Прогнозування методом експоненційного згладжування

Щоб відкрити звіт «Прогнозування», перейдіть:

Головна > Виробництво > Звіти > Прогнозування

Прогноз розраховується методом експоненційного згладжування на основі минулих даних замовлень на продаж / видаткових накладних / комерційних пропозицій. Формула методу експоненційного згладжування:

Методом експоненційного згладжування система прогнозує кожен період, і цей прогноз використовується для прогнозування наступного періоду.

Як працює метод експоненційного згладжування

У наведеному прикладі використано щомісячні дані замовлень на продаж за рік. Прогноз на перший місяць розраховується як середнє значення всіх замовлень. Починаючи з другого місяця, різниця між загальною кількістю замовлень за попередній місяць і прогнозним значенням множиться на постійну згладжування (від 0 до 1). Значення постійної згладжування за замовчуванням — 0,3, воно дає ефективний прогноз. Різниця між загальною кількістю замовлень за попередній місяць і прогнозним значенням називається похибкою прогнозу; її додають до прогнозного значення того самого місяця, щоб отримати прогноз на наступний місяць.

Як працюють фільтри

1. Організація — фільтр за організацією дозволяє зробити прогноз для конкретної організації.
2. Від дати і До дати — період, на який система будує прогноз. За замовчуванням «від дати» — поточна дата, а «до дати» — дата через рік від поточної.
3. На основі документа — за замовчуванням система прогнозує на основі минулих даних замовлень на продаж. Для прогнозу можна вибрати інший документ, як-от видаткову накладну / комерційну пропозицію.
4. На основі — система показує прогноз за кількістю / сумою.
5. На основі даних (у роках) — для прогнозування потрібні минулі дані; цей фільтр задає, за скільки років система враховує минулі дані.
6. Періодичність — прогноз можна переглядати помісячно / поквартально / за півроку / за рік. Для кращої наочності старі прогнозні дані для місячного періоду не показуються.
7. Постійна згладжування — постійна згладжування використовується для прогнозування; її значення має бути від 0 до 1.

Переклад сторінки «Forecasting Using Exponential Smoothing» з документації ERPNext. © Frappe Technologies Pvt. Ltd., ліцензія CC BY-SA 3.0. Переклад — OpenOblik, на тих самих умовах. Переклад машинний, вичитка триває: помітили неточність — напишіть нам.