ความต้องการ การคาดการณ์ การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย วิธี ตัวอย่างเช่น

วิธีการเชิงปริมาณของการคาดการณ์เทคนิคของปริมาณมากที่สุดในการคำนวณการพยากรณ์ความต้องการเป็นค่าเฉลี่ยจากความต้องการในอดีตต่อไปนี้เป็นเทคนิคการพยากรณ์ความต้องการที่สำคัญวิธีการเฉลี่ยอย่างง่ายค่าเฉลี่ยความต้องการโดยเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในทุกช่วงเวลาก่อนหน้านี้ถูกนำมาใช้ในการพยากรณ์ความต้องการ ช่วงเวลาต่อไปในวิธีนี้ตัวอย่าง 1. วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในวิธีนี้ค่าเฉลี่ยของความต้องการจากหลายช่วงเวลาล่าสุดคือระยะเวลาการคาดการณ์ความต้องการในช่วงเวลาถัดไปจำนวนรอบของอดีตที่จะใช้ การคำนวณจะถูกเลือกไว้ในตอนเริ่มต้นและเก็บค่าคงที่เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงตัวอย่าง 2. วิธีถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักในวิธีนี้น้ำหนักที่ไม่เท่ากันจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลความต้องการในอดีตขณะที่คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยอัตโนมัติตามการคาดการณ์ความต้องการในช่วงเวลาถัดไป โดยปกติแล้วข้อมูลล่าสุดจะได้รับการกำหนดปัจจัยน้ำหนักที่มากที่สุดตัวอย่างที่ 3. วิธีการปรับความเรียบเป็นพิเศษในวิธีนี้น้ำหนักจะเป็น ลงในลำดับเลขชี้กำลังน้ำหนักลดลงอย่างมากจากข้อมูลความต้องการล่าสุดไปจนถึงข้อมูลความต้องการเก่าตัวอย่างที่ 4 วิธีการวิเคราะห์การถดถอยในวิธีนี้ข้อมูลความต้องการในอดีตถูกใช้เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรตัวแปรหนึ่งตัวแปรเป็นที่รู้จักหรือสันนิษฐานว่ารู้จักและ ใช้ในการคาดการณ์ค่าของความต้องการที่ไม่รู้จักเช่นตัวแปรตัวอย่าง 5. ข้อผิดพลาดในการพยากรณ์ความผิดพลาดในการคาดการณ์คืออะไร แต่ตัวเลขที่แตกต่างกันในความต้องการที่คาดการณ์ไว้และความต้องการที่แท้จริง MAD Mean Devute Deviation และ Bias เป็นสองมาตรการที่ใช้ในการประเมินความถูกต้อง ของความต้องการที่คาดการณ์ไว้หมายเหตุ MAD แสดงถึงความสำคัญ แต่ไม่ใช่ทิศทางของข้อผิดพลาด OR-Notes เป็นชุดของบันทึกเบื้องต้นเกี่ยวกับหัวข้อที่อยู่ภายใต้หัวข้อกว้าง ๆ ของสาขาการวิจัยการดำเนินงานหรือมีการใช้งานโดยเดิม ฉันอยู่ในหลักสูตรหรือหลักสูตรเบื้องต้นที่ฉันมอบให้ที่ Imperial College พวกเขาสามารถใช้งานได้โดยนักเรียนและครูผู้สนใจในเรื่องเหล่านี้ เงื่อนไขต่อไปนี้รายการเต็มรูปแบบของหัวข้อที่มีอยู่ใน OR-Notes สามารถพบได้ที่นี่ตัวอย่างการออกแบบตัวอย่างเช่น 1996 UG การสอบความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ในแต่ละช่วงห้าเดือนจะแสดงด้านล่างใช้สองเดือนย้าย เฉลี่ยในการสร้างการคาดการณ์สำหรับความต้องการในเดือน 6. ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเลขแจงที่มีค่าคงที่ที่ราบเรียบจาก 0 9 เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับความต้องการสำหรับความต้องการในเดือน 6. คุณคาดว่าจะมีการคาดการณ์สองประการใดบ้างและทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เดือนสำหรับ เดือนที่สองถึงห้าจะได้รับโดยการคาดการณ์สำหรับเดือนที่หกเป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนก่อนหน้านั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือน 5 m 5 2350. การใช้ค่าความเร่งด่วนที่มีค่าคงที่ราบเรียบของ 0 9 เราได้รับก่อนที่ การคาดการณ์สำหรับเดือนที่หกเป็นเพียงค่าเฉลี่ยสำหรับเดือน 5 M 5 2386 หากต้องการเปรียบเทียบทั้งสองการคาดการณ์ที่เราคำนวณค่าความเบี่ยงเบนเฉลี่ย MSD ถ้าเราทำเช่นนี้เราพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. และค่าเฉลี่ยที่เรียบขึ้นตามลำดับ มีค่าคงที่การปรับให้ราบเรียบเป็น 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44 โดยทั่ว ๆ ไปเราจะเห็นว่าการทำให้เรียบเป็นทวีคูณดูเหมือนจะให้การคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งเดือนที่ดีที่สุดเนื่องจากมี MSD ที่ต่ำลง ดังนั้นเราจึงชอบการคาดการณ์ของ 2386 ที่ได้รับการผลิตโดยการจัดแจงที่รัดกุมตัวอย่างเช่นการทดสอบ UG ของ 1994 UG ตารางด้านล่างแสดงถึงความต้องการ aftershave ใหม่ในร้านสำหรับแต่ละ 7 เดือนคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเดือนสำหรับเดือน สองถึงเจ็ดสิ่งที่จะคาดการณ์ของคุณสำหรับความต้องการในเดือนแปดใช้ความเรียบเรียงอธิบายด้วยความราบเรียบคงที่ของ 0 1 ที่จะได้รับการคาดการณ์สำหรับความต้องการในเดือนแปดซึ่งคุณคาดการณ์สองสำหรับแปดเดือนที่คุณชอบและทำไม ผู้ดูแลร้านเชื่อว่าลูกค้าเปลี่ยนไปใช้ผลิตภัณฑ์หลังการขายแบบใหม่จากแบรนด์อื่น ๆ อภิปรายเกี่ยวกับวิธีการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการสลับนี้และระบุข้อมูลที่คุณต้องการเพื่อยืนยันว่าการสลับนี้เกิดขึ้นหรือไม่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เดือนสำหรับเดือน s สองถึงเจ็ดจะได้รับโดยการคาดการณ์สำหรับเดือนที่แปดเป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนก่อนหน้านั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือน 7 m 7 46. การใช้การเพิ่มขึ้นชี้แจงที่มีราบรื่นคงที่ของ 0 1 เราได้รับก่อนที่จะ การคาดการณ์สำหรับเดือนที่แปดเป็นเพียงค่าเฉลี่ยสำหรับเดือนที่ 7 M 7 31 11 31 เนื่องจากเราไม่สามารถมีความต้องการเศษเล็กเศษน้อยเมื่อต้องการเปรียบเทียบการคาดการณ์ทั้งสองแบบนี้เราคำนวณค่าความเบี่ยงเบนเฉลี่ยของ MSD ถ้าเราทำเช่นนี้เราจะพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยสำหรับ ค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบเป็นทวีคูณโดยมีค่าคงที่การปรับให้ราบเรียบอยู่ที่ 0 1. จากนั้นเราจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเดือนมีแนวโน้มที่ดีที่สุดในการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งเดือนเนื่องจากมีค่า MSD ที่ต่ำกว่าดังนั้นเราจึงชอบการคาดการณ์ของ 46 ที่ได้รับจากทั้งสอง month moving average หากต้องการตรวจสอบการเปลี่ยนเราจะต้องใช้รูปแบบกระบวนการ Markov ที่แบรนด์รัฐและเราจะต้องมีข้อมูลรัฐเริ่มต้นและลูกค้าเปลี่ยนความน่าจะเป็นจากการสำรวจเราจะต้องใช้แบบจำลองข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่อดูว่าเรา มีแบบอย่างระหว่างแบบจำลองและพฤติกรรมทางประวัติศาสตร์ตัวอย่างเช่นการทดลอง UG ของ UG ในปี 1992 ตารางด้านล่างแสดงความต้องการสำหรับแบรนด์มีดโกนเฉพาะในร้านค้าสำหรับแต่ละช่วงเก้าเดือนคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเดือนสำหรับเดือนที่สามถึงเก้า สิ่งที่จะคาดการณ์ของคุณสำหรับความต้องการในเดือนสิบใช้ความเรียบเรียงอธิบายด้วยความราบเรียบคงที่ของ 0 3 ที่จะได้รับการคาดการณ์สำหรับความต้องการในเดือนสิบซึ่งทั้งสองคาดการณ์สำหรับเดือนสิบที่คุณชอบและทำไมสามเดือน ค่าเฉลี่ยสำหรับเดือนที่ 3 ถึง 9 เป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้สำหรับเดือนที่ 10 เป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเดือนก่อนหน้านั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนที่ 9 m 9 20 33 เนื่องจากเราไม่สามารถคาดการณ์การพยากรณ์สำหรับเดือนที่ 10 ได้ เป็น 20.Applying เรียบเรียงราบรื่นด้วยความราบเรียบของ 0 3 เราได้รับเป็นก่อนที่จะคาดการณ์สำหรับเดือน 10 เป็นเพียงค่าเฉลี่ยสำหรับเดือน 9 M 9 18 57 19 เนื่องจากเราไม่สามารถมีความต้องการที่เป็นเศษส่วนเพื่อเปรียบเทียบสองการคาดการณ์ที่เราคำนวณ devia เฉลี่ยสี่เหลี่ยม MSD ถ้าเราทำเช่นนี้เราพบว่าสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยที่ได้รับการทำความสะอาดอย่างต่อเนื่องโดยมีค่าคงที่การปรับให้เรียบอยู่ที่ 0 3. จากนั้นเราจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนมีแนวโน้มที่ดีที่สุดในการคาดการณ์ในหนึ่งเดือน MSD ที่ต่ำกว่าดังนั้นเราจึงชอบการคาดการณ์ของ 20 ที่ได้รับการผลิตโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนตัวอย่างเช่นการทดสอบ UG ในปีพ. ศ. 2534 ตารางด้านล่างแสดงความต้องการใช้เครื่องแฟกซ์เฉพาะในห้างสรรพสินค้าในแต่ละสิบสองปีที่ผ่านมา month คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่เดือนสำหรับเดือนที่ 4 ถึง 12 การคาดการณ์ของคุณสำหรับความต้องการในเดือนใด ๆ 13. ใช้การคำนวณหาค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นด้วยค่าคงที่ที่ราบเรียบของ 0 2 เพื่อหาค่าพยากรณ์สำหรับความต้องการในเดือนที่ 13 ซึ่งส่วนใดของทั้งสอง การคาดการณ์สำหรับเดือน 13 คุณชอบและทำไมปัจจัยอื่น ๆ ที่ไม่ได้พิจารณาในการคำนวณข้างต้นอาจมีผลต่อความต้องการเครื่องแฟ็กซ์ในเดือนที่ 13 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่เดือนสำหรับเดือนที่ 4 ถึง 12 จะได้รับโดย 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 ม 9 37 33 32 30 4 33 ม. 10 41 37 33 32 4 35 75 ม. 11 49 41 37 33 4 40 ม. 12 58 49 41 37 4 46 25 การคาดการณ์ในเดือนที่ 13 เป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเดือนก่อนหน้านั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเดือน 12 ม. 12 46 25 เนื่องจากเรา ไม่สามารถมีความต้องการเป็นเศษเล็กเศษน้อยของการคาดการณ์สำหรับเดือนที่ 13 เป็น 46. การใช้การเพิ่มขึ้นของเลขแจงที่มีค่าคงที่ที่ราบเรียบจาก 0 2 ที่เราได้รับเมื่อก่อนการคาดการณ์สำหรับเดือนที่ 13 เป็นเพียงค่าเฉลี่ยสำหรับเดือนที่ 12 M 12 38 618 39 เนื่องจากเราไม่สามารถมีความต้องการเศษเสี้ยว เมื่อต้องการเปรียบเทียบสองการคาดการณ์ที่เราคำนวณค่าเบี่ยงเบนถัวเฉลี่ย MSD ถ้าเราทำเช่นนี้เราพบว่าสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยที่มีการทำให้เรียบโดยเฉลี่ยเท่ากับ 0 2. จากนั้นเราจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่เดือนปรากฏ เพื่อให้ดีที่สุดคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งเดือนเนื่องจากมี MSD ต่ำกว่าดังนั้นเราชอบคาดการณ์ของ 46 ที่ได้รับการผลิตโดย moving. season เฉลี่ยสี่เดือน การเปลี่ยนแปลงความต้องการทั้งราคานี้และแบรนด์อื่น ๆ รวมถึงสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่น่าสนใจรายใหม่ตัวอย่างเช่น 1989 UG การทดสอบตารางด้านล่างแสดงความต้องการแบรนด์เฉพาะของเตาอบไมโครเวฟในห้างสรรพสินค้าในแต่ละช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 เดือนสำหรับแต่ละเดือนคาดว่าจะมีการคาดการณ์สำหรับความต้องการในเดือนนี้ 13. ใช้การคำนวณหากำไรให้เรียบโดยมีค่าคงที่ที่ราบเรียบจาก 0 7 เพื่อพยากรณ์ความต้องการในเดือนที่ 13 ซึ่งคาดการณ์ในสองเดือน 13 คุณชอบและทำไมตอนนี้เราไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ 6 เดือนจนกว่าเราจะมีข้อสังเกตอย่างน้อย 6 ข้อกล่าวคือเราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยดังกล่าวตั้งแต่เดือนที่ 6 เป็นต้นไปได้ดังนั้นเราจึงมี 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50 m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17 การคาดการณ์สำหรับเดือนที่ 13 เป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเดือนก่อนหน้านั้น เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเดือน 12 ม. 12 38 17. เนื่องจากเราไม่สามารถมีความต้องการที่ร่วนได้สำหรับเดือนที่ 13 คือ 38. ใช้การเพิ่มขึ้นของการแจกแจงด้วยการเพิ่มความล้าของ 0 7 ซึ่งเป็นไปตามที่เราคาดการณ์ไว้ รักโพสต์ของคุณสงสัยว่าคุณสามารถเพิ่มเติม futher เราใช้ SAP ในนั้นมีการเลือกที่คุณสามารถเลือกได้ก่อนที่คุณจะเรียกใช้การคาดการณ์ที่เรียกว่าการคาดการณ์ของคุณถ้าคุณเลือกตัวเลือกนี้คุณจะได้รับผลการคาดการณ์ถ้าคุณเรียกใช้การคาดการณ์อีกครั้งในเดียวกัน ระยะเวลาและไม่ตรวจสอบการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงผลฉันไม่สามารถคิดออกว่าการเริ่มต้นที่ทำฉันหมายถึงทางคณิตศาสตร์ซึ่งผลการคาดการณ์ที่ดีที่สุดคือการบันทึกและใช้ตัวอย่างเช่นการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองไม่ได้อยู่ในปริมาณที่คาดการณ์ไว้ แต่ใน MAD และข้อผิดพลาดหุ้นความปลอดภัยและปริมาณ ROP ไม่แน่ใจว่าถ้าคุณใช้ SAP. hi ขอบคุณสำหรับการอธิบายเพื่อประสิทธิภาพของมันเกินไปขอบคุณอีกครั้ง Jaspreet. Leave ตอบยกเลิก reply. About Shmula. Pete Abilla เป็นผู้ก่อตั้งของ Shmula และ Kanban Cody ช่วยให้ บริษัท ต่างๆเช่น Amazon, Zappos, eBay, Backcountry และอื่น ๆ ลดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าเขาทำแบบนี้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบในการระบุจุดที่เจ็บปวดซึ่งส่งผลกระทบต่อลูกค้าและธุรกิจและกระตุ้นการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวาง จาก บริษัท ร่วมของ บริษัท เพื่อปรับปรุงกระบวนการของตนเองเว็บไซต์นี้เป็นชุดของประสบการณ์ของเขาที่เขาต้องการแบ่งปันกับคุณเริ่มต้นด้วยการดาวน์โหลดฟรี