ثلاثة أشهر الحركة من المتوسط الطلب ، توقعات

الفصل 12 تخطيط الطلب: التنبؤ وإدارة الطلب الفرق الرئيسي بين إدارة الطلب وتنبؤ الطلب هو التنبؤ ممكن فقط عندما تتوفر البيانات الكمية. شركة لا يمكن تنفيذ كلا النهجين في وقت واحد. إدارة الطلب استباقية، في حين أن محاولات التنبؤ بالتنبؤ. ويتناول أحد النهج عدم اليقين، بينما يتناول الآخر الطلب المعروف. إدارة الطلب استباقية، في حين أن محاولات التنبؤ بالتنبؤ. وتحاول إدارة الطلب بشكل استباقي التأثير على الطلب، في حين أن التنبؤ ببساطة يحاول التنبؤ بالطلب. من الأفضل استخدام التخطيط الاستراتيجي للطلب: لتحديد خطط توظيف الموظفين أو تسريحهم. لتحديد خطط العمل الإضافي للموظفين. أن تقرر ما إذا كان أو لم يكن لإغلاق مصنع. لتوجيه العمليات اليومية في مصنع لتصنيع. أن تقرر ما إذا كان أو لم يكن لإغلاق مصنع. التخطيط الاستراتيجي للطلب ضروري للقرارات طويلة الأجل مثل بناء أو إغلاق مصنع. أما القرارات الأخرى فهي قرارات قصيرة الأجل. ويتسم الطلب على السكن بنمط منتظم يتزايد إلى الذروة، ثم ينخفض. عندما يصل الطلب إلى نقطة منخفضة، ثم يكرر هذا النمط. ويحدث هذا النمط عادة على مدى فترة تتراوح بين ثلاث وخمس سنوات. هذا مثال على أي نوع من نمط الطلب الارتباط الذاتي خطوة التغيير الاتجاه موسمية ودورات موسمية ودورات موسمية ودورات أنماط منتظمة من تكرار أعلى وأدنى مستوى، كما هو موضح في هذا المثال شركة الكمبيوتر محدب يجعل العديد من التوقعات المختلفة. أي من التوقعات التالية هو على الأرجح أقل عدد دقيق من أجهزة الكمبيوتر المكتبية التي سيتم بيعها في العام المقبل. إجمالي عدد أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي سيتم بيعها الشهر المقبل. إجمالي عدد أجهزة الكمبيوتر (أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المكتبية) ليتم بيعها الشهر المقبل. إجمالي عدد أجهزة الكمبيوتر المحمولة مع 2 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، 80 غيغابايت من القرص الصلب، و 16 x محرك أقراص دفد ليتم بيعها في العام المقبل. إجمالي عدد أجهزة الكمبيوتر المحمولة مع 2 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، 80 غيغابايت من القرص الصلب، و 16 x محرك أقراص دفد ليتم بيعها في العام المقبل. وكلما كانت التوقعات أكثر تفصيلا، كلما كان ذلك أقل دقة. D هو الأكثر تفصيلا. لدى الشركة المعلومات التالية فيما يتعلق بأداء التوقعات في الفترات الثلاث الماضية. ما هو متوسط ​​الانحراف المطلق (د) 200 تلخيص القيم المطلقة للأخطاء وتحديد متوسط ​​النتائج في (300 200 100) 3 200. الانتقال من البناء إلى المخزون لتجميع أو جعل حسب الطلب العمليات. التأثير على توقيت الطلب. كل هذه. الانتقال من بناء إلى المخزون لتجميع أو جعل إلى ترتيب العمليات. المنتجات المؤجلة الحصول على الشكل النهائي بعد طلب العملاء هو معروف في الواقع. ولا تزال بعض التنبؤات ضرورية (بالنسبة للمكونات)، ولا يتغير توقيت الطلب. في السنوات الأخيرة بدأت بعض الشركات في العمل عن كثب مع عملائها ومورديها من خلال تبادل المعلومات لتطوير خطط الطلب وتنفيذ تلك الخطط. ويعرف الإجراء الذي يتبعونه بما يلي: التخطيط التعاوني والتنبؤ والتجديد. التحليل المشترك والتنبؤ. التخطيط المشترك لتنبؤات الطلب. التخطيط المنسق للمتطلبات. التخطيط التعاوني والتنبؤ والتجديد. ويمثل التخطيط التعاوني والتنبؤ والتجديد عملية لتبادل المعلومات والخطط مع شركاء سلسلة التوريد. نفترض أن التوقعات للفترة الماضية هي فيت 200 وحدة، وتقترح التجربة الأخيرة زيادة المبيعات المحتملة من 10 وحدة كل فترة. وصلت المبيعات الفعلية للفترة الأخيرة 230 وحدة. على افتراض معامل التمهيد 0.20 ومعامل تمهيد الاتجاه من 0.10، ما هو توقعات بيس للفترة المقبلة Ft1 فيت (دت - فيت) 200 0.20 (230-200) 206 وقد زاندا شركة اختبار أداء اثنين من التنبؤ مختلفة نماذج لمعرفة ما يجب أن تعتمد للاستخدام. ويريد أن يختار النموذج الذي يحتوي على الانحراف المعياري الأصغر لأخطاء التنبؤ. وينبغي أن تقارن زاندا أي مما يلي لجعل اختيارها ميب من نموذجين مف من النموذجين رمز رمز النموذجين ماد من النموذجين رمز من النموذجين يوفر رمز تقريب جيد للانحرافات المعيارية لأخطاء التنبؤ النماذج . ستقترح إشارة التتبع إلى مدير يتغير الطلب على عنصر ما. وقد تحتاج معلمات أنماط التنبؤ إلى تعديل. هناك موسمية في الطلب. وقد تحتاج جميع معلمات أنماط التنبؤ هذه إلى تعديل. تقترح إشارة التتبع إلى مدير قد يتطلب تعديل المعلمات. ويعرف نظام التنبؤ الذي يغير قيمة معلمة ألفا ردا على مستوى خطأ التنبؤ بما يلي: نموذج تكيفي. وقد عزز هذا الاتجاه نموذج التمهيد الأسي. إشارة تتبع. نموذج سلسلة زمنية. انحدار سببي. نموذج تكيف يضبط التنبؤ التكيفي تلقائيا معاملات التجانس في نموذج تمهيد أسي استجابة لإشارة تتبع. يتم عادة التخطيط الطلب على المدى الطويل الاستراتيجي باستخدام ما وحدات المبيعات في موقع معين إجمالي مبيعات وحدة الأعمال إجمالي مبيعات البند المنتج إجمالي مبيعات الأسرة المنتج إجمالي مبيعات وحدة الأعمال التخطيط الاستراتيجي الطلب يدعم القرارات على مستوى الأعمال الكلي. ما هي العلاقة بين إدارة الطلب والتنبؤ بالطلب يتم إدارة نشاطي التخطيط بشكل مستقل. وعادة ما تكون خطط إدارة الطلب مدخلا للطلب على التنبؤ. يتم إدارة الطلب من قبل مديري العمليات، في حين يتم تنفيذ توقعات الطلب من قبل مديري التسويق. كل من B و C صحيحة. وعادة ما تكون خطط إدارة الطلب مدخلا للطلب على التنبؤ. خطط إدارة الطلب مثل التسعير والترويج هي المدخلات اللازمة للتنبؤ بالطلب. أي من العوامل التالية يجب أن تؤخذ في الاعتبار عند تصميم عملية التنبؤ أفق زمني للتخطيط. مستوى التفاصيل للتخطيط. توافر البيانات. وينبغي أن تكون جميع أنظمة التنبؤ هذه مصممة لاحتياجات المستعملين. أساليب سلسلة الوقت أساليب السلسلة الزمنية هي تقنيات إحصائية تستفيد من البيانات التاريخية المتراكمة على مدى فترة زمنية. تفترض طرق السلاسل الزمنية أن ما حدث في الماضي سيستمر في المستقبل. وكما توحي السلسلة الزمنية للاسم، فإن هذه الأساليب تربط التنبؤ بعامل واحد فقط - الوقت. وهي تشمل المتوسط ​​المتحرك، والتجانس الأسي، وخط الاتجاه الخطي، وهي من بين الأساليب الأكثر شعبية للتنبؤ قصير المدى بين شركات الخدمات والتصنيع. وتفترض هذه الأساليب أن أنماط أو اتجاهات تاريخية يمكن التعرف عليها مع مرور الوقت ستكرر نفسها. المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون توقعات السلاسل الزمنية بسيطة مثل استخدام الطلب في الفترة الحالية للتنبؤ بالطلب في الفترة المقبلة. ويسمى هذا أحيانا توقعات ساذجة أو بديهية. 4 على سبيل المثال، إذا كان الطلب هو 100 وحدة هذا الأسبوع، والتوقعات لأسابيع الطلب المقبل هو 100 وحدة إذا كان الطلب تبين أن 90 وحدة بدلا من ذلك، ثم الطلب أسابيع التالية هو 90 وحدة، وهلم جرا. هذا النوع من طريقة التنبؤ لا يأخذ في الاعتبار سلوك الطلب التاريخي فإنه يعتمد فقط على الطلب في الفترة الحالية. وهو يتفاعل مباشرة مع حركة عادية، عشوائية في الطلب. وتستخدم طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط عدة قيم للطلب خلال الماضي القريب لوضع توقعات. وهذا يميل إلى إبطاء أو إبطال الزيادات العشوائية والنقصان في التوقعات التي تستخدم فترة واحدة فقط. إن المتوسط ​​المتحرك البسيط مفيد للتنبؤ بالطلب المستقر ولا يظهر أي سلوك واضح في الطلب، مثل الاتجاه أو النمط الموسمي. يتم حساب المتوسطات المتحركة لفترات محددة، مثل ثلاثة أشهر أو خمسة أشهر، وهذا يتوقف على مدى رغبة المتنبأ في تسهيل بيانات الطلب. وكلما طالت فترة المتوسط ​​المتحرك، كلما كان الأمر أكثر سلاسة. صيغة حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط هي حساب متوسط ​​متحرك بسيط تقوم شركة توريد الورق الفوري بتزويد وتوريد اللوازم المكتبية إلى الشركات والمدارس والوكالات داخل دائرة نصف قطرها 50 ميلا من مستودعها. إن أعمال توريد المكاتب تنافسية، والقدرة على تقديم الطلبات فورا هي عامل في الحصول على عملاء جدد والحفاظ على العملاء القدامى. (عادة ما تطلب المكاتب عدم تشغيلها عند انخفاض الإمدادات، ولكن عندما تنفد تماما، ونتيجة لذلك، فإنها تحتاج إلى أوامرها على الفور.) مدير الشركة يريد أن يكون بعض السائقين كافية والمركبات المتاحة لتسليم أوامر على الفور و لديهم مخزون كاف في المخزون. ولذلك، فإن المدير يريد أن يكون قادرا على التنبؤ بعدد الطلبات التي ستحدث خلال الشهر المقبل (أي للتنبؤ الطلب على الولادات). من سجلات أوامر التسليم، تراكمت الإدارة البيانات التالية خلال الأشهر ال 10 الماضية، والتي تريد حساب المتوسطات المتحركة 3 و 5 أشهر. دعونا نفترض أن هذا هو نهاية تشرين الأول / أكتوبر. والتنبؤ الناتج عن المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر أو 5 أشهر هو عادة للشهر التالي بالتسلسل، وهو في هذه الحالة هو نوفمبر. ويحسب المتوسط ​​المتحرك من الطلب على الأوامر خلال الأشهر الثلاثة السابقة بالتسلسل وفقا للمعادلة التالية: يحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر من بيانات 5 أشهر السابقة من بيانات الطلب على النحو التالي: الشهران 3 و 5 أشهر يبين الجدول التالي توقعات المتوسط ​​المتحرك لجميع أشهر بيانات الطلب. في الواقع، فإن توقعات نوفمبر فقط استنادا إلى الطلب الشهري الأخير سيتم استخدامها من قبل المدير. ومع ذلك، فإن التوقعات السابقة للأشهر السابقة تسمح لنا بمقارنة التوقعات مع الطلب الفعلي لمعرفة مدى دقة طريقة التنبؤ - أي مدى نجاحها. المتوسطات الثلاثة والخمسة أشهر يميل كل من التنبؤات المتحركة المتوسطة في الجدول أعلاه إلى إبطاء التباين الذي يحدث في البيانات الفعلية. ويمكن ملاحظة تأثير التمهيد هذا في الشكل التالي الذي تم فيه فرض متوسطات لمدة 3 أشهر و 5 أشهر على رسم بياني للبيانات الأصلية: إن المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر في الشكل السابق يزيل التقلبات إلى حد أكبر من المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر. غير أن متوسط ​​الأشهر الثلاثة يعكس بصورة أوثق أحدث البيانات المتاحة لمدير الإمدادات المكتبية. وبصفة عامة، فإن التنبؤات باستخدام المتوسط ​​المتحرك لفترة أطول أبطأ من أجل الاستجابة للتغيرات الأخيرة في الطلب مقارنة بتلك التي أجريت باستخدام متوسطات متحركة أقصر. فالفترات الإضافية للبيانات تضعف السرعة التي تستجيب بها التوقعات. وكثيرا ما يتطلب تحديد العدد المناسب من الفترات لاستخدامها في توقعات المتوسط ​​المتحرك قدرا من التجارب التجريبية والخطأ. أما عيب أسلوب المتوسط ​​المتحرك فهو أنه لا يتفاعل مع التغيرات التي تحدث لسبب ما، مثل الدورات والتأثيرات الموسمية. وعادة ما يتم تجاهل العوامل التي تسبب التغيرات. وهي في الأساس طريقة ميكانيكية، تعكس البيانات التاريخية بطريقة متسقة. ومع ذلك، فإن طريقة المتوسط ​​المتحرك تتميز بكونها سهلة الاستخدام وسريعة وغير مكلفة نسبيا. وبصفة عامة، يمكن لهذه الطريقة أن توفر توقعات جيدة على المدى القصير، ولكن لا ينبغي دفعها بعيدا جدا في المستقبل. المتوسط ​​المتحرك المرجح يمكن تعديل طريقة المتوسط ​​المتحرك لتعكس تقلبات البيانات بشكل أوثق. في طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح، يتم تعيين الأوزان إلى أحدث البيانات وفقا للمعادلة التالية: يبدو أن بيانات الطلب لخدمات الكمبيوتر بيإم (المبينة في الجدول الخاص بالمثال 10.3) تتبع اتجاها خطييا متزايدا. وتريد الشركة حساب خط اتجاه خطي لمعرفة ما إذا كان أكثر دقة من التجانس الأسي وتوقعات التمهيد الأسي المعدلة التي تم تطويرها في المثالين 10.3 و 10.4. وفيما يلي القيم المطلوبة لحسابات المربعات الصغرى: باستخدام هذه القيم، تحسب معلمات خط الاتجاه الخطي على النحو التالي: ولذلك، فإن معادلة خط الاتجاه الخطي هي لحساب التنبؤات للفترة 13، والسماح x 13 في الخطية خط الاتجاه: يظهر الرسم البياني التالي خط الاتجاه الخطي مقارنة مع البيانات الفعلية. ويبدو أن خط الاتجاه يعكس بشكل وثيق البيانات الفعلية - أي أن يكون مناسبا - ومن ثم سيكون نموذجا جيدا للتنبؤ بهذه المشكلة. ومع ذلك، فإن عيب خط الاتجاه الخطي هو أنه لن يتكيف مع تغيير في الاتجاه، حيث أن الأساليب التنبؤ الأسي التنبؤات وهذا هو، فمن المفترض أن جميع التوقعات المستقبلية سوف تتبع خط مستقيم. هذا يحد من استخدام هذه الطريقة إلى إطار زمني أقصر الذي يمكن أن تكون مؤكدة نسبيا أن الاتجاه لن يتغير. التسويات الموسمية نمط موسمي هو زيادة متكررة وانخفاض في الطلب. العديد من العناصر الطلب تظهر السلوك الموسمية. وتتبع مبيعات الملابس أنماطا موسمية سنوية، حيث يزداد الطلب على الملابس الدافئة في الخريف والشتاء ويتراجع في الربيع والصيف مع زيادة الطلب على الملابس الباردة. الطلب على العديد من البنود التجزئة، بما في ذلك اللعب والمعدات الرياضية والملابس والأجهزة الإلكترونية، والهامب، والديك الرومي، والنبيذ، والفاكهة، وزيادة خلال موسم الأعياد. زيادة الطلب بطاقة معايدة جنبا إلى جنب مع أيام خاصة مثل عيد الحب وعيد الأم. ويمكن أيضا أن تحدث الأنماط الموسمية على أساس شهري أو أسبوعي أو حتى يومي. بعض المطاعم لديها ارتفاع الطلب في المساء مما كان عليه في الغداء أو في عطلة نهاية الأسبوع بدلا من أيام الأسبوع. حركة المرور - وبالتالي المبيعات - في مراكز التسوق تلتقط يومي الجمعة والسبت. هناك عدة طرق لتعكس الأنماط الموسمية في توقعات سلسلة زمنية. سنصف إحدى الطرق البسيطة باستخدام عامل موسمي. والعامل الموسمي هو قيمة رقمية تضرب في التوقعات العادية للحصول على توقعات معدلة موسميا. طريقة واحدة لتطوير الطلب على العوامل الموسمية هي تقسيم الطلب على كل فترة موسمية حسب الطلب السنوي الإجمالي، وفقا للمعادلة التالية: العوامل الموسمية الناتجة بين 0 و 1.0 هي في الواقع جزء من إجمالي الطلب السنوي المخصص ل في كل موسم. وتضاعف هذه العوامل الموسمية في الطلب المتوقع سنويا لإعطاء التنبؤات المعدلة لكل موسم. حساب توقعات مع التعديلات الموسمية تنمو مزارع ويشبون من بيع الديك الرومي إلى شركة لتجهيز اللحوم على مدار السنة. ومع ذلك، من الواضح موسم الذروة خلال الربع الرابع من العام، من أكتوبر إلى ديسمبر. وقد شهدت مزارع عظمون الطلب على الديوك الرومي على مدى السنوات الثلاث الماضية المبينة في الجدول التالي: ولأن لدينا ثلاث سنوات من بيانات الطلب، يمكننا حساب العوامل الموسمية عن طريق قسمة الطلب الفصلي الكلي على مدى ثلاث سنوات من الطلب الكلي على مدى السنوات الثلاث : بعد ذلك، نريد مضاعفة الطلب المتوقع للعام القادم، 2000، من خلال كل من العوامل الموسمية للحصول على الطلب المتوقع لكل ربع سنة. ولتحقيق ذلك، نحتاج إلى توقعات الطلب لعام 2000. وفي هذه الحالة، وبما أن بيانات الطلب الواردة في الجدول يبدو أنها تظهر اتجاها متزايدا بشكل عام، فإننا نحسب خط اتجاه خطي لثلاث سنوات من البيانات الواردة في الجدول للحصول على الخام تقديرات التوقعات: وهكذا، فإن التوقعات لعام 2000 هي 58.17، أو 58.170 الديك الرومي. وباستخدام هذه التوقعات السنوية للطلب، فإن التنبؤات المعدلة موسميا، سف i، لعام 2000 هي مقارنة هذه التوقعات الفصلية بقيم الطلب الفعلية في الجدول، ويبدو أنها تقديرات توقعات جيدة نسبيا، مما يعكس كلا من التغيرات الموسمية في البيانات و الاتجاه التصاعدي العام. 10-12. كيف تكون طريقة المتوسط ​​المتحرك مشابهة للتجانس الأسي 10-13. ما تأثير على نموذج تمهيد الأسي وزيادة ثابت تمهيد لديها 10-14. كيف يختلف تعديل الأسي تعديل تختلف عن الأسي تمهيد 10-15. ما يحدد اختيار ثابت تمهيد للاتجاه في تعديل نموذج الأسي تعديل 10-16. وفي أمثلة الفصل لأساليب السلاسل الزمنية، كان من المفترض دائما أن تكون توقعات البداية هي نفس الطلب الفعلي في الفترة الأولى. اقتراح طرق أخرى يمكن أن تكون مشتقة التنبؤ البداية في الاستخدام الفعلي. 10-17. كيف يختلف نموذج التنبؤ بالخط الاتجاهي الخطي عن نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ 10-18. من نماذج السلاسل الزمنية المعروضة في هذا الفصل، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والتجانس الأسي وتعديل الأسي المعدل، وخط الاتجاه الخطي، أي واحد تعتبره أفضل لماذا 10-19. ما هي المزايا التي عدلت التجانس الأسي على خط الاتجاه الخطي للطلب المتوقع الذي يظهر اتجاها 4 K. B. كاهن وجيه ت. منتزر، التنبؤ في المستهلك والأسواق الصناعية، مجلة توقعات الأعمال 14، لا. 2 (صيف 1995): 21-28.Chapters أربعة (ماك و تف) ما رقمين وردت في التقرير اليومي إلى الرئيس التنفيذي لمنتجعات والت ديزني الحدائق أمب المنتجعات فيما يتعلق بست حدائق أورلاندو أ. يوم الحضور المتوقع الحضور والحضور الفعلي الأمس ب. الحضور الفعلي بالأمس والحضور المتوقع اليوم ج. الحضور المتوقع يوم أمس والحضور المتوقع اليوم د. أيام الحضور الفعلي والسنوات الماضية الحضور الفعلي ه. الحضور المتوقع في أيام األسبوع وخطأ التنبؤ اليومي المتوسط ​​حتى تاريخه إن التنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك لمدة ستة أشهر أفضل من توقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثالثة أشهر إذا كان الطلب أ. مستقرة نوعا ما ب. قد تغير بسبب الجهود الترويجية الأخيرة ج. يتبع اتجاها نزوليا د. يتبع نمط موسمي يكرر نفسه مرتين في السنة e. يتبع اتجاها تصاعديا بالنسبة لطلب منتج معين، فإن معادلة اتجاه السلاسل الزمنية هي 53 - 4 X. العلامة السلبية على منحدر المعادلة a. هو استحالة رياضية ب. هو مؤشر على أن التوقعات متحيزة، مع قيم التوقعات أقل من القيم الفعلية ج. هو مؤشر على تراجع الطلب على المنتجات د. يعني أن معامل التحديد سيكون أيضا سلبيا e. يعني أن رسف سيكون سلبيا أي مما يلي صحيح فيما يتعلق ثوابت تمهيد نموذج التنبؤ بما في ذلك الاتجاه (فيت) أ. ثابت واحد إيجابي، في حين أن الآخر هو سلبي. ب. وهي تسمى ماد و رسف. ج. ألفا هو دائما أصغر من بيتا. د. ثابت واحد ينعم اعتراض الانحدار، في حين أن الآخر ينعم الانحدار الانحدار. ه. يتم تحديد قيمهم بشكل مستقل. ويتوقع أن يصل الطلب على منتج معين إلى 800 وحدة في الشهر، ويبلغ متوسطه على مدى الأشهر ال 12 من السنة. يتبع المنتج نمط موسمي، والذي يكون مؤشر شهر يناير الشهري 1.25. ما هو توقعات المبيعات المعدلة موسميا لشهر يناير أ. 640 وحدة b. 798.75 وحدة c. 800 وحدة d. 1000 وحدة e. لا يمكن حسابها مع المعلومات المقدمة وهناك مؤشر موسمية لسلسلة شهرية على وشك أن يحسب على أساس تراكم ثلاث سنوات من البيانات. وكانت قيم يوليو الثلاثة السابقة 110 و 150 و 130. المتوسط ​​على مدى جميع الشهور هو 190. المؤشر الموسمية التقريبي لشهر يوليو هو. 0.487 ب. 0.684 ج. 1.462 د. 2.053 ه. لا يمكن حسابها مع المعلومات جيفور-نوتس هي سلسلة من الملاحظات التمهيدية على الموضوعات التي تقع تحت عنوان واسع من مجال بحوث العمليات (أور). كانت تستخدم أصلا من قبل لي في تمهيدية أو بالطبع أعطي في كلية إمبريال. وهي متاحة الآن للاستخدام من قبل أي طالب والمعلمين المهتمين في أو تخضع للشروط التالية. يمكن العثور على قائمة كاملة بالموضوعات المتوفرة في أور-نوتس هنا. أمثلة للتنبؤ التنبؤ مثال عام 1996 امتحان أوغ ويظهر الطلب على منتج في كل من الأشهر الخمسة الماضية أدناه. استخدام المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين لتوليد توقعات للطلب في الشهر 6. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.9 لتوليد توقعات للطلب على الطلب في الشهر 6. أي من هذين التنبؤين تفضل ولماذا تتحرك الشهرين متوسط ​​لشهرين إلى خمسة تعطى من قبل: التوقعات للشهر السادس هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك للشهر 5 م 5 2350. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.9 نحصل على: كما كان من قبل فإن توقعات الشهر السادس هي مجرد المتوسط ​​للشهر 5 M 5 2386 لمقارنة التوقعين نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك مسد (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 وبالنسبة للمتوسط ​​الملمس أضعافا مع ثابت التمهيد 0.9 مسد (13-17) sup2 (16.60 - 19) sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) sup24 10.44 وبشكل عام نرى أن التمهيد الأسي يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد حيث أن لديه مسد أقل. وبالتالي نحن نفضل توقعات 2386 التي تم إنتاجها من قبل التمهيد الأسي. التنبؤ مثال 1994 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على ما بعد البيع الجديد في متجر لكل من الأشهر ال 7 الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين لمدة شهرين إلى سبعة. ماذا سيكون توقعاتك للطلب في الشهر الثامن تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد من 0.1 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر الثامن. أي من التنبؤين في الشهر الثامن تفضلون ولماذا يعتقد حارس متجر أن العملاء يتحولون إلى هذا الجديد بعد البيع من العلامات التجارية الأخرى. ناقش كيف يمكنك نموذج سلوك التحويل هذا وبيان البيانات التي ستحتاجها لتأكيد ما إذا كان هذا التحويل يحدث أم لا. ويعطى المتوسط ​​المتحرك لشهرين إلى سبعة أشهر من قبل: التوقعات للشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 7 م 7 46. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.1 نحن الحصول على: كما هو الحال قبل توقعات الشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​للشهر 7 M 7 31.11 31 (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​السلس المتوسط ​​مع ثابت التمهيد 0.1 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لشهرين يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد حيث أن لديه مسد أقل. وبالتالي فإننا نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين. لفحص التحول سنحتاج إلى استخدام نموذج عملية ماركوف، حيث الدول العلامات التجارية، ونحن بحاجة إلى معلومات الحالة الأولية واحتمالات التحول العملاء (من الدراسات الاستقصائية). نحن بحاجة إلى تشغيل النموذج على البيانات التاريخية لمعرفة ما إذا كان لدينا تناسب بين النموذج والسلوك التاريخي. التنبؤ مثال 1992 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على علامة تجارية معينة من الحلاقة في متجر لكل من الأشهر التسعة الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر للأشهر من 3 إلى 9. ما هي توقعاتك للطلب في الشهر العاشر تطبيق التجانس الأسي مع ثابت التمهيد 0.3 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر العاشر. أي من التنبؤين للشهر العشر تفضلون ولماذا يعطى المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر للأشهر 3 إلى 9 من خلال: التوقعات لشهر 10 هي مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 9 م 9 20-33. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات الشهر 10 هو 20. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.3 نحصل على: كما كان قبل توقعات لشهر 10 هو مجرد متوسط ​​للشهر 9 M 9 18.57 19 (كما نحن لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك الأسي مع ثابت التمهيد 0.3 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما أن لديه مسد أقل. وبالتالي نحن نفضل توقعات 20 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر. التنبؤ مثال 1991 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على علامة تجارية معينة من جهاز الفاكس في متجر في كل من الأشهر الاثني عشر الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر للأشهر من 4 إلى 12. ما هي توقعاتك للطلب في الشهر 13 تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد 0.2 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. أي من اثنين من التوقعات في الشهر 13 هل تفضل ولماذا العوامل الأخرى التي لا تؤخذ في الاعتبار في الحسابات أعلاه قد تؤثر على الطلب على جهاز الفاكس في الشهر 13 ويعطى المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر للأشهر 4 إلى 12 بواسطة: m 4 (23 19 15 12) 4 17،25 م 5 (27 23 19 15) 4 21 م 6 (30 27 23 19) 4 24،75 م 7 (32 30 27 23) 4 28 م 8 (33 32 30 27) 4 30،5 م 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46.25 التوقعات لشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك في الشهر 12 م 12 46.25. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات لشهر 13 هو 46. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.2 نحصل على: كما هو الحال قبل توقعات لشهر 13 هو مجرد متوسط ​​للشهر 12 M 12 38.618 39 (كما نحن لا يمكن أن يكون الطلب كسور). لمقارنة اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي (مسد). إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك الأسي مع ثابت التمهيد 0.2 بشكل عام فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما أن لديه مسد أقل. وبالتالي فإننا نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من قبل المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر. التغيرات الموسمية الطلب على الأسعار الإعلان، على حد سواء هذه العلامة التجارية وغيرها من العلامات التجارية الوضع الاقتصادي العام التكنولوجيا الجديدة مثال على التنبؤ 1989 امتحان أوغ ويبين الجدول أدناه الطلب على ماركة معينة من فرن الميكروويف في متجر في كل من الأشهر الاثني عشر الماضية. احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة ستة أشهر لكل شهر. ماذا سيكون توقعاتك للطلب في الشهر 13 تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تجانس 0.7 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. أي من اثنين من التوقعات لشهر 13 هل تفضل ولماذا الآن لا يمكننا حساب ستة حتى نحصل على 6 ملاحظات على الأقل - أي أننا لا نستطيع حساب هذا المتوسط ​​إلا من الشهر 6 فصاعدا. ومن هنا يكون لدينا: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30.50 م 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32.00 م 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32.67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34.00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35.50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36.83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38.17 إن توقعات الشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك ل شهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 12 م 12 38.17. وبالتالي (كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور) توقعات لشهر 13 هو 38. تطبيق تمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0.7 نحصل على: