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저자정보
Daisuke Takeyasu (The Open University of Japan) Asami Shitara (Tax Corporation Arknet) Kazuhiro Takeyasu (Tokoha University)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2015년 대한산업공학회 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2015.11
수록면
3,174 - 3,181 (8page)

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Intermittent data are often seen in industries. But it is rather difficult to make forecasting in general. In recent years, the needs for intermittent demand forecasting are increasing because of the constraints of strict Supply Chain Management. How to improve the forecasting accuracy is an important issue. There are many researches made on this. But there are rooms for improvement. In this paper, a new method for cumulative forecasting method is proposed. The data is cumulated and to this cumulated time series, the following method is applied to improve the forecasting accuracy. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The forecasting result is compared with those of the non-cumulative forecasting method. The new method shows that it is useful for the forecasting of intermittent demand data.
#intermittent demand forecasting #minimum variance #forecasting #trend #medical apparatus

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DESCRIPTION OF ESM USING ARMA MODEL[2]
3. TREND REMOVAL METHOD[2]
4. MONTHLY RATIO[2]
5. FORECASTING THE PRODUCTION DATA
6. Conclusion
REFERENCES

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