---
title: "\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0435\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0456\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0433\u043b\u0430\u0434\u0436\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f \u2014 OpenOblik"
description: "\u042f\u043a \u043f\u0440\u0430\u0446\u044e\u0454 \u0437\u0432\u0456\u0442 \u00ab\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f\u00bb \u0432 ERPNext: \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0435\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0456\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0433\u043b\u0430\u0434\u0436\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0456\u0439\u043d\u0430 \u0437\u0433\u043b\u0430\u0434\u0436\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f \u0456 \u0444\u0456\u043b\u044c\u0442\u0440\u0438 \u0437\u0432\u0456\u0442\u0443."
space: "\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0456\u044f ERPNext"
url: "https://openoblik.com.ua/docs/vyrobnytstvo/demand-driven-forecasting"
updated: "2026-10-10"
---

Щоб відкрити звіт «Прогнозування», перейдіть:

> Головна > Виробництво > Звіти > Прогнозування

![Прогнозування виробництва](/files/docs-production-forecasting-using-sales-order.png)  


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

![Прогнозування виробництва](/files/docs-exponential-smoothing-formula041d6b.png)  


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

Як працює метод експоненційного згладжування
--------------------------------------------

![Прогнозування виробництва](/files/docs-exponential-smoothing-formula-e.png)  


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»](https://docs.frappe.io/erpnext/demand-driven-forecasting) з документації ERPNext. © Frappe Technologies Pvt. Ltd., ліцензія [CC BY-SA 3.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.uk). Переклад — OpenOblik, на тих самих умовах. Переклад машинний, вичитка триває: помітили неточність — [напишіть нам](/kontakty).*