- Mètode de suavització exponencial
- Suavització en el pronòstic
- Mitjana mòbil ponderat
- suavització exponencial
- Part exponencial
- fórmula
- exemple
- referències
El suavització exponencial és una forma de pronosticar la demanda d'un article per a un període donat. Aquest mètode estima que la demanda serà igual a la mitjana dels consums històrics en un període donat, donant-li un major pes o ponderació als valors que es trobin més propers en el temps. Addicionalment, per als següents pronòstics té en compte l'error existent de l'pronòstic actual.
El pronòstic de la demanda és el mètode per projectar la demanda d'un producte o servei per part dels clients. Aquest procés és continu, on els gerents fan servir dades històriques per calcular el que esperen que sigui la demanda de vendes d'un bé o servei.
Font: pixabay.com
Es fa servir la informació de el passat de la companyia afegint-la a les dades econòmiques de l'mercat per veure si les vendes augmentaran o disminuiran.
Els resultats de l'pronòstic de la demanda s'utilitzen per establir objectius per al departament de vendes, tractant de mantenir-se en línia amb els objectius de l'empresa.
Mètode de suavització exponencial
Suavitzar és un procés estadístic molt comú. Sovint es troben dades suavitzats en diverses formes de la vida quotidiana. Cada vegada que s'usa una mitjana per descriure alguna cosa, s'està utilitzant un nombre suavitzat.
Suposem que aquest any es va experimentar l'hivern més càlid registrat. Per quantificar-lo, es comença amb el conjunt de dades diàries de temperatures per al període d'hivern de cada any històric registrat.
Això genera una quantitat de nombres amb grans "salts". Es necessita un nombre que elimini tots aquests salts de les dades per poder comparar més fàcilment un hivern amb un altre.
Eliminar el boto en les dades s'anomena suavització. En aquest cas es pot fer servir un simple mitjà per aconseguir el suavitzat.
Suavització en el pronòstic
Per al pronòstic de la demanda igualment s'utilitza el suavització per eliminar les variacions de la demanda històrica. Això permet identificar millor els patrons de la demanda, que es poden utilitzar per estimar la demanda futura.
Les variacions en la demanda és el mateix concepte que el «salt» de les dades de temperatura. La forma més comuna en què s'eliminen les variacions de l'historial de demanda és utilitzant una mitjana, o específicament, una mitjana mòbil.
La mitjana mòbil utilitza un nombre predefinit de períodes per calcular la mitjana, i aquests períodes es van movent a mesura que passa el temps.
Per exemple, si s'utilitza una mitjana mòbil de quatre mesos i avui és 1 de maig, es farà servir la mitjana de la demanda ocorreguda al gener, febrer, març i abril. L'1 de juny es farà servir la demanda de febrer, març, abril i maig.
Mitjana mòbil ponderat
Quan s'usa una mitjana simple s'aplica la mateixa importància a cada valor en el conjunt de dades. Per tant, en una mitjana mòbil de quatre mesos, cada mes representa el 25% de la mitjana mòbil.
A l'utilitzar l'historial de demanda per projectar la demanda futura, és lògic arribar a la conclusió que el període més recent tingui un major impacte en el pronòstic.
Es pot adaptar el càlcul de la mitjana mòbil per aplicar diferents «pesos» a cada període, per així obtenir els resultats desitjats.
Aquests pesos s'expressen com a percentatges. El total de tots els pesos per a tots els períodes ha de sumar 100%.
Per tant, si es vol aplicar el 35% com el pes per al període més proper en la mitjana ponderada de quatre mesos, es pot restar 35% de l'100%, quedant un 65% per dividir entre els tres períodes restants
Per exemple, es pot acabar amb una ponderació de 15%, 20%, 30% i 35% respectivament per als quatre mesos (15 + 20 + 30 + 35 = 100).
suavització exponencial
L'entrada de control d'al càlcul de l'suavització exponencial es coneix com a factor de suavització. Representa la ponderació aplicada a la demanda de el període més recent.
Si es fa servir el 35% com ponderació de el període més recent en el càlcul de la mitjana mòbil ponderada, també es podria triar usar 35% com a factor de suavitzat en el càlcul de suavització exponencial.
Part exponencial
La diferència en el càlcul de suavització exponencial és que, en lloc d'haver de esbrinar quant pes aplicar a cada període anterior, s'usa el factor de suavitzat per fer això automàticament.
Aquesta és la part «exponencial». Si s'utilitza el 35% com a factor de suavitzat, la ponderació de la demanda d'el període més recent serà de l'35%. La ponderació de la demanda d'el període anterior a el més recent, serà el 65% de l'35%.
El 65% prové restar 35% de el 100%. Això equival a 22,75% de ponderació per a aquest període. La demanda de el següent període més recent serà el 65% de el 65% de 35%, el que equival a 14,79%.
El període anterior es ponderarà com el 65% de el 65% de el 65% de 35%, equivalent a 9,61%. Això es farà per a tots els períodes anteriors, fins a arribar a el primer període.
fórmula
La fórmula per calcular l'suavització exponencial és la següent: (D * S) + (P * (1-S)), on, D = demanda més recent de el període.
S = factor de suavitzat, representat en forma decimal (35% seria 0,35).
P = pronòstic de el període més recent, resultat de el càlcul de suavitzat de el període anterior.
Assumint que té un factor de suavitzat de 0,35, s'hauria llavors: (D * 0,35) + (P * 0,65).
Com es pot veure, les úniques entrades de dades necessàries són la demanda i el pronòstic de el període més recent.
exemple
Una companyia d'assegurances ha decidit ampliar el seu mercat a la ciutat més gran de país, brindant assegurances per a vehicles.
Com a acció inicial, l'empresa vol pronosticar quants assegurances per a vehicles seran comprats pels habitants d'aquesta ciutat.
Per a això, utilitzaran com a dades inicials la quantitat d'assegurances de carros comprats en una altra ciutat més petita.
El pronòstic de la demanda per al període 1 és de 2.869 assegurances de vehicles contractats, però la demanda real en aquest període va ser de 3.200.
Segons el criteri de l'empresa, assigna un factor de suavitzat de 0,35. La demanda pronosticada de el període següent és: P2 = (3200 * 0,35) + 2869 * (1-0,35) = 2.984,85.
Aquest mateix càlcul va ser realitzat per tot l'any, aconseguint la següent taula comparativa entre el que realment es va obtenir i que s'havia pronosticat per a aquest mes.
En comparació a les tècniques de mitjanes, el suavització exponencial pot predir la tendència de millor manera. No obstant això, segueix quedant-se curt, com es mostra en el gràfic:
Es pot observar com la línia grisa de l'pronòstic pot trobar-se molt per sota o per dalt de la línia blava de la demanda, sense aconseguir seguir-se totalment.
referències
- Wikipedia (2019). Suavització exponencial. Pres de: es.wikipedia.org.
- Enginy Empresa (2016). Com utilitzar la suavització exponencial simple per pronosticar la demanda. Pres de: ingenioempresa.com.
- Dave Piasecki (2019). Exponential Smoothing Explained. Pres de: inventoryops.com.
- Study (2019). Demand Forecasting Techniques: Moving Average & Exponential Smoothing. Pres de: study.com.
- Cityu (2019). Exponential Smoothing Methods. Pres de: personal.cb.cityu.edu.hk.