الطلب التنبؤ الحركة من المتوسط ، طريقة

التحرك المرجح المتوسط ​​طرق التنبؤ إيجابيات وسلبيات. مرحبا، أحب مشاركتك كان يتساءل إذا كنت يمكن أن تطرح فوثر نستخدم ساب في ذلك هناك اختيار يمكنك اختيار قبل تشغيل توقعاتك دعا التهيئة إذا قمت بتحديد هذا الخيار تحصل على نتيجة التنبؤ ، إذا قمت بتشغيل توقعات مرة أخرى، في نفس الفترة، ولا تحقق التهيئة التغييرات النتيجة لا أستطيع معرفة ما هذا التهيئة تفعل يعني، ماثماتيكالي أي نتيجة التنبؤ هو أفضل لحفظ واستخدام على سبيل المثال التغييرات بين الاثنين ليست في الكمية المتوقعة ولكن في ماد وخطأ والسلامة مخزون وكميات البوليفيين غير متأكد إذا كنت تستخدم SAP. hi شكرا لتوضيح ذلك إفيسيانتلي أيضا غ شكرا مرة أخرى Jaspreet. Leave ل الرد إلغاء الرد. حول Shmula. Pete أبيلا هو مؤسس شمولا والطابع، كانبان كودي وقد ساعد الشركات مثل الأمازون، زابوس، باي، باككونتري، وغيرها من خفض التكاليف وتحسين تجربة العملاء يفعل ذلك من خلال منهجية منهجية لتحديد نقاط الألم التي تؤثر على العملاء والأعمال التجارية، ويشجع مشاركة واسعة من الشركات الزميلة لتحسين العمليات الخاصة بهم هذا الموقع هو عبارة عن مجموعة من تجاربه انه يريد أن أشاطركم تبدأ مع downloads. Demand مجانا s s معنى ، والأنواع والتقنيات وطريقة الاقتصاد. فوريكاستس أصبحت عمر الأعمال في عالم، حيث موجات المد من التغيير تجتاح الأكثر استقرارا من الهياكل، ورثت من قبل المجتمع البشري التجارة يحدث فقط إلى واحد من الضحايا الأولى البقاء على قيد الحياة في هذا سن المفترسات الاقتصادية، يتطلب اللباقة والموهبة وتقنية التنبؤ المستقبل. فوريكاست أصبحت علامة على البقاء على قيد الحياة ولغة الأعمال تحتاج جميع متطلبات قطاع الأعمال تقنية القراءة دقيقة وعملية في المستقبل التوقعات هي، وبالتالي ، شرط أساسي جدا لبقاء الأعمال رجل أجيمنت يتطلب معلومات التنبؤ عند اتخاذ مجموعة واسعة من القرارات. التوقعات المبيعات أهمية خاصة لأنها الأساس الذي يتم بناء جميع خطط الشركة من حيث الأسواق والإيرادات إدارة ستكون مسألة بسيطة إذا كان العمل ليس في حالة مستمرة من التغيير، وتيرة منها وقد سارعت في السنوات الأخيرة. لقد أصبحت ذات أهمية متزايدة وضرورية للأعمال التجارية للتنبؤ آفاقهم المستقبلية من حيث المبيعات والتكلفة والأرباح قيمة المبيعات في المستقبل أمر بالغ الأهمية لأنه يؤثر على أرباح التكاليف، وبالتالي فإن التنبؤ بالمبيعات في المستقبل هو منطقي نقطة البداية لجميع تخطيط الأعمال. التنبؤ هو التنبؤ أو تقدير الوضع في المستقبل وهو تقييم موضوعي للعمل في المستقبل منذ المستقبل غير مؤكد، لا يمكن التنبؤات يمكن أن تكون النسبة المئوية الصحيحة التوقعات يمكن أن تكون على حد سواء المادية وكذلك في الطبيعة و أكثر واقعية التنبؤات، ويمكن اتخاذ قرارات أكثر فعالية للغد. في كلمات كونديف وما زال، والتنبؤ الطلب هو تقدير للمبيعات د وذلك خلال فترة مستقبلية محددة مرتبطة بخطة تسويقية مقترحة والتي تفترض مجموعة معينة من القوى غير القابلة للتحكم والقوى التنافسية لذلك فإن التنبؤ بالطلب هو إسقاط لمستوى المبيعات المتوقع من الشركة استنادا إلى خطة تسويقية مختارة وبيئة. إعداد توقعات توقعات الشركات عادة ما تستخدم إجراء من ثلاث مراحل لإعداد توقعات المبيعات أنها تجعل التوقعات البيئية، تليها توقعات الصناعة، تليها توقعات مبيعات الشركة، التوقعات البيئية تدعو إلى توقع التضخم والبطالة ومعدل الفائدة والمستهلك قضاء إنقاذ، والاستثمار في الأعمال التجارية، والإنفاق الحكومي وصافي الصادرات وغيرها من المقادير البيئية والأحداث ذات الأهمية للشركة. وتستند توقعات الصناعة على الدراسات الاستقصائية للمستهلكين نية وتحليل الاتجاهات الإحصائية يتم توفيرها من قبل الجمعيات التجارية أو تشام بير من التجارة يمكن أن تعطي إشارة لشركة فيما يتعلق الاتجاه تيني فيه إندو كلها ستري سوف تتحرك وتستمد الشركة توقعات مبيعاتها من خلال افتراض أنه سيفوز حصة معينة في السوق. جميع التوقعات مبنية على واحدة من قواعد المعلومات الثلاثة. ما يقوله الناس. ما يفعله الناس. أنماط من التنبؤ. يمكن أن يكون فوريكاستس على نطاق واسع صنفت الي. i التنبؤ السلبي و. 2 التنبؤ النشط تحت توقعات التنبؤ السلبي حول المستقبل يقوم على افتراض أن الشركة لا تغير مسار عملها تحت التنبؤ النشط، يتم التنبؤ في ظل حالة التغيرات المستقبلية المحتملة في الإجراءات من قبل الشركات. من وجهة نظر من فترة زمنية، ويمكن تصنيف التنبؤ إلى اثنين، بمعنى. i التنبؤ بالطلب على المدى القصير والتنبؤ ب الطلب على المدى الطويل في التنبؤ على المدى القصير، فإن الأنماط الموسمية ذات أهمية كبيرة قد تغطي فترة ثلاثة أشهر أو ستة أشهر أو سنة واحدة وهي واحدة تقدم معلومات للقرارات التكتيكية. اختيار يعتمد على طبيعة بوسي نيس مثل هذه التوقعات يساعد في إعداد سياسة مبيعات مناسبة التوقعات على المدى الطويل هي مفيدة في تخطيط رأس المال المناسب وهو واحد الذي يوفر معلومات عن القرارات الاستراتيجية الرئيسية فإنه يساعد في إنقاذ الهدر في المواد وساعات الرجل، وقت الجهاز والقدرة على تخطيط وحدة جديدة يجب أن تبدأ مع تحليل الطلب على المدى الطويل المحتملة من منتجات الشركة. هناك أساسا نوعين من التنبؤ، بمعنى. ط مجموعة خارجية أو وطنية للتنبؤات، و 2 توقعات مجموعة داخلية أو شركة توقعات خارجية تتعامل مع الاتجاهات في مجال الأعمال العامة وعادة ما يتم إعدادها من قبل جناح أبحاث الشركة أو من قبل الاستشاريين الخارجيين وتشمل التوقعات الداخلية كل تلك التي تتعلق بتشغيل شركة خاصة مثل مجموعة المبيعات ومجموعة الإنتاج والمجموعة المالية هيكل التوقعات الداخلية يتضمن توقعات المبيعات السنوية، توقعات تكلفة المنتجات، توقعات الأرباح التشغيلية، توقعات الدخل الخاضع للضريبة، توقعات الموارد النقدية، توقعات عدد الموظفين ، etc. At مستويات مختلفة التنبؤ يمكن تصنيفها إلى. i التنبؤ على المستوى الكلي. 2 التنبؤ على مستوى الصناعة. 3 التنبؤ على مستوى الشركة. إيف التنبؤ خط المنتج. التوقعات على مستوى الماكرو غ المعنية بالظروف التجارية على الاقتصاد كله ويقاس من قبل مؤشر مناسب للإنتاج الصناعي والدخل القومي أو الإنفاق يتم إعداد التنبؤ على مستوى الصناعة من قبل الجمعيات التجارية المختلفة. وهذا يقوم على مسح المستهلكين نية وتحليل الاتجاهات الإحصائية ويرتبط على مستوى الشركة التنبؤ لشركة فردية ومن الأهمية بمكان من وجهة نظر إدارية التنبؤ خط المنتج يساعد الشركة على تحديد أي من المنتجات أو المنتجات يجب أن يكون لها الأولوية في تخصيص الشركة s قد يتم تصنيفها إلى i عامة و إي محددة قد تكون التوقعات العامة مفيدة للشركة عموما العديد من الشركات تتطلب تنبؤات منفصلة لمنتجات محددة ومناطق محددة، لهذا التنبؤ العام يتم تقسيمها إلى توقعات محددة. هناك مختلفة توقعات لأنواع مختلفة من المنتجات مثل. • التنبؤ بالطلب على السلع االستهالكية غير المعمرة. (2) التنبؤ بالطلب على السلع الاستهلاكية المعمرة. (3) التنبؤ بالسلع الرأسمالية، و. إيف التنبؤ الطلب على منتجات جديدة. المنتجات الاستهلاكية غير المعمرة. هذه هي أيضا معروفة باسم السلع الاستهلاكية ذات الاستخدام المفرد أو السلع الاستهلاكية القابلة للتلف هذه تتلاشى بعد عمل واحد من الاستهلاك وتشمل هذه السلع مثل الغذاء والحليب والأدوية والفواكه، الخ الطلب بالنسبة لهذه السلع تعتمد على الدخل المتاح للأسر المعيشية، وسعر السلعة والسلع ذات الصلة والسكان والخصائص رمزيا. دس في، s، p، بيأر حيث. د الطلب على السلع. ودخل الأسرة المتاح. أسعار السلع. p r من السلع ذات الصلة. i الدخل القابل للتصرف المعبر عنه على أنه دس في الأمور الأخرى متساوية، الطلب على السلع يعتمد على الدخل المتاح من الأسرة ويقدر الدخل القابل للتصرف من عقد المنزل بعد خصم الضرائب الشخصية من الدخل الشخصي الدخل المتاح يعطي فكرة عن شراء قوة الأسرة. ثانيا، السعر المعبر عنه على أنه دس فب، بري أمور أخرى تساوي، الطلب على السلع يعتمد على سعرها الخاص وسعر السلع ذات الصلة في حين أن الطلب على سلعة يرتبط عكسيا لسعره الخاص من تكملة له علاقة إيجابية إلى البدائل تساعد مرونة الأسعار ومرونة السلع الاستهلاكية غير المعمرة في التنبؤ بالطلب. (3) يعبر السكان، المعبر عنهم على أنه دس f 5، أي أن الأمور الأخرى متساوية، فإن الطلب على السلع يعتمد على حجم السكان وتكوينه. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن تصنيف السكان أيضا على أساس الجنس والدخل ومحو الأمية والوضع الاجتماعي الطلب على غير المتين والسلع الاستهلاكية هو تأثير تشيد من قبل جميع هذه العوامل بالنسبة للتنبؤ الطلب العام السكان ككل يعتبر، ولكن بالنسبة للتنبؤ الطلب محددة تقسيم السكان وفقا لخصائص مختلفة يثبت أن تكون أكثر فائدة. السلع الاستهلاكية المعمرة. هذه السلع يمكن أن تستهلك عددا من المرات أو استخدامها مرارا وتكرارا دون خسارة كبيرة لفائدتها وتشمل هذه السلع مثل السيارات، تلفزيون مكيفات الهواء، والأثاث الخ بعد استخدامها طويلا، استهلاك إرس لديهم خيار إما هذه يمكن أن تستهلك في المستقبل أو يمكن التخلص منها. الخيار يعتمد بناء على العوامل التالية. i ما إذا كان المستهلك سوف يذهب لاستبدال جيد دائم أو الاستمرار في استخدامه بعد الإصلاحات اللازمة يعتمد على وضعه الاجتماعي، ومستوى دخل المال والطعم والأزياء، الخ إعادة الطلب الطلب يميل إلى النمو مع زيادة في المخزون من السلع مع المستهلكين يمكن للشركة تقدير متوسط ​​تكلفة الاستبدال مع مساعدة من جدول العمر المتوقع. (2) معظم الأسر المستهلكة المستهلكة يشترك فيها أفراد الأسرة على سبيل المثال، تستخدم ثلاجة التلفزيون وما إلى ذلك بشكل مشترك بين الأسر المعيشية. وينبغي أن تراعي توقعات الطلب على السلع التي يشيع استخدامها عدد الأسر المعيشية بدلا من الحجم الكلي للسكان في حين تقدر ينبغي أن يؤخذ في الاعتبار عدد الأسر المعيشية ودخل الأسرة المعيشية وعدد الأطفال وتكوين الجنس، وما إلى ذلك. 3 الطلب على السلع الاستهلاكية المعمرة يعتمد على توافر المرافق الحليفة على سبيل المثال، استخدام الثلاجة تف يحتاج إمدادات منتظمة من الطاقة، واستخدام السيارات يحتاج توافر الوقود، الخ في حين التنبؤ الطلب على السلع الاستهلاكية المعمرة، وتوفير الخدمات المرتبطة بها وينبغي أيضا أن تؤخذ في الاعتبار التكلفة. 4 الطلب على السلع الاستهلاكية المعمرة يتأثر كثيرا من أسعارها والتسهيلات الائتمانية الاستهلاكية المعمرة هي حساسة جدا لتغيرات الأسعار انخفاض صغير في سعرها قد تجلب زيادة كبيرة في الطلب. الطلب على السلع الرأسمالية. وتستخدم السلع كابيتال لمزيد من الإنتاج الطلب على رأسمال جيد هو مشتق واحد وسوف يعتمد على ربحية الصناعات الطلب على السلع الرأسمالية هو حالة الطلب المشتقة في حالة السلع الرأسمالية معينة، فإن الطلب يعتمد على الأسواق المحددة التي تخدمها، ويستخدم نهاية والتي يتم شراؤها. وسيتم تحديد الطلب على آلات النسيج، على سبيل المثال، من خلال التوسع في صناعة الغزل والنسيج من حيث وحدات جديدة واستبدال الآلات الموجودة تقدير الطلب الجديد وكذلك طلب الاستبدال هو بالتالي ضروري. ثلاثة أنواع من فإن البيانات مطلوبة في تقدير الطلب على السلع الرأسمالية. (أ) يجب أن تكون آفاق النمو للصناعات المستعملة معروفة. (ب) يجب أن يكون معروفا معيار استهلاك السلع الرأسمالية لكل وحدة من كل منتج للاستخدام النهائي، و. ج سرعة استخدامها. تطلب الطلب على منتجات جديدة. طرق التنبؤ الطلب على المنتجات الجديدة هي في نواح كثيرة مختلفة عن تلك للمنتجات الثابتة منذ المنتج هو جديد للمستهلكين، دراسة مكثفة للمنتج وتأثيره المحتمل على منتجات أخرى من نفس المجموعة يوفر مفتاح الإسقاط ذكي للطلب. جويل دين تصنف عددا من النهج الممكنة على النحو التالي. وهو نهج تطوري. وهو يتألف من إبراز الطلب على منتج جديد باعتباره نمو وتطور منتج قديم موجود. (ب) نهج بديل. وفقا لهذا النهج، يعامل المنتج الجديد كبديل عن المنتج أو الخدمة القائمة. (ج) نهج منحنى النمو. ويقدر معدل النمو والطلب المحتمل على المنتج الجديد كأساس لبعض أنماط النمو للمنتج الثابت. د نهج استطلاع الرأي. وبموجب هذا النهج يتم تقدير الطلب من خلال الاستفسارات المباشرة من المستهلكين النهائيين. e المبيعات تجربة النهج. وفقا لهذه الطريقة ويقدر الطلب على المنتج الجديد من خلال تقديم منتج جديد للبيع في سوق العينة. و فيكاروس النهج. من خلال هذه الطريقة، يتم العثور على ردود فعل المستهلكين لمنتج جديد بشكل غير مباشر من خلال تجار المتخصصة الذين قادرون على الحكم على احتياجات المستهلكين والأذواق والتفضيلات. الخطوات المختلفة التي ينطوي عليها التنبؤ الطلب على السلع الاستهلاكية غير المعمرة ما يلي. (أ) التعرف أولا على المتغيرات التي تؤثر على الطلب على المنتج والتعبير عنها في النماذج المناسبة، ب جمع البيانات ذات الصلة أو تقريب البيانات ذات الصلة لتمثيل المتغيرات، و ج استخدام طرق التحليل الإحصائي لتحديد العلاقة الأكثر احتمالا بين المعالين والمستقلين المتغيرات. التعليمات الفنية. التنبؤ بالموقع هو ممارسة صعبة جعل التقديرات للمستقبل تحت تغيير الأعداد كون مهمة شاقة سلوك المستهلك هو الأكثر لا يمكن التنبؤ بها واحد لأنه هو الدافع وتتأثر تعدد القوى لا توجد طريقة سهلة أو بسيطة والتي تمكن المدير من التنبؤ بالمستقبل. وقد طور الاقتصاديون والإحصائيون عدة طرق للتنبؤ بالطلب كل من هذه الأساليب له مزاياه وعيوبه النسبية اختيار الطريقة الصحيحة أمر ضروري لجعل التنبؤ بالطلب دقيقا في التنبؤ بالطلب، والمهارات الإحصائية والحكم العقلاني هناك حاجة إلى التقنيات الحسابية والإحصائية في تصنيف العلاقات وتقديم تقنيات التحليل، لكنها ليست بأي حال من الأحوال بديلا للحكم السليم الحكم السليم هو شرط أساسي للتنبؤ الجيد. وينبغي أن يستند الحكم على الحقائق والتحيز الشخصي من المتنبئ لا ينبغي أن يسود على الحقائق ولذلك، ينبغي اتباع طريقة متوسطة بين التقنيات الرياضية والحكم السليم أو العمل التخمين نقية. وتناقش الطرق الأكثر شيوعا من التنبؤ الطلب أدناه. يمكن تلخيص أساليب مختلفة من التنبؤ الطلب في شكل رسم بياني كما هو مبين في الجدول 1.1 طريقة اقتراع الرأي. في هذه الطريقة، يمكن جمع رأي المشترين وقوة المبيعات والخبراء لتحديد الاتجاه الناشئ في السوق. طرق اقتراع الرأي للتنبؤ بالطلب هي ثلاثة أنواع. المستهلك s طريقة المسح أو مسح المشتري s النوايا. في هذه الطريقة، يتم اقترب المستهلكين مباشرة للكشف عن خطط الشراء في المستقبل أنا له يتم عن طريق إجراء مقابلات مع جميع المستهلكين أو مجموعة مختارة من المستهلكين من بوبو لاتيون ذات الصلة هذا هو الطريقة المباشرة لتقدير الطلب على المدى القصير هنا يتحول عبء التنبؤ إلى المشتري قد تدخل الشركة في التعداد الكامل أو لاستطلاعات العينات إذا كانت السلعة قيد النظر هي منتج وسيط ثم الصناعات التي تستخدمها كمنتج نهائي هي التي شملها الاستطلاع. ط مسح كامل التعداد. بعد المسح التعداد الكامل، والشركة لديها للذهاب لباب إلى باب المسح لفترة التوقعات عن طريق الاتصال بجميع الأسر في المنطقة هذا الأسلوب لديه ميزة من جهة، معلومات غير منحازة، بعد أن لديها حصة من العيوب أيضا الحد الرئيسي من هذه الطريقة هو أنه يتطلب الكثير من الموارد والقوى العاملة والوقت. في هذه الطريقة، قد يكون المستهلكون مترددين في الكشف عن خطط الشراء بسبب الخصوصية الشخصية أو السرية التجارية وعلاوة على ذلك، ولا تعبر عن رأيها على الوجه الصحيح أو قد تضلل المحققين عمدا. ثانيا عينة المسح واختبار التسويق. وبناء على هذه الطريقة يتم اختيار بعض الأسر التمثيلية على أساس عشوائي كعينات ويؤخذ رأيهم كرأي معمم وتستند هذه الطريقة على الافتراض الأساسي بأن العينة تمثل حقا السكان إذا كانت العينة صحيحة ممثل، من المرجح أن لا يكون هناك فرق كبير في النتائج التي تم الحصول عليها من قبل المسح وبصرف النظر عن ذلك، وهذا الأسلوب هو أقل مملة وأقل تكلفة. وهناك البديل من تقنية المسح عينة هو اختبار التسويق اختبار المنتج ينطوي أساسا وضع المنتج مع عدد من المستخدمين لفترة محددة يتم ملاحظة ردود أفعالهم على المنتج بعد فترة من الزمن وتقدير الطلب المحتمل هو الناتج من نتيجة هذه هي مناسبة للمنتجات الجديدة أو للمنتجات القديمة المعدلة جذريا التي لا توجد بيانات سابقة وهو أكثر الطريقة العلمية لتقدير الطلب المحتمل لأنه يحفز إطلاق وطني في منطقة جغرافية جغرافية محددة بدقة. 3 طريقة الاستخدام النهائي أو طريقة المدخلات والمخرجات. هذه الطريقة مفيدة جدا للصناعات التي هي أساسا سلع المنتجين في هذه الطريقة، ومن المتوقع بيع المنتج قيد النظر كأساس لاستقصاء الطلب من الصناعات باستخدام هذا المنتج باعتباره المنتج الوسيط، وهذا هو، الطلب على المنتج النهائي هو الطلب المستخدم النهائي للمنتج الوسيط المستخدمة في إنتاج هذا المنتج النهائي. الطلب النهائي المستخدم تقدير المنتج وسيطة قد تنطوي على العديد من الصناعات الجيدة النهائية باستخدام هذا المنتج في المنزل وفي الخارج فإنه يساعدنا على فهم العلاقات بين الصناعة في المدخلات والمخرجات المحاسبة اثنين من المصفوفات المستخدمة هي مصفوفة المعاملات والمدخلات المشاركة في كفاءة كفاءة والجهود الرئيسية التي يتطلبها هذا النوع ليست في عملها ولكن في جمع وعرض البيانات . (ب) طريقة رأي قوة المبيعات. وهذا يعرف أيضا باسم طريقة الرأي الجماهيري في هذه الطريقة، بدلا من المستهلكين، يطلب من رأي الباعة ويشار إليها أحيانا على أنها نهج القاعدة الشعبية لأنها طريقة من أسفل إلى أعلى يتطلب كل المبيعات شخص في الشركة لجعل توقعات الفردية له أو لها منطقة معينة المبيعات. وتناقش هذه التوقعات الفردية واتفق مع مدير المبيعات مركب من جميع التوقعات ثم يشكل توقعات المبيعات للمنظمة ومزايا هذه الطريقة هي أنه سهلة ورخيصة أنها لا تنطوي على أي معاملة إحصائية تفصيلية الجدارة الرئيسية لهذه الطريقة تكمن في الحكمة الجماعية من الباعة هذا الأسلوب هو أكثر فائدة في التنبؤ مبيعات المنتجات الجديدة. (ج) طريقة رأي الخبراء. وهذه الطريقة تعرف أيضا باسم تقنية دلفي للتحقيق تتطلب طريقة دلفي فريقا من الخبراء الذين يتم استجوابهم من خلال سلسلة من الاستبيانات التي تستخدم فيها الردود على استبيان واحد لإنتاج الاستبيان التالي وبالتالي فإن أي معلومات متاحة إلى بعض الخبراء وليس للآخرين يتم تمريرها، وتمكين جميع الخبراء من الحصول على جميع المعلومات للتنبؤ. وتستخدم الطريقة للتنبؤ على المدى الطويل لتقدير المبيعات المحتملة للمنتجات الجديدة هذا الأسلوب يفترض شرطين أولا، يجب على أعضاء فريق المناقشة أن تكون غنية في خبراتهم، وتمتلك مجموعة واسعة من المعرفة والخبرة ثانيا، موصلاتها هي موضوعية في عملهم هذا الأسلوب لديه بعض المزايا الحصرية لتوفير الوقت والموارد الأخرى. 2 الطريقة الإحصائية. وقد أثبتت الأساليب الإحصائية أن تكون مفيدة للغاية في التنبؤ الطلب من أجل الموضوعية الرئيسية، أي، من خلال النظر في جميع الآثار وعرض المشكلة من وجهة نظر خارجية، يتم استخدام الأساليب الإحصائية. ط الاتجاه طريقة الإسقاط. المؤسسة القائمة لفترة طويلة سيكون لها بياناتها الخاصة فيما يتعلق بالمبيعات للسنوات الماضية هذه البيانات عندما رتبت ترتيب زمنيا ما يشار إليها باسم السلاسل الزمنية تظهر السلاسل الزمنية المبيعات الماضية مع الطلب الفعال لمنتج معين تحت العادي شروط يمكن أن تعطى هذه البيانات في شكل جداول أو الرسم لمزيد من التحليل هذه هي الطريقة الأكثر شعبية بين شركات الأعمال، ويرجع ذلك جزئيا أنها بسيطة وغير مكلفة وجزئيا لأن البيانات سلسلة زمنية غالبا ما تظهر اتجاها مستمرا للنمو. وقد حصلت سلسلة الوقت أربعة أنواع من المكونات وهي العلمانية تريند T، و S العلمانية S، العنصر الدوري C، و غير النظامية أو عشوائية I وتعبر هذه العناصر عن طريق المعادلة O تسسي الاتجاه العلماني يشير إلى التغييرات على المدى الطويل التي تحدث نتيجة للاتجاه العام. الاختلافات الموسمية تشير إلى التغيرات في نمط الطقس على المدى القصير أو العادات الاجتماعية تشير الاختلافات الدورية إلى التغيرات التي تحدث في الصناعة خلال ديبري سيون والازدهار يشير الاختلاف العشوائي إلى العوامل التي تكون عموما قادرة مثل الحروب والإضرابات والفيضانات والمجاعة وهلم جرا. عندما يتم إجراء التوقعات يتم إزالة الاختلافات الموسمية والدورية والعشوائية من البيانات الملحوظة وبالتالي فإن الاتجاه العلماني فقط هو يسار هذا الاتجاه ومن المتوقع ثم الاتجاه إسقاط يناسب خط الاتجاه إلى المعادلة الرياضية. يمكن تقدير الاتجاه باستخدام أي من الطرق التالية. (أ) الطريقة الرسومية. ب طريقة أقل مربع. أ الأسلوب الرسومي. هذا هو الأسلوب الأكثر بسيطة لتحديد الاتجاه يتم رسم جميع قيم الناتج أو بيع لسنوات مختلفة على الرسم البياني ويتم رسم منحنى اليد الحرة السلس يمر من خلال العديد من النقاط ممكن و اتجاه هذا منحنى اليد الحرة صعودا أو هبوطا يدل على الاتجاه ويرد توضيح بسيط من هذه الطريقة في الجدول 2.Table 2 مبيعات شركة. في الشكل 1، أب هو خط الاتجاه الذي تم رسمه كما منحنى اليد الحرة تمر من خلال نقاط مختلفة تمثل قيم البيع الفعلية. ب أقل طريقة مربع. تحت طريقة مربع أقل، يمكن تركيب خط الاتجاه إلى البيانات سلسلة الوقت مع مساعدة من التقنيات الإحصائية مثل أقل الانحدار مربع عندما يعطى الاتجاه في المبيعات مع مرور الوقت عن طريق خط مستقيم، ومعادلة هذا خط من شكل يا بكس حيث هو اعتراض و ب يبين تأثير المتغير المستقل لدينا متغيران متغيران معلقان إند و المتغير التابع y خط الأنسب ينشئ نوع من العلاقة الرياضية بين المتغيرين v و y ويعبر عن هذا الانحدار على x. In من أجل حل المعادلة فا بكس، علينا أن نستفيد من المعادلات العادية التالية. زي x x b x2. 2 بارومتري Technique. A بارومتر هو أداة لقياس التغيير ويستند هذا الأسلوب على فكرة أن المستقبل يمكن التنبؤ بها من بعض الأحداث في الوقت الحاضر وبعبارة أخرى، تستند التقنيات البارومترية على فكرة أن بعض الأحداث في الوقت الحاضر يمكن أن يكون وتستخدم للتنبؤ اتجاهات التغيير في المستقبل ويتم ذلك عن طريق استخدام المؤشرات الاقتصادية والإحصائية التي هي بمثابة بارومتر من التغير الاقتصادي. المتنبئين عموما ربط مبيعات الشركة مع ثلاث سلاسل الرائدة سلسلة، سلسلة متزامنة أو المتزامنة والتخلف سلسلة. a سلسلة الرائدة. وتشمل سلسلة الرائدة تلك العوامل التي تتحرك صعودا أو هبوطا قبل الركود أو الانتعاش يبدأ أنها تميل إلى تعكس التغيرات في السوق في المستقبل على سبيل المثال، يمكن توقع مبيعات مسحوق الطفل من خلال فحص نمط معدل الولادة قبل خمس سنوات، لأن هناك هو وجود علاقة بين مبيعات مسحوق الطفل والأطفال من خمس سنوات من العمر ومنذ ترتبط مبيعات مسحوق الطفل اليوم مع معدل المواليد قبل خمس سنوات، ويسمى الترابط متخلفة وهكذا يمكننا أن نقول أن المواليد تؤدي إلى مبيعات الصابون الطفل. ب سلسلة متزامنة أو متزامنة. سلسلة متزامنة أو متزامنة هي تلك التي تتحرك صعودا أو هبوطا في وقت واحد مع مستوى الاقتصاد وتستخدم في تأكيد أو دحض صحة المؤشر الرئيسي المستخدمة بعد بضعة أشهر من الأمثلة الشائعة للمؤشرات المتزامنة هي الناتج القومي الإجمالي في حد ذاته، الإنتاج الصناعي، والتجارة وقطاع التجزئة. (ج) سلسلة التأخير. السلسلة المتخلفة هي تلك التي تحدث بعد فترة من التأخير فيما يتعلق بالدورة التجارية. أمثلة على سلسلة متخلفة هي، تكلفة العمالة لكل وحدة من الناتج الصناعي، والقروض المستحقة، ومعدل الرائدة للقروض قصيرة الأجل، وما إلى ذلك. 3. تحليل الانحدار. حاولت تقييم العلاقة بين متغيرين على الأقل واحد أو أكثر مستقل ومتعامل واحد، والغرض من ذلك هو التنبؤ بقيمة المتغير التابع من القيمة المحددة للمتغير المستقل. أساس هذا التنبؤ عموما هو تاريخي البيانات تبدأ هذه الطريقة من افتراض وجود علاقة أساسية بين متغيرين يتم استخدام حزمة التحليل الإحصائي التفاعلي الحاسوبي لصياغة العلاقة الرياضية التي توجد. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن بناء نموذج المبيعات كما. قيمة المبيعات سعر b الإعلان (ج) سعر المنتجات المنافسة د الدخل الشخصي المتاح U. في أي مكان، b، c، d هي الثوابت التي تظهر تأثير الخطأ المتغيرات الفاصلة كمبيعات يمثل ش الثابت تأثير جميع المتغيرات التي تركت في المعادلة ولكن لها تأثير على المبيعات في المعادلة المذكورة أعلاه، كم المبيعات هو المتغير التابع والمتغيرات على الجانب الأيمن من المعادلة هي متغيرات مستقلة إذا تم استبدال القيم المتوقعة للمتغيرات المستقلة في المعادلة، سيتم بعد ذلك توقع كم المبيعات. ويمكن أيضا كتابة معادلة الانحدار في شكل مضاعف كما هو مبين أدناه. كمية المبيعات السعر a الإعلان b سعر المنتجات المتنافسة c الدخل الشخصي القابل للتصرف الشخصي Y u. في الحالة المذكورة أعلاه، يشير أس لكل متغير إلى مرونة المتغير المقابل. مع الإشارة إلى المتغيرات المستقلة من حيث التدوين، فإن نموذج المعادلة هو قس P 8 A o42 R 83 Y 2 68 40. ثم يمكننا أن نقول أن زيادة 1 في المائة في السعر يؤدي إلى 0 8 في المائة تغير في كمية المبيعات وهلم جرا. إذا أخذنا شكل لوغاريتمي للمعادلة متعددة، يمكننا w ريت المعادلة في شكل اضافي على النحو التالي. لوغ قس لوغ P b لوغ سجل لو d r لوغ y d لوغ u. في المعادلة أعلاه، تمثل المعاملات a و b و c و d مرونات المتغيرات P و A ، R و Y d على التوالي. إن الكفاءة في معادلة الانحدار اللوغاريتمي مفيدة جدا في صنع القرار السياسي من قبل الإدارة. 4 نماذج الاقتصاد القياسي. النماذج الاقتصادية هي امتداد لتقنية الانحدار حيث يتم حل نظام معادلة الانحدار المستقل. إن متطلبات الاستخدام المرضي للنموذج القياسي الاقتصادي في التنبؤ تحت ثلاثة متغيرات ومعادلات وبيانات. من خلال أساليب الاقتصاد القياسي هو بناء نموذج الاقتصاد القياسي يحاول التعبير عن النظريات الاقتصادية في المصطلحات الرياضية بطريقة يمكن التحقق منها من خلال الطرق الإحصائية وقياس تأثير متغير اقتصادي واحد على آخر حتى تكون قادرة على التنبؤ بالأحداث المستقبلية. قدرة التنبؤات. التلاعب يقلل من المخاطر المرتبطة بتقلبات الأعمال التي تنتج عموما الضرر ضرر الآثار في الأعمال التجارية، وخلق البطالة، وتحفيز المضاربة، تثبيط تكوين رأس المال وتقليل هامش الربح التنبؤ أمر لا غنى عنه، وأنه يلعب دورا هاما جدا في دولة محددة من مختلف السياسات في أوقات المودم التنبؤ وضعت على العلماء إفيك القدم بحيث المخاطر إلى حد كبير قد تقلص إلى حد كبير وفرص الدقة زيادة. فوريكاستس في الهند. في معظم البلدان المتقدمة هناك وكالات متخصصة في الهند رجال الأعمال ليست مهتمة على الإطلاق في جعل التنبؤات العلمية أنها تعتمد أكثر على فرصة الحظ والحظ وعلم التنجيم أنها خرافية للغاية، وبالتالي توقعاتهم ليست صحيحة بيانات كافية غير متوفرة لجعل موثوقة فوركستاستس ومع ذلك، فإن الإحصاءات وحدها لا يتوقع الظروف المستقبلية الحكم والخبرة والمعرفة للتجارة معينة ضرورية أيضا لإجراء تحليل مناسب والتفسير، والتوصل إلى استنتاجات سليمة. تتألف نظم دعم القرار من ثلاثة عناصر القرار والتنبؤ والسيطرة هو، بطبيعة الحال، مع التنبؤ بأن التسويق والتنبؤ المعنية التنبؤ المبيعات يمكن إعادة غارمد كنظام، وجود المدخلات يعلن و وهو ناتج. هذا العرض التبسيط بمثابة مقياس مفيد لتحليل t انه يستحق القيمة الحقيقية للتنبؤ المبيعات كمساعدة للإدارة على الرغم من كل هذه لا أحد يستطيع التنبؤ بالنشاط الاقتصادي في المستقبل مع اليقين التوقعات هي التقديرات التي لا يمكن لأحد أن يكون متأكدا. معيار طريقة التنبؤ الجيد. هكذا، فإن العديد من جيدة طرق لجعل التخمين عن المبيعات في المستقبل أنها تظهر التباين في التكلفة والمرونة والمهارات الكافية والرقي ولذلك، هناك مشكلة في اختيار أفضل طريقة لحالة الطلب معين. هناك معايير اقتصادية معينة من أوسع أبليكا بيليتي هم. I الدقة، إي المعقولية، إي المتانة، الرابع المرونة، v توافر، في الاقتصاد، السابع البساطة والثامنة الاتساق. التنبؤات التي تم الحصول عليها يجب أن تكون دقيقة كيف هي توقعات دقيقة ممكن للحصول على توقعات دقيقة، فمن الضروري للتحقق من دقة والتوقعات السابقة ضد الأداء الحالي والتنبؤات الحالية ضد الأداء في المستقبل لا يمكن اختبار الدقة من خلال قياس دقيق ولكن شراء الحكم. يجب أن يكون لدى السلطة التنفيذية فهم جيد للتقنية المختارة ويجب أن يكون لديهم الثقة في التقنيات المستخدمة فهم ضروري أيضا للتفسير السليم للنتائج يمكن أن متطلبات متطلبات غالبا ما تحسين دقة النتائج. لسوء الحظ، فإن وظيفة الطلب المجهزة بالخبرة السابقة قد تعيد التكلفة بشكل كبير جدا ولا تزال تنهار في وقت قصير كمتنبأ وتتوقف قابلية قوة التنبؤ لوظيفة الطلب جزئيا على معقولية وبساطة الوظائف المجهزة، ولكن في المقام الأول على استقرار العلاقات فهم تقاس في الماضي وبطبيعة الحال، فإن أهمية المتانة ردع الألغام التكلفة المسموح بها للتنبؤ. يمكن أن ينظر إلى المرونة على أنها بديل عن العمومية يمكن إنشاء وظيفة طويلة الأمد من حيث القوى الطبيعية الأساسية والدوافع البشرية على الرغم من الأساسية، فإنه سيكون من الصعب مع ذلك قياس وبالتالي ليست مفيدة جدا وهناك مجموعة من المتغيرات التي يمكن تعديل الكفاءة المشتركة من وقت لآخر للوفاء بالظروف المتغيرة بطريقة أكثر عملية للحفاظ على الإجراء الروتيني للتنبؤ. v التوفر. توافر البيانات الفوري هو شرط حيوي والبحث عن تقريب معقول لأهمية في البيانات المتأخرة هو ضغط مستمر على صبر التنبؤات وينبغي أن تكون التقنيات المستخدمة قادرة على تحقيق نتائج ذات مغزى بسرعة تأخير في النتيجة سوف تؤثر سلبا على القرارات الإدارية. 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.