Média móvel simples O segundo método ad-hoc é a média móvel simples. Em que os valores anteriores são utilizados para encontrar o parâmetro mais adequado que dá o menor erro de previsão. A parte crucial neste método é a escolha correta do número de períodos obtidos na previsão. Weatherford e Kimes (2003) estavam testando 2 8211 8 períodos e mostraram que o erro mais baixo deu uma média móvel de 8 períodos. A previsão matematicamente é calculada da seguinte forma: onde F (t1) - forecast na demanda de quarto no período t1, x 8211 é o número de salas vendidas no período i, N-o número de períodos passados (Phumchusri e Mongkolkul, 2017). A média móvel simples é simples, rápida para calcular e responder mais rapidamente às mudanças na demanda quando o período N é pequeno. No entanto, este método tem duas desvantagens principais. Em primeiro lugar, assume que as observações mais recentes são melhores preditores do que os dados mais antigos. Em segundo lugar, quando os dados exibem tendência ascendente ou descendente, o método será constantemente ultrapassado ou subestimado. Para lidar com essas tendências, Talluri e Van Ryzin (2004) recomendam a utilização de média móvel dupla ou tripla. A aplicação deste método em nosso conjunto de dados está disponível aqui: Média de Movimento Simples Na nossa aplicação deste método de previsão habilitado para alcançar MAPE de 4, qual é um exemplo muito bom. No entanto, como foi mencionado anteriormente, esse método é um preditor pobre quando a demanda é mais instável. O gráfico a seguir mostra essa situação, onde o MAPE foi de 60 (no modelo 2 8211, valores previstos 1: 2 períodos) e 55 (no modelo 8 8211, valores previstos2: 8 períodos). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2017) Demanda de quarto de hotel através de informações de reserva observada. Procedimentos da Conferência de Sistemas de Gerenciamento de Ampliação de Engenharia Industrial da Ásia-Pacífico 2017, pp. 1978-1985 Talluri, K. e Van Ryzin, G. (2004) A teoria e a prática de gerenciamento de receita. Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, L. R. Amp Kimes, S. E. (2003). Uma comparação dos métodos de previsão para gerenciamento de receita hoteleira. Revista Internacional de Previsão. Vol. 19, não. 3, pp. 401-415. Compartilhe o Mecanismo de PesquisaMétodo de Previsão Média em Movimento: Prós e Contras Oi, AME seu Post. Estava pensando se você poderia elaborar mais. Usamos o SAP. Nela há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você verificar esta opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado muda. Não consigo descobrir o que esta inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual resultado de previsão é o melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas nas quantidades MAD e Error, stock de segurança e ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi, obrigado por explicar com tanta eficiência é também o gd. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Postagens mais populares Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar os pontos de dor que afetam o cliente e o negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Comece com downloads gratuitos Capítulo 11 - Preendimento de gerenciamento de demanda Previsão 1. A previsão perfeita é praticamente impossível 2. Ao invés de procurar a previsão perfeita, é muito mais importante estabelecer a prática de revisão contínua da previsão e aprender a viver com informações imprecisas Previsão 3. Na previsão, uma boa estratégia é usar 2 ou 3 métodos e procurá-los para o ponto de vista comum. 2. Fontes básicas de demanda 1. Demanda dependente - demanda de produtos ou serviços causada pela demanda por outros produtos ou serviços. Não é possível que a empresa possa fazer, deve ser cumprida. 2. Demanda independente - demanda que não pode ser diretamente derivada da demanda por outros produtos. Firma pode: a) assumir um papel ativo para influenciar a demanda - aplicar pressão sobre sua força de vendas b) assumir um papel passivo para influenciar a demanda - se uma empresa estiver executando em uma capacidade total, talvez não queira fazer nada sobre demanda. Outras razões são competitivas, legais, ambientais, éticas e morais. Tente prever o futuro com base em dados anteriores. 1. Curto prazo - menos de 3 meses - decisões táticas, como o reabastecimento de inventário ou agendamento de EEs no curto prazo 2. Médio prazo - 3 M-2Y - capturar efeitos sazonais, como os clientes respondem a um novo produto 3. Longo prazo - mais do que 2 anos. Identificar grandes pontos decisivos e detectar tendências gerais. A regressão linear é um tipo especial de regressão onde as relações entre variáveis formam uma linha reta Y abX. Variação dependente de Y a - Intercepção de Y b - inclinação X - variável independente É usado para previsão de longo prazo de ocorrências importantes e planejamento agregado. É usado para ambos, previsão de séries temporais e previsão de relacionamento casual. É a técnica de previsão mais utilizada. As ocorrências mais recentes são mais indicativas do futuro (maior valor previsível) do que as do passado mais distante. Devemos dar mais peso aos períodos de minério nos últimos tempos na previsão. Cada incremento no passado é diminuído por (1- alfa). Quanto maior o alfa, mais próxima a previsão segue o real. Pontuação mais recente alfa (1-alfa) na 0 Dados um período de tempo mais antigo alfa (1-alfa) na 1 Dados dois períodos de tempo mais antigo alfa (1-alfa) na 2 Qual dos seguintes métodos de previsão é muito dependente da seleção do Indivíduos certos que serão utilizados de forma crítica para gerar a previsão O valor deve estar entre 0 e 1 1. 2 ou mais valores predeterminados de Alpha - dependendo do grau de erro, são usados valores diferentes de Alpha. Se o erro for grande, o Alpha é 0.8, se o erro for pequeno, o Alfa é 0.2 2. Valores calculados de Alfa - erro real suavizado exponencialmente dividido pelo erro absoluto exponencialmente sufocado. Técnicas qualitativas em previsão Conhecimento de especialistas e exigem muito julgamento (novos produtos ou regiões) 1. Pesquisa de mercado - procurando novos produtos e idéias, gostos e desgostos sobre produtos existentes. Principalmente Pesquisas amp ENTREVISTAS 2. Painel Consenso - a idéia de que 2 cabeças são melhores do que uma. O painel de pessoas de uma variedade de posições pode desenvolver uma previsão mais confiável do que um grupo mais estreito. O problema é que menores níveis de EE são intimidados por níveis mais altos de gerenciamento. O julgamento executivo é usado (o nível mais alto de gerenciamento está envolvido). 3. Analogia histórica - uma empresa que já produz torradeiras e quer produzir potes de café pode usar o histórico da torradeira como um modelo de crescimento provável. 4. Método Delphi - muito dependente da seleção dos indivíduos certos que serão usados de forma crítica para realmente gerar a previsão. Todos têm o mesmo peso (mais justo). Resultados satisfatórios geralmente são alcançados em 3 rodadas. OBJETIVO - Planejamento, Previsão e Reabastecimento Colaborativo (CPFR) Para trocar informações internas selecionadas em um servidor da Web compartilhado, a fim de fornecer visões futuras confiáveis e de longo prazo sobre a demanda na cadeia de suprimentos.
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