Μέθοδοι πρόβλεψης ζήτησης
Creators: name: Παρασκευάς, Δημήτριος Παρασκευά
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Μέθοδοι Πρόβλεψης Ζήτησης Προϊόντων
Εφαρμογή μεθόδων σε ExcelΠρόβλεψη ζήτησης Νέων προϊόντων
Απλός κινητός μέσος, Σταθμισμένος κινητός μέσος, Απλή εκθετική εξομάλυνση, Μέθοδος Holt, Μέθοδος Holt – Winters, Γραμμική παλινδρόμηση
Demand forecasting methods.
Application to Excel demand forecasting methods
Demand Forecasting methods for New products
Simple moving average, Weighted moving average, Simple exponential smoothing, Holt Model, Holt – Winters Model and Linear Regression

description: Η πρόβλεψη ζήτησης αποτελεί ένα από τα χρησιμότερα εργαλεία των επιχειρήσεων από το παρελθόν μέχρι και σήμερα. Είναι αυτή που θα καθορίσει αν θα πραγματοποιηθεί η έναρξη μιας νέας επιχειρηματικής ιδέας, αν κάποια επιχείρηση θα επεκταθεί σε άλλα προϊόντα ή υπηρεσίες και γενικότερα θα λέγαμε ότι στιγματίζει και χαράζει καθοριστικής σημασίας αποφάσεις στο κλάδο των επιχειρήσεων. Μέσω της πρόβλεψης, οι επιχειρήσεις “βλέπουν” στο μέλλον και έτσι χτίζουν και δομούν το παρόν τους, ώστε να διασφαλίσουν τη μακροχρόνια και ομαλή λειτουργία τους. Ακόμα οι προβλέψεις ζήτησης μειώνουν τα επίπεδα αβεβαιότητας που υπάρχουν σχετικά με τη λήψη μιας επιχειρηματικής απόφασης. Όσο προσεκτικότερα επιλέγεται και εφαρμόζεται η εκάστοτε μέθοδος πρόβλεψης, τόσο αυξάνονται οι πιθανότητες και η εταιρία να είναι πιο προετοιμασμένη για την πορεία της στο μέλλον. Στόχος της παρούσας εργασίας είναι να παρουσιάσει τα βασικότερα μοντέλα πρόβλεψης ζήτησης που υπάρχουν καθώς και το σε ποιες περιπτώσεις βρίσκει εφαρμογή το κάθε μοντέλο. Επιπλέον παρατίθεται και πρακτική εφαρμογή των μοντέλων σε προσομοίωση πραγματικής πρόβλεψης, βασιζόμενη σε πραγματικά δεδομένα πωλήσεων. Πιο συγκεκριμένα, η εργασία αναλύει σε θεωρητικό υπόβαθρο μοντέλα τα οποία κρίθηκαν ιδιαίτερα χρήσιμα ή δημοφιλή ενώ στη συνέχεια παρατίθενται και παραδείγματα μοντέλων αναλυμένα με το πρόγραμμα του Excel καθώς και πραγματικές προσομοιώσεις προβλέψεων. Κάποια από τα μοντέλα που μελετήθηκαν είναι μετρήσιμα καθώς διαμορφώνονται με βάση τα στοιχεία πωλήσεων, συναρτήσεις και διαγράμματα τα οποία μας δίνουν τη ζητούμενη πρόβλεψη (μέθοδος κινητού μέσου, διάσπασης χρονοσειρών, κ.λπ.). Κάποια άλλα μοντέλα είναι πιο εμπειρικά και βασίζονται στη γνώμη και την εμπειρία στελεχών αλλά και ειδικών του κλάδου όπως είναι η μέθοδος Delphi, η Grass roots και η Μέθοδος των Σεναρίων. Τέλος στο 2ο Μέρος της εργασίας παρατίθεται η προσομοίωση πραγματικής πρόβλεψης. Με τη χρήση στατιστικών πωλήσεων περασμένων ετών έγινε εφαρμογή των εξής μεθόδων: Απλός κινητός μέσος, Σταθμισμένος κινητός μέσος, Απλή εκθετική εξομάλυνση, Μέθοδος Holt, Μέθοδος Holt – Winters, Γραμμική παλινδρόμηση. Με τη χρήση των μεθόδων αυτών πραγματοποιήθηκε πρόβλεψη ζήτησης επόμενων ετών, τα στατιστικά πωλήσεων των οποίων είχαμε ήδη στη διάθεσή μας. Έτσι τα αποτελέσματα των προβλέψεων ήταν συγκρίσιμα με την πραγματική πορεία των πωλήσεων των προϊόντων που μελετήθηκαν.
description: Demand forecasting is one of the most useful business tools from the past until now. Helps people to determine if they will start a new project, or extended to other products. Generally Demand Forecasting take place in very important decisions in the business sector. Via forecasting, companies "see" into the future and so they build and construct the present, to ensure long-term and smooth operation. Companies should choose carefully the Demand Forecasting Method that will use, so they will prepared better about next years. The aim of this paper is to present the basic models of forecasting demand and the cases that it’s model applies. Moreover the paper includes and practical implementation, with real sales data. The application of the models made, using Microsoft Excel. In the paper includes models that are measurable (moving average method, time series decomposition, etc) but also includes empirical and opinion based methods (Delphi, Grass Roots, Scenarios methods). Finally in Part 2 presents the forecasting demand simulation with real companies selling data. In par 2 of this paper, used Simple moving average, Weighted moving average, Simple exponential smoothing, Holt Model, Holt – Winters Model and Linear Regression. By using these methods held forecasts for next years demand, which sales statistics we have already at our disposal. So the results were comparable with the actual sales.