Drei Monats Gleitende Durchschnittliche Nachfrage Prognose

Kapitel Vier (MC und TF) Welche beiden Zahlen sind in dem täglichen Bericht an den CEO von Walt Disney Parks amp Resorts in Bezug auf die sechs Orlando Parks enthalten. Gestern prognostizierte Anwesenheit und gestern Präsenz b. Gestern und heute vorausgesagte Teilnahme c. Gestern prognostizierte Anwesenheit und heute prognostizierte Anwesenheit d. Gestern und Anwesenheit der letzten Jahre e. Gestern prognostizierte Anwesenheit und die jährliche durchschnittliche tägliche Prognosefehler Eine sechstündige gleitende durchschnittliche Prognose ist besser als eine dreimonatige gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Nachfrage a. Ist ziemlich stabil b. Hat sich aufgrund der jüngsten Werbeanstrengungen geändert c. Folgt einem Abwärtstrend d. Folgt einem saisonalen Muster, das sich zweimal jährlich wiederholt. Folgt einem Aufwärtstrend Bei einer gegebenen Produktnachfrage beträgt die Zeitreihen-Trendgleichung 53 - 4 X. Das negative Vorzeichen auf der Steigung der Gleichung a. Ist eine mathematische Unmöglichkeit b. Ist ein Hinweis darauf, dass die Prognose voreingenommen ist, wobei die Prognosewerte unter den tatsächlichen Werten liegen c. Ist ein Indiz dafür, dass die Produktnachfrage rückläufig ist. Dass der Bestimmungskoeffizient auch negativ ist. Impliziert, dass die RSFE negativ sein wird. Welcher der folgenden Aussagen gilt für die beiden Glättungskonstanten des Prognoseinschluss-Modells (FIT) Modell a. Eine Konstante ist positiv, die andere negativ. B. Sie werden MAD und RSFE genannt. C. Alpha ist immer kleiner als Beta. D. Eine Konstante glättet den Regressionsabschnitt, während der andere die Regressionssteigung glättet. D. h. Ihre Werte werden unabhängig bestimmt. Die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt wird auf 800 Einheiten pro Monat geschätzt, gemittelt über alle 12 Monate des Jahres. Das Produkt folgt einem saisonalen Muster, für das der Januar-Monatsindex 1,25 beträgt. Was ist die saisonbereinigte Umsatzprognose für Januar a. 640 Einheiten b. 798,75 Einheiten c. 800 Einheiten d. 1000 Stück e. Kann nicht mit den angegebenen Informationen berechnet werden Ein Saisonindex für eine monatliche Serie wird auf der Grundlage von drei Jahren Akkumulation von Daten berechnet werden. Die drei vorhergehenden Juli Werte waren 110, 150 und 130. Der Durchschnitt über alle Monate ist 190. Der ungefähre saisonale Index für Juli ist ein. 0,487 b. 0,684 c. 1,462 d. 2,053 e. Kann nicht mit den Angaben in Kapitel 12 Bedarfsplanung: Prognose und Bedarfsmanagement berechnet werden Der Hauptunterschied zwischen Nachfragesteuerung und Bedarfsprognose ist Prognose nur möglich, wenn quantitative Daten vorliegen. Ein Unternehmen kann nicht beide Methoden gleichzeitig ausführen. Demand-Management ist proaktiv, während Prognose Versuche zu prognostizieren. Ein Ansatz beschäftigt sich mit Unsicherheit, während der andere mit bekannter Nachfrage umgeht. Demand-Management ist proaktiv, während Prognose Versuche zu prognostizieren. Demand-Management proaktiv versucht, die Nachfrage zu beeinflussen, während die Prognose einfach versucht, die Nachfrage vorherzusagen. Strategische Bedarfsplanung am besten genutzt werden: Ermittlung von Plänen zur Einstellung oder Entlassung von Mitarbeitern. Um Pläne für Mitarbeiter Überstunden zu bestimmen. Entscheiden, ob ein Werk geschlossen werden soll oder nicht. Um den täglichen Betrieb in einer Produktionsstätte zu steuern. Entscheiden, ob ein Werk geschlossen werden soll oder nicht. Für langfristige Entscheidungen wie den Bau oder die Schließung einer Anlage ist eine strategische Bedarfsplanung erforderlich. Die anderen beschreiben kürzere Entscheidungen. Die Nachfrage nach Wohnraum ist durch ein regelmäßiges Muster der Erhöhung zu einem Höhepunkt, dann fallen. Wenn der Bedarf einen Tiefpunkt erreicht, wiederholt er das Muster. Dieses Muster erfolgt in der Regel über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren. Dies ist ein Beispiel für die Art der Nachfrage Muster Autocorrelation Schritt ändern Trend Saisonalität und Zyklen Saisonalität und Zyklen Saisonalität und Zyklen sind regelmäßige Muster der Wiederholung Höhen und Tiefen, wie in diesem Beispiel beschrieben Convex Computer Company macht viele verschiedene Prognosen. Welche der folgenden Prognosen ist wahrscheinlich die am wenigsten genaue Gesamtzahl der zu verkaufenden Desktops im nächsten Jahr. Gesamtzahl der Laptops verkauft werden nächsten Monat. Gesamtzahl der Computer (Laptops und Desktops) verkauft werden nächsten Monat. Gesamtzahl der Laptops mit 2 Gigabyte RAM, 80 Gigabyte Festplatte und 16 x DVD-Laufwerk verkauft werden im nächsten Jahr. Gesamtzahl der Laptops mit 2 Gigabyte RAM, 80 Gigabyte Festplatte und 16 x DVD-Laufwerk verkauft werden im nächsten Jahr. Je detaillierter die Prognose ist, desto weniger genau ist sie wahrscheinlich. D ist die detaillierteste. Ein Unternehmen hat in den letzten drei Perioden folgende Informationen über seine Prognoseperformance. Was ist die mittlere absolute Abweichung (MAD) 200 Summierung der absoluten Werte der Fehler und Bestimmung der durchschnittlichen Ergebnisse in (300 200 100) 3 200. Bewegen Sie sich von Bauprozess zu Baugruppen oder zu Auftragsfertigungen. Beeinflussen Sie den Zeitpunkt der Nachfrage. Alle von denen. Verschieben von Build-to-stock auf Assemble oder Make-to-Order-Operationen. Postponable Produkte erhalten endgültige Form, nachdem Kundenwunsch tatsächlich bekannt ist. Einige Prognosen sind noch notwendig (für Komponenten), und der Zeitpunkt der Nachfrage wird nicht geändert. In den letzten Jahren haben einige Firmen begonnen, eng mit ihren Kunden und Lieferanten zusammenzuarbeiten, indem sie Informationen teilen, um Bedarfspläne zu entwickeln und diese Pläne auszuführen. Das Verfahren, das sie verfolgen, ist bekannt als: Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub. Gemeinsame Analyse und Prognose. Gemeinsame Planung der Bedarfsprognosen. Koordinierte Vorausplanung der Anforderungen. Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub. Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub ist ein Prozess für den Austausch von Informationen und Plänen mit Supply-Chain-Partnern. Gehen Sie davon aus, dass die Prognose für den letzten Zeitraum ist FITt 200 Einheiten, und die jüngsten Erfahrungen deutet auf eine voraussichtliche Umsatzsteigerung von 10 Einheiten pro Zeitraum. Die tatsächlichen Verkäufe für den letzten Zeitraum erreicht 230 Einheiten. Unter der Annahme eines Glättungskoeffizienten von 0,20 und eines Trendglättungskoeffizienten von 0,10 ist die BASE-Prognose für die nächste Periode Ft1 FITt (dt - FITt) 200 0,20 (230 - 200) 206 Zanda Corp. prüft die Leistung von zwei verschiedenen Prognosen Modelle, um zu sehen, was sie für den Einsatz annehmen sollte. Es will das Modell wählen, das die kleinere Standardabweichung der Prognosefehler aufweist. Zanda sollte vergleichen, welche der folgenden, um ihre Wahl MAPE der beiden Modelle MFE der beiden Modelle RMSE der beiden Modelle MAD der beiden Modelle RMSE der beiden Modelle RMSE bietet eine gute Annäherung der Standardabweichungen der Modelle Prognosefehler . Das Tracking-Signal wird einem Manager vorschlagen, dass sich die Nachfrage nach einem Element ändert. Prognosemodi-Parameter müssen möglicherweise angepasst werden. Es ist Saisonabhängigkeit gefragt. Alle diese Prognosemodi-Parameter müssen möglicherweise angepasst werden. Tracking-Signal schlägt vor, ein Manager, dass Modell-Parameter müssen möglicherweise angepasst werden. Ein Prognosesystem, das den Wert des Alpha-Parameters als Antwort auf das Niveau des Prognosefehlers ändert, ist bekannt als: Ein adaptives Modell. Ein trendoptimiertes Glättungsmodell. Ein Nachführsignal. Ein Zeitreihenmodell. Eine kausale Regression. Ein adaptives Modell Adaptive Prognose passt automatisch Glättungskoeffizienten in einem exponentiellen Glättungsmodell in Abhängigkeit von einem Tracking-Signal an. Die langfristige strategische Bedarfsplanung erfolgt typischerweise mit Hilfe von Einheiten, die an einem bestimmten Standort verkauft werden. Gesamtumsatz des Geschäftsbereichs Produktumsatz gesamt Summe Produktfamilienverkäufe Gesamtumsatz des Geschäftsbereichs Die strategische Nachfrageplanung unterstützt alle Entscheidungen auf Unternehmensebene. Was ist das Verhältnis zwischen Nachfragemanagement und Bedarfsprognose Die beiden Planungsaktivitäten werden unabhängig verwaltet. Demand-Management-Pläne sind in der Regel eine Eingabe zu Nachfrage Prognose. Demand Management wird von Operations Managern, während die Nachfrage Prognose durch Marketing-Manager getan wird. Sowohl B als auch C sind korrekt. Demand-Management-Pläne sind in der Regel eine Eingabe zu Nachfrage Prognose. Demand-Management-Pläne wie Preisgestaltung und Förderung sind die notwendigen Eingänge für die Prognose der Nachfrage. Welche der folgenden Faktoren sollten berücksichtigt werden, wenn ein Prognoseprozess erstellt wird Zeithorizont für die Planung. Detaillierungsgrad für die Planung. Verfügbarkeit von Daten. Alle diese Prognosesysteme sollten auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten werden. Zeitreihenmethoden Zeitreihenmethoden sind statistische Techniken, die historische Daten nutzen, die über einen bestimmten Zeitraum akkumuliert wurden. 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, wie drei Monate oder fünf Monate, abhängig davon berechnet, 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 - also 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 kann in der folgenden Abbildung beobachtet werden, 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 Schwankungen 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 Durchschnittsmethode 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 Bedarfswerten 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.