Gewichteter gleitender Durchschnitt Der gewichtete gleitende Mittelalgorithmus glättet die Zeitreihendaten, während er bestimmten Zeitperioden eine größere Bedeutung gibt. Es wird oft für die Erstellung einer Umsatzprognose für reife Produkte mit ziemlich stabilen Verkaufszahlen verwendet. Gewichteter gleitender Durchschnitt (rollierende 3 Perioden) Berechnung Wie bei dem einfachen gleitenden Durchschnittsalgorithmus analysiert der gewichtete gleitende Durchschnitt die Zeitreihendaten, indem eine Reihe von Durchschnittswerten für verschiedene Teilmengen von Werten erstellt wird, die in verschiedenen Teilmengen von Perioden gemessen werden. Jedoch werden in diesem Fall die Mittelwerte für die Teilmengen berechnet, indem die Kennzahlenwerte mit vordefinierten Gewichten multipliziert werden und die Summe dieser multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte dividiert wird. Somit wird ein gewichteter Durchschnitt als Ex-post-Prognose für eine feste Anzahl von Perioden berechnet. Als nächsten Schritt verschiebt der Algorithmus die Berechnung eine Periode in die Zukunft, wobei noch m Perioden für die Berechnung berücksichtigt werden. Der gewichtete Durchschnitt der letzten m historischen Perioden wird die Prognose für die erste künftige Periode sein. Jeder historische Wert wird mit dem jeweiligen Gewicht dieser Periode gewichtet. Die resultierende Prognose ist eine konstante Zahl, zu der einige Teilmengen der Zeitreihendaten mehr beitragen als andere. Die Ex-post-Prognose wird daher wie folgt berechnet: Berechnung der verwendeten Ex-post Prognosevariablen: X1, X2. Xn Zeitreihenwerte m die Größe der Teilmenge W1, W2. Wn Gewichte i m. N und 0 lt m n Die Prognose berechnet sich wie folgt: Berechnung der prognostizierten Variablen: X1, X2. Xn Zeitreihenwerte m die Größe der Teilmenge W1, W2. Wn Gewichte i m. N und 0 lt mn Abgesehen von der Spezifizierung der Kennzahlen für die Prognose und die Ex-post-Prognose müssen Sie folgende Einstellungen vornehmen, wenn Sie den gewichteten gleitenden Durchschnittsalgorithmus in Ihrem Modell verwenden möchten: Quelle der Gewichte Die Kennzahl, die verwendet wird Speichern der Gewichtungen, mit denen das System die Zeitreihendaten multiplizieren soll Anzahl der Perioden Die Länge der Teilmengen in der Zeitreihe, für die der gleitende Durchschnitt berechnet wird. Wenn Sie z. B. 3 für diese Einstellung auswählen und die Periodizität auf Monat einstellen, berechnet der Algorithmus den Durchschnitt für die Monate 1, 2 und 3, dann für die Monate 2, 3 und 4 und so weiter innerhalb der Historie Horizont. Berechnung auf zukünftige Perioden verlängern Wenn Sie diese Option auswählen, wird die gewichtete gleitende Durchschnittslogik von den letzten Perioden in der Vergangenheit auf die zukünftigen Perioden übertragen. Weitere Informationen finden Sie in der Beschreibung der gleichen Einstellung in Simple Moving Average. Weight Moving Average Modelldefinition In dem gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell (Prognosestrategie 14) wird jeder historische Wert mit einem Faktor der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet . Formel für den gewichteten gleitenden Durchschnitt Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell ermöglicht es Ihnen, aktuelle historische Daten stärker als ältere Daten zu gewichten, wenn Sie den Durchschnitt bestimmen. Sie tun dies, wenn die neueren Daten repräsentativer sind, was zukünftige Nachfrage als ältere Daten sein wird. Daher kann das System schneller auf eine Niveauänderung reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend von der Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Beim Anlegen einer Gewichtungsgruppe tragen Sie die Gewichtungsfaktoren in Prozent ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Mit dieser Prognosestrategie wird keine Ex-post-Prognose berechnet. SAP Consulting Platinum Level SAP Berater Mit durchschnittlich über 10 Jahren SAP-Implementierung und Projektteam-Erfahrung, unser Team von Platinum Level SAP Berater werden Ihr Projekt-Team beitreten und bieten beste in der Klasse Beratungsleistungen. Während der Zeichnung aus ihrer jahrelangen Erfahrung und alles gesehen haben, werden sie Ihnen helfen, navigieren durch Continue Reading Struggling, um festzustellen, welche SAP Forecasting Methode zu verwenden Das komplizierte Vermutung Spiel enthüllte. Ich habe ein Geständnis. Ich unterrichte SAP Consumption Based Planning als Teil meiner Materialmanagement-Klasse, die ich seit über einem Jahrzehnt gelehrt habe, und wenn ich zur Prognose-Sicht des Materialstamms gelange, sage ich meinen Schülern, dass sie ein Statistiker sein müssen, um wirklich zu verstehen Alle Felder. Ich habe in der letzten Woche eine neue Klasse für einen Kunden entwickelt und musste schließlich die Kugel beißen und tiefer in diese düsteren Felder tauchen. Jetzt bin ich ein Industrie-und Operations Engineer von Grad und ich bestand Statistiken in der Schule mit einem soliden A, tatsächlich. Aber ich habe nie wirklich die Begriffe in der realen Welt angewandt. Mein Professor hielt unsere Aufmerksamkeit durch die Verknüpfung aller Statistiken in Prognosemethoden verwendet, um Glücksspiel ein einzigartiger Ansatz, aber es funktionierte. Hätte ich nach Vegas gegangen und angewendet, was ich gelernt habe, kann ich nicht schreiben dieses Blog, würde ich wahrscheinlich auf einer entspannenden Strand irgendwo. Aber jetzt muss ich diese Konzepte auf Inventory Forecasting anwenden. In dieser Artikelserie definiere ich die Schlüsselfelder in der Prognoseansicht des Materialstamms und gibt dann ein Beispiel für jede Art von Prognosemodell. In der Sicht Materialstammvorhersage gibt es ein Feld mit dem Namen Prognosemodell (siehe unten): Die Prognosemodelloptionen sind auf dem folgenden Screenshot zu sehen: Jeden Tag in dieser Woche werde ich ein neues Blog über die verschiedenen Modelle mit einigen realen Weltbeispielen veröffentlichen Zu verwenden. Bevor ich in die Modelle springen, können wir zuerst tauchen in diese Art der Planung Vorhersage, und wenn Sie es verwenden würde. Also, wenn Sie VV gewählt haben, denken Sie daran, dass, wenn die Nachfrage Spikes, wird es nicht in der Lage, auf diese Spike es wird auch weiterhin auf der Grundlage der Prognose zu planen. VV bietet die viel bevorzugte Automatisierung, wenn Sie SAP Ihre Prognose basierend auf historischen Verbrauch zu generieren, aber Sie müssen die Werkzeuge zur Verfügung gestellt, um zu überprüfen, wie genau Ihre Prognosen wurden. Mit Blick auf die Fehlergesamtmenge auf die Prognoseergebnisse können Sie bestimmen, wie unterschiedlich die Prognose vom historischen Verbrauch ist. Sie wird berechnet, indem die vorherigen Prognosewerte vom verbrauchten Wert subtrahiert werden. Eine große Fehlersumme sollte darauf hinweisen, dass Sie möglicherweise nicht das richtige Prognosemodell ausgewählt haben. Auch auf dem Prognoseergebnis-Bildschirm ist die Mittlere Absolute Abweichung (MAD) zu sehen. Es ist ein Maß dafür, wie viel tatsächlicher Verbrauch von der Prognose abweicht. In der obigen Folie sehen Sie die Berechnung von MAD. Nehmen Sie sich eine Minute und überlegen Sie die Herausforderung Frage. Bereit für die Antwort Je kleiner der MAD, desto besser die Prognose, je kleiner die durchschnittliche Abweichung, desto besser. Hoffentlich haben Sie es richtig Das nächste Feld, das ich besprechen wird, ist die Spurverfolgungsgrenze, die in dem folgenden Screenshot angezeigt wird: Das Tracking-Signal wird berechnet, indem der Prognosewert (FS) für den Zeitraum durch den MAD dividiert wird. Wenn die Nachführgrenze das Nachlaufsignal überschreitet, wird eine Ausnahmemeldung ausgelöst. Es ist möglich, dass das System automatisch eine neue Modellauswahl verwendet, wenn dies geschieht. In den folgenden Blogartikeln werde ich detaillierte Beispiele für die folgenden Prognosemethoden anbieten: Konstantes Modell Konstante mit Smoothing Modell Trend Modell Saisonales Modell Saisonales Modell Modell Moving Average Modell Gewichtetes Moving Average Modell Automatische Modellauswahl Ich werde auch einen anderen Artikel über Forecasting Configuration of Folgende: Gewichtungsgruppen für gewichteten gleitenden Durchschnitt Festlegung der Aufteilung der Prognosen Anforderungen für MRP Share this: Geschrieben von Jocelyn Hayes Gründer von Platinum ERP, verkörpert Jocelyn die Fähigkeiten und Erfahrungen eines Platinum SAP Berater und Trainer. Seit 15 Jahren überträgt sie ihr umfangreiches SAP Wissen durch traditionelle Schulungen, eLearning, virtuelle Workshops, Konferenzen, individuelles Coaching und Consulting an SAP Kunden. Jocelyn ist auch zertifiziert, um ERPsim SAP Simulation Spielereignisse weltweit zu erleichtern und fühlt sich stark das Spiel sollte der erste Schritt in allen SAP-Benutzer Lernpfad sein. Jocelyn beschloss, Platinum ERP zu starten, um den Übergang zu ermöglichen und ihre Techniken mit anderen Platin-Level-Beratern zu teilen und ein erstklassiges SAP Knowledge-Unternehmen zu entwickeln. Jocelyn kann erreicht werden bei Jocelyn. HayesPlatinumERP.
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