A számítás a tartalék készlet segítségével az értékesítési előrejelzések lokad
Az alábbiakban a klasszikus megközelítés, amelyet már felhasználtak több évtizeden keresztül. A viszonylag új keletű fejlődése kvantilis előrejelzések Lokad technológia vezetett elavultak a modell egy tartalék mozgásteret. Valóban, a számítás a újrarendezésből pont nem más, mint a kvantilis előrejelzést. Így a közvetlen kvantilis számítás általában meghaladja nagyrészt közvetett. amely kapcsolatban van a modell egy tartalék állomány.
Ez az útmutató bemutatja, hogyan kell a készleteket. így a biztonsági szintet állomány az optimális értéket. Ez az útmutató érvényes a kiskereskedelemben és a gyártás. Az elmélet kerül bemutatásra a Microsoft Excel. Részletesebb anyagok állnak a szoftverfejlesztők, akik szeretnék, hogy reprodukálja az elmélet testreszabott alkalmazásokat.
Célközönség: Ez a dokumentum célja elsősorban a szakemberek az ellátási lánc kiskereskedelmi vagy gyártás. Ez a dokumentum azonban szintén hasznos szoftver szakemberek számviteli, irányítási rendszerek, e-kereskedelem, akik szeretnék, hogy felhatalmazza az alkalmazások leltár ellenőrzés.
Igyekeztünk megtartani a matematikai követelmények minimális. Ennek ellenére, nem tudjuk teljesen kizárni a képlet, hiszen a fő cél a dokumentum - a gyakorlati útmutató, amely elmagyarázza, hogyan kell kiszámítani a tartalék árualap.
készletgazdálkodás - pénzügyi kompromisszumot a tárolási költségeket az áruk és a költségek hiánya miatt az áru. Minél nagyobb a leltár, annál nagyobb szükség működő tőke és a több leértékelődött a készletek. Másrészt, a hiány a termék, akkor találkozhat a hiány helyzetet, hagyja ki az értékesítési lehetőségek, és azt is megzavarják a teljes gyártási folyamatot.
A készletek főként attól függ, két tényező:- kereslet. mennyiség fogy, vagy vásárolt.
- Rendelési idő. a késedelem a rendelési áruk és mennek eladó.
Ez a két tényező viseli a bizonytalanságot
- kereslet változásaira: a fogyasztói magatartás nem változik elég kiszámíthatóan.
- sorrendjének megváltoztatásához idő: beszállítók vagy futárszolgálat találkozhat a váratlan nehézségek.
A döntés a méret a biztonsági készletek közvetve felér megoldása közötti kompromisszum költségek figyelembevételével ezeket a bizonytalanságokat.
A szolgáltatási szint tükrözi annak a valószínűségét, hogy egy bizonyos szintű állomány nem eredményez áruhiány. Természetesen, hogy a készletek növekedése, és a megnövekedett szolgáltatási szinteket. A készletek nagyon nagy, a szolgáltatási szint felé tendál 100% (azaz a valószínűsége nulla hiányt áruk).
Választható szolgáltatás valószínűségek, azaz az elfogadható valószínűséggel hiány, kívül esik az útmutató, de lehet olvasni egy külön cikket a kiszámítása az optimális valószínűsége szolgáltatás.
Modell újratelepítést
Optimalizálja a kereskedelmi készletek segítségével a technológia előrejelzésére leltár. Lokad specializálódott leltár optimalizálás kereslet előrejelzését. A funkciók, melyek a jelen cikkben ismertetett - és még sok más! - jelen van a mi előrejelző rendszer.
Átrendezés pont - a termékek szintjén, amelynek meg kell jelölnie, hogy szükség van a sorrendben. Ha nem volt bizonytalanság (azaz az ismert jövőbeli kereslet és a kínálat megbízható), a újrarendezésből pont egyenlő lenne a tervezett kereslet a halasztás időtartama a megbízás, más néven kérni a késleltetési a sorrendben.
Lokad számos eszközt kiszámításához késleltetés a megbízást a történeti adatok alapján. Nézze meg a módszereket és értékesítési előrejelzés képletek Microsoft Excel.
A valóságban, mert a bizonytalanság, van
átrendezni pont = kereslet idején a rend késés + biztonsági készlet
Ha elfogadjuk, hogy a kilátások célkitűzés (a statisztikai szempontból), a jelenléte a nulla készletszintek vezet szolgáltatási szint 50%. Objektivitás előrejelzés azt jelenti, hogy ugyanazt az esélyt, hogy a jövőbeli kereslet nagyobb lesz, vagy kevesebb, mint a kereslet a késleltetési megbízás (meg kell jegyezni, hogy a kereslet a rendelés késés - ez csak a várható érték).
Figyelem: előrejelzések lehet elfogulatlan, anélkül, hogy pontosan hol. Torzítás kifejezés olyan szisztematikus hiba a predikciós modellt (például: mindig fölé a kereslet a 20%).
Normális eloszlás a hiba
Ebben az időben, szükségünk van egy módja annak, hogy képviselje a bizonytalanság a kereslet a késleltetési a sorrendben. A jövőben, akkor feltételezzük, hogy ez a hiba normális eloszlású. lásd. az alábbi ábrát.
Statisztikai jegyzetek. feltételezve a normális eloszlás nem teljesen önkényes. Bizonyos körülmények között a statisztikai közelítések jöjjön egy normális eloszlás leírt tétel központi limit. De ezek a feltételezések nem tartoznak a jelen útmutató.
A normális eloszlás határozza meg csak két paramétert: a középérték és szórás. Mivel a feltételezéssel éltünk, hogy az objektív előrejelzése vesszük az átlagos és forgalmazása hibák nullára. ez nem azt jelenti, hogy elfogadjuk az értéket a hiba nulla.
Meghatározása az eltérés a előrejelzési hibát egy sokkal összetettebb feladat. Lokad, mint a legtöbb előrejelző eszközök, adja SAOP értéket (átlagos abszolút hiba százalék), valamint az időjárást. A teljesség kedvéért fogjuk magyarázni, hogyan lehet leküzdeni ezt a problémát, egyszerű heurisztikus.
Különösen, az eltérés a történelmi adatok lehet használni, mint egy tárgy a kutatás, hogy meghatározzuk a közelítő becslés eltérés. Pyaseki David (David Piasecki) azt sugallja, hogy használja a kereslet prognosztizált helyett az átlagos kereslet a képlet az eltérés, hogy van,
σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93;
ahol E - átlagos értéke az üzemeltető. yt - igény érték elmúlt időszakban t (általában értékesítés) és y „- jósolta a kereslet.
A lényeg E hipotézis -, hogy az előrejelzési hiba nagyon gyakran jár együtt a nagyságát a várható eltérések: minél több a jövőben az eltérés, annál nagyobb az előrejelzési hiba.
Tény, hogy kiszámítsa a hiba egy pár trükköt, amelyet az alábbiakban részletesen ismertetjük.
Egyenlete leltár
Ebben a szakaszban volna meghatározni a várható értéke és szórása, így a hiba eloszlása ismert. Most ki kell számolnunk a megengedett hiba értéke részeként a forgalmazás. Ehhez már bevezette a fogalmat szolgáltatási szint (százalékban).
Megjegyzés: Feltételezzük, hogy az átfutási idő statikus. Azonban egy nagyon hasonló megközelítés alkalmazható változó átfutási idő. Lásd:- A változó átfutási idő
- Szimuláció a változó átfutási idő
Fordítani a szolgáltatási szint egy hiba szintet. más néven a szolgáltatás tényező. azt kell használni a reverz kumulatív normális eloszlás (néha inverz normális eloszlás) (lásd. NORMSINV (inverz normális eloszlás)., hogy megtalálják a megfelelő funkciót Excel) Úgy tűnhet bonyolult, de valójában nem az. Javasoljuk, hogy ismerkedjen meg a hálózati alkalmazás a normális eloszlás jobb vizuális megjelenítés. Mint látható, az általános képlet alakítja érdeke a régió alatti hajlítás. ahol az érték a tengelye a szolgáltatási szint tükröződik.
Szemléletesen számolunk
Reserve árualap = szórása hiba * szolgáltatás faktor
Formálisan, tegyük fel, hogy S - egy tartalék készlet, akkor
S = σ * CDF (P)
ahol σ - a szórás (azaz a négyzetgyöke σ 2, feltéve, fix eltérés), CDF normalizált általános normális eloszlás (a matematikai elvárás egyenlő nullával és a variancia egyenlő egy) és a P - ilyen szintű szolgáltatást.
emlékezve arra, hogy
újrarendezésből pont = kereslet alatt átfutási idő + készenléti árualap
Tegyük fel, hogy az R - az ügyrendi, akkor van
R = y „+ σ * CDF (P)
Betartása érdekében és az idő az előrejelzési időszak
Addig mi csak feltételezhető, hogy erre az időre a megrendelés. tudjuk, hogy a megfelelő előrejelzést a kereslet. A gyakorlatban ez nem működik egészen így. Az elemzés történeti adatok általában kezdődik egyesítése adatok időszakok alatt (általában hét vagy hónap).
Így a kiválasztott időszakban nem feltétlenül ugyanaz, mint a sorrendben az idő. Így néhány további számítások (normál eloszlást feltételezve a hibák az előrejelzés, ahogy azt fentebb) szükséges a kifejezés a kereslet a késleltetési megkapta a rend és a megfelelő eltéréseket.
Szemléletesen, a kereslet a késleltetési a megrendelés beérkezését lehet kiszámítani összege az előre jelzett értékek az olyan jövőbeli időszakokban, hogy átlépje a szegmensben a rendelés leadásakor. Ügyelni kell arra, hogy korrigálja a legutolsó kiigazítás az előrejelzési időszak.
Formálisan T - az időszaktól és L - a foglalás időpontjában. van
L = k * T + α * T
ahol k - egy egész szám, és 0 ≤ α <1. Пусть D - это спрос в период отсрочки получения заказа. Тогда, получаем окончательное уравнение для спроса во время отсрочки получения заказа
D = (σt = 1..k y't) + αy'k + 1
ahol y'n - ez a kereslet várható az n-edik alkalommal a jövőben.
Figyelembe ilyen feltételezéseket a normális eloszlás, ki tudjuk számítani az eltérés a előrejelzési hibát, mint a
σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93;
ahol y „- az átlagos előrejelzési időszakban
y „= D / (k + α)
De σ 2 számítjuk változó abban az időszakban, amíg szükség van egy változó, ami egybeesik a késleltetés a sorrendben. Hagyja σL 2 ki kell igazítani a változó késleltetés a sorrendben. akkor mi van
2 σL = (k + α) σ 2
Végül tudjuk átírni az egyenlet ügyrendi
R = D + σL * CDF (P)
Excel kiszámítani a újrarendezésből pont
Táblázat Példa van két részre oszlik: az feltételezések felett és alatt számításokat. Feltételezzük, hogy az előrejelzések része a feltételezések, mint előrejelzési értékesítés (igény szerint) nem szerepel a jelen útmutató. Részletek állapítja meg az Útmutató a Excel előrejelzések.
A legtöbb képletekben az előző részben nagyon egyszerű műveletek (összeadás, szorzás), amelyek könnyen elkészíthető az Excel. Azonban meg kell figyelni, hogy két tulajdonsággal:- NORMSINV (Microsoft KB): kiszámítja a becsült összérték a normális eloszlás, amelyet az általunk CDF.
- STDEV (Microsoft KB): kiszámítja a becsült standard deviáció által jelzett σ. Emlékszünk, hogy a szórás σ - a négyzetgyöke a szórás σ 2.
Az egyszerűség kedvéért az első lap nem jár számítási szabály 80% σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93; kiszámításánál a szolgáltatás tényező. Ezt a megközelítést alkalmazzuk Sheet2 (második lap Excel táblázatkezelő). Így például, van álló előrejelzések átrendezni pont azonos maradjon a használata heurisztikus szabályok, vagy anélkül.
Megjegyzések a fejlesztők számára
Ez a fejezet azoknak a fejlesztőknek, akik szeretnék használni a modellt automatikus feltöltését készletgazdálkodás.
Egy másik esetben a szórás lehet könnyen megvalósítható alapuló definícióját lásd. A Wikipedia oldalt. Összesen normális eltér egy kicsit bonyolultabb, de Peter Aklam (Peter J. Acklam) kínál jó algoritmust, hogy már használják számos nyelven. A kód a két módszer nem lehet több, mint 20-30 vonalak.