Meia de média em movimento

Média de mudança ponderada O algoritmo de média móvel ponderada suaviza os dados da série de tempo, ao mesmo tempo em que dá mais importância a certos períodos de tempo. Muitas vezes, é usado para criar uma previsão de vendas para produtos maduros com números de vendas bastante estáveis. Média móvel ponderada (rolamento 3 períodos) Cálculo Como com o algoritmo de média móvel simples, a média móvel ponderada analisa dados de séries temporais criando uma série de médias para diferentes subconjuntos de valores medidos em diferentes subconjuntos de períodos. No entanto, neste caso, as médias para os subconjuntos são calculadas multiplicando os valores das figuras-chave por pesos predefinidos e a soma desses valores multiplicados é dividida pela soma dos pesos. Assim, uma média ponderada é calculada como uma previsão ex-post para um número fixo de períodos. Como um passo seguinte, o algoritmo muda o cálculo de um período para o futuro, ainda considerando m períodos para o cálculo. A média ponderada dos últimos períodos históricos será a previsão para o primeiro período futuro. Cada valor histórico é ponderado com o respectivo peso desse período. A previsão resultante é um número constante ao qual alguns subconjuntos dos dados da série temporal contribuem mais do que outros. A previsão ex-post é, portanto, calculada da seguinte forma: Cálculo das variáveis ​​de previsão ex-post usadas: X1, X2. Xn série de tempo valores m do tamanho do subconjunto W1, W2. Wn pesos i m. N e 0 lt m n A previsão é calculada da seguinte forma: Cálculo das variáveis ​​de previsão utilizadas: X1, X2. Xn série de tempo valores m do tamanho do subconjunto W1, W2. Wn pesos i m. N e 0 lt mn Além de especificar os números-chave para a previsão e a previsão ex-post, você precisa fazer as seguintes configurações se quiser usar o algoritmo da média móvel ponderada em seu modelo: Fonte dos pesos O valor-chave usado para Armazenando os pesos pelos quais o sistema deve multiplicar os dados da série temporal Número de períodos O comprimento dos subconjuntos na série temporal para a qual a média móvel é calculada. Por exemplo, se você selecionar 3 para esta configuração e definir a periodicidade para o mês, o algoritmo calcula a média para os meses 1, 2 e 3, então para os meses 2, 3 e 4, e assim por diante, avançando no histórico horizonte. Estender o Cálculo para Períodos Futuros Se você selecionar esta opção, a lógica da média móvel ponderada será transferida dos últimos períodos no passado para os períodos no futuro. Para obter mais informações, veja a descrição da mesma configuração na Média de Movimento Simples. Definição do modelo médio móvel ajustado No modelo de média móvel ponderada (estratégia de previsão 14), todo valor histórico é ponderado com um fator do grupo de ponderação no perfil de previsão univariada . Fórmula para a média móvel ponderada O modelo de média móvel ponderada permite que você pesa mais os dados históricos recentes do que dados mais antigos ao determinar a média. Você faz isso se os dados mais recentes forem mais representativos do que a demanda futura será do que dados mais antigos. Portanto, o sistema pode reagir mais rapidamente a uma mudança de nível. A precisão deste modelo depende em grande parte da sua escolha de fatores de ponderação. Se o padrão das séries temporais mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ao criar um grupo de ponderação, você insere os fatores de ponderação como porcentagens. A soma dos fatores de ponderação não precisa ser de 100. Nenhuma previsão ex-post é calculada com esta estratégia de previsão. SAP Consulting Platinum Level Consultores SAP Com uma média de mais de 10 anos de implementação SAP e experiência em equipe do projeto, nossa equipe de Platinum Os consultores SAP de nível se juntarão à sua equipe de projeto e oferecerão melhores serviços de consultoria em classe. Ao tirar proveito de seus anos de experiência e ter visto tudo, eles irão ajudá-lo a navegar através de Continue lendo lutando para determinar qual método de previsão de SAP usar o complicado jogo de adivinhação revelado. Eu tenho uma confissão. Eu tenho ensinado o Planejamento baseado em Consumo de SAP como parte da minha classe de Gerenciamento de Materiais que ensinei durante mais de uma década e quando chego à visão de Previsão do mestre de materiais, eu digo a meus alunos que eles precisam ser um estatístico para entender verdadeiramente Todos os campos. Eu tenho desenvolvido uma nova classe para um cliente durante a semana passada e tive que finalmente morder a bala e mergulhar mais fundo nesses campos obscuros. Agora, eu sou engenheiro industrial e de operações por grau e eu passei estatísticas na faculdade com um sólido A, na verdade. Mas nunca apliquei os conceitos no mundo real. Meu professor atendeu nossa atenção ao relacionar todas as estatísticas usadas nos métodos de previsão para apostar em uma abordagem única, mas funcionou. Se eu tivesse ido a Las Vegas e aplicado o que aprendi, talvez eu não esteja escrevendo este blog, provavelmente estaria relaxando em um Praia em algum lugar. Mas, agora eu preciso aplicar esses conceitos à Previsão de Inventário. Nesta série de artigos, vou definir os campos-chave na visão de Previsão do Mestre de Materiais e, em seguida, fornecer exemplos de cada tipo de Modelo de Previsão. Na visão de Previsão de Mestre de Materiais, existe um campo denominado Modelo de Previsão, veja abaixo: As opções do modelo de previsão são vistas na tela abaixo: Cada dia desta semana, publicarei outro blog nos vários modelos com exemplos reais de quando Para usá-los. Antes de eu pular nos modelos, primeiro mergulhemos nesse tipo de Planejamento de Previsão, e quando você o usaria. Então, se você optar por usar o VV, lembre-se de que, se os picos de demanda, não poderão reagir a esse ponto, ele continuará a planear com base na previsão. A VV fornece a automação muito preferida quando você permite que a SAP gere sua previsão com base no consumo histórico, mas você precisa usar as ferramentas fornecidas para avaliar a precisão das suas previsões. Olhando para o total do erro nos resultados da previsão, você poderá determinar a forma como a previsão é diferente do consumo histórico. É calculado subtraindo os valores de previsão anteriores do que foi consumido. Um grande erro total deve indicar que você não pode ter selecionado o modelo de previsão correto. Também é visto na tela de resultados de previsão o Desvio Absorvente Médio (MAD). Ele fornece uma medida de quanto o consumo real se desvia da previsão. No slide acima, você pode ver o cálculo de MAD. Leve um minuto e considere a questão do desafio. Pronto para a resposta Quanto menor o MAD, melhor será a previsão quanto menor o desvio médio, melhor. Felizmente, você conseguiu direito. O próximo campo que vou discutir é o limite de rastreamento, mostrado na captura de tela abaixo: O sinal de rastreamento é calculado dividindo o valor de previsão (FS) para o período pelo MAD. Quando o limite de rastreamento excede o sinal de rastreamento, uma mensagem de exceção é ativada. É possível que o sistema use uma nova seleção de modelo automaticamente quando isso acontecer. Nos próximos artigos do blog, irei fornecer exemplos detalhados dos seguintes Métodos de Previsão: Constante do Modelo Constante com Modelo de Tendência do Modelo Smoothing Modelo Sazonal Modelo da Tendência Sazonal Modelo Médio Variável Modelo Médio Médio Ponderado Seleção Automática do Modelo Eu também publicarei outro artigo sobre Previsão de Configuração de O seguinte: Grupos de ponderação para a média móvel ponderada Definir os requisitos de divisão de previsões para o MRP Compartilhe isso: Written by Jocelyn Hayes Fundador do Platinum ERP, Jocelyn incorpora as habilidades e a experiência de um Consultor e Treinador Platinum SAP. Nos últimos 15 anos, ela vem transferindo seu vasto conhecimento da SAP para clientes da SAP através de treinamento tradicional, eLearning, oficinas virtuais, falando em conferências, treinamento individual e consultoria. A Jocelyn também é certificada para facilitar os eventos do jogo ERPsim SAP Simulation globalmente e considera fortemente que o jogo deve ser o primeiro passo em todos os usuários SAP que aprendem o caminho. Jocelyn decidiu iniciar o Platinum ERP para transição e compartilhar suas técnicas com outros consultores de nível Platinum e desenvolver uma empresa de conhecimento SAP de classe mundial. Jocelyn pode ser alcançado em Jocelyn. HayesPlatinumERP.