SIMPLE MOVING MOBILE Problemas con el uso de la media móvil simple como una herramienta de pronóstico: El promedio móvil es el seguimiento de los datos reales, pero siempre se está quedando atrás. El promedio móvil nunca alcanzará los picos o los valles de los datos reales. Esto suaviza los datos. No te dice mucho sobre el futuro. Sin embargo, esto no hace que el promedio móvil sea inútil. Sólo necesitas estar al tanto de sus problemas. Por lo tanto, para resumir, para un promedio móvil simple o un solo promedio móvil, hemos visto algunos problemas con el uso de la media móvil simple como una herramienta de pronóstico. El promedio móvil es el seguimiento de los datos reales, pero siempre se está quedando atrás. El promedio móvil nunca alcanzará los picos o valles de los datos reales, sino que suaviza los datos, y realmente no te dice mucho sobre el futuro, porque simplemente se pronostica un período de antelación, y se supone que ese pronóstico representa lo mejor Valor para el período futuro, un período de antelación, pero no le dice mucho más allá de eso. Eso no hace que el simple promedio móvil sea inútil, ya que se ven simples promedios móvilesCapítulo 11 - Previsión de la demanda de gestión de amplificación 1. Pronóstico perfecto es prácticamente imposible 2. En lugar de buscar el pronóstico perfecto, es mucho más importante establecer la práctica de la revisión continua de Pronosticar y aprender a vivir con pronóstico impreciso 3. Cuando se pronostica, una buena estrategia es usar 2 o 3 métodos y buscarlos en la visión de sentido común. 2. Fuentes básicas de demanda 1. Demanda dependiente - demanda de productos o servicios causada por la demanda de otros productos o servicios. No mucho lo que la empresa puede hacer, debe ser cumplido. 2. Demanda independiente: demanda que no puede derivarse directamente de la demanda de otros productos. La empresa puede: a) Tener un papel activo para influir en la demanda - aplicar presión sobre su fuerza de ventas b) Adoptar un papel pasivo para influir en la demanda - si una empresa está funcionando a plena capacidad, puede no querer hacer nada sobre la demanda. Otras razones son competitivas, legales, ambientales, éticas y morales. Trate de predecir el futuro sobre la base de datos pasados. 1. Corto plazo - menos de 3 meses - decisiones tácticas como reponer el inventario o programar EEs a corto plazo 2. Medio plazo - 3 M-2Y - capturar efectos estacionales como los clientes responden a un nuevo producto 3. Largo plazo - más de 2 años. Identificar los principales puntos de inflexión y detectar tendencias generales. La regresión lineal es un tipo especial de regresión donde las relaciones entre variables forman una recta Y abX. Variable dependiente de Y a - Intercepción en Y b - Pendiente X - Variable independiente Se utiliza para la predicción a largo plazo de las ocurrencias principales y la planificación agregada. Se utiliza tanto para previsiones de series temporales como para predicciones de relaciones ocasionales. Es la técnica de pronóstico más utilizada. Los sucesos más recientes son más indicativos del futuro (valor más predecible) que los de un pasado más lejano. Debemos dar más peso a los periodos recientes de minerales en la predicción. Cada incremento en el pasado se reduce por (1-alfa). Cuanto más alto es el alfa, más se aproxima el pronóstico al real. Más reciente ponderación alfa (1-alfa) na 0 Datos un período de tiempo más antiguo alfa (1-alfa) na 1 Datos dos período de tiempo más antiguo alfa (1-alfa) na 2 Cuál de los siguientes métodos de predicción es muy dependiente de la selección de la Los individuos correctos que se utilizarán de manera juiciosa para generar realmente el valor previsto deben estar entre 0 y 1 1. 2 o más valores predeterminados de Alfa - dependiendo del grado de error, se utilizan diferentes valores de Alfa. Si el error es grande, Alpha es 0.8, si el error es pequeño, Alpha es 0.2 2. Valores calculados de Alpha - error realzado suavemente exponencialmente dividido por el error absoluto cubierto exponencialmente. Técnicas cualitativas en la predicción Conocimiento de expertos y requieren mucho juicio (nuevos productos o regiones) 1. Investigación de mercado - buscando nuevos productos e ideas, gustos y disgustos sobre los productos existentes. Principalmente SURVEYS amp ENTREVISTAS 2. Panel Consensus - la idea de que 2 cabezas son mejores que uno. Un grupo de personas de una variedad de posiciones puede desarrollar un pronóstico más confiable que un grupo más estrecho. El problema es que los niveles más bajos de EA son intimidados por niveles más altos de manejo. El juicio ejecutivo se utiliza (mayor nivel de gestión está involucrado). 3. Analogía histórica - una empresa que ya produce tostadoras y quiere producir cafeteras podría utilizar la historia de la tostadora como un modelo de crecimiento probable. 4. Método Delphi - muy dependiente de la selección de las personas adecuadas que se utilizarán para hacer realidad el pronóstico. Todos tienen el mismo peso (más justo). Los resultados satisfactorios generalmente se consiguen en 3 rondas. OBJETIVO - Planificación, planificación y reabastecimiento colaborativos (CPFR) Intercambiar información interna seleccionada en un servidor Web compartido con el fin de proporcionar vistas fiables ya largo plazo de la demanda en la cadena de suministro. Comentarios Hola, LOVE your Post. Me preguntaba si podría elaborar más. Utilizamos SAP. En ella hay una selección que puede elegir antes de ejecutar su pronóstico llamado inicialización. Si selecciona esta opción obtendrá un resultado de pronóstico, si ejecuta el pronóstico de nuevo, en el mismo período y no comprueba la inicialización, el resultado cambia. No puedo averiguar qué está haciendo la inicialización. Quiero decir, matemáticamente. Qué resultado de pronóstico es mejor guardar y usar, por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad pronosticada, sino en el MAD y Error, stock de seguridad y cantidades ROP. No está seguro si utiliza SAP. Hola gracias por explicar tan eficientemente su demasiado gd. Gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Mensajes más populares Acerca de Pete Abilla Pete Abilla es el fundador de Shmula. Ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, Backcountry y otros a reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para identificar puntos de dolor que impactan al cliente y al negocio y alienta una amplia participación de los asociados de la compañía para mejorar sus propios procesos. Etiquetas
No comments:
Post a Comment