Để truy cập Báo cáo dự đoán, hãy truy cập:

Trang chủ> Sản xuất> Báo cáo> Dự báo

Sử dụng phương pháp làm trơn hàm mũ và dữ liệu Đơn đặt hàng / Phiếu giao hàng / Báo giá trong quá khứ, dự báo sẽ được tính toán. Công thức của phương pháp làm trơn theo cấp số nhân như sau:

Sử dụng phương pháp làm trơn hàm mũ, hệ thống dự đoán dự báo cho từng giai đoạn và dữ liệu dự báo tương tự sẽ được sử dụng để dự báo dữ liệu giai đoạn sắp tới.

1. Phương pháp làm trơn hàm mũ hoạt động như thế nào

Đối với ví dụ trên, chúng tôi đã sử dụng dữ liệu đơn đặt hàng bán trong một năm mỗi tháng. Dự báo của tháng đầu tiên sẽ được tính toán dựa trên mức trung bình của tất cả các đơn đặt hàng. Từ tháng thứ hai trở đi, chênh lệch giữa Tổng số đơn đặt hàng và Giá trị dự báo của tháng trước sẽ được nhân với Giá trị không đổi làm mịn (trong khoảng từ 0 đến 1). Giá trị mặc định của Hằng số làm mịn là 0,3 cung cấp dữ liệu dự báo hiệu quả. Chênh lệch Tổng đơn hàng và Giá trị dự báo của tháng trước được gọi là lỗi dự báo và lỗi này sẽ được cộng vào giá trị dự báo trong cùng tháng để tính toán dự báo của tháng tiếp theo.

2. Bộ lọc hoạt động như thế nào

1. Công ty: - người dùng có thể thực hiện dự báo cho công ty cụ thể bằng cách áp dụng bộ lọc công ty
2. Từ ngày và đến ngày: - đối với khoảng thời gian này, hệ thống sẽ thực hiện dự báo, mặc định từ ngày là ngày hiện tại và đến nay sẽ là ngày trước một năm kể từ ngày hiện tại.
3. Dựa trên tài liệu: - theo mặc định hệ thống sử dụng dữ liệu đơn đặt hàng bán hàng trong quá khứ để dự báo. Người dùng có thể chọn tài liệu khác như phiếu xuất kho / báo giá để dự báo dữ liệu.
4. Dựa trên: - dựa trên số lượng / số lượng hệ thống hiển thị dữ liệu dự báo.
5. Dựa trên dữ liệu (theo năm): - để dự báo yêu cầu dữ liệu trong quá khứ, bộ lọc này giúp hệ thống kiểm tra dữ liệu trong quá khứ cho số năm.
6. Tính định kỳ: - dữ liệu dự báo có thể được xem theo Hàng tháng / Hàng quý / Nửa năm / Hàng năm, dữ liệu dự báo cũ không thể được hiển thị cho Khoảng thời gian hàng tháng để xem tốt hơn.
7. Hằng số làm trơn – Hằng số làm trơn sẽ được sử dụng để dự báo dữ liệu, giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1.