Método de previsão: regressão polinomial

O LN calcula a previsão de demanda de acordo com o método de previsão de Regressão polinomial com base em um polinômio de grau n que corresponda aos dados de demanda histórica.

Os parâmetros relevantes para esse método de previsão são:

  • Grau de regressão polinomial
  • Tipo de influência sazonal
  • Tempo ciclo sazonal
  • Atualização automática de parâmetros de previsão

É possível manter esses parâmetros na sessão Itens de planejamento - configurações de previsão (cpdsp1110m000).

O grau do polinômio é indicado pelo campo Grau de regressão polinomial. Se a caixa de seleção Atualização automática de parâmetros de previsão estiver marcada, o LN determinará o grau ideal do polinômio.

Demanda média ajustada à tendência

Em primeiro lugar, os números de demanda histórica são ajustados com a demanda média ajustada pela tendência para o período relevante.

Sem influência sazonal:

TD(t) =	 AV

Com influência de tendência linear:

TD(t) = CS + TF * t

Com influência de tendência progressiva:

TD(t) = BS * TF ^ (t-1)DM(t) = AD(t) - TD(t)

Onde:

DM(t) demanda média ajustada à tendência para o período t
TD(t) demanda baseada em tendência para o período t
AD(t) demanda real para o período t
AV demanda média (*)
CS demanda constante
BS demanda estimada para o período 1
TF fator de tendência

(*) A demanda média é a soma dos valores de demanda histórica por período, dividida pelo número de períodos com histórico de demanda.

Coeficientes do polinômio

O LN calcula os coeficientes do polinômio com o método de regressão polinomial. Consulte os tópicos relacionados para obter mais informações sobre regressão polinomial.

Previsão de demanda

O LN calcula a demanda de cada período de previsão com base na demanda média ajustada pela tendência para o período em questão, acrescido do ruído médio no passado.

Ruído

O ruído é a flutuação dos dados de demanda em comparação com a tendência determinada. O ruído médio é determinado para cada período de previsão com base nos períodos históricos que são um número inteiro de ciclos sazonais passados.

Nota

Se o campo Tipo de influência sazonal for Não aplicável, o LN supõe um ciclo sazonal fictício com uma duração sazonal de até um quarto do número de períodos com demanda histórica.

Exemplo

Esse diagrama mostra os dados de demanda histórica de dois ciclos sazonais, que consistem em oito períodos de previsão. O período 9 é o período atual.

SCT = tempo do ciclo sazonal

Este diagrama mostra o polinômio determinado por regressão polinomial.

Para cada período histórico, a demanda baseada no polinômio é comparada à tendência de demanda. Supõe-se que uma tendência linear esteja presente, caracterizada pela seguinte fórmula:

TD(t) = CS + TF * t
TD (t) demanda baseada em tendência para o período t
CS demanda constante (= 54)
TF fator de tendência (= 2)
Período Polinômio Tendência Ruído
1 45 56 -11
2 53 58 -5
3 76 60 +16
4 70 62 +8
5 49 64 -15
6 55 66 -11
7 78 68 +10
8 70 70 +0

O ruído médio com base nessas diferenças é adicionado à demanda ajustada à tendência. Por exemplo, o ruído médio do período de previsão 9 representa a média do ruído dos períodos 1 e 5.

Período de previsão Tendência Ruído médio Com base em períodos Demanda prevista
9 72 -13 1,5 59
10 74 -8 2,6 66
11 76 +13 3,7 89
12 78 +4 4,8 82
13 80 -13 1,4 67
14 82 -7 2,6 75

Este diagrama mostra o resultado:

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