Podstawy logistyki.

Sprawozdanie na temat prognozowania popytu, krótkoterminowego i długoterminowego, dla produktu TOSHIBA- G 900.

Letki Tomasz

I. Analiza profilu popytu:

1. Obliczenia do histogramu Tabelka dotyczy sprzedaży produktu TOSHIBA G 900 przez okres 24 tygodni.

Dane wejściowe nr tygodnia Toshiba G600 popyt 1 47 2 79 3 242 4 221 5 0 6 171 7 344 8 5 9 83 10 88 11 9 12 10 13 108 14 11 15 153 16 3 17 0 18 133 19 46 20 73 21 130 22 202 23 172 24 185

a) Rozstęp- aby wyliczyć rozstęp należy od największej wartości, występującej w analizowanym okresie, odjąć wartość najmniejszą.

b) Wyznaczenie liczby grup histogramu za pomocą wzoru k  5 log N , przy czym N jest to liczba obserwacji.

c) Wyznaczenie szerokości przedziałów:

d) Budowa histogramu: Aby zbudować wykres histogramu należy wyznaczyć zakres tzn. lewą i prawą granicę, należy również wyznaczyć liczebność oraz częstość. Potrzebne dane zostały zestawione w tabelce poniżej.

Histogram

Przedziały LG PG Liczebność Ni Częstość (prawdopodobieństwo) 1 0 49 9 0,375 2 49 98 4 0,167 3 98 147 3 0,125 4 147 196 4 0,167 5 196 245 3 0,125 6 245 294 0 0,000 7 294 343 0 0,000 8 343 392 1 0,042

suma 24

2.Wykres histogramu:

3.Wnioski: Analizowany popyt jest zgodny z rozkładem Wykładniczym ponieważ wartość średnia popytu jest zbliżona do wartości odchylenia standardowego. Inne z zaproponowanych rozkładów nie pasują do analizowanego popytu.

II. Prognozowanie krótkoterminowe bez wahań popytu za pomocą: metody średniej arytmetycznej metody średniej ruchomej modelu Browna (dla 

1. Tabela z obliczeniami. Prognozowanie krótkoterminowe popytu “expost”

Brown

Tydzień popyt Xi średnia arytmetyczna metoda średniej ruchomej   

1 47

47,00 47 47

2 79 47,00

47,00 47,00 47,00

3 242 63,00

56,60 63,00 72,60

4 221 122,67

112,22 152,50 208,12

5 0 147,25

144,85 186,75 218,42

6 171 117,80 117,8 101,40 93,38 43,68

7 344 126,67 142,6 122,28 136,20 145,54

8 5 157,71 195,6 188,79 233,14 304,31

9 83 138,63 148,2 133,66 96,90 64,86

10 88 132,44 120,6 118,46 108,33 79,37

11 9 128,00 138,2 109,32 103,23 86,27

12 10 117,18 105,8 79,23 59,16 24,45

13 108 108,25 39 58,46 44,61 12,89

14 11 108,23 59,6 73,32 83,23 88,98

15 153 101,29 45,2 54,62 42,16 26,60

16 3 104,73 58,2 84,14 103,81 127,72

17 0 98,38 57 59,80 43,57 27,94

18 133 92,59 55 41,86 29,90 5,59

19 46 94,83 60 69,20 87,43 107,52

20 73 92,26 67 62,24 57,60 58,30

21 130 91,30 51 65,47 67,62 70,06

22 202 93,14 76,4 84,83 97,73 118,01

23 172 98,09 116,8 119,98 143,41 185,20

24 185 101,30 124,6 135,59 145,99 174,64

2. Wyliczanie błędów dla poszczególnych modeli prognozowania krótkoterminowego bez wahań popytu. Tydzień popyt Xi średnia arytm. Błędy dla śr. arytm. Wartość Bezwzględna metoda średniej ruchomej Błędy średniej ruchomej Wart. Bezw. 0,3 Błąd Wart. Bezw. 0,5 Błąd Wart. Bezw. 0,8 Błąd Wart. Bezw. 1 47

47 47

47 47 47,00 0,00 0,00 47 0 0 47 0 0 2 79 47,00 32,00 32,00

79 79 47,00 32,00 32,00 47,00 32 32 47,00 32 32 3 242 63,00 179 179

242 242 56,60 185,40 185,40 63,00 179 179 72,60 169,4 169,4 4 221 122,67 98,33333 98,33333

221 221 112,22 108,78 108,78 152,50 68,5 68,5 208,12 12,88 12,88 5 0 147,25 -147,25 147,25

0 0 144,85 -144,85 144,85 186,75 -186,75 186,75 218,42 -218,424 218,424 6 171 117,80 53,2 53,2 117,8 53,2 53,2 101,40 69,60 69,60 93,38 77,625 77,625 43,68 127,3152 127,3152 7 344 126,67 217,3333 217,3333 142,6 201,4 201,4 122,28 221,72 221,72 136,20 207,8011 207,8011 145,54 198,463 198,463 8 5 157,71 -152,714 152,7143 195,6 -190,6 190,6 188,79 -183,79 183,79 233,14 -228,139 228,1392 304,31 -299,307 299,3074 9 83 138,63 -55,625 55,625 148,2 -65,2 65,2 133,66 -50,66 50,66 96,90 -13,8975 13,89746 64,86 18,13852 18,13852 10 88 132,44 -44,4444 44,44444 120,6 -32,6 32,6 118,46 -30,46 30,46 108,33 -20,3282 20,32822 79,37 8,627704 8,627704 11 9 128,00 -119 119 138,2 -129,2 129,2 109,32 -100,32 100,32 103,23 -94,2298 94,22976 86,27 -77,2745 77,27446 12 10 117,18 -107,182 107,1818 105,8 -95,8 95,8 79,23 -69,23 69,23 59,16 -49,1608 49,16083 24,45 -14,4549 14,45489 13 108 108,25 -0,25 0,25 39 69 69 58,46 49,54 49,54 44,61 63,38742 63,38742 12,89 95,10902 95,10902 14 11 108,23 -97,2308 97,23077 59,6 -48,6 48,6 73,32 -62,32 62,32 83,23 -72,2288 72,22881 88,98 -77,9782 77,9782 15 153 101,29 51,71429 51,71429 45,2 107,8 107,8 54,62 98,38 98,38 42,16 110,8398 110,8398 26,60 126,4044 126,4044 16 3 104,73 -101,733 101,7333 58,2 -55,2 55,2 84,14 -81,14 81,14 103,81 -100,812 100,8121 127,72 -124,719 124,7191 17 0 98,38 -98,375 98,375 57 -57 57 59,80 -59,80 59,80 43,57 -43,5685 43,56848 27,94 -27,9438 27,94383 18 133 92,59 40,41176 40,41176 55 78 78 41,86 91,14 91,14 29,90 103,1021 103,1021 5,59 127,4112 127,4112 19 46 94,83 -48,8333 48,83333 60 -14 14 69,20 -23,20 23,20 87,43 -41,4286 41,42856 107,52 -61,5178 61,51775 20 73 92,26 -19,2632 19,26316 67 6 6 62,24 10,76 10,76 57,60 15,40001 15,40001 58,30 14,69645 14,69645 21 130 91,30 38,7 38,7 51 79 79 65,47 64,53 64,53 67,62 62,38001 62,38001 70,06 59,93929 59,93929 22 202 93,14 108,8571 108,8571 76,4 125,6 125,6 84,83 117,17 117,17 97,73 104,266 104,266 118,01 83,98786 83,98786 23 172 98,09 73,90909 73,90909 116,8 55,2 55,2 119,98 52,02 52,02 143,41 28,5862 28,5862 185,20 -13,2024 13,20243 24 185 101,30 83,69565 83,69565 124,6 60,4 60,4 135,59 49,41 49,41 145,99 39,01034 39,01034 174,64 10,35951 10,35951

Suma 32,25346 2016,056 Suma 736,4 2112,8 Suma 344,70 1956,23 Suma 241,3545 1942,441 Suma 169,9101 1999,554

sr. bł 1,402324

sr. bł 32,01739

sr. bł 14,98694

sr. bł 10,49368

sr. bł 7,387397

d 87,6546

d 91,86087

d 85,05344

d 84,45398

d 86,93714

S 6,876461

S 157,001

S 73,49019

S 51,45696

S 36,22496

Dla każdej z metod , prognozowania krótkoterminowego popytu , wyliczony został: średni błąd prognozy oznaczany jako eśr , średni bezwzględny błąd prognozy oznaczany jako d , standardowy błąd prognozy , zwany inaczej odchyleniem standardowym , oznaczany jako s. Poniżej zamieszczona została tabelka zestawiająca błędy dla poszczególnych modeli prognozowania krótkoterminowego popytu.

Średnia arytmetyczna Średnia ruchoma Model Browna

0,3 0,5 0,8 eśr 1,402324 32,01739 14,98694 10,49368 7,387397 d 87,6546 91,86087 85,05344 84,45398 86,93714 s 6,876461 157,001 73,49019 51,45696 36,22496

3. Wnioski.

III. Prognozowanie długoterminowe popytu.