LIVELLAMENTO ESPONENZIALE: METODO ED ESEMPIO - DUDAS - 2025

Il livellamento esponenziale è un modo per prevedere la domanda di un articolo per un determinato periodo. Questo metodo stima che la domanda sarà uguale alla media dei consumi storici in un dato periodo, dando maggior peso o peso ai valori più vicini nel tempo. Inoltre, per le seguenti previsioni prendere in considerazione l'errore esistente della previsione corrente.

La previsione della domanda è il metodo di proiezione della domanda dei clienti per un prodotto o servizio. Questo processo è continuo, in cui i manager utilizzano i dati storici per calcolare ciò che si aspettano che sia la domanda di vendita di un bene o servizio.

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Le informazioni del passato dell'azienda vengono utilizzate aggiungendole ai dati economici di mercato per vedere se le vendite aumenteranno o diminuiranno.

I risultati della previsione della domanda vengono utilizzati per fissare obiettivi per il reparto vendite, cercando di rimanere in linea con gli obiettivi dell'azienda.

Metodo di livellamento esponenziale

L'attenuazione è un processo statistico molto comune. I dati uniformi si trovano spesso in varie forme di vita quotidiana. Ogni volta che viene utilizzata una media per descrivere qualcosa, viene utilizzato un numero smussato.

Supponiamo che quest'anno sia stato vissuto l'inverno più caldo mai registrato. Per quantificare ciò, iniziamo con i dati di temperatura giornaliera impostati per il periodo invernale di ogni anno storico registrato.

Questo genera una serie di numeri con grandi "salti". Serve un numero che elimini tutti questi salti dai dati per rendere più facile il confronto tra un inverno e l'altro.

L'eliminazione del salto nei dati si chiama smoothing. In questo caso è possibile utilizzare una media semplice per ottenere la levigatura.

Appianamento nelle previsioni

Per la previsione della domanda, il livellamento viene utilizzato anche per eliminare le variazioni nella domanda storica. Ciò consente una migliore identificazione dei modelli di domanda, che possono essere utilizzati per stimare la domanda futura.

La variazione della domanda è lo stesso concetto del "salto" dei dati di temperatura. Il modo più comune per rimuovere le variazioni nella cronologia della domanda è utilizzare una media o, in particolare, una media mobile.

La media mobile utilizza un numero predefinito di periodi per calcolare la media e tali periodi si spostano con il passare del tempo.

Ad esempio, se utilizzi una media mobile di quattro mesi e oggi è il 1 ° maggio, utilizzerai la domanda media per gennaio, febbraio, marzo e aprile. Il 1 ° giugno verrà utilizzata la domanda per febbraio, marzo, aprile e maggio.

Media mobile ponderata

Quando si utilizza una media semplice, la stessa importanza viene applicata a ciascun valore nel set di dati. Pertanto, in una media mobile di quattro mesi, ogni mese rappresenta il 25% della media mobile.

Utilizzando la cronologia della domanda per proiettare la domanda futura, è ovvio che il periodo più recente ha un impatto maggiore sulla previsione.

Il calcolo della media mobile può essere adattato per applicare diversi "pesi" a ciascun periodo per ottenere i risultati desiderati.

Questi pesi sono espressi come percentuali. Il totale di tutti i pesi per tutti i periodi deve arrivare fino al 100%.

Pertanto, se si desidera applicare il 35% come peso per il periodo più vicino nella media ponderata di quattro mesi, è possibile sottrarre il 35% dal 100%, lasciando il 65% da dividere tra i tre periodi rimanenti.

Ad esempio, puoi finire con una ponderazione del 15%, 20%, 30% e 35% rispettivamente per i quattro mesi (15 + 20 + 30 + 35 = 100).

Livellamento esponenziale

L'input di controllo per il calcolo del livellamento esponenziale è noto come fattore di livellamento. Rappresenta il peso applicato alla domanda per il periodo più recente.

Se il 35% viene utilizzato come il peso del periodo più recente nel calcolo della media mobile ponderata, è anche possibile scegliere di utilizzare il 35% come fattore di livellamento nel calcolo di livellamento esponenziale.

Parte esponenziale

La differenza nel calcolo del livellamento esponenziale è che invece di dover calcolare quanto peso applicare a ciascun periodo precedente, il fattore di livellamento viene utilizzato per farlo automaticamente.

Questa è la parte "esponenziale". Se si utilizza il 35% come fattore di livellamento, il peso della domanda per il periodo più recente sarà del 35%. La ponderazione della domanda del periodo precedente a quello più recente sarà del 65% rispetto al 35%.

Il 65% deriva dalla sottrazione del 35% dal 100%. Ciò equivale al 22,75% di ponderazione per quel periodo. La domanda per il prossimo periodo più recente sarà del 65% dal 65% al ​​35%, che è pari al 14,79%.

Il periodo precedente sarà ponderato come 65% del 65% del 65% del 35%, pari al 9,61%. Questo sarà fatto per tutti i periodi precedenti, fino al primo.

Formula

La formula per calcolare il livellamento esponenziale è la seguente: (D * S) + (P * (1-S)), dove,

D = domanda più recente per il periodo.

S = fattore di livellamento, rappresentato in forma decimale (il 35% sarebbe 0,35).

P = previsione del periodo più recente, risultante dal calcolo dello smoothing del periodo precedente.

Supponendo di avere un fattore di smussamento di 0,35, avremmo quindi: (D * 0,35) + (P * 0,65).

Come puoi vedere, gli unici input di dati richiesti sono la domanda e la previsione del periodo più recente.

Esempio

Una compagnia di assicurazioni ha deciso di espandere il proprio mercato nella più grande città del paese, fornendo assicurazioni per i veicoli.

Come azione iniziale, la compagnia vuole prevedere quanta assicurazione sul veicolo verrà acquistata dagli abitanti di questa città.

Per fare ciò, utilizzeranno come dati iniziali l'importo dell'assicurazione auto acquistata in un'altra città più piccola.

La domanda prevista per il periodo 1 è di 2.869 assicurazioni per veicoli con contratto, ma la domanda reale in quel periodo era di 3.200.

A discrezione dell'azienda, assegna un fattore di levigatura di 0,35. La domanda prevista per il periodo successivo è: P2 = (3200 * 0,35) + 2869 * (1-0,35) = 2984,85.

Lo stesso calcolo è stato effettuato per l'intero anno, ottenendo la seguente tabella comparativa tra quanto effettivamente ottenuto e quanto previsto per quel mese.

Rispetto alle tecniche di calcolo della media, il livellamento esponenziale può prevedere meglio la tendenza. Tuttavia, è ancora insufficiente, come mostrato nel grafico:

Si può vedere come la linea grigia della previsione possa essere ben al di sotto o al di sopra della linea blu della domanda, senza poterla seguire appieno.

Riferimenti

1. Wikipedia (2019). Livellamento esponenziale. Tratto da: es.wikipedia.org.
2. Ingenio Empresa (2016). Come utilizzare il livellamento esponenziale semplice per prevedere la domanda. Tratto da: ingenioempresa.com.
3. Dave Piasecki (2019). Spiegazione del livellamento esponenziale. Tratto da: inventarioops.com.
4. Studio (2019). Tecniche di previsione della domanda: media mobile e livellamento esponenziale. Tratto da: study.com.
5. Cityu (2019). Metodi di livellamento esponenziale. Tratto da: personal.cb.cityu.edu.hk.