Forecasting period :
5 days
We predict day demands.
So, the time horizon of our forecast is a short term forecasting.
New forecast
= Last period’s forecast + α(Last period’s actual demand – Last period’s forecast)
Recent data is reflected considerably.
More objective than others (Only α is subjective)
At lunch, after first class, before graduate school class and
Tt = trend value for carlson department set sales in period t
b0 = intercept of the trend line
b1 = slope of the trend line
α의 역할
α값이 클수록 예측치는 수요변화에 더 많이 반응하며, α값이 작을수록 평활의 효과는 더 커짐
α값의 결정방법
여러 개의 α값에 대해 예측치를 구한다음, 그 중에서 예측 오차를
forecasting)의 표준을 설정하였다. 파트너의 요구 신호를 빠르고 일찍 포착함으로써 ST와 거래당사자는 요구되고 공급되는 가변성을 인상적으로 줄일 수 있었다. 보호된 재고(protective inventory)는 40%까지 줄어들었고, 전반적으로 순환시간은 6주까지 짧아졌으며 최소 1,000만 달러 이상이 절약되었다. 동시에
4. 수요예측의 특징 및 절차
- 인과 System에 대한 가정: 과거로 부터 미래 예측
- 예측은 완벽하기 거의 불가능하다. Why?
: Because of randomness
- 개별품목에 대한 예측보다는 그룹에 대한 예측이 더 정확
- 예측의 정확도는 예측기간이 증가할수록 감소
인텔 마이크로 프로세서 개관
<1970년대> 메모리 제품으로 시작
<1980년대> 데스크탑 컴퓨터 활성화
<1990년대~> 인텔 인사이드 브랜드 전략
Time pacing 전략 사용한 Intel
(신제품연속출시전략)
빠르게 변화하고 예측하기 어려운 환경에서 살아 남기 위해서, 기업들이 자발적