Demand Prognose Moving Average Methode

Weighted Moving Average Prognose Methoden Pros und Cons. Hi, LOVE Ihre Post Wurde, ob Sie weiter ausarbeiten könnten Wir verwenden SAP In es gibt es eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose als Initialisierung ausführen Wenn Sie diese Option erhalten Sie ein Prognoseergebnis erhalten , Wenn du im selben Zeitraum die Prognose renst und die Initialisierung nicht auf die Ergebnisänderungen überprüfe, kann ich nicht herausfinden, was die Initialisierung meint, ich meine, mathmatisch welches Prognoseergebnis am besten zu speichern und zu verwenden ist zB die Änderungen zwischen den beiden Sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Fehler, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen Nicht sicher, wenn Sie SAP. hi danke für die Erklärung so effeciently seine zu gd danke wieder Jaspreet. Leave eine Antwort Abbrechen Antwort. About Shmula. Pete Abilla ist Der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry geholfen und andere reduzieren Kosten und verbessern die Kundenerfahrung Er tut dies durch eine systematische Methode Für die Identifizierung von Schmerzen Punkte, die Auswirkungen auf den Kunden und das Geschäft, und fördert eine breite Beteiligung von den Unternehmen Mitarbeiter, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern Diese Website ist eine Sammlung von seinen Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte Mit dem kostenlosen Download beginnen. Demand Forecasting It s Bedeutung , Typen, Techniken und Methoden Economics. Forecasts werden die Lebenszeit der Wirtschaft in einer Welt, wo die Flutwellen der Veränderung fegen die am meisten etablierten Strukturen, von der menschlichen Gesellschaft geerbt Commerce passiert einfach, die eine der ersten Opfer Überleben in diesem Alter der wirtschaftlichen Raubtiere, erfordert die Taktik, Talent und Technik der Vorhersage der Zukunft. Forecast wird zum Zeichen des Überlebens und der Sprache des Unternehmens Alle Anforderungen der Branche benötigen die Technik der genaue und praktische Lesung in die Zukunft Prognosen sind daher , Sehr wesentliche Voraussetzung für das Überleben der Geschäftsführung erfordert Vorhersage von Informationen bei der Herstellung eines Breite Palette von Entscheidungen. Die Umsatzprognose ist besonders wichtig, da es die Grundlage ist, auf der alle Firmenpläne in Bezug auf Märkte und Einnahmen gebaut werden. Das Management wäre eine einfache Angelegenheit, wenn das Geschäft nicht in einem ständigen Wandlungszustand war, dessen Tempo Hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Es wird immer wichtiger und notwendig für Unternehmen, um ihre zukünftigen Aussichten in Bezug auf Umsatz, Kosten und Gewinne vorauszusagen Der Wert der zukünftigen Verkäufe ist entscheidend, da es die Kosten Gewinne beeinflusst, so dass die Vorhersage der zukünftigen Verkäufe ist die logische Ausgangspunkt aller Geschäftsplanung. Prognose ist eine Vorhersage oder Einschätzung der zukünftigen Situation Es ist eine objektive Einschätzung des zukünftigen Handelns Da die Zukunft ungewiss ist, kann keine Prognose prozentual sein. Prognosen können sowohl physisch als auch finanziell in der Natur sein Realistischer die Prognosen, die effektiveren Entscheidungen können für morgen getroffen werden. In den Worten von Cundiff und Still, ist die Nachfrage Prognose eine Schätzung der Umsatz d Eine vorgegebene Zukunftsperiode, die an einen vorgeschlagenen Vermarktungsplan gebunden ist und die einen bestimmten Satz von unkontrollierbaren und wettbewerbsfähigen Kräften voraussetzt. Daher ist die Nachfragevorhersage eine Projektion des erwarteten Umsatzes auf der Grundlage eines ausgewählten Marketingplans und einer Umgebung Vorbereitung von Verkaufsprognosen Gemeinsame Nutzung eines dreistufigen Verfahrens zur Vorbereitung einer Umsatzprognose Sie machen eine Umweltprognose, gefolgt von einer Prognose der Branche, gefolgt von einer Umsatzprognose eines Unternehmens, die Umweltprognose fordert die Projektion von Inflation, Arbeitslosigkeit, Zinssatz, Verbraucher Verbringen und sparen, betriebliche Investitionen, Staatsausgaben, Nettoexporte und andere Umweltfaktoren und Ereignisse, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Die Prognose der Industrie basiert auf Erhebungen der Konsumentenabsicht und die Analyse der statistischen Trends wird von den Fachverbänden oder der Gesellschaft zur Verfügung gestellt Des Handels Es kann ein Hinweis auf eine Firma in Bezug auf Zinken Richtung geben, in der die ganze Induktion Stry wird sich bewegen Das Unternehmen leitet seine Umsatzprognose ab, indem er annimmt, dass es einen gewissen Marktanteil gewinnen wird. Alle Prognosen basieren auf einer der drei Informationsbasen. Was die Leute sagen. Was die Leute getan haben. Typen der Prognose. Forecasts können breit sein Klassifiziert in Ich passive Prognose und. Ii Aktive Prognose Unter passiver Prognose wird die Vorhersage über die Zukunft auf der Annahme beruhen, dass das Unternehmen den Verlauf seiner Handlung nicht ändert. Unter aktiver Prognose erfolgt die Vorhersage unter der Bedingung, dass zukünftige Änderungen der Handlungen der Firmen zu erwarten sind Der Zeitspanne, die Prognose kann in zwei eingestuft werden, nämlich I Kurzfristige Nachfragevorhersage und ii langfristige Bedarfsprognose In einer kurzfristigen Prognose sind saisonale Muster von großer Bedeutung. Sie kann einen Zeitraum von drei Monaten, sechs Monaten oder einem Jahr abdecken. Es ist eine, die Informationen für taktische Entscheidungen liefert Gewählt hängt von der Art des Geschäfts ab. Solch eine Prognose hilft bei der Vorbereitung geeigneter Verkaufspolitik Langfristige Prognosen sind bei geeigneter Kapitalplanung hilfreich. Es ist eine, die Informationen für wichtige strategische Entscheidungen bietet. Es hilft bei der Einsparung von Verschwendung von Material, Mannstunden, Maschinenzeit Und Kapazitäten Die Planung einer neuen Einheit muss mit einer Analyse des langfristigen Bedarfspotentials der Produkte des Unternehmens beginnen. Es gibt grundsätzlich zwei Arten von Prognosen, nämlich I Externe oder nationale Gruppe von Prognosen und ii Interne oder Unternehmensgruppe Prognose Externe Prognose befasst sich mit Trends im allgemeinen Geschäft Es wird in der Regel von einem Unternehmen s Forschung Flügel oder von externen Berater vorbereitet Interne Prognose umfasst alle diejenigen, die im Zusammenhang mit dem Betrieb eines Unternehmen wie Verkaufsgruppe, Produktionsgruppe und Finanzgruppe Die Struktur der internen Prognose umfasst die Prognose des Jahresumsatzes, die Prognose der Produktkosten, die Prognose des operativen Ergebnisses, die Prognose des steuerpflichtigen Einkommens, die Prognose der Barmittel, die Prognose der Anzahl der Mitarbeiter , Etc. At verschiedene Ebenen Prognose kann in klassifiziert werden. I Makro-Ebene Vorhersage. Ii Branchenvorhersage. Iii Firm-Level-Prognose und. Iv Produktlinienvorhersage. Macro-Level-Prognose befasst sich mit den Geschäftsbedingungen über die gesamte Wirtschaft Es wird durch einen angemessenen Index der industriellen Produktion, nationales Einkommen oder Ausgaben gemessen Industrie-Ebene Prognose wird von verschiedenen Fachverbänden vorbereitet. Dies basiert auf Umfrage der Konsumentenabsicht und Analyse der statistischen Trends Firm-Level-Prognose bezieht sich auf eine einzelne Firma Es ist am wichtigsten aus Management-Sichtpunkt Produkt-Prognose hilft dem Unternehmen zu entscheiden, welche Produkt oder Produkte sollten Vorrang bei der Zuweisung von Unternehmen haben S begrenzte Ressourcen. Forecast kann in i allgemein und ii spezifisch eingestuft werden Die allgemeine Prognose kann in der Regel für das Unternehmen nützlich sein Viele Unternehmen verlangen separate Prognosen für bestimmte Produkte und bestimmte Bereiche, für diese allgemeine Prognose ist in spezifische Prognosen aufgeteilt. Es gibt verschiedene Prognosen für verschiedene Arten von Produkten wie. Ich fordere die Nachfrage nach nicht haltbaren Konsumgütern. Ii Vorhersage der Nachfrage nach langlebigen Konsumgütern. Iii Vorhersage de mand für Investitionsgüter und. Iv Prognose Nachfrage nach neuen Produkten. Nicht-Durable Consumer GoodsThese sind auch als Einweg-Konsumgüter oder verderbliche Konsumgüter bekannt Diese verschwinden nach einem einzigen Akt des Verbrauchs Dies sind Waren wie Lebensmittel, Milch, Medizin, Obst, etc. Demand Für diese Waren hängt von den verfügbaren Haushaltseinkommen, dem Preis der Ware und den damit verbundenen Gütern und der Population und den Merkmalen ab. Symbolisch. Dc fy, s, p, pr wo. Dc die Nachfrage nach Ware. Der Haushalt verfügbare Einkommen. p Preis der Ware. p r Preis der verwandten Waren. I Einmaliges Einkommen, ausgedrückt als Dc fyie andere Dinge gleich, die Nachfrage nach Ware hängt von der verfügbaren Einkommen des Haushaltes Einmalige Einkommen der Haushalt wird nach dem Abzug der persönlichen Steuern aus dem persönlichen Einkommen geschätzt Einmalige Einkommen gibt eine Vorstellung über den Kauf Macht des Haushaltes Ii Preis, ausgedrückt als Dc fp, prie anderen Sachen gleich, die Nachfrage nach Ware hängt von seinem eigenen Preis und dem Preis der verwandten Waren ab. Während die Nachfrage nach einer Ware umgekehrt mit ihrem eigenen Preis ihrer Komplemente verwandt ist, ist sie positiv mit ihr verbunden Ersatzstoffe Elastizitäten und Kreuzelastizität von nicht-haltbaren Konsumgütern helfen bei der Bedarfsprognose. Iii Bevölkerung, ausgedrückt als Dc f 5 dh andere Dinge gleich, die Nachfrage nach Rohstoffen hängt von der Größe der Bevölkerung und ihrer Zusammensetzung ab. Außerdem kann die Bevölkerung auch auf der Grundlage von Geschlecht, Einkommen, Alphabetisierung und sozialem Status eingestuft werden. Die Nachfrage nach Nicht-Haltbarkeit Konsumgüter wird von all diesen Faktoren beeinflusst Für die allgemeine Nachfrage Prognose Bevölkerung als Ganzes betrachtet wird, aber für spezifische Nachfrage Prognose Teilung der Bevölkerung nach verschiedenen Eigenschaften erweist sich als nützlicher. Durable Consumer Goods. These Waren können eine Zahl verbraucht werden Von Zeiten oder wiederholt ohne viel Verlust zu ihrem Nutzen verwendet werden Dazu gehören Waren wie Auto, TV-Klimaanlagen, Möbel usw. Nach ihrer langen Nutzung haben die Verbraucher eine Wahl entweder diese könnten in Zukunft verbraucht werden oder könnte entsorgt werden. Die Wahl hängt davon ab Auf die folgenden Faktoren. I Ob ein Verbraucher für den Ersatz eines dauerhaften Gutes gehen wird oder weiter zu verwenden, nach notwendigen Reparaturen hängt von seinem sozialen Status, Höhe des Geldes Einkommen, Geschmack und Mode, etc. Re Platzierung Nachfrage neigt dazu, mit Zunahme der Aktie der Ware mit den Verbrauchern Die Firma kann die durchschnittlichen Ersatzkosten mit Hilfe der Lebenserwartungstabelle abschätzen. Ii Die meisten Verbrauchsgüter werden von den Mitgliedern einer Familie gemeinsam verbraucht. Zum Beispiel werden TV-Kühlschrank, usw. von den Haushalten gemeinsam verwendet. Die Prognosen für Waren, die häufig verwendet werden, sollten die Anzahl der Haushalte und nicht die Gesamtgröße der Bevölkerung berücksichtigen Die Anzahl der Haushalte, das Einkommen des Haushaltes, die Zahl der Kinder und die Geschlechtskomposition usw. sollten berücksichtigt werden. Iii Die Nachfrage nach Verbrauchsgütern hängt von der Verfügbarkeit von verwandten Anlagen ab. Beispielsweise erfordert die Verwendung von TV-Kühlschrank eine regelmäßige Stromversorgung, die Verwendung von Auto braucht die Verfügbarkeit von Treibstoff usw. Während der Prognose der Nachfrage nach Verbrauchsgütern, der Bereitstellung von alliierten Dienstleistungen und deren Kosten sollten auch berücksichtigt werden. Iv Die Nachfrage nach Verbrauchsgütern ist sehr stark von ihren Preisen und ihren Krediten beeinflusst. Verbrauchsgüter sind sehr empfindlich auf Preisänderungen Ein kleiner Preisverfall kann zu einem starken Anstieg der Nachfrage führen. Forecasting Nachfrage nach Kapitalgütern. Kapitalgüter werden weiterverwendet Produktion Die Nachfrage nach Kapitalgut ist eine abgeleitete Es wird von der Rentabilität der Industrien abhängen Die Nachfrage nach Investitionsgütern ist ein Fall der abgeleiteten Nachfrage Bei bestimmten Investitionsgütern hängt die Nachfrage von den spezifischen Märkten ab, die sie bedienen und die Endverwendung Für die sie gekauft werden. Die Nachfrage nach Textilmaschinen wird zum Beispiel durch den Ausbau der Textilindustrie in Bezug auf neue Einheiten und den Austausch von vorhandenen Maschinen bestimmt werden Schätzung der neuen Nachfrage sowie Ersatz Nachfrage ist daher notwendig. Three Arten von Bei der Schätzung der Nachfrage nach Investitionsgütern sind Daten erforderlich. A Die Wachstumsaussichten der Anwenderbranchen müssen bekannt sein. B Die Norm des Verbrauchs der Investitionsgüter pro Einheit jedes Endverbrauchs muss bekannt sein und. C die Geschwindigkeit ihrer Verwendung. Forecasting Nachfrage nach neuen Produkten. Die Methoden der Prognose Nachfrage nach neuen Produkten sind in vieler Hinsicht anders als die für etablierte Produkte Da das Produkt ist neu für die Verbraucher, eine intensive Studie des Produkts und seine wahrscheinlichen Auswirkungen Auf andere Produkte der gleichen Gruppe bietet einen Schlüssel zu einer intelligenten Projektion der Nachfrage. Joel Dean hat eine Reihe von möglichen Ansätzen wie folgt klassifiziert. Ein evolutionäres Konzept. Es besteht darin, die Nachfrage nach einem neuen Produkt als Auswuchs und Entwicklung eines bestehenden Altprodukts zu projizieren. B Ersatz-Ansatz. Nach diesem Ansatz wird das neue Produkt als Ersatz für das bestehende Produkt oder die Dienstleistung behandelt. C Growth Curve Approach. It schätzt die Wachstumsrate und die potenzielle Nachfrage nach dem neuen Produkt als Grundlage für einige Wachstumsmuster eines etablierten Produkts. D Opinion-Poll Approach. Unter dieser Ansatz wird die Nachfrage durch direkte Anfragen von den Endverbrauchern geschätzt. E Sales Experience Approach. Nach dieser Methode wird die Nachfrage nach dem neuen Produkt geschätzt, indem es das neue Produkt zum Verkauf in einem Beispielmarkt anbietet. F Vicarious Approach. Bei dieser Methode werden die Verbraucherreaktionen für ein neues Produkt indirekt durch die Fachhändler herausgefunden, die in der Lage sind, die Bedürfnisse der Verbraucher, Geschmäcke und Präferenzen zu beurteilen. Die verschiedenen Schritte, die bei der Prognose der Nachfrage nach nicht-haltbaren Konsumgütern beteiligt sind sind die folgenden. A Erkennung der Variablen, die die Nachfrage nach dem Produkt beeinflussen und sie in geeigneten Formen ausdrücken, b sammeln relevante Daten oder Annäherung an relevante Daten, um die Variablen darzustellen, und c verwenden Methoden der statistischen Analyse, um die wahrscheinlichste Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen zu bestimmen Variablen. Forecasting Techniken. Demand Prognose ist eine schwierige Übung Schätzungen für die Zukunft unter den veränderten Bedingungen ist eine Herkulesaufgabe Das Verhalten der Verbraucher ist das unvorhersehbarste, weil es motiviert und beeinflusst von einer Vielzahl von Kräften Es gibt keine einfache Methode oder eine einfache Formel, die es dem Manager ermöglicht, die Zukunft vorauszusagen. Wissenschaftler und Statistiker haben mehrere Methoden der Nachfrageprognose entwickelt Jede dieser Methoden hat ihre relativen Vor - und Nachteile Die Auswahl der richtigen Methode ist von wesentlicher Bedeutung, um die Nachfragevorhersage genau zu machen. In der Nachfrageprognose eine vernünftige Kombination von Statistische Fähigkeiten und rationales Urteil Ist erforderlich. Mathematische und statistische Techniken sind von wesentlicher Bedeutung für die Klassifizierung von Beziehungen und Bereitstellung von Techniken der Analyse, aber sie sind in keiner Weise eine Alternative für ein solides Urteil Sound Urteil ist eine Voraussetzung für eine gute Prognose. Das Urteil sollte auf Tatsachen und die persönliche Bias basieren Des Prognostors sollte sich nicht auf die Fakten vorbereiten. Daher sollte eine mittlere Richtung zwischen mathematischen Techniken und soliden Urteilen oder reinen Vermutungsarbeiten verfolgt werden. Die häufigeren Methoden der Bedarfsprognose werden im Folgenden erörtert. Die verschiedenen Methoden der Bedarfsprognose können zusammengefasst werden Die Form eines Diagramms, wie in Tabelle 1.1 Meinung Polling-Methode gezeigt. In dieser Methode könnte die Meinung der Käufer, Außendienst und Experten gesammelt werden, um die aufkommende Tendenz auf dem Markt zu bestimmen. Die Meinungsumfrage Methoden der Nachfragevorhersage sind von drei Arten. A Consumer s Survey Method oder Umfrage des Käufers s Intentions. In dieser Methode werden die Verbraucher direkt angegangen, um ihre zukünftigen Kaufpläne offen zu legen, die er durch das Interview mit allen Verbrauchern oder einer ausgewählten Gruppe von Verbrauchern aus der relevanten Population herauskommt. Dies ist die Direkte Methode zur Schätzung der Nachfrage kurzfristig Hier wird die Belastung der Prognose an den Käufer verschoben Die Firma kann für eine vollständige Aufzählung oder für Stichprobenerhebungen gehen Wenn die Ware in Gegenleistung ein Zwischenprodukt ist, dann sind die Industrien, die sie als Endprodukt verwenden, Befragt I Komplette Enumeration Survey. Unter der vollständigen Enumeration Umfrage, muss die Firma für eine Tür zu Tür Umfrage für die Prognose Zeitraum durch Kontaktaufnahme mit allen Haushalten in der Region Diese Methode hat einen Vorteil aus erster Hand, unvoreingenommene Informationen, aber es hat seine Anteil der Nachteile auch Die Hauptbeschränkung dieser Methode ist, dass es viel Ressourcen, Arbeitskräfte und Zeit erfordert. In dieser Methode können die Verbraucher zögern, ihre Kaufpläne aufgrund von Privatsphäre oder Geschäftsgeheimnis zu enthüllen Darüber hinaus können die Konsumenten, Nicht ihre Meinung richtig aussprechen oder die Ermittler absichtlich fehlschlagen können. Ii Beispiel-Umfrage und Test-Marketing. Unter dieser Methode einige repräsentative Haushalte sind zufällig als Muster ausgewählt und ihre Meinung wird als die allgemeine Meinung Diese Methode basiert auf der grundlegenden Annahme, dass die Probe wirklich repräsentiert die Bevölkerung Wenn die Probe ist die wahre Repräsentant, gibt es wahrscheinlich keinen signifikanten Unterschied in den Ergebnissen, die durch die Umfrage erhalten werden. Darüber hinaus ist diese Methode weniger langwierig und weniger kostspielig. Eine Variante der Stichprobenerhebung Technik ist Testmarketing Produkttests im Wesentlichen beinhaltet die Platzierung des Produkts mit einer Reihe von Benutzer für einen festgelegten Zeitraum Ihre Reaktionen auf das Produkt werden nach einer gewissen Zeit vermerkt und eine Schätzung der wahrscheinlichen Nachfrage aus dem Ergebnis gemacht. Diese sind für neue Produkte oder für radikal modifizierte Altprodukte geeignet, für die keine vorherigen Daten vorliegen Wissenschaftliche Methode zur Schätzung der wahrscheinlichen Nachfrage, weil sie eine nationale Markteinführung in einem eng definierten geografischen Bereich stimuliert. Iii End-Use-Methode oder Input-Output-Methode. Diese Methode ist sehr nützlich für Industrien, die vor allem Produzenten Waren In dieser Methode wird der Verkauf des Produkts in Betracht gezogen wird als Grundlage der Nachfrage Umfrage der Branchen mit diesem Produkt als Zwischenprodukt, das heißt, die Nachfrage nach dem Endprodukt ist die Endbenutzer-Nachfrage des Zwischenprodukts, das bei der Herstellung dieses Endprodukts verwendet wird. Die Endbenutzer-Bedarfsschätzung eines Zwischenprodukts kann viele endgültige gute Industrien beinhalten, die dieses Produkt zu Hause verwenden Und im Ausland Es hilft uns, Inter-Industrie-Beziehungen zu verstehen In der Input-Output-Buchhaltung sind zwei Matrizen verwendet die Transaktionsmatrix und die Eingabemechanik Matrix Die großen Anstrengungen, die von diesem Typ benötigt werden, sind nicht in seinem Betrieb, sondern in der Erfassung und Präsentation von Daten . B Sales Force Opinion Method. This ist auch als kollektive Meinungsmethode bekannt In dieser Methode, anstelle von Verbrauchern, wird die Meinung der Verkäufer gesucht wird Es wird manchmal als die Graswurzeln Ansatz bezeichnet, da es eine Bottom-up-Methode, die jeden Umsatz erfordert Person in der Firma, um eine individuelle Prognose für sein oder ihr besonderes Verkaufsgebiet zu machen. Diese individuellen Prognosen werden diskutiert und mit dem Vertriebsleiter vereinbart. Die Zusammenstellung aller Prognosen stellt dann die Umsatzprognose für die Organisation dar. Die Vorteile dieser Methode sind, dass es ist Einfach und billig Es handelt sich nicht um eine aufwändige statistische Behandlung Das Hauptmerkmal dieser Methode liegt in der kollektiven Weisheit der Verkäufer Diese Methode ist bei der Prognose des Verkaufs neuer Produkte sinnvoller. C Experts Opinion Method. This-Methode ist auch bekannt als Delphi Technik der Untersuchung Die Delphi-Methode erfordert eine Gruppe von Experten, die durch eine Reihe von Fragebögen abgefragt werden, in denen die Antworten auf einen Fragebogen verwendet werden, um den nächsten Fragebogen zu produzieren So jede Information zur Verfügung Zu einigen Experten und nicht zu anderen weitergegeben wird, so dass alle Experten Zugang zu allen Informationen für die Prognose haben. Die Methode wird für die langfristige Prognose verwendet, um potenzielle Verkäufe für neue Produkte zu schätzen Diese Methode setzt zwei Bedingungen voraus: Zuerst müssen die Panellisten müssen Reich an ihrer Expertise sein, besitzen eine breite Palette von Wissen und Erfahrung Zweitens sind ihre Dirigenten objektiv in ihrer Arbeit Diese Methode hat einige exklusive Vorteile der Zeit und andere Ressourcen sparen.2 Statistische Methode. Statistische Methoden haben sich als sehr nützlich bei der Nachfrage Prognose erwiesen Um die Objektivität zu wahren, das heißt, unter Berücksichtigung aller Implikationen und der Betrachtung des Problems Aus externer Sicht werden die statistischen Methoden verwendet. Die wichtigsten statistischen Methoden sind. I Trendprojektionsmethode Eine solide, die für eine lange Zeit existiert, wird ihre eigenen Daten über den Verkauf für vergangene Jahre haben. Solche Daten, wenn sie chronologisch angeordnet sind, liefern eine sogenannte Zeitreihe. Die Zeitreihe zeigt die bisherigen Verkäufe mit einer effektiven Nachfrage nach einem bestimmten Produkt unter normalen Bedingungen Diese Daten können tabellarisch oder grafisch für die weitere Analyse gegeben werden. Dies ist die beliebteste Methode unter den Firmenfirmen, zum Teil weil es einfach und kostengünstig ist und zum Teil, weil Zeitreihen-Daten oft einen anhaltenden Wachstumstrend aufweisen. Die Times-Serie hat vier Typen von Komponenten, nämlich säkularer Trend T, weltliche Variation S, zyklisches Element C und eine unregelmäßige oder zufällige Variation I Diese Elemente werden durch die Gleichung O TSCI ausgedrückt. Der säkulare Trend bezieht sich auf die Langzeitänderungen, die sich aus der allgemeinen Tendenz ergeben. Saisonale Variationen beziehen sich auf Veränderungen in der kurzfristigen Wetter Muster oder soziale Gewohnheiten Zyklische Variationen beziehen sich auf die Veränderungen, die in der Industrie auftreten, während depre Ssion und boom Zufällige Variation bezieht sich auf die Faktoren, die in der Regel wie Kriege, Streiks, Flut, Hungersnot und so weiter. Wenn eine Prognose gemacht wird, werden die saisonalen, zyklischen und zufälligen Variationen aus den beobachteten Daten entfernt So ist nur der säkulare Trend Links Dieser Trend wird dann projiziert Trendprojektion passt zu einer Trendlinie zu einer mathematischen Gleichung. Der Trend kann mit einer der folgenden Methoden geschätzt werden. A Die grafische Methode. B Das Least Square Method. a Graphische Methode. Dies ist die einfachste Technik, um den Trend zu bestimmen Alle Werte der Ausgabe oder Verkauf für verschiedene Jahre sind auf einem Diagramm gezeichnet und eine glatte freie Hand Kurve gezogen wird durchlaufen so viele Punkte wie möglich Die Richtung dieser freien Handkurve nach oben oder nach unten zeigt den Trend Eine einfache Darstellung dieser Methode ist in Tabelle 2 angegeben. Tabelle 2 Verkäufe von Firm. In Abb. 1 ist AB die Trendlinie, die als freie Handkurve gezogen wurde, die durch die Verschiedene Punkte, die tatsächliche Verkaufswerte darstellen. B Least Square Method. Unter der kleinsten quadratischen Methode kann eine Trendlinie an die Zeitreihendaten mit Hilfe statistischer Techniken wie der kleinsten quadratischen Regression angepasst werden. Wenn der Trend der Verkäufe über die Zeit durch die Gerade gegeben ist, ist die Gleichung davon Zeile ist von der Form ya bx Wo a ist der Intercept und b zeigt die Auswirkungen der unabhängigen Variablen Wir haben zwei Variablen die unabhängige Variable x und die abhängige Variable y Die Linie der besten fit stellt eine Art von mathematischen Beziehung zwischen den beiden Variablen V und y Dies wird durch die Regression auf x ausgedrückt. Um die Gleichung va bx zu lösen, müssen wir die folgenden Normalgleichungen verwenden. Xy a x b x2 Ii Barometrische Technik. Ein Barometer ist ein Instrument der Messung der Veränderung Diese Methode basiert auf der Vorstellung, dass die Zukunft von bestimmten Ereignissen in der Gegenwart vorhergesagt werden kann. Mit anderen Worten, barometrische Techniken basieren auf der Vorstellung, dass bestimmte Ereignisse der Gegenwart sein können Verwendet, um die Richtungen der Veränderung in der Zukunft vorauszusagen Dies geschieht durch die Verwendung von ökonomischen und statistischen Indikatoren, die als Barometer des wirtschaftlichen Wandels dienen. Generally Prognostiker korrelieren einen festen Verkauf mit drei Serien Leading Series, Coincident oder Concurrent Series und Lagging Series. A Die führende Serie umfasst die Faktoren, die sich vor der Rezession oder Erholung beginnen oder nach oben bewegen. Sie neigen dazu, zukünftige Marktveränderungen zu reflektieren. Zum Beispiel können Babypulververkäufe durch die Untersuchung des Geburtenratenmusters fünf Jahre zuvor prognostiziert werden, da dort Ist eine Korrelation zwischen dem Baby-Pulver Verkauf und Kinder von fünf Jahren und da Baby-Pulver Verkauf heute sind mit der Geburtenrate korreliert fünf Jahre früher, heißt es als verzögerte Korrelation So können wir sagen, dass Geburten führen zu Baby Seifen Umsatz. B zusammenfallende oder gleichzeitige Serien. Die zusammenfallenden oder gleichzeitigen Serien sind diejenigen, die sich gleichzeitig mit dem Niveau der Wirtschaft nach oben oder unten bewegen. Sie werden bei der Bestätigung oder Widerlegung der Gültigkeit des führenden Indikators verwendet, der wenige Monate später verwendet wird. Gemeinsame Beispiele für zusammenfallende Indikatoren sind BSP Selbst, industrielle Produktion, Handel und Einzelhandel. C Die Lagging-Serie Die nachlaufenden Serien sind diejenigen, die nach einer gewissen Zeitverzögerung in Bezug auf den Konjunkturzyklus stattfinden. Beispiele für rückläufige Serien sind die Arbeitskosten pro Einheit der Produktionsleistung, die ausstehenden Darlehen, die kurzfristige Darlehen usw. Iii Regressionsanalyse. Es versucht, die Beziehung zwischen mindestens zwei Variablen ein oder mehrere unabhängige und eine abhängige zu beurteilen, wobei der Zweck ist, den Wert der abhängigen Variablen aus dem spezifischen Wert der unabhängigen Variablen vorherzusagen. Die Basis dieser Vorhersage ist im Allgemeinen historisch Daten Diese Methode geht von der Annahme aus, dass eine Grundbeziehung zwischen zwei Variablen besteht. Ein interaktives statistisches Analysecomputerpaket wird verwendet, um die mathematische Beziehung zu formulieren, die existiert. Zum Beispiel kann man das Verkaufsmodell als. Quantum of Sales ein Preis b Werbung aufbauen C Preis der rivalisierenden Produkte d persönliches Einmaleinkommen u. Where a, b, c, d sind die Konstanten, die die Wirkung von Korrektur zeigen Sponding Variablen als Verkäufe Die Konstante u repräsentiert die Wirkung aller Variablen, die in der Gleichung ausgelassen wurden, aber mit Auswirkungen auf den Umsatz In der obigen Gleichung ist das Quantum des Umsatzes die abhängige Variable und die Variablen auf der rechten Seite der Gleichung Sind unabhängige Variablen Wenn die erwarteten Werte der unabhängigen Variablen in der Gleichung ersetzt werden, wird dann das Quantum der Verkäufe prognostiziert. Die Regressionsgleichung kann auch in einer multiplikativen Form geschrieben werden, wie unten angegeben. Quantum of Sales Price a Werbung b Preis von Die konkurrenzfähigen Produkte c Personalisierbare Einkommen Y u. Im obigen Fall zeigt der Exponent jeder Variablen die Elastizitäten der entsprechenden Variablen an. Angabe der unabhängigen Variablen in Bezug auf die Notation ist die Gleichungsform QS P 8 A o42 R 83 Y 2 68. Dann können wir sagen, dass 1 Prozent Erhöhung des Preises zu 0 8 Prozent Veränderung der Quantum von Verkäufen und so weiter. Wenn wir logarithmische Form der Mehrfachgleichung nehmen, können wir w Rit die Gleichung in einer additiven Form wie folgt. log QS a log P b log A log R d log Y d log u In der obigen Gleichung stellen die Koeffizienten a, b, c und d die Elastizitäten der Variablen P, A dar , R und Y d. Die Koeffizienten in der logarithmischen Regressionsgleichung sind bei der Politikentscheidung durch das Management sehr nützlich. Iv Econometric Models. Econometric Modelle sind eine Erweiterung der Regressionstechnik, bei der ein System der unabhängigen Regressionsgleichung gelöst ist. Die Voraussetzung für eine zufriedenstellende Nutzung des ökonometrischen Modells bei der Prognose ist unter drei Köpfe Variablen, Gleichungen und Daten. Das entsprechende Verfahren bei der Prognose Durch ökonometrische Methoden ist Modellbau Ökonometrie versucht, ökonomische Theorien mathematisch so auszudrücken, dass sie durch statistische Methoden überprüft und die Auswirkungen einer ökonomischen Variablen auf eine andere gemessen werden können, um zukünftige Ereignisse vorhersagen zu können Prognose. Forecasting reduziert das Risiko, das mit Geschäftsschwankungen verbunden ist, die in der Regel schädliche Auswirkungen in der Wirtschaft verursachen, Arbeitslosigkeit schaffen, Spekulationen veranlassen, Kapitalbildung entmutigen und die Gewinnspanne reduzieren. Die Prognose ist unentbehrlich und spielt bei der Festlegung verschiedener Politiken eine sehr wichtige Rolle In modem mal prognostiziert wurde auf wissenschaft So dass die damit verbundenen Risiken erheblich minimiert wurden und die Chancen der Präzision erhöht wurden. Forecasts in Indien. In den meisten fortgeschrittenen Ländern gibt es spezialisierte Agenturen In Indien sind Geschäftsleute überhaupt nicht daran interessiert, wissenschaftliche Prognosen zu machen. Sie hängen mehr davon ab Chance, Glück und Astrologie Sie sind sehr abergläubisch und daher sind ihre Prognosen nicht korrekt. Ausreichende Daten sind nicht verfügbar, um zuverlässige Vorhersagen zu machen. Allerdings erklären die Statistiken allein keine zukünftigen Bedingungen. Urteil, Erfahrung und Kenntnis des jeweiligen Handels sind auch notwendig, um eine korrekte Analyse vorzunehmen Und Interpretation und zu klaren Schlussfolgerungen zu kommen. Decision Support-Systeme bestehen aus drei Elementen Entscheidung, Vorhersage und Kontrolle Es ist natürlich mit der Vorhersage, dass Marketing-Prognose betroffen ist Die Prognose des Umsatzes kann als System, mit Eingaben geschätzt werden Ein Ausgang. Diese vereinfachte Ansicht dient als nützliches Maß für die Analyse von t Er wahre Wert der Umsatzprognose als Hilfe für das Management Trotz all diesen kann niemand die zukünftige Wirtschaftstätigkeit mit Sicherheit vorherzusagen Prognosen sind Schätzungen, über die niemand sicher sein kann. Kriterien einer guten Prognosemethode. Es gibt also viele Wege, um sich über zukünftige Verkäufe zu informieren Sie zeigen Kontrast in Kosten, Flexibilität und angemessenen Fähigkeiten und Raffinesse. Daher gibt es ein Problem der Auswahl der besten Methode für eine bestimmte Nachfrage Situation. Es gibt bestimmte ökonomische Kriterien der breiteren Anwendbarkeit Sie sind. I Genauigkeit, ii Plausibilität, iii Haltbarkeit, iv Flexibilität, v Verfügbarkeit, vi Wirtschaft, vii Einfachheit und viii Konsistenz. Die Prognose muss genau sein Wie ist eine genaue Prognose möglich Um eine genaue Prognose zu erhalten, ist es wichtig, die Genauigkeit zu überprüfen Vergangene Prognosen gegen die gegenwärtige Performance und der aktuellen Prognosen gegen die zukünftige Wertentwicklung Die Genauigkeit kann nicht durch präzise Messung getestet werden. Ii Plausibilität. Die Exekutive sollte ein gutes Verständnis der gewählten Technik haben und sie sollten Vertrauen in die verwendeten Techniken haben Verständnis ist auch für eine korrekte Interpretation der Ergebnisse erforderlich Plausibilitätsanforderungen können oft die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. Iii Dauerhaftigkeit. Leider kann eine Nachfragefunktion, die auf die bisherigen Erfahrungen abgestimmt ist, sehr stark zurückkehren und in kurzer Zeit als Prognostiker auseinanderfallen. Die Dauerhaftigkeit der Prognoseleistung einer Nachfragefunktion hängt zum Teil von der Angemessenheit und Einfachheit der Funktionen ab Vor allem auf die Stabilität der Verständnis Beziehungen in der Vergangenheit gemessen Natürlich die Bedeutung der Haltbarkeit bestimmt die zulässigen Kosten der Prognose. Iv Flexibilität. Flexibilität kann als eine Alternative zur Allgemeingültigkeit angesehen werden. Eine dauerhafte Funktion könnte in Form von grundlegenden Naturkräften und menschlichen Motiven aufgebaut werden. Obwohl es grundsätzlich wäre, wäre es doch schwer zu messen und daher nicht sehr nützlich. Ein Satz von Variablen, deren Koeffizienten konnten von Zeit zu Zeit angepasst werden, um sich ändernden Bedingungen in praktischer Weise zu erfüllen, um intakt das Routineverfahren der Prognose zu erhalten. V Verfügbarkeit. Immediate Verfügbarkeit von Daten ist eine wichtige Voraussetzung und die Suche nach vernünftigen Annäherungen an die Relevanz in späten Daten ist eine ständige Belastung der Prognostiker Geduld Die Techniken angewendet werden können in der Lage, aussagekräftige Ergebnisse schnell zu erzielen Verzögerung im Ergebnis wird sich negativ auf die Management-Entscheidungen. Cost is a primary consideration which should be weighted against the importance of the forecasts to the business operations A question may arise How much money and managerial effort should be allocated to obtain a high level of forecasting accuracy The criterion here is the economic considera tion. vii Simplicity. Statistical and econometric models are certainly useful but they are intolerably complex To those executives who have a fear of mathematics, these methods would appear to be Latin or Greek The procedure should, therefore, be simple and easy so that the management may appreciate and understand why it has been adopted by the forecaster. viii Consistency. The forecaster has to deal with various components which are independent If he does not make an adjustment in one component to bring it in line with a forecast of another, he would achieve a whole which would appear consistent. In fine, the ideal forecasting method is one that yields returns over cost with accuracy, seems reasonable, can be formalised for reasonably long periods, can meet new circumstances adeptly and can give up-to-date results The method of forecasting is not the same for all products. There is no unique method for forecasting the sale of any commodity The forecaster may try one or the other method depending upon his objective, data availability, the urgency with which forecasts are needed, resources he intends to devote to this work and type of commodity whose demand he wants to forecast.3 Understanding Forecast Levels and Methods. You can generate both detail single item forecasts and summary product line forecasts that reflect product demand patterns The system analyzes past sales to calculate forecasts by using 12 forecasting methods The forecasts include detail information at the item level and higher level information about a branch or the company as a whole.3 1 Forecast Performance Evaluation Criteria. Depending on the selection of processing options and on trends and patterns in the sales data, some forecasting methods perform better than others for a given historical data set A forecasting method that is appropriate for one product might not be appropriate for another product You might find that a forecasting method that provides good results at one stage of a product life cycle remains appropriate throughout the entire life cycle. You can select between two methods to evaluate the current performance of the forecasting methods. Percent of accuracy POA. Mean absolute deviation MAD. Both of these performance evaluation methods require historical sales data for a period that you specify This period is called a holdout period or per iod of best fit The data in this period is used as the basis for recommending which forecasting method to use in making the next forecast projection This recommendation is specific to each product and can change from one forecast generation to the next.3 1 1 Best Fit. The system recommends the best fit forecast by applying the selected forecasting methods to past sales order history and comparing the forecast simulation to the actual history When you generate a best fit forecast, the system compares actual sales order histories to forecasts for a specific time period and computes how accurately each different forecasting method predicted sales Then the system recommends the most accurate forecast as the best fit This graphic illustrates best fit forecasts. Figure 3-1 Best fit forecast. The system uses this sequence of steps to determine the best fit. Use each specified method to simulate a forecast for the holdout periodpare actual sales to the simulated forecasts for the holdout period. Ca lculate the POA or the MAD to determine which forecasting method most closely matches the past actual sales. The system uses either POA or MAD, based on the processing options that you select. Recommend a best fit forecast by the POA that is closest to 100 percent over or under or the MAD that is closest to zero.3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management uses 12 methods for quantitative forecasting and indicates which method provides the best fit for the forecasting situation. This section discusses. Method 1 Percent Over Last Year. Method 2 Calculated Percent Over Last Year. Method 3 Last Year to This Year. Method 4 Moving Average. Method 5 Linear Approximation. Method 6 Least Squares Regression. Method 7 Second Degree Approximation. Method 8 Flexible Method. Method 9 Weighted Moving Average. Method 10 Linear Smoothing. Method 11 Exponential Smoothing. Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. Specify the method that you want to use in the processing option s for the Forecast Generation program R34650 Most of these methods provide limited control For example, the weight placed on recent historical data or the date range of historical data that is used in the calculations can be specified by you. The examples in the guide indicate the calculation procedure for each of the available forecasting methods, given an identical set of historical data. The method examples in the guide use part or all of these data sets, which is historical data from the past two years The forecast projection goes into next year. This sales history data is stable with small seasonal increases in July and December This pattern is characteristic of a mature product that might be approaching obsolescence.3 2 1 Method 1 Percent Over Last Year. This method uses the Percent Over Last Year formula to multiply each forecast period by the specified percentage increase or decrease. To forecast demand, this method requires the number of periods for the best fit plus one year of sa les history This method is useful to forecast demand for seasonal items with growth or decline.3 2 1 1 Example Method 1 Percent Over Last Year. The Percent Over Last Year formula multiplies sales data from the previous year by a factor you specify and then projects that result over the next year This method might be useful in budgeting to simulate the affect of a specified growth rate or when sales history has a significant seasonal component. Forecast specifications Multiplication factor For example, specify 110 in the processing option to increase the previous year s sales history data by 10 percent. Required sales history One year for calculating the forecast, plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit that you specify. This table is history used in the forecast calculation. February forecast equals 117 1 1 128 7 rounded to 129.March forecast equals 115 1 1 126 5 rounded to 127.3 2 2 Method 2 Calculated Percent Over Last Year. This method uses the Calculated Percent Over Last Year formula to compare the past sales of specified periods to sales from the same periods of the previous year The system determines a percentage increase or decrease, and then multiplies each period by the percentage to determine the forecast. To forecast demand, this method requires the number of periods of sales order history plus one year of sales history This method is useful to forecast short term demand for seasonal items with growth or decline.3 2 2 1 Example Method 2 Calculated Percent Over Last Year. The Calculated Percent Over Last Year formula multiplies sales data from the previous year by a factor that is calculated by the system, and then it projects that result for the next year This method might be useful in projecting the affect of extending the recent growth rate for a product into the next year while preserving a seasonal pattern that is present in sales history. Forecast specifications Range of sales history to u se in calculating the rate of growth For example, specify n equals 4 in the processing option to compare sales history for the most recent four periods to those same four periods of the previous year Use the calculated ratio to make the projection for the next year. Required sales history One year for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation, given n 4.February forecast equals 117 0 9766 114 26 rounded to 114.March forecast equals 115 0 9766 112 31 rounded to 112.3 2 3 Method 3 Last Year to This Year. This method uses last year s sales for the next year s forecast. To forecast demand, this method requires the number of periods best fit plus one year of sales order history This method is useful to forecast demand for mature products with level demand or seasonal demand without a trend.3 2 3 1 Example Method 3 Last Year to This Year. The Last Ye ar to This Year formula copies sales data from the previous year to the next year This method might be useful in budgeting to simulate sales at the present level The product is mature and has no trend over the long run, but a significant seasonal demand pattern might exist. Forecast specifications None. Required sales history One year for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. January forecast equals January of last year with a forecast value of 128.February forecast equals February of last year with a forecast value of 117.March forecast equals March of last year with a forecast value of 115.3 2 4 Method 4 Moving Average. This method uses the Moving Average formula to average the specified number of periods to project the next period You should recalculate it often monthly, or at least quarterly to reflect changing demand level. To forecast demand, this method requires the number of periods best fit plus the number of periods of sales order history This method is useful to forecast demand for mature products without a trend.3 2 4 1 Example Method 4 Moving Average. Moving Average MA is a popular method for averaging the results of recent sales history to determine a projection for the short term The MA forecast method lags behind trends Forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products than for products that are in the growth or obsolescence stages of the life cycle. Forecast specifications n equals the number of periods of sales history to use in the forecast calculation For example, specify n 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period A large value for n such as 12 requires more sales history It results in a sta ble forecast, but is slow to recognize shifts in the level of sales Conversely, a small value for n such as 3 is quicker to respond to shifts in the level of sales, but the forecast might fluctuate so widely that production cannot respond to the variations. Required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. February forecast equals 114 119 137 125 4 123 75 rounded to 124.March forecast equals 119 137 125 124 4 126 25 rounded to 126.3 2 5 Method 5 Linear Approximation. This method uses the Linear Approximation formula to compute a trend from the number of periods of sales order history and to project this trend to the forecast You should recalculate the trend monthly to detect changes in trends. This method requires the number of periods of best fit plus the number of specified periods of sales order history This method is useful to forecast demand for new products, or products with consistent positive or negative trends that are not due to seasonal fluctuations.3 2 5 1 Example Method 5 Linear Approximation. Linear Approximation calculates a trend that is based upon two sales history data points Those two points define a straight trend line that is projected into the future Use this method with caution because long range forecasts are leveraged by small changes in just two data points. Forecast specifications n equals the data point in sales history that is compared to the most recent data point to identify a trend For example, specify n 4 to use the difference between December most recent data and August four periods before December as the basis for calculating the trend. Minimum required sales history n plus 1 plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. January forecast December of past year 1 Trend which equals 137 1 2 139.February forecast December of past year 1 Trend which equals 137 2 2 141.March forecast December of past year 1 Trend which equals 137 3 2 143.3 2 6 Method 6 Least Squares Regression. The Least Squares Regression LSR method derives an equation describing a straight line relationship between the historical sales data and the passage of time LSR fits a line to the selected range of data so that the sum of the squares of the differences between the actual sales data points and the regression line are minimized The forecast is a projection of this straight line into the future. This method requires sales data history for the period that is represented by the number of periods best fit plus the specified number of historical data periods The minimum requirement is two historical data points This method is useful to forecast demand when a linear trend is in the data.3 2 6 1 Example Method 6 Least Squares Regression. Linear Regression, or Least Squares Regression LSR , is the most popul ar method for identifying a linear trend in historical sales data The method calculates the values for a and b to be used in the formula. This equation describes a straight line, where Y represents sales and X represents time Linear regression is slow to recognize turning points and step function shifts in demand Linear regression fits a straight line to the data, even when the data is seasonal or better described by a curve When sales history data follows a curve or has a strong seasonal pattern, forecast bias and systematic errors occur. Forecast specifications n equals the periods of sales history that will be used in calculating the values for a and b For example, specify n 4 to use the history from September through December as the basis for the calculations When data is available, a larger n such as n 24 would ordinarily be used LSR defines a line for as few as two data points For this example, a small value for n n 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required t o verify the results. Minimum required sales history n periods plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. March forecast equals 119 5 7 2 3 135 6 rounded to 136.3 2 7 Method 7 Second Degree Approximation. To project the forecast, this method uses the Second Degree Approximation formula to plot a curve that is based on the number of periods of sales history. This method requires the number of periods best fit plus the number of periods of sales order history times three This method is not useful to forecast demand for a long-term period.3 2 7 1 Example Method 7 Second Degree Approximation. Linear Regression determines values for a and b in the forecast formula Y a b X with the objective of fitting a straight line to the sales history data Second Degree Approximation is similar, but this method determines values for a, b, and c in the this forecast formula. The objective o f this method is to fit a curve to the sales history data This method is useful when a product is in the transition between life cycle stages For example, when a new product moves from introduction to growth stages, the sales trend might accelerate Because of the second order term, the forecast can quickly approach infinity or drop to zero depending on whether coefficient c is positive or negative This method is useful only in the short term. Forecast specifications the formula find a, b, and c to fit a curve to exactly three points You specify n, the number of time periods of data to accumulate into each of the three points In this example, n 3 Actual sales data for April through June is combined into the first point, Q1 July through September are added together to create Q2, and October through December sum to Q3 The curve is fitted to the three values Q1, Q2, and Q3.Required sales history 3 n periods for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for e valuating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. Q0 Jan Feb Mar. Q1 Apr May Jun which equals 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep which equals 140 129 131 400.Q3 Oct Nov Dec which equals 114 119 137 370.The next step involves calculating the three coefficients a, b, and c to be used in the forecasting formula Y a b X c X 2.Q1, Q2, and Q3 are presented on the graphic, where time is plotted on the horizontal axis Q1 represents total historical sales for April, May, and June and is plotted at X 1 Q2 corresponds to July through September Q3 corresponds to October through December and Q4 represents January through March This graphic illustrates the plotting of Q1, Q2, Q3, and Q4 for second degree approximation. Figure 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3, and Q4 for second degree approximation. Three equations describe the three points on the graph. 1 Q1 a bX cX 2 where X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 where X 2 Q2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 where X 3 Q3 a 3b 9c. Solve the three equations simultaneously to find b, a, and c. Subtract equation 1 1 from equation 2 2 and solve for b. Substitute this equation for b into equation 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finally, substitute these equations for a and b into equation 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method calculates a, b, and c as follows. a Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.This is a calculation of second degree approximation forecast. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2.When X 4, Q4 322 340 368 294 The forecast equals 294 3 98 per period. When X 5, Q5 322 425 575 172 The forecast equals 172 3 58 33 rounded to 57 per period. When X 6, Q6 322 510 828 4 The forecast equals 4 3 1 33 rounded to 1 per period. This is the forecast for next year, Last Year to This Year.3 2 8 Method 8 Flexible Method. This method enables you to select the best fit number of per iods of sales order history that starts n months before the forecast start date, and to apply a percentage increase or decrease multiplication factor with which to modify the forecast This method is similar to Method 1, Percent Over Last Year, except that you can specify the number of periods that you use as the base. Depending on what you select as n, this method requires periods best fit plus the number of periods of sales data that is indicated This method is useful to forecast demand for a planned trend.3 2 8 1 Example Method 8 Flexible Method. The Flexible Method Percent Over n Months Prior is similar to Method 1, Percent Over Last Year Both methods multiply sales data from a previous time period by a factor specified by you, and then project that result into the future In the Percent Over Last Year method, the projection is based on data from the same time period in the previous year You can also use the Flexible Method to specify a time period, other than the same period in the la st year, to use as the basis for the calculations. Multiplication factor For example, specify 110 in the processing option to increase previous sales history data by 10 percent. Base period For example, n 4 causes the first forecast to be based on sales data in September of last year. Minimum required sales history the number of periods back to the base period plus the number of time periods that is required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 9 Method 9 Weighted Moving Average. The Weighted Moving Average formula is similar to Method 4, Moving Average formula, because it averages the previous month s sales history to project the next month s sales history However, with this formula you can assign weights for each of the prior periods. This method requires the number of weighted periods selected plus the number of periods best fit data Similar to Moving Average, this method lags behind demand trends, so this method is not recommended for products with strong trends or seasonality This method is useful to forecast demand for mature products with demand that is relatively level.3 2 9 1 Example Method 9 Weighted Moving Average. The Weighted Moving Average WMA method is similar to Method 4, Moving Average MA However, you can assign unequal weights to the historical data when using WMA The method calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so WMA is more responsive to shifts in the level of sales However, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trends or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. The number of periods of sales history n to use in the forecast calculation. For example, specify n 4 in the proce ssing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period A large value for n such as 12 requires more sales history Such a value results in a stable forecast, but it is slow to recognize shifts in the level of sales Conversely, a small value for n such as 3 responds more quickly to shifts in the level of sales, but the forecast might fluctuate so widely that production cannot respond to the variations. The total number of periods for the processing option 14 - periods to include should not exceed 12 months. The weight that is assigned to each of the historical data periods. The assigned weights must total 1 00 For example, when n 4, assign weights of 0 50, 0 25, 0 15, and 0 10 with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. January forec ast equals 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 rounded to 128.February forecast equals 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 rounded to 128.March forecast equals 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 rounded to 128.3 2 10 Method 10 Linear Smoothing. This method calculates a weighted average of past sales data In the calculation, this method uses the number of periods of sales order history from 1 to 12 that is indicated in the processing option The system uses a mathematical progression to weigh data in the range from the first least weight to the final most weight Then the system projects this information to each period in the forecast. This method requires the month s best fit plus the sales order history for the number of periods that are specified in the processing option.3 2 10 1 Example Method 10 Linear Smoothing. This method is similar to Method 9, WMA However, instead of arbitrarily assigning weights to the historical data, a formula is used to assign weights that decline linearly and sum to 1 00 The method then calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term Like all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n equals the number of periods of sales history to use in the forecast calculation For example, specify n equals 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period The system automatically assigns the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1 00 For example, when n equals 4, the system assigns weights of 0 4, 0 3, 0 2, and 0 1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n p lus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 11 Method 11 Exponential Smoothing. This method calculates a smoothed average, which becomes an estimate representing the general level of sales over the selected historical data periods. This method requires sales data history for the time period that is represented by the number of periods best fit plus the number of historical data periods that are specified The minimum requirement is two historical data periods This method is useful to forecast demand when no linear trend is in the data.3 2 11 1 Example Method 11 Exponential Smoothing. This method is similar to Method 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing, the system assigns weights that decline linearly to the historical data In Exponential Smoothing, the system assigns weights that exponentially decay The equation for Exponential Smoothing forecasting is. Forecast P revious Actual Sales 1 Previous Forecast. The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period Alpha is the weight that is applied to the actual sales for the previous period 1 is the weight that is applied to the forecast for the previous period Values for alpha range from 0 to 1 and usually fall between 0 1 and 0 4 The sum of the weights is 1 00 1 1.You should assign a value for the smoothing constant, alpha If you do not assign a value for the smoothing constant, the system calculates an assumed value that is based on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for n n 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of on e another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section pr ovides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MA D is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the 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 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise 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 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 In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 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 fore cast, 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.