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저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제41권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
50 - 58 (9page)

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Intermittent demand is a demand with a pattern in which zero demands occur frequently and non-zero demands occur sporadically. This type of demand mainly appears in spare parts with very low demand. Croston’s method, which is an initiative intermittent demand forecasting method, estimates the average demand by separately estimating the size of non-zero demands and the interval between non-zero demands. Such smoothing type of forecasting methods can be suitable for mid-term or long-term demand forecasting because those provides the same demand forecasts during the forecasting horizon. However, the smoothing type of forecasting methods aims at short-term forecasting, so the estimated average forecast is a factor to decrease accuracy. In this paper, we propose a forecasting method to improve short-term accuracy by improving Croston’s method for intermittent demand forecasting. The proposed forecasting method estimates both the non-zero demand size and the zero demands’ interval separately, as in Croston’s method, but the forecast at a future period adjusted by binomial weight according to occurrence probability. This serves to improve the accuracy of short-term forecasts. In this paper, we first prove the unbiasedness of the proposed method as an important attribute in forecasting. The performance of the proposed method is compared with those of five existing forecasting methods via eight evaluation criteria. The simulation results show that the proposed forecasting method is superior to other methods in terms of all evaluation criteria in short-term forecasting regardless of average size and dispersion parameter of demands. However, the larger the average demand size and dispersion are, that is, the closer to continuous demand, the less the performance gap with other forecasting methods.

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Altay, N. / 2008 / Adapting Wright's modification of Holt's method to forecasting intermittent demand / International Journal of Production Economics 111(2):389~408 Crossref 백종관 / 2011 / 한국지역난방공사의 겨울철 열수요 예측을 위한 선형회귀모형 개발 / 한국산학기술학회논문지 12(3):1488~1494 dbpia Bao, Y. / 2004 / Forecasting intermittent demand by SVMs regression, in : Systems, Man and Cybernetics / 2004 IEEE International Conference :461~46 google schola Carmo, J.L. / 2004 / Adaptive forecasting of irregular demand processes / Engineering Applications of Artificial Intelligence 17(2):137~143 Crossref Croston, J.D. / 1972 / Forecasting and stock control for intermittent demands / Journal of the Operational Research Society 23(3):289~303 Crossref

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