Bccode F4 오류를 수정하는 쉬운 방법

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과소평가 오류를 찾기 위해 널리 사용되는 또 다른 방법은 이제 일종의 공격적 절대 편차(MAD)를 계산하는 것입니다. 이는 실제 수요에 대한 예측 수요의 모든 편차를 단위로 나타냅니다. 예측 문제의 절대값을 캡처하고 예상 기간 동안 평균을 냅니다.

소개. 좋은 예측 정확도란 무엇입니까?

“모든 사람이 진정으로 우리 비즈니스의 예측 정확도와 가장 일반적으로 관련된 좋은 수준을 무엇이라고 생각합니까?” 이런 종류의 질문은 우리 중 일부가 전문가만큼 효율적으로 클라이언트, 컨설턴트 및 기타를 사용하여 받는 가장 널리 사용되는 질문입니다. 우리는

죄송하지만 이것이 잘못된 것이라고 생각합니다. 첫째, 상업적 제안이나 네트워크 구성을 사용하는 모든 컨텍스트에서 예측은 항상 끝이 아니라 끝이 되기 때문입니다. 기능적 추정은 선반 가용성의 상당한 생산, 낭비되는 제품 감소, 약간 더 효율적인 및 분류와 같은 다른 유형의 목표를 달성할 수 있는 사람을 확인하는 데만 중요하다는 점을 유념해야 합니다. 피>

둘째, 예측이 모든 스포츠 계획의 중요한 부분이라는 사실과 상관없이 잠재적으로 특별한 영향을 미칠 수 있는 다른 요소가 있을 때 예측은 계획 메커니즘의 또 다른 톱니가 될 것입니다. 내 결과에. 종종 더 나은 예측의 중요성이 실제로 중요하지만 때로는 완전히 다른 요인이 매우 구체적인 결과를 산출하는 데 중요합니다. – RELEX의 의뢰로 새 마스터의 작업이 수행되었습니다.)

물론 우리는 예측의 신뢰성 측정이 완전히 중단되어야 한다고 말할 수 없는 사람을 증명했습니다. 근본 원인 평가를 수행하고 예측 정확도의 체계적인 변화를 감지하기 위한 필수 도구입니다.

그러나 위의 내용은 대부분의 사람들이 이해해야 하는 예측 정확도 측정에 대한 몇 가지 매우 유용한 공지입니다.

1. 역할은 일반적으로 비즈니스 결과에 도달하기 위해 예측을 사용해야 합니다. 자세한 예측은 신선 목록과 같이 유통 기한이 남성과 여성 모두인 제품을 관리하는 데 매우 중요합니다. 다른 제품의 경우 유통 기한이 긴 품목과 같은 일부 제품의 경우 준비 프로세스와 관련된 다른 요소가 비즈니스를 더 잘 제어할 수 있습니다. 제품과 관련하여 예측 정확도가 비즈니스 결과에 매우 중요한 이유와 위치를 알고 계십니까?

2. 의심할 여지 없이 예측의 달성 가능한 정확도에 영향을 미치는 구성 요소는 무엇입니까? 수요 예측은 근본적으로 불확실합니다. 그래서 우리는 아마도 그들에게 예측 계획을 연락하는 것 같습니다. 그러나 특정한 상황에서는 나머지를 가져오는 것보다 필요한 것을 운반하는 것이 더 쉽습니다. 모든 사람이 추정에 더 많이 의존할 수 있는 곳과 반대로 특정 사람이 예측 오류에 대해 더 관대하게 활동을 조정해야 하는 경우를 알고 있습니까?

3. 예상 프리미엄을 평가하는 방법. 예측 메트릭은 성능 모니터링 및 오류 감지에 사용할 수 있습니다. 구매 예측이 높은지 또는 그렇다면 여전히 개선의 여지가 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 계산 정확도는 얼마입니까?

4. 어떻게 예측 신뢰성 고용의 각 주요 지표. 예측 정확도를 측정할 때 적어도 하나의 동일한 데이터 세트는 선택하는 메트릭과 계산 방법에 따라 훌륭하거나 끔찍한 결과를 생성할 수 있습니다. 왜 그런지 이해가 되시나요?

5. 예측의 정확성을 마스터하는 방법. 신뢰성을 예측하기 위해 어떤 측정항목을 사용해야 하고 어떻게 작동하는지 알고 있습니까?

일반적으로 다음 장에서는 예측의 이러한 기본 측면을 이해하고 결과적으로 예측 정확도가 낮은 마스터는 아니지만 신뢰할 수 있는 좋은 종인 이유를 설명합니다.

1장. 비즈니스 결과를 달성하기 위한 수요 예측의 역할

기상 예보를 주로 하지 않는 경우 정확한 예보의 즐거움은 준비 과정의 해당 부분을 감안할 때 정확한 예보가 보장된다는 것입니다.

좋은 예측은 불확실성을 줄여야 합니다. 재입고 소매에서 좋은 예측의 이점에는 일반적으로 적용 범위 재고가 감소된 우수한 제품 제공을 인식하고 낭비를 최소화하며 판매 수요가 낮아져야 하는 경향이 있으므로 이익을 증가시키는 기능이 포함됩니다. 기본 군도에서 더 높은 위치에 있는 제조업체는 양호한 상태를 사용하여 올바른 유형의 원자재 및 라벨의 가용성을 보장하고 더 적은 용량, 작업 시간 및 제품 재고로 생산을 관리할 수 있습니다.

다른 측면에서는 요구 사항 예측이 정기적으로 다소 잘못되거나 프로세스 계획이 도움이 될 것이라는 점도 분명합니다.

경우에 따라 예상 정확도를 개선하는 데 투자하기 위해 시장에서보다 예측 오류의 영향 유형을 단순히 완화하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 재고 관리가 흥미로운 한, 긴 수명 단계에 대한 재고 및 유통 기한이 긴 제품과 관련된 가용성에 대한 확신을 가진 적당한 터보 차지 비용은 여행 가이드가 많은 양을 넘겨줄 때 수요에 비례하여 합리적일 수 있습니다. 예측 모델 또는 지침을 연마하는 시간. 예상되는 수요가 변경됩니다. 더욱이, 계속되는 예측 오류가 실제로 확고한 주장의 본질적으로 무작위적인 변화로 인한 것이라면 예측 정확도를 더 개선하려는 시도는 실패할 것입니다.

또한, 좋은 예측에 대한 끈기를 연마하는 것보다 새로운 인터넷 비즈니스 결과에 더 큰 영향을 미치는 다른 영역이 있을 수 있습니다. 무화과에. 그림 i는 식료품 소매 시설을 위한 예측 디스크 보충 계획을 활용하는 방법을 보여줍니다. 또한 샘플링 정확도에 대한 예측을 추가했다는 사실에도 불구하고 재고가 상당히 양호하지만 제품 부패로 인한 체계적인 거부가 여전히 발생합니다. 더 깊이 파고들면 불행히도 이 제품의 프레젠테이션을 저장하는 데 사용할 수 있는 대안이 있다는 것이 분명해집니다. 예측을 혁신하지 않고 100% 제로 폐기물 가용성을 제공합니다.

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