Viktiga rörliga medelvärden: Grunderna Under åren har tekniker hittat två problem med det enkla glidande medlet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärdet (MA). De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder. det öppnande eller stängande aktiekurset räcker inte för att bero på att man korrekt förutsäger köp - eller försäljningssignaler för MAs-crossover-åtgärden. För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). (Läs mer om att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet.) Ett exempel Till exempel, med en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen på den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dag med åtta och så vidare till den första av MA. Så snart summan har bestämts, fördelar analytikern sedan numret genom tillsatsen av multiplikatorerna. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55. Denna indikator kallas det linjärt vägda glidande medlet. (För relaterad läsning, kolla in Enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser.) Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). Denna indikator har förklarats på så många sätt att det både förvirrar studenter och investerare. Kanske kommer den bästa förklaringen från John J. Murphys tekniska analys av finansmarknaderna (publicerad av New York Institute of Finance, 1999). Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet. För det första tilldelas det exponentiellt glatt genomsnittet en större vikt till de senaste data. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Men medan det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisuppgifter, ingår det i beräkningen av alla data i instrumentets livstid. Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagspriset, vilket läggs till i procent av värdet för tidigare dagar. Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan det sista dagspriset tilldelas en vikt av 10 (.10), som läggs till föregående dagsvikt på 90 (.90). Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten. Detta skulle motsvara ett 20-dagars medelvärde genom att ge sista dagens pris ett mindre värde av 5 (.05). Figur 1: Exponentially Sloothed Moving Average Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i augusti 2000 till 1 juni 2001. Som du tydligt kan se, EMA, som i detta fall använder slutkursdata över en nio dagars period, har bestämda försäljningssignaler den 8 september (markerad med en svart nedåtpil). Det här var den dag då indexet gick ner under 4 000-nivån. Den andra svarta pilen visar ett annat nedben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt med volym och intresse från detaljhandeln för att bryta 3 000 mark. Därefter dyker ner igen till botten ut vid 1619.58 den 4 april. Upptrenden av 12 april markeras med en pil. Här stängde indexet 1961.46, och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna. (Läs våra relaterade artiklar: Flytta genomsnittliga kuvert: Raffinera ett populärt handelsverktyg och flytta genomsnittlig studs.) Ett mått på förhållandet mellan en förändring i den mängd som krävdes av ett visst gods och en förändring i priset. Pris. Det totala dollarns marknadsvärde för alla bolagets utestående aktier. Marknadsvärdet beräknas genom att multiplicera. Frexit kort för quotFrench exitquot är en fransk spinoff av termen Brexit, som uppstod när Storbritannien röstade till. En order placerad med en mäklare som kombinerar funktionerna i stopporder med de i en gränsvärde. En stopporderorder kommer att. En finansieringsrunda där investerare köper aktier från ett företag till en lägre värdering än värderingen placerad på. En ekonomisk teori om totala utgifter i ekonomin och dess effekter på produktion och inflation. Keynesian ekonomi utvecklades. FORECASTING Prognoser innefattar generering av ett tal, uppsättning tal eller scenario som motsvarar en framtida händelse. Det är absolut nödvändigt att kort och långdistansplanering. Per definition är en prognos baserad på tidigare data, i motsats till en förutsägelse, som är mer subjektiv och baserad på instinkt, känsla av mage eller gissning. Till exempel, kvällens nyheter ger vädret x0022forecastx0022 inte vädret x0022prediction. x0022 Oavsett varför prognos och förutsägelse används ofta interchangeably. Till exempel definierar definitioner av regressionx2014a teknik som används i forecastingx2014 i allmänhet att dess syfte är att förklara eller x0022predict. x0022 Prognos bygger på ett antal antaganden: Det förflutna kommer att upprepa sig. Med andra ord kommer det som hänt i det förflutna att hända igen i framtiden. När prognoshorisonten förkortas ökar prognosnoggrannheten. Till exempel kommer en prognos för imorgon att bli mer exakt än en prognos för nästa månad kommer en prognos för nästa månad att vara mer exakt än en prognos för nästa år och en prognos för nästa år blir mer exakt än en prognos för tio år i framtida. Prognoser totalt sett är mer exakta än prognoser för enskilda poster. Det innebär att ett företag kommer att kunna förutsäga total efterfrågan över hela sitt produktspektrum mer exakt än att det kommer att kunna prognostisera enskilda lagringsenheter (SKU). Till exempel kan General Motors mer exakt förutse det totala antalet bilar som behövs för nästa år än det totala antalet vita Chevrolet Impalas med ett visst alternativpaket. Prognoser är sällan noggranna. Dessutom är prognoserna nästan aldrig helt korrekta. Medan vissa är väldigt nära är få x0022rätta på pengarna. x0022 Därför är det klokt att erbjuda en prognos x0022range. x0022 Om man skulle förutse en efterfrågan på 100 000 enheter för nästa månad är det extremt osannolikt att efterfrågan skulle motsvara 100 000 exakt. En prognos på 90.000 till 110.000 skulle emellertid ge ett mycket större mål för planering. William J. Stevenson listar ett antal egenskaper som är gemensamma för en bra prognos: Accuratex2014s viss grad av noggrannhet bör bestämmas och anges så att jämförelse kan göras med alternativa prognoser. Reliablex2014prognosmetoden bör konsekvent ge en bra prognos om användaren ska skapa viss grad av förtroende. Timelyx2014a viss tid krävs för att svara på prognosen så att prognoshorisonten måste tillåta den tid som krävs för att göra ändringar. Lättanvänd och förståelse för prognosen måste vara säker och bekväm att arbeta med. Kostnadseffektivitet2014 Kostnaden för att göra prognosen bör inte överstiga de fördelar som uppnåtts av prognosen. Prognostekniker sträcker sig från det enkla till det extremt komplexa. Dessa tekniker klassificeras vanligtvis som kvalitativa eller kvantitativa. KVALITATIVA TEKNIKER Kvalitativa prognostekniker är generellt mer subjektiva än sina kvantitativa motsvarigheter. Kvalitativa tekniker är mer användbara i de tidigare stadierna av produktlivscykeln, när mindre tidigare data finns för användning i kvantitativa metoder. Kvalitativa metoder inkluderar Delphi-tekniken, Nominell gruppteknik (NGT), säljkårens åsikter, verkställande åsikter och marknadsundersökning. DELPHI-TEKNIKEN. Delphi-tekniken använder en panel av experter för att producera en prognos. Varje expert uppmanas att ge en prognos som är specifik för det aktuella behovet. Efter det att de första prognoserna gjorts läser varje expert vad alla andra experter skrev och naturligtvis påverkas av deras åsikter. En efterföljande prognos görs då av varje expert. Varje expert läser sedan igen vad varje annan expert skrev och påverkas återigen av de andras uppfattningar. Denna process upprepar sig tills varje expert närmar sig överenskommelse om det nödvändiga scenariot eller numret. NOMINAL GRUPP TEKNIK. Nominell gruppteknik liknar Delphi-tekniken genom att den använder en grupp deltagare, vanligtvis experter. När deltagarna har svarat på prognosrelaterade frågor rangordnar de sina svar i enlighet med uppfattad relativ betydelse. Sedan samlas rankningarna och aggregeras. Så småningom ska gruppen komma överens om prioriteringarna av de rankade frågorna. FÖRSÄLJNINGSFÖRESKRIFTER. Säljpersonalen är ofta en bra källa till information om framtida efterfrågan. Försäljningschefen kan begära inkomster från varje säljare och sammanställa deras svar i en sammansatt prognos för säljkåren. Försiktighet bör utövas när man använder den här tekniken eftersom säljkårens medlemmar kanske inte kan skilja mellan vad kunderna säger och vad de faktiskt gör. Om prognoserna kommer att användas för att fastställa försäljningskvoter kan försäljningskraften frestas att ge lägre uppskattningar. ÅTGÄRDER. Ibland möter överordnade chefer och utvecklar prognoser utifrån deras kunskaper om sina ansvarsområden. Detta kallas ibland som en jury av verkställande åsikt. MARKNADSUNDERSÖKNING. I marknadsundersökningar används konsumentundersökningar för att fastställa potentiell efterfrågan. Sådan marknadsundersökning innefattar vanligtvis att skapa ett frågeformulär som kräver personlig, demografisk, ekonomisk och marknadsföringsinformation. Ibland samlar marknadsforskare sådan information personligen i butiker och köpcentra där konsumenten kan uppleva, känna, lukta och se en särskild produkt. Forskaren måste vara försiktig med att urvalet av de undersökta personerna är representativt för det önskade konsumentmålet. KVANTITATIVA TEKNIKER Kvantitativa prognostekniker är i allmänhet mer objektiva än sina kvalitativa motsvarigheter. Kvantitativa prognoser kan vara prognoser i tidsserier (dvs. en prognos från det förflutna till framtiden) eller prognoser baserade på associativa modeller (dvs baserat på en eller flera förklarande variabler). Tidsseriedata kan ha underliggande beteenden som måste identifieras av prognosen. Dessutom kan prognosen behöva identifiera orsakerna till beteendet. Några av dessa beteenden kan vara mönster eller helt enkelt slumpmässiga variationer. Bland mönstren finns: Trender, vilka är långsiktiga rörelser (upp eller ner) i data. Säsongssituationen, som skapar kortsiktiga variationer som vanligtvis är relaterade till tiden på året, månaden eller till och med en viss dag, vilket ses av detaljhandeln på jul eller spikarna i bankverksamheten den första i månaden och på fredagen. Cykler, som är wavelike variationer som varar mer än ett år, som vanligtvis är knutna till ekonomiska eller politiska förhållanden. Oregelbundna variationer som inte återspeglar typiskt beteende, som en period av extremt väder eller en facklig strejk. Slumpmässiga variationer, som omfattar alla icke-typiska beteenden som inte redovisas av andra klassificeringar. Bland tidsseriemodellerna är det enklaste naxEFve-prognosen. En naxEFve-prognos använder helt enkelt den faktiska efterfrågan för den senaste perioden som den prognostiserade efterfrågan för nästa period. Detta gör givetvis antagandet att det förflutna kommer att upprepas. Det förutsätter också att eventuella trender, säsongsmässiga eller cykler avspeglas antingen i föregående periodx0027s efterfrågan eller existerar inte. Ett exempel på prognosen för naxEFve presenteras i tabell 1. Tabell 1 NaxEFve-prognos En annan enkel teknik är användningen av medelvärdet. För att göra en prognos med hjälp av medelvärdet tar man helt enkelt medeltalet av några perioder av tidigare data genom att summera varje period och dela resultatet med antalet perioder. Denna teknik har visat sig vara mycket effektiv för prognoser på kort sikt. Variationer i medelvärdet inkluderar det rörliga genomsnittet, det vägda genomsnittet och det vägda glidande medlet. Ett glidande medel tar ett förutbestämt antal perioder, summerar deras faktiska efterfrågan och dividerar med antalet perioder för att nå en prognos. För varje efterföljande period släpper den äldsta dataperioden bort och den senaste perioden läggs till. Om man antar ett tre månaders glidande medelvärde och använder data från tabell 1, skulle man helt enkelt lägga till 45 (januari), 60 (februari) och 72 (mars) och dela med tre för att komma fram till en prognos för april: 45 60 72 177 x00F7 3 59 För att komma fram till en prognos för maj skulle man släppa januarix0027s efterfrågan från ekvationen och lägga till efterfrågan från april. Tabell 2 visar ett exempel på en tre månaders rörlig genomsnittlig prognos. Tabell 2 Tre månaders rörlig genomsnittlig prognos Faktisk efterfrågan (000x0027s) Ett viktat medel gäller en förutbestämd vikt i varje månad av tidigare data, summerar tidigare data från varje period och delar upp med totala vikterna. Om prognosen justerar vikterna så att deras summa är lika med 1 multipliceras vikterna med den faktiska efterfrågan för varje tillämplig period. Resultaten summan summeras för att uppnå en vägd prognos. I allmänhet ju senare data desto högre vikt, och ju äldre data desto mindre blir vikten. Använda efterfrågningsexemplet, ett viktat medelvärde med vikter av .4. 3, 2 och .1 skulle ge prognosen för juni som: 60 (.1) 72 (.2) 58 (.3) 40 (.4) 53.8 Prognosgivare kan också använda en kombination av det vägda genomsnittet och glidande genomsnittliga prognoser . En vägd glidande medelprognos fördelar vikter till ett förutbestämt antal perioder av faktiska data och beräknar prognosen på samma sätt som beskrivits ovan. Som med alla rörliga prognoser, som varje ny period läggs till, kasseras data från den äldsta perioden. Tabell 3 visar en tre månaders vägd glidande medelprognos med användning av vikterna .5. 3 och .2. Tabell 3 Threex2013Medviktad rörlig genomsnittlig prognos Faktisk efterfrågan (000x0027s) En mer komplex form av viktat glidande medelvärde är exponentiell utjämning, så kallad eftersom vikten faller bort exponentiellt som data åldras. Exponentiell utjämning tar den tidigare periodx0027s prognosen och justerar den med en förutbestämd utjämningskonstant, x03AC (kallad alfa-värdet för alfa är mindre än en) multiplicerat med skillnaden i föregående prognos och efterfrågan som faktiskt inträffade under den tidigare prognostiserade perioden (kallad prognosfel). Exponentiell utjämning uttrycks formellt som sådan: Ny prognos tidigare prognos alfa (faktisk efterfrågan x2212 tidigare prognos) FF x03AC (A x2212 F) Exponentiell utjämning kräver att prognosern ska börja prognosen under en tidigare period och arbeta vidare med den period som en ström prognos behövs. En väsentlig mängd tidigare data och en början eller början prognos är också nödvändiga. Den initiala prognosen kan vara en faktisk prognos från en tidigare period, den faktiska efterfrågan från en tidigare period, eller det kan beräknas genom att medeltalvärda hela eller delar av tidigare data. Vissa heuristics finns för att beräkna en första prognos. Exempelvis skulle den heuristiska N (2 x F7 x03AC) x2212 1 och en alfa av .5 ge en N av 3, vilket indikerar att användaren skulle medeltal de första tre perioderna av data för att få en initial prognos. Emellertid är noggrannheten i den ursprungliga prognosen inte kritisk om man använder stora mängder data, eftersom exponentiell utjämning är x0022self-correcting. x0022 Med tanke på tillräckliga perioder av tidigare data kommer exponentiell utjämning i slutändan att göra tillräckligt korrigeringar för att kompensera för ett rimligt felaktigt initialt prognos. Användning av data som används i andra exempel beräknas en initial prognos på 50 och en alfa av .7, en prognos för februari: Ny prognos (februari) 50,7 (45 x2212 50) 41,5 Nästa prognosen för mars : Ny prognos (mars) 41.5 .7 (60 x2212 41.5) 54.45 Denna process fortsätter tills prognosen når önskad period. I tabell 4 skulle detta vara för juni månad eftersom den faktiska efterfrågan på juni inte är känd. Verklig efterfrågan (000x0027s) En förlängning av exponentiell utjämning kan användas när tidsseriedata uppvisar en linjär trend. Denna metod är känd av flera namn: dubbel utjämning trendjusterad exponentiell utjämning prognos inklusive trend (FIT) och Holtx0027s Model. Utan justering kommer enkla exponentiella utjämningsresultat att sänka trenden, det vill säga prognosen kommer alltid att vara låg om trenden ökar eller hög om trenden minskar. Med denna modell finns två utjämningskonstanter, x03AC och x03B2 med x03B2 som representerar trendkomponenten. En förlängning av Holtx0027s modell, kallad Holt-Winterx0027s Method, tar hänsyn till både trend och säsong. Det finns två versioner, multiplikativ och additiv, med multiplicativet som den mest använda. I additivmodellen uttrycks säsonglighet som en kvantitet som ska läggas till eller subtraheras från seriegenomsnittet. Den multiplikativa modellen uttrycker säsongsmässigheten som en procentuell andel som säsongsbetonade eller säsongsmässiga indexesx2014 av medelvärdet (eller trenden). Dessa multipliceras sedan gånger värden för att införliva säsongsmässigheten. En relativitet på 0,8 skulle indikera efterfrågan som är 80 procent av medelvärdet, medan 1,10 skulle indikera efterfrågan som är 10 procent över genomsnittet. Detaljerad information om den här metoden finns i de flesta handbokshanteringshandböcker eller ett antal böcker om prognoser. Associativ eller kausal teknik innefattar identifiering av variabler som kan användas för att förutsäga en annan variabel av intresse. Till exempel kan räntor användas för att förutse efterfrågan på hemrefinansiering. Vanligtvis involverar detta användningen av linjär regression, där målet är att utveckla en ekvation som summerar effekterna av prediktor (oberoende) variabler på den prognostiserade (beroende) variabeln. Om prediktorvariabeln plottades skulle objektet vara att få en ekvation av en rak linje som minimerar summan av de kvadratiska avvikelserna från linjen (med avvikelse avståndet från varje punkt till linjen). Ekvationen skulle se ut som: ya bx, där y är den förutspådda (beroende) variabeln, x är variabeln prediktor (oberoende), b är lutningen av linjen och a är lika med linjens höjd vid y - snappa upp. När ekvationen är bestämd kan användaren infoga nuvarande värden för variabeln predictor (independent) för att komma fram till en prognos (beroende variabel). Om det finns mer än en prediktorvariabel eller om förhållandet mellan prediktor och prognos inte är linjär, kommer enkel linjär regression att vara otillräcklig. För situationer med multipla prediktorer bör multipel regression användas, medan icke-linjära relationer kräver användning av kurvlinjig regression. EKONOMETRISK PROSPEKTION Ekonometriska metoder, som den automatiska regimens integrerade rörliga genomsnittsmodellen (ARIMA), använder komplexa matematiska ekvationer för att visa förflutna relationer mellan efterfrågan och variabler som påverkar efterfrågan. En ekvation är härledd och testad och finjusterad för att säkerställa att det är lika tillförlitligt en representation av det förflutna förhållandet som möjligt. När detta är gjort, sätts projicerade värden för influensvariablerna (inkomst, priser etc.) in i ekvationen för att göra en prognos. Utvärdering av prognoser Prognosnoggrannheten kan bestämmas genom att beräkna bias, genomsnittlig absolut avvikelse (MAD), genomsnittligt kvadratfel (MSE) eller genomsnittligt absolutprocentfel (MAPE) för prognosen med olika värden för alfa. Bias är summan av prognosfelen x2211 (FE). För det exponentiella utjämningsexemplet ovan skulle den beräknade förspänningen vara: (60 x2212 41,5) (72 x2212 54,45) (58 x2212 66,74) (40 x2212 60,62) 6,69 Om man antar att en låg bias indikerar ett totalt lågprognosfel kan man beräkna bias för ett antal potentiella värden av alfa och anta att den med den lägsta bias skulle vara den mest exakta. Men försiktighet måste observeras i det att väldigt felaktiga prognoser kan ge en låg bias om de tenderar att vara både över prognos och prognos (negativ och positiv). Till exempel kan ett företag i tre perioder använda ett visst värde av alfa till överprognos med 75 000 enheter (x221275 000), som prognostiseras av 100 000 enheter (100 000) och sedan över prognosen med 25 000 enheter (x221225 000), vilket ger en bias av noll (x221275000 100.000 x2212 25.000 0). Som jämförelse skulle en annan alfa som gav över prognoser på 2000 enheter, 1 000 enheter och 3 000 enheter resultera i en bias på 5000 enheter. Om den normala efterfrågan var 100 000 enheter per period skulle den första alfabetet ge prognoser som var avsteg med så mycket som 100 procent medan den andra alfa skulle vara avstängd med högst 3 procent, trots att bias i den första prognosen var noll. En säkrare mätning av prognosnoggrannheten är den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD). För att beräkna MAD summerar prognosen det absoluta värdet av prognosfel och dividerar sedan med antalet prognoser (x2211 FE x00F7 N). Genom att ta det absoluta värdet av prognosfel, undviks avräkning av positiva och negativa värden. Detta innebär att både en överprognos på 50 och en underprognos av 50 är avstängd med 50. Med hjälp av data från exponentiell utjämningsexempel kan MAD beräknas enligt följande: (60 x2212 41,5 72 x2212 54,45 58 x2212 66,74 40 x2212 60,62) x00F7 4 16.35 Därför är prognosen avstängd i genomsnitt 16,35 enheter per prognos. Jämfört med resultatet av andra alfaser, kommer prospektet att veta att alfabetet med lägsta MAD ger den mest exakta prognosen. Medelkvadratfelet (MSE) kan också utnyttjas på samma sätt. MSE är summan av prognosfelmen kvadrerad dividerad med N-1 (x2211 (FE)) x00F7 (N-1). Kvadrering av prognosfel eliminerar möjligheten att kompensera negativa tal eftersom ingen av resultaten kan vara negativ. Med samma data som ovan skulle MSE vara: (18,5) (17,55) (x22128,74) (x221220,62) x00F7 3 383,94 Som med MAD kan prognosen jämföra MSE med prognoser som härrör från olika värden av alfa och anta att alfa med lägsta MSE ger den mest exakta prognosen. Det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) är det genomsnittliga absoluta procentfelet. För att komma fram till MAPE måste man ta summan av förhållandena mellan prognosfel och faktiska efterfrågtider 100 (för att få procentandelen) och dela upp med N (x2211 Faktisk efterfrågan x2212 prognos x00F7 Faktisk efterfrågan) xD7 100 x00F7 N. Använda data från Exponentialutjämningsexemplet MAPE kan beräknas enligt följande: (18.560 17.5572 8.7458 20.6248) xD7 100 x00F7 4 28.33 Som med MAD och MSE, desto lägre är det relativa felet ju mer exakt prognosen är. Det bör noteras att i vissa fall anses prognosens förmåga att förändras snabbt för att svara på förändringar i datamönstren anses vara viktigare än noggrannhet. Onex0027s val av prognosmetod bör därför återspegla den relativa vikten av betydelse mellan noggrannhet och lyhördhet, som bestäms av prognosmakaren. Gör en prognos William J. Stevenson listar följande som de grundläggande stegen i prognosprocessen: Bestäm prognosen för proxx0027. Faktorer som hur och när prognosen kommer att användas, nödvändigheten av noggrannhet och önskad detaljnivå bestämmer kostnaden (tid, pengar, anställda) som kan användas för prognosen och typen av prognosmetod som ska utnyttjas . Upprätta en tidshorisont. Detta inträffar när man har bestämt syftet med prognosen. Långsiktiga prognoser kräver längre tidshorisonter och vice versa. Noggrannhet är återigen en övervägande. Välj en prognosteknik. Den valda tekniken beror på syftet med prognosen, önskad tidshorisont och den tillåtna kostnaden. Samla och analysera data. Mängden och typen av data som behövs styrs av forecastx0027s syfte, den utvalda prognostekniken och eventuella kostnadsöverväganden. Gör prognosen. Övervaka prognosen. Utvärdera prognosens resultat och ändra om det behövs. YTTERLIGARE LÄSNING: Finch, Byron J. Operations Now: Lönsamhet, Processer, Prestanda. 2 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2006. Green, William H. Econometric Analysis. 5 ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2003. Joppe, Dr. Marion. x0022Den nominella gruppen Technique. x0022 Forskningsprocessen. Tillgänglig från x003C ryerson. ca Stevenson, William J. Operations Management. 8 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2005. Läs också artikel om prognoser från WikipediaWeighted Moving Average Prognosmetoder: Fördelar och nackdelar Hej, ÄLSKAR din inlägg. Undrade om du kunde utveckla vidare. Vi använder SAP. I det finns ett urval som du kan välja innan du kör din prognos som heter initialisering. Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat, om du kör prognos igen, under samma period och inte kontrollerar initieringen ändras resultatet. Jag kan inte ta reda på vad den här initialiseringen gör. Jag menar matematiskt. Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel. Förändringarna mellan de två är inte i den prognostiserade kvantiteten men i MAD och Error, säkerhetslager och ROP-kvantiteter. Inte säker på om du använder SAP. hej tack för att du förklarade så effektivt dess för gd. tack igen Jaspreet Lämna ett svar Avbryt svar Om Shmula Pete Abilla är grundaren av Shmula och karaktären, Kanban Cody. Han har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen. Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten och uppmuntrar ett brett deltagande från företagets intresseföretag för att förbättra sina egna processer. Den här webbplatsen är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Kom igång med gratis nedladdningar
No comments:
Post a Comment