명지대학교 산업경영공학과 생산관리 8주차 강의내용

소개

"명지대학교 산업경영공학과 생산관리 8주차"에 대한 강의내용입니다.

목차

없음

본문내용

Seasonal variations in data are regular up-and-down movements in a time series that relate to recurring event such as weather or holidays.
데이터의 계절적 변동은 날씨 등에 따른 분기별 수요의 변화를 뜻한다.
Seasonality may be applied to hourly, daily, weekly, monthly, or other recurring patterns.
Seasonality(계절성)는 반복적인 패턴으로 적용된다.
Understanding seasonal variations is important for capacity planning in organization that handle peak loads.
계절적인 변동을 이해하는 것은 capacity planning (생산능력 계획수립)에 중요하다.
The presence of seasonality makes adjustments in trend-line forecasts necessary.
계절성이 있다면 경향선에 의한 수요예측(trend-line forecasts)이 필요하다.
Seasonality is expressed in terms of the amount that actual values differ from average values in the time series.
평균대비 실제량이 시기별로 얼마나 변하는지를 계절성으로 표현한다.

Steps in the process for seasonal forecast : 계절적 수요예측을 위한 프로세스 단계
1~3단계는 필수적 단계에 해당
4, 5단계는 상황에 따라 유동적

1. Find the average historical demand for each season.
For example, if, in January, we have seen sales 8, 6, and 10 over the past 3 years, average January demand equals (8+6+10)/3 = 8 units.

참고자료

· 없음