Review It Führt einige der Operationen und Funktionen in einem Unternehmen auf, die von einer Prognose für die Produktnachfrage abhängig sind. Was ist der Unterschied zwischen quantitativen Prognosemethoden und qualitativen Prognosemethoden? Beschreiben Sie den Unterschied zwischen kurz - und langfristigen Prognosen. Besprechen Sie die Rolle der Prognose im Supply Chain Management. Warum ist eine genaue Prognose so wichtig für Unternehmen, die ein kontinuierliches Nachschub-Inventory-System verwenden Diskutieren Sie die Beziehung zwischen Prognose und TQM. Welche Arten von Prognosemethoden werden für eine langfristige strategische Planung verwendet Beschreiben Sie die Delphi-Methode für die Prognose. Was ist der Unterschied zwischen einem Trend und einem Zyklus und einem saisonalen Muster Wie ist die gleitende Durchschnittsmethode ähnlich der exponentiellen Glättung In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Ausgangsprognose immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen . Schlagen Sie weitere Möglichkeiten vor, dass die Startprognose tatsächlich ermittelt werden kann. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell erhöht die Glättungskonstante Wie unterscheidet sich die eingestellte exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung Was bestimmt die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinienvorhersagemodell von einem linearen Modell Regressionsmodell für die Prognose Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich dem gleitenden Durchschnitt und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, welche halten Sie für den besten Warum Welche Vorteile hat eine exponentielle Glättung? Über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend zeigt Beschreiben Sie, wie eine Prognose überwacht wird, um Bias zu erkennen. Erläutern Sie die Beziehung zwischen der Verwendung eines Tracking-Signals und statistischen Kontrollgrenzen für die Prognosesteuerung. Wählen Sie aus MAD, MAPD, MSE, E und E. Was ist der Unterschied zwischen linearer und multipler Regression Definieren Sie die verschiedenen Komponenten (y, x, a und b) einer linearen Regressionsgleichung. Ein Unternehmen, das Videogeräte, einschließlich Videorecorder, Videokameras und Fernsehgeräte produziert, versucht, zu prognostizieren, was neue Produkte und Produktinnovationen technologisch machbar sein könnten und dass Kunden zehn Jahre in die Zukunft verlangen könnten. Spekulieren Sie, welche Art von qualitativen Methoden es verwenden könnte, um diese Art der Prognose zu entwickeln. Drag-Drop-Übung Ziehen Sie mit der Maus die Begriffe an die richtige Position im Diagramm. Startübung 10.1 Gelöste Probleme 1. Gleitender Durchschnitt Ein produzierendes Unternehmen hat monatliche Nachfrage nach einem seiner Produkte wie folgt: Entwickeln Sie eine dreistufige gleitende durchschnittliche Prognose und eine dreistufige gewichtete gleitende durchschnittliche Prognose mit Gewichten von 0,50, 0,30 und 0,20 für Die letzten Bedarfswerte, in dieser Reihenfolge. Berechnen Sie MAD für jede Prognose, und geben Sie an, welche am besten zu sein scheinen. Schritt 1. Berechnen Sie den gleitenden 3-Monats-Durchschnitt anhand der Formel Für Mai ist die gleitende Durchschnittsprognose Schritt 2. Berechnen Sie den gewogenen gleitenden 3-Monats-Durchschnitt anhand der Formel Für Mai ist die gewichtete Durchschnittsprognose die Werte für beide gleitenden Durchschnittsprognosen Werden in der folgenden Tabelle gezeigt: Schritt 3. Berechnen Sie den MAD-Wert für beide Prognosen: Der MAD-Wert für den gleitenden 3-Monatsdurchschnitt beträgt 80,0 und der MAD-Wert für den 3-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt liegt bei 75,6 Viel Unterschied in der Genauigkeit zwischen den beiden Prognosen, obwohl der gewichtete gleitende Durchschnitt etwas besser ist. 2. Exponentielle Glättung Ein Computer-Software-Unternehmen hat die folgende Nachfrage für seine Personal Finance Softwarepaket erlebt: Entwickeln Sie eine exponentielle Glättung Vorhersage mit einer 0,40 und eine bereinigte exponentielle Glättung Vorhersage mit einem 0,40 und 0,20. Vergleichen Sie die Genauigkeit der beiden Prognosen mithilfe von MAD und kumulativen Fehler. Schritt 1. Berechnen Sie die exponentielle Glättungsprognose mit einer 0,40 nach folgender Formel: Für Periode 2 ist die Prognose (vorausgesetzt, F1 56) für Periode 3, die Prognose ist Die verbleibenden Prognosen werden ähnlich berechnet und sind in der begleitenden Tabelle dargestellt. Schritt 2. Berechnen Sie die eingestellte exponentielle Glättungsprognose mit der Formel beginnend mit der Prognose für Periode 3 (seit F 1 F 2 und wir nehmen T 2 0 an). Die verbleibenden angepassten Prognosen werden analog berechnet und sind Wie in der folgenden Tabelle gezeigt: Schritt 3. Berechnen Sie den MAD-Wert für jede Prognose: Schritt 4. Berechnen Sie den kumulativen Fehler für jede Prognose: Da sowohl MAD als auch der kumulative Fehler für die angepasste Prognose geringer sind, scheint es am genauesten zu sein . 3. Lineare Regression Ein lokaler Bauproduktspeicher hat in den letzten zehn Quartalen Verkaufsdaten für 2 165 4 Bauholz (Bordfüße) und die Anzahl der Baugenehmigungen in seinem Gebiet akkumuliert: Entwickeln Sie ein lineares Regressionsmodell für diese Daten und bestimmen Sie die Stärke Der linearen Beziehung unter Verwendung von Korrelation. Wenn das Modell relativ stark zu sein scheint, ermitteln Sie im nächsten Quartal die Prognose für Bauholz mit zehn Baugenehmigungen. Schritt 1. Berechnen Sie die Komponenten der linearen Regressionsgleichung y a bx unter Verwendung der Formeln der kleinsten Quadrate Schritt 2. Entwickeln Sie die lineare Regressionsgleichung: Schritt 3. Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten: So scheint es eine starke lineare Beziehung zu geben. Schritt 4. Berechnen Sie die Prognose für x 10 permits. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird das Gewicht genannt. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (linke (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1. Zeitreihenmethoden Zeitreihenmethoden sind statistische Techniken, die historische Daten nutzen, die sich über einen Zeitraum akkumulieren. Zeitreihen-Methoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch in Zukunft vorkommt. Wie der Name der Zeitreihe andeutet, beziehen diese Methoden die Prognose nur auf einen Faktor - Zeitpunkt. Dazu gehören der gleitende Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie, und sie gehören zu den beliebtesten Methoden für die kurzfristige Prognose von Service - und Produktionsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average Eine Zeitreihenprognose kann so einfach sein wie die Nachfrage in der aktuellen Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen. Dies wird manchmal als naive oder intuitive Prognose bezeichnet. 4 Wenn die Nachfrage zum Beispiel 100 Einheiten in dieser Woche beträgt, beträgt die Prognose für die nächste Wochen-Nachfrage 100 Einheiten, wenn die Nachfrage zu 90 Einheiten stattdessen ausfällt, dann sind die folgenden Wochen die Nachfrage 90 Einheiten und so weiter. Diese Art der Prognosemethode berücksichtigt nicht das historische Nachfrageverhalten, sondern nur die Nachfrage in der aktuellen Periode. Es reagiert direkt auf die normalen, zufälligen Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache gleitende Durchschnittsmethode verwendet in der jüngsten Vergangenheit mehrere Bedarfswerte, um eine Prognose zu entwickeln. Dies neigt dazu, die zufälligen Zunahmen und Abnahmen einer Prognose, die nur eine Periode verwendet, zu dämpfen oder zu glätten. Die einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die Prognose der Nachfrage, die stabil ist und zeigt keine ausgeprägte Nachfrage Verhalten, wie ein Trend-oder saisonale Muster. Bewegungsdurchschnitte werden für bestimmte Zeiträume berechnet, wie z. B. drei Monate oder fünf Monate, je nachdem, wie viel der Prognostiker wünscht, die Bedarfsdaten zu glätten. Je länger der gleitende Durchschnitt, desto glatter ist er. Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist Computing ein einfaches Moving Average Die Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Bürobedarf an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers. Das Büro-Supply-Geschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge zeitnah zu liefern, ist ein Faktor, neue Kunden zu gewinnen und alte zu halten. (Büros in der Regel nicht, wenn sie auf niedrige Lieferungen laufen, aber wenn sie völlig ausgehen, so dass sie ihre Aufträge sofort benötigen.) Der Manager des Unternehmens will sicher sein, genug Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern und Sie haben ausreichende Bestände auf Lager. Daher möchte der Manager in der Lage sein, die Anzahl der Aufträge, die während des nächsten Monats auftreten werden, zu prognostizieren (d. h. die Nachfrage nach Lieferungen vorauszusagen). Aus den Aufzeichnungen der Zustellungsaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate akkumuliert, aus denen er 3- und 5-Monats-Bewegungsdurchschnitte berechnen möchte. Nehmen wir an, daß es Ende Oktober ist. Die Prognose, die sich aus dem 3- oder 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ergibt, liegt typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die vorangegangenen 3 Monate in der Sequenz gemäß folgender Formel berechnet: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt wird aus den vorherigen 5 Monaten der Bedarfsdaten wie folgt berechnet: Der 3- und der 5-Monats-Zeitraum Gleitende Durchschnittsprognosen für alle Monate der Nachfragedaten sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Eigentlich würde nur die Prognose für November, die auf der letzten monatlichen Nachfrage basiert, vom Manager verwendet werden. Allerdings erlauben es die früheren Prognosen für die Vormonate, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognosemethode ist - das heißt, wie gut es funktioniert. Drei - und Fünfmonatsdurchschnitte Beide gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität, die in den tatsächlichen Daten auftritt, zu glätten. Dieser Glättungseffekt ist in der folgenden Abbildung zu sehen, in der die 3-Monats - und die 5-Monats-Durchschnittswerte einem Diagramm der ursprünglichen Daten überlagert wurden: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet die Fluktuationen in einem grßeren Ausmaß als Der dreimonatige Gleitende Durchschnitt. Der 3-Monats-Durchschnitt spiegelt jedoch die jüngsten Daten, die dem Büromaterial-Manager zur Verfügung stehen, stärker wider. Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren als diejenigen, die unter Verwendung kürzerer Periodenbewegungsdurchschnitte durchgeführt wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose antwortet. Die Festlegung der geeigneten Anzahl von Perioden, die in einer gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden müssen, erfordert oft ein gewisses Maß an Versuchs - und Fehlerversuchen. Der Nachteil der gleitenden Durchschnittsmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte. Faktoren, die Änderungen verursachen, werden in der Regel ignoriert. Es handelt sich grundsätzlich um eine mechanische Methode, die historische Daten konsistent widerspiegelt. Die gleitende Durchschnittsmethode hat jedoch den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ kostengünstig zu sein. In der Regel kann diese Methode eine gute Prognose für die kurze Laufzeit, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gleitende Mittelwertmethode kann so angepasst werden, dass sie stärkere Fluktuationen in den Daten widerspiegelt. Bei der gewichteten gleitenden Durchschnittsmethode werden die Gewichte den letzten Daten entsprechend der folgenden Formel zugewiesen: Die Bedarfsdaten für PM Computer Services (gezeigt in der Tabelle für Beispiel 10.3) scheinen einem zunehmenden linearen Trend zu folgen. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer als die in den Beispielen 10.3 und 10.4 entwickelten exponentiellen Glättungs - und angepassten exponentiellen Glättungsvorhersagen ist. Die für die Berechnung der kleinsten Quadrate benötigten Werte sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet: Daher wird die lineare Trendliniengleichung berechnet, um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, wobei x & sub3; Trendlinie: Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie im Vergleich zu den Istdaten. Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - also gut zu passen - und wäre somit ein gutes Prognosemodell für dieses Problem. Ein Nachteil der linearen Trendlinie besteht jedoch darin, dass sie sich nicht an eine Trendänderung anpasst, da die exponentiellen Glättungsprognosemethoden voraussetzen, dass alle zukünftigen Prognosen einer Geraden folgen werden. Dies beschränkt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändert. Saisonale Anpassungen Ein saisonales Muster ist eine repetitive Zunahme und Abnahme der Nachfrage. Viele Nachfrageartikel zeigen saisonales Verhalten. Bekleidungsverkäufe folgen jährlichen Jahreszeitmustern, mit der Nachfrage nach warmer Kleidung, die im Fall und im Winter und im Frühjahr und Sommer abnimmt, während die Nachfrage nach kühlerer Kleidung zunimmt. Die Nachfrage nach vielen Einzelteilen einschließlich Spielwaren, Sportausrüstung, Kleidung, elektronische Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Frucht, während der Ferienzeit erhöhen. Grußkarte Nachfrage steigt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag. Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten. Einige Restaurants haben höhere Nachfrage am Abend als am Mittag oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen. Verkehr - also Verkäufe - an den Einkaufszentren nimmt Freitag und Samstag auf. Es gibt mehrere Methoden, um saisonale Muster in einer Zeitreihenprognose zu reflektieren. Wir beschreiben eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor. Ein saisonaler Faktor ist ein numerischer Wert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage pro Saison nach der folgenden Formel aufzuteilen: Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1,0 sind tatsächlich der Anteil der Gesamtjahresnachfrage jede Saison. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um prognostizierte Prognosen für jede Saison zu erzielen. Berechnung einer Prognose mit saisonalen Anpassungen Wishbone Farms wächst Truthähne zu einem Fleisch-Verarbeitung Unternehmen das ganze Jahr verkaufen. Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich im vierten Quartal des Jahres, von Oktober bis Dezember. Wishbone Farms hat in den folgenden drei Jahren die Nachfrage nach Truthühnern erlebt: Weil wir drei Jahre Nachfragedaten haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage in allen drei Jahren dividieren : Als nächstes wollen wir die prognostizierte Nachfrage für das nächste Jahr, 2000, mit jedem der saisonalen Faktoren multiplizieren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erhalten. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Nachfrageprognose für 2000. Da in diesem Fall die Nachfragedaten in der Tabelle einen allgemein ansteigenden Trend aufweisen, berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe zu erhalten Prognose Schätzung: So ist die Prognose für das Jahr 2000 58,17 oder 58,170 Puten. Anhand dieser jährlichen Bedarfsprognose werden die saisonbereinigten Prognosen SF i für das Jahr 2000 verglichen, wenn diese vierteljährlichen Prognosen mit den tatsächlichen Nachfragewerten in der Tabelle verglichen werden. Sie scheinen relativ gute Prognoseschätzungen zu sein, die sowohl die saisonalen Schwankungen der Daten widerspiegeln als auch Der allgemeine Aufwärtstrend. 10-12. Wie ist die gleitende Durchschnittsmethode ähnlich der exponentiellen Glättung 10-13. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell wird die Glättungskonstante erhöhen, haben 10-14. Wie sich die eingestellte exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung 10-15 unterscheidet. Was die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell 10-16 bestimmt. In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Ausgangsprognose immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie weitere Möglichkeiten vor, dass die Startprognose tatsächlich ermittelt werden kann. 10-17. Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose 10-18. Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich dem gleitenden Mittelwert und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, welche halten Sie für den besten Warum 10-19. Welche Vorteile hat eine angepasste exponentielle Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend aufweist 4 K. B. Kahn und J. T. Mentzer, Prognose in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, No. 2 (Sommer 1995): 21 & ndash; 28.
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