You are viewing this post: Best การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง 2022 Update
บทความอัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
CT51 วิธีการในการพยากรณ์สินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ New
คำสำคัญ การพยากรณ์, ต้นทุนสินค้าคงคลัง, การจัดการสินค้าคงคลัง, การจัดการโลจิสติกส์. การงพยากรณ์กับปริมาณสินค้าคงคลัง
วิธีพยากรณ์ยอดขาย แบบง่ายๆ (พร้อมตัวอย่างในหลายกรณี) – SALES FORECAST 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
คุณสามารถพยากรณ์ยอดขายได้ (Sales Forecast) และคุณก็ไม่ต้องมีปริญญา MBA หรือผูกสูตร Excel ด้วยซ้ำ\n\nการพยากรณ์ยอดขายคืออะไรและทำอะไรได้นะ?\n\nการพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) คือการคาดการณ์ประเมินมูลค่าและจำนวนของสินค้าที่บริษัทจะขายได้ จากข้อมูลการขายในอดีต ผลสำรวจตลาด ประสบการณ์ทางการขาย ขนาดของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า การพยากรณ์ที่ดีควรมาจากการรวบรวมข้อมูลทั้งภายในและภายนอกองค์กร\n\nวิธีพยากรณ์ยอดขายเริ่มจากการทำรายการสินค้าหรือบริการที่เราจะขายและประเมินจำนวนสินค้าที่น่าจะขายได้ในแต่ละช่วงเวลา\n\nโดยที่ช่วงเวลาที่นิยมใช้กันก็คือยอดขายแต่ละ ‘เดือน’ นั่นเอง \n\nหากเราสามารถประเมินยอดขายเป็นเดือนล่วงหน้าได้ เราก็สามารถรวบรวมข้อมูลเพื่อประเมินยอดขายประจำปีได้ต่อมาได้อีก อย่างไรก็ตามยอดขาย (และค่าใช้จ่ายกับกำไร) ที่เราพยากรณ์มาก็เป็นแค่ตัวเลขประเมินที่เราต้องนำมาปรับปรุงเรื่อยๆจากประสบการณ์การขาย แทรนด์ตลาด และ ข้อมูลการขายจริงภายหลัง\n\nเพื่อนของผมที่เคยทำงานบริษัท Apple ที่สาขาหลักในอเมริกา เคยบอกว่า Apple มีแผนการผลิตล่วงหน้า 3-5 ปี (บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Apple ต้องสร้างอะไรใหม่ๆทุกปีเพราะฉะนั้นเค้าต้องเตรียมหาวัตถุดิบและผู้ผลิตไว้ก่อน) \n\nและถึงแม้จะเป็นสินค้าใหม่ที่ไม่เคยขายมาก่อน Apple ก็จะซีเรียสกับการพยากรณ์ยอดขายมาก เพราะสำหรับ Apple แล้ว การพยากรณ์ยอดขาย iPhone ผิดไป 1% เท่ากับว่าเงินหายไปหลายพันล้านบาทเลยครับ\n\nแต่ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของบริษัท Apple หรือคนขายข้าวเหนียวหมูปิ้ง คุณก็ต้องเข้าใจว่าการพยากรณ์ยอดขายไม่สามารถคาดเดาอนาคตได้ 100%\n\nแบบบทความนะครับ: https://thaiwinner.com/sales-forecast/\n\nศึกษาเรื่อง Marketing Funnel ได้ที่: https://youtu.be/T4O8ynTmE7k\n\nติดตามบล็อกของผมได้ที่: https://thaiwinner.com/\n\nหนังสือบริหารธุรกิจของผม: https://thaiwinner.com/business-handbook/\n\nติดตามช่องยูทูปของเราได้ทีนี่: https://www.youtube.com/channel/UCW-2EwoTtQDFq9oBdQ8KsKg?sub_confirmation=1
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
การพยากรณ์ความต้องการและการวางแผนสินค้าคงคลัง สำหรับสินค้า … อัปเดต
การพยากรณ ความต องการและการวางแผนสิ นคาคงคลัง สํัิาหรบส นคาเครื่ื่มองด กรณีศึ: แผนกควบคกษา ุมเครื่มในโรงแรมองดื่
การพยากรณ์ยอดขายโดยวิธีวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Sales forecasting and time series analysis)QA 2022 Update การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
ความสัมพันธ์ของการพยากรณ์อุปสงค์ และการบริหารสินค้าคงคลัง 2022
ความสัมพันธ์ของการพยากรณ์อุปสงค์ และการบริหารสินค้าคงคลัง การพยากรณ์อุปสงค์ (Demand Forecasting) มีความสำคัญและส่งผลโดยตรงต่อ …
การพยากรณ์อย่างง่าย Naive Method New 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
สินค้าคงคลัง คืออะไร? Inventory มีต้นทุนอะไรบ้าง … New
24/06/2018 · สินค้าคงคลัง คือ สินค้าที่ถูกเก็บไว้หลังจากผลิตเสร็จเรียบร้อย เพื่อรอนำสินค้านั้นไปวางขาย โดยสินค้าคงคลัง (Inventory Stock) ดังกล่าวอาจจะเก็บไว้วัน …
+ อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นี่
LM312 Forecasting การพยากรณ์ New 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
วีดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งในวิชา LM312 ภาควิชา โลจิสติกส์ มหาลัยกรุงเทพ \nเนื้อหาเกี่ยวกับ สอนการคำนวนหาค่าการพยากรณ์แบบง่าย พร้อมทั้งยกตัวอย่างและอธิบายวิธีการหายอดขาย \n\nจัดทำโดย\nนาย สวัสดิโชติ เต็งสวัสดิ์\nน.ส จีรเศวต เลิศธัญเศรษฐ์\nน.ส. อรุณทิพย์ เทียธรรมชาติ\nน.ส. พิชญ์ภาดา สุวรรณรัตน์\nนาย ธีระชัย สร้อยน้อย
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
10 การเปลี่ยนเทมเพลตการคาดการณ์สินค้าคงคลัง Excel ที่ดี … 2022
Đang cập nhật
สป 2 การพยากรณ์ วิชาการจัดการสินค้าคงคลัง Update 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
การพยากรณ์ (Forecast) หรือทำนายสินค้า คืออะไร ? คาดการณ์ … Update New
10/08/2021 · 1. การบริหารสิ้นค้าคงคลังและการจัดซื้อ เพื่อมีวัตถุดิบพอเพียงในการผลิต และมีสินค้าสำเร็จรูปพอเพียงต่อการขาย ภายใต้ …
+ อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นี่
การพยากรณ์ (Forecasting) Update New การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การหาค่าเฉลี่ย(Simple Moving Average)\nการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving average) จำนวน n เดือน\nการหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average)\nการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ความสัมพันธ์ของการพยากรณ์อุปสงค์ และการบริหารสินค้าคงคลัง อัปเดต
ความสัมพันธ์ของการพยากรณ์อุปสงค์ และการบริหารสินค้าคงคลัง การพยากรณ์อุปสงค์ (Demand Forecasting) มีความสำคัญและส่งผลโดยตรงต่อ …
วิธีพยากรณ์ยอดขาย แบบง่ายๆ (พร้อมตัวอย่างในหลายกรณี) – SALES FORECAST 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
คุณสามารถพยากรณ์ยอดขายได้ (Sales Forecast) และคุณก็ไม่ต้องมีปริญญา MBA หรือผูกสูตร Excel ด้วยซ้ำ\n\nการพยากรณ์ยอดขายคืออะไรและทำอะไรได้นะ?\n\nการพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) คือการคาดการณ์ประเมินมูลค่าและจำนวนของสินค้าที่บริษัทจะขายได้ จากข้อมูลการขายในอดีต ผลสำรวจตลาด ประสบการณ์ทางการขาย ขนาดของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า การพยากรณ์ที่ดีควรมาจากการรวบรวมข้อมูลทั้งภายในและภายนอกองค์กร\n\nวิธีพยากรณ์ยอดขายเริ่มจากการทำรายการสินค้าหรือบริการที่เราจะขายและประเมินจำนวนสินค้าที่น่าจะขายได้ในแต่ละช่วงเวลา\n\nโดยที่ช่วงเวลาที่นิยมใช้กันก็คือยอดขายแต่ละ ‘เดือน’ นั่นเอง \n\nหากเราสามารถประเมินยอดขายเป็นเดือนล่วงหน้าได้ เราก็สามารถรวบรวมข้อมูลเพื่อประเมินยอดขายประจำปีได้ต่อมาได้อีก อย่างไรก็ตามยอดขาย (และค่าใช้จ่ายกับกำไร) ที่เราพยากรณ์มาก็เป็นแค่ตัวเลขประเมินที่เราต้องนำมาปรับปรุงเรื่อยๆจากประสบการณ์การขาย แทรนด์ตลาด และ ข้อมูลการขายจริงภายหลัง\n\nเพื่อนของผมที่เคยทำงานบริษัท Apple ที่สาขาหลักในอเมริกา เคยบอกว่า Apple มีแผนการผลิตล่วงหน้า 3-5 ปี (บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Apple ต้องสร้างอะไรใหม่ๆทุกปีเพราะฉะนั้นเค้าต้องเตรียมหาวัตถุดิบและผู้ผลิตไว้ก่อน) \n\nและถึงแม้จะเป็นสินค้าใหม่ที่ไม่เคยขายมาก่อน Apple ก็จะซีเรียสกับการพยากรณ์ยอดขายมาก เพราะสำหรับ Apple แล้ว การพยากรณ์ยอดขาย iPhone ผิดไป 1% เท่ากับว่าเงินหายไปหลายพันล้านบาทเลยครับ\n\nแต่ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของบริษัท Apple หรือคนขายข้าวเหนียวหมูปิ้ง คุณก็ต้องเข้าใจว่าการพยากรณ์ยอดขายไม่สามารถคาดเดาอนาคตได้ 100%\n\nแบบบทความนะครับ: https://thaiwinner.com/sales-forecast/\n\nศึกษาเรื่อง Marketing Funnel ได้ที่: https://youtu.be/T4O8ynTmE7k\n\nติดตามบล็อกของผมได้ที่: https://thaiwinner.com/\n\nหนังสือบริหารธุรกิจของผม: https://thaiwinner.com/business-handbook/\n\nติดตามช่องยูทูปของเราได้ทีนี่: https://www.youtube.com/channel/UCW-2EwoTtQDFq9oBdQ8KsKg?sub_confirmation=1
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
บทที่ 2 การทบทวนเอกสารและวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง 2022
2.1 การจัดการสินค้าคงคลัง (Warehouse Management) 2.1.1 ความหมายของการจัดการคลังสินค้า Introduction to Warehouse Management( ) 2.1.2 . การพยากรณ์สินค้าคงคลัง (Inventory Forecasting) 2.1.3
การพยากรณ์ยอดขายบริษัทป๊อปคอน กลุ่ม 8 Update การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
การพยากรณ์เชิงปริมาณเพื่อการจัดการสินค้าคงคลังกรณีศึกษา … ล่าสุด
การพยากรณ์เชิงปริมาณเพื่อการจัดการสินค้าคงคลังกรณีศึกษา บริษัท ออโรร่าเคมิ คอล จำกัด. Home; คณะบริหารธุรกิจ (Business Administration)
SkuBrain – Self-service Demand Forecasting and Inventory Optimization 2022 Update การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ข้อมูลใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
In today’s business environment, the ability to forecast is critical to a company’s success. However, doing so usually requires that you hire an expert to run your analysis. Well not anymore. Introducing SkuBrain a Halo solution designed to give you in-depth forecasting and analysis that can be easily performed by anyone in your organization.\n \nSkuBrain uses the power of the latest cloud technology to automate the most difficult parts of forecasting – collecting the right data and doing precise statistical analysis.\n \nBy running hundreds of predictive models in an instant, Skubrain can quickly find the best estimate of your future sales. It works great for stable and mature products, for seasonal and unpredictable sales situations – and even for new products where you have little to no history.\n\nWith Skubrain you can quickly connect to industry standard eCommerce platforms and forecast at any level, from Sku to product, to category. Easily edit forecasts to account for promotional campaigns and competitor price shifts. Skubrain completes the process by automatically generating a detailed replenishment plan that can then be used to create purchase orders using our write-back functionality.\n \nGet everything you need to conduct powerful forecasting with SkuBrain – the latest innovation from Halo.\n\nSign up for a free trial at http://www.skubrain.com/trial
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
การจัดการสินค้าคงคลัง 2022 Update
2.1 ระบบสินค้าคงคลังอย่างต่อเนื่อง (Continuous Inventory System Perpetual System) เป็นระบบสินค้าคงคลังที่มีวิธีการลงบัญชีทุกครั้งที่มีการรับและจ่ายของ …
การวิเคราะห์สินค้าคงคลัง New การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การวิเคราะห์สินค้าคงคลังเพื่อประโยชน์ในการบริหารสินค้า EOQการสั่งซื้อที่ประหยัดที่สุด ว่าต้องสั่งซื้อกี่ชิ้นต่อครั้ง ค่าใช้จ่าย การสั่งซื้อและค่าใช้จ่ายการเก็บรักษา มองถึงต้นทุน
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง – IE Business Solution New
การเก็บทรัพยากรไว้ใช้ในปัจจุบัน หรือในอนาคต เพื่อให้การดำเนินการของกิจการดำเนินไปอย่างราบรื่น ผ่านการวางแผนกำหนดปริมาณสินค้าคงคลังที่ …
เล่าให้ฟัง EP19: ใช้แค่ Excel ก็พยากรณ์ยอดขายในอนาคตแบบ Machine Learning ได้ 2022 New การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ข้อมูลใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
สวัสดีครับผม แม็ก อิศเรศ ประจิตต์มุทิตา วันนี้ผมจะมาเล่าให้ฟังในหัวข้อ \”ใช้แค่ Excel ก็พยากรณ์ยอดขายในอนาคตแบบ Machine Learning ได้\”\n\nเมื่อการที่เราทำธุรกิจนั้น การที่จะรู้ยอดขายในอนาคตได้ย่อมเป็นเรื่องที่ดีมากๆ\nการทำธุรกิจนั้นหากคุณสามารถเห็นอนาคตได้ จะเป็นข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งเลย โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามันสามารถทำได้ง่ายๆด้วย Excel มันจะดีแค่ไหน\n\nวันนี้ผมจะมา เล่าให้ฟัง ว่า การใช้ Excel นั้นก็สามารถที่จะพยากรณ์ยอดขายแบบคร่าวๆได้เหมือนกัน และทำไมคนคิดจะเริ่มธุรกิจทุกประเภท จะเล็กจะใหญ่ ต้องเข้าใจ \n\n——————————————————————————–\nเล่าให้ฟัง เป็นโปรเจ็คความยาวซีซันแรกคือ 24 ตอน ต่อเนื่อง ออกสัปดาห์ละ 2 ครั้ง พร้อมให้คุณดูและฟังขณะเดินทางกลับบ้าน ทุกวัน จันทร์ และ พฤหัสบดี 17:00 น.\n\nโดยจะบอกเล่าเรื่องราว เน้นเนื้อๆ ไม่มีน้ำ สั้นๆกระชับๆ ในหัวข้อเกี่ยวกับ ธุรกิจ การบริหาร การตลาด เชื่อมโยงร่วมกับ เทคโนโลยี และ อื่นๆ อาทิ การเงิน การบัญชี และ กฏหมาย โดยความตั้งใจคือจะไม่มีโฆษณา ไม่มีเนียนขายของ\n\nหากสงสัย ต้องการติชม ส่งอีเมล์มาคุยกันได้เลยครับที่ [email protected]
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
การจัดการสินค้าคงคลัง | การประยุกต์ใช้ในการติดตั้งระบบ … Update
การจัดการสินค้าคงคลัง. การเปลี่ยนแปลงการผลิตจากการผลิตในปริมาณมากแต่ไม่หลากหลาย มาเป็นการผลิตในปริมาณน้อยแต่หลากหลายได้ทำให้เกิดความ …
Time Series Analysis – Forecast_การพยากรณ์ New 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
Time Series Analysis_วิเคราะห์อนุกรมเวลา_forecast_การพยากรณ์\nโดย ดร.ฐณัฐ วงศ์สายเชื้อ (Thanut Wongsaichue, Ph.D.)\n\nเนื้อหาที่ upload แล้ว สถิติ งานวิจัย ความแตกต่าง สมการกำลังสอง โปรแกรม SPSS การถดถอยอย่างง่าย ตัวแปรกลุ่ม ตัวแปรอันดับ ข้อมูลอ่อน Soft Data ตัวแปรกวน Confounding factor การทำความสะอาดข้อมูล Data Cleaning การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis งานวิจัย Research ทดสอบตัวอย่างอคติ Sample selection bias การสร้างแฟ้มข้อมูล การแก้ไขแฟ้มข้อมูล การถ่วงน้ำหนัก การยุบกลุ่ม ความแตกต่าง สถิติเปรียบเทียบ ค่าเฉลี่ย Mean ถดถอยพหุคูณ ถดถอยพหุ Multiple Regression ถดถอย Simple Regression สหสัมพันธ์ Correlation ไคสแควร์ Chi-square สถิติที t-test การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ANOVA, f-test ทดสอบความแปรปรวน การวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง SEM Structural Equation Modeling ใน AMOS โมเดลสมการโครงสร้าง CFA การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน การจำแนกองค์ประกอบ EFA การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกส์ Logistic Regression, Logit Analysis, Multicollinearity, Collinearity, Z score, Mediator variable, Square root, Log transform, Log 10, Log N, Natural Log, Power transform, square, cube, quadratic, creating variable, สมการถดถอยพหุ, ค่าสมบูรณ์ Absolute value, ตัวแปรกลุ่ม Categorical variable, Dichotomous, Auto-correlation, กลุ่มอ้างอิง reference category, ถดถอยปัวซอง, ถดถอยพัวซอง, Poisson regression, Factor analysis, การวิเคราะห์องค์ประกอบ
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
5 เทคนิคการจัดการคลังสินค้า [อ่านจบแล้วนำไปใช้ได้เลย … ล่าสุด
เทคนิคการจัดการคลังสินค้า (Warehouse Management) นั้นมีมากมายหลากหลายวิธี ซึ่งวิธีการเหล่านั้นมักเปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลาของยุคสมัย ไม่ว่าจะเป็นการ …
การพยากรณ์ด้วย Excel เบื้องต้น New Update การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การพยากรณ์ด้วย Excel เบื้องต้น Moving Average, Weight Moving Average, Exponential Weight Moving Average และการหาค่าความคลาดเคลื่อน MAD, MSE, MPAE
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
DPU จารุภา อ่นจางวาง New 2022
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง. จารุภา อ่นจางวาง
Newsvendor Model | SCMT 3623 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
SCMT 3623: Advanced Inventory Management examines two important aspects of logistics: inventory control and forecasting. In this course, coverage of the inventory specifically focuses on inventory control methods for stochastic demand and lead times. This class covers a variety of inventory control and forecasting techniques that students will learn how to implement in Excel. \n\nLesson 1: Introduction to Forecasting \nLesson 2: Introduction to Time Series Forecasting\nLesson 3: Forecast Accuracy and Time Series Regression\nLesson 4: Exponential Smoothing Methods\nLesson 5: Seasonal Indexes\nLesson 6: Introduction to Inventory Management\nLesson 7: Inventory Management for Dependent Demand \u0026 Independent Demand Items\nLesson 8: Introduction to Inventory Control for Stochastic Demand and Lead Times; Periodic and Continuous Review Systems\nLesson 9: Reorder Point Model (Optimal R,Q Model)\nLesson 10: Reorder Point Model (Managerial R,Q Model)\nLesson 11: Risk Pooling\nLesson 12: Newsvendor Model\n\nFind more information about the Walton College Supply Chain Management Department at http://walton.uark.edu/departments/supplychain/ \n\nFind more information about the online Walton College Supply Chain Management degree at http://online.uark.edu/programs/bachelor-science-business-administration-supply-chain-management.php
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง คุณสามารถดูภาพสวย ๆ ในหัวข้อ
การจัดการคลังสินค้า ให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด [ฉบับเข้าใจง่าย] New
03/05/2021 · กล้องวงจรปิด – สินค้าคงคลังเป็นทรัพย์สินทางธุรกิจและควรได้รับการป้องกันอย่างดี เผื่อมีการโจรกรรมเกิดขึ้น ps.
พยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting) : ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing) 2022 การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
อัพเดทใหม่ในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting)\nเป็นการนำจำนวนตัวเลขในอดีตมาพยากรณ์จำนวนที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น การขาย การบริโภค การกิด การดับ ในที่นี้จะยกตัวอย่างการนำมาใช้พยากรณ์การขายมี 6 วิธี ดังนี้\n 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (Simple Moving Average)\n 2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average)\n 3. ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)\n 4. ค่าแนวโน้ม (Trend Projection)\n 5. ค่าดัชนีฤดูกาล (Seasonal Index)\n 6. การเปรียบเทียบค่าพยากรณ์วิธีต่าง ๆ อย่างง่ายเพื่อการตัดสินใจ\n\n3. การพยากรณ์การขายด้วยวิธีค่าปรับเรียบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)\n วิธีนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดยมีหลักคล้ายวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก แต่ให้ความสำคัญแก่ข้อมูลทุกข้อมูลไล่เรียงจากอดีตตัวต่อตัว\n ในทางปฏิบัติ จะมีการทดลองใช้ สัมประสิทธิ์ปรับเรียบ (α) ค่าต่าง ๆ กัน แทนไปในสมการ \nY(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} เพื่อดูว่า ค่า α ตัวใดให้ค่าพยากรณ์ใกล้เคียงกับข้อมูลในอดีตมากที่สุด ก็เลือกตัวนั้นไว้ใช้แทนค่าในสูตร \n\nการพยากรณ์ในอนาคต ใช้เพียงเฉพาะยอดขายปัจจุบันและค่า α ที่เลือกไว้มาแทนค่าในสูตร Y(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} ก็จะได้ค่าพยากรณ์ที่ใกล้เคียงความเป็นจริง\n\n α = ค่าคงที่ ที่มีค่าตั้งแต่ 0.00 ถึง 1.00 (ปรกติใช้ 0.1 ถึง 0.3)\nค่า α = 0.3 คือ การให้ความสำคัญกับข้อมูลปัจจุบัน 30% ความสำคัญแก่ข้อมูลในอดีต 70 %\n \nสูตร สมการการพยากรณ์มีดังนี้\nY(t) = Y(t-1) + α {y(t-1)-Y(t-1)} \n Y = ค่าพยากรณ์\n y = ยอดขาย\n t-i = ลำดับคาบเวลาที่ i ใด ๆ \nถ้าให้ i = 1 ยอดขาย y(t-1) คือ ค่ายอดขายในอดีตถัดไป 1 ช่วงเวลา\n\n ตัวอย่างในคลิป \n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวแรกคือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 1 ค่าพยากรณ์ คือ Y(1) = 50 เพราะไม่ยอดขายในอดีตไป 1 ช่วงเวลา จึงใช้ยอดขายจริงคือ 50 \n\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 2 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 2 \nY(2) = Y(2-1) + α {y(2-1)-Y(2-1)} \nY(2) = Y(1) + α {y(1)-Y(1)} = 50 +0.2(50-50) =50\n\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 3 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3 \nY(3) = Y(3-1) + α {y(3-1)-Y(3-1)}\nY(3) = Y(2) + α {y(2)-Y(2)} = 50 +0.2(56-50) =51.2\n ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 4 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3 Y(4) = Y(4-1) + α {y(4-1)-Y(4-1)} \n Y(4) = Y(3) + α {y(3)-Y(3)} = 51.2 +0.2(60-51.2) =52.96
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง รูปภาพที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ
TU e-Thesis (Thammasat University) 2022 Update
(5) añú ö`î÷ 9 ðÿ ÜÙdð 9 ðÿÜÙd 10 2.3 ü í 2.3.1 ü í Öø ßaü Ýøèâè 11 3 1 4ðü í éúô÷ 12 2.3.2 ü í
Forecast พยากรณ์ยอดขาย และสร้างกราฟ ด้วย excel New Update การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
ดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมในหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
การใช้ ฟังก์ชั่น forecast() ของโปรแกรม Excel ในการทำนายยอดขายเดือนต่อไปในอนาคต โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting Techniques)
การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง ภาพบางส่วนในหัวข้อ
คำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
Đang cập nhật
จบกระทู้ การ พยากรณ์ สินค้า คงคลัง
Articles compiled by Bangkokbikethailandchallenge.com. See more articles in category: MMO