| Méthodes de prévision (whina2100m000) |  |
| Cette session permet répertoire et gère les méthodes de prévision. Pour chaque méthode de prévision définie par l'utilisateur, vous pouvez sélectionner l'une des méthodes suivantes : Moyenne mobile Lissage exponentiel Calcul année précédente Demande dernière période Les codes Méthodes de prévision peuvent être liés aux articles dans la session Article - Magasin (whwmd4100s000) ou aux combinaisons articles/magasin dans la session Magasin - Article (whwmd2110s000). Rubriques liées Calcul des prévisions de la demande pour chaque période
Champs | Description
Code Méthode de prévision | Code de la méthode de prévision.
Méthode de prévision | Technique utilisée pour prévoir la demande d'articles. Les méthodes de prévision suivantes sont disponibles : Moyenne mobile Lissage exponentiel Calcul année précédente Demande dernière période
Nombre de périodes pour moyenne mobile | Nombre de périodes pour le calcul de la moyenne mobile.
Nombre minimum de périodes de demande d'historique | Nombre minimum de périodes pour le calcul de la demande historique.
Nombre de périodes en amont dans l'année précédente | Nombre de périodes en amont, dans l'année précédente, qui sont utilisées pour le calcul de la prévision. Remarque Vous ne pouvez indiquer le Nombre de périodes en amont dans l'année précédente que si la méthode de prévision est Calcul année précédente.
Nombre de périodes en aval dans l'année précédente | Nombre de périodes en aval, dans l'année précédente, qui sont utilisées pour le calcul de prévision de la demande. Remarque Vous ne pouvez indiquer le Nombre de périodes en aval dans l'année précédente que si la méthode de prévision est Calcul année précédente.
Facteur de lissage pour prévision de la demande | Facteur de lissage pour la prévision de la demande. Vous devez indiquer le facteur de lissage si la méthode de prévision est Lissage exponentiel. Le facteur de lissage relatif à la prévision de la demande indique dans quelle mesure la différence entre la sortie réelle et la prévision sur une certaine période est incluse dans le calcul de la prévision de la demande. La formule utilisée par la méthode Lissage exponentiel permettant de calculer la prévision de la demande est la suivante :

                                      np = pp + s (sr -pp)

                                           np
                                           nouvelle prévision

                                           pp
                                           prévision précédente

                                           sr
                                           sortie réelle de la période précédente

                                           l
                                           facteur de lissage
Un facteur de lissage de faible valeur génère un haut niveau de lissage. Le facteur de lissage est compris entre 0,01 (au minimum) et 1 (au maximum). Il se situe en principe entre 0,1 et 0,3.
Facteur de lissage pour erreur de prévision | Facteur de lissage pour l'erreur de prévision. Le facteur de lissage est l'un des facteurs de la formule utilisée pour calculer l'erreur de prévision absolue et relative. Les erreurs de prévision absolues et relatives n'entrent dans le calcul de la prévision de la demande que si la méthode de prévision est Lissage exponentiel. L'erreur de prévision absolue est utilisée dans le calcul du stock de sécurité, dans la session Calcul prévision de la demande (whina2202m000). Les erreurs de prévision absolues et relatives sont utilisées dans le calcul du signal de traçabilité. Remarque Si la méthode de prévision est Lissage exponentiel, le Facteur de lissage pour erreur de prévision doit être supérieur ou égal à 0,01.
Lier le signal de traçabilité au facteur de lissage | Si cette case est cochée, un signal s'affiche lorsque le facteur de lissage est utilisé. Ce champ concerne uniquement les prévisions de la demande calculées par la méthode du Lissage exponentiel. En cas de modifications soudaines de la demande, les prévisions sont inférieures à la demande réelle. Le signal de traçabilité sert à indiquer ce type d'écart. Le facteur du signal de traçabilité se calcule de la manière suivante :
                                                             Facteur du signal de traçabilité
                             Erreur de prévision relative = ---------------------------------
                                                               Erreur de prévision absolue
Si le facteur du signal de traçabilité est une valeur supérieure à celle du facteur de signal de traçabilité critique saisi, une modification soudaine de la demande en est la cause. La valeur du champ Facteur de lissage pour erreur de prévision est alors insuffisante pour que les perturbations accidentelles aient un effet sur la prévision. Dans ce cas, le calcul doit être basé sur le facteur du signal de traçabilité plutôt que sur le contenu du champ Facteur de lissage pour erreur de prévision. Dès que le facteur du signal de traçabilité redevient inférieur au facteur du signal de traçabilité critique, la valeur du champ Facteur de lissage pour prévision de la demande est de nouveau utilisée.
Facteur du signal de traçabilité critique | Facteur minimum et critique pour l'initialisation du signal de traçabilité. Ce champ concerne uniquement les prévisions de la demande calculées par la méthode du Lissage exponentiel. En cas de modifications soudaines de la demande, les prévisions sont inférieures à la demande réelle. Le signal de traçabilité sert à indiquer ce type d'écart. Le facteur du signal de traçabilité se calcule de la manière suivante :
                                                             Facteur du signal de traçabilité
                             Erreur de prévision relative = ---------------------------------
                                                                Erreur de prévision absolue
Si le facteur du signal de traçabilité est une valeur supérieure à celle du facteur de signal de traçabilité critique saisi dans le champ courant, une modification soudaine de la demande en est la cause. La valeur du champ Facteur de lissage pour erreur de prévision est alors insuffisante pour que les perturbations accidentelles aient un effet sur la prévision. Dans ce cas, le calcul doit être basé sur le facteur du signal de traçabilité plutôt que sur le champ Facteur de lissage pour erreur de prévision. Dès que le facteur du signal de traçabilité redevient inférieur au facteur du signal de traçabilité critique, la valeur du champ Facteur de lissage pour prévision de la demande est de nouveau utilisée.