Evolução média móvel média. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados e desinteressados vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você já fez o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte.3 Compreendendo níveis e métodos de previsão Você pode gerar previsões de detalhe (item único) e previsões de resumo (linha de produtos) que refletem o produto Padrões de demanda. O sistema analisa as vendas passadas para calcular as previsões usando 12 métodos de previsão. As previsões incluem informações detalhadas no nível do item e informações de nível superior sobre um ramo ou a empresa como um todo. 3.1 Critérios de avaliação de desempenho de previsão Dependendo da seleção de opções de processamento e de tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão funcionam melhor do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Você pode achar que um método de previsão que fornece bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permanece apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão: porcentagem de precisão (POA). Desvio absoluto médio (MAD). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados de vendas históricos por um período que você especifica. Este período é chamado de período de suspensão ou período de melhor ajuste. Os dados neste período são usados como base para recomendar o método de previsão a ser usado para fazer a próxima projeção de previsão. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. 3.1.1 Melhor ajuste O sistema recomenda a melhor estimativa de ajuste, aplicando os métodos de previsão selecionados para o histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando a simulação de previsão com o histórico real. Quando você gera uma previsão de melhor ajuste, o sistema compara os históricos reais das ordens do cliente com as previsões para um período de tempo específico e calcula com quanta precisão cada método de previsão diferente previu as vendas. Então o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste. Este gráfico ilustra as melhores previsões de ajuste: Figura 3-1 Previsão de melhor ajuste O sistema usa esta seqüência de etapas para determinar o melhor ajuste: use cada método especificado para simular uma previsão para o período de espera. Compare as vendas reais com as previsões simuladas para o período de retenção. Calcule o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão corresponde mais às vendas reais passadas. O sistema usa POA ou MAD, com base nas opções de processamento que você seleciona. Recomenda uma melhor previsão ajustada pelo POA que é mais próximo de 100 por cento (sobre ou abaixo) ou o MAD que é o mais próximo de zero. 3.2 Métodos de previsão O JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management usa 12 métodos para previsão quantitativa e indica qual método fornece o melhor ajuste para a situação de previsão. Esta seção discute: Método 1: Porcentagem acima do último ano. Método 2: percentual calculado em relação ao ano passado. Método 3: Ano passado para este ano. Método 4: Média móvel. Método 5: Aproximação linear. Método 6: regressão de mínimos quadrados. Método 7: Aproximação de segundo grau. Método 8: Método flexível. Método 9: Média móvel ponderada. Método 10: Suavização linear. Método 11: Suavização exponencial. Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade. Especifique o método que deseja usar nas opções de processamento para o programa de geração de previsão (R34650). A maioria desses métodos fornece controle limitado. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos que é usado nos cálculos pode ser especificado por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos de métodos no guia usam parte ou todos esses conjuntos de dados, que são dados históricos dos últimos dois anos. A projeção de previsão vai para o próximo ano. Este histórico de vendas é estável com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro. Esse padrão é característico de um produto maduro que pode estar se aproximando da obsolescência. 3.2.1 Método 1: Porcentagem acima do ano passado Este método usa a fórmula Percentagem sobre o último ano para multiplicar cada período de previsão pelo aumento ou diminuição percentual especificado. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos para o melhor ajuste mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.1.1 Exemplo: Método 1: Porcentagem acima do ano passado A porcentagem acima da fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que você especifica e, em seguida, projetos que resultaram no próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular o efeito de uma taxa de crescimento especificada ou quando o histórico de vendas tem um componente sazonal significativo. Especificações de previsão: fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas dos anos anteriores em 10%. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste) que você especifica. Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 1.1 128.7 arredondada para 129. A previsão de março é igual a 115 vezes 1.1 126.5 arredondada para 127. 3.2.2 Método 2: Percentagem calculada acima do ano passado Este método usa o percentual calculado acima Fórmula do ano passado para comparar as vendas passadas de períodos especificados para vendas dos mesmos períodos do ano anterior. O sistema determina uma porcentagem de aumento ou diminuição e, em seguida, multiplica cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos de histórico de pedidos de vendas mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.2.1 Exemplo: Método 2: Percentual calculado em relação ao ano passado A porcentagem calculada em relação à fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que é calculado pelo sistema e, em seguida, projeta esse resultado para o próximo ano. Este método pode ser útil para projetar o efeito de ampliar a taxa de crescimento recente para um produto no próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações de previsão: faixa de histórico de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas para os quatro períodos mais recentes para os mesmos quatro períodos do ano anterior. Use a proporção calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão, dada n 4: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 0,9766 114,26 arredondada para 114. A previsão de março é igual a 115 vezes 0,9766 112,31 arredondada para 112. 3.2.3 Método 3: ano passado para este ano Este método usa Vendas nos últimos anos para a previsão dos próximos anos. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos melhor ajustados mais um ano de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem tendência. 3.2.3.1 Exemplo: Método 3: Ano passado para este ano O ano passado para este ano, a fórmula copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular as vendas no nível atual. O produto é maduro e não tem tendência a longo prazo, mas um padrão de demanda sazonal significativo pode existir. Especificações de previsão: Nenhuma. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com um valor de previsão de 128. A previsão de fevereiro é igual a fevereiro do ano passado com um valor de previsão de 117. A previsão de março é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115. 3.2.4 Método 4: Média em Movimento Este método usa a fórmula da Média Mover para calcular o número especificado de períodos para projetar o próximo período. Você deve recalcular isso muitas vezes (mensalmente, ou pelo menos trimestralmente) para refletir o nível de demanda em mudança. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos mais adequados, mais o número de períodos de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência. 3.2.4.1 Exemplo: Método 4: A média móvel média móvel (MA) é um método popular para a média dos resultados do histórico recente de vendas para determinar uma projeção para o curto prazo. O método de previsão MA está atrasado nas tendências. O preconceito de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos que estão nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. Especificações de previsão: n é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) é mais rápido para responder às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas obrigatório: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual (114 119 137 125) 4 123,75 arredondada para 124. A previsão de março é igual (119 137 125 124) 4 126,25 arredondada para 126. 3.2.5 Método 5: Aproximação linear Este método Usa a fórmula de Aproximação Linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos de histórico de pedidos de vendas e projetar essa tendência para a previsão. Você deve recalcular a tendência mensalmente para detectar mudanças nas tendências. Este método requer o número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por novos produtos, ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não se devem a flutuações sazonais. 3.2.5.1 Exemplo: Método 5: Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados de histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência direta que é projetada para o futuro. Use este método com cautela porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Especificações de previsão: n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas que é comparado ao ponto de dados mais recente para identificar uma tendência. Por exemplo, especifique n 4 para usar a diferença entre dezembro (dados mais recentes) e agosto (quatro períodos antes de dezembro) como base para o cálculo da tendência. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais 1 mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história usada no cálculo da previsão: Previsão de janeiro em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (1 vezes 2) 139. Previsão de fevereiro de dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (2 vezes 2) 141. Previsão de março em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (3 vezes 2) 143. 3.2.6 Método 6: Regressão de Menos Esquemas O método de Regressão de Menos Esquemas (LSR) deriva uma equação descrevendo uma relação linear entre os dados históricos de vendas E a passagem do tempo. LSR cabe uma linha para o intervalo selecionado de dados para que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos reais de dados de vendas e a linha de regressão seja minimizada. A previsão é uma projeção dessa linha direta para o futuro. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número especificado de períodos de dados históricos. O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando uma tendência linear está nos dados. 3.2.6.1 Exemplo: Método 6: Regressão Linear de Regressão de Menores Esquemas, ou Regressão de Menos Esquemas (LSR), é o método mais popular para identificar uma tendência linear nos dados históricos de vendas. O método calcula os valores para a e b a serem utilizados na fórmula: Esta equação descreve uma linha reta, onde Y representa vendas e X representa tempo. A regressão linear é lenta para reconhecer os pontos de viragem e os turnos da função passo na demanda. A regressão linear se adapta a uma linha direta aos dados, mesmo quando os dados são sazonais ou melhor descritos por uma curva. Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou têm um padrão sazonal forte, ocorrem preconceitos e erros sistemáticos. Especificações de previsão: n é igual ao período de histórico de vendas que será usado no cálculo dos valores para a e b. Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos. Quando os dados estão disponíveis, um n maior (como n 24) normalmente seria usado. LSR define uma linha para apenas dois pontos de dados. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Histórico de vendas mínimo exigido: n períodos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão: a previsão de março é igual a 119,5 (7 vezes 2,3) 135,6 arredondada para 136. 3.2.7 Método 7: Aproximação de segundo grau Para projetar a previsão, esse método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva Isso é baseado no número de períodos de histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais o número de períodos de histórico de pedidos de vendas vezes três. Este método não é útil para prever a demanda por um período de longo prazo. 3.2.7.1 Exemplo: Método 7: Regressão Linear de Aproximação de Segundo Grau determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a b X com o objetivo de ajustar uma linha direta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante, mas este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão: Y a b X c X 2 O objetivo deste método é ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método é útil quando um produto está na transição entre os estágios do ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estágios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: a fórmula encontra a, b e c para ajustar uma curva para exatamente três pontos. Você especifica n, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo, n 3. Os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva é ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas obrigatório: 3 vezes n períodos para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão: Q0 (Jan) (Fev) (Mar) Q1 (Abr) (Maio) (Jun), que é igual a 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Ago) (Sep), que é igual a 140 129 131 400 Q3 (outubro) (novembro) (dezembro) que é igual a 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem usados na fórmula de previsão Y ab X c X 2. Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal. Q1 representa vendas históricas totais para abril, maio e junho e é plotado em X 1 O segundo trimestre corresponde a julho a setembro O terceiro trimestre corresponde a outubro a dezembro e o quarto trimestre representa janeiro a março. Este gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para aproximação de segundo grau: Figura 3-2 Traçado Q1, Q2, Q3 e Q4 para aproximação de segundo grau Três equações descrevem os três pontos no gráfico: (1) Q1 Um bX cX 2 onde X 1 (Q1 abc) (2) Q2 a bX cX 2 onde X 2 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 onde X 3 (Q3 a 3b 9c) Resolva as três equações simultaneamente Para encontrar b, a e c: Subtrair a equação 1 (1) da equação 2 (2) e resolver para b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Substitua esta equação por B na equação (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Finalmente, substitua estas equações por a e b na equação (1): (1) Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 O método de Aproximação de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: um Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1 ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 nda Sh 384) ndash (3 vezes ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Este é um cálculo da previsão de aproximação de segundo grau: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Quando X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. A previsão é igual a 172 3 58,33 arredondada para 57 por período. Quando X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. A previsão é igual a 4 3 1,33 arredondada para 1 por período. Esta é a previsão para o ano que vem, ano passado para este ano: 3.2.8 Método 8: Método flexível Este método permite selecionar o melhor número de períodos de histórico de pedidos de vendas que começa n meses antes da data de início da previsão e Aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão. Este método é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do último ano, exceto que você pode especificar o número de períodos que você usa como base. Dependendo do que você seleciona como n, este método requer períodos de melhor ajuste, mais o número de períodos de dados de vendas indicados. Este método é útil para prever a demanda por uma tendência planejada. 3.2.8.1 Exemplo: Método 8: Método Flexível O Método Flexível (Percentagem sobre n Meses Prévia) é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do Ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e, em seguida, projetar esse resultado no futuro. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período do ano passado, para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados de histórico de vendas anteriores em 10%. Período base. Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão seja baseada em dados de vendas em setembro do ano passado. Histórico de vendas mínimo exigido: o número de períodos de retorno ao período base mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.9 Método 9: Média de Movimento Ponderada A fórmula da Média Mover Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula de Motivo em Mudança, pois calcula a média do histórico de vendas dos meses anteriores para projetar o histórico de vendas dos próximos meses. No entanto, com esta fórmula, você pode atribuir pesos para cada um dos períodos anteriores. Este método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos de melhores ajustes de dados. Semelhante à média móvel, este método está atrasado nas tendências da demanda, portanto, este método não é recomendado para produtos com fortes tendências ou sazonalidade. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que seja relativamente nivelada. 3.2.9.1 Exemplo: Método 9: Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos ao usar o WMA. O método calcula uma média ponderada do histórico recente de vendas para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, portanto, a WMA é mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, os preconceitos e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. O número de períodos de histórico de vendas (n) a serem usados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Esse valor resulta em uma previsão estável, mas é lento reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responde mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento rdquo14 - os períodos para includeerdquo não devem exceder 12 meses. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 4, atribua pesos de 0,50, 0,25, 0,15 e 0,10 com os dados mais recentes que recebem o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual (131 vezes 0,10) (114 vezes 0,15) (119 vezes 0,25) (137 vezes 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 arredondado para 128. Previsão de fevereiro igual (114 vezes 0,12) (128 vezes 0,15) (137 vezes 0,25) (128 vezes 0,15) (137 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 127,5 arredondado para 128. A previsão de março é igual a (119 vezes 0,10) (137 vezes 0,15) (128 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 128,45 arredondado para 128. 3.2.10 Método 10: Suavização linear Este método calcula uma média ponderada de dados de vendas anteriores. No cálculo, este método usa a quantidade de períodos de histórico de pedidos de vendas (de 1 a 12) que é indicado na opção de processamento. O sistema usa uma progressão matemática para pesar os dados no intervalo desde o primeiro (menor peso) até o final (mais peso). Então o sistema projeta essas informações para cada período na previsão. Este método requer o melhor ajuste dos meses mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos especificados na opção de processamento. 3.2.10.1 Exemplo: Método 10: Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, WMA. No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como todas as técnicas de previsão média linear média, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que recuam linearmente e somam para 1,00. Por exemplo, quando n é igual a 4, o sistema atribui pesos de 0,4, 0,3, 0,2 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é um histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.11 Método 11: Suavização exponencial Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa que representa o nível geral de vendas nos períodos de dados históricos selecionados. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número de períodos de dados históricos que são especificados. O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados. 3.2.11.1 Exemplo: Método 11: Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização Linear. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que recuam linearmente aos dados históricos. Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que se deterioram exponencialmente. A equação para previsão de Suavização Exponencial é: Previsão alfa (Vendas reais anteriores) (1 ndashalpha) (Previsão Prevista) A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. Alpha é o peso aplicado às vendas reais para o período anterior. (1 ndash alfa) é o peso que é aplicado à previsão do período anterior. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1 e geralmente cai entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Você deve atribuir um valor para a constante de alisamento, alfa. Se você não atribuir um valor para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido baseado no número de períodos de histórico de vendas que está especificado na opção de processamento. O alfa é igual à constante de suavização que é usada para calcular a média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Os valores para o intervalo alfa de 0 a 1. n são iguais ao intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados do histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em um ponto de dados histórico tão pouco quanto possível. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.12 Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método calcula uma tendência, um índice sazonal e uma média exponencialmente suavizada do histórico de pedidos de vendas. O sistema então aplica uma projeção da tendência à previsão e ajusta o índice sazonal. Este método requer o número de períodos de melhor ajuste, mais dois anos de dados de vendas, e é útil para itens que têm tendência e sazonalidade na previsão. Você pode inserir o fator alfa e beta, ou fazer com que o sistema os calcule. Os fatores alfa e beta são a constante de suavização que o sistema usa para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas (alfa) e o componente de tendência da previsão (beta). 3.2.12.1 Exemplo: Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial, na medida em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada que é ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. Alpha é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1. O Beta é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o componente de tendência da previsão. Valores para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. Alpha e beta são independentes um do outro. Eles não precisam somar 1,0. Histórico de vendas mínimo exigido: um ano mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Quando dois ou mais anos de dados históricos estão disponíveis, o sistema usa dois anos de dados nos cálculos. O Método 12 usa duas equações de Suavização Exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um índice sazonal médio simples. Uma média exponencialmente suavizada: uma tendência exponencialmente suavizada: um índice sazonal médio simples: Figura 3-3 Índice Sazonal Médio Simples A previsão é então calculada usando os resultados das três equações: L é o comprimento da sazonalidade (L é igual a 12 meses ou 52 semanas). T é o período de tempo atual. M é o número de períodos de tempo no futuro da previsão. S é o fator de ajuste sazonal multiplicativo que é indexado ao período de tempo apropriado. Esta tabela lista o histórico utilizado no cálculo da previsão: esta seção fornece uma visão geral das avaliações de previsão e discute: você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até 12 previsões para cada produto. Cada método de previsão pode criar uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, uma decisão subjetiva é impraticável quanto à previsão a ser usada nos planos para cada produto. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada método de previsão que você selecionou e para cada produto que você preveja. Você pode selecionar entre dois critérios de desempenho: MAD e POA. MAD é uma medida de erro de previsão. O POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas por um período especificado por você. O período de histórico recente usado para avaliação é chamado de período de espera ou período de melhor ajuste. Para medir o desempenho de um método de previsão, o sistema: usa as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. Faz uma comparação entre os dados de vendas reais e a previsão simulada para o período de espera. Quando você seleciona vários métodos de previsão, esse mesmo processo ocorre para cada método. As previsões múltiplas são calculadas para o período de espera e comparadas com o histórico de vendas conhecido para o mesmo período. O método de previsão que produz a melhor combinação (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de suspensão é recomendado para uso nos planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar cada vez que você gera uma previsão. 3.3.1 Desvio absoluto médio O desvio absoluto médio (MAD) é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre dados reais e previsão. MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados no cálculo, erros positivos não cancelam erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com menor MAD é o mais confiável para esse produto para esse período de espera. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, que são desvio padrão e Erro quadrático médio. Por exemplo: MAD (Sigma (Actual) ndash (Previsão)) n Desvio Padrão, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 Este exemplo indica o cálculo de MAD para dois dos métodos de previsão. Este exemplo pressupõe que você especificou na opção de processamento que o comprimento do período de espera (períodos de melhor ajuste) é igual a cinco períodos. 3.3.1.1 Método 1: Ano passado para este ano Esta tabela é história usada no cálculo de MAD, Períodos dados de Melhor Ajuste 5: Desvio absoluto médio é igual (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. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos dos estoques aumentam. 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) ndash (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. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão geralmente é mais importante do que o previsão de viés. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 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 forecast, 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. A Forecast Calculation Examples A.1 Forecast Calculation Methods Twelve methods of calculating forecasts are available. A maioria desses métodos prevê um controle limitado de usuários. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos usados nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo da previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de espera de três meses (opção de processamento 19 3), que é usado em porcentagem de precisão e cálculos de desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com previsão simulada). A.2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão serão melhores do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permaneça adequado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são Mean Absolute Deviation (MAD) e Percentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período de tempo é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são usados como base para recomendar qual dos métodos de previsão a serem utilizados na realização da próxima projeção de previsão. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas seguindo os exemplos dos doze métodos de previsão. A.3 Método 1 - Porcentagem especificada no último ano Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1.10 para um aumento de 10, ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa de histórico de vendas para usar no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma os três meses finais de 2005: 114 119 137 370 Soma os mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O fator calculado 370395 0.9367 Calcule as previsões: vendas de janeiro de 2005 128 0.9367 119.8036 ou cerca de 120 de fevereiro de 2005 vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Sume os três meses de 2005 antes do período de retenção (julho, agosto, setembro): 129 140 131 400 Soma os mesmos três meses para o Ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400387 1.033591731 Calcular previsão simulada: outubro de 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 novembro de 2004 vendas 139 1.033591731 143.66925 dezembro de 2004 vendas 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Método 3 - Ano passado para este ano Este método copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de janeiro: 114 119 137 370, 370 3 123.333 ou previsão de 123 de fevereiro: 119 137 123 379, 379 3 126.333 ou 126 Previsão de março: 137 123 126 379, 386 3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo de Previsão Simulado vendas de outubro de 2005 (129 140 131) 3 133.3333 Vendas de novembro de 2005 (140 131 114) 3 128.3333 Vendas de dezembro de 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Absoluto médio Cálculo do desvio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência com base em dois pontos de dados de histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência direta que é projetada para o futuro. Use este método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas obrigatório: o número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção no período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Razão ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 232 11,5 Valor2 Média - valor1 proporção 123.3333 - 11,5 2 100.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100.3333 146.333 ou 146 Previsão 5 11.5 100.3333 157.8333 ou 158 Previsão 6 11.5 100.3333 169.3333 Ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença entre o Valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Razão (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferença Rácio 22 1 Valor2 Rácio médio - valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Novembro 2004 vendas Média dos três meses anteriores (140 131 114) 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre os valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 DiferençaRatio -25.99992 -12.9999 Valor2 Rácio médio - valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Previsão 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Vendas de dezembro de 2004 Média dos três meses anteriores (131 114 119) 3 121.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 DiferençaRatio -11.99992 -5.9999 Valor2 Taxa média - valor1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Previsão 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Cálculo médio do desvio absoluto MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A.9 Método 7 - Secon D Grau Aproximação A regressão linear determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante. No entanto, esse método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre os estágios de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estágios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, esse método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: as fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas obrigatório: 3 n períodos para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). Número de períodos para incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Use os blocos anteriores (3 n) meses em três meses: Q1 (Abr-Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul-Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Out - Dec) 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X 1) abc (2) Q2 Um bX cX2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c: Subtrair a equação (1) da equação (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação por b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua estas equações por a e b em Equação (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 O método de Aproximação do Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (384 - 400) 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Janela até a previsão de março (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Por período de previsão de abril a junho (X5): (322 425-575) 3 57,3333 ou 57 por período de previsão de julho a setembro (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 ou 1 por período de outubro a dezembro (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Outubro, Novembro e Dezembro de 2004 vendas: Q1 (Jan-Mar) 360 Q2 (Abr-Jun) 384 Q3 (Jul-Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13,33 A.10 Método 8 - Método flexível O método flexível (Percentagem sobre n meses prévios) é semelhante ao método 1, Percentagem acima do último ano. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário, então, projete esse resultado no futuro. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O Método Flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados anteriores do histórico de vendas em 15. Período base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão baseie-se em dados de vendas em outubro de 2005. Histórico de vendas mínimo: o usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto ( PBF). A.10.4 Cálculo médio do desvio absoluto MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Método 9 - Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, com a média móvel ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico recente de vendas para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, portanto, isso torna a WMA mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, a previsão de viés e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rápido a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar para 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média de Movimento Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como é verdade para todas as técnicas de previsão média móvel média, tendência de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados no cálculo da previsão. Isso é especificado na opção de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que recuam linearmente e somam para 1,00. Por exemplo, quando n 3, o sistema atribuirá pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Relação para um período anterior 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0.5 Relação para dois períodos anteriores 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Relação para três períodos anteriores 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Previsão de janeiro: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 ou 127 Previsão de fevereiro: 127 0.5 137 13 119 16 129 Previsão de março: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo de Previsão Simulado outubro de 2004 vendas 129 16 140 26 131 36 133.6666 novembro 2004 vendas 140 16 131 26 114 36 124 dezembro 2004 vendas 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Cálculo do Desvio Absorvo Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização linear. No Suavização linear, o sistema atribui pesos aos dados históricos que recuam linearmente. Em suavização exponencial, o sistema atribui pesos que se deterioram exponencialmente. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1 - a) Previsão anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais para o período anterior. (1 - a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00. A (1 - a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos de histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. O suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em um ponto de dados histórico tão pouco quanto possível. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a serem incluídos na média de suavização (opção de processamento 11a) 3 e fator alfa (opção de processamento 11b) em branco neste exemplo, um fator para os dados de vendas mais antigos 2 (11) ou 1 quando especificado em alfa Um fator para os 2º dados de vendas mais antigos 2 (12), ou alfa quando o alfa é especificado como um fator para os 3º dados de vendas mais antigos 2 (13), ou alfa quando o alfa é especificado como um fator para os dados de vendas mais recentes 2 (1n) , Ou alfa quando o alfa é especificado em novembro Sm. Avg. A (outubro atual) (1 - a) outubro Sm. Avg. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Avg. A (Novembro Actual) (1 - a) Novembro Sm. Avg. 23 119 13 114 117.3333 Previsão de janeiro a (dezembro atual) (1 - a) dezembro Sm. Avg. 24 137 24 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Previsão de janeiro 127 Março Previsão Previsão de janeiro 127 A.13.2 Cálculo de previsão simulada Julho, 2004 Sm. Avg. 22 129 129 agosto Sm. Avg. 23 140 13 129 136.3333 setembro Sm. Avg. 24 131 24 136.3333 133.6666 outubro, 2004 vendas Sep Sm. Avg. 133.6666 Agosto, 2004 Sm. Avg. 22 140 140 setembro Sm. Avg. 23 131 13 140 134 outubro Sm. Avg. 24 114 24 134 124 novembro, 2004 vendas Sep Sm. Avg. 124 setembro 2004 Sm. Avg. 22 131 131 outubro Sm. Avg. 23 114 13 131 119.6666 novembro Sm. Avg. 24 119 24 119.6666 119.3333 dezembro 2004 vendas Sep Sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absorvente Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial Com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média lisa ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores válidos para o intervalo alfa de 0 a 1. b a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o componente de tendência da previsão. Valores válidos para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão a e b são independentes um do outro. Eles não precisam adicionar a 1.0. Histórico de vendas mínimo exigido: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações de alisamento exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo da previsão A) Uma média MAD suavemente exponencial (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Avaliando as previsões Você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Cada método de previsão provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, não é prático tomar uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada um dos métodos de previsão que você seleciona e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, desvio médio absoluto (MAD) e porcentagem de precisão (POA). MAD é uma medida de erro de previsão. O POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas para um período de tempo especificado pelo usuário. Este período de história recente é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. Normalmente, haverá diferenças entre os dados reais de vendas e a previsão simulada para o período de retenção. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Várias previsões são calculadas para o período de espera e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo. O método de previsão que produz a melhor combinação (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de suspensão é recomendado para uso em seus planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. A.16 Desvio absoluto médio (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre dados reais e previsão. MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados no cálculo, erros positivos não cancelam erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de espera. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e outras duas medidas comuns de distribuição, desvio padrão e Erro quadrático médio: A.16.1 Porcentagem de Precisão (POA) Porcentagem de Precisão (POA) é Uma medida de previsão de viés. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos dos estoques aumentam. Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o serviço ao cliente diminui. Uma previsão que é 10 unidades muito baixa, então 8 unidades muito altas, então 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro Actual - Previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usada para amortecer os erros. Nessa situação, não é tão importante eliminar erros de previsão, pois é gerar previsões imparciais. No entanto, nas indústrias de serviços, a situação acima seria vista como três erros. O serviço ficaria insuficiente no primeiro período, e depois o excesso de pessoal para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão geralmente é mais importante do que o previsão de viés. O somatório durante o período de suspensão permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é superior a 100. É claro que é impossível ter mais de 100 precisões. Quando uma previsão é imparcial, a proporção de POA será de 100. Portanto, é mais desejável ter 95 precisos do que ser 110 precisos. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma razão POA mais próxima de 100. O script nesta página melhora a navegação do conteúdo, mas não altera o conteúdo de forma alguma.
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