الانتقال من المتوسط الطلب التنبؤ - تقنية

كيفية التنبؤ الطلب إنشاء الطلب توقعات ناجحة يضمن أن لديك ما يكفي من المخزون لفترة المبيعات القادمة. وتنظر توقعات الطلب إلى بيانات المبيعات من الماضي لتحديد الطلب على السلع الاستهلاكية في المستقبل. مع توقعات الطلب دقيقة، سيكون لديك العمليات التي هي أكثر كفاءة وأفضل خدمة العملاء، وانخفاض المهلة على تصنيع المنتجات. سوف تساعدك توقعات الطلب الدقيقة على تجنب عمليات التكلفة العالية، وسوء خدمة العملاء، ونقص المنتجات. 1 خطوات تحرير الجزء الأول من سبعة: جمع المعلومات تحرير استهداف منتجات محددة. بدلا من التركيز على خط إنتاج كامل، حدد المنتجات المحددة التي تريد تتبعها. القيام بذلك يجعل من الأسهل لتنظيم البيانات السابقة والتنبؤ الطلب. على سبيل المثال، إذا كان لديك خط حالي من الملابس الشتوية، ركز على القفازات أولا بدلا من السطر بأكمله. 2 التركيز على المنتجات التي تكسب لك معظم الدخل. فعلى سبيل المثال، يلتزم العديد من أصحاب المشاريع بقاعدة 8020، التي تنص على أن 20 من المنتجات أو الخدمات التي تقدمها الأعمال التجارية تشكل عموما 80 من إيراداتها. 3 تحديد هذه المنتجات وتتبع الطلب عليها. قد يكون لديك للتنبؤ الطلب على كل منتج في المخزون الخاص بك، ولكن سيكون من الأسهل وأكثر دقة إذا كنت تفعل بعض المنتجات المماثلة في وقت مثل القفازات، والأحذية والقبعات الشتوية. النظر في إنشاء مجموعة تخطيط المبيعات والعمليات التي تضم ممثلين من كل قسم ومهمتهم إعداد توقعات الطلب. راجع خططك التسويقية. قد تؤدي أي حملات تسويقية أو ترويج مبيعات إلى زيادة الطلب على منتجك. ننظر إلى البيانات السابقة ونرى ما كان ناجحا. معرفة ما إذا كان هناك خصومات خاصة أو مبيعات العطلات التي زادت الطلب على المنتج الخاص بك. كنت تريد أن تأخذ كل هذا في الاعتبار عند التنبؤ بالطلب، وخاصة إذا كنت تخطط لتكرار استراتيجيات المبيعات مماثلة. 4 مراجعة المؤشرات الرئيسية. معرفة ماذا وراء تقلب في الطلب العملاء. وتشمل المؤشرات الرئيسية العوامل الديمغرافية والعوامل البيئية. وتشمل الخصائص الديمغرافية العمر والجنس والموقع وأي مجموعة أخرى من خصائص التحديد. ويساعد تحديد الطلب من المجموعات الديمغرافية الرئيسية على تضييق نطاق تجميع البيانات للتنبؤ. العوامل البيئية تؤثر أيضا على الطلب. على سبيل المثال، قد يسبب فصل الشتاء الشديد انخفاضا في المبيعات. 5 انظر إلى السوق الخاص بك. تحليل ما المنافسين والعملاء والمصرفيين، وغيرهم من الناس في السوق يقولون والقيام. معرفة ما إذا كان منافسيك يشغلون مبيعات أو عروض ترويجية كبيرة. 6 انظر إلى الأشهر السابقة. ننظر في كل من الأشهر الأخيرة والمبيعات السنوية الفروق مثل عطلة الوقت. سيساعدك هذا في تحديد التقلبات السنوية والموسمية. عند النظر في الأشهر الماضية، وتحليل أنماط القيادة وراء الطلب. إلقاء نظرة على أي تعديلات الأسعار أو أي حملات التسويق التي أدت إلى ارتفاع في العملاء الجدد. الأعمال التجارية يزيد دائما لسبب، ورجل أعمال ذكي أو سيدة أعمال معرفة لماذا. على سبيل المثال، قد يكون لديك تشغيل واحد شراء، والحصول على واحد مجانا بيع في أغسطس للعودة إلى المدرسة للتسوق. إذا اخترت تكرار هذه العوامل، فكر في ذلك في توقعاتك. 7 تحديد المهلة. يؤدي الوقت هو الوقت بين بدء الطلب وتسليم المنتج. معرفة هذا سوف تساعدك على التنبؤ الطلب. هذا سوف تساعدك على تحديد مدى السرعة التي يمكن أن تجعل المنتج الخاص بك وتلبية الطلب. 8 إذا كنت شراء المنتجات الخاصة بك من شركة أخرى، المهلة هو الوقت بين وضع طلبك وعندما يصل على عتبة داركم. يمكنك أيضا تحديد المهلة عن طريق فحص المواد الخام والمكونات. معرفة وقت الإنتاج المطلوب سوف تساعدك على جعل الطلب التنبؤ أكثر دقة. التركيز على عنصر معين يساعد على التنبؤ كم المواد التي سوف تحتاج ووقت الإنتاج لجعل المنتج الخاص بك. عندما يكون لديك كميات الإنتاج المقدرة، والنظر في الطلب مكون من كل بند. على سبيل المثال، إذا كنت تصنيع أقلام الرصاص، وسوف تحتاج إلى معرفة مقدار الخشب والمطاط، وتؤدي إلى النظام على أساس توقعاتك. 9 حدد أي نهج لاستخدامه. وهناك أربعة نهج عامة للتنبؤ بالطلب. وهي تشمل الحكم، التجريبي، ريلاتيونالوسال، وسلسلة زمنية. اختيار أفضل نهج على أساس تاريخ المنتج الخاص بك. على سبيل المثال، يستخدم المنهج التجريبي في الغالب للمنتجات الجديدة التي ليس لها بيانات تاريخية في السوق. هذه النهج هي الطريقة التي سوف تجمع معظم البيانات الخاصة بك. 10 يمكنك الجمع بين النهج لخلق توقعات الطلب أكثر دقة. النظر في نهج الحكم. وتستند هذه الطريقة إلى رؤى السوق الجماعية التي لاحظها فريق المبيعات والمديرين لتحديد الطلب. ويمكن لهؤلاء الناس أن يقدموا إلى حد ما، أو في بعض الحالات، توقعات دقيقة جدا للطلب بناء على معارفهم الشخصية وخبراتهم الشخصية. ومع ذلك، فإن البيانات التي تجمع منها قد تكون غير موثوق بها، لأنها تعتمد على خبرائك وجهات النظر الشخصية الخاصة بك. ولهذا السبب، فإن البيانات المستمدة من النهج التقديرية تستخدم على أفضل وجه لوضع توقعات الطلب على المدى القصير. 11 هناك عدة طرق مختلفة للتغلب على ذلك، اعتمادا بشكل رئيسي على من تستخدمه للوحة. ومع ذلك، أنت لا تحتاج إلى استخدام كل منهم لنهج الحكم الصحيح. يمكنك اختيار أو أي مجموعة منها لتحقيق أهدافك، اعتمادا على المجموعات التي تعتقد أن توفر الحكم الأكثر دقة. حدد ما إذا كنت تحتاج إلى استخدام نهج تجريبي. هذا النهج يعمل بشكل أفضل للمنتجات الجديدة، وأنها ليست مفيدة للمنتجات الموجودة التي لديها سجل الطلب التاريخي. هذا النهج يأخذ نتائج من عدد قليل من العملاء ويستقراء النتائج إلى عدد كبير من العملاء. على سبيل المثال، إذا اتصلت ب 500 شخص عشوائيا في مدينة معينة و 25 قالوا أنهم سوف يشترون المنتج الخاص بك في غضون 6 أشهر، يمكنك أن تفترض أن هذه النسبة تنطبق على 5000 شخص. 12 إذا كانت مجموعة صغيرة من العملاء المستهدفين تحب تكنولوجيا جديدة وتستجيب بشكل جيد للتسويق التجريبي، يمكنك استقراء هذا العدد لتوقع أيضا الطلب الوطني. المشكلة مع هذا النهج هو أنه في كثير من الأحيان بجمع المزيد من المعلومات حول تفضيل العملاء نحو المنتج الخاص بك بدلا من بيانات الطلب. النظر في استخدام نهج ريلاتيونالكاسوال. يحاول هذا النهج معرفة سبب شراء الأشخاص لمنتجك. والفكرة هي أنه إذا كنت تستطيع أن تفهم لماذا الناس شراء المنتج الخاص بك، ثم يمكنك إنشاء توقعات الطلب على أساس هذا السبب. على سبيل المثال، إذا كنت تبيع أحذية الثلوج، فأنت تعرف أن الطلب على المنتج الخاص بك هو الطقس ذات الصلة. إذا توقعات الطقس تتوقع الشتاء الشتوي، وانت تعرف أنه سيكون هناك طلب أعلى على الأحذية الثلوج الخاصة بك. 13 تشمل هذه النهج نماذج دورة الحياة ونماذج المحاكاة. حساب الطلب باستخدام نهج السلاسل الزمنية. تحاول مقاربات السلاسل الزمنية حساب الطلب بشكل رياضي باستخدام الأرقام والاتجاهات السابقة كدليل. على وجه التحديد، يمكنك استخدام المتوسطات المتحركة، المتوسطات المتحركة المرجح، أندور الأسي التمهيد لمحاولة التنبؤ بدقة الطلب الخاص بك. هذه النهج سوف تعطيك أرقام أكثر صعوبة من النهج الأخرى، ولكن يجب أن تكون جنبا إلى جنب مع تقريبات أخرى، ذاتية لحساب الآثار المترتبة على التغيرات المستقبلية في السوق أو خطة العمل. الجزء الخامس من السبعة: استخدام النهج العلائقيةالأساسية تعديل دراسة مبيعات السنوات السابقة للاتجاهات الشهرية أو الموسمية. انظروا إلى أرقام المبيعات للسنوات الماضية لتحديد الأوقات في السنة التي تمثل النسبة المئوية الأعلى من مبيعاتك. هل هي ثابتة هل تواجه مبيعات أعلى في الشتاء أو الصيف قياس الزيادة أو النقصان في المبيعات خلال هذه الأوقات. هل كان التغيير أعلى أو أقل في سنوات معينة ثم، فكر في سبب ذلك. استخدام ما تعلمته وتطبيقه على توقعات السنوات الحالية. على سبيل المثال، إذا كنت تبيع أحذية الثلوج، فربما كنت قد شهدت زيادة كبيرة بشكل خاص في المبيعات في فصل الشتاء البارد. إذا كان من المتوقع أن يكون هذا العام الشتاء البارد مماثل، يجب زيادة توقعات الطلب وفقا لذلك. ابحث عن ردود فعل العملاء. ويشير هذا إلى الحالات التي أدى فيها التغيير في منتجك أو سوقه إلى مبيعات أعلى أو أقل. يمكنك إنشاء مخططات لمبيعاتك التاريخية للمنتج وتحديد التواريخ المهمة، على سبيل المثال زيادة الأسعار أو إدخال منتج منافس. ويمكن أن يكون هذا أيضا أوسع، مثل رد فعل على الاقتصاد المتغير أو التغيرات في إنفاق المستهلكين. قراءة المجلات التجارية ذات الصلة والمقالات الصحفية لجمع هذه المعلومات. يمكن أن توفر لك كل هذه البيانات في متناول يدك فكرة أفضل عن ما قد يؤثر على طلبك في المستقبل. إنشاء نموذج دورة الحياة. دورة الحياة تشير إلى حياة المنتجات الخاصة بك، بين عندما تم عرضه لأول مرة واليوم الحاضر. نظرة على مبيعات المنتج الخاص بك في مراحل مختلفة. فحص طبيعة العملاء الذين يشترون المنتج الخاص بك خلال هذه المراحل. على سبيل المثال، سيكون لديك الأوائل (أولئك الذين يحبون أحدث التقنيات)، المشترين التيار (الناس الذين ينتظرون استعراض المنتج والإحالات)، لاغاردز (أنها تشتري فقط عندما كان المنتج قد تم لفترة طويلة)، وأنواع أخرى من المستهلكين. سيساعدك ذلك على تحديد اتجاهات دورة حياة المنتجات وأنماط الطلب الخاصة بمنتجك. 22 الصناعات التي تستخدم هذا النموذج أكثر من غيرها تشمل التكنولوجيا العالية، والأزياء، والمنتجات التي تواجه دورات حياة قصيرة. ما يجعل هذا النهج فريد من نوعه هو أن سبب الطلب يرتبط مباشرة إلى دورة حياة المنتجات. استخدام نموذج المحاكاة. إنشاء نموذج يحاكي تدفق المكونات إلى مصانع تصنيع على أساس المواد الخاصة بك متطلبات تخطيط الجداول الزمنية وتدفق توزيع السلع تامة الصنع الخاصة بك. على سبيل المثال، حساب المهلة اللازمة لاستقبال كل مكون بما في ذلك وقت الشحن بغض النظر عن مكان مصدرها في العالم. هذا سوف تعطيك فكرة عن مدى السرعة التي يمكن أن تجعل المنتج الخاص بك لتلبية الطلب. 23 من المعروف أن هذه النماذج صعبة ومرهقة لخلق وصيانة. القارئ قصص النجاح لقد كنت خارج العمل لبعض الوقت، ولكن مع تطور التكنولوجيات الجديدة، وأدوات المعرفة والخبرة تسير جنبا إلى جنب. محترف يحب دائما لمواكبة. كان من المثير للاهتمام من خلال ما تقدمت به في الماضي مع بعض الإضافات مفيدة. وسوف أذهب من خلال هذا مرة أخرى. شكر. . المزيد - جويد منذور ساعدتني هذه الصفحة في فهم تقريري عن مبادئ التسويق. - جيز نابيال كانت المعلومات مفصلة جدا ومفيدة. - سيلفي بيريرا جيد جدا مكتوبة وسهلة الفهم. - سهيل أكرم مقال جيد. إنها سهلة لتفهم. - تانيا ماثيوسب الدباغة للمستقبل هو جوهر أي عمل. تحتاج الشركات إلى تقديرات للقيم المستقبلية للمتغيرات التجارية. وتحتاج صناعة السلع الأساسية إلى التنبؤ بالعرض والمبيعات والطلب على تخطيط الإنتاج والمبيعات والتسويق والقرارات المالية. بعض الشركات تحتاج إلى توقعات للمتغيرات النقدية - التكاليف أو السعر، على سبيل المثال. وتواجه المؤسسات المالية الحاجة إلى التنبؤ بالتقلبات في أسعار الأسهم. وهناك عوامل اقتصادية كلية يتعين التنبؤ بها لاتخاذ القرارات المتعلقة بالسياسات في الحكومات. القائمة لا حصر لها والتنبؤ هو ممارسة صنع القرار الرئيسية في معظم المنظمات. يجب على النشاش أن يواكبوا دائما أساليب التنبؤ، سواء كانت لديهم بالفعل حزمة للتنبؤ، أو بنوا نماذج بأنفسهم أو خططوا للاستثمار في واحدة. معظم حزم التنبؤ تباهى من وجود مجموعة متنوعة من النماذج التي بنيت عليها، ولكن بعد ذلك اطلب من المستخدم لاختيار النموذج الذي هو أو هي أنها ستكون الأكثر ملاءمة. هناك الكثير من نماذج التنبؤ المتاحة و كوتشوسينغ الحق أونكوت ليست مهمة سهلة. ومن التصورات الشائعة والخاطئة أن نماذج التنبؤ المعقدة تعطي دائما نتائج أفضل من النماذج البسيطة. تعمل نماذج التنبؤ العشوائي على نحو أفضل بالنسبة للحالات المختلفة - طبيعة النشاط التجاري وطبيعة البيانات والتنبؤ بالتنبؤ وأفق التنبؤ والعمر الافتراضي للنموذج والدقة المتوقعة للتنبؤات. التنبؤ الدقيق هو وحدة الزمن لكل توقعات. الأفق المتوقع هو عدد وحدات الوقت في المستقبل التي تتطلب التنبؤات. على سبيل المثال، التنبؤات الأسبوعية للشهرين المقبلين لها دقة أسبوع و أفق 8 أسابيع. العمر الافتراضي هو الوقت الذي يصبح بعده نموذج عديمة الفائدة وهناك حاجة للتبديل إلى نموذج آخر. B الطرق، وأساليب التنبؤ تقع تحت فئتين - الحكم أو أساليب ذاتية الأساليب الرياضية أو الكمية. وتركز بقية المقال على أساليب التنبؤ الكمي. نظرا إلى أنها تستخدم على نطاق واسع في مجموعة واسعة من الصناعات والمنظمات. الطرق الكمية يمكن أن تكون غير السببية أو السببية. عندما تستخدم أساليب غير السببية وسببية N يعمل على الطرق السببية أفضل للشركات التي تتميز السلوكيات النمطية أو أنماط (المستويات والاتجاهات والموسمية) في المتغيرات والتي لا تتأثر أو تتأثر بالحد الأدنى من العوامل السببية. النماذج السببية تعمل بشكل أفضل للشركات التي تتميز بأنماط في المتغيرات وتأثير العوامل السببية (مثل السعر، والأنشطة التسويقية والمتغيرات الاقتصادية الكلية في صناعة السلع الأساسية). ومن المعروف أيضا طرق T هيس أساليب كوتيمي-سيريسكوت. وهي تقوم باستنباط القيم التاريخية للمتغير الذي يتم التنبؤ به في المستقبل أو استقراءه عن طريق تحديد الأنماط السابقة. يسرد الجدول أدناه نماذج السلاسل الزمنية الأكثر شيوعا التي تستخدم في صناعة السلع ومجموعة المعايير التي تستخدم لتقييم مدى ملاءمة النموذج. من المحتمل أن يكون ريما (المتوسط ​​المتحرك المتكامل الانحداري التلقائي) أقوى نماذج التنبؤ غير السببية، ولكنه مكلف من حيث الوقت لبناء نموذج. ويأخذ نموذجا أريما وفينترز في الحسبان الموسمية، إلا أن أريما تحتاج إلى مزيد من البيانات (4 مواسم على الأقل) من البيانات الأخيرة. وهناك ممارسة شائعة لمنسق الهواة، الذي ليس لديه فكرة عن أنماط البيانات، هو محاولة كل واحد منهم بدءا من التمهيد الأسي ووقف مع النموذج الذي يعطي الدقة المطلوبة. طرق التأثير والتأثير الطرق المناسبة هي أفضل الطرق للشركات التي تتميز بشكل منتظم بالزيادة والهبوط بسبب العوامل المسببة أو العوامل الدافعة. أنا فكرة جيدة استشارة خبير لتحديد العوامل السببية وبناء نموذج كامل للسبب والنتيجة. ويمكن أن يكون تحديد العوامل السببية مهمة صعبة حقا. مطلوب معرفة المجال، جنبا إلى جنب مع اختبارات الارتباط الإحصائية. وتحدد دقة التنبؤ والأفق أيضا العوامل السببية التي ينبغي تضمينها في النموذج. على سبيل المثال، عند التنبؤ بالطلب قصير الأجل على المنتج في وقت ضيق، فإن السؤال الذي يطرح نفسه هو ما إذا كان ينبغي إدراج عوامل اقتصادية كلية (مثل الناتج المحلي الإجمالي، السكان) أم لا. معظم العوامل الاقتصادية الكلية المتاحة على أساس ربع سنوي أو نصف سنوي أو سنوي ولا يمكن استخدامها لمتغيرات التنبؤ في وقت قصير غرانولاريتيز و هوريزونس. أكوتبيرفيكتكوت سبب وتأثير نموذج هنا لن تشمل العوامل الاقتصادية الكلية ولكن فقط السائقين الصغيرة التي لوحظت آثارها في الوقت غرانولاريز الوقت. وتشمل هذه المحركات عادة الزيادات في الأسعار أو النقصان وأنشطة التسويق. ولا يحتاج النموذج إلى أن يشمل على وجه التحديد العوامل الاقتصادية الكلية نظرا لأن مستوى واتجاه البيانات قد استحوذ بالفعل على العوامل الاقتصادية الكلية. أيضا، العوامل الاقتصادية الكلية لا تزيد أو تنخفض بسرعة وفي فترات زمنية قصيرة. وتلاحظ آثارها على فترات أطول من الزمن. غير أنه يمكن إدراج العوامل الاقتصادية الكلية، بالنسبة للتغيرات الكبيرة في الوقت والآفاق الطويلة، مثل التنبؤات السنوية للسنوات الخمس القادمة. R، نماذج الاقتصاد القياسي والشبكات العصبية الاصطناعية (أن) هي ثلاثة أسباب بارزة ونماذج تأثير. لا يستخدم على نطاق واسع آن في صناعة السلع. ومن الممارسات الجيدة الجمع بين مخرجات التنبؤ العددي والمدخلات الذاتية أو التقديرية لتحسين أرقام التوقعات. معظم التوقعات هي عدد الأحجام التي تعطي ثاقبة وتحتاج إلى صقل من خلال طرق ذاتية. الأحداث العشوائية مثل تسونامي أو 911 لا يمكن أن تكون على غرار طريقة التنبؤ، لأنها لا يمكن التنبؤ بها. ولكن استنادا إلى تحذيرات مسبقة أو بعد وقوعها مباشرة، يمكن الجمع بين التقديرات الذاتية لتأثيرها في أرقام التنبؤات. أساليب التثبيت مواصلة القراءة. وتواجه جميع الأعمال التجارية المشكلة العامة المتمثلة في الاضطرار إلى اتخاذ قرارات في ظل ظروف من عدم اليقين. يجب على الإدارة أن تفهم طبيعة الطلب والمنافسة من أجل وضع خطط عمل واقعية، وتحديد رؤية استراتيجية للمنظمة، وتحديد احتياجات التكنولوجيا والبنية التحتية. ولمعالجة هذه التحديات، يستخدم التنبؤ. وفقا لماكريداكيس (1989)، يمكن وصف التنبؤ بالأحداث المستقبلية على أنها البحث عن أجوبة على سؤال واحد أو أكثر من الأسئلة التالية: X ما هي القوى الاقتصادية أو التقنية أو الاجتماعية الجديدة التي يمكن أن تواجهها المنظمة على المدى القريب والطويل X متى يمكن لهذه القوى أن تؤثر على البيئة الموضوعية للشركة X من المرجح أن يكون أول من يتكيف مع كل تحد تنافسي X كم من التغيير يجب أن تتوقعه الشركة على المدى القصير والطويل على المدى الطويل في هذه الورقة سوف أقدم لمحة عامة عن وطرق التنبؤ ومقارنة هذه الطرق المختلفة. وستركز الورقة بعد ذلك على كيفية استخدام شركة ماتيل، وهي واحدة من أكبر مصنعي ألعاب الدول، للتنبؤ بالطلب في ظل ظروف من عدم اليقين، وعلى وجه التحديد تلك المتعلقة بالنمط والمعدل الذي يطلب فيه العملاء المنتجات. ما هو التنبؤ في إدارة العمليات، يتم تعريف التنبؤ بالطلب على أنه عملية الأعمال التي تحاول تقدير المبيعات واستخدام المنتجات بحيث يمكن شراؤها أو تخزينها أو تصنيعها بكميات مناسبة مقدما لدعم أنشطة القيمة المضافة للشركة. روس، 1995). والتنبؤ هو عملية تحول البيانات التاريخية للسلسلة الزمنية والتقييمات النوعية إلى بيانات عن الأحداث المستقبلية. ويمكن لهذه العملية أن تنتج إسقاطات نوعية أو ذاتية. لاحظ أن أي عملية التنبؤ يمكن أن توفر باستمرار توقعات مثالية. ومن شأن أي توقعات تشير إلى أحداث لاحقة أن تثير قلقا، إذ قد يكون ذلك دليلا على وجود مخالفات مثل طهي الكتب أو الإبلاغ عن بيانات الأداء التي تبين التوافق مع الخطط مقابل الأحداث الفعلية (ماكريداكيس، 1989). طرق التنبؤ هناك أربعة أنواع أساسية من أساليب التنبؤ: النوعي، تحليل السلاسل الزمنية، العلاقات السببية، والمحاكاة. التقنيات النوعية التقنيات النوعية هي ذاتية أو حكمية وتستند إلى التقديرات والآراء (تشيس، 2005). وتعكس هذه التوقعات أحكاما أو آراء الشعوب، وتقترح شروطا محتملة، مثل رأي الناس بشأن ما إذا كانت ستمطر اليوم. وتفضل هذه التوقعات عندما تكون هناك رغبة في إشراك الأفراد داخل المنظمة مع عملية تجارية رئيسية. وثمة احتمال محتمل لهذه التقنية هو أن بعض الأفراد يرتكزون أحكامهم على الأحداث المستقبلية على البيانات التاريخية، والتي قد لا توفر أنماط الطلب ذات الصلة التي هي مستقرة بما فيه الكفاية لتبرير استخدامها للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. كيفية الاستشهاد بهذه الصفحة ملا الاقتباس: طرق التنبؤ. 123HelpMe. 25 فبراير 2017 lt123HelpMeview. aspid165095gt. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون أنماط الطلب الناشئة غير مستقرة إلى حد كبير لنهج رقمي. وبالتالي، ينبغي أن تكون المعرفة الحميمة في السوق مصدر البيانات المفضل. وهناك العديد من النهج النوعية للمطالبة بالتنبؤ، وفيما يلي بعض النهج األكثر شيوعا: X يسعى التنبؤ بالجذور الشعبية إلى الحصول على مساهمات من األفراد على مستوى المنظمة التي تمنحهم أفضل اتصال مع الحدث قيد الدراسة) تشيس، 2005 (. وقد تتكون هذه التقنية من إجراء دراسة تسويقية لممثلي المبيعات لقراءاتهم في ظروف السوق الحالية. الخطأ المحتمل مع هذه الأداة هو أنها تخضع لوجهات نظر قصيرة الأجل من المصادر. وقد يتأثر مصدر البيانات بصورة غير مبررة بالأحداث الأخيرة. علی سبیل المثال، قد یوفر شخص المبیعات الذي کان یوم جید تفاؤلا مفرطا في التفاؤل للمستقبل الذي لا یمثل ظروف السوق بشکل کامل. X القياس التاريخي: التنبؤ استنادا إلى القياس التاريخي يستكشف إمكانية أن الأحداث الماضية يمكن أن توفر نظرة ثاقبة للتنبؤ الأحداث ذات الصلة في المستقبل. وهذه الطريقة تربط ما هو متوقع حاليا ببند مماثل (تشيس، 2005). على سبيل المثال، وذلك باستخدام نمط المبيعات من أجهزة التلفزيون الأسود والأبيض للتنبؤ مبيعات التلفزيون الملون. ويتابع الاقتصاديون على هذا النوع من نماذج التنبؤات للتنبؤ بدورات الأعمال والتطورات ذات الصلة. وقد تكون هذه الطريقة غير دقيقة إذا لم تعد القوات التي قادت أحداثا سابقة موجودة. X التنبؤ بأبحاث السوق: تقوم طريقة التنبؤ هذه بجمع البيانات بطرق متنوعة مثل الدراسات الاستقصائية والمقابلات ومجموعات التركيز لتقييم أنماط الشراء ومواقف المشترين الحاليين والمحتملين للسلعة أو الخدمة. مصممي السلع والخدمات يستخدمون هذه الطريقة لفهم عملائهم الحاليين والمشترين الذين يرغبون في خدمتهم. X طريقة دلفي: تقوم طريقة دلفي بتجميع التنبؤات من خلال استجابات متتابعة مستقلة من قبل مجموعة من الخبراء لسلسلة من الاستبيانات. يقوم المرصد بتجميع وتحليل مدخلات المستجيبين وتطوير استبيان جديد لنفس المجموعة من الخبراء. ويعمل هذا التسلسل نحو توافق في الآراء يعكس مساهمة جميع الخبراء مع منع أي فرد من السيطرة على العملية (تشيس، 2005). التقنيات الكمية تقوم تقنيات التنبؤ الكمي بتحويل المدخلات في شكل بيانات رقمية إلى تنبؤات باستخدام أساليب في واحدة من ثلاث فئات. وتفترض كل فئة من طرائق التنبؤ الكمي أن األحداث السابقة توفر أساسا ممتازا لتعزيز فهم النتائج المستقبلية المحتملة. X تحليل السلاسل الزمنية: يستند تحليل السلاسل الزمنية على فرضية أن البيانات المتعلقة بالطلب السابق أو الأداء يمكن استخدامها للتنبؤ بالطلب في المستقبل. ومن أمثلة هذه الطريقة: أ. متوسط ​​متحرك بسيط، حيث فترة زمنية تحتوي على عدد من نقاط البيانات إذا كان متوسطها بقسمة مجموع قيم النقاط بعدد النقاط. ب. تحليل الانحدار، حيث متوسط ​​العلاقة بين المتغير التابع والمبيعات على سبيل المثال، واحد أو أكثر من المتغيرات التابعة، السعر أو الإعلان على سبيل المثال، يتم تقديرها من خلال تركيب خط مستقيم على البيانات السابقة لربط قيمة البيانات إلى الوقت. ج. إسقاطات الاتجاه، وهي تقنية التنبؤ التي تعتمد أساسا على البيانات التسلسل الزمني التاريخي للتنبؤ بالمستقبل. هذا الأسلوب ينطوي على تركيب خط الاتجاه الرياضي لنقاط البيانات ومن ثم إبرازه في المستقبل. X الدراسات السببية: الدراسات السببية تبحث عن العلاقات السببية بين المتغيرات الرائدة والمتغيرات المتوقعة. هذا الأسلوب يحاول فهم النظام الكامن والمحيطة البند يجري التنبؤ مثل تأثير الإعلانات والجودة والمنافسة على المبيعات (تشيس، 2005). X النماذج الرياضية أو المحاكاة: نماذج المحاكاة هي نماذج ما إذا كانت تحاول محاكاة تأثيرات سياسات الإدارة البديلة والافتراضات المتعلقة بالبيئة الخارجية للشركات. وهم يحاولون تمثيل السلوك السابق في علاقة رياضية صحيحة ومن ثم تغيير تلك البيانات من أجل توقع الأحداث المستقبلية. معظم النماذج المالية هي نماذج المحاكاة. هذه النماذج فعالة في تنفيذ مجموعة متنوعة من التحليلات ما إذا كان يساعد الإدارة في تحديد أفضل مسار للعمل للشركة. وقد أتاحت التطورات التكنولوجية في الحواسيب المزيد والمزيد من الشركات لبناء واستخدام نماذج التخطيط وجهود صنع القرار (تشيس، 2005). ماتيل والطلب التنبؤ مع موسم العطلات علينا، العديد من الأطفال ينتظرون بفارغ الصبر ظهور هذه المواسم لعبة جديدة ساخنة تحت شجرة عيد الميلاد. في كل عام، يجب على صناع لعبة مثل ماتيل اتخاذ مجموعة من القرارات الهامة التي من شأنها أن تحدد مسار الأداء الاقتصادي لشركاتهم. قبل عدة أشهر من وصول موسم عيد الميلاد، يجب على ماتيل أن تقرر أي الألعاب من المرجح أن تكون ساخنة والتي سوف تكون الكلاب. يجب أن توازن بعناية إمداداتها من هذه اللعب الساخنة مع الطلب على السلع الاستهلاكية أو أنها سوف تواجه العملاء غير راضين أو أسوأ من ذلك، عالقة مع البضائع بطيئة الحركة. هذه ليست مهمة سهلة نظرا لمدد التصنيع والتوزيع طويلة من صناعة تصنيع لعبة. ولتلبية الطلب على السلع الاستهلاكية لموسم العطلات الحالي، يجب على مصنعي الألعاب زيادة الإنتاج بحلول منتصف العام لضمان حصولهم على عدد كاف من الألعاب الأكثر مبيعا وعدد قليل من المحركات البطيئة (بيريرا، 2005). وهناك فجوة كبيرة في هذه المعادلة التي يقدمها حقيقة أن العديد من البالغين حقا لا يفهمون ما سوف يرغب الأطفال بحلول الوقت الذي يصل عيد الميلاد. يتحدث من تجربة شخصية، أطفالي يريدون كل لعبة يرون المعلن عنها على شاشة التلفزيون بين سبتمبر وعيد الميلاد لتظهر تحت شجرة بهم. لسوء الحظ، ما قيمة البالغين لا علاقة لها بما يطلبه الأطفال. في حين قد يشعر الكبار أن كرة مضيئة تتحدث أيضا كنت لعبة تعليمية باردة جدا، والأطفال يميلون إلى الهزيل نحو الدغدغة إلمو. لسد هذه الفجوة، تستخدم شركة ماتيل أبحاث السوق للتنبؤ بأي لعبة ستكون فائزة. في كل عام، تقدم ماتيل منتجاتها الجديدة للتقييم من قبل المستهلكين النهائيين V الأطفال. باستخدام عملية مرحلتين، يتم تقييم اللعب لجذبهم إلى السوق المستهدفة. وتشمل المرحلة الأولى من العملية اختيار مزيج معين من 100 طفل من مراكز رعاية الأطفال لتقييم الألعاب الجديدة. وينقسم الأطفال إلى مجموعات التركيز مع تمثيل متساو من أولئك الذين يحبون شخصيات العمل، ألعاب الطاولة، لعب البناء، الدمى، والفنون والحرف اليدوية. (بيريرا، 1997). في حزيران / يونيو، يتم استطلاع الأطفال وطلبوا تقييم أفضل ثلاثة خيارات من بين اللعب المعروضة في كل فئة. بحلول نهاية يونيو، مجموعات التركيز تقليل اللعب المقترحة 380 إلى مجموعة من 63 النهائية الخامس المراكز الثلاثة الاولى في كل من الفئات 21. في المرحلة الثانية، يتم شحن ألعاب اللعب النهائية إلى مراكز كيندر كير للتعلم في جميع أنحاء البلاد حيث يلاحظ المعلمون المدربون تدريبا خاصا اللعب الذي يفضله الأطفال ويرسلون أصواتا سرية يحتلون تصنيفهم المفضل (بيريرا، 1997). أنا أعرف من العمر ثلاث سنوات و 5 سنوات من العمر الذين يحبون أن يكونوا جزءا من هذه المجموعة التركيز الاستنتاج ومن الواضح أن التنبؤ الطلب هو جزء الفن وعلوم الفن. وهي تبدأ بفهم احتياجات صنع القرار في المنظمة، وتشرع في دراسة البيانات لتحديد أفضل طريقة للتنبؤ يمكن تطويرها لتلبية احتياجات أعمال المنظمات. كل قطعة من التحليل يخلق معلومات جديدة، إضافة الثراء وعمق لعملية الفكر التجارية الشاملة. المراجع تشيس، R. إت آل. (2005). إدارة العمليات للميزة التنافسية، الطبعة ال 11. شركات ماكجرو هيل: نيويورك. ماكريداكيس، S. إت آل. (1998). طرق التنبؤ والتطبيقات، الطبعة الخامسة. جون وايلي أولاده: نيويورك. بيريرا، J. (1997). لهؤلاء الشباب، في محاولة من اللعب بالكاد أطفال اللعب. وول ستريت جورنال، 121797. روس، د. (1995). تخطيط التوزيع والتحكم فيه. تشابمان هول: نيويورك.