الطلب التنبؤ بسيط الحركة من المتوسط

الفصل 11 - إدارة الطلب التنبؤ أمبير 1. توقعات الكمال يكاد يكون من المستحيل تقريبا 2. بدلا من البحث عن توقعات مثالية، فمن المهم جدا لإقامة ممارسة الاستعراض المستمر للتنبؤ وتعلم كيفية العيش مع توقعات غير دقيقة 3. عند التنبؤ ، استراتيجية جيدة هي استخدام 2 أو 3 طرق والبحث عنهم للحصول على الرأي المنطقي. 2. مصادر الطلب الأساسية 1. الطلب على الطلب - الطلب على المنتجات أو الخدمات الناجمة عن الطلب على المنتجات أو الخدمات الأخرى. لا يمكن للشركة أن تفعل الكثير، يجب أن تتحقق. 2. الطلب المستقل - الطلب الذي لا يمكن أن يكون مستمدا مباشرة من الطلب على المنتجات الأخرى. يمكن للشركة: أ) القيام بدور نشط للتأثير على الطلب - الضغط على قوة المبيعات الخاصة بك ب) اتخاذ دور السلبي للتأثير على الطلب - إذا كانت الشركة تعمل بكامل طاقتها، فإنه قد لا تريد أن تفعل أي شيء حول الطلب. وأسباب أخرى تنافسية وقانونية وبيئية وأخلاقية وأخلاقية. حاول التنبؤ بالمستقبل بناء على بيانات سابقة. 1. على المدى القصير - أقل من 3 أشهر - القرارات التكتيكية مثل تجديد المخزون أو جدولة كفاءة الطاقة على المدى القريب 2. متوسطة الأجل - 3 M-2Y - التقاط الآثار الموسمية مثل العملاء الاستجابة لمنتج جديد 3. على المدى الطويل - أكثر من سنتان. تحديد نقاط التحول الرئيسية والكشف عن الاتجاهات العامة. الانحدار الخطي هو نوع خاص من الانحدار حيث العلاقات بين المتغير يشكل خط مستقيم Y أبكس. Y - المتغير التابع أ - اعتراض Y ب - المنحدر X - متغير مستقل يتم استخدامه للتنبؤ على المدى الطويل بالأحداث الرئيسية والتخطيط الكلي. يتم استخدامه لكلا، والتنبؤ سلسلة زمنية والتنبؤ عارضة العلاقة. هي تقنية التنبؤ الأكثر استخداما. وتعتبر أحدث الحوادث أكثر دلالة على المستقبل (أعلى قيمة يمكن التنبؤ بها) من تلك الموجودة في الماضي البعيد. وينبغي أن نعطي وزنا أكبر للفترات الزمنية الأخيرة للخام عند التنبؤ. وتنخفض كل زيادة في الماضي بمقدار (1 ألفا). وكلما ارتفع مستوى ألفا، كلما كانت التوقعات أقرب إلى الواقع الفعلي. أحدث ألفا ترجيح (1-ألفا) 0 بيانات فترة زمنية واحدة ألفا أقدم (1-ألفا نا 1) فترة زمنية ألفا ألفا (ألفا) نا 2 فترة زمنية واحدة أي من أساليب التنبؤ التالية تعتمد اعتمادا كبيرا على اختيار الأفراد الذين سيستخدمون بشكل حكيم لتوليد التوقعات الفعلية يجب أن تكون القيمة بين 0 و 1 1. 2 أو أكثر من القيم المحددة سلفا من ألفا - اعتمادا على درجة الخطأ، وتستخدم قيم مختلفة من ألفا. إذا كان الخطأ كبيرا، ألفا هو 0.8، إذا كان الخطأ صغير، ألفا هو 0.2 2. القيم المحسوبة من ألفا - خطأ فعلي ممسوط أضعافا مقسوما على الخطأ المطلق أسي. التقنيات النوعية في التنبؤ معرفة الخبراء وتتطلب الكثير من الأحكام (المنتجات الجديدة أو المناطق) 1. أبحاث السوق - تبحث عن منتجات جديدة وأفكار، يحب ويكره عن المنتجات الموجودة. استطلاعات الرأي في المقام الأول إجراء مقابلات 2. توافق الفريق - فكرة أن 2 رؤساء أفضل من واحد. ويمكن لمجموعة من الناس من مجموعة متنوعة من المناصب أن تضع توقعات أكثر موثوقية من مجموعة أضيق. والمشكلة هي أن مستويات إي المنخفضة تخيفها مستويات أعلى من الإدارة. يتم استخدام الحكم التنفيذي (مستوى أعلى من الإدارة المعنية). 3. القياس التاريخي - الشركة التي تنتج بالفعل المحامص وتريد إنتاج أواني القهوة يمكن استخدام تاريخ محمصة كنموذج النمو المحتمل. 4. طريقة دلفي - تعتمد اعتمادا كبيرا على اختيار الأفراد المناسبين الذين سيستخدمون بشكل حكيم لتوليد التوقعات. كل شخص لديه نفس الوزن (أكثر عدلا). وعادة ما يتم تحقيق نتائج مرضية في 3 جولات. الهدف - التخطيط التعاوني والتنبؤ والتجديد (كبفر) لتبادل المعلومات الداخلية المختارة على خادم ويب مشترك من أجل توفير آراء موثوقة وطويلة الأجل في المستقبل للطلب في سلسلة التوريد. المتوسط ​​المتحرك البسيط الطريقة الثانية المخصصة هو المتوسط ​​المتحرك البسيط. حيث تستخدم القيم السابقة من أجل إيجاد المعلمة الأنسب التي تعطي أدنى خطأ في التنبؤ. الجزء الحاسم في هذا الأسلوب هو الاختيار الصحيح لعدد من الفترات التي اتخذت في التوقعات. ويثيرفورد وكيمس (2003) اختبار 2 8211 8 فترات وأظهرت أن أقل خطأ أعطى 8 فترة المتوسط ​​المتحرك. يتم حساب التنبؤات الرياضية على النحو التالي: حيث F (t1) - في طلب الغرفة في الفترة t1، x 8211 هو عدد الغرف المباعة في الفترة i، N - عدد الفترات الماضية (فومشوسري و مونغكولكول، 2012). المتوسط ​​المتحرك البسيط بسيط وسريع لحساب والاستجابة بشكل أسرع للتحولات في الطلب عندما تكون فترة N صغيرة. ولكن هذه الطريقة اثنين من العيوب الرئيسية. أولا، يفترض أن معظم الملاحظات الأخيرة هي مؤشرات تنبؤ أفضل من البيانات القديمة. ثانيا، عندما تظهر البيانات الاتجاه التصاعدي أو الهبوطي، وسوف يكون الأسلوب أوفيرفوريكاست باستمرار أو وندرفورستاست. ومن أجل مواكبة هذه الاتجاهات، يوصي تالوري وفان ريزين (2004) باستخدام المتوسط ​​المتحرك المزدوج أو الثلاثي. تطبيق هذه الطريقة على مجموعة البيانات لدينا هو متاح هنا: متوسط ​​متحرك بسيط في تطبيقنا لهذه الطريقة التنبؤ تمكين لتحقيق ماب من 4، ما هو مثال جيد جدا. ومع ذلك، وكما ذكر من قبل، فإن هذه الطريقة هي مؤشر ضعيف عندما يكون الطلب غير مستقر. يظهر الرسم البياني التالي مثل هذه الحالة، حيث بلغت ميب 60 (في النموذج 2 8211 المتوقعة القيم 1: 2 فترات) و 55 (في النموذج 8 8211 القيم المتوقعة 2: 8 فترات). فومشوسري، D. مونغكولكول، J. (2012) هوتل روم ديماند فيا أوبسيرفد ريسرفاتيون إنفورماتيون. وقائع مؤتمر نظم إدارة أمب آسيا للهندسة الصناعية في آسيا والمحيط الهادئ 2012، ص 1978-1985 تالوري، K. وفان ريزين، G. (2004) نظرية وممارسة إدارة الإيرادات. بوسطن، كلور أكاديميك بوبليشرز. ويثيرفورد، L. R. أمب كيمس، S. E. (2003). مقارنة طرق التنبؤ بإدارة إيرادات الفنادق. المجلة الدولية للتنبؤ. المجلد. 19، نو. 3، pp.401-415. شير إنجينور-نوتس عبارة عن سلسلة من الملاحظات التمهيدية حول الموضوعات التي تقع تحت عنوان واسع من مجال أبحاث العمليات (أور). كانوا يستخدمون أصلا من قبل لي في تمهيدية أو بالطبع أعطي في كلية إمبريال. وهي متاحة الآن للاستخدام من قبل أي طالب والمعلمين المهتمين في أو تخضع للشروط التالية. يمكن العثور على قائمة كاملة بالموضوعات المتوفرة في أور-نوتس هنا. أمثلة للتنبؤ التنبؤ مثال عام 1996 امتحان أوغ ويظهر الطلب على منتج في كل من الأشهر الخمسة الماضية أدناه. استخدام المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين لتوليد توقعات للطلب في الشهر 6. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.9 لتوليد توقعات للطلب على الطلب في الشهر 6. أي من هذين التنبؤين تفضل ولماذا تتحرك الشهرين متوسط ​​لشهرين إلى خمسة تعطى من قبل: التوقعات للشهر السادس هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك للشهر 5 م 5 2350. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.9 نحصل على: كما كان من قبل فإن توقعات الشهر السادس هي مجرد المتوسط ​​للشهر 5 M 5 2386 لمقارنة التوقعين نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك مسد (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 وبالنسبة للمتوسط ​​الملمس أضعافا مع ثابت التمهيد 0.9 مسد (13-17) sup2 (16.60 - 19) sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) sup24 10.44 وبشكل عام نرى أن التمهيد الأسي يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد حيث أن لديه مسد أقل. وبالتالي نحن نفضل توقعات 2386 التي تم إنتاجها من قبل التمهيد الأسي. التنبؤ مثال 1994 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على ما بعد البيع الجديد في متجر لكل من الأشهر ال 7 الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين لمدة شهرين إلى سبعة. ماذا سيكون توقعاتك للطلب في الشهر الثامن تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد من 0.1 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر الثامن. أي من التنبؤين في الشهر الثامن تفضلون ولماذا يعتقد حارس متجر أن العملاء يتحولون إلى هذا الجديد بعد البيع من العلامات التجارية الأخرى. ناقش كيف يمكنك نموذج سلوك التحويل هذا وبيان البيانات التي ستحتاجها لتأكيد ما إذا كان هذا التحويل يحدث أم لا. ويعطى المتوسط ​​المتحرك لشهرين إلى سبعة أشهر من قبل: التوقعات لشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 7 م 7 46. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.1 نحن الحصول على: كما هو الحال قبل توقعات الشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​للشهر 7 M 7 31.11 31 (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​السلس المتوسط ​​مع ثابت التمهيد 0.1 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لشهرين يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد حيث أن لديه مسد أقل. وبالتالي فإننا نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين. لفحص التحول سنحتاج إلى استخدام نموذج عملية ماركوف، حيث الدول العلامات التجارية، ونحن بحاجة إلى معلومات الحالة الأولية واحتمالات التحول العملاء (من الدراسات الاستقصائية). نحن بحاجة إلى تشغيل النموذج على البيانات التاريخية لمعرفة ما إذا كان لدينا تناسب بين النموذج والسلوك التاريخي. التنبؤ مثال 1992 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على علامة تجارية معينة من الحلاقة في متجر لكل من الأشهر التسعة الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر للأشهر من 3 إلى 9. ما هي توقعاتك للطلب في الشهر العاشر تطبيق التجانس الأسي مع ثابت التمهيد 0.3 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر العاشر. أي من التنبؤين للشهر العشر تفضلون ولماذا يعطى المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر للأشهر 3 إلى 9 من خلال: التوقعات لشهر 10 هي مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 9 م 9 20-33. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات الشهر 10 هو 20. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.3 نحصل على: كما كان قبل توقعات لشهر 10 هو مجرد متوسط ​​للشهر 9 M 9 18.57 19 (كما نحن لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك الأسي مع ثابت التمهيد 0.3 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما أن لديه مسد أقل. وبالتالي نحن نفضل توقعات 20 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر. التنبؤ مثال 1991 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على علامة تجارية معينة من جهاز الفاكس في متجر في كل من الأشهر الاثني عشر الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر للأشهر من 4 إلى 12. ما هي توقعاتك للطلب في الشهر 13 تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد 0.2 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. أي من اثنين من التوقعات في الشهر 13 هل تفضل ولماذا العوامل الأخرى التي لا تؤخذ في الاعتبار في الحسابات أعلاه قد تؤثر على الطلب على جهاز الفاكس في الشهر 13 ويعطى المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر للأشهر 4 إلى 12 بواسطة: m 4 (23 19 15 12) 4 17،25 م 5 (27 23 19 15) 4 21 م 6 (30 27 23 19) 4 24،75 م 7 (32 30 27 23) 4 28 م 8 (33 32 30 27) 4 30،5 م 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46.25 التوقعات لشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك في الشهر 12 م 12 46.25. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات لشهر 13 هو 46. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.2 نحصل على: كما هو الحال قبل توقعات لشهر 13 هو مجرد متوسط ​​للشهر 12 M 12 38.618 39 (كما نحن لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك الأسي مع ثابت التمهيد 0.2 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما أن لديه مسد أقل. وبالتالي فإننا نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر. التغيرات الموسمية الطلب على الأسعار الإعلان، على حد سواء هذه العلامة التجارية وغيرها من العلامات التجارية الوضع الاقتصادي العام التكنولوجيا الجديدة مثال على التنبؤ 1989 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على ماركة معينة من فرن الميكروويف في متجر في كل من الأشهر الاثني عشر الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة ستة أشهر لكل شهر. ماذا سيكون توقعاتك للطلب في الشهر 13 تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تجانس 0.7 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. أي من اثنين من التوقعات لشهر 13 هل تفضل ولماذا الآن لا يمكننا حساب ستة حتى نحصل على 6 ملاحظات على الأقل - أي أننا لا نستطيع حساب هذا المتوسط ​​إلا من الشهر 6 فصاعدا. ومن هنا يكون لدينا: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30.50 م 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32.00 م 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 إن توقعات الشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك ل شهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 12 م 12 38.17. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات لشهر 13 هو 38. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تجانس 0.7 نحصل على: