予測方法: 指数平滑法LN は指数平滑法の予測方法にしたがって以下のように需要予測を計算します。 この予測方法の関連パラメータは次のとおりです。
計画品目 - 予測設定 (cpdsp1110m000) セッションでこれらのパラメータをメンテナンスできます。 予測パラメータの自動更新チェックボックスがオンの場合、LN はまず指数平滑法の平滑化係数を再計算します。対話プロセスを使用し、0.2 および後で 0.05 のステップサイズを使用して、LN は需要、季節、および傾向に対する最適な平滑化係数の組合せを生成します。この組合せによって、平均絶対偏差 (MAD) が最小になります。 次に LN は、需要履歴を持つ最初の期間から開始して最後の予測期間まで、指数平滑法によって需要予測を計算します。 需要予測の各種変数は以下のように計算されます。 平均需要 季節変動の影響なし: AV(t) = FD(t) + a (AD(t) - FD(t)) 一定の季節変動の影響あり: AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) - SF(t) 累進季節変動影響あり: AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) ÷ SF(t)
(*) 現行期間および以降の期間については、予測需要を実際需要とします。 傾向係数 線形傾向の影響あり: TF(t) = TF(t-1) + b ((AV(t)-AV(t-1)) - TF(t-1)) 累進傾向の影響あり: TF(t) = TF(t-1) + b (1.0 + ((AV(t)-AV(t-1)) ÷ AV(t)) - TF(t-1))
季節係数 一定の季節変動の影響あり: SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) - AV(t)) - SF(t)) 累進季節変動の影響あり: SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) ÷ AV(t)) - SF(t))
(*) 現行期間および以降の期間については、予測需要を実際需要とします。 需要予測 傾向影響なし: FD(t+1) = AV(t) 線形傾向の影響あり: FD(t+1) = FD(t+1) + TF(t) 累進傾向の影響あり: FD(t+1) = FD(t+1) x TF(t) 一定の季節変動の影響あり: FD(t+1) = FD(t+1) + SF(t+1) 累進季節変動の影響あり: FD(t+1) = FD(t+1) x SF(t+1)
平均予測エラー ![[...]](../images/nt_flow_110.gif)
追跡シグナルは次のように計算されます。 TS(t) = abs(SE(t) ÷ AE(t))
注意
予測需要 (FD) が常に実際需要 (AD) より大きい場合、(SE(t) ÷ AE(t)) の値は 1 です。予測需要 (FD) が常に実際需要より小さい場合、(SE(t) ÷ AE(t)) の値は -1 です。追跡シグナルは 0 から 1 の間の数です。追跡シグナルは、予測需要が体系的に実際需要を上回るか下回るかを示します。 需要予測の追跡シグナルチェックボックスがオンの場合、需要の平滑化係数は予測エラーに依存します。 追跡シグナルがクリティカル追跡シグナルフィールドの値より大きい場合、LN は需要の平滑化係数を追跡シグナルと同じ値にします。
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