Weighted Moving Average Betriebsmanagement

Gewichteter gleitender Durchschnitt Operationsmanagement Zuweisung Hilfe Gewichteter gleitender Durchschnitt Während der einfache gleitende Durchschnitt jedem Bestandteil der gleitenden mittleren Datenbank ein gleiches Gewicht gibt, kann ein gewichteter gleitender Durchschnitt jedes Element mit einem Faktor gewichtet werden, wobei die Summe aller Gewichtungsfaktoren gleich Eins ist. Die Formel für eine gewichtete gleitende durchschnittliche Prognose ist eine zusätzliche Einschränkung bei Verwendung dieser Gleichung für die gewichtete gleitende durchschnittliche Prognose Verwandte Operationen Management-Zuweisungen Schlüsselformeln Einfache gleitende durchschnittliche geplante Probleme Zeitreihenanalyse Vorhersagefehler in der ZeitreihenanalyseForecasts sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung Organisation und für jede wichtige Managemententscheidung. Während eine Prognose aufgrund der Dynamik des externen Geschäftsumfelds nie perfekt ist, ist sie für alle Ebenen der funktionalen Planung, der strategischen Planung und der Haushaltsplanung von Vorteil. Entscheidungsträger nutzen Prognosen, um viele wichtige Entscheidungen in Bezug auf die zukünftige Ausrichtung der Organisation zu treffen. Vorhersagetechniken und - modelle können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein, und ihr Ausmaß an Raffinesse hängt von der Art der Informationen und den Auswirkungen der Entscheidung ab. Das Prognosemodell, das ein Unternehmen übernehmen sollte, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich des Zeithorizonts, der Datenverfügbarkeit, der Genauigkeit, der Größe des Prognosebudgets und der Verfügbarkeit von qualifiziertem Personal. Demand Management besteht, um alle Nachfragequellen zu koordinieren und zu kontrollieren, damit das produktive System effizient genutzt werden kann und das Produkt termingerecht geliefert wird. Die Nachfrage kann entweder abhängig von der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen oder unabhängig sein, da sie nicht direkt von der anderer Produkte abgeleitet werden kann. Die Prognose kann in vier Grundtypen eingeteilt werden: qualitative, Zeitreihenanalyse, Kausalbeziehungen und Simulation. Qualitative Techniken in der Prognose können Graswurzeln Prognose, Marktforschung, Panel Konsens, historische Analogie und die Delphi-Methode. Zeitreihen-Prognosemodelle versuchen, die Zukunft auf der Grundlage vergangener Daten vorherzusagen. Eine einfache gleitende Durchschnittsprognose wird verwendet, wenn die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung ohne saisonale Schwankungen konstant ist. Eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose variiert die Gewichte bei einem bestimmten Faktor und ist somit in der Lage, die Effekte zwischen aktuellen und vergangenen Daten zu variieren. Die exponentielle Glättung verbessert die einfache und gewichtete gleitende Durchschnittsprognose, da sie die neueren Datenpunkte für wichtiger hält. Zur Korrektur eines Aufwärts - oder Abwärtstrends werden Daten, die über Zeitperioden bis zu Glättungskonstanten gesammelt werden, verwendet. Alpha ist die Glättungskonstante, während Delta die Auswirkungen des Fehlers, der zwischen der tatsächlichen und der Prognose auftritt, reduziert. Prognosefehler sind die Differenz zwischen dem Prognosewert und dem, was tatsächlich eingetreten ist. Alle Prognosen enthalten einen gewissen Grad an Fehler, aber es ist wichtig, zwischen Fehlerquellen und Fehlermessung zu unterscheiden. Fehlerquellen sind zufällige Fehler und Bias. Es gibt verschiedene Messungen, um den Grad des Fehlers in einer Prognose zu beschreiben. Bias-Fehler treten auf, wenn ein Fehler gemacht wird, d. h. nicht die korrekte Variable enthält oder die saisonale Nachfrage verschiebt. Zufällige Fehler können nicht erkannt werden, sie treten normalerweise auf. Ein Verfolgungssignal zeigt an, ob das Prognosemittel mit irgendwelchen Bewegungsänderungen der Nachfrage Schritt hält. Der MAD oder die mittlere absolute Abweichung ist auch ein einfaches und nützliches Werkzeug, um Tracking-Signale zu erhalten. Ein ausgereifteres Prognosewerkzeug, um die funktionale Beziehung zwischen zwei oder mehr korrelierten Variablen zu definieren, ist die lineare Regression. Dies kann verwendet werden, um eine Variable mit dem Wert für eine andere vorauszusagen. Es ist nützlich für kürzere Zeiträume, da es eine lineare Beziehung zwischen Variablen annimmt. Kausale Beziehung Prognose versucht, das Auftreten eines Ereignisses basierend auf dem Auftreten eines anderen Ereignisses zu bestimmen. Focus Prognose versucht mehrere Regeln, die logisch und leicht zu verstehen, um Vergangenheit Daten in die Zukunft scheinen. Heute sind viele Computer-Prognose-Programme verfügbar, um leicht zu prognostizieren Variablen. Wenn langfristige Entscheidungen auf der Grundlage zukünftiger Prognosen getroffen werden, sollte man sorgfältig darauf achten, die Prognose zu entwickeln. Ebenso sollten mehrere Ansätze zur Prognose eingesetzt werden. Forecasting muss in verschiedenen Bereichen des Managements wie Finanzmanagement, Marketing-Management, Personalmanagement etc. getan werden und die gleichen Techniken, die in diesem Artikel diskutiert werden in diesen Disziplinen auch verwendet. Die Prognose ist eine wichtige Aufgabe der Sicherheitsanalyse. Arten von Prognose-Komponenten der Nachfrage IV. Qualitative Techniken in der Prognose Grass Roots Marktforschungsbereich Konsens Historische Analogie Delphi Methode Zeitreihenanalyse Simple Moving Average Weighted Moving Average Exponentielle Glättung Prognosefehler Fehlerquellen Fehlermessung Lineare Regressionsanalyse Zerlegung einer Zeitreihe Kausale Beziehung Prognose Mehrere Regressionsanalyse. Fokusprognose Methodik der Fokusprognose Webbasierte Prognose: Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub (CPFR) Richard B. Chase, F. Robert Jacobs, Nicholas J. Aquilano, Operations Management für Wettbewerbsvorteile, 10e, McGraw-Hill Higher Education, 2004 highed. mcgraw-hillsites0072506369studentview0chapter12Einfache Moving Average Operations Management Zuweisung Help Simple Moving Durchschnittliche saisonale Merkmale, ein einfacher gleitender Durchschnitt kann sehr nützlich sein, um einen Trend innerhalb der Datenfluktuation zu identifizieren. Wenn wir beispielsweise im Juni mit einem Fünfmonatsdurchschnitt prognostizieren wollen, können wir den Durchschnitt der Umsätze im Januar, Februar und März annehmen. April und Mai. Wenn Juni passe. Die Prognose für Juli wäre der Durchschnitt von Februar, März, April, Mai und Juni. Die Formel für eine einfache gleitende durchschnittliche Prognose ist Angenommen, wir wollen die wöchentliche Nachfrage nach einem Produkt prognostizieren, das sowohl einen dreiwöchigen als auch einen neunwöchigen gleitenden Durchschnitt verwendet. Wie in den Exponaten 9.6 und 9.7 gezeigt. Diese Prognosen werden wie folgt berechnet: Um zu veranschaulichen, ist die dreiwöchige Prognose für Woche: Verwandte Operationen Management-Zuweisungen Gewichteter gleitender Durchschnitt Zuverlässigkeit der Datenschlüsselformeln Zeitreihenanalyse Exponentielle Glättung