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่พอดีกับข้อมูลการขายเป็นเวลาสองปีและเป็นประโยชน์สำหรับรายการที่มี ทั้งแนวโน้มและฤดูกาลในการคาดการณ์คุณสามารถป้อนปัจจัย alpha และ beta หรือมีระบบคำนวณค่า Alpha และเบต้าคือค่าคงที่ที่ราบเรียบ ระบบจะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขายอัลฟ่าและส่วนประกอบแนวโน้มของการคาดการณ์เบต้า 3 2 12 1 ตัวอย่างวิธีที่ 12 การเรียบขึ้นตามฤดูกาลด้วยเทรนด์และตามฤดูกาลวิธีการนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 11 Exponential Smoothing ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นอย่างไรก็ตามวิธีที่ 12 รวมถึงคำในสมการพยากรณ์เพื่อคำนวณแนวโน้มที่ราบรื่นการคาดการณ์ประกอบด้วยค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบซึ่งปรับค่าเป็นเส้นตรงเมื่อระบุตัวเลือกการประมวลผลการคาดการณ์คือ ยังปรับตามฤดูกาล Alpha เท่ากับค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขายค่าสำหรับช่วงอัลฟ่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.Beta เท่ากับค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นสำหรับ องค์ประกอบแนวโน้มของ forecast. Values ​​สำหรับช่วงเบต้าตั้งแต่ 0 ถึง 1 ไม่ว่าจะมีการใช้ดัชนีตามฤดูกาลกับการคาดการณ์อัลฟ่าและเบต้าจะเป็นอิสระจากใน e อื่นพวกเขาไม่จำเป็นต้องรวมถึง 1 0. ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำหนึ่งปีบวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นในการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดเมื่อมีข้อมูลทางประวัติศาสตร์สองปีหรือมากกว่านั้นระบบจะใช้ สองปีของข้อมูลในการคำนวณวิธีการ 12 ใช้สมการ Smoning Exponential และหนึ่งเฉลี่ยง่ายๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบแนวโน้มเรียบและดัชนีเฉลี่ยตามฤดูกาลเฉลี่ยเรียบเรียงเฉลี่ยชี้แจงเรียบชี้แนวโน้มเฉลี่ย index รูปที่ 3-3 ดัชนีเฉลี่ยฤดูกาลเฉลี่ย (Simple Average Seasonal Index) การคาดการณ์จะถูกคำนวณโดยใช้สมการสามสมการ L คือความยาวของฤดูกาล L เท่ากับ 12 เดือนหรือ 52 สัปดาห์ซึ่งเป็นช่วงเวลาปัจจุบันคือจำนวน ของช่วงเวลาในอนาคตของการคาดการณ์ S คือปัจจัยการปรับตามฤดูกาล multiplicative ที่มีการจัดทำดัชนีไปยังช่วงเวลาที่เหมาะสมตารางนี้แสดงประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ส่วนนี้ pr ovides ภาพรวมของการประเมินผลพยากรณ์และ discusses. You สามารถเลือกวิธีการคาดการณ์เพื่อสร้างการคาดการณ์ให้มากที่สุดเท่าที่ 12 สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์แต่ละวิธีการคาดการณ์อาจสร้างการฉายที่แตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อหลายพันผลิตภัณฑ์ถูกคาดการณ์การตัดสินใจอัตนัยจะทำไม่ได้เกี่ยวกับที่คาดว่าจะใช้ ในแผนสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ระบบประเมินประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่คุณเลือกและสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ที่คุณคาดการณ์คุณสามารถเลือกระหว่างสองเกณฑ์ประสิทธิภาพ MAD และ POA MAD เป็นตัวชี้วัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ POA เป็นตัววัดความอคติในการคาดการณ์ ทั้งสองเทคนิคการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลประวัติการขายที่แท้จริงสำหรับช่วงเวลาที่ระบุโดยคุณช่วงเวลาของประวัติล่าสุดที่ใช้สำหรับการประเมินผลเรียกว่าระยะเวลาการระงับหรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการวัดประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ระบบจะใช้ คาดการณ์สูตรเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา holdout ประวัติศาสตร์ ข้อมูลการขายที่เกิดขึ้นจริงและการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับเมื่อคุณเลือกวิธีการคาดการณ์หลายรายการกระบวนการเดียวกันนี้เกิดขึ้นสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์หลายรายการจะถูกคำนวณสำหรับระยะเวลาการระงับและเปรียบเทียบกับประวัติการขายที่รู้จักกันในช่วงเวลาเดียวกันวิธีการคาดการณ์ที่สร้างขึ้น การแนะนำที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการคาดการณ์และยอดขายจริงในช่วงระยะเวลาการระงับข้อเสนอแนะสำหรับการใช้งานในแผนข้อเสนอแนะนี้มีไว้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจมีการเปลี่ยนแปลงในแต่ละครั้งที่คุณสร้างการคาดการณ์ 3 1 ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ Absolute ค่าความเบี่ยงเบน MAD คือค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์หรือความสำคัญของความเบี่ยงเบนหรือความผิดพลาดระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ MAD เป็นค่าเฉลี่ยของขนาดของข้อผิดพลาดที่คาดว่าจะได้รับตามวิธีคาดการณ์และประวัติข้อมูลเนื่องจากค่าสัมบูรณ์ถูกใช้ใน คำนวณข้อผิดพลาดในเชิงบวกไม่ลบข้อผิดพลาดเชิงลบเมื่อเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์หลายวิธีที่มี MA น้อยที่สุด D เป็นความน่าเชื่อถือมากที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์นั้นในช่วงการระงับที่เมื่อการคาดการณ์เป็นกลางและมีข้อผิดพลาดกระจายอยู่ทั่วไปความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายมีอยู่ระหว่าง MAD และสองมาตรการทั่วไปอื่น ๆ ของการแจกจ่ายซึ่งเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ Mean Squared Error ตัวอย่างเช่น MAD การคาดการณ์จริง n. การเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1 25 ข้อผิดพลาด MAD. Mean Squared 2. ตัวอย่างนี้แสดงการคำนวณ MAD สำหรับสองวิธีการคาดการณ์ตัวอย่างนี้อนุมานว่าคุณได้ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลที่ช่วงระยะเวลาการเก็บพักที่เหมาะสมที่สุดคือ equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the fore cast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. Weighted Moving Average Forecasting Methods Pros and Cons. Hi, LOVE your Post Was wondering if you could elaborate futher We use SAP In it there is a selection you can choose before you run your forecast called initialization If you check this option you get a forecast result, if you run forecast again, in the same period, and do not check initialization the result changes I can not figure out what that initialization is doing I mean, mathmatically Which forecast result is best to save and use for example The changes between the two are not in the forecasted quantity but in the MAD and Error, safety stock and ROP quantities Not sure if you use SAP. hi thanks for explaining so effeciently its too gd thanks again Jaspreet. Leave a Reply Cancel reply. About Shmula. Pete Abilla is the founder of Shmula and the character, Kanban Cody He has helped companies like Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, and others reduce costs and improve the customer experience He does this through a systematic method for identifying pain points that impact the customer and the business, and encourages broad participation from the company associates to improve their own processes This website is a collection of his experiences he wants to share with you Get started with free downloads. Quantitative Approaches of Forecasting. Most of the quantitative techniques calculate demand forecast as an average from the past demand The following are the important demand forecasting techniques. Simple average method A simple average of demands occurring in all previous time periods is taken as the demand forecast for the next time period in this method Example 1.Simple moving average method In this method, the average of the demands from several of the most recent periods is taken as the demand forecast for the next time period The number of past periods to be used in calculations is selected in the beginning and is kept constant such as 3-period moving average Example 2.Weighted moving average method In this method, unequal weights are assigned to the past demand data while calculating simple moving average as the demand forecast for next time period Usually most recent data is assigned the highest weight factor Example 3.Exponential smoothing method In this method, weights are assigned in exponential order The weights decrease exponentially from most recent demand data to older demand data Example 4.Regression analysis method In this method, past demand data is used to establish a functional relationship between two variables One variable is known or assumed to be known and used to forecast the value of other unknown variable i e demand Example 5.Error in Forecasting. Error in forecasting is nothing but the numeric difference in the forecasted demand a nd actual demand MAD Mean Absolute Deviation and Bias are two measures that are used to assess the accuracy of the forecasted demand It may be noted that MAD expresses the magnitude but not the direction of the error.