Show TOC

 Prognose mit dem Modell „Dynamisch gleitender Mittelwert“

Einsatzmöglichkeiten

In diesem Prozess führt das System eine Prognose mit dem Modell „Dynamisch gleitender Mittelwert“ durch. Dieses Prognosemodell eignet sich dann, wenn es in der Absatzhistorie große Abweichungen zum Durchschnittsbedarf gibt, so z.B. für Langsamdreher. Grundlage für dieses Modell ist der modifiziert gleitende Mittelwert auf der Basis wöchentlicher Perioden.

Das System führt die Prognose nach diesem Modell in vier Schritten durch. Es führt jeden dieser vier Schritte sowohl für die Prognose von Auftragspositionen als auch für die Prognose des durchschnittlichen Bedarfs pro Auftragsposition (Bedarf/Pos.) unterschiedlich durch. Zuerst bestimmt es die optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten , die für die Prognose relevant sind, dann korrigiert es Ausreißer und berechnet die Prognose. Zum Schluss wendet das System Stabilitätsregeln an.

Die Basis für das Modell des dynamisch gleitenden Mittelwerts sind die Daten der letzten 52 wöchentlichen Perioden.

Nach der Berechnung der Prognose berechnet das System die Standardabweichung und die MAD gesondert.

Informationen, nach welchen Kriterien das System dieses Modell auswählt, finden Sie unter Automatische Modellauswahl .

Hinweis Hinweis

Dieses Prognosemodell steht Ihnen für die Prognose nach Leitindikator nicht zur Verfügung, da das System die Prognose nach Leitindikator lediglich für den Bedarf, nicht aber für die Anzahl an Auftragspositionen und den durchschnittlichen Bedarf pro Auftragsposition erstellt.

Ende des Hinweises

Ablauf

Prognose für Auftragspositionen

Das System addiert alle Auftragspositionen, die es während der optimalen Anzahl der Vergangenheitswochen gab, und dividiert das Ergebnis durch diese optimale Anzahl der Vergangenheitswochen.

Beispiel Beispiel

Das System hat als optimale Anzahl der Vergangenheitswochen 26 Vergangenheitswochen ermittelt. Während der letzten 26 Wochen gab es 104 Auftragspositionen. Das heißt, das System ermittelt als wöchentliche Prognose für Auftragspositionen 104/26 = 4.

Ende des Beispiels.

Dieses Prognoseergebnis auf Wochenbasis rechnet das System auf die Periodizität um, die Sie im Customizing unter Prognoseperiodizität festlegen definiert haben. Weitere Informationen finden Sie im Einführungsleitfaden (IMG) des Advanced Planning and Optimization unter Anfang des Navigationspfads Supply-Chain-Planung Navigationsschritt Ersatzteilplanung (SPP) Navigationsschritt Grundeinstellungen. Ende des Navigationspfads

Dazu dividiert das System das Prognoseergebnis auf Wochenbasis durch den Skalierungsfaktor für Wochen und multipliziert dieses Ergebnis mit dem Skalierungsfaktor für die von Ihnen definierte Periodizität. Die Skalierungsfaktoren haben Sie im Customizing unter Allgemeine Einstellungen für Vergangenheitsdaten vornehmen angegeben. Weitere Informationen finden sie im IMG des Advanced Planning and Optimization unter Anfang des Navigationspfads Supply-Chain-Planung Navigationsschritt Ersatzteilplanung (SPP) Navigationsschritt Prognose Ende des Navigationspfads .

Prognose für durchschnittlicher Bedarf pro Auftragsposition

  • Wenn es in den letzten 52 Wochen keine Bedarfsvorkommen gab, setzt das System den Bedarf/Pos. gleich der Packungsgröße.

  • Wenn es in den letzten 52 Wochen genau ein Bedarfsvorkommen gab, setzt das System den Bedarf/Pos. gleich dem aktuellen Bedarf.

  • Wenn es in den letzten 52 Wochen zwei oder drei Bedarfsvorkommen gab, setzt das System den Bedarf/Pos. gleich dem Durchschnitt der Bedarfsvorkommen.

  • Wenn es in den letzten 52 Wochen vier oder mehr Bedarfsvorkommen gab, testet das System folgende Fälle:

    • Die optimale Anzahl der Vergangenheitsperioden für die Prognose der Auftragsposition betrug 6 oder 13 Wochen und die folgenden Tests sind erfolgreich.

    • Die Prognose des Bedarfs pro Monat ist größer als der Parameter Parameter 1: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils. Dorthin gelangen Sie vom Bild SAP Easy Access aus über Anfang des Navigationspfads Advanced Planning and Optimization Navigationsschritt Ersatzteilplanung (SPP) Navigationsschritt Planung Navigationsschritt Prognose Ende des Navigationspfads .

    • Die Zunahme der prognostizierten Auftragspositionen der Prognose des letzten Monats ist mindestens so groß wie der Parameter Parameter 2: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils .

    • Die Zahl der Auftragspositionen während der relevanten Vergangenheitsperioden für die Prognose der Auftragsposition ist mindestens so groß wie der Parameter Parameter 3: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils .

      Wenn diese Fälle zutreffen, benutzt das System dieselbe Länge der Absatzhistorie für die Berechnung der Prognose des Bedarf/Pos. wie für die Prognose der Auftragsposition, ansonsten berechnet das System die prognostizierte durchschnittliche Anzahl des Bedarf/Pos. für die optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten folgendermaßen:

      Es berechnet den Bedarf/Pos. für jede Woche der relevanten Zeitperiode, addiert die Ergebnisse und teilt durch die Zahl der relevanten wöchentlichen Perioden. Dieses Ergebnis auf Wochenbasis rechnet das System wie oben beschrieben auf die von Ihnen definierte Periodizität um.

Prognose für den Bedarf

Für die Prognose des Bedarfs multipliziert das System den prognostizierten Bedarf/Pos. mit der Anzahl der prognostizierten Auftragspositionen.