4 Period Simple Glidande Medelvärde Prognos

När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantid. I föregående exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3 Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i Tidsintervall av tre perioder, det vill säga intill period 2 Det fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämna tidsperioder Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4. Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid T 2 5, 3 5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2 Således släpper vi ut de jämnaste värdena. Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena. Följande tabell visar resultaten med hjälp av M 4.Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanske tror vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorrelaterade frågorna relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. Venen vi fortsätter med att börja i början och börja arbeta med Moving Average-prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla högskolestudenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs Där du kommer att ha fyra tester under terminen Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för din andra testpoäng. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad gör du Tänk på att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett vad du kan göra för dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att du och din lärare kommer att förvänta dig att Få något i det 85-talet du fick. Väl, låt oss nu antar att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv och räknar du kan studera mindre för det andra testet och D så du får en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för dem att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan Säg till sig själv: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, hittills har du fått en 85 och en 73, Så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och inte vågade vassan överallt och om du började göra mycket mer, kunde du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar beror faktiskt på genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men med två perioder av Data. Låt oss anta att alla dessa Folk som bråkar på ditt stora sinne har slags pissed off dig och du bestämmer dig för att göra bra på det tredje testet av dina egna skäl och att sätta ett högre poäng framför dina allierade Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, Inklusive dig själv, är imponerad. Så nu har du det slutliga provet på terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu , Förhoppningsvis kan du se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Whistle medan vi jobbar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle While We Work Du har några tidigare försäljningsdata representerade av följande avsnitt Från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de mest mottagna Nt historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell Jag har inkluderat de tidigare förutsägelserna eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelsens giltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera detta Cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse. Igen har jag inkluderat de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som Är av betydelse för notering. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en N m-period glidande medelprognos när man gör tidigare förutsägelser märker att den första förutsägelsen sker i period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla koden För den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion FlyttaAverage Historisk , NumberOfPeriods As Single Declaration och initialisering av variabler Dim Objekt som variant Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsackumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska SCM 300 - EXERCISE 2 Prognos och linjebalansering Övning 25 poäng SCM 300 SÄLJDATA Använd de data som lämnas för att svara på frågor 1 till 4.Förskjutning och linjebalans. SCM 300 ÖVNING 2 Prognos och linjebalansering Övning 25 poäng SCM 300 FÖRSÄLJNING DATA Använd de uppgifter som lämnas för att svara på frågor 1 till 4 månad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Försäljning 8552 7759 8315 8175 8817 8335 8188 7990 8090 7807 8365 8650 Dessa är försäljnings siffrorna för TX-750-kalkylatorn. Säljs varje dag i månaden, men tillverkas endast på fabriken 5 dagar i veckan, måndag till fredag. DEMAND PROSPECTS - PROBLEMER 1 2 Point W Hatt är det 4-periodiga enkla rörliga medelprognosen för period 13 2 2 Punkt Vad är den 4-åriga viktade rörelseprognosen för period 13 Använd vikter av 0 10, 0 20,0 30 och 0 40 för perioderna 9 till 12, Respektive 3 1 Punkt Eftersom efterfrågan verkar vara ganska stabil under 12 månadersperioden, enligt dina föreläsningsanteckningar, vilken av dina två period 13 prognoser skulle du använda ett enkelt glidande medelvärde b vägt rörligt medelvärde 4 1 Punkt Om vi ​​antar ett medelvärde Av 22 arbetsdagar per månad på fabriken, hur många kalkylatorer behöver tillverkas per dygn på fabriken om vi använder 4-Period Simple Moving Average Forecast för period 13 SCM 300 EXERCISE 2 LINE BALANCING PRECEDENCE DIAGRAM Använd de siffror som beräknas i frågor 1 till 4 för att slutföra fråga 5 Kom ihåg att fabriken är öppen 22 dagar per månad Sammanhållningen går 8 timmar per dag Följande diagram och prioritetsdiagram ger de nödvändiga uppgifterna för att svara på de linjebalanseringsrelaterade frågorna ALLA TIDER SOM LYSES HÄR Är IN ANDRA 17 A 61 71 G 10 D 50 I 9 NB 60 33 28 J 51 KM 59 LC 27 32 E 29 FH LINE BALANCING - PROBLEMER 5 2 Peka Vad är cykeltiden som garanterar önskad utmatningshastighet Obs! Cykeltid Du borde kunna räkna ut varför det aldrig borde bli gjort Tänk på det, vad skulle hända om du rundade upp Använd det antal du rinner ner i i alla beräkningar som följer 6 2 Punkt Vad är det teoretiska lägsta antalet arbetsstationer ALLTID runda upp arbetsstationer Återigen från föreläsningen borde du veta varför SCM 300 EXERCISE 2 7 1 Point Som du vet borde du alltid runda upp ditt teoretiska lägsta antal arbetsstationer. Det beräknade teoretiska lägsta antalet arbetsstationer är emellertid inte alltid möjligt. Baserat på Din beräkning till den föregående frågan, vilken av följande verkar mest trovärdig A Du kommer att kunna skapa en acceptabel monteringslinje som exakt har antalet arbetsstationer som det beräknade teoretiska minsta numret B You Kommer att kunna skapa en acceptabel sammanslutningslinje som har ett mindre antal arbetsstationer än det beräknade teoretiska miniminumret C Att skapa en acceptabel samlingslinje som exakt har det teoretiska antalet arbetsstationer i mycket UNLÄKTLIGT Det är mycket troligt att du behöver fler arbetsstationer än Beräknat teoretiskt minimumsnummer 8 1 Punkt Om någon skulle skapa en monteringslinje som hade 8 arbetsstationer, hur skulle effektiviteten hos den här sammanslutningen vara 9 1 Punkt Om någon skulle skapa en monteringslinje som hade 10 arbetsstationer, vad skulle effektiviteten hos Den sammanslagningen är 10 1 Punkt Om någon skulle skapa en monteringslinje som hade 8 arbetsstationer, vad skulle den totala mängden tomgång i sekunder i den monteringslinjen 11 1 Punkt Om någon skulle skapa en monteringslinje som hade 10 arbetsstationer, vad Skulle den totala mängden tomgång i sekunder i den monteringslinjen SCM 300 EXERCISE 2 12 2 Punkt Med hjälp av förekomstdiagrammet på sidan 2 i detta dokument har vi Skapade fyra layouter nedan Vilken av dessa fyra layouter är INTE Giltig Layout A Layout B WS 1 Elements ADI Time 77 WS 1 Elements AI Tid 67 2 BG 70 2 DG 71 3 N 71 3 N 71 4 C 51 4 BC 60 5 JE 60 5 JE 60 6 FK 60 6 K 28 7 H 29 7 FH 61 8 L 59 8 L 59 9 M 60 9 M 60 Element s IDB EJA C FH GNKLM Tid 69 77 51 61 61 71 28 59 60 Layout C WS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Layout D Element s CBA EJD FH IGKLNM Tid 77 70 61 50 61 28 59 71 60 WS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 13 1 Punkt Använd rätt svar på 12 för att svara på denna fråga Varför är det speciella Layout ej giltigt 14 1 Punkt Anta att alla fyra layouter som är listade i 12 var möjliga, vad är den effektiva cykeltiden för varje layout SCM 300 EXERCISE 2 Använd förekomstdiagrammet på sidan 2, det rätta svaret på fråga 5 och följande layout för att svara Frågor 15-16 Fråga 15-16 WS 1 Element CAB Tid 77 2 ID 60 3 G 61 4 N 71 5 JE 60 6 KF 60 7 L 59 8 H 29 9 M 60 15 1 Punkt Vad är ledig tid för denna layout i Sekunder 16 1 Punkt Vad är effektiviteten hos Denna layout Använd förekomstdiagrammet på sidan 2 och det korrekta svaret på fråga 5 för att svara på frågor 17-18 17 2 Punkter Om arbetsstation 1 är I, B 59 sekunder då vilken av följande skulle INTE vara en acceptabel arbetsstation 2 a AC b ADE C D DC e DG F EF g EFD 18 2 Punkter Om arbetsstation 1 är I, D 60 sekunder och arbetsstation 2 är A, C 68 sekunder då varav något av följande inte skulle vara en acceptabel arbetsstation 3 en BEF b BJ c BJE d BJK e EF f G g GB h JE. BotlerM postade en fråga 08 februari 2014 kl 08.00.