Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarare e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Forecasting - Capitolo 4 L'arte e la scienza di predire gli eventi futuri che fanno buone stime. Può coinvolti i dati storici (come il passato di vendita) e li proietta in futuro con un modello matematico. previsione soggettiva o intuitiva. Sulla base dei dati demand-driven (cliente piani per l'acquisto e proiettare nel futuro). O combinazione di questi, un modello matematico modificare manager buon senso. Buone previsioni sono la parte essenziale di un servizio efficiente e di influenze operazioni di produzione di posizione previsioni prodotti nel suo ciclo di vita - le vendite sono in intro, crescita, maturità, o fase di declino. La domanda di un Focus prodotto correlato è in rapida identificazione e tracciamento desideri del cliente. dati - Utilizzare POS, report Retailer-generated di preferenze dei clienti, e qualsiasi altra informazione che aiuterà a prevedere w maggior parte dei dati attuali possibili. - drive Un companys di produzione, capacità e sistemi di pianificazione e servire come input per finanziarie, di marketing, di pianificazione e realtà personali dei sistemi di previsione - Outside fattori che non siamo in grado di prevedere o controllare spesso influenzare le tecniche di previsione - La maggior parte di previsione per scontato che ci sia qualche sottostante la stabilità del sistema alcune aziende di automatizzare le previsioni utilizzando il software di previsione computerizzata e seguire da vicino voci di prodotto le cui richieste irregolare famiglia - Product e previsioni aggregate sono più accurate di singole previsioni di prodotto, aiuta l'equilibrio più e underpredictions tecnica di previsione utilizzando un processo di gruppo che consente agli esperti di effettuare previsioni Partecipanti: decision makers - da 5 a 10 esperti che compongono il personale del personale effettivo di previsione - Assistere i decisori dalla preparazione, distribuzione, raccolta, e che riassume una serie di questionari e intervistati risultato sondaggio - Gruppo di persone in luoghi diversi i cui giudizi sono valutati i problemi di medie 1. l'aumento delle dimensioni del n Moving (numero di periodi di media) non appianare le fluttuazioni meglio, ma rende il metodo meno sensibile alle variazioni di dati. 2. Le medie mobili non possono raccogliere le tendenze molto bene. Perché sono le medie, che rimarrà sempre entro livelli passati e non prevedere modifiche sia i livelli superiori o inferiori. Lag valori effettivi. 3. Le medie mobili richiedono ampie registrazioni di dati passati. metodo dei minimi quadrati comporta i seguenti requisiti: 1) Abbiamo sempre tracciare i dati bc minimi quadrati assumono relazione lineare. Se una curva sembra essere presente, è probabilmente necessario analisi curvilineo. 2) Noi non prevedere periodi di tempo ben al di là del nostro data base di dati. 3) Le deviazioni intorno alla linea di almeno al quadrato si presume essere casuale e distribuzione normale, w la maggior parte delle osservazioni vicino alla linea e solo un numero minore lontano out. Demand previsione Tecniche: media mobile esponenziale Questa lezione discuterà la previsione della domanda, con particolare attenzione sulle vendite di beni e servizi, istituita. Si introdurrà le tecniche quantitative di movimento smoothing media ed esponenziale per aiutare a determinare la domanda di vendita. Qual è la domanda Previsione Ancora una volta, la sua la stagione delle vacanze. I bambini sono pronti per la visita di Babbo Natale, ed i genitori sono stressati oltre lo shopping e le finanze. Le aziende stanno ultimando le loro operazioni per l'anno civile e in procinto di passare in qualunque ci aspetta. ABC Inc. produce filo del telefono. I loro periodi contabili e ora le operazioni eseguite su un anno di calendario, in modo che la fine dell'anno permette loro di concludere le operazioni prima della pausa di vacanza e il piano per l'inizio di un nuovo anno. Il suo tempo per i gestori di preparare e presentare i loro dipartimenti piani operativi all'alta direzione in modo che possano creare un piano di interventi organizzativi per il nuovo anno. Il reparto vendite è stressato delle loro menti. La domanda di filo del telefono è sceso nel 2015 ei dati economico generale suggerisce un calo costante in progetti di costruzione che richiedono filo del telefono. Bob, il direttore delle vendite, sa che l'alta direzione, il consiglio di amministrazione e le parti interessate sperano per una previsione di vendita ottimistica, ma si sente il ghiaccio dalla recessione dell'industria strisciante dietro di lui per affrontare lui. previsione della domanda è il metodo di proiettare domanda dei clienti per un bene o servizio. Questo processo è un continuo in cui i manager utilizzano dati storici per calcolare quello che si aspettano la richiesta di vendita di un bene o servizio che sia. Bob utilizza le informazioni dal passato companys e lo aggiunge ai dati economici dal mercato per vedere se le vendite cresceranno o il declino. Bob utilizza i risultati di previsione della domanda di fissare obiettivi per il reparto vendite, durante il tentativo di mantenere in linea con gli obiettivi aziendali. Bob sarà in grado di valutare i risultati del reparto vendite del prossimo anno per determinare in che modo la sua previsione è venuto fuori. Bob può utilizzare diverse tecniche che sono sia qualitativo e quantitativo per determinare la crescita o il declino delle vendite. Esempi di tecniche qualitative includono: ipotesi plausibili teoria dei giochi mercato di previsione Delphi tecnica Esempi di tecniche quantitative includono: modelli estrapolazione dei dati modelli causali minerarie Box-Jenkins Gli esempi sopra elencati delle tecniche di previsione della domanda sono solo un breve elenco delle possibilità disponibili a Bob come lui pratiche di previsione della domanda. Questa lezione si concentrerà su due tecniche quantitative supplementari che sono semplici da usare e di fornire un obiettivo, previsione accurata. Moving Average Formula Una media mobile è una tecnica che calcola la tendenza generale in un insieme di dati. Nella gestione delle operazioni, il set di dati è il volume delle vendite dai dati storici della società. Questa tecnica è molto utile per le previsioni sulle tendenze a breve termine. È semplicemente la media di un insieme selezionato di periodi di tempo. La sua chiamato movimento perché come un nuovo numero della domanda è calcolato per un periodo di tempo in cui è decisivo, il più antico numero dell'insieme cade, mantenendo il periodo di tempo chiuso. Vediamo un esempio di come il direttore vendite di ABC Inc. prevedere la domanda con la formula media mobile. La formula è illustrato come segue: media mobile (n1 n2 n3.) N Dove n il numero di periodi di tempo nel set di dati. La somma del primo periodo di tempo e tutti i periodi supplementari scelti è diviso per il numero di periodi di tempo. Bob decide di creare la sua previsione della domanda sulla base di una media mobile di 5 anni. Ciò significa che userà i dati del volume delle vendite degli ultimi 5 anni in quanto i dati per il calcolo. Esponenziale esponenziale è una tecnica che utilizza un livellamento costante come un predittore di previsione futura. Ogni volta che si utilizza un numero in previsione che è una media, che è stato lisciato. Questa tecnica prende i dati storici da periodi precedenti e applicato il calcolo per livellamento esponenziale di prevedere dati futuri. In questo caso, Bob si applicherà anche livellamento esponenziale da confrontare con il precedente calcolo di una media mobile per ottenere un secondo parere. La formula per livellamento esponenziale è il seguente. F (t) previsioni per il meteo di precedente alpha anno levigante costanti A (t-1) le vendite effettive di esercizio precedente la costante levigante (t-1) 2016 F è un peso che viene applicata l'equazione in base a quanta enfasi l'azienda posti sui dati più recenti. La costante livellamento è un numero compreso tra 0 e 1. Una costante livellamento di 0,9 sarebbe il segnale che la gestione pone molta enfasi sui dati di vendita storici più precedenti periodi di tempo. Una costante livellamento di 0,1 segnalerebbe che i posti di gestione molto poco l'accento sul periodo di tempo precedente. La scelta di un costante livellamento è colpito o perdere e può essere modificato come più dati sono disponibili. Useremo la tabella dall'alto con il volume delle vendite storica per calcolare le previsioni livellamento esponenziale per il 2016. Vi è una colonna in più per includere volume di vendite previsto. Questo calcolo è una formula abbastanza efficiente e abbastanza preciso rispetto ad altre tecniche di previsione della domanda. Lezione di previsione Sommario domanda è una parte essenziale di un companys proiettato piani per periodi di tempo futuri. Diverse tecniche possono essere utilizzate, sia qualitative che quantitative, e di fornire diverse serie di dati al manager come prevedere la domanda, in particolare del volume delle vendite. Le tecniche di livellamento media mobile esponenziale e sono entrambi equi esempi di metodi da utilizzare per aiutare previsione della domanda. Per sbloccare questa lezione è necessario essere un membro di studio. Crea il tuo account guadagnare crediti universitari Forse knowhellip Abbiamo oltre 79 corsi universitari che preparano di guadagnare credito per l'esame che viene accettato da oltre 2.000 college e università. È possibile testare i primi due anni di college e salvare migliaia fuori il vostro grado. 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Previsione può aiutare ad affrontare questi problemi, ma li può aiutare di più, più si conoscono i principi generali di previsione, che cosa può e non può fare per loro al momento, e quali tecniche sono adatti alle loro esigenze del momento. Qui gli autori cercano di spiegare il potenziale di previsione ai manager, puntando particolare attenzione sulle previsioni di vendita per i prodotti di Corning Glass Works in quanto questi sono maturati attraverso il ciclo di vita del prodotto. Inoltre è incluso un riassunto delle tecniche di previsione. Per gestire la crescente varietà e la complessità dei problemi di previsione gestionali, molte tecniche di previsione sono stati sviluppati negli ultimi anni. Ognuno ha il suo uso speciale, e la cura deve essere presa per selezionare la tecnica corretta per una particolare applicazione. Il manager e il meteorologo ha un ruolo da svolgere nella selezione tecnica e meglio capiscono la gamma delle possibilità di previsione, la più probabile è che un companys sforzi di previsione darà i suoi frutti. La scelta di un metodo dipende molti contesto factorsthe della previsione, la rilevanza e la disponibilità di dati storici, il grado di precisione auspicabile, il periodo di tempo per essere previsto, il vantaggio di costo (o valore) delle previsioni per l'azienda, e il tempo a disposizione per effettuare l'analisi. Questi fattori devono essere pesati costantemente, e su una varietà di livelli. In generale, per esempio, il previsore dovrebbe scegliere una tecnica che utilizza al meglio dei dati disponibili. Se il meteorologo può applicare facilmente una tecnica di accuratezza accettabile, lui o lei non dovrebbe cercare di lamina d'oro utilizzando una tecnica più avanzata che offre potenzialmente maggiore precisione, ma che richiede informazioni inesistenti o informazioni che sono costose da ottenere. Questo tipo di trade-off è relativamente facile da fare, ma altri, come vedremo, richiede molto più pensiero. Inoltre, quando una società desidera prevedere con riferimento ad un determinato prodotto, si deve considerare la fase del ciclo di vita dei prodotti per i quali sta facendo la previsione. La disponibilità di dati e la possibilità di stabilire relazioni tra i fattori dipendono direttamente dalla scadenza di un prodotto, e quindi la fase del ciclo di vita è un determinante primario del metodo di previsione da utilizzare. Il nostro scopo è quello di presentare una panoramica di questo campo discutendo il modo in cui una società deve affrontare un problema di previsione, che descrive i metodi disponibili, e spiegando come abbinare metodo per problema. Noi illustrare l'utilizzo delle diverse tecniche dalla nostra esperienza con loro a Corning, e poi chiudere con il nostro meteo per il futuro di previsione. Anche se riteniamo che la previsione è ancora un'arte, riteniamo che alcuni dei principi che abbiamo imparato con l'esperienza può essere utile agli altri. Manager, sulle previsioni amp scelta dei metodi Un gestore si assume generalmente che quando si chiede un meteorologo per preparare una proiezione specifica, la richiesta stessa fornisce informazioni sufficienti per il previsore per andare a lavorare e fare il lavoro. Questo è quasi mai vero. la previsione di successo inizia con una collaborazione tra il gestore e il previsore, in cui lavorano le risposte alle seguenti domande. 1. Qual è lo scopo del forecasthow è di essere utilizzato Questo determina la precisione e la potenza richiesta delle tecniche, e quindi governa la selezione. Decidere se entrare un business possono richiedere solo una stima piuttosto lordo delle dimensioni del mercato, mentre una previsione fatta ai fini del bilancio dovrebbe essere abbastanza preciso. Le tecniche appropriate differiscono di conseguenza. Anche in questo caso, se la previsione è di fissare uno standard rispetto al quale valutare le prestazioni, il metodo di previsione non dovrebbe prendere in considerazione le azioni speciali, come ad esempio le promozioni e altri dispositivi di marketing, dal momento che questi sono destinati a cambiare i modelli storici e le relazioni e quindi fanno parte di le prestazioni da valutare. Le previsioni che semplicemente schizzo ciò che il futuro sarà come se una società non fa cambiamenti significativi nella tattica e strategia di solito non sono abbastanza buoni per scopi di pianificazione. D'altra parte, se la gestione vuole una previsione dell'effetto che una certa strategia di marketing in discussione avrà sulla crescita delle vendite, poi la tecnica deve essere abbastanza sofisticato per tener conto esplicita delle azioni speciali ed eventi la strategia comporta. Tecniche variano nel loro costo, nonché portata e precisione. Il gestore deve fissare il livello di imprecisione lui o lei può toleratein altre parole, decidere come la sua decisione può variare, a seconda del range di accuratezza della previsione. In questo modo il previsore di trade off costi contro il valore di accuratezza nella scelta di una tecnica. Ad esempio, nella produzione e nel controllo del magazzino, maggiore precisione rischia di provocare scorte di sicurezza inferiori. Qui il manager e previsore devono pesare il costo di una tecnica più sofisticata e più costosi contro potenziali risparmi nei costi di magazzino. Exhibit mi mostra come i costi e la precisione aumento con raffinatezza e grafici questo contro il corrispondente costo di errori di previsione, dato alcune ipotesi generali. La tecnica più sofisticato che può essere economicamente giustificata è quella che cade nella regione in cui la somma dei due costi è minima. Exhibit I costo della previsione rispetto al costo di imprecisione Per una previsione a medio-Range, Dato Disponibilità dei dati Una volta che il manager ha definito lo scopo della previsione, il previsore può comunicare al gestore di come spesso si potrebbe utilmente essere prodotta. Da un punto di vista strategico, dovrebbero discutere se la decisione deve essere fatta sulla base della previsione può essere modificata successivamente, se trovano la previsione era impreciso. Se può essere cambiato, dovrebbero poi discutere l'utilità di installazione di un sistema per monitorare la precisione della previsione e il tipo di sistema di inseguimento che è appropriato. 2. Quali sono le dinamiche e le componenti del sistema per il quale sarà fatta la previsione Questo chiarisce i rapporti di variabili che interagiscono. Generalmente, il manager e previsore deve valutare un diagramma di flusso che mostra le posizioni relative dei vari elementi del sistema di distribuzione, sistema di vendita, sistema di produzione, o qualunque altro oggetto di studio. Exhibit II visualizza questi elementi per il sistema attraverso il quale CGWs componente importante per bulbflows TV a colori setsThe per il consumatore. Nota i punti in cui sono richieste o mantenuto in questo systemthese produzione e distribuzione sono gli elementi della pipeline, che esercitano importanti effetti in tutto il sistema di flusso e, quindi, sono di interesse fondamentale per il Forecaster scorte. Esporre II diagramma di flusso del sistema TV Distribution Tutti gli elementi in grigio scuro influisce direttamente previsione procedura in una certa misura, e il tasto colorato suggerisce la natura dei dati CGWs in ogni punto, ancora un determinante primario di selezione tecnica poiché le tecniche differenti richiedono diversi tipi di ingressi. Se i dati non sono disponibili o costoso da ottenere, la gamma di scelte di previsione è limitata. Il diagramma di flusso dovrebbe mostrare quali parti del sistema sono sotto il controllo della società facendo la previsione. In Exhibit II, questo è solo il volume di pannelli di vetro e canalizzazioni forniti da Corning ai fabbricanti di tubi. Nella parte del sistema in cui l'azienda ha il controllo totale, la gestione tende ad essere in sintonia con le varie relazioni di causa-effetto, e quindi può spesso usare tecniche di previsione che prendono fattori causali esplicitamente in considerazione. Il diagramma di flusso ha un valore speciale per il previsore in cui i metodi di previsione causali vengono chiamati per perché lui o lei permette di congetturare sulle possibili variazioni nei livelli di vendita causate da scorte e simili, e per determinare quali fattori devono essere considerati con la tecnica di fornire l'esecutivo con una previsione di accuratezza accettabile. Una volta che questi fattori e le loro relazioni sono state chiarite, il meteorologo può costruire un modello causale del sistema che cattura sia i fatti e la logica del situationwhich è, dopo tutto, la base della previsione sofisticati. 3. Quanto è importante è il passato nel valutare i futuri cambiamenti significativi nei prodotti systemnew, nuove strategie competitive, e così forthdiminish la somiglianza tra passato e futuro. Nel breve periodo, i recenti cambiamenti non rischiano di provocare modelli generali di alterare, ma nel lungo termine i loro effetti rischiano di aumentare. L'esecutivo ed il previsore deve discutere pienamente questi. Tre tipi generali Una volta che il manager e il previsore hanno formulato il loro problema, il previsore sarà in grado di scegliere un metodo. Ci sono tre tipi fondamentali tecniche qualitative, analisi delle serie storiche e proiezioni e modelli causali. Il primo utilizza dati qualitativi (parere di esperti, per esempio) e le informazioni sugli eventi speciali del tipo già menzionati, e può o non può prendere il passato in considerazione. Il secondo, invece, si concentra interamente su modelli e cambi di pattern, e si basa pertanto interamente su dati storici. Il terzo utilizza le informazioni altamente raffinato e specifico sulle relazioni tra gli elementi del sistema, ed è abbastanza potente per prendere gli eventi speciali formalmente in considerazione. Come con tecniche di analisi di serie temporali e di proiezione, il passato è importante per modelli causali. Queste differenze implicano (giustamente) che lo stesso tipo di tecnica di previsione non è opportuno prevedere le vendite, diciamo, in tutte le fasi del ciclo di vita di un esempio di productfor, una tecnica che si basa su dati storici non sarebbero utili in previsione del futuro di un prodotto totalmente nuovo che non ha storia. La maggior parte del saldo di questo articolo sarà interessati con il problema della adattandosi la tecnica per le fasi del ciclo di vita. Speriamo di dare l'intuizione esecutivo del potenziale delle previsioni, mostrando come questo problema deve essere affrontato. Ma prima di discutere il ciclo di vita, abbiamo bisogno di delineare le funzioni generali dei tre tipi fondamentali di tecniche in un po 'più in dettaglio. tecniche qualitative In primo luogo, questi sono utilizzati quando i dati sono ad esempio scarcefor, quando un prodotto viene introdotto in un mercato. Essi utilizzano schemi di giudizio e di valutazione umana di trasformare informazioni qualitative in stime quantitative. L'obiettivo è quello di riunire in modo logico, imparziale, e sistematico tutte le informazioni e le sentenze che si riferiscono ai fattori di essere stimati. Tali tecniche sono spesso utilizzati nelle aree di nuova tecnologia, in cui lo sviluppo di un'idea di prodotto può essere necessaria numerose invenzioni, in modo che le richieste RampD sono difficili da stimare, e dove l'accettazione del mercato e tassi di penetrazione sono altamente incerte. I più pagine grafico di Base di previsione presenta numerosi esempi di questo tipo (si veda la prima sezione), compresa la ricerca di mercato e la tecnica Delphi ormai familiare. 1 In questa tabella abbiamo cercato di fornire un insieme di informazioni di base sui principali tipi di tecniche di previsione. Alcune delle tecniche elencate non sono in realtà un unico metodo o modello, ma un'intera famiglia. Così le nostre affermazioni non possono descrivere con precisione tutte le varianti di una tecnica e dovrebbero piuttosto essere interpretati come descrittivo del concetto di base di ciascuno. Tecniche di base di previsione un disclaimer sulla stima del grafico è anche in ordine. Le stime dei costi sono indicativi, così come i tempi di calcolo, valutazioni di precisione, e le classificazioni identificazione punto di svolta. I costi di alcune procedure dipende dal fatto che sono utilizzati regolarmente o sono impostati per una singola previsione anche, se le ponderazioni o le stagionali devono essere determinati da capo ogni volta che una previsione è fatta, i costi aumentano in modo significativo. Eppure, i dati che presentiamo possono servire come linee guida generali. Il lettore può spesso riferimento a questo cancello volte utile per il resto dell'articolo. analisi di serie temporali Queste sono tecniche statistiche utilizzate quando saranno disponibili diversi anni di dati per una linea di prodotti o di un prodotto e le relazioni e le tendenze sono entrambi chiari e relativamente stabile. Uno dei principi fondamentali della forecastingindeed statistico, di tutti previsione quando i dati storici sono availableis che il previsore deve utilizzare i dati sulle prestazioni del passato per ottenere una lettura tachimetro della velocità di corrente (di vendite, dicono) e di quanto velocemente questo tasso è in aumento o diminuendo. Il tasso attuale e cambiamenti nella rateacceleration e decelerationconstitute base della previsione. Una volta che essi sono noti, varie tecniche matematiche in grado di sviluppare proiezioni da loro. La questione non è così semplice come sembra, però. Di solito è difficile fare proiezioni da dati grezzi in quanto le tariffe e le tendenze non sono immediatamente evidenti sono mescolati con variazioni stagionali, ad esempio, e forse distorto da fattori quali gli effetti di una grande campagna di promozione delle vendite. I dati grezzi devono essere massaggiati prima che siano utilizzabili, e questo è spesso fatto da analisi di serie temporali. Ora, una serie storica è un insieme di ordine cronologico punti di esempio datafor cruda, a divisioni vendite di un determinato prodotto, per mese, per diversi anni. analisi di serie temporali aiuta a identificare e spiegare: Qualsiasi regolarità o variazione sistematica nella serie di dati che è dovuta a seasonalitythe stagionali. modelli ciclici che si ripetono ogni due o tre anni o più. Tendenze nei dati. I tassi di crescita di queste tendenze. (Purtroppo, la maggior parte dei metodi esistenti identificare solo le stagionali, l'effetto combinato delle tendenze e cicli, e l'irregolare, o del caso, dei componenti. Cioè, che fanno le tendenze non separati dai cicli. Torneremo su questo punto quando discuteremo serie temporali analisi nelle fasi finali della maturità del prodotto.) Una volta completata l'analisi, il lavoro di proiettare le vendite future (o altro) può iniziare. Dobbiamo notare che, mentre abbiamo separato analisi da proiezione qui a scopo di spiegazione, la maggior parte delle tecniche di previsione statistica in realtà si combinano le due funzioni in una sola operazione. Un futuro come il passato: è evidente da questa descrizione che tutte le tecniche statistiche si basano sul presupposto che i modelli esistenti continueranno nel futuro. Questa ipotesi è più probabile che sia corretta nel breve periodo piuttosto che a lungo termine, e per questo motivo queste tecniche ci forniscono previsioni ragionevolmente accurate per l'immediato futuro, ma fanno abbastanza male ulteriormente in futuro (a meno che i modelli di dati sono straordinariamente stabile). Per questo stesso motivo, queste tecniche di solito non è possibile prevedere quando il tasso di crescita in un trend cambierà significantlyfor esempio, quando un periodo di crescita lenta delle vendite improvvisamente passare a un periodo di rapida decadenza. Tali punti sono chiamati punti di svolta. Essi sono naturalmente della più grande importanza per il manager, e, come vedremo, il previsore deve utilizzare diversi strumenti da tecniche statistiche pure per prevedere quando si verificherà. modelli causali Quando i dati storici sono analisi disponibili ed abbastanza è stata eseguita a precisare esplicitamente le relazioni tra il fattore da prevedere e altri fattori (come le attività collegate, forze economiche e fattori socio-economici), il meteorologo spesso costruisce un modello causale. Un modello causale è il più sofisticato tipo di strumento di previsione. Esso esprime matematicamente le pertinenti relazioni causali, e può includere considerazioni di pipeline (cioè rimanenze) e informazioni di ricerca di mercato. Essa può anche incorporare direttamente i risultati di una analisi di serie temporali. Il modello causale tiene conto di tutto noto della dinamica del sistema di flusso e utilizza le previsioni di eventi correlati, quali azioni competitive, scioperi, e promozioni. Se sono disponibili i dati, il modello include generalmente fattori per ogni posizione nel diagramma di flusso (come illustrato in Allegato II) e collega questi da equazioni per descrivere il flusso generale del prodotto. Se certi tipi di dati sono mancanti, inizialmente potrebbe essere necessario fare ipotesi su alcune delle relazioni e quindi tenere traccia di ciò che sta accadendo per determinare se le ipotesi sono vere. In genere, un modello causale viene continuamente rivisto come più la conoscenza del sistema diventa disponibile. Anche in questo caso, vedere il apribile per una carrellata sui più comuni tipi di tecniche di causali. Come mostra il grafico, modelli causali sono di gran lunga il migliore per prevedere i punti di svolta e la preparazione di previsioni a lungo raggio. Metodi, Serie AMP il ciclo di vita In ogni fase della vita di un prodotto, dalla concezione alla vendita allo stato stazionario, le decisioni che il management deve fare sono tipicamente molto diverse, e richiedono diversi tipi di informazioni come base. Le tecniche di previsione che forniscono questi insiemi di informazioni differiscono in modo analogo. Allegato III descritte le varie fasi di vita di un prodotto, le decisioni tipiche fatte in ciascuna, e le principali tecniche di previsione adatti ad ogni. Exhibit III Tipi di decisioni prese nel un Prodotti del ciclo di vita, con le tecniche di previsione relativi Allo stesso modo, i diversi prodotti possono richiedere diversi tipi di previsione. Due CGW prodotti che sono stati trattati in modo diverso sono i principali componenti in vetro per tubi TV a colori, di cui Corning è un fornitore di primo e Corning Ware pentole, una linea di prodotti di consumo di proprietà. Noi tracciare metodi di previsione utilizzati in ciascuna delle quattro diverse fasi di maturità di tali prodotti per dare qualche informazione in prima persona nella scelta e applicazione di alcune delle principali tecniche oggi disponibili. Prima di iniziare, notiamo come le situazioni sono diverse per i due tipi di prodotti: Per un prodotto di consumo come le pentole, il controllo i produttori della condotta di distribuzione si estende almeno attraverso il livello di distribuzione. Così il produttore può effettuare o di vendita di controllo di consumo abbastanza direttamente, controllo, nonché direttamente alcuni degli elementi della pipeline. Molte delle variazioni dei tassi di spedizione e di redditività complessiva sono quindi causa di azioni intraprese dai produttori stessi. decisioni tattiche su promozioni, offerte speciali e prezzi sono di solito a loro discrezione pure. La tecnica scelta dal previsore per la proiezione di conseguenza le vendite dovrebbe consentire l'incorporazione di tali informazioni speciali. Uno potrebbe essere necessario avviare con tecniche semplici e lavorare fino a quelli più sofisticati che abbracciano tali possibilità, ma l'obiettivo finale è lì. Qualora la società manager fornisce un componente essenziale di un OEM, come Corning fa per i produttori di tubi, la società non ha tale influenza diretta o il controllo su entrambi gli elementi della pipeline o vendite consumatore finale. Può essere impossibile per l'azienda di ottenere buone informazioni su ciò che sta avvenendo in punti più avanti lungo il sistema di flusso (come nel segmento superiore del Exhibit II), e, di conseguenza, il previsore sarà necessariamente utilizzato un genere diverso di previsione da ciò che viene utilizzato per un prodotto di consumo. Tra questi due esempi, la nostra discussione abbraccerà quasi tutta la gamma delle tecniche di previsione. Se necessario, tuttavia, dovremo toccare altri prodotti e altri metodi di previsione. 1. Sviluppo Prodotto Nelle prime fasi di sviluppo del prodotto, il manager vuole risposte a domande come queste: Quali sono le opportunità di crescita alternative per perseguire prodotto X Come hanno stabilito i prodotti simili a X cavata Dovremmo entrare in questo business e in caso affermativo, in quali segmenti Come dovremmo assegnare sforzi e fondi Come successo saranno diversi concetti prodotto venga RampD Come sarà il prodotto X in forma nei mercati di cinque o dieci anni da oggi le previsioni che aiutano a rispondere a queste domande a lungo raggio deve necessariamente avere orizzonti lunghi se stessi. Un'obiezione comune per la previsione a lungo raggio molto è che è praticamente impossibile prevedere con precisione che cosa accadrà diversi anni nel futuro. Siamo d'accordo che l'incertezza aumenta quando una previsione è fatta per un periodo di oltre due anni fuori. Tuttavia, quanto meno, la previsione e la misura della sua precisione consentono il gestore di conoscere i rischi di perseguire una strategia selezionata e in questa conoscenza per scegliere una strategia appropriata tra quelle disponibili. ricerche di mercato sistematica è, ovviamente, un pilastro in questa zona. Ad esempio, analisi del modello di priorità può descrivere le preferenze dei consumatori e la probabilità che compreranno un prodotto e, quindi, è di grande valore per la previsione (e aggiornamento) livelli di penetrazione e le tariffe. Ma vi sono altri strumenti e, a seconda dello stato del mercato e il concetto di prodotto. Per un mercato definito Mentre ci possono essere dati diretti su un prodotto che è ancora un lampo negli occhi, informazioni sulla sua probabile prestazioni possono essere raccolte in vari modi, disponibile sul mercato in cui deve essere venduto è un noto entità. First, one can compare a proposed product with competitors present and planned products, ranking it on quantitative scales for different factors. We call this product differences measurement . 2 If this approach is to be successful, it is essential that the (in-house) experts who provide the basic data come from different disciplinesmarketing, RampD, manufacturing, legal, and so onand that their opinions be unbiased. Second, and more formalistically, one can construct disaggregate market models by separating off different segments of a complex market for individual study and consideration. Specifically, it is often useful to project the S - shaped growth curves for the levels of income of different geographical regions. When color TV bulbs were proposed as a product, CGW was able to identify the factors that would influence sales growth. Then, by disaggregating consumer demand and making certain assumptions about these factors, it was possible to develop an S - curve for rate of penetration of the household market that proved most useful to us. Third, one can compare a projected product with an ancestor that has similar characteristics. In 1965, we disaggregated the market for color television by income levels and geographical regions and compared these submarkets with the historical pattern of black-and-white TV market growth. We justified this procedure by arguing that color TV represented an advance over black-and-white analogous to (although less intense than) the advance that black-and-white TV represented over radio. The analyses of black-and-white TV market growth also enabled us to estimate the variability to be expectedthat is, the degree to which our projections would differ from actual as the result of economic and other factors. The prices of black-and-white TV and other major household appliances in 1949, consumer disposable income in 1949, the prices of color TV and other appliances in 1965, and consumer disposable income for 1965 were all profitably considered in developing our long-range forecast for color-TV penetration on a national basis. The success patterns of black-and-white TV, then, provided insight into the likelihood of success and sales potential of color TV. Our predictions of consumer acceptance of Corning Ware cookware, on the other hand, were derived primarily from one expert source, a manager who thoroughly understood consumer preferences and the housewares market. These predictions have been well borne out. This reinforces our belief that sales forecasts for a new product that will compete in an existing market are bound to be incomplete and uncertain unless one culls the best judgments of fully experienced personnel. For an undefined market Frequently, however, the market for a new product is weakly defined or few data are available, the product concept is still fluid, and history seems irrelevant. This is the case for gas turbines, electric and steam automobiles, modular housing, pollution measurement devices, and time-shared computer terminals. Many organizations have applied the Delphi method of soliciting and consolidating experts opinions under these circumstances. At CGW, in several instances, we have used it to estimate demand for such new products, with success. Input-output analysis, combined with other techniques, can be extremely useful in projecting the future course of broad technologies and broad changes in the economy. The basic tools here are the input-output tables of U. S. industry for 1947, 1958, and 1963, and various updatings of the 1963 tables prepared by a number of groups who wished to extrapolate the 1963 figures or to make forecasts for later years. Since a business or product line may represent only a small sector of an industry, it may be difficult to use the tables directly. However, a number of companies are disaggregating industries to evaluate their sales potential and to forecast changes in product mixesthe phasing out of old lines and introduction of others. For example, Quantum-Science Corporation (MAPTEK) has developed techniques that make input-output analyses more directly useful to people in the electronics business today. (Other techniques, such as panel consensus and visionary forecasting, seem less effective to us, and we cannot evaluate them from our own experience.) 2. Testing amp Introduction Before a product can enter its (hopefully) rapid penetration stage, the market potential must be tested out and the product must be introducedand then more market testing may be advisable. At this stage, management needs answers to these questions: What shall our marketing plan bewhich markets should we enter and with what production quantities How much manufacturing capacity will the early production stages require As demand grows, where should we build this capacity How shall we allocate our RampD resources over time Significant profits depend on finding the right answers, and it is therefore economically feasible to expend relatively large amounts of effort and money on obtaining good forecasts, short-, medium-, and long-range. A sales forecast at this stage should provide three points of information: the date when rapid sales will begin, the rate of market penetration during the rapid-sales stage, and the ultimate level of penetration, or sales rate, during the steady-state stage. Using early data The date when a product will enter the rapid-growth stage is hard to predict three or four years in advance (the usual horizon). A companys only recourse is to use statistical tracking methods to check on how successfully the product is being introduced, along with routine market studies to determine when there has been a significant increase in the sales rate. Furthermore, the greatest care should be taken in analyzing the early sales data that start to accumulate once the product has been introduced into the market. For example, it is important to distinguish between sales to innovators, who will try anything new, and sales to imitators, who will buy a product only after it has been accepted by innovators, for it is the latter group that provides demand stability. Many new products have initially appeared successful because of purchases by innovators, only to fail later in the stretch. Tracking the two groups means market research, possibly via opinion panels. A panel ought to contain both innovators and imitators, since innovators can teach one a lot about how to improve a product while imitators provide insight into the desires and expectations of the whole market. The color TV set, for example, was introduced in 1954, but did not gain acceptance from the majority of consumers until late 1964. To be sure, the color TV set could not leave the introduction stage and enter the rapid-growth stage until the networks had substantially increased their color programming. However, special flag signals like substantially increased network color programming are likely to come after the fact, from the planning viewpoint and in general, we find, scientifically designed consumer surveys conducted on a regular basis provide the earliest means of detecting turning points in the demand for a product. Similar-product technique Although statistical tracking is a useful tool during the early introduction stages, there are rarely sufficient data for statistical forecasting. Market research studies can naturally be useful, as we have indicated. But, more commonly, the forecaster tries to identify a similar, older product whose penetration pattern should be similar to that of the new product, since overall markets can and do exhibit consistent patterns. Again, lets consider color television and the forecasts we prepared in 1965. For the year 19471968, Exhibit IV shows total consumer expenditures, appliance expenditures, expenditures for radios and TVs, and relevant percentages. Column 4 shows that total expenditures for appliances are relatively stable over periods of several years hence, new appliances must compete with existing ones, especially during recessions (note the figures for 19481949, 19531954, 19571958, and 19601961). Exhibit IV Expenditures on Appliances Versus All Consumer Goods (In billions of dollars) Certain special fluctuations in these figures are of special significance here. When black-and-white TV was introduced as a new product in 19481951, the ratio of expenditures on radio and TV sets to total expenditures for consumer goods (see column 7) increased about 33 (from 1.23 to 1.63 ), as against a modest increase of only 13 (from 1.63 to 1.88 ) in the ratio for the next decade. (A similar increase of 33 occurred in 19621966 as color TV made its major penetration.) Probably the acceptance of black-and-white TV as a major appliance in 1950 caused the ratio of all major household appliances to total consumer goods (see column 5) to rise to 4.98 in other words, the innovation of TV caused the consumer to start spending more money on major appliances around 1950. Our expectation in mid-1965 was that the introduction of color TV would induce a similar increase. Thus, although this product comparison did not provide us with an accurate or detailed forecast, it did place an upper bound on the future total sales we could expect. The next step was to look at the cumulative penetration curve for black-and-white TVs in U. S. households, shown in Exhibit V. We assumed color-TV penetration would have a similar S - curve, but that it would take longer for color sets to penetrate the whole market (that is, reach steady-state sales). Whereas it took black-and-white TV 10 years to reach steady state, qualitative expert-opinion studies indicated that it would take color twice that longhence the more gradual slope of the color-TV curve. Exhibit V Long-term Household Penetration Curves for Color and Black-and-White TV At the same time, studies conducted in 1964 and 1965 showed significantly different penetration sales for color TV in various income groups, rates that were helpful to us in projecting the color-TV curve and tracking the accuracy of our projection. With these data and assumptions, we forecast retail sales for the remainder of 1965 through mid-1970 (see the dotted section of the lower curve in Exhibit V). The forecasts were accurate through 1966 but too high in the following three years, primarily because of declining general economic conditions and changing pricing policies We should note that when we developed these forecasts and techniques, we recognized that additional techniques would be necessary at later times to maintain the accuracy that would be needed in subsequent periods. These forecasts provided acceptable accuracy for the time they were made, however, since the major goal then was only to estimate the penetration rate and the ultimate, steady-state level of sales. Making refined estimates of how the manufacturing-distribution pipelines will behave is an activity that properly belongs to the next life-cycle stage. Other approaches: When it is not possible to identify a similar product, as was the case with CGWs self-cleaning oven and flat-top cooking range (Counterange), another approach must be used. For the purposes of initial introduction into the markets, it may only be necessary to determine the minimum sales rate required for a product venture to meet corporate objectives. Analyses like input-output, historical trend, and technological forecasting can be used to estimate this minimum. Also, the feasibility of not entering the market at all, or of continuing RampD right up to the rapid-growth stage, can best be determined by sensitivity analysis. Predicting rapid growth To estimate the date by which a product will enter the rapid-growth stage is another matter. As we have seen, this date is a function of many factors: the existence of a distribution system, customer acceptance of or familiarity with the product concept, the need met by the product, significant events (such as color network programming), and so on. As well as by reviewing the behavior of similar products, the date may be estimated through Delphi exercises or through rating and ranking schemes, whereby the factors important to customer acceptance are estimated, each competitor product is rated on each factor, and an overall score is tallied for the competitor against a score for the new product. As we have said, it is usually difficult to forecast precisely when the turning point will occur and, in our experience, the best accuracy that can be expected is within three months to two years of the actual time. It is occasionally true, of course, that one can be certain a new product will be enthusiastically accepted. Market tests and initial customer reaction made it clear there would be a large market for Corning Ware cookware. Since the distribution system was already in existence, the time required for the line to reach rapid growth depended primarily on our ability to manufacture it. Sometimes forecasting is merely a matter of calculating the companys capacitybut not ordinarily. 3. Rapid Growth When a product enters this stage, the most important decisions relate to facilities expansion. These decisions generally involve the largest expenditures in the cycle (excepting major RampD decisions), and commensurate forecasting and tracking efforts are justified. Forecasting and tracking must provide the executive with three kinds of data at this juncture: Firm verification of the rapid-growth rate forecast made previously. A hard date when sales will level to normal, steady-state growth . For component products, the deviation in the growth curve that may be caused by characteristic conditions along the pipeline for example, inventory blockages. Forecasting the growth rate Medium - and long-range forecasting of the market growth rate and of the attainment of steady-state sales requires the same measures as does the product introduction stagedetailed marketing studies (especially intention-to-buy surveys) and product comparisons. When a product has entered rapid growth, on the other hand, there are generally sufficient data available to construct statistical and possibly even causal growth models (although the latter will necessarily contain assumptions that must be verified later). We estimated the growth rate and steady-state rate of color TV by a crude econometric-marketing model from data available at the beginning of this stage. We conducted frequent marketing studies as well. The growth rate for Corning Ware Cookware, as we explained, was limited primarily by our production capabilities and hence the basic information to be predicted in that case was the date of leveling growth. Because substantial inventories buffered information on consumer sales all along the line, good field data were lacking, which made this date difficult to estimate. Eventually we found it necessary to establish a better (more direct) field information system. As well as merely buffering information, in the case of a component product, the pipeline exerts certain distorting effects on the manufacturers demand these effects, although highly important, are often illogically neglected in production or capacity planning. Simulating the pipeline While the ware-in-process demand in the pipeline has an S - curve like that of retail sales, it may lag or lead sales by several months, distorting the shape of the demand on the component supplier. Exhibit VI shows the long-term trend of demand on a component supplier other than Corning as a function of distributor sales and distributor inventories. As one can see from this curve, supplier sales may grow relatively sharply for several months and peak before retail sales have leveled off. The implications of these curves for facilities planning and allocation are obvious. Exhibit VI Patterns for Color-TV Distributor Sales, Distributor Inventories, and Component Sales Note: Scales are different for component sales, distributor inventories, and distributor sales, with the patterns put on the same graph for illustrative purposes. Here we have used components for color TV sets for our illustration because we know from our own experience the importance of the long flow time for color TVs that results from the many sequential steps in manufacturing and distribution (recall Exhibit II). There are more spectacular examples for instance, it is not uncommon for the flow time from component supplier to consumer to stretch out to two years in the case of truck engines. To estimate total demand on CGW production, we used a retail demand model and a pipeline simulation. The model incorporated penetration rates, mortality curves, and the like. We combined the data generated by the model with market-share data, data on glass losses, and other information to make up the corpus of inputs for the pipeline simulation. The simulation output allowed us to apply projected curves like the ones shown in Exhibit VI to our own component-manufacturing planning. Simulation is an excellent tool for these circumstances because it is essentially simpler than the alternativenamely, building a more formal, more mathematical model. That is, simulation bypasses the need for analytical solution techniques and for mathematical duplication of a complex environment and allows experimentation. Simulation also informs us how the pipeline elements will behave and interact over timeknowledge that is very useful in forecasting, especially in constructing formal causal models at a later date. Tracking amp warning This knowledge is not absolutely hard, of course, and pipeline dynamics must be carefully tracked to determine if the various estimates and assumptions made were indeed correct. Statistical methods provide a good short-term basis for estimating and checking the growth rate and signaling when turning points will occur. In late 1965 it appeared to us that the ware-in-process demand was increasing, since there was a consistent positive difference between actual TV bulb sales and forecasted bulb sales. Conversations with product managers and other personnel indicated there might have been a significant change in pipeline activity it appeared that rapid increases in retail demand were boosting glass requirements for ware-in-process, which could create a hump in the S - curve like the one illustrated in Exhibit VI. This humping provided additional profit for CGW in 1966 but had an adverse effect in 1967. We were able to predict this hump, but unfortunately we were unable to reduce or avoid it because the pipeline was not sufficiently under our control. The inventories all along the pipeline also follow an S - curve (as shown in Exhibit VI), a fact that creates and compounds two characteristic conditions in the pipeline as a whole: initial overfilling and subsequent shifts between too much and too little inventory at various pointsa sequence of feast-and-famine conditions. For example, the simpler distribution system for Corning Ware had an S - curve like the ones we have examined. When the retail sales slowed from rapid to normal growth, however, there were no early indications from shipment data that this crucial turning point had been reached. Data on distributor inventories gave us some warning that the pipeline was over filling, but the turning point at the retail level was still not identified quickly enough, as we have mentioned before, because of lack of good data at the level. We now monitor field information regularly to identify significant changes, and adjust our shipment forecasts accordingly. Main concerns One main activity during the rapid-growth stage, then, is to check earlier estimates and, if they appear incorrect, to compute as accurately as possible the error in the forecast and obtain a revised estimate. In some instances, models developed earlier will include only macroterms in such cases, market research can provide information needed to break these down into their components. For example, the color-TV forecasting model initially considered only total set penetrations at different income levels, without considering the way in which the sets were being used. Therefore, we conducted market surveys to determine set use more precisely. Equally, during the rapid-growth stage, submodels of pipeline segments should be expanded to incorporate more detailed information as it is received. In the case of color TV, we found we were able to estimate the overall pipeline requirements for glass bulbs, the CGW market-share factors, and glass losses, and to postulate a probability distribution around the most likely estimates. Over time, it was easy to check these forecasts against actual volume of sales, and hence to check on the procedures by which we were generating them. We also found we had to increase the number of factors in the simulation modelfor instance, we had to expand the model to consider different sizes of bulbsand this improved our overall accuracy and usefulness. The preceding is only one approach that can be used in forecasting sales of new products that are in a rapid growth. Others have discussed different ones. 3 4. Steady State The decisions the manager at this stage are quite different from those made earlier. Most of the facilities planning has been squared away, and trends and growth rates have become reasonably stable. It is possible that swings in demand and profit will occur because of changing economic conditions, new and competitive products, pipeline dynamics, and so on, and the manager will have to maintain the tracking activities and even introduce new ones. However, by and large, the manager will concentrate forecasting attention on these areas: Long - and short-term production planning. Setting standards to check the effectiveness of marketing strategies. Projections designed to aid profit planning. The manager will also need a good tracking and warning system to identify significantly declining demand for the product (but hopefully that is a long way off). To be sure, the manager will want margin and profit projection and long-range forecasts to assist planning at the corporate level. However, short - and medium-term sales forecasts are basic to these more elaborate undertakings, and we shall concentrate on sales forecasts. Adequate tools at hand In planning production and establishing marketing strategy for the short and medium term, the managers first considerations are usually an accurate estimate of the present sales level and an accurate estimate of the rate at which this level is changing. The forecaster thus is called on for two related contributions at this stage: To provide estimates of trends and seasonals, which obviously affect the sales level. Seasonals are particularly important for both overall production planning and inventory control. To do this, the forecaster needs to apply time series analysis and projection techniquesthat is, statistical techniques. To relate the future sales level to factors that are more easily predictable, or have a lead relationship with sales, or both. To do this the forecaster needs to build causal models . The type of product under scrutiny is very important in selecting the techniques to be used. For Corning Ware, where the levels of the distribution system are organized in a relatively straightforward way, we use statistical methods to forecast shipments and field information to forecast changes in shipment rates. We are now in the process of incorporating special informationmarketing strategies, economic forecasts, and so ondirectly into the shipment forecasts. This is leading us in the direction of a causal forecasting model. On the other hand, a component supplier may be able to forecast total sales with sufficient accuracy for broad-load production planning, but the pipeline environment may be so complex that the best recourse for short-term projections is to rely primarily on salespersons estimates. We find this true, for example, in estimating the demand for TV glass by size and customer. In such cases, the best role for statistical methods is providing guides and checks for salespersons forecasts. In general, however, at this point in the life cycle, sufficient time series data are available and enough causal relationships are known from direct experience and market studies so that the forecaster can indeed apply these two powerful sets of tools. Historical data for at least the last several years should be available. The forecaster will use all of it, one way or another. We might mention a common criticism at this point. People frequently object to using more than a few of the most recent data points (such as sales figures in the immediate past) for building projections, since, they say, the current situation is always so dynamic and conditions are changing so radically and quickly that historical data from further back in time have little or no value. We think this point of view had little validity. A graph of several years sales data, such as the one shown in Part A of Exhibit VII, gives an impression of a sales trend one could not possibly get if one were to look only at two or three of the latest data points. Exhibit VII Data Plots of Factory Sales of Color TV Sets In practice, we find, overall patterns tend to continue for a minimum of one or two quarters into the future, even when special conditions cause sales to fluctuate for one or two (monthly) periods in the immediate future. For short-term forecasting for one to three months ahead, the effects of such factors as general economic conditions are minimal, and do not cause radical shifts in demand patterns. And because trends tend to change gradually rather than suddenly, statistical and other quantitative methods are excellent for short-term forecasting. Using one or only a few of the most recent data points will result in giving insufficient consideration of the nature of trends, cycles, and seasonal fluctuations in sales. Some Additional Techniques for Finer Tuning Not directly related to product life-cycle forecasting, but still important to its success, are certain applications which we briefly mention here for those who are particularly interested. Inventory Control While the X-11 method and econometric or causal models are good for forecasting aggregated sales for a number of items, it is not economically feasible to use these techniques for controlling inventories of individual items. Some of the requirements that a forecasting technique for production and inventory control purposes must meet are these: It should not require maintenance of large histories of each item in the data bank, if this can be avoided. Computations should take as little computer time as possible. The technique should identify seasonal variations and take these into account when forecasting also, preferably, it will compute the statistical significance of the seasonals, deleting them if they are not significant. It should be able to fit a curve to the most recent data adequately and adapt to changes in trends and seasonals quickly. It should be applicable to data with a variety of characteristics. It also should be versatile enough so that when several hundred items or more are considered, it will do the best overall job, even though it may not do as good a job as other techniques for a particular item. One of the first techniques developed to meet these criteria is called exponential smoothing, where the most recent data points are given greater weight than previous data points, and where very little data storage is required. This technique is a considerable improvement over the moving average technique, which does not adapt quickly to changes in trends and which requires significantly more data storage. Adaptive forecasting also meets these criteria. An extension of exponential smoothing, it computes seasonals and thereby provides a more accurate forecast than can be obtained by exponential smoothing if there is a significant seasonal. There are a number of variations in the exponential smoothing and adaptive forecasting methods however, all have the common characteristic (at least in a descriptive sense) that the new forecast equals the old forecast plus some fraction of the latest forecast error. Virtually all the statistical techniques described in our discussion of the steady-state phase except the X-11 should be categorized as special cases of the recently developed Box-Jenkins technique. This technique requires considerably more computer time for each item and, at the present time, human attention as well. Until computational shortcuts can be developed, it will have limited use in the production and inventory control area. However, the Box-Jenkins has one very important feature not existing in the other statistical techniques: the ability to incorporate special information (for example, price changes and economic data) into the forecast. The reason the Box-Jenkins and the X-11 are more costly than other statistical techniques is that the user must select a particular version of the technique, or must estimate optimal values for the various parameters in the models, or must do both. For example, the type and length of moving average used is determined by the variability and other characteristics of the data at hand. We expect that better computer methods will be developed in the near future to significantly reduce these costs. Group-Item Forecasts In some instances where statistical methods do not provide acceptable accuracy for individual items, one can obtain the desired accuracy by grouping items together, where this reduces the relative amount of randomness in the data. Forecasters commonly use this approach to get acceptable accuracy in situations where it is virtually impossible to obtain accurate forecasts for individual items. Long-Term Demands Also, it is sometimes possible to accurately forecast long-term demands, even though the short-term swings may be so chaotic that they cannot be accurately forecasted. We found this to be the case in forecasting individual items in the line of color TV bulbs, where demands on CGW fluctuate widely with customer schedules. In this case, there is considerable difficulty in achieving desired profit levels if short-term scheduling does not take long-term objectives into consideration. Hence, two types of forecasts are needed: One that does a reasonably good job of forecasting demand for the next three to six periods for individual items. One that forecasts total bulb demand more accurately for three to thirteen periods into the future. For this reason, and because the low-cost forecasting techniques such as exponential smoothing and adaptive forecasting do not permit the incorporation of special information, it is advantageous to also use a more sophisticated technique such as the X-11 for groups of items. This technique is applied to analyze and forecast rates for total businesses, and also to identify any peculiarities and sudden changes in trends or patterns. This information is then incorporated into the item forecasts, with adjustments to the smoothing mechanisms, seasonals, and the like as necessary. Frequently one must develop a manual-override feature, which allows adjustments based on human judgment, in circumstances as fluid as these. Granting the applicability of the techniques, we must go on to explain how the forecaster identifies precisely what is happening when sales fluctuate from one period to the next and how such fluctuations can be forecast. Sorting trends amp seasonals A trend and a seasonal are obviously two quite different things, and they must be handled separately in forecasting. Consider what would happen, for example, if a forecaster were merely to take an average of the most recent data points along a curve, combine this with other, similar average points stretching backward into the immediate past, and use these as the basis for a projection. The forecaster might easily overreact to random changes, mistaking them for evidence of a prevailing trend, mistake a change in the growth rate for a seasonal, and so on. To avoid precisely this sort of error, the moving average technique, which is similar to the hypothetical one just described, uses data points in such a way that the effects of seasonals (and irregularities) are eliminated. Furthermore, the executive needs accurate estimates of trends and accurate estimates of seasonality to plan broad-load production, to determine marketing efforts and allocations, and to maintain proper inventoriesthat is, inventories that are adequate to customer demand but are not excessively costly. Before going any further, it might be well to illustrate what such sorting-out looks like. Parts A, B, and C of Exhibit VII show the initial decomposition of raw data for factory sales of color TV sets between 1965 and mid-1970. Part A presents the raw data curve. Part B shows the seasonal factors that are implicit in the raw dataquite a consistent pattern, although there is some variation from year to year. (In the next section we shall explain where this graph of the seasonals comes from.) Part C shows the result of discounting the raw data curve by the seasonals of Part B this is the so-called deseasonalized data curve. Next, in Part D, we have drawn the smoothest or best curve possible through the deseasonalized curve, thereby obtaining the trend cycle . (We might further note that the differences between this trend-cycle line and the deseasonalized data curve represent the irregular or nonsystematic component that the forecaster must always tolerate and attempt to explain by other methods.) In sum, then, the objective of the forecasting technique used here is to do the best possible job of sorting out trends and seasonalities. Unfortunately, most forecasting methods project by a smoothing process analogous to that of the moving average technique, or like that of the hypothetical technique we described at the beginning of this section, and separating trends and seasonals more precisely will require extra effort and cost. Still, sorting-out approaches have proved themselves in practice. We can best explain the reasons for their success by roughly outlining the way we construct a sales forecast on the basis of trends, seasonals, and data derived from them. This is the method: Graph the rate at which the trend is changing. For the illustration given in Exhibit VII, this graph is shown in Part E . This graph describes the successive ups and downs of the trend cycle shown in Part D . Project this growth rate forward over the interval to be forecasted. Assuming we were forecasting back in mid-1970, we should be projecting into the summer months and possible into the early fall. Add this growth rate (whether positive or negative) to the present sales rate. This might be called the unseasonalized sales rate. Project the seasonals of Part B for the period in question, and multiply the unseasonalized forecasted rate by these seasonals. The product will be the forecasted sales rate, which is what we desired. In special cases where there are no seasonals to be considered, of course, this process is much simplified, and fewer data and simpler techniques may be adequate. We have found that an analysis of the patterns of change in the growth rate gives us more accuracy in predicting turning points (and therefore changes from positive to negative growth, and vice versa) than when we use only the trend cycle. The main advantage of considering growth change, in fact, is that it is frequently possible to predict earlier when a no-growth situation will occur. The graph of change in growth thus provides an excellent visual base for forecasting and for identifying the turning point as well. X-11 technique The reader will be curious to know how one breaks the seasonals out of raw sales data and exactly how one derives the change-in-growth curve from the trend line. One of the best techniques we know for analyzing historical data in depth to determine seasonals, present sales rate, and growth is the X-11 Census Bureau Technique, which simultaneously removes seasonals from raw information and fits a trend-cycle line to the data. It is very comprehensive: at a cost of about 10, it provides detailed information on seasonals, trends, the accuracy of the seasonals and the trend cycle fit, and a number of other measures. The output includes plots of the trend cycle and the growth rate, which can concurrently be received on graphic displays on a time-shared terminal. Although the X-11 was not originally developed as a forecasting method, it does establish a base from which good forecasts can be made. One should note, however, that there is some instability in the trend line for the most recent data points, since the X-11, like virtually all statistical techniques, uses some form of moving average. It has therefore proved of value to study the changes in growth pattern as each new growth point is obtained. In particular, when recent data seem to reflect sharp growth or decline in sales or any other market anomaly, the forecaster should determine whether any special events occurred during the period under considerationpromotion, strikes, changes in the economy, and so on. The X-11 provides the basic instrumentation needed to evaluate the effects of such events. Generally, even when growth patterns can be associated with specific events, the X-11 technique and other statistical methods do not give good results when forecasting beyond six months, because of the uncertainty or unpredictable nature of the events. For short-term forecasts of one to three months, the X-11 technique has proved reasonably accurate. We have used it to provide sales estimates for each division for three periods into the future, as well as to determine changes in sales rates. We have compared our X-11 forecasts with forecasts developed by each of several divisions, where the divisions have used a variety of methods, some of which take into account salespersons estimates and other special knowledge. The forecasts using the X-11 technique were based on statistical methods alone, and did not consider any special information. The division forecasts had slightly less error than those provided by the X-11 method however, the division forecasts have been found to be slightly biased on the optimistic side, whereas those provided by the X-11 method are unbiased. This suggested to us that a better job of forecasting could be done by combining special knowledge, the techniques of the division, and the X-11 method. This is actually being done now by some of the divisions, and their forecasting accuracy has improved in consequence. The X-11 method has also been used to make sales projections for the immediate future to serve as a standard for evaluating various marketing strategies. This has been found to be especially effective for estimating the effects of price changes and promotions. As we have indicated earlier, trend analysis is frequently used to project annual data for several years to determine what sales will be if the current trend continues. Regression analysis and statistical forecasts are sometimes used in this waythat is, to estimate what will happen if no significant changes are made. Then, if the result is not acceptable with respect to corporate objectives, the company can change its strategy. Econometric models Over a long period of time, changes in general economic conditions will account for a significant part of the change in a products growth rate. Because economic forecasts are becoming more accurate and also because there are certain general leading economic forces that change before there are subsequent changes in specific industries, it is possible to improve the forecasts of businesses by including economic factors in the forecasting model. However, the development of such a model, usually called an econometric model, requires sufficient data so that the correct relationships can be established. During the rapid-growth state of color TV, we recognized that economic conditions would probably effect the sales rate significantly. However, the macroanalyses of black-and-white TV data we made in 1965 for the recessions in the late 1940s and early 1950s did not show any substantial economic effects at all hence we did not have sufficient data to establish good econometric relationships for a color TV model. (A later investigation did establish definite losses in color TV sales in 1967 due to economic conditions.) In 1969 Corning decided that a better method than the X-11 was definitely needed to predict turning points in retail sales for color TV six months to two years into the future. Statistical methods and salespersons estimates cannot spot these turning points far enough in advance to assist decision making for example, a production manager should have three to six months warning of such changes in order to maintain a stable work force. Adequate data seemed to be available to build an econometric model, and analyses were therefore begun to develop such a model for both black-and-white and color TV sales. Our knowledge of seasonals, trends, and growth for these products formed a natural base for constructing the equations of the models. The economic inputs for the model are primarily obtained from information generated by the Wharton Econometric Model, but other sources are also utilized. Using data extending through 1968, the model did reasonably well in predicting the downturn in the fourth quarter of 1969 and, when 1969 data were also incorporated into the model, accurately estimated the magnitude of the drop in the first two quarters of 1970. Because of lead-lag relationships and the ready availability of economic forecasts for the factors in the model, the effects of the economy on sales can be estimated for as far as two years into the future. In the steady-state phase, production and inventory control, group-item forecasts, and long-term demand estimates are particularly important. The interested reader will find a discussion of these topics on the reverse of the gatefold. Finally, through the steady-state phase, it is useful to set up quarterly reviews where statistical tracking and warning charts and new information are brought forward. At these meetings, the decision to revise or update a model or forecast is weighed against various costs and the amount of forecasting error. In a highly volatile area, the review should occur as frequently as every month or period. Forecasting in the Future In concluding an article on forecasting, it is appropriate that we make a prediction about the techniques that will be used in the short - and long-term future. As we have already said, it is not too difficult to forecast the immediate future, since long-term trends do not change overnight. Many of the techniques described are only in the early stages of application, but still we expect most of the techniques that will be used in the next five years to be the ones discussed here, perhaps in extended form. The costs of using these techniques will be reduced significantly this will enhance their implementation. We expect that computer timesharing companies will offer access, at nominal cost, to input-output data banks, broken down into more business segments than are available today. The continuing declining trend in computer cost per computation, along with computational simplifications, will make techniques such as the Box-Jenkins method economically feasible, even for some inventory-control applications. Computer software packages for the statistical techniques and some general models will also become available at a nominal cost. At the present time, most short-term forecasting uses only statistical methods, with little qualitative information. Where qualitative information is used, it is only used in an external way and is not directly incorporated into the computational routine. We predict a change to total forecasting systems, where several techniques are tied together, along with a systematic handling of qualitative information. Econometric models will be utilized more extensively in the next five years, with most large companies developing and refining econometric models of their major businesses. Marketing simulation models for new products will also be developed for the larger-volume products, with tracking systems for updating the models and their parameters. Heuristic programming will provide a means of refining forecasting models. While some companies have already developed their own input-output models in tandem with the government input-output data and statistical projections, it will be another five to ten years before input-output models are effectively used by most major corporations. Within five years, however, we shall see extensive use of person-machine systems, where statistical, causal, and econometric models are programmed on computers, and people interacting frequently. As we gain confidence in such systems, so that there is less exception reporting, human intervention will decrease. Basically, computerized models will do the sophisticated computations, and people will serve more as generators of ideas and developers of systems. For example, we will study market dynamics and establish more complex relationships between the factor being forecast and those of the forecasting system. Further out, consumer simulation models will become commonplace. The models will predict the behavior of consumers and forecast their reactions to various marketing strategies such as pricing, promotions, new product introductions, and competitive actions. Probabilistic models will be used frequently in the forecasting process. Finally, most computerized forecasting will relate to the analytical techniques described in this article. Computer applications will be mostly in established and stable product businesses. Although the forecasting techniques have thus far been used primarily for sales forecasting, they will be applied increasingly to forecasting margins, capital expenditures, and other important factors. This will free the forecaster to spend most of the time forecasting sales and profits of new products. Doubtless, new analytical techniques will be developed for new-product forecasting, but there will be a continuing problem, for at least 10 to 20 years and probably much longer, in accurately forecasting various new-product factors, such as sales, profitability, and length of life cycle. Final Word With an understanding of the basic features and limitations of the techniques, the decision maker can help the forecaster formulate the forecasting problem properly and can therefore have more confidence in the forecasts provided and use them more effectively. The forecaster, in turn, must blend the techniques with the knowledge and experience of the managers. The need today, we believe, is not for better forecasting methods, but for better application of the techniques at hand. 1. See Harper Q. North and Donald L. Pyke, Probes of the Technological Future, HBR MayJune 1969, p. 68. 2. See John C. Chambers, Satinder K. Mullick, and David A. Goodman, Catalytic Agent for Effective Planning, HBR JanuaryFebruary 1971, p. 110. 3. See Graham F. Pyatt, Priority Patterns and the Demand for Household Durable Goods (London, Cambridge University Press, 1964) Frank M. Bass, A New Product Growth Model for Consumer Durables, Management Science, January 1969 Gregory C. Chow, Technological Change and the Demand for Computers, The American Economic Review, December 1966 and J. R.N. Stone and R. A. Rowe, The Durability of Consumers Durable Goods, Econometrica, Vol. 28, No. 2, 1960. A version of this article appeared in the July 1971 issue of Harvard Business Review . Mr. Chambers is Director of Operations Research at Corning Glass Works. He has previously been affiliated with the Ford Motor Company, North American Aviation, and Ernst and Ernst. His current interests center on strategic planning for new products and development of improved forecasting methods. Mr. Mullick is Project Manager in the Operations Research Department at CGW. He has previously been affiliated with Larsen and Toubro Ltd. India Bohner and Koehle Maschinenfabrik, West Germany and Johns Hopkins University. He specializes in strategic and tactical planning for new products. Mr. Smith is a Senior Project Leader in Operations Research Department at CGW. His current interests are in the area of time series analysis and econometrics.
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