Verringerungsfaktor Gleitender Durchschnitt

Kapitel 11 - Demand Management amp Forecasting 1. Perfekte Prognose ist praktisch unmöglich 2. Anstatt die perfekte Prognose zu suchen, ist es viel wichtiger, die Praxis der kontinuierlichen Überprüfung der Prognose zu etablieren und zu lernen, mit ungenauer Prognose zu leben 3. Bei der Prognose , Eine gute Strategie ist es, 2 oder 3 Methoden zu verwenden und sie für die Commonsense-Ansicht zu sehen. 2. Grundquellen der Nachfrage 1. Abhängige Nachfrage - Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen durch die Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen verursacht. Nicht viel kann die Firma tun, es muss erfüllt sein. 2. Unabhängige Nachfrage - Nachfrage, die nicht direkt aus der Nachfrage nach anderen Produkten abgeleitet werden kann. Firm kann: a) eine aktive Rolle einnehmen, um die Nachfrage zu beeinflussen - Druck auf Ihren Außendienst auszuüben b) eine passive Rolle zu übernehmen, um die Nachfrage zu beeinflussen - wenn eine Firma voll ausgelastet ist, kann sie nicht etwas über die Nachfrage tun. Andere Gründe sind wettbewerbsfähig, legal, ökologisch, ethisch und moralisch. Versuche, die Zukunft auf der Grundlage einer vergangenen Daten vorauszusagen. 1. Kurzfristig - unter 3 Monaten - taktische Entscheidungen wie die Auffüllung von Inventar oder Terminierung EEs in der nahen Zeit 2. Mittelfristig - 3 M-2Y - Erfassung saisonale Effekte wie Kunden reagieren auf ein neues Produkt 3. Langfristig - mehr als 2 Jahre. Um wichtige Wendepunkte zu identifizieren und allgemeine Trends zu erkennen. Lineare Regression ist eine besondere Art der Regression, wo die Beziehungen zwischen variablen Formen eine gerade Linie Y abX. Y - abhängige Variable a - Y Intercept B - Slope X - unabhängige Variable Es wird für die langfristige Prognose von Großereignissen und Aggregatplanung verwendet. Es wird sowohl für die Zeitreihenvorhersage als auch für die beiläufige Beziehungsprognose verwendet. Ist die am häufigsten genutzte Prognosetechnik. Die jüngsten Vorkommnisse sind ein Indikator für die Zukunft (höchster vorhersagbarer Wert) als die in der weit entfernten Vergangenheit. Wir sollten dem Erz die letzten Zeiträume bei der Vorhersage mehr geben. Jedes Inkrement in der Vergangenheit wird um (1 alpha) verringert. Je höher das Alpha, desto genauer folgt die Prognose der tatsächlichen. Jüngste Gewichtung Alpha (1-alpha) na 0 Daten eine Zeitperiode älter Alpha (1-alpha) na 1 Daten zwei Zeitperioden älter Alpha (1-alpha) na 2 Welche der folgenden Prognosemethoden ist sehr abhängig von der Auswahl der Richtige Personen, die werksseitig verwendet werden, um tatsächlich den Prognosewert zu erzeugen, muss zwischen 0 und 1 1 liegen. 2 oder mehr vorbestimmte Werte von Alpha - je nach Fehlergrad werden unterschiedliche Werte von Alpha verwendet. Wenn der Fehler groß ist, ist Alpha 0,8, wenn der Fehler klein ist, Alpha ist 0,2 2. Berechnete Werte des Alpha - exponentiell geglätteten tatsächlichen Fehlers geteilt durch den exponentiell erstickten absoluten Fehler. Qualitative Techniken in der Prognose Expertenwissen und erfordern viel Urteil (neue Produkte oder Regionen) 1. Marktforschung - auf der Suche nach neuen Produkten und Ideen, mag und mag keine vorhandenen Produkte. In erster Linie SURVEYS amp INTERVIEWS 2. Panel Consensus - die Idee, dass 2 Köpfe sind besser als eins. Panel von Menschen aus einer Vielzahl von Positionen können eine zuverlässigere Prognose als eine engere Gruppe zu entwickeln. Problem ist, dass niedrigere EE-Ebenen durch höhere Management-Level eingeschüchtert werden. Exekutivurteil wird angewendet (höheres Management ist beteiligt). 3. Historische Analogie - eine Firma, die bereits Toaster produziert und Kaffeekannen produzieren möchte, könnte die Toastergeschichte als wahrscheinliches Wachstumsmodell nutzen. 4. Delphi-Methode - sehr abhängig von der Auswahl der richtigen Personen, die werdlich verwendet werden, um tatsächlich die Prognose zu generieren. Jeder hat das gleiche Gewicht (mehr fair). Zufriedenstellende Ergebnisse werden in der Regel in 3 Runden erreicht. OBJECTIVE - Collaborative Planning, Prognose und Nachschub (CPFR) Um ausgetauschte interne Informationen auf einem freigegebenen Webserver auszutauschen, um für eine zuverlässige und längerfristige zukünftige Nachfrage nach der Nachfrage in der Supply Chain zu sorgen. Oppations Management - Kapitel 3 Welche der folgenden Wäre ein Vorteil der Verwendung eines Sales Force Composite, um eine Nachfrage Prognose A zu entwickeln. Die Vertriebsmitarbeiter ist am wenigsten von wechselnden Kundenbedürfnisse betroffen. B. Der Außendienst kann leicht zwischen Kundenwünschen und wahrscheinlichen Handlungen unterscheiden. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. D. Verkäufer sind am wenigsten von den jüngsten Ereignissen beeinflusst werden. E. Vertriebsmitarbeiter sind am wenigsten durch Verkaufsquoten voreingenommen. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. Mitglieder der Außendienstmitarbeiter sollten die engsten Verbindungen zu ihren Kunden sein. Welche Phrase beschreibt am stärksten die Delphi-Technik A. assoziative Prognose B. Verbraucherumfrage C. Reihe von Fragebögen D. in Indien entwickelt E. historische Daten C. Fragebogensammlung Die Fragebögen sind ein Weg, einen Konsens unter abweichenden Perspektiven zu fördern. Das ist nicht charakteristisch für einfache Bewegungsdurchschnitte, die auf Zeitreihendaten angewendet werden A. glättet zufällige Variationen in den Daten B. gewichtet jeden historischen Wert gleich C. verlässt Änderungen in den Daten D. erfordert nur letzte Periodenvorhersage und tatsächliche Daten E. glättet real Variationen in den Daten D. erfordert nur die letzten Periodenvorhersage und die tatsächlichen Daten Einfache Bewegungsdurchschnitte können mehrere Datenperioden erfordern. Bei der trendorientierten exponentiellen Glättung besteht die richtungsbereinigte Prognose aus: A. einer exponentiell geglätteten Prognose und einem geglätteten Trendfaktor. B. eine exponentiell geglättete Prognose und einen geschätzten Trendwert. C. Die alte Prognose wurde durch einen Trendfaktor angepasst. D. die alte Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. E. ein gleitender Durchschnitt und ein Trendfaktor. A. eine exponentiell geglättete Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. Sowohl zufällige Variation als auch der Trend werden in TAF-Modellen geglättet. Im additiven Modell für die Saisonalität wird die Saisonalität als eine Anpassung an den Durchschnitt im multiplikativen Modell ausgedrückt, die Saisonalität wird als eine Anpassung an den Durchschnitt ausgedrückt. A. Menge Prozentsatz B. Prozentsatzmenge Menge Menge Menge D. Prozentsatz Prozentsatz E. qualitativ quantitativ A. Mengenprozentsatz Das additive Modell fügt einfach eine saisonale Anpassung an die entschädigte Prognose hinzu. Das multiplikative Modell passt die entsättigte Prognose an, indem man sie mit einer Jahreszeit relativ oder einem Index multipliziert. Vorhersagetechniken nehmen im Allgemeinen an: A. das Fehlen von Zufälligkeit. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. C. eine lineare Beziehung zwischen Zeit und Nachfrage. D. Genauigkeit, die um die Zeit der Prognoseprojekte weiter zunimmt. E. Genauigkeit, die besser ist, wenn einzelne Gegenstände statt Gruppen von Gegenständen berücksichtigt werden. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. Vorhersagetechniken gehen in der Regel davon aus, dass in der Vergangenheit das gleiche Kausalsystem existieren wird, das in der Vergangenheit existiert. Ein Managementansatz zur Prognose, der die Nachfrage aktiv beeinflussen will, ist: A. reaktiv. B. proaktive C. einflussreich. D. langwierig E. rückwirkend Einfach auf Nachfrage reagieren ist ein reaktiver Ansatz. Impulse der Kraft Minimierung Impact Force Der Prozess der Minimierung einer Aufprallkraft kann aus der Definition des Kraftimpulses angegangen werden. Wenn ein Aufprall ein sich bewegendes Objekt stoppt, dann ist die Änderung des Impulses eine feste Größe, und die Verlängerung der Zeit der Kollision wird das Zeitmittel der Aufprallkraft um denselben Faktor verringern. Dieses Prinzip wird in vielen gesunden Menschenverhältnissen angewendet: Wenn Sie aus irgendeiner Höhe auf den Boden springen, beugen Sie die Knie beim Aufprall, verlängern die Kollisionszeit und verringern die Aufprallkraft. Ein Boxer bewegt sich von einem Schlag, verlängert die Zeit des Aufpralls und verringert die Kraft. Automobile werden beim Zusammenprall zusammengebrochen, wodurch die Kollisionszeit verlängert und die Aufprallkraft verringert wird. Alternativ kann das gleiche Szenario mit Hilfe des Arbeit-Energie-Prinzips untersucht werden. Ein Aufprall, der einen bewegten Gegenstand stoppt, muss genügend Arbeit haben, um seine kinetische Energie wegzunehmen, so dass die Strecke, die während der Kollision bewegt wird, die durchschnittliche Aufprallkraft verringert. Anmerkung: Dieser Ansatz zur Minimierung der Kraft während einer Kollision verwendet den Mittelwert der Kraft über die Distanz und nicht den Durchschnitt über die Zeit. Das Kraftprofil bei einer Kollision wie dem eines Wagens mit einem Baum kann komplex sein, sei es zeitlich oder zeitlich ausgedrückt. Was meinst du mit durchschnittlicher Kraft Flugzeug und Ente Flugzeug Duck Force Schätzung Flugzeug Ente schätzt Flugzeug Duck Collision Force