Método de amolecimento exponencial e exemplo

Ele amolecimento exponencial É uma maneira de prever a demanda por um artigo para um determinado período. Este método estima que a demanda será igual à média de consumo histórico em um determinado período, dando maior peso ou ponderação aos valores mais próximos do tempo. Além disso, para as seguintes previsões, leva em consideração o erro existente da previsão atual.

O prognóstico da demanda é o método para projetar a demanda por um produto ou serviço pelos clientes. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que esperam ser a demanda por vendas de um bem ou serviço.

Fonte: Pixabay.com

As informações do passado da empresa são usadas adicionando -as aos dados econômicos do mercado para verificar se as vendas aumentarão ou diminuirão.

Os resultados do prognóstico da demanda são usados ​​para estabelecer objetivos para o departamento de vendas, tentando permanecer alinhado com os objetivos da empresa.

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Método de amolecimento exponencial

Solten é um processo estatístico muito comum. Os dados suavizados são frequentemente encontrados em várias formas de vida cotidiana. Cada vez que uma média é usada para descrever algo, um número suave está sendo usado.

Suponha este ano o mais quente registrado foi experimentado. Para quantificá -lo, o conjunto de dados diários para o período de inverno de cada ano histórico registrado começa.

Isso gera vários números com grandes "saltos". É necessário um número que elimine todos esses dados dos dados para poder comparar mais facilmente um inverno com outro.

Eliminar o salto nos dados é chamado de amolecimento. Nesse caso, uma média simples pode ser usada para alcançar o mais suave.

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Amolecimento na previsão

Para o prognóstico da demanda, o amolecimento também é usado para eliminar as variações na demanda histórica. Isso permite identificar melhor os padrões de demanda, que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura.

Variações na demanda são o mesmo conceito que o "salto" dos dados de temperatura. A maneira mais comum pela qual as variações do histórico de demanda são eliminadas é o uso de uma média ou especificamente uma média móvel.

A média móvel usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos estão se movendo à medida que o tempo passa.

Por exemplo, se uma média móvel de quatro meses for usada e hoje for 1 de maio, a demanda média que ocorreu em janeiro, fevereiro, março e abril será usada. Em 1 de junho, a demanda por fevereiro, março, abril e maio será usada.

Média móvel ponderada

Quando uma média simples é usada, a mesma importância é aplicada a cada valor no conjunto de dados. Portanto, em uma média móvel de quatro meses, todos os meses representa 25% da média móvel.

Ao usar o histórico da demanda para projetar demanda futura, é lógico concluir que o período mais recente tem um maior impacto na previsão.

O cálculo da média móvel pode ser adaptado para aplicar diferentes "pesos" a cada período, a fim de obter os resultados desejados.

Esses pesos são expressos como porcentagens. O total de todos os pesos para todos os períodos deve adicionar 100%.

Portanto, se você deseja aplicar 35% como o peso para o período mais próximo na média ponderada de quatro meses, 35% de 100% podem ser subtraídos, deixando 65% para dividir entre os três períodos restantes

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Por exemplo, você pode terminar com uma ponderação de 15%, 20%, 30% e 35%, respectivamente, por quatro meses (15+20+30+35 = 100).

Amolecimento exponencial

A entrada de cálculo de amolecimento exponencial é conhecida como um fator de amolecimento. Representa a ponderação aplicada à demanda pelo período mais recente.

Se 35% são usados ​​como ponderação do período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também pode ser escolhido usar 35% como um fator amolecido no cálculo do amolecimento exponencial.

Parte exponencial

A diferença no cálculo do amolecimento exponencial é que, em vez de ter que descobrir quanto peso se aplica a cada período anterior, o fator amolecido é usado para fazer isso automaticamente.

Esta é a parte "exponencial". Se 35% forem usados ​​como um fator amolecido, a ponderação da demanda pelo período mais recente será de 35%. A ponderação da demanda pelo período anterior ao mais recente será de 65% de 35%.

65% vem de subtrair 35% de 100%. Isso é equivalente a 22,75% de ponderação para esse período. A demanda pelo próximo período mais recente será de 65% de 65% de 35%, o que é equivalente a 14,79%.

O período anterior será ponderado como 65% de 65% de 65% de 35%, equivalente a 9,61%. Isso será feito para todos os períodos anteriores, até você chegar ao primeiro período.

Fórmula

A fórmula para calcular o amolecimento exponencial é o seguinte: (d*s) + (p*(1-s)), onde,

D = demanda mais recente pelo período.

S = fator mais suave, representado decimalmente (35% seriam 0,35).

P = prognóstico do período mais recente, resultado do cálculo do amolecimento do período anterior.

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Supondo que haja um fator de 0,35 em forma de mole, seria então: (d*0,35) + (p*0,65).

Como pode ser visto, os únicos insumos de dados necessários são a demanda e o prognóstico do período mais recente.

Exemplo

Uma companhia de seguros decidiu expandir seu mercado para a maior cidade do país, fornecendo seguro para veículos.

Como ação inicial, a empresa deseja prever quantos seguros de veículos serão comprados pelos habitantes desta cidade.

Para fazer isso, eles usarão como dados iniciais a quantidade de seguro de carro comprado em outra cidade menor.

O prognóstico da demanda para o período 1 é 2.869 seguro de veículo contratado, mas a demanda real nesse período foi 3.200.

De acordo com os critérios da empresa, atribui um fator mais suave de 0,35. A demanda prevista do período seguinte é: p2 = (3200*0,35) + 2869*(1-0,35) = 2984.85.

Esse mesmo cálculo foi feito para todo o ano, alcançando a seguinte tabela comparativa entre o que foi realmente obtido e previsto para esse mês.

Em comparação com as médias, o amolecimento exponencial pode prever a tendência de uma maneira melhor. No entanto, ainda é curto, como mostrado no gráfico:

Você pode ver como a linha de previsão cinza pode ser encontrada bem abaixo ou acima da linha de demanda azul, sem ficar completamente.

Referências

1. Wikipedia (2019). Amolecimento exponencial. Tirado de: é.Wikipedia.org.
2. Emprego Ingenio (2016). Como usar a simples softização exponencial para prever a demanda. Retirado de: Ingenioempresa.com.
3. Dave Piacki (2019). A suavização exponencial explicada. Retirado de: inventário.com.
4. Estudo (2019). Técnicas de previsão de demanda: mover avege e suavização exponencial. Retirado de: Estudo.com.
5. Cityu (2019). Métodos de suavização exponencial. Tirado de: pessoal.Cb.Cidade.Edu.HK.