Předpověď poptávky - Demand forecasting

Předpověď poptávky je obor prediktivní analytika[1] která se snaží porozumět a předvídat poptávku zákazníků s cílem optimalizovat rozhodnutí o dodávkách prostřednictvím podnikového dodavatelského řetězce a řízení podniku. Prognóza poptávky zahrnuje kvantitativní metody, jako je použití data, a zejména historické údaje o prodeji, jakož i statistické techniky z testovací trhy. Předpověď poptávky lze použít při plánování výroby, řízení zásob a občas při hodnocení budoucích požadavků na kapacitu nebo při rozhodování o tom, zda vstoupit do nový trh.

Metody

Kvalitativní hodnocení

Prognóza poptávky na základě znaleckého posudku. Některé typy v této metodě jsou,

Kvantitativní hodnocení

Ostatní jsou následující

  1. klouzavý průměr
    klouzavý průměr
    Metody projekce časových řad
  2. přední indikátor
    přední indikátor
    Kauzální metody
    • Metoda řetězového poměru
    • Metoda úrovně spotřeby
    • Metoda konečného použití
    • Přední indikátor metoda

Výpočet přesnosti předpovědi poptávky

Výpočet přesnosti předpovědi poptávky je proces určování přesnosti předpovědí týkajících se poptávky zákazníků po produktu.[2][3] Porozumění a předvídání poptávky zákazníků je pro výrobce a distributory zásadní, aby se vyhnuli vyprodání zásob a udrželi přiměřenou úroveň zásob. I když prognózy nejsou nikdy dokonalé, je nutné se připravit na skutečnou poptávku. V zájmu udržení optimalizovaného inventáře a efektivního dodavatelského řetězce jsou nezbytné přesné předpovědi poptávky.

Výpočet přesnosti předpovědí dodavatelského řetězce

Přesnost prognózy v dodavatelském řetězci se obvykle měří pomocí Průměrná absolutní chyba procenta nebo MAPE. Statisticky MAPE je definován jako průměr procentuálních chyb.

Většina odborníků však definuje a používá MAPE jako střední absolutní odchylku dělenou průměrným prodejem, což je pouze objemově vážený MAPE, označovaný také jako poměr MAD / střední. To je stejné jako vydělení součtu absolutních odchylek celkovým prodejem všech produktů. Tento výpočet , kde A je skutečná hodnota a F prognóza, je také známá jako WAPE, vážená absolutní procentní chyba.

Další zajímavou možností je vážený . Výhodou tohoto opatření je, že by mohly vážit chyby, takže můžete definovat, jak vážit pro váš relevantní podnik, bez hrubého zisku nebo ABC. Jediným problémem je, že u sezónních produktů vytvoříte nedefinovaný výsledek, když je prodej = 0 a to není symetrické, to znamená, že můžete být mnohem nepřesnější, pokud jsou tržby vyšší, než když jsou nižší než prognóza. Tak sMAPE se také používá k opravě, je známá jako symetrická střední absolutní procentní chyba.

V neposlední řadě pro přerušované vzorce poptávky není nic z výše uvedeného opravdu užitečné. Takže můžete považovat MASE (Mean Absolute Scaled Error) za dobrý KPI ​​pro použití v těchto situacích, problém je, že není tak intuitivní jako ty, které byly zmíněny dříve.[4]

Výpočet chyby předpovědi

Chybu prognózy je třeba vypočítat pomocí skutečných prodejů jako základny. Existuje několik forem použitých metod výpočtu prognózy chyb, jmenovitě Průměrná procentní chyba, Kořenová střední kvadratická chyba, Sledovací signál a Předpověď zkreslení.

Viz také

Reference

  1. ^ Přehled
  2. ^ Hyndman, R.J., Koehler, A.B (2005) „Další pohled na míry přesnosti předpovědi“, Monash University.
  3. ^ Hoover, Jim (2009) „Jak sledovat přesnost prognózy jako vodítko pro zlepšení procesu“, Foresight: The International Journal of Applied Forecasting.
  4. ^ Můžete najít zajímavou diskusi tady.

Bibliografie

  • Milgate, Murray (březen 2008). "Zboží a komodity". Ve Steven N. Durlauf a Lawrence E. Blume. The New Palgrave Dictionary of Economics (2. vyd.). Palgrave Macmillan. str. 546–48. doi: 10,1057 / 9780230226203,0657. Citováno 2010-03-24.
  • Montani, Guido (1987). "Nedostatek". In Eatwell, J. Millgate, M., Newman, P. The New Palgrave. Ekonomický slovník 4. Palgrave, Houndsmill. 253–54.