Moyenne Mobile Moyenne Pondérée Gestion

Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Alors que la moyenne mobile simple donne un poids égal à chaque composante de la base de données de moyenne mobile, une moyenne mobile pondérée permet de pondérer chaque élément d'un facteur où la somme de tous les facteurs de pondération est égale à un. La formule pour une prévision moyenne mobile pondérée est une contrainte supplémentaire lorsque l'on utilise cette équation pour la prévision moyenne mobile pondérée est Related Operations Management Affectations Formules clés Moyenne mobile simple Problèmes résolus Analyse des séries chronologiques Prévision des erreurs dans les analyses de séries chronologiquesLes prévisions sont vitales pour chaque entreprise Organisation et pour chaque décision importante de gestion. Bien qu'une prévision ne soit jamais parfaite en raison de la nature dynamique de l'environnement commercial externe, elle est bénéfique pour tous les niveaux de planification fonctionnelle, de planification stratégique et de planification budgétaire. Les décideurs utilisent les prévisions pour prendre de nombreuses décisions importantes concernant l'orientation future de l'organisation. Les techniques et modèles de prévision peuvent être à la fois qualitatifs et quantitatifs et leur niveau de sophistication dépend du type d'information et de l'impact de la décision. Le modèle de prévision qu'une entreprise doit adopter dépend de plusieurs facteurs, notamment l'horizon temporel de prévision, la disponibilité des données, la précision requise, la taille du budget de prévision et la disponibilité de personnel qualifié. La gestion de la demande existe pour coordonner et contrôler toutes les sources de la demande afin que le système productif puisse être utilisé efficacement et que le produit soit livré à temps. La demande peut être soit dépendante de la demande pour d'autres produits ou services, soit indépendante parce qu'elle ne peut pas être dérivée directement de celle d'autres produits. Les prévisions peuvent être classées en quatre types de base: qualitatif, analyse de séries chronologiques, relations causales et simulation. Les techniques qualitatives de prévision peuvent inclure des prévisions à la base, des études de marché, un consensus de panel, une analogie historique et la méthode Delphi. Les modèles de prévision de séries chronologiques tentent de prédire l'avenir sur la base de données passées. Une prévision moyenne mobile simple est utilisée lorsque la demande pour un produit ou un service est constante sans aucune variation saisonnière. Une prévision moyenne mobile pondérée fait varier les poids, compte tenu d'un facteur particulier et est donc capable de faire varier les effets entre les données actuelles et passées. Le lissage exponentiel améliore la prévision moyenne mobile simple et pondérée car elle considère les points de données plus récents comme plus importants. Pour corriger toute tendance à la hausse ou à la baisse des données recueillies sur des périodes de temps aux constantes de lissage sont utilisées. Alpha est la constante de lissage, tandis que delta réduit l'impact de l'erreur qui se produit entre le réel et la prévision. Les erreurs de prévision sont la différence entre la valeur de prévision et ce qui s'est réellement produit. Toutes les prévisions contiennent un certain degré d'erreur, mais il est important de distinguer entre les sources d'erreur et la mesure de l'erreur. Les sources d'erreur sont les erreurs aléatoires et les biais. Différentes mesures existent pour décrire le degré d'erreur dans une prévision. Des erreurs de biais surviennent lorsqu'une erreur est commise, c'est-à-dire en excluant la variable correcte ou en modifiant la demande saisonnière. Les erreurs aléatoires ne peuvent pas être détectées, elles se produisent normalement. Un signal de suivi indique si la moyenne des prévisions suit le rythme de toute variation de la demande. Le MAD ou l'écart absolu moyen est également un outil simple et utile pour obtenir des signaux de suivi. Un outil de prévision plus sophistiqué pour définir la relation fonctionnelle entre deux ou plusieurs variables corrélées est la régression linéaire. Cela peut être utilisé pour prédire une variable donnée la valeur pour un autre. Elle est utile pour des périodes de temps plus courtes car elle suppose une relation linéaire entre les variables. La prévision de la relation causale tente de déterminer l'occurrence d'un événement en fonction de l'occurrence d'un autre événement. La prévision de focus tente plusieurs règles qui semblent logiques et faciles à comprendre pour projeter des données passées dans l'avenir. Aujourd'hui, de nombreux programmes de prévisions informatiques sont disponibles pour prédire facilement les variables. Lors de la prise de décisions à long terme fondées sur des prévisions futures, il faut faire très attention à l'élaboration des prévisions. De même, de multiples approches à la prévision devraient être utilisées. Les prévisions doivent être faites dans divers domaines de la gestion comme la gestion financière, la gestion du marketing, la gestion du personnel, etc et les mêmes techniques discutées dans cet article sont également utilisés dans ces disciplines. La prévision est une activité importante dans l'analyse de sécurité. Types de composantes de prévision de la demande IV. Techniques qualitatives dans la prévision des racines de l'herbe Analyse des études de marché Consensus Analogie historique Méthode Delphi Analyse des séries chronologiques Moyenne mobile simple Moyenne mobile pondérée Lissage exponentiel Erreurs de prévision Sources de l'erreur Mesure de l'erreur Analyse de régression linéaire Décomposition d'une série chronologique Prévision Analyse de régression multiple. Prévision de la prévision Prévision des prévisions basées sur le Web: planification concertée, prévision et réapprovisionnement (CPFR) Richard B. Chase, F. Robert Jacobs, Nicholas J. Aquilano, Gestion des opérations pour l'avantage concurrentiel, 10e, McGraw-Hill Higher Education, 2004 highed. mcgraw-hillsites0072506369studentview0chapter12Simple Gestion des opérations en moyenne mobile Affectation Aide Moyenne mobile simple toutes les caractéristiques saisonnières, une moyenne mobile simple peut être très utile pour identifier une tendance dans la fluctuation des données. Par exemple, si nous voulons prévoir les ventes en juin avec une moyenne mobile de cinq mois, nous pouvons prendre la moyenne des ventes en janvier, février, mars. Avril et mai. Quand juin passe. La prévision pour juillet serait la moyenne des mois de février, mars, avril, mai et juin. La formule pour une prévision moyenne mobile simple est Supposons que nous voulons prévoir la demande hebdomadaire d'un produit en utilisant une moyenne mobile de trois semaines et de neuf semaines. Comme le montrent les pièces 9.6 et 9.7. Ces prévisions sont calculées de la façon suivante: Les prévisions à trois semaines pour la semaine sont les suivantes: Opérations liées Affectations de la direction Moyenne mobile pondérée Fiabilité des données Formules clés Analyse des séries chronologiques Lissage exponentiel