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用Excel举行供应链数据分析:如何判断正态漫衍

来源:ROR体育官网   发布时间:2021-10-03 00:57nbsp;  点击量:

本文摘要:本文版权属于原创作者Caddy小我私家民众号如下接待关注第一时间获取供应链相关原创好文。 前几集链接如下 固然这只是用了一个维度分析并不全面我们还可以联合价钱的影响促销业务指标等使用回归离散等方法综合分析但对于日常操作来说这样的分析消耗太多的体力只能针对重点物料所以物料计划需要在分析的基础上多相同和交流使用ABC/XYZ的特性举行分类治理并需要多相识更多的影响因素帮我们更好的判断对于一些消耗不稳定的物料有时候可能盘算的效果还不如你拍脑壳来得准。

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本文版权属于原创作者Caddy小我私家民众号如下接待关注第一时间获取供应链相关原创好文。

前几集链接如下

固然这只是用了一个维度分析并不全面我们还可以联合价钱的影响促销业务指标等使用回归离散等方法综合分析但对于日常操作来说这样的分析消耗太多的体力只能针对重点物料所以物料计划需要在分析的基础上多相同和交流使用ABC/XYZ的特性举行分类治理并需要多相识更多的影响因素帮我们更好的判断对于一些消耗不稳定的物料有时候可能盘算的效果还不如你拍脑壳来得准。

这里可以很显着的看出X 类物料的颠簸相对较小Y 类次之

X类物料基本是线性的而且很是好的cover了正负两个象限我们近似认为切合正态漫衍所以对于X类物料我们完全可以放心的运用ROP的盘算公式去盘算我们合理的ROP数值;

泊松漫衍的函数如下:

先从原理入手如果我们把数据去比对尺度的泊松漫衍再求出对应的P 对P 举行验证就可以知道漫衍是否是泊松漫衍了。

方法一:

首先我没有软件我们直接用excel excel 有data analysis 插件通过Data analysis 插件可以盘算出相应的值再举行验证另外我们也可以用很是直观的图表去验证这里我直接用图表的方法:

正态漫衍的界说直接百度一下网上许多我们可以得知正态漫衍通常用N (µ σ)来表现均值µ 和尺度偏差σ的正态漫衍μ是正态漫衍的平均值而σ是尺度偏差。

之前看到有人写了一篇关于再订货点ROP 盘算的文章引起了猛烈的讨论许多人说这个盘算太公式化太理想这让我想到了一点ROP 的盘算或者说许多预测的方法都是基于正态漫衍为前提去讨论的但在日常的操作中有几多人会去拟合判断你的历史数据是否切合正态漫衍?如果不切合正态漫衍运用这些方法去求得的效果势必不完全切合需求。

今天咱讨论下正态漫衍的验证权当娱乐。

可以直接使用excel自带的正态漫衍函数求出正态漫衍图

NORM.S.INV(probability)

Y和Z物料完全不切合正态漫衍。

可是如果我们对Y类物料的消耗举行加工去掉季节等因素如果切合正态漫衍我们依然可以对其运用现有的方法举行预测和分析。

用Excel函数实现库存分析和供应链预测(视频版)

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通俗的讲µ 决议了曲线在X 轴的位置决议了大多数数据靠近的中心值。

从这个函数中看出泊松漫衍其实只有一个变量当确定了λ后泊松漫衍就已经确定。

这两个方法很是简朴也很是容易实现。

自由度数为k −p − 1 可以通过查表得出P 再对比P 是否小于0.05 来验证是否是泊松漫衍同理这个磨练可以用于其他漫衍好比正态漫衍。

先看下三种物料原始的消耗图

说到正态漫衍我们常听到Z score Z 是表现脱离µ 几多远的谁人位置我们通常会思量脱离中心位置多远的谁人部门的面积这个面积就是我们无法cover的量。这两个参数是我们盘算ROP 时候常用到的我们通常说的service level。


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