Demand forecasting is known as the process of making future estimations in relation to customer demand over a specific period. Generally, demand forecasting will consider historical data and other analytical information to produce the most accurate predictions. More specifically, the methods of demand forecasting entails using predictive analytics of historical data to understand and predict customer demand in order to understand key economic conditions and assist in making crucial supply decisions to optimise business profitability. Demand forecasting methods are divided into two major categories, qualitative and quantitative methods. Qualitative methods are based on expert opinion and information gathered from the field. It is mostly used in situations when there is minimal data availabl
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| - Demand forecasting (en)
- Prévision de la demande (fr)
- 수요예측 (ko)
- 需要予測 (ja)
- Previsão de demanda (pt)
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| - 수요예측(需要豫測)은 예측 분석 분야의 하나로, 산업 및 회사의 모든 활동분야에 걸친 계획을 수립하기 위한 기본이다. 매입계약·생산계획·재고계획·판매계획 등을 모두 수요예측 내지 판매예측에 의존하고 있다. 오늘날 모든 기업이 모든 노력을 경주하여 수요예측 문제를 연구하는 것은 바로 이 때문이다. 수요예측은 예측기간에 의하여 장기예측·연차예측 및 단기예측의 3가지로 나뉜다. 이 수요예측을 행하는 데는 우선 정확한 수요분석이 요망된다. 수요분석에 있어서는 가급적 많은 수요결정요인 중에서 중요하고, 측정이 가능하며, 독립된 그리고 때로는 경영자의 관리가 가능한 것을 선택, 독립변수(獨立變數)라 하는 수요함수를 설정하는 것이 효과적이다. 일반적으로 이론적 수요함수는 다수의 수요결정 요인의 독립성을 가정하고 있지만 통계적 분석에는 때때로 수요결정요인의 동시 변동에 의하여 예측효과가 미약하게 된다. (ko)
- 需要予測（じゅようよそく）は、物の需要を短期的または長期的に予測することである。 需要の変動は、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動などに分解される。これらを組み合わせる方法として、加法モデルと乗法モデルが考えられている（詳細は季節調整を参照）。 需要予測には様々な手法があり、最も状況に適した手法を選択することが重要である。移動平均 (moving average) 法と指数平滑法 (exponential smoothing) は最も広く利用されている。 移動平均法の一種である対移動平均比率法は、傾向変動と季節変動（のような一定周期の変動）がある場合について、計算が簡単でありながらうまく予測することのできる手法である。 (ja)
- Demand forecasting is known as the process of making future estimations in relation to customer demand over a specific period. Generally, demand forecasting will consider historical data and other analytical information to produce the most accurate predictions. More specifically, the methods of demand forecasting entails using predictive analytics of historical data to understand and predict customer demand in order to understand key economic conditions and assist in making crucial supply decisions to optimise business profitability. Demand forecasting methods are divided into two major categories, qualitative and quantitative methods. Qualitative methods are based on expert opinion and information gathered from the field. It is mostly used in situations when there is minimal data availabl (en)
- La prévision de la demande (à différencier de la prévision des ventes qui intègre les contraintes de production) est une démarche qui consiste à estimer la consommation des produits ou des services pour les périodes à venir. Elle permettra de planifier la production afin de réduire les délais de livraison et d'optimiser le niveau des stocks. La prévision de la demande est aussi une étape fondamentale de l'établissement d'un S&OP (plan industriel et commercial) ou d'un plan d'affaires ("business model") pour étudier la viabilité économique d'un projet ou d'une entreprise. Les calculs des futures dépenses d'investissement et de fonctionnement ainsi que les futurs revenus attendus pendant la période étudiée sont directement reliés aux résultats de la prévision de la demande et la pertinence d (fr)
- A previsão de demanda constitui-se em um processo racional de busca de informações sobre o valor das vendas futuras de um item ou de um conjunto de itens. Martins e Laugeni (2006) definem previsão de demanda como sendo um processo metodológico baseado em dados estatísticos, matemáticos ou econômicos diretamente ligados a resultados futuros.
* identificação do objetivo do modelo que será aplicado;
* coleta e análise dos dados;
* seleção da técnica de previsão;
* obtenção das previsões;
* monitoramento do modelo. (pt)
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| - Demand forecasting is known as the process of making future estimations in relation to customer demand over a specific period. Generally, demand forecasting will consider historical data and other analytical information to produce the most accurate predictions. More specifically, the methods of demand forecasting entails using predictive analytics of historical data to understand and predict customer demand in order to understand key economic conditions and assist in making crucial supply decisions to optimise business profitability. Demand forecasting methods are divided into two major categories, qualitative and quantitative methods. Qualitative methods are based on expert opinion and information gathered from the field. It is mostly used in situations when there is minimal data available to analyse. For example, when a business or product is newly being introduced to the market. Quantitative methods however, use data, and analytical tools in order to create predictions. Demand forecasting may be used in production planning, inventory management, and at times in assessing future capacity requirements, or in making decisions on whether to enter a new market. (en)
- La prévision de la demande (à différencier de la prévision des ventes qui intègre les contraintes de production) est une démarche qui consiste à estimer la consommation des produits ou des services pour les périodes à venir. Elle permettra de planifier la production afin de réduire les délais de livraison et d'optimiser le niveau des stocks. La prévision de la demande est aussi une étape fondamentale de l'établissement d'un S&OP (plan industriel et commercial) ou d'un plan d'affaires ("business model") pour étudier la viabilité économique d'un projet ou d'une entreprise. Les calculs des futures dépenses d'investissement et de fonctionnement ainsi que les futurs revenus attendus pendant la période étudiée sont directement reliés aux résultats de la prévision de la demande et la pertinence des indicateurs financiers dépend étroitement de la qualité des prévisions réalisées. Il n'y a pas de méthode sure et fiable à 100 %. Les méthodes de prévision se basent soit sur des données historiques, on parlera de méthodes quantitatives, soit sur des appréciations ou des estimations, on parlera alors de méthodes qualitatives. Des méthodes mixtes ont été élaborées à partir de formules mathématiques basées sur l'analyse de la diffusion des produits et services, mais exigeant des estimations pour certains paramètres. (fr)
- 수요예측(需要豫測)은 예측 분석 분야의 하나로, 산업 및 회사의 모든 활동분야에 걸친 계획을 수립하기 위한 기본이다. 매입계약·생산계획·재고계획·판매계획 등을 모두 수요예측 내지 판매예측에 의존하고 있다. 오늘날 모든 기업이 모든 노력을 경주하여 수요예측 문제를 연구하는 것은 바로 이 때문이다. 수요예측은 예측기간에 의하여 장기예측·연차예측 및 단기예측의 3가지로 나뉜다. 이 수요예측을 행하는 데는 우선 정확한 수요분석이 요망된다. 수요분석에 있어서는 가급적 많은 수요결정요인 중에서 중요하고, 측정이 가능하며, 독립된 그리고 때로는 경영자의 관리가 가능한 것을 선택, 독립변수(獨立變數)라 하는 수요함수를 설정하는 것이 효과적이다. 일반적으로 이론적 수요함수는 다수의 수요결정 요인의 독립성을 가정하고 있지만 통계적 분석에는 때때로 수요결정요인의 동시 변동에 의하여 예측효과가 미약하게 된다. (ko)
- 需要予測（じゅようよそく）は、物の需要を短期的または長期的に予測することである。 需要の変動は、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動などに分解される。これらを組み合わせる方法として、加法モデルと乗法モデルが考えられている（詳細は季節調整を参照）。 需要予測には様々な手法があり、最も状況に適した手法を選択することが重要である。移動平均 (moving average) 法と指数平滑法 (exponential smoothing) は最も広く利用されている。 移動平均法の一種である対移動平均比率法は、傾向変動と季節変動（のような一定周期の変動）がある場合について、計算が簡単でありながらうまく予測することのできる手法である。 (ja)
- A previsão de demanda constitui-se em um processo racional de busca de informações sobre o valor das vendas futuras de um item ou de um conjunto de itens. Martins e Laugeni (2006) definem previsão de demanda como sendo um processo metodológico baseado em dados estatísticos, matemáticos ou econômicos diretamente ligados a resultados futuros. As previsões de demanda são essenciais para as organizações, pois servem de ponto de partida para diversos controles, como planejamento do fluxo de caixa, planejamento da produção e vendas, controle de estoques e compras. Uma boa previsão de demanda pode proporcionar à empresa uma vantagem competitiva, visto que sua utilização auxilia na tomada de decisão. Os métodos de previsão de demanda apresentam algumas características comuns, como análise dos comportamentos do passado podem refletir o futuro e a exatidão de previsões diminui com o aumento do horizonte de planejamento.Um modelo de previsão deve seguir algumas etapas para que seu resultado seja o mais satisfatório possível, que são:
* identificação do objetivo do modelo que será aplicado;
* coleta e análise dos dados;
* seleção da técnica de previsão;
* obtenção das previsões;
* monitoramento do modelo. (pt)
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