Gerenciamento De Cadeia De Fornecimento Médio Médio

Previsão de Gerenciamento de Previsão por SKU, custo, item, moedas, margem, país, canal, localização do cliente, etc. Faça o inventário dos estoques e os níveis de estoque de segurança de acordo com os requisitos do cliente usando o Projeto de Planejamento de Requisitos do Otimizador de Nível de Serviço e corrija as insuficiências e excedentes de inventário no dia-a-dia , Semanalmente ou mensalmente. 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 ponderadaSUPPLY CHAIN ​​MINDED A previsão estatística baseia-se em vários tipos de fórmulas: Fórmulas em que se baseiam os modelos de previsão Fórmulas que são usadas para avaliar os resultados da previsão Fórmula para calcular a faixa de tolerância para o outlier automático Rreção Fórmulas para modelos de previsão modelo de média móvel Este modelo é usado para excluir irregularidades no padrão de séries temporais. A média dos valores da última série temporal é calculada. A média pode sempre ser calculada a partir de n valores de acordo com a fórmula (1). Fórmula para a média móvel Assim, a nova média é calculada a partir do valor médio anterior e o valor atual ponderado com 1 n, menos o valor mais antigo ponderado com 1 n. Este procedimento só é adequado para séries temporais que são constantes, ou seja, para séries temporais sem padrões de tendência ou de temporada. Como todos os dados históricos são igualmente ponderados com o fator 1 n, é necessário precisamente n períodos para que a previsão se adapte a uma possível mudança de nível. Modelo de média móvel ponderada Você obtém melhores resultados do que aqueles obtidos com o modelo de média móvel, introduzindo fatores de ponderação para cada valor histórico. No modelo de média móvel ponderada, cada valor histórico é ponderado com o fator R. A soma dos fatores de ponderação é 1 (ver fórmulas (3) e (4) abaixo). Fórmula para a média móvel ponderada Se as séries temporais a serem previstas contiverem variações semelhantes a tendências, você obterá melhores resultados usando o modelo de média móvel ponderada em vez do modelo de média móvel. O modelo de média móvel ponderada pesa dados mais recentes do que dados mais antigos ao determinar a média, desde que você tenha selecionado os fatores de ponderação em conformidade. Portanto, o sistema é capaz de reagir mais rapidamente a uma mudança de nível. A precisão deste modelo depende em grande parte da sua escolha de fatores de ponderação. Se o padrão da série temporal mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Modelo de Suavização Exponencial de Primeira Ordem Os princípios por trás desse modelo são: quanto mais velhos forem os valores das séries temporais, menos importantes serão para o cálculo da previsão. O presente erro de previsão é levado em consideração nas previsões subseqüentes. O modelo de constante de suavização exponencial pode ser derivado das duas considerações acima (veja a fórmula (5) abaixo). Nesse caso, a fórmula é usada para calcular o valor básico. Uma simples transformação produz a fórmula básica para suavização exponencial (veja a fórmula (6) abaixo). Fórmulas para Suavização Exponencial Determinando o Valor Básico Para determinar o valor da previsão, tudo o que você precisa é o valor da previsão anterior, o último valor histórico e o fator de alívio 8220alpha8221. Este fator de suavização pesa mais nos valores históricos mais recentes do que os menos recentes, de modo que eles têm maior influência na previsão. A rapidez com que a previsão reage a uma mudança no padrão depende do fator de suavização. Se você escolher 0 para alfa, a nova média será igual à antiga. Neste caso, o valor básico calculado anteriormente permanece, isto é, a previsão não reage aos dados atuais. Se você escolher 1 para o valor alfa, a nova média igualará o último valor na série temporal. Os valores mais comuns para alfa situam-se, portanto, entre 0,1 e 0,5. Por exemplo, um valor alfa de 0,5 valores históricos de pesos da seguinte maneira: 1º valor histórico: 50 2º valor histórico: 25 3º valor histórico: 12,5 4º valor histórico: 6,25 Os coeficientes de pontuação dos dados históricos podem ser alterados por um único parâmetro. Portanto, é relativamente fácil responder às mudanças nas séries temporais. O modelo constante de alisamento exponencial de primeira ordem derivado acima pode ser aplicado a séries temporais que não possuem padrões de tendência ou variações sazonais. Fórmula geral para suavização exponencial de primeira ordem Usando a fórmula básica derivada acima (6), a fórmula geral para alisamento exponencial de primeira ordem (7) é determinada tomando em consideração as variações sazonais e de tendência. Aqui, o valor básico, o valor da tendência e o índice sazonal são calculados como mostrado nas fórmulas (8) 8211 (10). Fórmulas para o Modelo de Suavização Exponencial de Segunda Ordem de Supressão Exponencial de Primeira Ordem Se, em vários períodos, uma série de tempo mostrar uma alteração no valor médio que corresponde ao modelo de tendência, os valores de previsão sempre ficam atrás dos valores reais por um ou vários períodos No procedimento de suavização exponencial de primeiro orden. Você pode conseguir um ajuste mais eficiente da previsão para o padrão de valores reais usando o suavização exponencial de segunda ordem. O modelo de suavização exponencial de segunda ordem é baseado em uma tendência linear e consiste em duas equações (ver fórmula (11)). A primeira equação corresponde à de suavização exponencial de primeira ordem, exceto os índices entre colchetes. Na segunda equação, os valores calculados na primeira equação são usados ​​como valores iniciais e são suavizados novamente. Fórmulas para Critérios de Avaliação de Suavização Exponencial de Segunda Ordem Cada previsão deve fornecer algum tipo de base para uma decisão. O sistema SAP R 3 calcula os seguintes parâmetros para avaliação de uma qualidade de previsões: Erro total Desvio absoluto médio (MAD) Sinal de rastreamento Coeficiente Theil Desvio médio absoluto para inicialização de previsão Desvio médio absoluto para Fórmula de previsão Ex-Post para a pista de tolerância Para corrigir outliers automaticamente Nos dados históricos em que a previsão se baseia, você seleciona o controle Outlier no perfil de previsão. O sistema então calcula uma pista de tolerância para as séries temporais históricas, com base no fator sigma. Os dados históricos que ficam fora da linha de tolerância são corrigidos para que ele corresponda ao valor ex-post para esse ponto no tempo. Se você executar a previsão on-line, os dados históricos que foram corrigidos automaticamente por esta função são indicados na coluna C da caixa de diálogo Previsão: Valores históricos. A largura da pista de tolerância para o controle outlier é definida pelo fator sigma. Quanto menor o fator sigma, maior o controle. O fator sigma padrão é 1, o que significa que 90 dos dados permanecem não corrigidos. Se você definir o fator sigma você mesmo, defina-o entre 0,6 e 2.