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Matemáticas 540 & amp; ndash; Métodos Cuantitativos Profesor: Subhashis Nandy Pronosticar Methods

Robert Lyles

MATH 540 - Métodos Cuantitativos

Profesor: Subhashis Nandy

Métodos de predicción

Esquema Conferencia

§Strategic Papel de Pronósticos en Supply Chain Management y TQM

§Components de previsión de la demanda

Métodos Serie §Time

§Forecast Precisión

Métodos §Regression

Componentes de pronóstico

§Short alcance Pronóstico

§Encompasses el futuro inmediato y tienen que ver con las operaciones diarias de una empresa de negocios.


§Medium alcance Pronóstico

§Encompasses en cualquier lugar de 1-2 meses a 1 año.

§Long alcance

§Encompasses un período superior 1-2 años.

Formularios de Movimiento Pronóstico

§Trend

§A gradual, a largo plazo arriba o hacia abajo el movimiento de la demanda

§Random variaciones

§movements en la demanda que no siguen un patrón

§Cycle

§an arriba y abajo del movimiento repetitivo de la demanda

§Seasonal patrón

§an arriba y abajo del movimiento repetitivo de la demanda que ocurren periódicamente

Formas de movimiento Pronóstico

Predicción Métodos

§Qualitative

< p> §use juicio de la administración, la experiencia y la opinión de predecir la demanda futura

serie §Time

§statistical técnicas que utilizan los datos de demanda históricos para predecir la demanda futura

§Regression métodos

§attempt para desarrollar una relación matemática entre la demanda y los factores que causan su comportamiento

Proceso de Pronósticos

Series de Tiempo

§Assume que lo que ha ocurrido en el pasado seguirá ocurriendo en el futuro

§Relate la previsión de un solo factor - tiempo

§Include

§Moving Promedio

§ Suavizado exponencial

§Linear Trend Line

Moving Average

Bueno para una demanda estable sin patrones de comportamiento pronunciadas.


Suavizado exponencial

Este es un método de promedio que los pesos del pasado más reciente de datos con más fuerza que los datos del pasado más distantes

.

Efecto de la constante de alisamiento

Ajustado exponencial

Lineal Trend Line

ajustes estacionales

Pronóstico Precisión

error §Forecast

§difference entre demanda prevista y real

§MAD

desvia

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