Samenvatting WPO's Supply Chain Management

WPO’S – SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
OEFENINGEN BIJ HOOFDSTUK 2: FORECASTING (VOORSPELLEN)

1 PROGNOSEMETHODEN – FORMULES – EXAMEN MET FORMULARIUM

Methode 1: De naïeve methode

De voorspelling van een bepaalde periode is gelijk aan de werkelijke waarde die in de laatste periode
is waargenomen.




Methode 2: Eenvoudig gemiddelde – Simple Average

Het gemiddelde van alle beschikbare gegevens.




Methode 3: Bewegend / voortschrijdend gemiddelde – Moving Average

De gemiddelde waarde over een bepaalde periode (= een aantal periodes) → meest recente periodes
gebruiken




Methode 4: Gewogen voortschrijdend gemiddelde = Weighted Moving Average

Verschilt van het eenvoudig voortschrijdend gemiddelde dat alle perioden gelijk weegt. Maakt het
mogelijk de nadruk te leggen op bepaalde perioden boven andere.




Methode 5: Exponentiële afvlakking = Exponential Smoothing

Maakt gebruik van een verfijnde gewogen-gemiddelde procedure om een voorspelling te verkrijgen.




Methode 6: Trendgecorrigeerde exponentiële afvlakking = Trend-adjusted Exponential Smoothing

Verschilt van het eenvoudig voortschrijdend gemiddelde dat alle perioden even zwaar weegt. Maakt
het mogelijk de nadruk te leggen op één bepaalde periode boven andere.

• Stap 1: Afvlakken van het niveau: Ft+1= 𝞪*At + (1-𝞪)* FITt
• Stap 2: Afvlakken van de trend: Tt+1 = 𝞫*(Ft+1 - Ft) + (1-𝞫)*Tt

• Stap 3: Niveau toevoegen aan trend: FITt+1 = Ft+1 + Tt+1

1

,Methode 7: Lineaire trendlijn

Maakt gebruik van een verfijnde gewogen-gemiddelde procedure om een voorspelling te verkrijgen.
Dezelfde formule als Lineaire Regressie (Causaal Model).

Methode 8: Seizoensindex (methode) = Seasonal Index

Verschilt van het eenvoudig voortschrijdend gemiddelde dat alle perioden even zwaar weegt.
Maakt het mogelijk de nadruk te leggen op een bepaalde periode boven andere.

• Stap 1: Bereken de gemiddelde vraag per seizoen
• Stap 2: Bepaal de seizoensindex voor elk seizoen van elk jaar
• Stap 3: Bepaal de gemiddelde seizoensindex voor elk seizoen
• Stap 4: Bereken de gemiddelde vraag per seizoen voor volgend jaar
• Stap 5: Vermenigvuldig de gemiddelde vraag van volgend jaar met elke seizoensindex

2 CAUSALE MODELLEN – PROGNOSEMETHODEN

Methode 1: Lineaire regressie




3 HET METEN VAN DE PROGNOSENAUWKEURIGHEID

1) Mean Absolute Deviation – MAD = Gemiddelde Absolute Afwijking

Meet de gemiddelde werkelijke fout.




2) Mean Squared Error – MSE = Gemiddelde gekwadrateerde fout

Meet het gemiddelde van de gekwadrateerde fouten (bestraft extreme fouten).




3) Tracking Signal – TS = Volgsignaal

Toont bias (positief of negatief).




2

,4 OEFENINGEN


OEFENING 1




OEFENING 2




Oplossing vraag a, b en c:




3

, Oplossing vraag d en e:

We moeten voor ieder van de gebruikte methoden de MAD en de MSE berekenen.

Formules:




Oplossing:




Opmerking: De getallen die in het vet staan zijn de getallen die in de vorige oefeningen. De plekken
waar momenteel een vraagteken staat, vertegenwoordigen getallen die we nog kunnen berekenen.
De plekken waar niets staat, vertegenwoordigen getallen die we niet kunnen berekenen door een
gebrek aan informatie.

Stap 1: We vervolledigen de tabel zo goed als mogelijk




Stap 2: MAD en MES berekenen voor elk van de methodes

Opmerking: Voor de maand januari we geen MAD en MSE berekenen want er zijn geen forecasted
values / voorspellingen beschikbaar. Voor de maand juli kunnen we geen MAD en MSE berekenen
want er is geen actual value / werkelijke waarde aanwezig.

Wat betreft het 3-perioden voortschrijdend gemiddelde kunnen we enkel de MAD en MSE berekenen
voor de maanden april, mei en juni. Voor de andere perioden ontbreekt er informatie.


4