Previsão Média Média Em Movimento

3 Compreendendo níveis e métodos de previsão Você pode gerar previsões de detalhes (itens únicos) e previsões de resumo (linha de produtos) que refletem padrões de demanda de produtos. O sistema analisa as vendas passadas para calcular as previsões usando 12 métodos de previsão. As previsões incluem informações detalhadas no nível do item e informações de nível superior sobre um ramo ou a empresa como um todo. 3.1 Critérios de avaliação de desempenho de previsão Dependendo da seleção de opções de processamento e de tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão apresentam melhor desempenho do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Você pode achar que um método de previsão que fornece bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permanece apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão: porcentagem de precisão (POA). Desvio absoluto médio (MAD). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados históricos de vendas por um período que você especifica. Este período é chamado de período de suspensão ou período de melhor ajuste. Os dados nesse período são usados ​​como base para recomendar qual método de previsão usar na próxima projeção de previsão. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. 3.1.1 Melhor ajuste O sistema recomenda a melhor estimativa de ajuste, aplicando os métodos de previsão selecionados ao histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando a simulação de previsão com o histórico real. Quando você gera uma previsão de melhor ajuste, o sistema compara os históricos reais das ordens de vendas com as previsões para um período de tempo específico e calcula com que precisão cada método de previsão diferente previu as vendas. Então o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste. Este gráfico ilustra as melhores previsões de ajuste: Figura 3-1 Previsão de melhor ajuste O sistema usa esta seqüência de etapas para determinar o melhor ajuste: use cada método especificado para simular uma previsão para o período de espera. Compare as vendas reais com as previsões simuladas para o período de suspensão. Calcule o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão corresponde mais às vendas reais passadas. O sistema usa POA ou MAD, com base nas opções de processamento que você seleciona. Recomenda uma melhor previsão ajustada pelo POA que é mais próximo de 100 por cento (sobre ou abaixo) ou o MAD que é o mais próximo de zero. 3.2 Métodos de previsão O JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management usa 12 métodos para previsão quantitativa e indica qual método fornece o melhor ajuste para a situação de previsão. Esta seção discute: Método 1: porcentagem acima do último ano. Método 2: percentual calculado em relação ao ano passado. Método 3: Ano passado para este ano. Método 4: Média móvel. Método 5: Aproximação linear. Método 6: Regressão de mínimos quadrados. Método 7: Aproximação de segundo grau. Método 8: Método flexível. Método 9: média móvel ponderada. Método 10: Suavização linear. Método 11: Suavização exponencial. Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade. Especifique o método que deseja usar nas opções de processamento para o programa de geração de previsão (R34650). A maioria desses métodos fornece controle limitado. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos que é usado nos cálculos pode ser especificado por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos de métodos no guia usam parte ou todos esses conjuntos de dados, que são dados históricos dos últimos dois anos. A projeção de previsão vai para o próximo ano. Este histórico de vendas é estável com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro. Esse padrão é característico de um produto maduro que pode estar se aproximando da obsolescência. 3.2.1 Método 1: Percentagem acima do último ano Este método usa a fórmula Percent Over Over Year para multiplicar cada período de previsão pelo aumento ou diminuição percentual especificado. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos para o melhor ajuste mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.1.1 Exemplo: Método 1: Porcentagem acima do ano passado A porcentagem acima da fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que você especifica e, em seguida, projetos que resultaram no próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular o efeito de uma taxa de crescimento especificada ou quando o histórico de vendas tem um componente sazonal significativo. Especificações de previsão: fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas dos anos anteriores em 10%. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste) que você especificou. Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 1.1 128.7 arredondada para 129. A previsão de março é igual a 115 vezes 1.1 126.5 arredondada para 127. 3.2.2 Método 2: Percentual calculado acima do ano passado Este método usa o percentual calculado acima Fórmula do ano passado para comparar as vendas passadas de períodos especificados para vendas dos mesmos períodos do ano anterior. O sistema determina uma porcentagem de aumento ou diminuição e, em seguida, multiplica cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos de histórico de pedidos de vendas mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.2.1 Exemplo: Método 2: Percentual calculado em relação ao ano passado A porcentagem calculada em relação à fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que é calculado pelo sistema e, em seguida, projeta esse resultado para o próximo ano. Esse método pode ser útil para projetar o efeito de ampliar a taxa de crescimento recente para um produto no próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações de previsão: faixa de histórico de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas para os quatro períodos mais recentes para os mesmos quatro períodos do ano anterior. Use a proporção calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão, dada n 4: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 0,9766 114,26 arredondada para 114. A previsão de março é igual a 115 vezes 0,9766 112,31 arredondada para 112. 3.2.3 Método 3: ano passado para este ano Este método usa Vendas dos últimos anos para a previsão dos próximos anos. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos melhor ajustados mais um ano de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem tendência. 3.2.3.1 Exemplo: Método 3: Ano passado a este ano O ano passado para este ano a fórmula copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular as vendas no nível atual. O produto é maduro e não tem tendência a longo prazo, mas pode existir um padrão de demanda sazonal significativo. Especificações de previsão: Nenhuma. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com um valor de previsão de 128. A previsão de fevereiro é igual a fevereiro do ano passado com um valor de previsão de 117. A previsão de março é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115. 3.2.4 Método 4: Média em Movimento Este método usa a fórmula da Média Mover para calcular o número de períodos especificado para projetar o próximo período. Você deve recalcular isso com freqüência (mensal, ou pelo menos trimestral) para refletir o nível de demanda em mudança. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos que melhor se ajustam, além do número de períodos de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência. 3.2.4.1 Exemplo: Método 4: A média móvel média móvel (MA) é um método popular para a média dos resultados do histórico de vendas recente para determinar uma projeção para o curto prazo. O método de previsão MA está atrasado nas tendências. Os preconceitos de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos que estão nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. Especificações de previsão: n é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um valor pequeno para n (como 3) é mais rápido para responder às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas obrigatório: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual (114 119 137 125) 4 123.75 arredondada para 124. A previsão de março é igual (119 137 125 124) 4 126.25 arredondada para 126. 3.2.5 Método 5: Aproximação linear Este método Usa a fórmula de Aproximação Linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos de histórico de pedidos de vendas e projetar essa tendência para a previsão. Você deve recalcular a tendência mensalmente para detectar mudanças nas tendências. Este método requer o número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por novos produtos, ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não se devem a flutuações sazonais. 3.2.5.1 Exemplo: Método 5: Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados de histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência direta que é projetada para o futuro. Use este método com cautela porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Especificações de previsão: n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas que é comparado ao ponto de dados mais recente para identificar uma tendência. Por exemplo, especifique n 4 para usar a diferença entre dezembro (dados mais recentes) e agosto (quatro períodos antes de dezembro) como base para o cálculo da tendência. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais 1 mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de janeiro em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que equivale a 137 (1 vezes 2) 139. Previsão de fevereiro em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (2 vezes 2) 141. Previsão de março em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (3 vezes 2) 143. 3.2.6 Método 6: Regressão de Menos Esquemas O método de Regressão de Menos Esquemas (LSR) deriva de uma equação descrevendo uma relação linear entre os dados históricos de vendas E a passagem do tempo. LSR cabe uma linha para o intervalo selecionado de dados para que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos reais de dados de vendas e a linha de regressão seja minimizada. A previsão é uma projeção dessa linha direta para o futuro. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número especificado de períodos de dados históricos. O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando uma tendência linear está nos dados. 3.2.6.1 Exemplo: Método 6: Regressão Linear de Regressão de Menores Esquemas, ou Regressão de Menos Esquemas (LSR), é o método mais popular para identificar uma tendência linear nos dados históricos de vendas. O método calcula os valores para a e b a serem utilizados na fórmula: Esta equação descreve uma linha reta, onde Y representa vendas e X representa tempo. A regressão linear é lenta para reconhecer os pontos de viragem e os turnos da função passo na demanda. A regressão linear corresponde a uma linha reta aos dados, mesmo quando os dados são sazonais ou melhor descritos por uma curva. Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou possuem um padrão sazonal forte, ocorrem preconceitos e erros sistemáticos. Especificações de previsão: n é igual ao período de histórico de vendas que será usado no cálculo dos valores para a e b. Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos. Quando os dados estão disponíveis, um n maior (como n 24) normalmente seria usado. LSR define uma linha para apenas dois pontos de dados. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Histórico de vendas mínimo exigido: n períodos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico usado no cálculo da previsão: a previsão de março é igual a 119,5 (7 vezes 2,3) 135,6 arredondada para 136. 3.2.7 Método 7: Aproximação de segundo grau Para projetar a previsão, esse método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva Isso é baseado no número de períodos de histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais o número de períodos de histórico de pedidos de vendas vezes três. Este método não é útil para prever a demanda por um período de longo prazo. 3.2.7.1 Exemplo: Método 7: Regressão linear de aproximação de segundo grau determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a b X com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante, mas este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão: Y a b X c X 2 O objetivo deste método é ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método é útil quando um produto está na transição entre os estágios do ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estágios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: a fórmula encontra a, b e c para ajustar uma curva para exatamente três pontos. Você especifica n, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo, n 3. Os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva é ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas obrigatório: 3 vezes n períodos para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história utilizada no cálculo da previsão: Q0 (Jan) (Fev) (Mar) Q1 (Abr) (Maio) (Jun), que é igual a 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Ago) (Sep), que é igual a 140 129 131 400 Q3 (outubro) (novembro) (dezembro) que é igual a 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem usados ​​na fórmula de previsão Y ab X c X 2. Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal. Q1 representa as vendas históricas totais de abril, maio e junho e é plotado em X 1 O segundo trimestre corresponde a julho a setembro O terceiro trimestre corresponde a outubro a dezembro e o quarto trimestre representa janeiro a março. Este gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau: Figura 3-2 Traçado Q1, Q2, Q3 e Q4 para aproximação de segundo grau Três equações descrevem os três pontos no gráfico: (1) Q1 Um bX cX 2 onde X 1 (Q1 abc) (2) Q2 a bX cX 2 onde X 2 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 em que X 3 (Q3 a 3b 9c) Resolva as três equações simultaneamente Para encontrar b, a e c: Subtrair a equação 1 (1) da equação 2 (2) e resolver para b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Substitua esta equação para B na equação (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Finalmente, substitua estas equações por a e b na equação (1): (1) Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 O método de Aproximação do Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: um Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1 ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 nd Cinza 384) ndash (3 vezes ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Este é um cálculo da previsão de aproximação de segundo grau: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Quando X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. A previsão é igual a 172 3 58,33 arredondada para 57 por período. Quando X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. A previsão é igual a 4 3 1,33 arredondada para 1 por período. Esta é a previsão para o ano que vem, ano passado para este ano: 3.2.8 Método 8: Método flexível Este método permite selecionar o melhor número de períodos de histórico de pedidos de vendas que começa n meses antes da data de início da previsão e para Aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão. Este método é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do último ano, exceto que você pode especificar o número de períodos que você usa como base. Dependendo do que você seleciona como n, este método requer períodos de melhor ajuste, além do número de períodos de dados de vendas indicados. Este método é útil para prever a demanda por uma tendência planejada. 3.2.8.1 Exemplo: Método 8: Método Flexível O Método Flexível (Percentagem sobre n Meses Prior) é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do Ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e, em seguida, projetam esse resultado no futuro. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período do ano passado, para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 10%. Período base. Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão seja baseada em dados de vendas em setembro do ano passado. Histórico de vendas mínimo exigido: o número de períodos de retorno para o período base mais a quantidade de períodos necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.9 Método 9: Média de Movimento Ponderada A fórmula da Média Mover Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula de Motivo em Mudança, porque significa o histórico de vendas dos meses anteriores para projetar o histórico de vendas dos próximos meses. No entanto, com esta fórmula, você pode atribuir pesos para cada um dos períodos anteriores. Este método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos de melhores dados. Semelhante à média móvel, este método está atrasado nas tendências da demanda, portanto, este método não é recomendado para produtos com fortes tendências ou sazonalidade. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que seja relativamente nivelada. 3.2.9.1 Exemplo: Método 9: Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos ao usar o WMA. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, portanto, a WMA é mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, os preconceitos e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. O número de períodos de histórico de vendas (n) a serem utilizados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Esse valor resulta em uma previsão estável, mas é lenta reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responde mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento rdquo14 - os períodos para includeerdquo não devem exceder 12 meses. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 4, atribua pesos de 0,50, 0,25, 0,15 e 0,10, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é histórico usado no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual (131 vezes 0,10) (114 vezes 0,15) (119 vezes 0,25) (137 vezes 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 arredondado para 128. A previsão de fevereiro é igual (114 vezes 0.10) (119 vezes 0,15) (137 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 127,5 arredondado para 128. A previsão de março é igual (119 vezes, 0,10) (137 vezes 0,15) (128 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 128,45 arredondado para 128. 3.2.10 Método 10: Suavização linear Este método calcula uma média ponderada de dados de vendas anteriores. No cálculo, este método usa o número de períodos de histórico de pedidos de vendas (de 1 a 12) que é indicado na opção de processamento. O sistema usa uma progressão matemática para pesar os dados no intervalo desde o primeiro (menor peso) até o final (mais peso). Em seguida, o sistema projeta essas informações para cada período na previsão. Este método requer o melhor ajuste dos meses mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos especificados na opção de processamento. 3.2.10.1 Exemplo: Método 10: Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, WMA. No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como todas as técnicas de previsão média móvel média, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que recuam linearmente e somam para 1,00. Por exemplo, quando n é igual a 4, o sistema atribui pesos de 0,4, 0,3, 0,2 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.11 Método 11: Suavização exponencial Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa que representa o nível geral de vendas nos períodos de dados históricos selecionados. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número de períodos de dados históricos que são especificados. O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados. 3.2.11.1 Exemplo: Método 11: Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização Linear. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que diminuem linearmente para os dados históricos. Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que se deterioram exponencialmente. A equação para a previsão de suavização exponencial é: Previsão alfa (Vendas reais anteriores) (1 ndashalpha) (Previsão anterior) A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. Alpha é o peso aplicado às vendas reais do período anterior. (1 ndash alfa) é o peso que é aplicado à previsão do período anterior. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1 e geralmente cai entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Você deve atribuir um valor para a constante de alisamento, alfa. Se você não atribuir um valor para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido que é baseado no número de períodos de histórico de vendas que é especificado na opção de processamento. Alfa é igual à constante de suavização que é usada para calcular a média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Os valores para o intervalo alfa de 0 a 1. n são iguais ao intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Suavização exponencial pode gerar uma previsão que se baseia em um ponto de dados histórico tão pouco quanto. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.12 Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método calcula uma tendência, um índice sazonal e uma média exponencialmente suavizada do histórico de pedidos de vendas. O sistema então aplica uma projeção da tendência à previsão e ajusta o índice sazonal. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais dois anos de dados de vendas, e é útil para itens que têm tendência e sazonalidade na previsão. Você pode inserir o fator alfa e beta, ou fazer o cálculo deles. Os fatores Alpha e beta são a constante de suavização que o sistema usa para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas (alfa) e o componente de tendência da previsão (beta). 3.2.12.1 Exemplo: Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial, na medida em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada que é ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. Alpha é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1. Beta é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o componente de tendência da previsão. Valores para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. Alpha e beta são independentes um do outro. Eles não precisam somar 1,0. Histórico de vendas mínimo exigido: um ano mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Quando dois ou mais anos de dados históricos estão disponíveis, o sistema usa dois anos de dados nos cálculos. O Método 12 usa duas equações de Suavização Exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um índice sazonal médio simples. Uma média exponencialmente suavizada: uma tendência exponencialmente suavizada: um índice sazonal médio simples: Figura 3-3 Índice Sazonal Médio Simples A previsão é então calculada usando os resultados das três equações: L é o comprimento da sazonalidade (L é igual a 12 meses ou 52 semanas). T é o período de tempo atual. M é o número de períodos de tempo no futuro da previsão. S é o fator de ajuste sazonal multiplicativo indexado ao período de tempo apropriado. Esta tabela lista o histórico utilizado no cálculo da previsão: esta seção fornece uma visão geral das avaliações de previsão e discute: você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até 12 previsões para cada produto. Cada método de previsão pode criar uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, uma decisão subjetiva é impraticável quanto à previsão a ser utilizada nos planos para cada produto. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada método de previsão que você selecionou e para cada produto que você preveja. Você pode selecionar entre dois critérios de desempenho: MAD e POA. MAD é uma medida de erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas por um período especificado por você. O período de histórico recente usado para avaliação é chamado de período de espera ou período de melhor ajuste. Para medir o desempenho de um método de previsão, o sistema: usa as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. Faz uma comparação entre os dados de vendas reais e a previsão simulada para o período de espera. Quando você seleciona vários métodos de previsão, esse mesmo processo ocorre para cada método. As previsões múltiplas são calculadas para o período de espera e comparadas com o histórico de vendas conhecido para o mesmo período. O método de previsão que produz a melhor combinação (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de suspensão é recomendado para uso nos planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar cada vez que você gera uma previsão. 3.3.1 Desvio absoluto médio O desvio absoluto médio (MAD) é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os dados previstos. MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, erros positivos não cancelam erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com menor MAD é o mais confiável para esse produto para esse período de espera. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, que são desvio padrão e Erro quadrático médio. Por exemplo: MAD (Sigma (Actual) ndash (Previsão)) n Desvio Padrão, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 Este exemplo indica o cálculo de MAD para dois dos métodos de previsão. Este exemplo pressupõe que você especificou na opção de processamento que o comprimento do período de espera (períodos de melhor ajuste) é igual a cinco períodos. 3.3.1.1 Método 1: Ano passado a este ano Esta tabela é história usada no cálculo de MAD, Períodos dados de melhor ajuste 5: desvio absoluto médio é igual (2 1 20 10 14) 5 9.4. Com base nessas duas escolhas, recomenda-se a média móvel, o método n 4, pois tem o MAD menor, 9,4, para o período de retenção dado. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos dos estoques aumentam. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão geralmente é mais importante do que o previsão de viés. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. A Forecast Calculation Examples A.1 Forecast Calculation Methods Twelve methods of calculating forecasts are available. A maioria desses métodos fornece controle limitado de usuários. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos usados ​​nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo de previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de suspensão de três meses (opção de processamento 19 3), que é usado para porcentagem de precisão e cálculos de desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com previsão simulada). A.2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão serão melhores do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. A forecasting method that is appropriate for one product may not be appropriate for another product. Também é improvável que um método de previsão que ofereça bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permaneça adequado ao longo de todo o ciclo de vida. You can choose between two methods to evaluate the current performance of the forecasting methods. Estes são Mean Absolute Deviation (MAD) e Percentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados históricos de vendas para um período de tempo especificado pelo usuário. Este período de tempo é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são utilizados como base para recomendar qual dos métodos de previsão a serem usados ​​na realização da próxima projeção de previsão. This recommendation is specific to each product, and may change from one forecast generation to the next. The two forecast performance evaluation methods are demonstrated in the pages following the examples of the twelve forecasting methods. A.3 Método 1 - Porcentagem especificada em relação ao ano passado Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1.10 para um aumento de 10, ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa de histórico de vendas para usar no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma os três meses finais de 2005: 114 119 137 370 Soma os mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O fator calculado 370 395 0.9367 Calcular as previsões: janeiro de 2005 vendas 128 0.9367 119.8036 ou cerca de 120 de fevereiro de 2005 vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Sume os três meses de 2005 antes do período de retenção (julho, agosto, setembro): 129 140 131 400 Sume os mesmos três meses para O ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400 387 1.033591731 Calcular previsão simulada: outubro de 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 novembro de 2004 vendas 139 1.033591731 143.66925 dezembro de 2004 vendas 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 Cálculo médio de desvio absoluto MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Método 3 - Ano passado para este ano Este método copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a serem incluídos na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de janeiro: 114 119 137 370, 370 3 123.333 ou previsão de 123 de fevereiro: 119 137 123 379, 379 3 126.333 ou 126 Previsão de março: 137 123 126 379, 386 3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro de 2005 (129 140 131) 3 133.3333 vendas de novembro de 2005 (140 131 114) 3 128.3333 vendas de dezembro de 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Porcentagem do cálculo de precisão POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Absoluto médio Cálculo do desvio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência com base em dois pontos de dados de histórico de vendas. Those two points define a straight trend line that is projected into the future. Use este método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas obrigatório: o número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção no período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Razão ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Relação de Diferença Value1 23 2 11,5 Valor2 Rácio médio - valor1 123.3333 - 11,5 2 100.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100.3333 146.333 ou 146 Previsão 5 11.5 100.3333 157.8333 ou 158 Previsão 6 11.5 100.3333 169.3333 ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença Entre os valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Razão (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferença Relação 2 2 1 Valor2 Rácio médio - valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 novembro de 2004 Vendas Média dos três meses anteriores (140 131 114) 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre os valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Relação de diferença Value1 -25,9999 2 -12,9999 Valor2 Rácio médio - valor1 128,333 - (-12,9999) 2 154,333 Previsão 4 -12,9999 154,333 102,333 Vendas de dezembro de 2004 Média dos três meses anteriores (131 114 119) 3 121,333 Resumo dos três meses anteriores com Peso considerado (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11,9999 Value1 Diferença Ratio -11,9999 2 -5,9999 Valor2 Rácio médio - valor1 121,333 - (-5,9999) 2 133,333 Previsão 4 (-5,9999) 133,333 109,333 A.8,3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (135,33 102,33 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Cálculo médio do desvio absoluto MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A .9 Me Thod 7 - Regressão Linear de Aproximação de Segundo Grau determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante. No entanto, esse método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. This method may be useful when a product is in the transition between stages of a life cycle. For example, when a new product moves from introduction to growth stages, the sales trend may accelerate. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, esse método é útil apenas no curto prazo. Forecast specifications: The formulae finds a, b, and c to fit a curve to exactly three points. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Required sales history: 3 n periods for calculating the forecast plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). Número de períodos para incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Use os blocos anteriores (3 n) meses em três meses: Q1 (Abr-Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul-Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Outubro - Dez) 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X 1) abc (2) Q2 Um bX cX2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c: Subtrair equação (1) da equação (2) E resolva por b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação por b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua estas equações por a e b em Equação (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 O método de Aproximação do Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (384 - 400) 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Janela até a previsão de março (X4): (322 340 - 368) 3 294 3 98 por período de previsão de abril a junho (X5): (322 425-575) 3 57,3333 ou 57 por período de julho a setembro Previsão (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 ou 1 por período de outubro a dezembro (X7) (322 595 - 1127 3 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Outubro, Novembro e Dezembro de 2004 vendas: Q1 (Jan-Mar) 360 Q2 (Abr-Jun) 384 Q3 (Jul-Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16 3 136 A.9.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA ( 136 136 136 (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13,33 A.10 Método 8 - Método flexível Método flexível (Percentagem acima de n meses prévios) É semelhante ao Método 1, Percentagem acima do último ano. Both methods multiply sales data from a previous time period by a user specified factor, then project that result into the future. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O Método Flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados anteriores do histórico de vendas em 15. Período base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão baseie-se nos dados de vendas em outubro de 2005. Histórico de vendas mínimo: o usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto ( PBF). A.10.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Método 9 - Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, com a média móvel ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so this makes WMA more responsive to shifts in the level of sales. Contudo, o preconceito de previsão e os erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. It results in a stable forecast, but will be slow to recognize shifts in the level of sales. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rápido a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. The assigned weights must total to 1.00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média móvel ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Tal como é verdade para todas as técnicas de previsão média móvel média, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. This is specified in the processing option 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. The system will automatically assign the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1.00. For example, when n 3, the system will assign weights of 0.5, 0.3333, and 0.1, with the most recent data receiving the greatest weight. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo da previsão Número de períodos a serem incluídos na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Relação para um período anterior 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 3 6 0,5 Relação para dois períodos anteriores 2 (n2 N) 2 2 (32 3) 2 2 6 0,3333 .. Relação para três períodos anteriores 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 1 6 0.1666 .. Previsão de janeiro: 137 0.5 119 1 3 114 1 6 127.16 ou 127 Previsão de fevereiro: 127 0,5 137 1 3 119 1 6 129 Previsão de março: 129 0,5 127 1 3 137 1 6 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo de Previsão Simulado outubro de 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133.6666 novembro de 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124 dezembro 2004 vendas 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119.3333 A.12.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Cálculo do Desvio Absorvente Médio MAD ( 133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Linea r Smoothing. No Suavização linear, o sistema atribui pesos aos dados históricos que recuam linearmente. In exponential smoothing, the system assigns weights that exponentially decay. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1 - a) Previsão anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais para o período anterior. (1 - a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valid values for a range from 0 to 1, and usually fall between 0.1 and 0.4. A soma dos pesos é 1,00. A (1 - a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos de histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados do histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. O alisamento exponencial pode gerar uma previsão baseada em um ponto de dados histórico. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Forecast Calculation Number of periods to include in smoothing average (processing option 11a) 3, and alpha factor (processing option 11b) blank in this example a factor for the oldest sales data 2 (11), or 1 when alpha is specified a factor for the 2nd oldest sales data 2 (12), or alpha when alpha is specified a factor for the 3rd oldest sales data 2 (13), or alpha when alpha is specified a factor for the most recent sales data 2 (1n), or alpha when alpha is specified November Sm. Avg. A (outubro atual) (1 - a) outubro Sm. Avg. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Avg. A (Novembro Actual) (1 - a) Novembro Sm. Avg. 2 3 119 1 3 114 117.3333 January Forecast a(December Actual) (1 - a)December Sm. Avg. 2 4 137 2 4 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Janeiro Previsão 127 Março Previsão Janeiro Previsão 127 A.13.2 Cálculo Simulado de Previsão Julho, 2004 Sm. Avg. 2 2 129 129 August Sm. Avg. 2 3 140 1 3 129 136.3333 setembro Sm. Avg. 2 4 131 2 4 136.3333 133.6666 October, 2004 sales Sep Sm. Avg. 133.6666 agosto, 2004 Sm. Avg. 2 2 140 140 September Sm. Avg. 2 3 131 1 3 140 134 outubro Sm. Avg. 2 4 114 2 4 134 124 novembro, 2004 vendas Sep Sm. Avg. 124 setembro 2004 Sm. Avg. 2 2 131 131 outubro Sm. Avg. 2 3 114 1 3 131 119.6666 November Sm. Avg. 2 4 119 2 4 119.6666 119.3333 dezembro 2004 vendas Sep Sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absorvente Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial Com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média lisa ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valid values for alpha range from 0 to 1. b the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Valores válidos para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão a e b são independentes um do outro. They do not have to add to 1.0. Histórico de vendas mínimo exigido: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações de suavização exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo da previsão A) Um valor médio MAD suavemente exponencial (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Avaliando as previsões Você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Each forecasting method will probably create a slightly different projection. When thousands of products are forecast, it is impractical to make a subjective decision regarding which of the forecasts to use in your plans for each of the products. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão que você seleciona e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, desvio médio absoluto (MAD) e porcentagem de precisão (POA). MAD é uma medida de erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas para um período de tempo especificado pelo usuário. Este período de história recente é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. There will usually be differences between actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Multiple forecasts are calculated for the holdout period, and compared to the known sales history for that same period of time. The forecasting method producing the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in your plans. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. A.16 Desvio absoluto médio (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre dados reais e previsão. MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, erros positivos não cancelam erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, o que apresentou o MAD mais pequeno mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de espera. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, there is a simple mathematical relationship between MAD and two other common measures of distribution, standard deviation and Mean Squared Error: A.16.1 Percent of Accuracy (POA) Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos dos estoques aumentam. When forecasts are consistently two low, inventories are consumed and customer service declines. Uma previsão que é 10 unidades muito baixa, então 8 unidades muito altas, então 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro Actual - Previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usada para armazenar os erros. Nessa situação, não é tão importante eliminar erros de previsão quanto gerar previsões imparciais. No entanto, nas indústrias de serviços, a situação acima seria vista como três erros. O serviço ficaria insuficiente no primeiro período, e depois o excesso de pessoal para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão geralmente é mais importante do que o previsão de viés. O somatório durante o período de suspensão permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, o índice é superior a 100. É claro que é impossível ter mais de 100 precisões. When a forecast is unbiased, the POA ratio will be 100. Therefore, it is more desirable to be 95 accurate than to be 110 accurate. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma razão POA mais próxima de 100. O script nesta página melhora a navegação do conteúdo, mas não altera o conteúdo de forma alguma.