Cadeia de fornecimento de média simples em movimento simples

Marcado com a média móvel simples Na semana 6 do curso, analisaremos a gestão da demanda e a previsão, uma área que está recebendo atenção substancial, especialmente quando o interesse no gerenciamento da cadeia de suprimentos cresce e buscamos planejar e coordenar de forma mais eficiente a cadeia de suprimentos como um todo. Costuma-se dizer que as previsões são geralmente erradas, algumas espetacularmente: os objetivos de aprendizagem para esta semana do curso são que você deve entender o papel da previsão como base para o planejamento da cadeia de suprimentos. Que você poderá comparar as diferenças entre demanda independente e dependente. Em terceiro lugar, você poderá identificar os componentes básicos da demanda independente, incluindo variações médias, tendenciais, sazonais e aleatórias. Você poderá descrever as técnicas comuns de previsão qualitativa, como o Método Delphi e a Previsão Colaborativa. Você entenderá as técnicas básicas de previsão quantitativa e o uso da decomposição para prever quando a tendência e a sazonalidade estiverem presentes. O seguinte vídeo enfatiza a necessidade de precisão e senso comum na previsão: as previsões podem ser divididas em dois tipos, estratégicos e táticos. As previsões estratégicas são usadas para auxiliar a criação da estratégia que determinará como a demanda é atendida. As previsões táticas são usadas para auxiliar a tomada de decisão no dia-a-dia. O gerenciamento de demanda é usado para influenciar as fontes de demanda de produtos ou serviços, quer aumentando a demanda, diminuindo a demanda ou mantendo-a em um nível constante. O seguinte vídeo analisa os fatores que influenciam a previsão na indústria do vinho: Demanda Dependente e Independente Existem duas fontes básicas de demanda, dependentes e independentes. A demanda dependente é a demanda que ocorre como resultado da demanda por outros produtos ou serviços. A demanda independente é demanda que não pode ser prevista com base na demanda por outro produto ou serviço. A demanda dependente geralmente é muito difícil de influenciar 8211 é a demanda que não depende de fatores que você possa influenciar e, ao contrário, é uma demanda que você precisa encontrar. A demanda independente geralmente pode ser influenciada e, portanto, as organizações podem escolher se eles assumem um papel ativo e a influenciam ou assumem um papel passivo e simplesmente respondem à demanda que existe. O seguinte vídeo analisa a forma como a Motorola trabalha com a sua previsão: o livro de texto identifica quatro tipos básicos de previsões. A previsão qualitativa baseia-se no julgamento humano e algumas das técnicas utilizadas na previsão qualitativa serão discutidas abaixo. A análise de séries temporais analisa os padrões de dados ao longo do tempo. Os relacionamentos causais analisam as relações entre fatores que irão influenciar a demanda e a simulação procura modelar a demanda, de modo que a inter-relação dos fatores da demanda possa ser melhor compreendida. O seguinte vídeo examina como o gerenciamento da demanda e a previsão são realizados em Lowes: Geralmente, a demanda é considerada como tendo seis componentes, média, tendência, elementos sazonais, elementos cíclicos, variação aleatória e autocorrelação. Esses elementos de demanda nos permitem entender o padrão de demanda por um produto que pode ser aplicado à previsão da demanda futura. A demanda média é a demanda média por um produto ao longo do tempo. A tendência mostra como a demanda mudou ao longo do tempo e a demanda sazonal mostra variações sazonais na demanda. Os elementos cíclicos ocorrem durante um período mais longo do que os elementos sazonais e são mais difíceis de prever, ocorrendo, por exemplo, como resultado de ciclos econômicos. A variação aleatória é baseada em eventos aleatórios que são impossíveis de prever enquanto a auto-correlação é a relação entre demanda passada e futura, ou seja, que a demanda futura está relacionada à demanda atual. Onde há um alto grau de variação aleatória há muito pouca relação entre demanda atual e demanda futura. Onde existe um alto grau de auto-correlação, existe uma forte relação entre demanda atual e futura. Modelos de séries temporais Os modelos de séries temporais prevêem o futuro com base em modelos anteriores. Vários modelos estão disponíveis e o que você deve usar depende do horizonte de tempo que você deseja prever, dos dados que você possui, da precisão que você precisa, do tamanho do orçamento de previsão e da disponibilidade de pessoas devidamente qualificadas para realizar a análise. O gráfico a seguir da página 488 do livro é design para auxiliar na seleção da ferramenta apropriada: a regressão linear é usada onde existe uma relação funcional entre duas variáveis ​​correlacionadas, sendo usada para prever uma variável baseada na outra. É útil quando os dados são relativamente estáveis. A decomposição de uma série temporal é usada para identificar e separar os dados da série temporal em seus vários componentes de demanda. Dois tipos de variação sazonal são identificados 8211 aditivos, onde a quantidade sazonal em cada estação é constante e multiplicativa onde a variação sazonal é uma porcentagem da demanda por um período de tempo. A média móvel simples é útil quando a demanda é relativamente estável, não aumentando ou diminuindo rapidamente e onde há poucas características sazonais. As médias móveis podem ser centradas em torno de seu ponto médio, ou usadas como base para prever o futuro. Usar um período de tempo mais longo resultará em mais alisamento de variação ao usar um período de tempo mais curto que irá revelar as tendências estatísticas mais rapidamente. Uma média móvel ponderada permite que você pesa determinados períodos de tempo dentro da média para obter maior precisão. Por exemplo, maior peso pode ser dado a períodos de tempo mais recentes, a fim de colocar mais ênfase na atividade de demanda recente. Suavização exponencial é a mais utilizada de todas as técnicas de previsão e aparece em todas as aplicações de previsão baseadas em computador. É usado muito em indústrias de varejo e serviços. Muitas vezes é muito preciso, é bastante fácil de fazer, é facilmente compreendido, requer pouca computação e é facilmente testado quanto à precisão. O seguinte vídeo detalha a conduta dessas técnicas de previsão: a previsão qualitativa envolve a aplicação do julgamento humano para criar uma previsão. Normalmente, uma abordagem estruturada é usada, ao contrário desta: várias técnicas são usadas para previsão qualitativa, incluindo: Analogia histórica. Baseando as previsões sobre o padrão de demanda de produtos similares. Pesquisa de mercado: as previsões são criadas por uma empresa de pesquisa de mercado, principalmente usando pesquisas e entrevistas. Consenso de painel: onde um grupo de pessoas com conhecimento na área de previsão, compartilhe seus pensamentos e desenvolva uma previsão. Método Delphi: uma técnica baseada em pesquisa que cria anonimato em um grupo. É descrito no seguinte vídeo: planejamento colaborativo, previsão e reabastecimento. O CPFR é uma inovação recente que usa a internet para permitir que as pessoas colaborem na criação de previsão: há dois tipos de erros de previsão. Os erros de polarização ocorrem onde há um erro consistente que permeia a previsão feita. Os erros aleatórios são erros que podem ser explicados pelo modelo de previsão 8211 que ocorrem aleatoriamente e de forma imprevisível. As medidas do erro de previsão incluem Desvio absoluto médio (MAD), erro médio de porcentagem absoluta (MAPE) e sinal de rastreamento. O seguinte vídeo considera problemas no erro de previsão humano: o Tracking Signal é uma medida que é usada para monitorar o desempenho real da previsão ao longo do tempo para ver se está de acordo com as mudanças na demanda no mundo real. Pode ser usado como um gráfico de controle de qualidade. Esta semana, consideramos a gestão da demanda e a previsão, usando técnicas qualitativas e quantitativas. Foi dada ênfase a garantir que as previsões sejam realistas e tenha sido aconselhável sobre o uso da previsão com base no desempenho passado. 8211, geralmente não lhe diz o que o futuro fará, mas muitas vezes o ajudará a preparar. O seguinte vídeo apresenta a aplicação da tecnologia da informação para a previsão e é talvez uma conclusão humorística para este material da semana8217: Previsão de Gerenciamento de Previsão por SKU, custo, item, moedas, margem, país, canal, localização do cliente, etc. Níveis de acordo com os requisitos do cliente usando o Projeto de Planejamento de Requisitos do Otimizador de Nível de Serviço e corrigir insuficiências de inventário e excedentes em uma base diária, semanal ou mensal. Crie planos de inventário em fase por item, resultando em um ótimo nível de inventário. Planejamento de Operações de Vendas Identificar e resolver problemas de negócios antes de se tornarem passivos Acompanhar KPIs (indicadores-chave de desempenho), realizar análise de lacunas e otimizar planos de vendas Planejamento de Varejo Permitir o perfil de nível de loja através de métodos de cluster Fórmulas definidas pelo usuário para identificar medidas de desempenho por cada varejista Colaboração Automatizar E gerenciar o intercâmbio de informações entre compradores e vendedores. Um calendário de eventos fornece uma visão consolidada de cada plano de parceiros comerciais Planejamento Avançado Plano de agendamento em várias instalações gerenciando restrições críticas da operação de fabricação Previse com precisão os materiais e recursos necessários para cada trabalho e quando ele será concluído. Glossário de Cadeia - W média móvel ponderada