Einfache Gleit Durchschnitt Supply Chain

Tagged mit einfachem gleitendem Durchschnitt In der Woche 6 des Kurses werden wir die Nachfrageverwaltung und die Prognose betrachten, ein Bereich, der erhebliche Aufmerksamkeit erhält, zumal das Interesse an dem Supply Chain Management wächst und wir versuchen, die Supply Chain effektiver zu planen und zu koordinieren ganze. Es wird oft gesagt, dass Prognosen in der Regel falsch sind, etwas spektakulär: Die Lernziele für diese Woche des Kurses sind, dass Sie die Rolle der Prognose als Grundlage für die Supply Chain Planung verstehen sollten. Dass Sie die Unterschiede zwischen unabhängiger und abhängiger Nachfrage vergleichen können. Drittens, dass Sie in der Lage, die grundlegenden Komponenten der unabhängigen Nachfrage, einschließlich der durchschnittlichen, Trend, saisonale und zufällige Variation zu identifizieren. Sie können die üblichen qualitativen Prognosetechniken wie Delphi Method und Collaborative Forecasting beschreiben. Sie verstehen grundlegende quantitative Prognosetechniken und die Verwendung von Zersetzung zu prognostizieren, wenn Trend und Saisonalität vorhanden ist. Das folgende Video unterstreicht die Notwendigkeit von Genauigkeit und Commonsense bei der Prognose: Prognosen können in zwei Arten unterteilt werden, strategisch und taktisch. Strategische Prognosen werden verwendet, um die Schaffung der Strategie zu unterstützen, die bestimmt, wie die Nachfrage erfüllt ist. Taktische Prognosen werden verwendet, um die Entscheidungsfindung auf einer täglichen Basis zu unterstützen. Demand Management wird verwendet, um die Quellen der Produkt - oder Dienstleistungsnachfrage zu beeinflussen, entweder steigende Nachfrage, sinkende Nachfrage oder beibehalten sie auf einem konstanten Niveau. Das folgende Video betrachtet die Faktoren, die die Prognose in der Weinindustrie beeinflussen: Abhängige und unabhängige Nachfrage Es gibt zwei grundlegende Quellen der Nachfrage, abhängig und unabhängig. Abhängige Nachfrage ist die Nachfrage, die aufgrund der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen auftritt. Unabhängige Nachfrage ist eine Nachfrage, die nicht auf der Grundlage der Nachfrage nach einem anderen Produkt oder einer Dienstleistung prognostiziert werden kann. Abhängige Nachfrage ist in der Regel sehr schwer zu beeinflussen 8211 ist es Nachfrage, die nicht abhängig von Faktoren, die Sie beeinflussen können und vielmehr ist es Nachfrage, die Sie treffen müssen. Unabhängige Nachfrage kann in der Regel beeinflusst werden und deshalb haben die Organisationen die Wahl, ob sie eine aktive Rolle spielen und sie beeinflussen oder eine passive Rolle spielen und einfach auf die Nachfrage reagieren. Das folgende Video sieht an, wie Motorola mit ihrer Prognose arbeitet: Das Lehrbuch identifiziert vier grundlegende Arten von Prognosen. Die qualitative Prognose basiert auf menschlichem Urteil und einige der Techniken, die bei der qualitativen Prognose verwendet werden, werden im Folgenden erörtert. Zeitreihenanalyse betrachtet Muster von Daten über die Zeit. Kausale Beziehungen betrachten die Beziehungen zwischen Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen werden, und die Simulation versucht, die Nachfrage zu modellieren, damit die Interaktion der Nachfragefaktoren besser verstanden werden kann. Das folgende Video untersucht, wie Bedarfsmanagement und Prognose bei Lowes durchgeführt werden: In der Regel wird die Nachfrage nach sechs Komponenten, durchschnittlich, Trend, saisonale Elemente, zyklische Elemente, zufällige Variation und Autokorrelation gedacht. Diese Elemente der Nachfrage ermöglichen es uns, das Muster der Nachfrage nach einem Produkt zu verstehen, das auf die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage angewendet werden könnte. Die durchschnittliche Nachfrage ist die durchschnittliche Nachfrage nach einem Produkt im Laufe der Zeit. Der Trend zeigt, wie sich die Nachfrage im Laufe der Zeit verändert hat und die saisonale Nachfrage saisonale Schwankungen der Nachfrage zeigt. Zyklische Elemente treten über einen längeren Zeitraum als saisonale Elemente auf und sind schwerer zu prognostizieren, z. B. infolge von Konjunkturzyklen. Die zufällige Variation basiert auf zufälligen Ereignissen, die unmöglich vorhersagen können, während die Autokorrelation die Beziehung zwischen der Vergangenheit und der zukünftigen Nachfrage ist, dh dass die zukünftige Nachfrage mit der aktuellen Nachfrage zusammenhängt. Wo es ein hohes Maß an zufälliger Variation gibt, gibt es sehr wenig Beziehung zwischen aktueller Nachfrage und zukünftiger Nachfrage. Wo ein hohes Maß an Autokorrelation besteht, besteht ein starkes Verhältnis zwischen aktueller und zukünftiger Nachfrage. Zeitreihenmodelle Zeitreihenmodelle prognostizieren die Zukunft auf der Basis früherer Modelle. Verschiedene Modelle sind verfügbar und die, die Sie verwenden sollten, hängt vom Zeithorizont ab, den Sie prognostizieren möchten, die Daten, die Sie zur Verfügung haben, die Genauigkeit, die Sie benötigen, die Größe des Prognosebudgets und die Verfügbarkeit von entsprechend qualifizierten Personen Die Analyse. Die folgende Tabelle von Seite 488 des Lehrbuchs ist Design, um bei der Auswahl des entsprechenden Werkzeugs zu helfen: Lineare Regression wird dort verwendet, wo es eine funktionale Beziehung zwischen zwei korrelierten Variablen gibt, die verwendet wird, um eine Variable basierend auf dem anderen vorherzusagen. Es ist sinnvoll, wo Daten relativ stabil sind. Die Zerlegung einer Zeitreihe wird verwendet, um die Zeitreihendaten in ihre verschiedenen Bedarfskomponenten zu identifizieren und zu trennen. Zwei Arten von saisonalen Variation sind identifiziert 8211 additive, wo die saisonale Menge in jeder Jahreszeit konstant und multiplikativ ist, wo die saisonale Variation ein Prozentsatz der Nachfrage nach einem Zeitraum ist. Der einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich, wenn die Nachfrage relativ stabil ist, nicht schnell zunimmt oder abnimmt und wo es nur wenige saisonale Eigenschaften gibt. Durchgehende Mittelwerte können um ihren Mittelpunkt zentriert oder als Grundlage für die Vorhersage der Zukunft verwendet werden. Die Verwendung eines längeren Zeitraums führt zu einer besseren Glättung der Variation, während eine kürzere Zeitspanne die statistischen Trends schneller zeigt. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt erlaubt Ihnen, bestimmte Zeiträume im Durchschnitt zu erhöhen, um eine größere Genauigkeit zu erreichen. Zum Beispiel kann ein schwereres Gewicht auf neuere Zeiträume gegeben werden, um mehr Wert auf die jüngsten Nachfrageaktivitäten zu legen. Exponentielle Glättung ist die am häufigsten von allen Prognosetechniken und erscheint in allen computerbasierten Prognoseanwendungen. Es wird viel in der Einzelhandels - und Dienstleistungsbranche verwendet. Es ist oft sehr genau, es ist ziemlich einfach zu tun, es ist leicht zu verstehen, erfordert wenig Berechnungen und ist leicht auf Genauigkeit getestet. Das folgende Video beschreibt die Durchführung dieser Prognosetechniken: Die qualitative Prognose beinhaltet die Anwendung menschlicher Urteile, um eine Prognose zu erstellen. In der Regel wird ein strukturierter Ansatz verwendet, im Gegensatz zu diesem: Verschiedene Techniken werden für die qualitative Prognose verwendet, darunter: Historische Analogie. Basierend Prognosen über die Nachfrage Muster für ähnliche Produkte. Marktforschung: Prognosen werden von einem Marktforschungsunternehmen erstellt, vor allem mit Umfragen und Interviews. Panel Konsens: Wo eine Gruppe von Menschen mit Wissen in der Prognose Thema, teilen ihre Gedanken und entwickeln eine Prognose. Delphi-Methode: Eine übersichtliche Technik, die Anonymität in einer Gruppe schafft. Es wird im folgenden Video beschrieben: Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub. CPFR ist eine neue Innovation, die das Internet nutzt, damit die Menschen bei der Prognoseerzeugung zusammenarbeiten können: Es gibt zwei Arten von Prognosefehlern. Bias Fehler auftreten, wo es einen konsequenten Fehler gemacht, dass die Prognose durchdringt. Zufällige Fehler sind Fehler, die durch das Prognosemodell 8211 erklärt werden können, sie zufällig und auf einer unvorhersehbaren Basis. Bei den Prognosefehlern handelt es sich um Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) und Tracking Signal. Das folgende Video betrachtet Probleme im menschlichen Prognosefehler: Tracking Signal ist ein Maß, das verwendet wird, um die tatsächliche Leistung der Prognose im Laufe der Zeit zu überwachen, um zu sehen, ob es im Einklang mit den Veränderungen in der Nachfrage in der realen Welt ist. Es kann wie ein Qualitätskontrollschema verwendet werden. In dieser Woche haben wir das Nachfragemanagement und die Prognose berücksichtigt, wobei sowohl qualitative als auch quantitative Techniken verwendet werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Sicherstellung, dass die Prognosen realistisch sind und bei der Verwendung von Prognosen, die auf vergangener Leistung basieren, eine Vorsicht geboten wurde, sagt es Ihnen, was die Zukunft zu tun hat, aber oft wird Ihnen helfen, sich vorzubereiten. Das folgende Video kennzeichnet die Anwendung der Informationstechnologie zur Prognose und ist vielleicht eine humorvolle Schlussfolgerung zu dieser Woche8217s Material: MPR2 - Forecasting Demand Eine Art von Prognose, die Ursache-Wirkungs-Assoziationen verwendet, um die Beziehungen zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen vorherzusagen und zu erklären. Ein Beispiel für ein kausales Modell ist ein ökonometrisches Modell, das verwendet wird, um die Nachfrage nach Wohnungsbauten auf der Basis von Verbraucherbasis, Zinssätzen, persönlichen Einkommen und Landverfügbarkeit zu erklären. CPFR (Collaborative Planning, Forecasting Amp-Nachschub) Ein Kooperationsprozess, bei dem Supply Chain Handelspartner gemeinsam die Supply Chain Aktivitäten von der Produktion und Lieferung von Rohstoffen bis zur Produktion und Lieferung von Endprodukten an Endkunden planen können. Die Zusammenarbeit umfasst die Geschäftsplanung, die Verkaufsprognose und alle Vorgänge, die erforderlich sind, um Rohstoffe und Fertigwaren wieder aufzufüllen. Forecast Management Prognose nach SKU, Kosten, Position, Währungen, Marge, Land, Kanal, Kundenstandort etc. Antriebsbestand und Sicherheitsbestände nach Nach Kundenwunsch mit dem Service Level Optimizer Requirements Planning Project und korrekten Inventar Defizite und Überschüsse auf einer täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Basis. Erstellen Sie zeitgesteuerte Inventarpläne nach Artikel, was zu einem optimalen Lagerbestand führt. Sales Operations Planning Identifizieren und Beheben von Geschäftsproblemen, bevor sie Verbindlichkeiten werden KPIs erledigen (Key Performance Indicators), Lückenanalyse durchführen und Vertriebspläne optimieren Retail Planning Ermöglicht Speicherprofil-Profiling durch Cluster-Methoden Benutzerdefinierte Formeln zur Ermittlung von Performance-Maßnahmen von jedem Einzelhändler Collaboration Automate Und verwalten den Informationsaustausch zwischen Käufern und Verkäufern Ein Veranstaltungskalender bietet eine konsolidierte Sicht auf jeden Handelspartner Plan Advanced Planning Scheduling Plan über mehrere Einrichtungen, die kritische Fertigungsvorgänge bedingen Vorhersage der Materialien und Ressourcen, die für jeden Job benötigt werden und wann es abgeschlossen werden wird Supply Chain Glossar - W gewichtet gleitender DurchschnittForecast Management Prognose nach SKU, Kosten, Position, Währungen, Marge, Land, Kanal, Kundenstandort etc. Drive Inventar und Sicherheitsbestand nach Kundenwunsch mit dem Service Level Optimizer Requirements Planning Project und korrekte Inventur Defizite und Überschüsse auf einer täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Basis. Erstellen Sie zeitgesteuerte Inventarpläne nach Artikel, was zu einem optimalen Lagerbestand führt. Sales Operations Planning Identifizieren und Beheben von Geschäftsproblemen, bevor sie Verbindlichkeiten werden KPIs erledigen (Key Performance Indicators), Lückenanalyse durchführen und Vertriebspläne optimieren Retail Planning Ermöglicht Speicherprofil-Profiling durch Cluster-Methoden Benutzerdefinierte Formeln zur Ermittlung von Performance-Maßnahmen von jedem Einzelhändler Collaboration Automate Und verwalten den Informationsaustausch zwischen Käufern und Verkäufern Ein Veranstaltungskalender bietet eine konsolidierte Sicht auf jeden Handelspartner Plan Advanced Planning Scheduling Plan über mehrere Einrichtungen, die kritische Fertigungsvorgänge bedingen Vorhersage der Materialien und Ressourcen, die für jeden Job benötigt werden und wann es abgeschlossen werden wird Supply Chain Glossar - S einfach gleitender Durchschnitt