Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

บทที่ 4 การพยากรณ์กับการวางแผนการผลิต - Coggle Diagram

- - - - ข้อควรระวัง
        
        สิ้นเปลืองเวลา และการแปลความหมายผิดพลาดของผู้ประสานงาน
      - ข้อดี
        
        ได้ความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชานหลายๆด้าน
    - - ข้อดี
        
        เป็นการได้รับข้อมูลของลูกค้าโดยตรง ทั้งความคิดเห็นที่ดี
      - ข้อควรระวัง
        
        เป็นวิธีใช้ค่าใช้จ่ายสูง และอาจเป็นการรลกวนลูกค้า
    - - ข้อดี
        
        สามารถทำได้รวดเร็ว ใช้ความคิดเห็นของแต่ละฝ่ายไม่ใช่ความคิดเห็นฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง
      - ข้อควรระวัง
        
        ไม่สามารถจำแนกยอดขายออกไปตามประเภทของการขายได้
    - - ข้อดี
        
        สามารถจำแนกยอดขายตามอาณาเขต
        การขายได้
      - ข้อควรระวัง
        
        พนักงานขายอาจไม่แจ้งยอดขายที่ตรงกับความเป็นจริง
  - - - การหาค่าเฉลี่ยนเคลื่อนที่อย่างง่าย
      - การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก
        
        ข้อดี
        
        ให้ความสำคัญกับข้อมูลปัจจุบันมากกว่าข้อมูลออกไป
        
        ข้อเสีย
        
        การตั้งน้ำหนักเป็นเรื่องที่ทำโดยอิสระ และอาจต้องลองผิดลผงถูกกว้าจะได้น้ำหนักที่เหมาะสม
      - การเปรียบให้เรียบโดยใช้เลขชี้กำลัง
        
        ข้อดี
        
        ง่ายต่อการพยากรณ์และง่ายต่อการเข้าใจ
        
        ข้อเสีย
        
        ข้อมูลทุกจุดมีความสำคัญเท่ากัน
      - แนวโน้มการฉาย
      - วิธีปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลแบบง่าย
        
        เป็นวิธีการพยากรณ์เฉลี่ยถ่วงนํำาหนักที่ซับซ้อน แต่ง่ายต่อการเข้าใจ
        
        โดยมีค่าถ่วงนํำาหนักหรือสัมประสิทธิ์ปรับให้เรียบ
        
        ข้อดี
        
        เป็นที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เนื่องจากความง่ายในการใช้ และส่วนหนึ่งจากความง่าย
        ในการเปลี่ยนการถ่วงนํ้ำหนัก
      - Linear Trend Analysis
        
        การวิเคราะห์แนวโน้ม ใช้ใน การพยากรณ์ค่าในอนาคตจากแนวโน้มข้อมูลในอตีต
        
        นิยมใช้ในการพยากรณ์ระยะกลาง และระยะยาว
        
        สมการแนวโน้มทางคณิตศาสตร์มีหลายแบบ
        
        ในการที่จะสรุปวาเส้นตรงใดให้ค่าพยากรณ์ที่ดีที่สุดนั้น ขึ้นกับเส้นตรงเส้นใดใกล้เคียงกับข้อมูลในอดีตมากที่สุด
      - Causal Models
        
        โดยตัวแปรที่ต้องการพยากรณ์จะเรียกว่า ตัวแปรตาม
        
        ส่วนข้อมูลอื่นๆที่สัมพันธ์กบตัวแปรที่ต้องการพยากรณ์ เรียกว่าตัวแปรอิสระ
        
        โดยตัวแบบความสัมพันธ์ที่จํากล่่่าวถึง คือ การวิเคราะห์การถดถอยสัมพันธ์
        
        ตัวแบบความสัมพันธ์ จะพิจารณาข้อมูลเชิงปริมาณในช่วงเวลาเดียวกัน
    - - เป็นการวิเคราะห์ว่า ถ้าตัวแปรอื่นที่ไม่ใช่เวลาเปลี่ยนแปลงไป จะทำให้ยอดขายเป็นอย่างไร
    - - แนวโน้ม
      - การแปรผันตามฤดูกาล
      - การผันแปรแบบผิดปกติ
      - การแปรผันตามวัฏจักร
      - เหตุเหนือคาดหมาย