Demanda Média Em Movimento

Na prática, a média móvel proporcionará uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou se mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo significará os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra as séries temporais usadas para ilustração juntamente com a demanda média da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então, torna-se constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média, um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que em qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas em conjunto com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas médias móveis para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente da figura. Para as três estimativas, a média móvel está atrasada por trás da tendência linear, com o atraso crescente com m. O atraso é a distância entre o modelo e a estimativa na dimensão temporal. Por causa do atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um momento específico no valor médio do modelo e o valor médio previsto pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e tendência do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não combinam essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes ele começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada pela mudança das curvas para a direita. O atraso e o desvio aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e a polarização de um período de previsão para o futuro em relação aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel é baseado na suposição de uma média constante, e o exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parcela do período de estudo. Uma vez que as séries em tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para esses resultados. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menores. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero e a variância do erro é composta por um termo que é uma função e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de observações m, assumindo que os dados provêm de uma população com um meio constante. Este termo é minimizado fazendo m o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar as previsões sensíveis às mudanças, queremos m o mais pequeno possível (1), mas isso aumenta a variação do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Comparadas com a tabela acima, os índices do período são deslocados em -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro médio móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11,1. O erro então é -5.1. O desvio padrão e o Desvio Médico Médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente. Cálculo da Demanda Média A qualidade dos dados de demanda que o cliente envia para SAP Supply Network Collaboration (SAP SNC) pode variar muito de acordo com a técnica de previsão. O cliente está usando. O SAP SNC, portanto, usa métodos de média para calcular a média das demandas reais para um horizonte de demanda média particular. O SAP SNC exibe as demandas médias na grade de planejamento na figura da demanda média do Monitor SMI e no Monitor de Reabastecimento MinMax. Estão disponíveis os seguintes métodos de média: Método de cálculo médio em movimento Com este método, o SAP SNC calcula a demanda média com base em médias móveis calculadas a partir de três conjuntos de demanda média. Método de cálculo da média aritmética Com este método, o SAP SNC calcula a demanda média com base em um cálculo da média aritmética de um conjunto de demanda. O estoque projetado pode levar em conta as demandas médias em vez das demandas reais. Você pode, portanto, planejar com base em demandas médias. Método de média baseado na média móvel A média móvel distingue-se da seguinte maneira: a soma das demandas médias é igual à soma das demandas reais no horizonte de demanda média. O desenvolvimento da demanda média ao longo do tempo se mantém o mais próximo possível do desenvolvimento da demanda real. O princípio do método de média é que o SAP SNC calcula vários conjuntos de demandas médias das demandas reais no horizonte de demanda média. Em seguida, calcula a média desses conjuntos. Para um conjunto de demanda, o SAP SNC divide o horizonte de demanda média em vários segmentos de tempo e mede as demandas em cada segmento de tempo. Para fazer isso, o SAP SNC acrescenta as demandas reais nos períodos de planejamento em um segmento de tempo e depois divide a soma pelo número de períodos de planejamento. A demanda média de um período de planejamento em um segmento de tempo é, portanto, a média aritmética das demandas neste segmento de tempo. Os vários conjuntos de demanda distinguem-se pela forma como o SAP SNC divide o horizonte de demanda média nos segmentos de tempo a partir dos quais calcula a média em cada caso. No primeiro conjunto de demanda, o primeiro segmento de tempo é um período de planejamento. O SAP SNC divide o resto do horizonte de demanda média em segmentos de tempo com a mesma duração que o período de média. (Dependendo da duração do horizonte de demanda média, o segmento da última vez pode ser menor do que um período de média.) No segundo conjunto de demanda, o segmento de primeira vez compreende dois períodos de planejamento e o resto é dividido em períodos de média. No terceiro conjunto de demanda, o segmento da primeira vez contém três períodos, e assim por diante. O número de períodos de planejamento no período de média ou no horizonte de demanda média determina a quantidade de demanda que o SAP SNC calcula: o número de conjuntos de demanda é igual ao número de períodos de planejamento no período de média ou no horizonte de demanda média, qualquer que seja o valor é menor. A demanda média final de um período de planejamento é a média aritmética das demandas médias no período de planejamento dos vários conjuntos de demanda. Para obter mais informações, consulte Exemplo: Cálculo com base na média móvel. Método de média baseado na média aritmética Este método é baseado em um cálculo da média aritmética das demandas reais. O SAP SNC calcula valores de demanda média para os períodos de planejamento no horizonte de demanda média. Para determinar o valor médio da demanda para um determinado período de planejamento no horizonte de demanda média, o SAP SNC calcula a demanda média média por um intervalo de tempo cuja duração é dada pelo período de média e que começa com o período considerado. O SAP SNC atribui esse valor de demanda médio ao período considerado. No método de cálculo da média aritmética, a soma das demandas médias calculadas não é igual à soma das demandas reais. Para obter mais informações, consulte Exemplo: Cálculo com base na média média aritmética. Usando Demandas Médicas em Estoque Projetado A fórmula para estoque projetado no SAP SNC pode levar em conta as demandas reais ou as exigências médias. Para que o estoque projetado tenha em conta as demandas médias, você deve definir uma fórmula correspondente que use o valor-chave para a demanda média em vez do valor-chave para a demanda real. Altere, por exemplo, a fórmula padrão para o estoque projetado de acordo. Você define a fórmula no Customizing da Colaboração da rede de suprimentos no Repositório de reabastecimento Planejando o estoque projetado Defina perfis para o estoque projetado e a demanda SNI BAdI: Cálculo da demanda média Se você deseja usar um método de cálculo alternativo para a demanda média, você pode usar O Business Add-In (BAdI) BAdI: Cálculo médio da demanda (SCASMIAVGDEMAND) para implementar seu próprio cálculo médio da demanda. Você pode implementar o BAdI no Customizing da Colaboração de Rede de Suprimentos em Suplementos de Negócios (BAdIs) para as Configurações Básicas do SAP SNC. Estoque Projetado. Se você ativar o BAdI, ele substitui os métodos padrão. Você deve desativá-lo antes que você possa usar os métodos de média padrão novamente. Fim da cautela. Atividades Você faz as configurações para calcular a demanda média no Customizing da Colaboração da rede de suprimentos no Reposicionamento Reposição Planejamento Projetado estoque atribuir perfis para o estoque projetado. Você também pode fazer configurações na interface do usuário SAP SNC Web em Configurações do monitor SMI. Métodos de previsão média móvel: 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 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