| # Planartikelen - prognose-instellingen (cpdsp1110m000) Deze sessie kunt u gebruiken om de prognoseparameters te muteren die ERP LN moet gebruiken voor het genereren van de vraagprognose op basis van de historische vraaggegevens van het opgegeven planartikel. De sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000) maakt van deze parameters gebruik voor het genereren van vraagprognoses. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Vraagvoorspelling in Enterprise Planning Een overzichtssessie gebruiken Records muteren in een overzichtssessie Gemiddelde prognosefout De gemiddelde prognosefout die optreedt tijdens het berekenen van de vraagprognose voor het genereren van een vraagplan ten behoeve van een planartikel. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosefouten en seizoenscorrelatie Prognoseparameters automatisch bijwerken Indien dit selectievakje is ingeschakeld, kunt u de prognoseparameters opnieuw laten bepalen door gebruik te maken van de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). De waarde van de volgende velden wordt dan opnieuw bepaald: Type trendinvloed Type seizoensinvloed Seizoenscyclustijd Dempingsfactor vraag Dempingsfactor trend Dempingsfactor seizoen Dempingsfactor prognosefout Graad polynomische regressie Indien dit selectievakje is uitgeschakeld, moet u de prognoseparameters handmatig muteren. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Afzetkanaal Geef een van de afzetkanalen op die u voor het planartikel hebt vastgelegd in de sessie Planartikel - afzetkanalen (cpdsp5100m000). Gerelateerde onderwerpen Afzetkanalen in Enterprise Planning Kritische tracking signalering Als u het selectievakje Tracking signalering vraagprognose hebt ingeschakeld, toetst u een kritisch waarde in die niet mag worden overschreden door de tracking signalering van de vraagprognose. Toegestane waarden Toets een waarde in tussen 0 en 1. Als het selectievakje Tracking signalering vraagprognose is ingeschakeld, gebruikt ERP LN de tracking signalering voor de vraagprognose tijdens het berekenen van de vraag volgens de exponentiële methode. Als de tracking signalering groter is dan de kritische tracking signalering, maakt de methode exponential smoothing gebruik van een grotere waarde van de dempingsfactor in plaats van de waarde van het veld Dempingsfactor vraag. Hoe groter de waarde van de kritische tracking signalering, des te evenwichter reageert de methode exponential smoothing op prognosefouten. Een acceptabele waarde van de kritische tracking signalering ligt tussen 0,5 en 8. De kritische tracking signalering heeft alleen effect als u deze aanzienlijk groter maakt dan de waarde van het veld Dempingsfactor vraag. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing Graad polynomische regressie Dit veld is alleen beschikbaar indien u Polynomische regressie hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Toegestane waarden Toets een geheel getal in binnen het bereik van 0 t/m 9. De graad van de polynoom die wordt gebruikt voor het berekenen van vraagprognoses volgens de methode polynomische regressie. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: polynomische regressie Prognosemethode Een rekenkundige methode waarmee ERP LN de vraagprognose bepaalt. Bij elke prognosemethode wordt gebruikgemaakt van de historische vraaggegevens in de tijdsperiode tussen de startdatum van de simulatie en de huidige planperiode. ERP LN haalt de historische vraaggegevens op van het veld Klantleveringen in de sessie Artikelhoofdplan (cprmp2101m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Methoden vraagvoorspelling Gemiddelde absolute afwijking De gemiddelde absolute afwijking of prognosefout is het gemiddelde verschil tussen de vraagprognose en de werkelijke vraag. NB Deze prognosefout is niet de gemiddelde absolute prognosefout waarop de tracking signalering voor de vraagprognose is gebaseerd. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosefouten en seizoenscorrelatie Offset voortschrijdend gemiddelde Dit veld vormt het uitgangspunt voor de berekening van het voortschrijdend gemiddelde en is alleen beschikbaar indien u Voortschrijdend gemiddelde hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. De offset voortschrijdend gemiddelde is het aantal kalenderdagen vanaf: Het beginpunt voor de berekening van het voortschrijdende gemiddelde Prognoseperiode Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: voortschrijdend gemiddelde Periode voortschrijdend gemiddelde Dit veld is alleen beschikbaar indien u Voortschrijdend gemiddelde hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Toegestane waarden Toets een waarde in die kleiner is dan of gelijk is aan de waarde van het veld Offset voortschrijdend gemiddelde. De lengte van de periode waarover het voortschrijdend gemiddelde (in kalenderdagen) moet worden berekend. De begindatum van deze periode wordt bepaald door het veld Offset voortschrijdend gemiddelde. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: voortschrijdend gemiddelde Gemiddelde relatieve afwijking De gemiddelde relatieve afwijking van de vraagprognose ten opzichte van de werkelijke vraag. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosefouten en seizoenscorrelatie Simulatie De simulatie waarvoor u de prognoseparameters van het planartikel hebt vastgelegd. Gerelateerde onderwerpen Simulaties in Enterprise Planning Simulatiecode De omschrijving of naam van de simulatie. Planartikel Het planartikel waarvoor u de prognose-instellingen wilt muteren. Dit kan een gewoon planartikel zijn of een planartikel waaraan een afzetkanaal hangt. NB Als u de speciale vraag intoetst per planartikel en niet per afzetkanaal, wordt de speciale vraag gebruikt als invoer voor het veld Speciale vraag in de sessie Artikelhoofdplan (cprmp2101m000). Seizoenscorrelatiefactor De seizoenscorrelatiefactor is een relatieve factor die aangeeft in welke mate er een seizoenscyclus aanwezig is voor een vraagpatroon. De maximum waarde van deze factor is 1,0. ERP LN berekent de factor op basis van zowel de historische vraag als de waarde van het veld Seizoenscyclustijd. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosefouten en seizoenscorrelatie Seizoenscyclustijd De cyclustijd van het patroon van de seizoensvraag, uitgedrukt in kalenderdagen. Toegestane waarden Toets een waarde in die groter is dan nul en kleiner dan 1000 kalenderdagen. Als de vraag naar het planartikel jaarlijks terugkeert, telt de seizoenscyclus 365 dagen. Als het veld Type seizoensinvloed niet op Niet van toepassing staat, kunt u de waarde van dit veld niet wijzigen. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de seizoenscyclustijd berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Standaardafwijking De standaardafwijking van de prognosefout. Deze afwijking is het verschil tussen de vraagprognose en de werkelijke vraag, ten opzichte van de gemiddelde prognosefout. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosefouten en seizoenscorrelatie Dempingsfactor vraag Dit veld is alleen beschikbaar indien u Exponential smoothing hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Toegestane waarden Toets een waarde in tussen 0 en 1. De waarde van het veld Dempingsfactor vraag wordt meegenomen in de berekening van de vraagprognose. Deze berekening vindt plaats op basis van exponential smoothing. Hoe hoger de dempingsfactor, des te groter is de invloed van de historische vraaggegevens op de vraagprognose. Met andere woorden, een verhoging van de dempingsfactor zorgt ervoor dat de vraagprognose sterker zal reageren op recente fluctuaties in de vraag. Een waarde tussen 0,1 en 0,3 levert meestal goede resultaten op. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de dempingsfactor berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing Dempingsfactor prognosefout Dit veld is alleen beschikbaar indien u Exponential smoothing hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Toegestane waarden Toets een waarde in tussen 0 en 1. De waarde van het veld Dempingsfactor prognosefout wordt meegenomen in de berekening van de gemiddelde prognosefout tijdens het bepalen van de vraagprognose. De berekening vindt plaats op basis van exponential smoothing. Hoe groter deze factor, des te groter is de invloed van recente prognosefouten op de gemiddelde prognosefout. De waarde die u intoetst, moet dichtbij 1 liggen (bijv. 0,8) om snel te kunnen inspelen op fluctuaties in de vraag. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de dempingsfactor berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing Dempingsfactor seizoen De waarde van het veld Dempingsfactor seizoen wordt meegenomen in de berekening van de vraagprognose. Deze berekening vindt plaats op basis van exponential smoothing. Toegestane waarden Toets een waarde in tussen 0 en 1. Hoe groter de dempingsfactor, des te groter is de invloed van recente vraaggegevens op de seizoensinvloed. Met andere woorden, een verhoging van de dempingsfactor zorgt ervoor dat de vraagprognose voor een volgende seizoenscyclus sterker reageert op recente vraagfluctuaties in de huidige seizoenscyclus. Een acceptabele waarde ligt ergens tussen 0,1 en 0,3. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de dempingsfactor berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing Dempingsfactor trend Dit veld is alleen beschikbaar indien u Exponential smoothing hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Toegestane waarden Toets een waarde in tussen 0 en 1. De waarde van het veld Dempingsfactor trend wordt meegenomen in de berekening van de vraagprognose volgens exponential smoothing. Hoe groter de dempingsfactor, des te groter is de invloed van de recente vraag op de trend. Met andere woorden, een verhoging van de dempingsfactor zorgt ervoor dat de vraagprognose sterker zal reageren op recente prognosefouten. Als u op het veld Dempingsfactor vraag 20% invult, levert dat meestal goede resultaten op. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de dempingsfactor berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing Type seizoensinvloed De waarde van dit veld bepaalt in welke mate er sprake is van een seizoensinvloed op de vraagprognose. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de seizoensinvloed berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Type trendinvloed De waarde van dit veld bepaalt in welke mate er sprake is van een trendinvloed op de vraagprognose. NB Als het selectievakje Prognoseparameters automatisch bijwerken is ingeschakeld, kunt u de trendinvloed berekenen met de sessie Vraag- en voorraadplan genereren (cpdsp1210m000). Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Tracking signalering vraagprognose U kunt dit selectievakje alleen inschakelen indien u Exponential smoothing hebt geselecteerd op het veld Prognosemethode. Indien dit selectievakje is ingeschakeld, moet de dempingsfactor voor de vraag gekoppeld zijn aan een tracking signalering als een vraagprognose wordt berekend volgens exponential smoothing. De tracking signalering is de verhouding tussen de gemiddelde absolute prognosefout en de gemiddelde prognosefout. Indien de tracking signalering groter is dan de waarde van het veld Kritische tracking signalering, dan zal ERP LN automatisch de dempingsfactor voor de vraag corrigeren. Gerelateerde onderwerpen Berekening van vraagprognoses Prognosemethode: exponential smoothing |