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Lagerhaltungsdaten einrichten

Lagerhaltungsdaten einrichten:.

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Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit Hilfe von 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen umfassen Detailinformationen auf Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Branche oder das Unternehmen als Ganzes.

Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einem Stadium eines Produktlebenszyklus bereitstellt, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt.

Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit POA. Mittlere absolute Abweichung MAD. Diese beiden Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten Passung bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet wird.

Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die tatsächlichen Kundenauftragshistorien mit Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau die einzelnen Prognosemethoden den Umsatz prognostizieren.

Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform. Diese Grafik veranschaulicht die besten Anpassungsprognosen: Verwenden Sie jede angegebene Methode, um eine Prognose für die Halteperiode zu simulieren. Vergleichen Sie die tatsächlichen Verkäufe mit den simulierten Prognosen für die Halteperiode. Prozent über dem letzten Jahr. Berechnet Prozent über Letztes Jahr.

Letztes Jahr zu diesem Jahr. Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität. Geben Sie die Methode an, die Sie in den Verarbeitungsoptionen für das Prognosegenerierungsprogramm R verwenden möchten.

Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Zum Beispiel können Sie das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Zeitraum der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet wird, platziert werden. Die Beispiele in dem Leitfaden zeigen die Berechnungsprozedur für jede der verfügbaren Prognosemethoden an, wenn ein identischer Satz von historischen Daten vorliegt. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden einen Teil oder alle dieser Datensätze, die historische Daten der letzten zwei Jahre sind.

Die Prognose geht ins nächste Jahr. Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Veralterung nähern könnte. Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet die Prozentsatz über letztes Jahr Formel, um jede Prognoseperiode mit der angegebenen prozentualen Erhöhung oder Abnahme zu multiplizieren.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. Prozentsatz über dem letzten Jahr Die Formel "Prozent über letztes Jahr" multipliziert die Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, den Sie angeben, und dann Projekte, die sich über das nächste Jahr ergeben.

Diese Methode kann in der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss einer bestimmten Wachstumsrate zu simulieren, oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente aufweist. Geben Sie beispielsweise in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsverlaufsdaten der letzten Jahre um 10 Prozent zu erhöhen.

Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance Perioden der besten Übereinstimmung erforderlich sind, die Sie angeben.

Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Februarprognose entspricht mal 1,1 ,7 gerundet auf Die Märzprognose entspricht mal 1,1 ,5 gerundet auf Berechneter Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet den berechneten Prozentsatz Letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe der angegebenen Perioden mit Verkäufen aus den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen.

Das System ermittelt einen prozentualen Anstieg oder Abfall und multipliziert dann jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie plus einem Jahr der Verkaufsgeschichte.

Diese Methode ist nützlich, um die kurzfristige Nachfrage nach Saisonartikeln mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. Berechneter Prozentsatz über Letztes Jahr Die Formel des berechneten Prozentsatzes über dem letzten Jahr multipliziert Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projiziert er das Ergebnis für das nächste Jahr.

Diese Methode könnte bei der Projektion der Auswirkungen der Ausweitung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr nützlich sein, während ein saisonales Muster, das in der Verkaufsgeschichte vorhanden ist.

Bereich der Umsatzgeschichte für die Berechnung der Wachstumsrate zu verwenden. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Diese Tabelle ist die Vorgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird: Februar-Prognose entspricht mal 0, ,26 gerundet auf März-Prognose entspricht mal 0, ,31 gerundet auf Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, plus einem Jahr der Kundenauftragshistorie.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend prognostizieren. Diese Methode könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf dem gegenwärtigen Niveau zu simulieren. Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein erhebliches saisonales Nachfrage-Muster könnte existieren. Diese Tabelle ist Geschichte in der Prognose Berechnung verwendet: Januar-Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von Februar-Prognose entspricht Februar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von März-Prognose entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von Sie sollten es häufig neu berechnen monatlich oder mindestens vierteljährlich , um den sich ändernden Bedarf zu reflektieren.

Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach reifen Produkten ohne Trend prognostizieren. Die MA-Prognosemethode bleibt hinter Trends zurück.

Forecast Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte zeigt starke Trend-oder saisonale Muster. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Es resultiert in einer stabilen Prognose, ist aber langsam zu erkennen Verschiebungen in der Höhe des Umsatzes.

Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n wie z. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Februar-Prognose entspricht 4 ,75 gerundet auf Märzprognose entspricht 4 ,25 gerundet auf Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Übereinstimmung plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Kundenauftragshistorie.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konstanten positiven oder negativen Trends, die nicht aufgrund von saisonalen Schwankungen sind prognostiziert. Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, weil Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden.

Januar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend 1-mal 2 Februar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend 2-mal 2 März-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend entspricht 3 mal 2 Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus der angegebenen Anzahl von historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenpunkte.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten ist. Das Verfahren berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen: Die lineare Regression passt auf eine gerade Linie zu den Daten, selbst wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden.

Wenn Verkaufsgeschichte-Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster aufweisen, treten Vorhersage-Bias und systematische Fehler auf. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Historie von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. LSR definiert eine Zeile für so wenige wie zwei Datenpunkte.

Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n n 4 gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Die Märzprognose entspricht ,5 7 mal 2,3 ,6 auf gerundet. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs mal drei.

Diese Methode ist nicht geeignet, die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren. Dieses Verfahren ist nützlich, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Lebenszyklusstufen befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, könnte sich die Absatzentwicklung beschleunigen.

Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist. Diese Methode ist nur kurzfristig nutzbar. Sie geben n die Anzahl der Zeitperioden an, die in jedem der drei Punkte akkumuliert werden sollen.

In diesem Beispiel ist n 3. Q1, Q2 und Q3 werden auf der Grafik dargestellt, wobei die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist.

B in Gleichung 3: Die Prognose entspricht 3 98 pro Zeitraum. Wenn X 5, Q5 ndash Die Prognose entspricht 3 58,33 auf 57 pro Periode gerundet. Wenn X 6, Q6 ndash 4. Die Prognose ist 4 3 1,33 gerundet auf 1 pro Periode. Abhängig davon, was Sie als n wählen, erfordert diese Methode Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten.

Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend vorherzusagen. Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum mit einem von Ihnen angegebenen Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft.

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Da Fertigungsstücklisten und Arbeitspläne nicht Lagerhaltungsdaten zugeordnet werden können, sind der Einstandspreis-Roll-up und die entsprechende Berechnung von Kosten für Lagerhaltungsdaten ebenfalls nicht verfügbar. Logistik Arbeiten mit Business Central. Unser Feedbacksystem baut auf GitHub Issues auf. Erfahren Sie mehr dazu in unserem Blog.

Wählen Sie die Aktion Neu aus. Füllen Sie die Felder der Karte aus. Die folgenden Felder sind obligatorisch: Fahren Sie über ein Feld, um eine Kurzbeschreibung zu lesen. Hinweis Die Informationen auf der Lagerhaltungsdatenkarte haben eine höhere Priorität als die auf der Artikelkarte. Warnung Wenn die Lagerhaltungsdaten nach Produktion angegeben sind, wird dieses Feld Standardkosten nicht verwendet, wenn die Ist-Kosten des gefertigten Artikels fakturiert und reguliert werden.

Wir möchten zu gerne Ihre Meinung hören.

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Ebenso gibt es bestimmte Geldautomaten in anderen Ländern, die eine Gebühr für Transaktionen von anderen Bankkunden erheben kann. Im Vergleich dazu würde ein weiteres Alpha, das über Prognosen von 2.

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