Konfidenzintervall

Verlauf

Das Konfidenzintervall zur Erklärungsprognose in der Bedarfsplanung zeigt, wie gut die mathematische Prognose und das saisonale Profil zur Prognostizierung des tatsächlichen Bedarfs für eine zukünftige Vorlaufzeit ist, die die wichtige Periode ist. Die Vorlaufzeit der Periode wird aus der für den Artikel aus den IFS Cloud ausgelesenen Vorlaufzeit berechnet. Siehe Erweiterte DP-Servereinstellungen zum Einlesen und zur Umwandlung dieser Vorlaufzeit in eine Periodenvorlaufzeit. Die erforderliche Konfiguration finden Sie unter (\Database\LeadTimeValue und \Settings\LeadTimeMethod).

Das Konfidenzintervall wird durch Berücksichtigung des Durchschnitts aus dem Quadrat der Differenz zwischen der Erklärungsprognose und dem angepassten Bedarf errechnet. Die Quadratwurzel daraus ist als 1 Standardableitung festgelegt.

<![if !vml]><![endif]>

Wobei

D = Angepasster Bedarf

E = Erklärungsprognose

Dann dieser + ? eines solchen Konfidenzintervalls ist der dunkelgraue Bereich und +-2 des Konfidenzintervalls ist der hellgraue Bereich.

In der Prognose

Das Konfidenzintervall um die Prognose wird nur berechnet, wenn der Prognoseartikel einen längeren historischen Bedarf als die Anzahl der prognostizierten Perioden in der Zukunft hat. Es ist auch zu beachten, dass wenn ein bestimmter Prognoseartikel über mehr historische Daten verfügt, das berechnete Konfidenzintervall genauer ist.

Die nachstehende Tabelle zeigt ein Beispiel für die Berechnung des Konfidenzintervalls für zukünftige Perioden. Die Anzahl der berücksichtigten Prognoseperioden ist 4 und die Anzahl der verfügbaren historischen Datenperioden ist 6 für dieses Beispiel.

Periode

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Verlauf

(Angepasster Bedarf)

Data 1

Data 2

Data 3

Data 4

Data 5

Data 6

Sys. For 1

FOR 1

FOR 1

FOR 1

FOR 1

Sys. For 2

FOR 2

FOR 2

FOR 2

FOR 2

Sys. For 3

FOR 3

FOR 3

FOR 3

FOR 3

Sys. For 4

FOR 4

FOR 4

FOR 4

FOR 4

Sys. For 5

FOR 5

FOR 5

FOR 5

FOR 5

Sys. For 6

FOR 6

FOR 6

FOR 6

FOR 6

In der obigen Tabelle werden FOR1-Werte unter Berücksichtigung der historischen Daten der Periode 1 (Data 1) abgeleitet. Ferner werden FOR2-Werte unter Berücksichtigung der historischen Daten der Periode 1 (Data 1) und der Periode 2 (Data 2) abgeleitet. Diese Algorithmen werden für alle verfügbaren historischen Datenperioden fortgesetzt. Ausgehend von dem obigen Szenario wird die Bearbeitung von Periode 1 bis Periode 6 fortgesetzt. Es werden Prognosewerte unter Berücksichtigung des ausgewählten Prognosemodells für den Prognoseartikel berechnet.

Die Konfidenzintervalle der folgenden zukünftigen Zeiträume werden mithilfe folgender Zeitreihendaten berechnet:

Periode 7 - [(FOR1-Data 2), (FOR2-Data 3), FOR3-Data 4, (FOR4-Data5), (FOR5, Data6)]

Periode 8 - [(FOR1-Data 3), (FOR2-Data 4), FOR3-Data 5, (FOR4-Data6)]

Periode 9 - [(FOR1-Data 4), (FOR2-Data 5), FOR3-Data 6)]

Periode 10 - [(FOR1-Data 5), (FOR2-Data 6)]

Die oben genannte Formel wird für die Konfidenzintervallberechnung der zukünftigen Perioden verwendet. Es wird die quadratische Differenz der obigen Zeitreihen verwendet und der Durchschnitt zur Berechnung des Konfidenzintervalls für zukünftige Perioden verwendet. Die Quadratwurzel dieser Zahl wird als erste Standardableitung verwendet.

Hinweis:

Zur Berechnung des Konfidenzintervalls muss der Anwender eine Historie haben, die um 1 Perioden länger ist als der definierte Prognosebereich. In diesem Szenario sollte eine Mindesthistorienperiode von 5 oder mehr vorhanden sein, um das Konfidenzintervall um die Systemprognose anzuzeigen.