Metode Peramalan Rata-rata Tertimbang Bergerak: Pro dan Kontra Hai, Cintai Post Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Memulai dengan download gratis Peramalan Permintaan Masa Depan Artikel terakhir dalam seri ini (Juli 2006, halaman 52) mengeksplorasi perkiraan permintaan produk masa depan dengan penggunaan berulang. Meskipun peramalan rata-rata tertimbang menghasilkan hasil yang lebih akurat daripada penggunaan rata-rata yang direkam selama beberapa bulan terakhir, namun masih ada perkiraan kesalahan yang tinggi. Perbedaan yang signifikan masih ada antara prediksi permintaan masa depan dan penggunaan aktual. Artikel ini akan terus mengeksplorasi cara untuk meningkatkan akurasi perkiraan. Tinjauan peramalan rata-rata tertimbang Sebagian besar distributor listrik menggunakan peramalan rata-rata sederhana untuk memprediksi penggunaan item stok di masa mendatang. Misalnya, mereka mungkin rata-rata penggunaan dicatat selama enam bulan sebelumnya. Ini bekerja dengan baik jika produk memiliki penggunaan yang cukup konsisten, namun banyak produk mengalami peningkatan atau penurunan penggunaan dari waktu ke waktu. Produk lain memiliki pola penggunaan musiman, di mana penjualan umumnya lebih tinggi pada waktu-waktu tertentu dalam setahun. Beberapa produk mengalami lonjakan berulang penggunaan sepanjang tahun. Peramalan rata-rata tertimbang memungkinkan kita untuk mengatasi pola penggunaan yang berbeda dalam perhitungan perkiraan. Setiap formula berbobot rata-rata memiliki berat, atau penekanan pada riwayat penggunaan yang dicatat pada bulan-bulan sebelumnya. Berikut adalah seperangkat bobot yang umum digunakan dalam menghitung permintaan item nonseasonal dengan penjualan yang meningkat atau menurun secara bertahap: Beri bobot 3,0 pada penggunaan yang tercatat pada periode terbaru. Tempatkan bobot 2,5 pada pemakaian yang tercatat pada periode sebelumnya. Tempatkan bobot 2,0 pada pemakaian yang tercatat pada periode sebelumnya. Tempatkan bobot 1,5 pada pemakaian yang tercatat pada periode sebelumnya. Tempatkan bobot 1.0 pada penggunaan yang tercatat pada periode sebelumnya. Mari kita gunakan Tabel 1, Peramalan Rata-Rata Tertimbang, untuk membantu memahami bagaimana menghitung perkiraan Julys untuk item dengan riwayat penggunaan berikut. Setiap berat dikalikan dengan penggunaan bulan yang sesuai. Perpanjangan total (1.297,5) dibagi dengan berat total (10) untuk menentukan prediksi permintaan Juli 129,75 atau 130 buah. Meskipun ini lebih baik dari perkiraan 120 buah yang berasal dari rata-rata penggunaan enam bulan sebelumnya (148 133 126 110 104 98) 6 120, namun tetap tidak tampak sebagai ramalan yang bagus. Lihatlah grafik penggunaan selama enam bulan sebelumnya untuk Tabel 1. Perkiraan 130 buah diwakili oleh garis hitam solid. Penggunaan jelas meningkat seiring berjalannya waktu. Tidak masalah berapa bobot yang digunakan, rata-rata penggunaan di masa lalu dapat mengakibatkan perkiraan lebih besar daripada penggunaan bulan tertinggi. Untuk memprediksi permintaan di masa depan dengan tepat, pertimbangkan keempat elemen ramalan yang akurat: Meningkat atau menurunnya tren penggunaan. Informasi kolaboratif tentang kebutuhan masa depan yang spesifik dari pelanggan. Kerangka waktu atau cakrawala yang sesuai untuk perkiraan. Tren dapat ditentukan dengan memeriksa pemakaian selama beberapa bulan terakhir. Pada Tabel 2, perhatikan peningkatan pemakaian yang terus-menerus namun tidak menentu selama empat bulan terakhir. Kenaikan penggunaan rata-rata selama empat bulan terakhir adalah 10,5 persen (14,5 5,6 11,3) 3 10,5. Untuk menerapkan faktor tren ini, perbanyak hasil ramalan ramalan rata-rata tertimbang (130) dengan 1,105 untuk menghasilkan perkiraan 144 buah. Tabel 3 menggambarkan tingkat kenaikan dari kenaikan yang dialami selama beberapa bulan terakhir. Harap perhatikan dua pedoman dalam menerapkan faktor tren untuk meramalkan formula: Biasanya, faktor tren tidak boleh diterapkan kecuali jika terjadi kenaikan atau penurunan penggunaan yang konsisten selama tiga atau empat periode persediaan. Setiap faktor tren yang dihitung lebih besar dari 100 persen (penggunaan dua kali lipat) biasanya harus diperhatikan oleh pembeli atau perencana inventori sebelum diterapkan. Faktor tren yang dapat ditentukan dengan memeriksa riwayat penggunaan masa lalu disebut sebagai faktor kecenderungan internal. Tapi tren lainnya mungkin tidak tercermin dalam sejarah penggunaan masa lalu. Berikut adalah tiga contohnya: Bagian pemasaran Anda mungkin memperkirakan penjualan barang dalam lini produk tertentu akan meningkat sebesar 15 persen. Ini mungkin karena usaha penjualan baru, perubahan ekonomi, kenaikan pelanggan saat ini dalam bisnis, pesaing yang meninggalkan pasar, atau alasan lain. Anda mungkin mengantisipasi penurunan penggunaan 10 persen karena pesaing baru memasuki pasar atau kenaikan suku bunga. Faktor cuaca seperti suhu ekstrem atau curah hujan dapat menyebabkan penggunaan meningkat atau menurun. Ini disebut sebagai faktor tren eksternal karena informasi untuk mereka berasal dari luar organisasi Anda: pengamatan salespeoples pasar Anda, berita keuangan di koran lokal atau internet, ramalan cuaca atau sumber lainnya. Faktor tren eksternal sering mempengaruhi keseluruhan lini produk atau semua produk di cabang, namun faktor tren internal dihitung untuk masing-masing barang. Faktor kecenderungan eksternal biasanya diidentifikasi dengan observasi. Itu berarti tenaga penjualan atau pembeli melihat adanya perubahan penggunaan yang signifikan dan mulai mencari alasan. Yang penting untuk mencatat pengamatan ini dan melihat apakah hal itu terjadi lagi di masa depan. Perhatikan efek spesifik dari setiap faktor eksternal setiap kali hal tersebut mempengaruhi perkiraan. Misalnya, apakah penjualan benar-benar meningkat sebesar proyeksi 15 persen saat pesaing meninggalkan pasar atau apakah itu 12 persen. Hasilnya akan menjadi panduan dalam menerapkan faktor spesifik dalam prakiraan masa depan. Perkiraan yang akurat membantu mencapai tujuan pengelolaan persediaan yang efektif: untuk memenuhi atau melampaui harapan pelanggan terhadap ketersediaan produk dengan jumlah setiap item yang akan memaksimalkan keuntungan bersih Anda. Artikel berikutnya akan mengeksplorasi elemen yang tersisa dari perkiraan yang akurat: perkiraan kolaboratif dan perkiraan horizon. Sementara itu, jika Anda memiliki pertanyaan spesifik, tolong beritahu saya. Dengan pengalaman lebih dari 36 tahun, Jon Schreibfeder adalah presiden dari Effective Inventory Management Inc. Coppell, Texas, sebuah firma konsultasi yang didedikasikan untuk membantu distributor memaksimalkan produktivitas dan profitabilitas investasi mereka dalam persediaan saham. Schreibfeder adalah penulis buku Achieving Effective Inventory Management 3rd Edition yang baru saja diterbitkan. Hubungi Schreibfeder di (972) 304-3325 atau jonseffectiveinventory. Karena perangkat mobile sangat biasa dalam kehidupan pribadi kita, kita mengharapkan fungsi yang sama dalam kehidupan kerja kita. Hal ini menjadi tantangan bagi para distributor. Secara khusus, banyak distributor melihat meningkatnya harapan di antara pelanggan mereka untuk layanan yang lebih cepat dan lebih baik, dimanapun mereka mendemonstrasikan basis pelanggan mereka. Untuk memenuhi harapan ini, Anda perlu memastikan bahwa karyawan Anda dimanipulasi dimanapun mereka dapat mengakses sistem bisnis Anda, dan berkomunikasi dengan cepat dan efisien dengan pelanggan dan karyawan di lokasi lain. Pendekatan Kualitatif Pendekatan Peramalan Sebagian besar teknik kuantitatif menghitung perkiraan permintaan sebagai rata-rata dari permintaan masa lalu. Berikut ini adalah teknik peramalan permintaan penting. Metode rata-rata sederhana: Rata-rata permintaan sederhana yang terjadi pada semua periode waktu sebelumnya diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya dalam metode ini. (Contoh 1) Metode rata-rata bergerak sederhana: Dengan metode ini, rata-rata permintaan dari beberapa periode terakhir diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Jumlah periode masa lalu yang akan digunakan dalam perhitungan dipilih pada awalnya dan tetap konstan (seperti rata-rata pergerakan 3 periode). (Contoh 2) Metode rata-rata bergerak tertimbang: Dengan metode ini, bobot yang tidak sama diberikan pada data permintaan masa lalu sambil menghitung rata-rata pergerakan sederhana sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Biasanya data terbaru diberi faktor bobot tertinggi. (Contoh 3) Metode pemulusan eksponensial: Dengan metode ini, bobot ditetapkan dalam urutan eksponensial. Bobot menurun secara eksponensial dari data permintaan terakhir ke data permintaan yang lebih tua. (Contoh 4) Metode analisis regresi: Dalam metode ini, data permintaan masa lalu digunakan untuk membangun hubungan fungsional antara dua variabel. Satu variabel diketahui atau diasumsikan diketahui dan digunakan untuk meramalkan nilai variabel lain yang tidak diketahui (yaitu permintaan). (Contoh 5) Kesalahan dalam Peramalan Kesalahan dalam peramalan tidak lain adalah perbedaan numerik dalam permintaan dan permintaan aktual yang diperkirakan. MAD (Mean Absolute Deviation) dan Bias adalah dua ukuran yang digunakan untuk menilai keakuratan permintaan yang diperkirakan. Perlu dicatat bahwa MAD mengekspresikan besarnya tapi bukan arah kesalahannya.
No comments:
Post a Comment