MPR2 - Previsão de demanda Um tipo de previsão que usa associações de causa e efeito para prever e explicar relações entre as variáveis independentes e dependentes. Um exemplo de um modelo causal é um modelo econométrico usado para explicar a demanda por inícios de moradia com base na base de consumidores, taxas de juros, renda pessoal e disponibilidade de terras. Um processo de colaboração pelo qual os parceiros comerciais da cadeia de suprimentos podem planejar em conjunto as principais atividades da cadeia de suprimentos, desde a produção e entrega de matérias-primas até a produção e entrega de produtos finais aos clientes finais. A colaboração abrange planejamento de negócios, previsão de vendas e todas as operações necessárias para reabastecer matérias-primas e produtos acabados. Quadros Quatro (MC e TF) Quais dois números estão contidos no relatório diário para o CEO da Walt Disney Parks amp Resorts sobre os seis parques de Orlando uma. Ontem prevê presenças e ontem assistências reais b. Presença atual de ontem e presença prevista de hoje c. Ontem previsões de presença e previsão de presença de hoje d. Presença atual de ontem e presença atual de e. Ontem previsões de atendimento e do ano-a-dia erro de previsão média diária Uma previsão média móvel de seis meses é melhor do que uma previsão média móvel de três meses se a demanda a. É bastante estável b. Tem mudado devido aos recentes esforços promocionais c. Segue uma tendência descendente d. Segue um padrão sazonal que se repete duas vezes ao ano e. Segue uma tendência ascendente Para uma determinada demanda de produto, a equação da tendência da série de tempo é 53 - 4 X. O sinal negativo na inclinação da equação a. É uma impossibilidade matemática b. É uma indicação de que a previsão é tendenciosa, com valores de previsão inferiores aos valores reais c. É uma indicação de que a demanda por produtos está em declínio d. Implica que o coeficiente de determinação também será negativo e. Implica que o RSFE será negativo Qual das seguintes afirmações é verdadeira com relação às duas constantes de suavização do modelo Forecast Including Trend (FIT) a. Uma constante é positiva, enquanto a outra é negativa. B. Eles são chamados MAD e RSFE. C. O alfa é sempre menor do que o beta. D. Uma constante suaviza a intercepção de regressão, enquanto a outra suaviza a inclinação de regressão. E. Os seus valores são determinados de forma independente. A demanda por um determinado produto está prevista para ser de 800 unidades por mês, em média durante todos os 12 meses do ano. O produto segue um padrão sazonal, para o qual o índice mensal de janeiro é de 1,25. Qual é a previsão de vendas ajustada sazonalmente para janeiro a. 640 unidades b. 798.75 unidades c. 800 unidades d. 1000 unidades e. Não pode ser calculado com as informações fornecidas. Um índice sazonal para uma série mensal está prestes a ser calculado com base em três anos de acumulação de dados. Os três valores anteriores de julho foram 110, 150 e 130. A média de todos os meses é 190. O índice sazonal aproximado para julho é a. 0,487 b. 0,684 c. 1,462 d. 2,053 e. Não pode ser calculado com a informação dada Métodos de média ponderada Métodos de previsão: Prós e contras Oi, AMOR seu post. Estava me perguntando se você poderia elaborar mais. Usamos SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que a inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual o resultado da previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas no MAD e erro, estoque de segurança e quantidades ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi obrigado por explicar tão eficientemente seu gd demais. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como a Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar pontos de dor que afetam o cliente eo negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Comece com downloads gratuitos Dados suavizantes removem variações aleatórias e mostram tendências e componentes cíclicos Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavizar. Essa técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Vamos primeiro investigar alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico oferece em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média computada ou média dos dados 10. O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. Esta é uma boa ou má estimativa O erro quadrático médio é uma forma de julgar o quão bom é um modelo Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados da MSE por exemplo Os resultados são: Erro e esquadrado Erros A estimativa 10 A pergunta surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência? Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pondera todas as observações passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use estimativas diferentes que levem em conta a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra fração soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. ,, Esquerda (frac direito) xn. O (esquerda (frac direito)) são os pesos e, naturalmente, eles somam a 1.
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