| Prognoseverfahren: Polynomische Regression |  |
| Beim Prognoseverfahren %Polynomische Regression berechnet ERP LN die Bedarfsprognose auf der Grundlage eines Polynoms des n-ten Grades, das den historischen Bedarfsdaten entspricht. Folgende Parameter werden bei diesem Prognoseverfahren zugrunde gelegt: Grad Polynomen-Regression Art des Saisoneinflusses Saisonzyklus in Perioden Prognoseparameter automatisch aktualisieren Diese Parameter können Sie im Programm Planartikel - Prognoseeinstellungen (cpdsp1110m000) verwalten. Der Grad des Polynoms wird im Feld Grad der polynomischen Regression angegeben. Wenn das Kontrollkästchen Prognoseparameter automatisch aktualisieren markiert ist, bestimmt ERP LN den optimalen Grad des Polynoms. Trendangepasster durchschnittlicher Bedarf Zunächst werden die historischen Bedarfsdaten anhand des trendangepassten durchschnittlichen Bedarfs für die relevante Periode angepasst. Ohne saisonale Schwankungen:
    TB(t) = DB
Mit linearem Trendeinfluss:
    TB(t) = KB + TF * t
Mit progressivem Trendeinfluss:
    TB(t) = BB * TF ^ (t-1); TdB(t) = TaB(t) - TB(t)
Wobei gilt:
TdB(t) | trend-angepasster durchschnittlicher Bedarf für Periode t
TB(t) | trendbasierter Bedarf für Periode t
TaB(t) | tatsächlicher Bedarf für Periode t
DB | durchschnittlicher Bedarf (*)
KB | konstanter Bedarf
BB | vorkalkulierter Bedarf für Periode 1
TF | Trendfaktor
(*) Der durchschnittliche Bedarf wird als die Summe der historischen Bedarfsdaten pro Periode geteilt durch die Anzahl der Perioden mit Bedarfshistorie ermittelt. Polynomkoeffizienten ERP LN ermittelt die Koeffizienten des Polynoms anhand des Verfahrens der polynomischen Regression. Weitere Informationen zu diesem Verfahren finden Sie im Abschnitt Verwandte Themen. Bedarfsprognose ERP LN berechnet den Bedarf für jede Prognoseperiode auf der Grundlage des trendangepassten durchschnittlichen Bedarfs für die betreffende Periode zuzüglich des durchschnittlichen Störfaktors der Vergangenheit. Störfaktor Der Störfaktor ist die Fluktuation der Bedarfsdaten im Vergleich zum ermittelten Trend. Der durchschnittliche Störfaktor wird für jede Prognoseperiode auf der Grundlage der Historieperioden ermittelt, die eine ganze Zahl von Saisonzyklen zurückliegen. Hinweis Wenn das Feld Art des Saisoneinflusses auf --- gesetzt ist, nimmt ERP LN einen fiktiven Saisonzyklus mit einer Länge von bis zu einem Viertel der Perioden an, für die eine Bedarfshistorie vorliegt. Beispiel Abbildung 1 zeigt die historischen Bedarfsdaten zweier Saisonzyklen mit 8 Prognoseperioden. Periode 9 ist die aktuelle Periode. Abbildung 1
SZP | Saisonzyklus in Perioden
Abbildung 2 zeigt das Polynom, das anhand polynomischer Regression ermittelt wurde. Abbildung 2 Für jede Periode der Historie wird der auf dem Polynom basierende Bedarf mit dem Bedarfstrend verglichen. Es wird ein linearer Trend vorausgesetzt, der durch die folgende Formel ausgedrückt wird:

                                  TB(t) = KB + TF * t

                                        TB(t)
                                        trendbasierter Bedarf für Periode t

                                        KB
                                        konstanter Bedarf (= 54)

                                        TF
                                        Trendfaktor (= 2)
Periode | Polynom | Trend | Störfaktor
1 | 45 | 56 | -11
2 | 53 | 58 | -5
3 | 76 | 60 | +16
4 | 70 | 62 | +8
5 | 49 | 64 | -15
6 | 55 | 66 | -11
7 | 78 | 68 | +10
8 | 70 | 70 | +0
Der auf diesen Differenzen basierende durchschnittliche Störfaktor wird zum trendangepassten Bedarf addiert. Beispiel: Der durchschnittliche Störfaktor für die Prognoseperiode 9 entspricht dem Durchschnitt der Störfaktoren der Perioden 1 und 5.
Prognoseperiode | Trend | Durchschnittlicher Störfaktor | Basierend auf Perioden | Bedarfsprognose
9 | 72 | -13 | 1,5 | 59
10 | 74 | -8 | 2,6 | 66
11 | 76 | +13 | 3,7 | 89
12 | 78 | +4 | 4,8 | 82
13 | 80 | -13 | 1,4 | 67
14 | 82 | -7 | 2,6 | 75
Das Ergebnis wird in Abbildung 3 dargestellt. Abbildung 3 Verwandte Themen Algorithmus für Bedarfsprognose Prognoseverfahren Prinzip der polynomischen Regression |