Previsão orientada pela demanda

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Usando o método de suavização exponencial e dados de pedido de venda / nota de entrega / cotação anteriores, a previsão será calculada. A fórmula do método de suavização exponencial é a seguinte:

Usando o método de suavização exponencial, o sistema prevê a previsão para cada período e os mesmos dados de previsão serão usados ​​para prever os dados do próximo período.

Como funciona o método de suavização exponencial

Para o exemplo acima, usamos dados de pedidos de vendas de um ano todos os meses. A previsão do primeiro mês será calculada com base na média de todos os pedidos totais. Do segundo mês em diante, a diferença entre o pedido total do mês anterior e o valor previsto será multiplicada pelo valor da constante de suavização (entre 0 e 1). O valor padrão da constante de suavização é 0,3, o que fornece dados de previsão eficientes. A diferença do pedido total e do valor da previsão do mês passado é chamada de erro de previsão e esse erro será adicionado no mesmo mês do valor da previsão para calcular a previsão do mês seguinte.

Como funcionam os filtros

1. Empresa: - o usuário pode fazer previsões para a empresa específica aplicando o filtro da empresa
2. Data inicial e data final: - para este período, o sistema fará a previsão, a data inicial padrão é a data atual e a data final será um ano antes da data atual.
3. Com base no documento: - por padrão, o sistema usa os dados anteriores do pedido de vendas para fazer a previsão. O usuário pode selecionar outro documento como nota de entrega / cotação para prever os dados.
4. Com base em: - com base na quantidade / sistema de valores mostra os dados de previsão.
5. Baseado em dados (em anos): - para a previsão requer dados anteriores, este filtro ajuda o sistema a verificar os dados anteriores para o número de anos.
6. Periodicidade: - os dados de previsão podem ser visualizados em base mensal / trimestral / semestral / anual, os dados de previsão antigos não podem ser exibidos para o período mensal para uma melhor visualização.
7. Smoothing Constant - a Smoothing Constant será usada para prever os dados, o valor deve estar entre 0 e 1.