Mikä on eksponentiaalinen tasoitus?

eksponentiaalinen tasoitus Se on menetelmä, jolla on itsekorjaava mekanismi, jolla on kyky mukauttaa ennusteita menneiden virheiden vastaisesti. Nämä ovat nykyisten ja menneiden arvojen painotettuja liukuvia keskiarvoja, joissa painoja pienennetään eksponentiaalisesti sitä voidaan sen vuoksi käyttää tasoittamiseen ja samalla suorittaa erilaisia ennusteet.

Tätä menetelmää pidetään painotetun liikkuvan keskiarvon menetelmän evoluutiona, jossa lasketaan itsekorjausmekanismin omaava aikakeskiarvo. keskittyy ennusteiden mukauttamiseen aiempien poikkeamien vastaisesti korjauksilla, jotka voivat vaikuttaa tasoituskertoimeen.

Tällä tavoin tämä malli voi saavuttaa määritä viimeisen ajanjakson ennustetiedot ja kysyntä, tasoituskertoimen lisäksi. Sen vaikutus etsii tapaa poistaa erilaiset historialliset epäsäännölliset tekijät nykyisillä kysyntäjaksoilla optimaalisten tulosten saavuttamiseksi.

Eksponentiaaliset tasoitusominaisuudet

Itään tasoitusmenetelmä sisältää seuraavat ominaisuudet:

• Se on luottamusta lisäävä tekniikka, koska sitä voidaan soveltaa kausi- ja aikasarjatietoihin. tarjoaa tällä tavoin sarjan tasoitettuja tietoja esitykseen ja myös suoritettavaksi ennusteet.
• Aikasarjatiedot ovat havainnoiden sarjoja.
• Havainnointi on prosessi, joka suoritetaan satunnaisesti ja järjestetyllä tavalla.
• Eksponentiaalinen tasoitus mahdollistaa eksponentiaalisten painojen laskemisen ajan mittaan.
• Kyseessä on menetelmä, jota ei pidä käyttää kausituotteiden myynnin ennustamiseen, tämä johtuu myynnistä, joka osoittaa mallin, jonka liikkuvan keskiarvon menetelmällä ei ole kykyä mallintaa.
• Kvantifioinnista riippuen tämä menetelmä voi antaa enemmän painoarvoa uusimmille tiedoille kuin vähemmän uusille tai käänteisille tiedoille.
• Se on menetelmä, jolla annetaan yksi arvo, joka takaa ennaltaehkäisyn tulevaisuudessa.

Kuinka lasket ennusteen eksponentiaalisella tasoituksella?

Koska kyseessä on yksinkertainen laskenta, se vaatii vain edellisen ennusteen, varsinaisen ennustejakson kysynnän ja vakion tasoitus. Kun tätä menetelmää käytetään ensimmäistä kertaa, arvio edellisestä ennusteesta tai yksinkertaisen keskiarvon tulos otetaan huomioon.

eksponentiaalinen tasoituskaava se on:

Uusi ennuste = edellisen jakson ennuste + alfa (edellisen jakson todellinen kysyntä - edellisen jakson ennuste)

Missä:

F1 = Uusi sääennuste

F1–1 = Ennuste edelliselle kaudelle

Alpha = tasoitusvakio

A1-1 = edellisen kauden todellinen kysyntä

Mikä on eksponentiaalisen tasoituksen tasoitusvakio?

Tämä menetelmä toimii vakion avulla alfa tasoitus jonka arvo on välillä 0 - 1, mutta todellisessa sovelluksessaan arvo voi vaihdella välillä 0,05 - 0,50.

Vakio toimii painotettuna tekijänä ja sen vaihtelu riippuu tarpeesta antaa enemmän painoa uusimmille tai aiemmille tiedoille. Tässä mielessä, jos alfa on yhtä suuri kuin 1, seuraavan kauden kysynnän ennusteen on oltava yhtä suuri kuin nykyinen jakso.

Tämän seurauksena valitun alfan tulisi olla suhteessa haluttuun vastausprosenttiin ja tuotteeseen. Muussa tapauksessa se tapahtuu, jos yrityksen kysyntä alkaa kasvaa, se tarvitsee korkeampaa alfaa ja antaa siten suuremman merkityksen viimeaikaiselle kysynnälle.

Exponential Smoothing -menetelmän edut ja haitat

Merkittävimpiä etuja ovat:

• Eniten käytetään ennustemenetelmää, koska se on hyvin yksinkertainen, mikä on mahdollistanut sen soveltamisen käytännössä suurissa ja pienissä yrityksissä. Se tehdään yleensä yksinkertaisissa Excel-tiedostoissa tai ohjelmistossa.
• Käytetty kaava on erittäin helppo, tarvitset vain edellisen ennusteen, ennustejakson todellisen kysynnän ja tasoitusvakion.
• Sinulla ei tarvitse olla suurta määrää historiallisia tietoja.
• Se takaa paremman tarkkuuden, koska se on eksponentiaalinen malli.
• Se on yleensä melko joustava pyrittäessä kiinnittämään enemmän huomiota sekä uusimpaan että vanhimpaan kysyntään.

Tämän menetelmän haittojen korostamiseksi voidaan sanoa, että:

• Kuten liikkuvien keskiarvojen menetelmät, se on trendivaste, ts. Vaikka alfa-arvo saavutetaan Vastaamaan joihinkin muutoksiin, jotka tapahtuvat keskimäärin, nämä järjestelmälliset muutokset lisäävät virhettä ennusteet. Tämä tarkoittaa, että kun käytetään alfaa, joka on yli 0,5 ja jolla on hyvät tulokset, on parempi valita kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus.

Eksponentiaalinen tasoitus Excel-malli

eksponentiaalinen tasoitus Excel-malli sisältää seuraavat ominaisuudet:

• Suorita sarjan ennuste graafin kanssa estimointivirheiden saamiseksi.
• Voit laskea aikasarjan keskiarvon itsekorjausmenettelyllä.
• Havaintojen keskiarvo, voit hankkia ne eksponentiaalisesti, mikä tarkoittaa, että tiedot ovat ne painotetaan antamalla enemmän painoa viimeaikaisille havainnoille ja vähemmän painoa niille, joilla on suurempi antiikin.
• Sitä suositellaan erittäin tasaisille tai satunnaisille kysyntämalleille, joissa pyritään välttämään epäsäännöllisiin historiallisiin elementteihin kohdistuvien vaikutusten syntymistä.