| # Vraagprognose per periode berekenen Voor planningsdoeleinden is informatie over de verwachte vraag naar artikelen van belang. Het is lastig de logistieke parameters te bepalen voor het analyseren van de verwachte vraag. Prognosemethoden definiëren Er zijn tal van prognosemethoden. In de sessie Prognosemethoden (whina2100m000) kunt u de bestaande prognosemethoden aanpassen. In de sessie Artikel - magazijnbeheer (whwmd4100s000) moet de prognosemethode per artikel worden gedefinieerd. Vraagprognose per artikel berekenen Als u de vraagprognose per artikel wilt berekenen, voert u de sessie Vraagprognose berekenen (whina2202m000) uit. Als resultaat van de analyse kunnen de volgende parameters worden aangepast op basis van het werkelijke verbruik van de artikelen: Verwachte jaarafgifte Veiligheidsvoorraad Bestelniveau Vraagprognose Deze informatie kan worden afgedrukt op een overzicht (in dezelfde sessie) en beschrijft op basis waarvan het bestelniveau is berekend. De berekening van de vraagprognose voor elk artikel en elke periode is afhankelijk van de waarde op het veld Prognosemethode in de sessie Artikel - magazijnbeheer (whwmd4100s000): Voortschrijdend gemiddelde Exponential smoothing Berekening vorig jaar Verbruik laatste periode Alle prognosemethoden maken gebruik van de vraagcijfers van een aantal voorafgaande perioden. Wanneer de vraagprognose wordt uitgevoerd voor toekomstige perioden, zijn de vraagcijfers voor de voorafgaande perioden niet altijd beschikbaar omdat de voorafgaande perioden (gedeeltelijk) in de toekomst kunnen liggen. In dat geval gebruikt LN de berekende vraagprognose van voorafgaande perioden in plaats van de werkelijke vraagcijfers. De berekening en het bijwerken van parameters voor het bestellen van artikelen (Verwachte jaarafgifte, Veiligheidsvoorraad en Bestelniveau) worden altijd gebaseerd op de prognose voor de volgende toekomstige periode. Voortschrijdend gemiddelde Bij de prognosemethode Voortschrijdend gemiddelde wordt de vraagprognose als volgt berekend:
    vraagprognose = (vraag + werkelijke artikelafgifte/seizoensfactor [voor de relevante perioden])/aantal perioden
Exponential smoothing Bij de prognosemethode Exponential smoothing wordt de vraagprognose als volgt berekend:
    vraagprognose = gemiddelde vraag (huidige periode) + trendfactor (huidige periode) * seizoensfactor (huidige periode)
Hierbij geldt het volgende: De gemiddelde vraag wordt als volgt berekend: vraagprognose (vorige periode) + Dempingsfactor voor vraagprognose (huidige periode) * werkelijk verbruik (vorige periode) - vraagprognose (vorige periode)) / seizoensfactor (vorige periode) De trendfactor wordt als volgt berekend: trendfactor (vorige periode) + Dempingsfactor voor vraagprognose (huidige periode) * [gemiddelde vraag (huidige periode) - gemiddelde vraag (vorige periode) - trendfactor (vorige periode)] De seizoensfactoren zijn gedefinieerd. De dempingsfactor is gedefinieerd en in sommige gevallen gecorrigeerd voor Kritische tracking signal-factor in de sessie Prognosemethoden (whina2100m000). Berekening vorig jaar Bij de prognosemethode Berekening vorig jaar is de vraagprognose identiek aan Voortschrijdend gemiddelde, met als enige verschil dat er rekening moet worden gehouden met een ander aantal perioden. Verbruik laatste periode Bij de prognosemethode Verbruik laatste periode wordt de vraagprognose als volgt berekend:
    vraagprognose = gemiddelde vraag (huidige periode) * seizoensfactor (huidige periode)
Hierbij geldt het volgende: De gemiddelde vraag wordt als volgt berekend: werkelijke artikelafgifte (vorige periode) / seizoensfactor (vorige periode) De seizoensfactoren zijn gedefinieerd. Voorraadparameters collectief bijwerken Als u de formules wilt wijzigen en bijwerken waarmee LN bijvoorbeeld het bestelniveau berekent, gebruikt u de sessie Parameters voorraad collectief muteren (whina2200m000). Optimale seriegrootte berekenen (Camp) Met de sessie Optimale seriegrootte berekenen (Camp) (whina2201m000) kunt u de optimale seriegrootte berekenen op basis van de Camp-formule. |