Mindenki lehet innovátor!

Varga ZoltánPhD hallgató

Így kezdődött

Értékesítés 2008-2009

0

100

200

300

400

500

600

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101

Hetek

M F

t

A probléma

A jelenleg is alkalmazott szakértői becslés

0. Korábbi időszakok tényadatai

1. Jelenlegi környezet vizsgálata

2. Azonos vagy hasonló környezeti feltételek keresése a

korábbi időszakokban

3. Becsült kereslet

4. Kiértékelés a tényadatokhoz

viszonyítva

Az adatok az SAP rendszerből kérhetők le. Ezek a korábbi évek értékesítési adatai képezik az előrejelzések alapjait.

2007-ben nem volt válság, ezért ezzel új tényezővel is „számolni” kellett a 2010-es előrejelzések elkészítésekor.

A visszatérítések vagy marketing akciók esetében jelentősen emelkedik az előre jelzett érték, de a ténylegestől így is elmaradt.

Korábbi általánosított prognosztika, szakmai becslés

Kvantitatív prognózis

0. Korábbi időszakok tényadatai

1. Időszaki átlagok számítása

2. Időszaki átlagok simítása mozgó átlaggal

3. Mozgó átlagok simítása exponenciális simítással

4. Becslőfüggvények 5. Prognosztizált

értékek

6. Kiértékelés a tényadatokhoz

viszonyítva

• ETDK (2010. november)– I. hely– Doktori és Habilitációs Tanács Különdíja

• OTDK (2011. április)– Termelés- és logisztika menedzsment tagozat

különdíja

• MLBKT (2011. november)– Lőrincz Péter Diplomamunka Pályázat különdíja

• Fuzzy és MI rendszerek

Standardizáció: az „előrejelzés” nevű függvényalkalmazása

Exponenciális simítással kapott befolyásoló értékek.

Időszaki átlagok, amik induló értékekként szolgálnak.

Korábbi tényadat

8 hetes módszer

data 2008 53098 42717 84418 96795 79493 39933

data 2009 12543 70438 82028 68569 94221 29140

Időszaki átlag 32820,5 56577,5 83223 82682 86857 34536,5

Mozgó átlag 57540,33 74160,83 84254 68025,17 60696,75

exponenciális simítás

32820,5 49450,4 73091,22 79804,77 84741,33 49597,9489

forecast 2010 (Z) 18626,25 61747,92 87920,59 63117,41 89687,69 ##########

data 2010 34391 68931 77160 93295 72545 45007

Pontosság (Z) 95,43% 71,74% 94,73% 85,54% 116,81% 110,20%

Előrejelzések összehasonlítása

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Rendelési ciklus (8 hét)

Po

nto

ss

ág

Kvantitatív előrejelzés

Kvalitatív előrejelzés

Eredmények, alapanyag-rendelési ciklusokat vizsgálva

• Összesen 91 termék (TOP20 kategória)

• +/-30% tűréshatár

• Előrejelzés függvénnyel

ARIMA modell illeszkedése

• ETDK (2011. november)– I. hely– Dékáni Különdíja

• SZIE Innovációs Verseny (2012. február)– I. hely

SZIE Innovációs Verseny

• Folyosói véletlenek…

• Csikos Péter

•Netflix verseny

•Internetes ajánló rendszerek

•Fejlesztés

•Értékesítés

•HQ: Budapest & San José

•Csikos Péter ügyvezető/vezérig.

PhD – A téma

• Értékesítési előrejelzés technikai elemzés és távolságbecslés kombinációjával

• Több-szempontú ellenőrzési/értékelési keretrendszer kialakítása

• MI rendszer/ek kialakítása

PhD – „egyéb”

• EU-Kazah Projekt

• Útdíj

• Mezőgazdasági előrejelzések

További kellemes estét!

Köszönöm megtisztelő figyelmüket!