Konfidenzintervall

Verlauf

Das Konfidenzintervall zur Erklrungsprognose in der Bedarfsplanung zeigt, wie gut die mathematische Prognose und das saisonale Profil zur Prognostizierung des tatschlichen Bedarfs fr eine zuknftige Vorlaufzeit ist, die die wichtige Periode ist. Die Vorlaufzeit der Periode wird aus der fr den Artikel aus den IFSCloud ausgelesenen Vorlaufzeit berechnet. Siehe Erweiterte DP-Servereinstellungen zum Einlesen und zur Umwandlung dieser Vorlaufzeit in eine Periodenvorlaufzeit. Die erforderliche Konfiguration finden Sie unter (\Database\LeadTimeValue und \Settings\LeadTimeMethod).

Das Konfidenzintervall wird durch Bercksichtigung des Durchschnitts aus dem Quadrat der Differenz zwischen der Erklrungsprognose und dem angepassten Bedarf errechnet. Die Quadratwurzel daraus ist als 1 Standardableitung festgelegt.

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Wobei

D = Angepasster Bedarf

E = Erklrungsprognose

Dann dieser + ? eines solchen Konfidenzintervalls ist der dunkelgraue Bereich und +-2 des Konfidenzintervalls ist der hellgraue Bereich.

In der Prognose

Das Konfidenzintervall um die Prognose wird nur berechnet, wenn der Prognoseartikel einen lngeren historischen Bedarf als die Anzahl der prognostizierten Perioden in der Zukunft hat. Es ist auch zu beachten, dass wenn ein bestimmter Prognoseartikel ber mehr historische Daten verfgt, das berechnete Konfidenzintervall genauer ist.

Die nachstehende Tabelle zeigt ein Beispiel fr die Berechnung des Konfidenzintervalls fr zuknftige Perioden. Die Anzahl der bercksichtigten Prognoseperioden ist 4 und die Anzahl der verfgbaren historischen Datenperioden ist 6 fr dieses Beispiel.

Periode	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Verlauf (Angepasster Bedarf)	Data1	Data2	Data3	Data4	Data5	Data6
Sys. For1		FOR1	FOR1	FOR1	FOR1
Sys. For2			FOR2	FOR2	FOR2	FOR2
Sys. For3				FOR3	FOR3	FOR3	FOR3
Sys. For4					FOR4	FOR4	FOR4	FOR4
Sys. For5						FOR5	FOR5	FOR5	FOR5
Sys. For6							FOR6	FOR6	FOR6	FOR6

In der obigen Tabelle werden FOR1-Werte unter Bercksichtigung der historischen Daten der Periode1 (Data1) abgeleitet. Ferner werden FOR2-Werte unter Bercksichtigung der historischen Daten der Periode1 (Data1) und der Periode2 (Data2) abgeleitet. Diese Algorithmen werden fr alle verfgbaren historischen Datenperioden fortgesetzt. Ausgehend von dem obigen Szenario wird die Bearbeitung von Periode1 bis Periode6 fortgesetzt. Es werden Prognosewerte unter Bercksichtigung des ausgewhlten Prognosemodells fr den Prognoseartikel berechnet.

Die Konfidenzintervalle der folgenden zuknftigen Zeitrume werden mithilfe folgender Zeitreihendaten berechnet:

Periode 7 - [(FOR1-Data 2), (FOR2-Data 3), FOR3-Data 4, (FOR4-Data5), (FOR5, Data6)]

Periode 8 - [(FOR1-Data 3), (FOR2-Data 4), FOR3-Data 5, (FOR4-Data6)]

Periode 9 - [(FOR1-Data 4), (FOR2-Data 5), FOR3-Data 6)]

Periode 10 - [(FOR1-Data 5), (FOR2-Data 6)]

Die oben genannte Formel wird fr die Konfidenzintervallberechnung der zuknftigen Perioden verwendet. Es wird die quadratische Differenz der obigen Zeitreihen verwendet und der Durchschnitt zur Berechnung des Konfidenzintervalls fr zuknftige Perioden verwendet. Die Quadratwurzel dieser Zahl wird als erste Standardableitung verwendet.

Hinweis:

Zur Berechnung des Konfidenzintervalls muss der Anwender eine Historie haben, die um 1Perioden lnger ist als der definierte Prognosebereich. In diesem Szenario sollte eine Mindesthistorienperiode von 5 oder mehr vorhanden sein, um das Konfidenzintervall um die Systemprognose anzuzeigen.