[생산관리] Demand Forecasting of The Converse

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레포트 > 경제경영계열
2010.11.29
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소개글

[생산관리] Demand Forecasting of The Converse에 대한 자료입니다.

1. 회사소개 및 조사주제
2. 6월 수요예측
3. 종업원 수
4. 배운 점
5. 느낀 점

본문내용

그 결과 예상대로 α=0.9의 경우가 229로 타 평활지수들에 비하여 가장 적은 오차를 보였으며 실 판매량과 가장 높은 일치도를 보이는 그래프가 나타났다. 따라서 α=0.9를 적용한 지수평활법 시행 결과 2010년 6월의 예측수요량은 1,387인 것으로 나타났다.

한편으로 실 판매량에 근거한 상기 그래프의 파형을 보았을 때 현재 수집된 자료의 한계(상기 자료의 매장은 08년 11월 개장) 로 인해 아직은 판매량이 확실한 seasonality를 갖는다고 말할 수는 없으나 미루어 짐작컨대 추후 보다 장기적인 데이터가 수집되었을 경우 어느 정도의 패턴이 드러날 것으로 짐작할 수는 있을 것이라 보여진다. 이에 대해서 비록 다년간의 축적된 데이터의 부재로 인해 통계적인 유의함을 갖기는 어려울 것으로 보이나 현재 수집된 판매량의 분포가 완벽한 random이나 horizontal 패턴을 보이고 있는 것도 아니며 따라서 지수평활법에 의한 수요예측 역시 그 신뢰성을 높게 보기 어려울 것이라 판단하여 부족하나마 추가적으로 seasonal pattern에 대한 시계열적 방법을 활용하여 다른 수요예측을 실시해보고자 하였다.

우선 주어진 자료에서 ′08년 11월부터 ′09년 10월 까지를 1년으로 하여 4개월 단위로 시즌을 설정하였다. ( ′08.11월-′09.2월, 3월-6월, 7월-10월 )
′08.11-′09.10 1년간 총수요: 10,365
11-2월 수요(A): 3,649
3-6월 수요(B): 4,250
7-10월 수요(C): 2,466
4개월 단위로 설정한 분기당 평균수요:
계절지수 A:
B:
C:
그러나 연간 수요변화를 예측할수 있는 자료가 없는 까닭에 ′09년 11월-′10년 10월 1년간 총수요는 작년과 동일하다고 가정하였고 마찬가지 데이터 부족으로 평균 계절지수를 산출할 근거가 없으므로 왼쪽에서 구한 계절 지수를 그대로 적용하였다. 결국 이는 금년 4개월 단위 예측 수요는 작년 4개월 단위 수요량과 동일한 것으로 가정하는 것과 마찬가지이다.

즉 금년 3-6월 수요 역시 작년과 마찬가지로 4,250이라 가정했을 때 ′10년 현재 3월에서 5월까지의 판매량은 3,318로서 단순 뺄셈으로 6월 수요는 대략 932정도로 나타나지 않을까 짐작하였다.
상기와 같이 두가지 방법을 활용해 수요를 예측해보았으나 두 방법 모두 신뢰성에 약점을 보이고 있다고 판단된다. 높은 수치의 평활지수를 활용한 지수평활법은 최근은 급격한 상승 추세에 더 많은 가중치를 두어 상승세의 수요예측량을 보였으며 seasonal 패턴에 대한 시계열 분석은 작년 비슷한 시기의 추세를 반영할 수 있었지만 애초에 데이터에서 seasonality를 확인 할 수 있을 정도가 아니었고 다만 seasonality가 나타날 수 있어 보인다는 근거 희박한 짐작에 의해 이루어졌으며 또한 과거 다년간의 판매량에 대한 자료가 없기에 다만 1년치 분석에만 의존하여 통계적인 유의함이 심각하게 저하 되었음을 부정할 수 없을 것이다.

지수평활법: 1,387
시계열 분석: 932

상이한 예측수요에 대하여 부족하나마 결론을 내리자면 두가지 예측을 모두 고려하여 그 평균에서 6월 대비 재고수준을 유지하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 이와 같은 미래에 대한 수요예측을 통하여 수요를 충족시키지 못하였을 경우 혹은 과도한 재고가 발생하는 경우 어느 쪽이든 양자 간에 발생할 수 있는 손해를 최소화 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

#생산관리 #Demand #Forecasting

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