PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | 78 | 69--77
Tytuł artykułu

Zastosowanie zmodyfikowanej metody wskaźników sezonowości do prognozowania wielkości popytu

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Demand Volume Forecasting with the Usage of the Modified Seasonal Indices Method
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W pracy zaprezentowano model krótkoterminowego prognozowania wielkości popytu w międzynarodowym przedsiębiorstwie produkcyjno-dystrybucyjnym. W badaniach przeanalizowano wielkość sprzedaży ośmiu wybranych produktów oferowanych przez Przedsiębiorstwo X. Miesięczne dane sprzedaży pochodziły z lat 2005-2011, z kolei prognoza zbudowana została na okres kolejnych 12 miesięcy (rok 2012). Proponowany model zakłada wygładzenie szeregu czasowego metodą podobną do metody wygładzania wykładniczego Browna, a następnie - dla otrzymanego w ten sposób szeregu czasowego - wyznaczenie prognoz metodami wskaźników sezonowości. Analiza wykazała, że takie podejście pozwala uzyskać prognozy obarczone mniejszymi wartościami błędów MPE oraz MAPE niż prognozy wygenerowane na podstawie danych niezmodyfikowanych. (abstrakt oryginalny)
EN
In the paper a short-term demand forecasting model for international prodution and distribution enterprise was introduced. The results from using classical forecasting methods were compared with the results from using modified indexed forecasting methods (both: multiplicative and additive). In the research sales data of ten chosen products were analyzed. Historical input data came from 2005-2011 and demand forecast was prepared for 1-year period (2012). The proposed model assumes the time series smoothing method similar to the Brown 's exponential smoothing, and then -for the obtained time series - the forecasts ' calculation with the usage of the seasonal indices method. Analysis showed that this approach allows for the better results with lower error values of MPE and MAPE than forecasts based on the unmodified data. (original abstract)
Rocznik
Tom
78
Strony
69--77
Opis fizyczny
Twórcy
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
autor
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Bibliografia
  • [1] Axsäter S., Inventory Control, Third Edition, Springer, 2015.
  • [2] Box G.E.P., Jenkins G.M., Analiza szeregów czasowych, PWE, Warszawa 1983.
  • [3] Brown R. G., Statistical Forecasting for Inventory Control, McGraw-Hill, Nowy Jork 1959.
  • [4] Cieślak M. [red.], Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa 1999.
  • [5] Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wolters Kluwer business, Kraków 2008.
  • [6] Holt C.C., Forecasting Seasonal and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages, ONR Research Memorandum No. 52/1957.
  • [7] Jurczyk K., Strategia planowania centralnego w przedsiębiorstwie X, Logistyka 2/2012, s. 709-716.
  • [8] Jurczyk K., Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego zarządzanie zapasami i planowanie popytu na przykładzie przedsiębiorstwa dystrybucyjnego, Logistyka 2/2011, s. 233-244.
  • [9] Jurczyk K., Baran M., Implementacja systemu wspomagania decyzji dotyczących sterowania zapasami i problemy jej towarzyszące - studium przypadku, Logistyka 2/2015, s. 316-322.
  • [10] Jurczyk K., Gdowska K., Krótkoterminowe prognozowanie wielkości popytu z wykorzystaniem klasycznych metod predykcji na przykładzie międzynarodowego przedsiębiorstwa produkcyjno-dystrybucyjnego, Logistyka 4/2015, s. 9076-9084.
  • [11] Jurczyk K., Woźniak W., Selected problems of the implementation of the decision support system for inventory control in an international production and distribution enterprise, Logistyka 4/2014, s. 4395-4399.
  • [12] Nahmias, S., Demand Estimation in Lost Sales Inventory Systems, Naval Research Logistics, Volume 41, Issue 6, 1994, s. 739-757.
  • [13] Silver E.A., Pyke D.F., Peterson R., Inventory Management and Production Planning and Scheduling, Third Edition, John Wiley & Sons, Nowy Jork 1998.
  • [14] Winters P.R., General Exponential forecasting; A Computer Program for the IBM 360, ONR Re-search Memorandum No. 71/1960.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171448746

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.