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不同的預測與提前期間隔

 
講師:周士量 瀏覽次數(shù):2306
 不同的預測與提前期間隔。通常庫存中會有多種物品,而每種都有不同的提前期,實際需求的記錄與預測值,通常是以每周或每月為基礎的,并且是針對所有物品,而不考慮其提前期。針對每個不同的提前期來衡量需求變化的平均值幾乎不可能。 因此,需要研究一些方法來調整不同時間間隔的標準差。如果提前期為零,標準差也為

不同的預測與提前期間隔。通常庫存中會有多種物品,而每種都有不同的提前期,實際需求的記錄與預測值,通常是以每周或每月為基礎的,并且是針對所有物品,而不考慮其提前期。針對每個不同的提前期來衡量需求變化的平均值幾乎不可能。

因此,需要研究一些方法來調整不同時間間隔的標準差。如果提前期為零,標準差也為零,提前期增加,標準差也跟著增加。然而,標準差并不與提前期呈線性相關,例如提前期為一周的標準差為100,而提前期四周的標準差不一定為400。因為標準差不可能在四周內都呈線性增加,間隔時間增加,效果會減緩,間隔時間越長,效果減緩程度越明顯,可對標準差或安全庫存做如下調整,以期彌補提前期時間間隔和預測時間間隔之差的之間的差異。



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