بسيط الحركة من المتوسط الطلب التنبؤ

المتوسط ​​المتحرك البسيط الطريقة الثانية المخصصة هي المتوسط ​​المتحرك البسيط. حيث تستخدم القيم السابقة من أجل إيجاد المعلمة الأنسب التي تعطي أدنى خطأ في التنبؤ. الجزء الحاسم في هذا الأسلوب هو الاختيار الصحيح لعدد من الفترات التي اتخذت في التوقعات. ويثيرفورد وكيمس (2003) اختبار 2 8211 8 فترات وأظهرت أن أدنى خطأ أعطى 8 فترة المتوسط ​​المتحرك. يتم حساب التنبؤات الرياضية على النحو التالي: حيث F (t1) - في طلب الغرفة في الفترة t1، x 8211 هو عدد الغرف المباعة في الفترة i، N - عدد الفترات الماضية (فومشوسري و مونغكولكول، 2012). المتوسط ​​المتحرك البسيط بسيط وسريع لحساب والاستجابة بشكل أسرع للتحولات في الطلب عندما تكون فترة N صغيرة. ولكن هذه الطريقة اثنين من العيوب الرئيسية. أولا، يفترض أن معظم الملاحظات الأخيرة هي مؤشرات تنبؤ أفضل من البيانات القديمة. ثانيا، عندما تظهر البيانات الاتجاه التصاعدي أو الهبوطي، وسوف يكون الأسلوب أوفيرفوريكاست باستمرار أو وندرفورستاست. ومن أجل مواكبة هذه الاتجاهات، يوصي تالوري وفان ريزين (2004) باستخدام المتوسط ​​المتحرك المزدوج أو الثلاثي. تطبيق هذه الطريقة على مجموعة البيانات لدينا هو متاح هنا: متوسط ​​متحرك بسيط في تطبيقنا لهذه الطريقة التنبؤ تمكين لتحقيق ماب من 4، ما هو مثال جيد جدا. ومع ذلك، وكما ذكر من قبل، فإن هذه الطريقة هي مؤشر ضعيف عندما يكون الطلب غير مستقر. يظهر الرسم البياني التالي مثل هذه الحالة، حيث بلغت ميب 60 (في النموذج 2 8211 المتوقعة القيم 1: 2 فترات) و 55 (في النموذج 8 8211 القيم المتوقعة 2: 8 فترات). فومشوسري، D. مونغكولكول، J. (2012) هوتل روم ديماند فيا أوبسيرفد ريسرفاتيون إنفورماتيون. وقائع مؤتمر نظم إدارة أمب آسيا للهندسة الصناعية في آسيا والمحيط الهادئ 2012، ص 1978-1985 تالوري، K. وفان ريزين، G. (2004) نظرية وممارسة إدارة الإيرادات. بوسطن، كلور أكاديميك بوبليشرز. ويثيرفورد، L. R. أمب كيمس، S. E. (2003). مقارنة طرق التنبؤ بإدارة إيرادات الفنادق. المجلة الدولية للتنبؤ. المجلد. 19، نو. 3، pp.401-415. حصة محرك البحث الفصل 11 - إدارة الطلب التنبؤ أمب 1. توقعات الكمال يكاد يكون من المستحيل 2. بدلا من البحث عن توقعات مثالية، فمن المهم جدا لإقامة ممارسة الاستعراض المستمر للتنبؤ وتعلم كيفية العيش مع توقعات غير دقيقة 3. عند التنبؤ، استراتيجية جيدة هي استخدام 2 أو 3 طرق والبحث عنهم للحصول على الرأي المنطقية. 2. مصادر الطلب الأساسية 1. الطلب على الطلب - الطلب على المنتجات أو الخدمات الناجمة عن الطلب على المنتجات أو الخدمات الأخرى. لا يمكن للشركة أن تفعل الكثير، يجب أن تتحقق. 2. الطلب المستقل - الطلب الذي لا يمكن أن يكون مستمدا مباشرة من الطلب على المنتجات الأخرى. يمكن للشركة: أ) القيام بدور نشط للتأثير على الطلب - الضغط على قوة المبيعات الخاصة بك ب) اتخاذ دور السلبي للتأثير على الطلب - إذا كانت الشركة تعمل بكامل طاقتها، فإنه قد لا تريد أن تفعل أي شيء حول الطلب. وأسباب أخرى تنافسية وقانونية وبيئية وأخلاقية وأخلاقية. حاول التنبؤ بالمستقبل بناء على بيانات سابقة. 1. على المدى القصير - أقل من 3 أشهر - القرارات التكتيكية مثل تجديد المخزون أو جدولة كفاءة الطاقة على المدى القريب 2. متوسطة الأجل - 3 M-2Y - التقاط الآثار الموسمية مثل العملاء الاستجابة لمنتج جديد 3. على المدى الطويل - أكثر من سنتان. تحديد نقاط التحول الرئيسية والكشف عن الاتجاهات العامة. الانحدار الخطي هو نوع خاص من الانحدار حيث العلاقات بين المتغير يشكل خط مستقيم Y أبكس. Y - المتغير التابع أ - اعتراض Y ب - المنحدر X - متغير مستقل يتم استخدامه للتنبؤ على المدى الطويل بالأحداث الرئيسية والتخطيط الكلي. يتم استخدامه لكلا، والتنبؤ سلسلة زمنية والتنبؤ عارضة العلاقة. هي تقنية التنبؤ الأكثر استخداما. وتعتبر أحدث الحوادث أكثر دلالة على المستقبل (أعلى قيمة يمكن التنبؤ بها) من تلك الموجودة في الماضي البعيد. وينبغي أن نعطي وزنا أكبر للفترات الزمنية الأخيرة للخام عند التنبؤ. وتنخفض كل زيادة في الماضي بمقدار (1 ألفا). وكلما ارتفع مستوى ألفا، كلما كانت التوقعات أقرب إلى الواقع الفعلي. أحدث ألفا ترجيح (1-ألفا) 0 بيانات فترة زمنية واحدة ألفا أقدم (1-ألفا نا 1) فترة زمنية ألفا ألفا (ألفا) نا 2 فترة زمنية واحدة أي من أساليب التنبؤ التالية تعتمد اعتمادا كبيرا على اختيار الأفراد الذين سيستخدمون بشكل حكيم لتوليد التوقعات الفعلية يجب أن تكون القيمة بين 0 و 1 1. 2 أو أكثر من القيم المحددة سلفا من ألفا - اعتمادا على درجة الخطأ، وتستخدم قيم مختلفة من ألفا. إذا كان الخطأ كبيرا، ألفا هو 0.8، إذا كان الخطأ صغير، ألفا هو 0.2 2. القيم المحسوبة من ألفا - خطأ فعلي ممسوط أضعافا مقسوما على الخطأ المطلق أسي. التقنيات النوعية في التنبؤ معرفة الخبراء وتتطلب الكثير من الأحكام (المنتجات الجديدة أو المناطق) 1. أبحاث السوق - تبحث عن منتجات جديدة وأفكار، يحب ويكره عن المنتجات الموجودة. استطلاعات الرأي في المقام الأول إجراء مقابلات 2. توافق الفريق - فكرة أن 2 رؤساء أفضل من واحد. ويمكن لمجموعة من الناس من مجموعة متنوعة من المناصب أن تضع توقعات أكثر موثوقية من مجموعة أضيق. والمشكلة هي أن مستويات إي المنخفضة تخيفها مستويات أعلى من الإدارة. يتم استخدام الحكم التنفيذي (مستوى أعلى من الإدارة المعنية). 3. القياس التاريخي - الشركة التي تنتج بالفعل المحامص وتريد إنتاج أواني القهوة يمكن استخدام تاريخ محمصة كنموذج النمو المحتمل. 4. طريقة دلفي - تعتمد اعتمادا كبيرا على اختيار الأفراد المناسبين الذين سيستخدمون بشكل حكيم لتوليد التوقعات. كل شخص لديه نفس الوزن (أكثر عدلا). وعادة ما يتم تحقيق نتائج مرضية في 3 جولات. الهدف - التخطيط التعاوني والتنبؤ والتجديد (كبفر) لتبادل المعلومات الداخلية المختارة على خادم ويب مشترك من أجل توفير آراء موثوقة وطويلة الأجل في المستقبل من الطلب في سلسلة التوريد. يجب أن يكون لديك جافا سكريبت تمكين لعرض هذا الموقع . يرجى تغيير تفضيلات المتصفح لتمكين جافا سكريبت وإعادة تحميل هذه الصفحة. مفتاح الطلب إدارة الطلب إدارة الطلب التابعة تعريف الطلب المستقل تعريف أنواع التنبؤ تحليل السلاسل الزمنية تقنيات محددة في التنبؤ جذور العشب أبحاث السوق إجماع الفريق تماثل تاريخي طريقة دلفي تحليل السلاسل الزمنية التحرك البسيط المتوسط ​​المتوسط ​​التحرك الموجز المتوسط ​​الأسي التماسك الأسي التماسك التصحيح المعزز ألفا ثابت (945 (948) تحديد أخطاء التنبؤ المحددة مصادر خطأ قياس الخطأ الانحراف المطلق المتوسط ​​(ماد) تعريف إشارة التعقب تعريف الانحدار الخطي التحليل التنبؤ الانحداري الخطي التحلل المحدد للتسلسل الزمنيالتنبؤ بالعلاقات العرضية تحليل العلاقة بين الانحدار المتعدد تحليل الانحدار المتعدد التركيز على التنبؤ التنبؤ بالتركيز التنبؤ المحدد على الويب: التخطيط التعاوني، والتنبؤ، والتجديد (كبفر) تعتبر كبفر ديفيندفوريكاستس حيوية لكل منظمة من مؤسسات الأعمال، قرار إدارة النمل. في حين أن التوقعات ليست مثالية تماما بسبب الطبيعة الديناميكية لبيئة الأعمال الخارجية، فإنه مفيد لجميع مستويات التخطيط الوظيفي والتخطيط الاستراتيجي والتخطيط للميزانية. يستخدم صناع القرار التنبؤات لاتخاذ العديد من القرارات الهامة فيما يتعلق بالاتجاه المستقبلي للمنظمة. ويمكن أن تكون تقنيات التنبؤ ونماذجه نوعية وكمية، ويعتمد مستوى تطوره على نوع المعلومات وأثر القرار. ويتوقف نموذج التنبؤ الذي ينبغي أن تعتمده الشركة على عدة عوامل منها: التنبؤ بالأفق الزمني، وتوافر البيانات، والدقة المطلوبة، وحجم ميزانية التنبؤ، وتوافر الموظفين المؤهلين. وتوجد إدارة الطلب لتنسيق ومراقبة جميع مصادر الطلب بحيث يمكن استخدام النظام الإنتاجي بكفاءة وتقديم المنتج في الوقت المحدد. ويمكن أن يعتمد الطلب إما على الطلب على منتجات أو خدمات أخرى أو مستقل لأنه لا يمكن استخلاصه مباشرة من المنتجات الأخرى. يمكن تصنيف التنبؤات إلى أربعة أنواع أساسية: التحليل النوعي، السلاسل الزمنية، العلاقات السببية، والمحاكاة. ويمكن أن تشمل التقنيات النوعية في التنبؤ التنبؤ على مستوى القاعدة الشعبية، وأبحاث السوق، وإجماع الفريق، والتشبيه التاريخي، وطريقة دلفي. تحاول نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية التنبؤ بالمستقبل بناء على البيانات السابقة. يتم استخدام توقعات متوسط ​​متحرك بسيط عندما يكون الطلب على منتج أو خدمة ثابتا دون أي تغيرات موسمية. وتختلف توقعات المتوسط ​​المتحرك المرجح للأوزان، نظرا لعامل معين، وبالتالي فهي قادرة على تغيير الآثار بين البيانات الحالية والسابقة. ويحسن التجانس الأسي على توقعات المتوسط ​​المتحرك البسيط والمرجح منذ أن تميل الأسية إلى اعتبار نقاط البيانات الأحدث أكثر أهمية. لتصحيح أي اتجاه صعودا أو هبوطا في البيانات التي تم جمعها على مدى فترات زمنية لتمهيد الثوابت تستخدم. ألفا هو ثابت تمهيد، في حين دلتا يقلل من تأثير الخطأ الذي يحدث بين الفعلية والتوقعات. أخطاء التنبؤ هي الفرق بين قيمة التوقعات وما حدث بالفعل. جميع التوقعات تحتوي على درجة معينة من الخطأ ولكن من المهم التمييز بين مصادر الخطأ وقياس الخطأ. مصادر الخطأ هي أخطاء عشوائية والتحيز. وتوجد قياسات مختلفة لوصف درجة الخطأ في التنبؤات. تحدث أخطاء التحيز عند حدوث خطأ، أي عدم تضمين المتغير الصحيح أو تحويل الطلب الموسمي. في حين لا يمكن الكشف عن أخطاء عشوائية، فإنها تحدث عادة. وتشير إشارة التتبع إلى ما إذا كان المتوسط ​​المتوقع يواكب أي تغيرات في الطلب على الحركة. إن الانحراف المطلق أو المتوسط ​​المطلق هو أيضا أداة بسيطة ومفيدة في الحصول على إشارات التتبع. أداة التنبؤ أكثر تعقيدا لتحديد العلاقة الوظيفية بين اثنين أو أكثر من المتغيرات المترابطة هو الانحدار الخطي. ويمكن استخدام هذا للتنبؤ بمتغير واحد نظرا لقيمة أخرى. ومن المفيد لفترات زمنية أقصر لأنها تفترض علاقة خطية بين المتغيرات. محاولة التنبؤ السببية العلاقة لتحديد وقوع حدث واحد على أساس وقوع حدث آخر. يحاول التنبؤ بالتركيز عدة قواعد تبدو منطقية وسهلة الفهم لعرض البيانات السابقة في المستقبل. واليوم تتوفر العديد من برامج التنبؤ بالكمبيوتر للتنبؤ بسهولة بالمتغيرات. وعند اتخاذ قرارات طويلة الأجل بناء على توقعات مستقبلية، ينبغي توخي الحذر الشديد لتطوير التنبؤات. وبالمثل، ينبغي استخدام نهج متعددة للتنبؤ.