AGR-prognosmodulen \u00e4r utformad f\u00f6r att f\u00e5nga alla m\u00f6jliga trender, inklusive l\u00e5ngsamma och snabba r\u00f6relser, s\u00e4songstrender eller varor som \u00f6kar eller minskar i f\u00f6rs\u00e4ljning . Detta g\u00f6r att anv\u00e4ndarna inte beh\u00f6ver avancerad statistisk kunskap d\u00e5 systemet hanterar prognosdelen automatiskt. N\u00e4r f\u00f6rs\u00e4ljningsdata kommer in, ber\u00e4knar prognosmodulen automatiskt f\u00f6rs\u00e4ljningsprognoser baserat p\u00e5 en av f\u00f6ljande prognosmodeller f\u00f6r att tillgodose alla vanliga aff\u00e4rsprognoskrav. Den b\u00e4st passande prognosmetoden v\u00e4ljs automatiskt f\u00f6r en artikel beroende p\u00e5 produktens natur och m\u00e4ngden tillg\u00e4nglig historisk data. F\u00f6ljande \u00e4r en beskrivning av dessa prognosmodeller och skillnaderna mellan dem.<\/p>\n<\/p>\n
Expertval g\u00f6r att prognosmodulen kan v\u00e4lja en l\u00e4mplig univariat prognos tekniken automatiskt. Expertval fungerar enligt f\u00f6ljande. Om datam\u00e4ngden \u00e4r mycket kort, f\u00f6rinst\u00e4ller Prognosmodulen ett enkelt glidande medelv\u00e4rde. Annars unders\u00f6ker Forecasting Module data f\u00f6r till\u00e4mpligheten av de intermittenta eller diskreta prognosmodellerna. \u00c4ven om prognoserna som produceras fr\u00e5n s\u00e5dana modeller bara \u00e4r raka horisontella linjer, ger de ofta prognoser som \u00e4r \u00f6verl\u00e4gsna prognoser fr\u00e5n exponentiell utj\u00e4mning f\u00f6r sm\u00e5 volymer, r\u00f6rig data. Om ingen av dessa modeller \u00e4r till\u00e4mpliga p\u00e5 data, \u00e4r valet nu begr\u00e4nsat till olika former av exponentiell utj\u00e4mning och Box-Jenkins-modeller. Forecasting Module k\u00f6r sedan en serie tester p\u00e5 data och till\u00e4mpar en regelbaserad logik som kan leda till ett modellval baserat p\u00e5 dataegenskaper. Om den regelbaserade logiken inte leder till ett definitivt svar, utf\u00f6r Forecasting Module ett test utanf\u00f6r urvalet f\u00f6r att v\u00e4lja mellan en exponentiell utj\u00e4mningsmodell och en Box-Jenkins-modell.<\/p>\n<\/p>\n
< h2>Simple Methods<\/h2>\n
Simple Method inkluderar modeller f\u00f6r glidande medelv\u00e4rde och \u00e4r f\u00f6r mycket korta eller extremt flyktiga data. Detta \u00e4r en vanlig lagerhanteringsmetod \u2013 som anv\u00e4nds av grossister och distribut\u00f6rer f\u00f6r efterfr\u00e5geprognoser \u2013 f\u00f6r att ber\u00e4kna ett genomsnitt av f\u00f6rs\u00e4ljningen under de senaste m\u00e5naderna. Den h\u00e4r metoden kan fungera bra f\u00f6r varor med konstant efterfr\u00e5gan, men den fungerar inte s\u00e5 bra f\u00f6r andra. Eftersom olika poster kan ha ett v\u00e4ldigt olika efterfr\u00e5gem\u00f6nster \u00e4r det extremt viktigt att v\u00e4lja den mest relevanta prognosmetoden f\u00f6r varje artikel.<\/p>\n
Om datam\u00e4ngden \u00e4r mycket kort eller har f\u00e4rre \u00e4n 10 punkter, \u00e4r prognosmodulen standardv\u00e4rde. till enkelt glidande medelv\u00e4rde.<\/p>\n<\/p>\n
Exponentiell utj\u00e4mning fungerar som namnet antyder. Den extraherar niv\u00e5-, trend- och s\u00e4songsindex genom att konstruera utj\u00e4mnade uppskattningar av dessa funktioner, vilket v\u00e4ger de senaste uppgifterna tyngre. Den anpassar sig till f\u00f6r\u00e4ndrad struktur men minimerar effekterna av extremv\u00e4rden och buller. Tolv olika Holt-Winters exponentiella utj\u00e4mningsmodeller tillhandah\u00e5lls f\u00f6r att rymma ett brett utbud av dataegenskaper. Exponentiella utj\u00e4mningsmodeller f\u00e5ngar och f\u00f6ruts\u00e4ger niv\u00e5n p\u00e5 data tillsammans med olika typer av trender och s\u00e4songsm\u00f6nster. Modellerna \u00e4r adaptiva och prognoserna l\u00e4gger st\u00f6rre tonvikt p\u00e5 de senaste historieverserna det mer avl\u00e4gsna f\u00f6rflutna. Robustheten hos exponentiell utj\u00e4mning g\u00f6r den idealisk n\u00e4r det inte finns n\u00e5gra ledande indikatorer och n\u00e4r data \u00e4r f\u00f6r korta eller flyktiga f\u00f6r Box-Jenkins.<\/p>\n
V\u00e4nta-och-se-attityden till f\u00f6r\u00e4ndringar runt dem \u00e4r det intuitiva s\u00e4ttet som m\u00e4nniskor anv\u00e4nder exponentiell utj\u00e4mning i sitt dagliga liv.<\/p>\n
T\u00e4nk p\u00e5 att \u00e4ven om exponentiell utj\u00e4mning kan ta h\u00e4nsyn till f\u00f6ljande faktorer n\u00e4r man projicerar en prognos; trenden, niv\u00e5n, s\u00e4songseffekter, h\u00e4ndelseeffekter, slumpm\u00e4ssiga h\u00e4ndelser och buller. De inkluderar inte och kan inte inkludera effekterna av framtida slumpm\u00e4ssiga h\u00e4ndelser eller buller, s\u00e5 prognosen \u00e4r mycket j\u00e4mnare \u00e4n den faktiska framtiden kommer att visa sig vara.<\/p>\n<\/p>\n
Dessa modeller g\u00e4ller f\u00f6r data som best\u00e5r av sm\u00e5 heltal, inklusive n\u00e5gra nollor. Prognoserna \u00e4r icke-trendande och icke-s\u00e4songsbetonade. Diskreta distributioner \u00e4r f\u00f6r anv\u00e4ndning p\u00e5 data som helt kan best\u00e5 av nollor och sm\u00e5 heltal. S\u00e4llan anv\u00e4nda reservdelar \u00e4r ett exempel p\u00e5 artiklar som ofta faller inom denna klass.<\/p>\n
\u00c4ven om de producerade prognoserna bara \u00e4r raka horisontella linjer, ger de ofta prognoser \u00f6verl\u00e4gsna de fr\u00e5n exponentiell utj\u00e4mning f\u00f6r sm\u00e5 volymer, r\u00f6rig data . <\/p>\n<\/p>\n
Crostons modell \u00e4r designad f\u00f6r data med m\u00e5nga nollor, som order f\u00f6r en l\u00e5ngsamt r\u00f6rlig del som brukar best\u00e4llas f\u00f6r att fylla p\u00e5 lager. Datapunkterna som inte \u00e4r noll \u00e4r normalt eller log-normalf\u00f6rdelade. Prognoserna \u00e4r icke-trendande och icke-s\u00e4songsbetonade.<\/p>\n
Tidsserien best\u00e5r av mycket f\u00f6rs\u00e4ljningsdata, s\u00e4rskilt f\u00f6r artiklar med l\u00e4gre volym med oregelbunden efterfr\u00e5gan. Under m\u00e5nga perioder finns ingen efterfr\u00e5gan alls. Detta kan vara fallet f\u00f6r artiklar som vanligtvis best\u00e4lls i partier f\u00f6r att fylla p\u00e5 nedstr\u00f6mslager. Denna metod fungerar genom att kombinera en utj\u00e4mnad uppskattning av den genomsnittliga efterfr\u00e5gan f\u00f6r perioder som har efterfr\u00e5gan med en utj\u00e4mnad uppskattning av det genomsnittliga efterfr\u00e5geintervallet.<\/p>\n
Prognoserna som produceras kommer att visa raka horisontella linjer.<\/p>\n
Kurvanpassning identifierar den allm\u00e4nna formen av kurvan som data f\u00f6ljer och anv\u00e4nds f\u00f6r att modellera den globala trenden f\u00f6r historiska f\u00f6rs\u00e4ljningsdata . Kurvanpassning \u00e4r ganska anv\u00e4ndbar f\u00f6r korta tidsseriedata, d\u00e4r den f\u00f6reslagna minimil\u00e4ngden \u00e4r 10 datapunkter. Kurvanpassningen st\u00f6der fyra typer av kurvor: en rak linje, kvadratisk, exponentiell och tillv\u00e4xt (S-kurva). T\u00e4nk p\u00e5 att kurvan inte rymmer s\u00e4songsm\u00f6nster.<\/p>\n
Box-Jenkins fungerar bra f\u00f6r stabila datam\u00e4ngder och kan f\u00e5nga och prognostisera b\u00e5de trend och s\u00e4songsvariationer. Uppgifterna m\u00e5ste best\u00e5 av minst 40 datapunkter. Metoden \u00e4r helt enkelt den rikaste familjen av statistiska modeller som praktiskt kan till\u00e4mpas i den verkliga v\u00e4rlden. Helst skulle en prognosmakare v\u00e4xla mellan Box-Jenkins och exponentiella utj\u00e4mningsmodeller, beroende p\u00e5 egenskaperna hos datan, vilket \u00e4r precis vad det automatiska valet av prognosmodulen \u00e4r designat f\u00f6r att g\u00f6ra. Box-Jenkins och Exponential Smoothing skiljer sig genom att de \u00e4r baserade p\u00e5 autokorrelationer (stabila datam\u00e4ngder) snarare \u00e4n en strukturell syn p\u00e5 niv\u00e5, trend och s\u00e4songsvariation. Box-Jenkins-modeller tenderar att prestera b\u00e4ttre \u00e4n exponentiella utj\u00e4mningsmodeller f\u00f6r l\u00e4ngre, stabilare datam\u00e4ngder och inte lika bra f\u00f6r bullrigare, mer volatil data.<\/p>\n<\/p>\n
Hur prognostiserar ditt f\u00f6retag din Produkter? V\u00e4lkommen att kontakta oss<\/a> f\u00f6r att se om v\u00e5r prognosmjukvara kan hj\u00e4lpa din organisation. <\/p>\n<\/p>\n Hur prognostiserar ditt f\u00f6retag dina produkter? V\u00e4lkommen att kontakta oss<\/a> f\u00f6r att se om v\u00e5r prognosmjukvara kan hj\u00e4lpa din organisation. <\/p>\n<\/p>\n