Gunakan A 3 Periode Moving Average To Forecast Demand For Period 7

Moving Average Forecasting. Introduction Seperti yang Anda duga kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kita akan melanjutkan dengan Mulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average forecasts. Moving Average Forecasts Setiap orang mengetahui perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka percaya mereka Semua mahasiswa melakukannya sepanjang waktu Pikirkan skor tes Anda dalam kursus di mana Anda akan pergi ke Memiliki empat tes selama semester Mari s menganggap Anda mendapat 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda prediksikan untuk skor tes kedua Anda. Apa yang menurut Anda akan diprediksi oleh guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, perkiraan teman Anda mungkin akan memprediksi Untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua kerutan yang mungkin Anda lakukan pada fr Anda? Iends dan orang tua, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda mendapatkan sesuatu di area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan sendiri Dan bayangkan Anda bisa belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan jadi Anda mendapatkan skor 73. Sekarang, apa yang menjadi perhatian dan tidak peduli yang akan Anda hadapi akan Anda dapatkan pada tes ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan tanpa mempedulikan Apakah mereka akan membaginya dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, Orang ini selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Baiklah, jadi Sejauh ini Anda sudah mencapai usia 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang hal 73 78 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta dan tidak mengayunkan musang itu ke mana-mana dan jika Anda mulai melakukan Jauh lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Kedua perkiraan ini sebenarnya Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak adalah yang pertama yang menggunakan skor terakhir untuk meramalkan kinerja masa depan Anda Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga untuk alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah Semua orang, termasuk dirimu sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester ini dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga Anda melihat Pola. Sekarang, mudah-mudahan Anda bisa melihat pola yang Anda yakini yang paling akurat. Whistle Sementara Kami Bekerja Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir. Diwakili oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata bergerak tiga periode. Entri untuk sel C6 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Tidak seperti bagaimana rata-rata bergerak. Selama data historis terbaru namun menggunakan tepat tiga periode terbaru yang tersedia untuk setiap prediksi Anda juga harus memperhatikan bahwa kami tidak perlu membuat prediksi untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kami. Hal ini jelas berbeda dengan Model smoothing eksponensial Saya telah menyertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Kini saya ingin menyajikan hasil yang serupa untuk perkiraan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda Dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Tidak bagaimana sekarang hanya dua potongan data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya menyertakan D prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk kemudian digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting untuk diperhatikan. Untuk m-period moving average forecast hanya m nilai data terbaru yang digunakan untuk membuat prediksi Tidak ada hal lain yang diperlukan. . Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-periode, saat membuat prediksi sebelumnya, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata Sekarang kita perlu mengembangkannya. Kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel Kode berikut Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan susunan nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage Historis, NumberOfPeriods Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer. Menginisialisasi variabel Counter 1 Accumulation 0. Menentukan ukuran Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terbaru. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Kode ini akan dijelaskan di kelas Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya Seperti berikut ini. Metode Peramalan Rata-rata Moving Average Pros dan Cons. Hi, Cintai Post Anda Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih jauh Kami menggunakan SAP Di dalamnya ada pilihan yang dapat Anda pilih sebelum menjalankan perkiraan Anda yang disebut inisialisasi Jika Anda mencentang pilihan ini Dapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi perubahan hasilnya Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi yang saya maksud, mathmatically Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak dalam jumlah yang diperkirakan tapi dalam MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. hi terima kasih telah menjelaskan dengan sangat efisien terima kasih lagi terima kasih lagi Jaspreet. Leave sebuah Balasan Batal reply. About Shmula. Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos , EBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi poin rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi yang luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs web ini adalah Koleksi pengalamannya ia ingin berbagi dengan Anda Memulai dengan download gratis. Time Metode Seri. Time seri metode adalah teknik statistik yang menggunakan data historis akumulasi selama periode waktu Metode seri waktu mengasumsikan bahwa apa yang telah terjadi di masa lalu akan Terus terjadi di masa depan Seperti seri waktu nama menunjukkan, metode ini menghubungkan perkiraan hanya satu faktor - waktu Mereka termasuk rata-rata bergerak, Eksponensial smoothing, dan garis tren linier dan mereka adalah salah satu metode yang paling populer untuk peramalan jarak pendek di antara perusahaan jasa dan manufaktur Metode ini mengasumsikan bahwa pola historis yang dapat diidentifikasi atau tren permintaan dari waktu ke waktu akan berulang. Perkiraan Rata-rata. Sesederhana dengan menggunakan permintaan pada periode saat ini untuk memprediksi permintaan pada periode berikutnya Ini kadang disebut ramalan naif atau intuitif 4 Misalnya, jika permintaan 100 unit minggu ini, perkiraan permintaan minggu depan adalah 100 unit jika permintaan Ternyata 90 unit sebagai gantinya, maka permintaan minggu berikutnya adalah 90 unit, dan seterusnya Metode peramalan jenis ini tidak memperhitungkan perilaku permintaan historis yang hanya bergantung pada permintaan pada periode saat ini. Ini bereaksi langsung terhadap normal, Pergerakan acak dalam permintaan. Metode rata-rata bergerak sederhana menggunakan beberapa nilai permintaan selama masa lalu untuk mengembangkan perkiraan. Hal ini cenderung mereda, atau melesat keluar, berlari Dom meningkat dan penurunan ramalan yang hanya menggunakan satu periode Rata-rata pergerakan sederhana berguna untuk meramalkan permintaan yang stabil dan tidak menampilkan perilaku permintaan yang menonjol, seperti tren atau pola musiman. Rata-rata pergerakan dihitung untuk periode tertentu, seperti Seperti tiga bulan atau lima bulan, tergantung pada seberapa jauh keinginan peramal untuk memperlancar data permintaan Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin halus rumus untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana yang menghasilkan Simple Moving Average. Kantor Klip Kertas Instan Perusahaan Pasokan menjual dan memberikan perlengkapan kantor kepada perusahaan, sekolah, dan agen dalam radius 50 mil di gudangnya. Bisnis penyediaan kantor kompetitif, dan kemampuan untuk menyampaikan pesanan segera merupakan faktor dalam mendapatkan pelanggan baru dan mempertahankan jabatan lama. Agar tidak ketika mereka kehabisan persediaan, tapi saat habis habis hasilnya, mereka segera membutuhkan pesanan mereka Manajer the com Orang ingin cukup yakin pengemudi dan kendaraan tersedia untuk mengantarkan pesanan dengan segera dan persediaannya memadai. Karena itu, manajer ingin memperkirakan jumlah pesanan yang akan terjadi selama bulan depan yaitu untuk memperkirakan permintaan pengiriman. Dari catatan pesanan pengiriman, manajemen telah mengumpulkan data berikut selama 10 bulan terakhir, dari mana ia ingin menghitung rata-rata bergerak 3 dan 5 bulan. Mari kita asumsikan bahwa ini adalah akhir Oktober Prakiraan yang dihasilkan dari kedua 3 atau rata-rata pergerakan 5 bulan biasanya untuk bulan berikutnya dalam urutan, yang dalam kasus ini adalah November Rata-rata bergerak dihitung dari permintaan pesanan selama 3 bulan sebelumnya dalam urutan sesuai dengan rumus berikut. Rata-rata pergerakan 5 bulan dihitung dari data permintaan 5 bulan sebelumnya sebagai berikut. Prakiraan rata-rata pergerakan 3 bulan dan 5 bulan untuk semua data permintaan bulan ditunjukkan pada tabel berikut. Sebenarnya hanya Perkiraan untuk bulan November berdasarkan permintaan bulanan terbaru akan digunakan oleh manajer Namun, prakiraan sebelumnya untuk bulan sebelumnya memungkinkan kita membandingkan perkiraan dengan permintaan aktual untuk melihat seberapa akurat metode peramalan - yaitu, seberapa baik kinerjanya . Rata-rata Tiga dan Lima Bulan. Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak pada tabel di atas cenderung memperlancar variabilitas yang terjadi pada data aktual Efek pemulusan ini dapat diamati pada gambar berikut di mana rata-rata 3 bulan dan 5 bulan memiliki Telah ditumpangkan pada grafik data asli. Rata-rata pergerakan 5 bulan pada angka sebelumnya menghaluskan fluktuasi ke tingkat yang lebih tinggi daripada rata-rata pergerakan 3 bulan Namun, rata-rata 3 bulan lebih dekat mencerminkan data terbaru yang tersedia untuk Manajer persediaan kantor Secara umum, prakiraan menggunakan moving average periode lebih lama lebih lambat untuk bereaksi terhadap perubahan permintaan terakhir daripada yang dibuat dengan menggunakan rata-rata bergerak jangka pendek Periode ekstra data Meredam kecepatan perkiraan perkiraan Menetapkan jumlah periode yang tepat untuk digunakan dalam perkiraan rata-rata bergerak seringkali memerlukan beberapa percobaan trial and error. Kerugian dari metode rata-rata bergerak adalah tidak bereaksi terhadap variasi yang terjadi. Karena suatu alasan, seperti siklus dan efek musiman Faktor-faktor yang menyebabkan perubahan pada umumnya diabaikan. Pada dasarnya metode mekanis, yang mencerminkan data historis secara konsisten. Namun, metode rata-rata bergerak memiliki keuntungan karena mudah digunakan, cepat, Dan relatif murah Secara umum, metode ini dapat memberikan perkiraan yang baik untuk jangka pendek, namun seharusnya tidak didorong terlalu jauh ke masa depan. Kami memetakan Moving Average. Metode rata-rata bergerak dapat disesuaikan agar lebih dekat mencerminkan fluktuasi data. Metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot ditugaskan ke data terbaru sesuai dengan rumus berikut. Permintaan data untuk Layanan Komputer PM ditunjukkan pada Tabel untuk Contoh 10 3 nampak mengikuti tren linier yang meningkat Perusahaan ingin menghitung garis tren linier untuk melihat apakah lebih akurat daripada eksponensial eksponensial dan perkiraan perataan eksponensial yang disesuaikan yang dikembangkan pada Contoh 10 3 dan 10 4. Nilai yang dibutuhkan Untuk perhitungan kuadrat terkecil adalah sebagai berikut. Dengan menggunakan nilai-nilai ini, parameter untuk garis tren linier dihitung sebagai berikut. Oleh karena itu, persamaan garis tren linier adalah. Untuk menghitung perkiraan untuk periode 13, biarkan x 13 pada garis tren linier Grafik berikut menunjukkan garis tren linier dibandingkan dengan data aktual Garis tren tampaknya mencerminkan secara dekat data aktual - yaitu, cocok sekali - dan dengan demikian akan menjadi model perkiraan yang baik untuk masalah ini. Namun, sebuah Kerugian dari garis tren linier adalah bahwa ia tidak akan menyesuaikan diri dengan perubahan tren, karena metode ramalan eksponensial eksponensial akan dimulai, diasumsikan bahwa semua perkiraan masa depan akan mengikuti garis lurus Batas ini Penggunaan metode ini ke jangka waktu yang lebih singkat di mana Anda dapat yakin bahwa tren tidak akan berubah. Penyesuaian Lurus. Pola musiman adalah peningkatan berulang dan penurunan permintaan Banyak item permintaan menunjukkan perilaku musiman Penjualan pakaian mengikuti pola musiman tahunan. , Dengan permintaan akan pakaian hangat meningkat di musim gugur dan musim dingin dan menurun pada musim semi dan musim panas karena permintaan akan pakaian dingin meningkat Permintaan untuk banyak barang ritel, termasuk mainan, perlengkapan olah raga, pakaian, peralatan elektronik, ham, kalkun, anggur, dan Buah, meningkat selama musim liburan Permintaan kartu ucapan meningkat seiring dengan hari-hari istimewa seperti Hari Valentine dan Hari Ibu Pola musiman juga dapat terjadi setiap bulan, mingguan, atau bahkan setiap hari Beberapa restoran memiliki permintaan yang lebih tinggi di malam hari daripada di Makan siang atau pada akhir pekan yang bertentangan dengan hari kerja Lalu Lintas - maka penjualan - di pusat perbelanjaan mengambil pada hari Jumat dan Sabtu. Ada beberapa metode untuk merenungkan Pola musiman dalam ramalan waktu seri Kami akan menjelaskan salah satu metode sederhana menggunakan faktor musiman Faktor musiman adalah nilai numerik yang dikalikan dengan perkiraan normal untuk mendapatkan perkiraan musiman yang disesuaikan. Salah satu metode untuk mengembangkan permintaan faktor musiman. Adalah untuk membagi permintaan untuk setiap periode musiman dengan total permintaan tahunan, sesuai dengan rumus berikut. Faktor musiman yang dihasilkan antara 0 dan 1 0, pada dasarnya, adalah bagian dari total permintaan tahunan yang diberikan pada setiap musim Faktor musiman ini dikalikan dengan Permintaan tahunan yang diperkirakan untuk menghasilkan ramalan yang disesuaikan untuk setiap seasonputing Forecast dengan Penyesuaian Musiman. Farm Farms tumbuh kalkun untuk dijual ke perusahaan pengolahan daging sepanjang tahun. Namun, musim puncaknya jelas-jelas terjadi pada kuartal keempat tahun ini, dari bulan Oktober sampai December Wishbone Farms telah mengalami permintaan kalkun selama tiga tahun terakhir yang ditunjukkan pada tabel berikut. Karena kita memiliki tiga kamu Dengan data permintaan, kita dapat menghitung faktor musiman dengan membagi total permintaan triwulanan selama tiga tahun dengan total permintaan sepanjang tiga tahun. Selanjutnya, kita ingin melipatgandakan perkiraan permintaan untuk tahun depan, 2000, oleh masing-masing faktor musiman. Untuk mendapatkan perkiraan permintaan untuk setiap kuartal Untuk mencapai hal ini, kita memerlukan perkiraan permintaan untuk tahun 2000 Dalam kasus ini, karena data permintaan dalam tabel tampaknya menunjukkan tren yang meningkat secara umum, kita menghitung garis tren linier untuk data tiga tahun Di tabel untuk mendapatkan perkiraan perkiraan kasar. Dengan demikian, perkiraan untuk tahun 2000 adalah 58 17, atau 58.170 turki. Dengan perkiraan permintaan tahunan ini, perkiraan yang disesuaikan secara musiman, SF i, untuk tahun 2000 menunjukkan perkiraan kuartalan ini dengan nilai permintaan aktual Dalam tabel, perkiraan perkiraan perkiraan mereka relatif baik, yang mencerminkan variasi musiman dalam data dan kecenderungan kenaikan secara umum.10-12 Bagaimana metode rata-rata bergerak mirip dengan perataan eksponensial.10-13 Wh Pada efek pada model pemulusan eksponensial akan meningkatkan konstanta pemulusan .10-14 Bagaimana pemulusan eksponensial yang disesuaikan berbeda dari smoothing eksponensial.10-15 Apa yang menentukan pilihan konstanta pemulusan untuk tren dalam model pemulusan eksponensial yang disesuaikan.10-16 Dalam contoh bab untuk metode deret waktu, perkiraan awal selalu diasumsikan sama dengan permintaan aktual pada periode pertama. Sarankan cara lain agar perkiraan awal dapat diturunkan dalam penggunaan aktual.10-17 Bagaimana peramalan linier linier Model berbeda dari model regresi linier untuk peramalan.10-18 Dari model deret waktu yang disajikan dalam bab ini, termasuk rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak tertimbang, eksponensial smoothing dan pemulusan eksponensial yang disesuaikan, dan garis tren linier, yang mana yang Anda pertimbangkan Terbaik Mengapa.10-19 Keunggulan apa yang disesuaikan dengan eksponensial smoothing memiliki garis linier linier untuk perkiraan permintaan yang menunjukkan kecenderungan.4 KB Kahn dan J T Mentzer, Peramalan Pasar Konsumen dan Industri, Journal of Business Forecasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.