Llamada al motor de previsiones ATT con el algoritmo Mejor

En esta sección se proporciona una descripción general de las condiciones necesarias para llamar a los motores de previsiones y generar previsiones para los artículos y ubicaciones seleccionados cuando se utiliza el comando CallForecastEngine.

Cuando el motor es de tipo ATT, el algoritmo especificado es Mejor (o Nulo), el sistema selecciona el algoritmo Mejor de diversos métodos. El motor selecciona un modelo para los datos utilizando estas técnicas en función de la longitud del historial (consulte la documentación del algoritmo para obtener más información):

  • Algoritmo general:
    • Mínimos cuadrados con la absorción de tendencia de previsión de 0,95
    • Promedio móvil de 4 y 6 puntos
    • Media móvil exponencial de 4 puntos
    • BATS (análisis bayesiano de las series de tiempo) con estacionalidad aditiva y absorción de tendencia de previsión de 0,95
    • BATS constante
    • BATS lineal con absorción de tendencia de previsión de 0,95
    • Naive de desfase y absorción de tendencia de previsión de 0,95
    • Naive con estacionalidad
  • Algoritmo que utiliza el método de inicialización MEDIANS:
    • Holt-Winters constante
    • Holt-Winters lineal con absorción de tendencia de 0,95
  • Algoritmo que utiliza el método de inicialización AVERAGE:
    • Holt-Winters constante
    • Donde la longitud del historial => 2 * la periodicidad de los datos:
      • Holt-Winters lineal, con absorción de tendencia de 0,95
      • Holt-Winters con estacionalidad aditiva y absorción de tendencia de 0,95
Nota: 
  • El parámetro Tipo de inicialización no se tiene en cuenta para estas técnicas.
  • El parámetro Factor de absorción de tendencia del historial y el parámetro de Amortiguación del crecimiento BATS no se tienen en cuenta para la amortiguación de tendencia especificada en los algoritmos.
  • De forma predeterminada, el motor selecciona el modelo con menor valor de los criterios de decisión especificados.
  • Si el número de puntos de datos del historial es inferior al de los puntos de media móvil necesarios, las técnicas de inicialización no se pueden utilizar. Por ejemplo, si se pasan cinco puntos de historial para una combinación de artículo y ubicación, no se puede utilizar la técnica de media móvil de seis puntos.