· j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP...
Transcript of · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP...
�
������������� ��� ������������������ ��������������� ������������������ �� ��� ����������������������������� ������� ��
� �� �!�����"� � �������
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�#��$��� ���%&&'�( ���� ��������#�� ������������ ���#�������)������*�� %&&'
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
��� ������������� ���� ������������
� � �-������.�-�-���� ������� ����/0������� ��������12%3
),( pjpjp otCE =ji
pjpjjip w
otCw
∂∂
−∝∆),(
ji
pj
pj
pjpj
ji
pjpj
w
net
net
otC
w
otC
∂∂
∂∂
=∂
∂ ),(),(
pj
pjpjpj net
otC
∂∂
−=),(
δ
pj
pj
pj
pjpj
pj
pjpjpj net
o
o
otC
net
otC
∂∂
∂∂
=∂
∂−=
),(),(δ
)( pjjpj netfo =
)(' pjjpj
pt netfnet
o=
∂∂
)(),( '
pjjpj
pjpjpj netf
o
otC
∂∂
=δ
��
���
−=∂
∂=
∂
∂
∂∂
=∂
∂∂
∂
kkjpj
kkj
pk
pjpj
pj
ipiki
k pk
pjpj
pj
pk
k pk
pjpj
wwnet
otC
o
ow
net
otC
o
net
net
otC
δ),(
),(),(
�=k
kjpjpjjpj wnetf δδ )('
��
�
���
�
∂∂
=
� layerhidden ain is unit if)(
layeroutput in the is unit if)(),(
'
'
jwnetf
jnetfo
otC
kpjkpkpjj
pjjpj
pjpj
pj
δδ
���� „How to …“ on Neural Network Forecasting without Maths!
���� CD-Start-Up Kit forNeural Network Forecasting
� 20+ software simulators� datasets� literature & faq
� �� 4����4����5��44 � ����� ������!,,,�� � ����4�6�#�%&&'����,,,������ ������� ������
%
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.�������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.�����4���������
*� :5)���4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
• German• English
Languages Work Experience Method Competency
Education
Problem CompetencyKey-Projects
2004 Post Doc Researcher at Int. Centre for Forecasting, Lancaster University, UK
2003 Research Fellow at the George Mason Uni, USA
2003 Visiting Scientist at the Stellenbosch Business School, USB, South Africa.
2000-2004 Research & Teaching Assistant University of Hamburg, PhD-thesis on Forecasting in InventoryManagement using ANN
1992-1997 University of HamburgMBA equiv. (Dipl.-Kfm.) in Business Administration
2004 - … Research Associate, Lancaster University, United Kingdom
2000-2004 Research & Teaching Assistant University of Hamburg, Prof. Preßmar & Voß ; Various projects in industry & trade
1996-2000 CEO RSG Software GmbH.Management & IT-Consultant for Retail & Wholesale Projects in Germany & UK & Hungary.
• SAP APO• SAP Curriculum PLM100,
SCM200, SCM 220• Inventory Management
• Forecasting methods• Inventory Management
• Supply Chain Planning/ APS• Warehouse logistics• Distribution- / Supply logistics
• Business Information Systems
• Demand Planning in Consumer Goods Industry
• Demand Planning in Retail & Wholesale
• Member of the IBF Institute of Business Forecasters
• Member of the International Institute of Forecasters IIF
• Member of IEEE; GOR, GI, ORSA …
• Regular Presentations at ANN conferences of IEEE, INNS, APNNA
• Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands
• Automatic Model Selection in APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management
• Sales Forecasts, AOLTimeWarner, GER• Forecasting for Customer Relationship
Management, Gruner & Jahr AG, GER• Implementing a Forecast Strategy &
Inventory Management in Vending Supply Chain, Mayfair Services, UK
• Inventory Management in Distributions-Center Logistics, Vendepac, UK
��������������� �� !����"�#$����%����
Position: Senior Consultant Nationality: German Born: 1971
������������ $���<'1��=��'1�&�&&�( ��� �!�����"� � ����4� ( �������!�,,,�� � ����4�
8
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������������� ��!&�� ��' ��()#�*�+
��������� ��� ��!����� ��������������� ����������
����������� ��� ��!��������������������������� ���
������-����� ��� �����4����-������!�������� ���5�)��>7�����7������)�?@
� ����,������-������!��)A�)AB�;A��� ���� ������������A��?
� ��� ����>7���A�� �C@� �����������>� -������������ ������ ���4�����,��������� �������@
� 0�������>� -�����-������,������,��--� ��� ���4��� �������@�
� ���� ���>� ������� ���������������9-������� ���7�����7���@
� ������� ������-������!�������6�����
� �������4���������!
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
�� ;�� � � ���
�� A�� �,!�B�� ���� ����� ������7�����7��,�.�������� ��
�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��
4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�
�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������
�� 7��,�.�$� � ��
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
'
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
��� ����� ���������������� ���,
� )� � � ���7�����7��,�.��>77@
� D������ �������� ��4�� ���4������4�� ����,��� ��,� ��������� ��-��������-�� ��������.�?E��������,�.� ��? �-�������4�? ������ ������4� ������,��������4 � �������-����F /���. �123
� ������������� �� ���������4����� ������ ���-����� ������� �� ��������������������� �-���-����� ����� ���>������@��,� ����9������� ������ ��������� ���� ��� ���� ��4 ����4�������� �����/G���1=3
1nθ +
2nθ +
6nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
n hθ +
(���
�� ����� ���������� ��
���������� �����
� �����4����>- 9��6� ��@
�?
-� ��
�� ����� ���-�4 �� ��
�4�-��4������ �����
�������������� -�
�������-���� � � ��
�- �� -������-������
�?
!�������
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
.���� � ��"�!�$�������������� �������� ���
� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���
� ) � ���A��������;�����9-� ����� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �
� �%� �-������������ ���?��� ���>-�����%�������� ���@�� � ����� ���-�4 �� ��
� �<����������� � ��������-�����4��������
���� ���������/����#����
/#�,��6�#�95H��. ��3
� 0)1�+��$� ���
� 0)����������� ������ �
*
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
.���� � ��"�!�$�������������� �������� ���
� 7������ A�4 ��C�� D���. �� 4� ����� ������� ��F
�������� �� $����
/����������� ��� $����
!2 �������
/����#���� $���� ����� �� �� ����� � �-4���4 ���� ���� ���� �� ���-
�����-�� ������� ��� 5����������� � �� �� ��� 4���
����������-��I�$���
3���� ������ 4�$����� �� 4� �� ��� ���
�+��� ������� ��� 3�
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
�� ;�� � � ��
�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��
�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��
4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�
�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������
�� 7��,�.�$� � ��
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
J
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������� �������������� �������$����������������������� 15667�&�������+���� ���������������� ��������8
� 7���-��� ������ � �������5��9-�� ���� �
� ������� ��� ��� � 5��� � ��� ��� K ������ >��������� 7�����)�� � ��@� �-�����0����� � ���5�B-� �����������0����� � ��
� ��� ��� ��� ��������--� ��� ���� ��-������ ������� ������������� � ���>;)0A)@� �9-��� ���4����� ������� -���� � ������4��� � ��� ���>7)�)������9-���@� ���� ���5����4 ������H�����H����>7)�)@
� �����������6�,������ 0� ������-�4 �� ��� ��7 �� �������
� �-�����#�� ������ ��4 ����4����4�4����� ��� � �������������� ��������4�
� ; �������������� ���;��� ��� ����� �������4�6�;����4� � ���� ���������� ��
� ������6��9����������� ����.�������� �������
� ������������� ��
� ��������77��������4�� ��������������������;B�)�7C
Citation Analysis by year title=(neural AND net* AND (forecast* OR predict* O R time-ser* OR
time w/2 ser* OR timeser*) & title=(... ) and evaluated sales forecasting related point predi ctions
R2 = 0.9036
0
50
100
150
200
250
300
350
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
[year]
[cita
tions
]
0
5
10
15
20
25
30
35
ForecastSales ForecastLinear (Forecast)
Number of Publications by Business Forecasting Domain
10
21
52
5
32
51
83 General Business
Marketing
Finance
Production
Product Sales Electrical Load
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
����
.������ ������������������������ ���
� � �����1J&������ �������77�,���4�����-�4����4 ����������.�
� ���� � ��� ���L B-� � M�� ���L ������� ���� )--� ��� ����-�� � ����4���
� ; ��������)��������7�����7��,�.������������ ��������C
� ��������������� � �������� �����A���-����C
����
=
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
(�����������' ����� ����9� ��������
�77�����--� �4� �����-���� ;����4�A���� ���6��5BA�-�������C/N�� ��!�� � ��4����-���� M�3
Applied Forecasting Methods (all industries)
25%
8%
24%
35%
23%
9%
69%
23%
22%
6%
49%
7%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
Averages
Autoregressive Methods
Decomposition
Exponential Smoothing
Trendextrapolation
Econometric Models
Neural Networks
Regression
Analogies
Delphi
PERT
Surveys
[For
ecas
tinng
Met
hod]
[number replies]
$ ����� �� �����4�>��O��� ��@ � J�P
����� �����4�>��O��� ��@�� %8P
H�4�������� �����4�
>���O��� ��@�� %9P
� ������*��#������������� ��%&&�
� %'&�������������8� �4��� ��
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
�� ;�� � � ��
�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��
�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��
4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�
�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������
�� 7��,�.�$� � ��
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
2
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
9 �$� ��������������� �(-*-:;8
� ������5���������������������>�� ������ �������� ���������@
� )� � �������� �������-��9������ ���!�-���-� ����������������-����������� � ��������� � ��� ����-�4 �� �������
� �-��4!������4������5������ M��������4������ ����,4I�&& %&&��
� ��� � ���������
� �� ������������������ � ����5����-��9����-����.��,�����4���
� ��-� ���!�������I��&�&&&�&&&�&&&�� ����%&�&&&�������
� �� ����������-��&&����-���-���� ��!�K � ��
�& J H�����& �J H����������������-� �
.���������C�*&&��N� ���
*&�� �� ���>A��� -@�&�� �� ���5��&8 � �� ��������7�����6$��� ����
�& 1���>%*&&���M�A@�& 8���>&�%*���M@A����� ����-��4
��-����>A�@������#� �
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
� � ����
� ;�����-�4� �� ���4 �� -� ����0�������>��������6A ����1'8@
� ��� ��� ������������ ��������������7�����7��,�.�� ����� ���� ������� ��� ��
� �--� ��� �� � ����4���� ��� ��
� 0�������� ��4�������� ��-�� ���5�)� � � ��������� ������ 7����� �������������� ����A��� �������� �� ����������� ����� ������
��� ��� ����#�� ���������������
� 4 �������KB)#��)0Q!����� �� �������������-��� ������CCC
�����<�� ������������ ���
McCulloch / Pitts1943
Hebb1949
Rosenblatt1959
Minsky/Papert1969
Rumelhart/Hinton/Williams1986
Werbos1974
White1988
Kohonen1972
����������
���� !� ��������� ������� � ��������� ������������ �������3���������
1
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
.�� ���� � ����� �� �� /�������
� ;�� ��� ������� � ���� ��� � � ����77���� �-�� � � ��� ������
� 4��R� �� �������4!�)�SC
??
A�������N� ����
A������ M�� ��$� � ��
;�-��4��� �� ����>�@B��-���7�4�>�@
��4�-��4����6������4 K� �������-���7�4��
# � �� �������� �� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
�� ;�� � � ��
�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��
�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��
4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�
�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������
�� 7��,�.�$� � ��
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�&
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
neural_net = eval(net_name);
[num_rows, ins] = size(neural_net.iw{1});
[outs,num_cols] = size(neural_net.lw{neural_net.num Layers, neural_net.numLayers-1});
if (strcmp(neural_net.adaptFcn,''))
net_type = 'RBF';
else net_type = 'MLP';
end
fid = fopen(path,'w');
9 �$� �����(������� � �� ������� �� ���
���� � ���� ��� ����� ���,�.� ? ����� � � �� ����� ���,�.�
jjj
iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1
o2
oj
wi,1wi,2
wi,j
oi
ii ao =
jjj
iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1
o2
oj
wi,1wi,2
wi,j
oi
ii ao =
jjj
iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1
o2
oj
wi,1wi,2
wi,j
oi
ii ao =
1nθ +
2nθ +
6nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
n hθ +
��
�
�
�−= �
jijjii owo θtanh
9� ���� ��� ����+� �� ������ � ��� ������ �
� ��� ������,���� ��������
��4,������� ��� �� ����
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
(���� ���!����������������=�����>
9����������+������������ ������������
�& �&&�# �� ���7������, ����&&&&�������� ���� ��#� �
��-���>������@��A����� ���> ������@�5�B��-���>���� �@�7�����
�-��3!/���(���� ���!����������������
��-�������� ���>������ ������-�� ����� �����@�
)�� ��� �������� ���>���� ���@
� �������-������ ���T&E�U
� ��� 4������ ��!���� �� �����-���� ���������������
B��-�������� ���>� ����6��4��� ����������9 ���@
jjj
iji ownet θ−=� ( )ii netfa =
o1
o2
oj
ui
wi,1
wi,2
wi,j
oi
��
�
�
�−= �
jijjii owo θtanh
ii ao =
�4 �2 2 4netj
�1
�0.5
0.5
1
aj�f�netj �
, ��� ���"
?
��
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
7�4������� ���� $�0���B�;��BV�
�� ,� ���� �4 � 4���� �-������������� ����������
%� ����,� ����4� �-���
8� �44�� ������
'� �������������-��������4��������������������� ���/#�7)0Q������V�B�;C3
� 0�0�7�, �����9�� �-���-�����?
(���� ���!�������"�����/�����������
o2
o1
o3
w1,i
w2,i
w3,i
inputs weights outputinformation processing
i ij j jj
net w o θ= −� ( )ii netfa =��
�
�
�−= �
jijjii owo θtanh
1%1
@
0
6%A0
0%B@
C%60
1%1D6%A07@D 0%B@�7�0DC%60��?��)%101
)%101 B?� @%AAB
���= @%AAB>?� 6%CCCB oj
6%CCCB
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
���� �� �����9�� ������!���� ��
u5
u5
u6
u1
u2
u3
u4 u7
u8
u9
u10
u11
u14
U13
u12
… ……
…
Architecture of a Multilayer Perceptron���� Classic form of feed forward neural network!
Neurons un (units / nodes) ordered in Layersunidirectional connections with trainable weights wn,n
Vector of input signals x i (input) Vector of output signals oj (output)
w1,5
w8,12
w5,8
input-layer
o1
hidden-layers output-layer
X1
X2
X3
X4
o2
o3
!tanhtanhtanh Minowwwok
kii j
jjjikikjk ����
�
�
�−��
�
�
�−��
�
�
�−= � � � θθθ
��� ��� ������������
I����������,�.
�%
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
�� ;�� � � ��
�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��
�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��
4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�
�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������
�� 7��,�.�$� � ��
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
$� � ���� ��)07�7V��0B���W)�A���
�� �� � �� M��������� ����, �����4�� M�4�,� �����>�����������. ��@
%� ���,�� �����-�� A������> �4�-��4����K� �����@�>4����������������4�C@
8� ��,�4 A�-���� ������ �-������������������-�������
'� ���������������,����77����-���5��������������>�� ������6���O��� �������� ��@
*� #��.,�4 A�-���� ������������������,� ��������� �-�������
� 0�0�7�, �����9�� �-���-�����?
�������� ���/��������� ������ !���� ��
w1,4
w3,8
w4,9
w3,10
10
4
3
5
6
7
8
92
1 o1
o2
x2
x1
x3
123456789
10
Input-Vector
x
Output-Vectoro
Weight-Matrix
W1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
tTeaching-Output
3?
�8
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
����� �� �� /�������?�3�9�����E� ��
� � � � M� ��������� ����� �� B7��,� ��� ,O
�&
3=�&>
������ � ���
������ � ���
������ � ���
������ � ���
:*-��*�������
��4������ �� -� ����
��4������ �� -� ���%
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
3���������� ���?�).7�:����� �.����
� ������������������� 4 ���� ��������������
0
0
0
2
4
6
0
0
-4-2
0
2
4
-4
-2
0
24
-2.5
0
2.5
5
-4-2
0
2
4
-4
-2
0
24-4
-2
0
2
4
-4
-2
0
2
4
0
2
-4
-2
0
2
4
-4
-2
0
2
4
� ���.����� �4 �������4��-���������� �������� ��
� �����������
� ���-� M� � 9�4
� �����,�����-����4�����
��������-� ����I�����������
���������-� ����I�4��-�����������, �����,������
��� ���, ������������
�'
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
.�� ���� � ����� �� �� /�������
� ;�� ��� ������� � ���� ��� � � ����77���� �-�� � � ��� ������
� 4��R� �� �������4!�)�SC
??
A�������N� ����
A������ M�� ��$� � ��
;�-��4��� �� ����>�@B��-���7�4�>�@
��4�-��4����6������4 K� �������-���7�4��
# � �� �������� �� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��
4� ��-� �������77���������������� ��������4�
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�*
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���
� )77������ �������--�9 ����� /��� .6�� ������6N� ��1%�����3
� �������������--� ��� ������>���� ���@������ �� �--�9 ��� ��
� �� ������� �����������-�4 �� ���>� �� �� ���������������� ��4���@
� �� ������ �����-���-����
� ��4���F����X ��� ������� �������� �� ��C
� -������4����5��� �
� � � � M����O��� �������� ��
( ) httht xfy ++ += εˆ
��<� I�������������<�� > @�I�� ����6���� � ��������� ���xt = vector of observations in tet+h = independent error term in t+h
�� �������� ������$����=�> ����
( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy
1nθ +
2nθ +
6nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
n hθ +
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ���/���������/����#�����
��� 4 ���N �4�,�)--��������-����� ���;���
��
����
����
1nθ +
2nθ +
5nθ +
3nθ +
��
����
���
���
����
�
���
������
�
��
���
4nθ +
����
���������
��������� ��
�����
����� �� ������� ������FG��� ��� $����
��������� ��
������������ � ������ � �� ����� �
������� �
����� �� ��-� �� ���(��� �$�����
(���
!���� ����� � �� �� ������ �� ��
����.� � (���
#���� ��������� ����
��� �� ��
�J
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� #���������������� �������
#���������������� ������$����=�> ����
( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy
���� (� ��� � ��
� �� ������$������������=�> ��������(/<-H/� ����$�����$����� ��������I ����������(9�
� #�������+�����4��� ����������� �������� �����8
���� 3� ������
� ��� ������ �� �����?������ �������� �������������
��
����
����
1nθ +
2nθ +
5nθ +
3nθ +
��
����
���
���
����
�
���
������
�
��
���
4nθ +
����
1ˆ tanh tanh tanht kj ki ji t j j i kk i j
y w w w y θ θ θ+ −
� �� �� �= − − − � � � � � � � �
� � �
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���
� N� �� � ����� �� -������ ��� )77� ���� 5��9��-�����Y�/A�����J16V�4��2*3
� ? YYY���� #����� �����
����� �� �� ����� �� ��� ������� /����#����
�=
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����.���� � ���' � ��������/����#����
� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���
� �9-� ����!�A�4 �� ������)� � � ���$ ����� ���>����� �� �� ��@
� ���� �����$ ����� ���
� ���������$ ����� ��
� � ����$��4�$ ����� ��
� $��4�, ����44 � ����������� ���$ ����� ��
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���
� N� �� � ����� �� -������ ��� )77� ���� 5��9��-�����Y�/A�����J16V�4��2*3
� ����� �� ��� ��� ����� �**���� ��������� �� ���
� 7B�� ����� �� 4�-��4��� -�-����� �� 6� ������ �� ��������
� 7B�� ����� �� 4�-��4��� �B;�������$�B7��Z� �4CCC
� #(�:*3�9-.3*��!!�-��<��3�#(�*38
� �
� �
� �
�
�
�2
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� #���������������� ������� ' 9�� �����# ��������
#���������������� ������$����=�> ����
( )1 2 1 2 1ˆ ˆ ˆ, ,..., , , ,...,t t t n t t t t ny y y f y y y y+ + + − − − −=
���� (� ��� � ��
� ������������ ������$������������=�>
1nθ +
2nθ +
6nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
n hθ +
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��
4� ��-� �������77���������������� ��������4�
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�1
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� ���������� ������� (� �$�� ���9���
#���������������� ������$����=�> ����
( )1 2 1 2 1ˆ ˆ ˆ, ,..., , , ,...,t t t n t t t t ny y y f y y y y+ + + − − − −=
���� (� ��� � ��
� ������������ ������$������������=�>
� ���� �����3$�� � ��� ����������� ������$�� ��
���� 3� ������
� ��� ������ �� �����?������ ��������� ������������
1nθ +
2nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��
4� ��-� �������77���������������� ��������4�
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
%&
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� 9�� �������������9�� �������������
�����������������9���
( )1 2 3ˆ , , ,..., ny f x x x x=
1 1 2 2 3 3ˆ ...j t j t j n nj jy x w x w x w x w θ= + + + + −
1nθ +
2nθ +
5nθ +
3nθ +
4nθ +
���� (� ��� � ��
� #������ �������9�� ��������������9������
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��
�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��
4� ��-� �������77���������������� ��������4�
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
%�
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� *������� �������
�������� ������$����=�> ����
( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy
��
����
����
��
�
���
������
�
��
���
��
1 1 1 2 2 1 1ˆ ...t t tj t t j t t j t n t n j jy y w y w y w y w θ+ − − − − − − − −= + + + + −
���� (� ��� � ��
� ����� �������� ��� ������$�� ���
� #�����+�����4��� ����������� �������� �����8
���� 3� ������
� ��� ������ �� �����?������ �������� �������������
� �� ������ �� ������������ ��� �$� ������� ������� �� ����
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� ���������� ������� =������� �*��� �����������>
�� �������� ������$����=�> ����
( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy���� 3� ������
� ���� ������������� �������������
� �������� �$� ������� ������� �� �����
1
1ˆ tanht n
t i ij ji t
y y w θ− −
+=
� �= − �
��
%%
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� *�����9�� �������������
*��������������9���
( )1 2 3ˆ , , ,..., ny f x x x x=
1 1 2 2 3 3ˆ ...j t j t j n nj jy x w x w x w x w θ= + + + + −
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ������� �� ����������� ���� �� *�����9�� ��������������
��������9�� �����=*��� ��>����������9���
( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy1
1ˆ log
t n
t i ij ji t
y y w θ− −
+=
� �= − �
��
%8
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
9������� �����+��� ������������� ���
� ���9 � � ��������-���K� ������� ���9 ������4 ��� � ����������/&E�3E�/ ���3
� ��� ����6��4 ����������>&���%�?��&�� � ������4�4�/&&&��&&�&�?3
� ��� ������� >&�%8*E�?@
� ���9 � � ������B��-���K� ������ � ����� -�4 �� ������� ������������������ -
� ��� ����6��4 ����� -�4 �� ���������� -���������������� -�
� ��� ��� ����� ���>-� ���-�4 �� ���@�B0�-���� � ������������������� -C
� 7����������-���K� ������ ?
� 7��������B��-���K� ������ ?
���� -���#(�:*3��� ������� �� ������� 9��;�������� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
���������� ������������� �������9� ���
Forecasting Method
ObjektiveForecasting Methods
SubjektiveForecasting Methods
Time Series Methods
CausalMethods
Averages
Exponential Smoothing
Simple Regression
Autoregression ARIMA
Simple Regression
Multiple Regression
„Phrophecy“educated guessing…
Moving Averages
Naive Mehods
Simple ES
� ������
Seasonal ES
;��-���4�$��4���
�������������-�� ��
)����� ��
;��-�
A�0$
����������� Z���
7�����7��,�.�
7�����7��,�.�
Demand Planning PracticeObjektive Methods + Subjektive correction
7�����7��,�.��)0�
� � ����� ��������4�
� ������������4�
5�)7�������4���
� )�������5���
� 0����� ���?
%'
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
�� �9-� �����)!�$ ����� �����������
�� �9-� �����#!�$ ����� ����������� �����4��� ���
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����.���� � ����� *����/�������
� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���
� �9-� ����!����9�$�-- �������������S��M ��0 ��� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �
� ; �������������������!����� ���?��� ���>-�����%�������� ���
� �<����������� � ��������-�����4��������
���� ���������/����#����
/)�4�,��6����M���3
� 00@�+��$� ���
� !������ �,�B�����,
%*
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/����#�����.���� � �����' 3$�� �9���
� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���
� �9-� ����!������,���������� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �
� �%� �-������������ ���?��� ���>-�����%�������� ���@�� � ����� ���-�4 �� ��
� �<����������� � ��������-�����4��������
���� #�������� ���� �������9��� ����3$�� �
���$� ������ ��� ��������*��
�!��� ���� ������ �������*��
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
�� $ -��5�$ �.�� ��;����A� -����� ��
�� $ -��5�$ �.�� ��)�� ������������� ��
�� $ -��5�$ �.�� ��7��,�.�$� � ���5������� ��
4� ������������� ������7�����7��,�.�
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
%J
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
.������������������� ���9�������
� ;����A� -����� ��� ���� ��� 7���� M ������/&E�3���/ �E�3
� ��4��� ������77���� ������� 7���������7A�$���4���� 7����������;;�7���4���� 7����������;;�7��)Q�0�� 7��������B�$A�$���4��� ������� ���-����� ��� ��7�4���>)��������� ���@� ���������� �� ���7�4��
� $� � ��� �� � �� M ������,� �����>��,������Y@� $� � ��������4�>���.-�-��� �����4��?@� $� � ���-�������� ������� �������������4���>��������-- ��@
� )--� ��� ������7�����7��,�.���4��� ������� ��
� ������� ���� �� ��5��������4�4������
������;�� � ��� ��Z� ��9-�� S��,��4��
���9
������
�!
����
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/�����/��������.� ��!� !�������
� ;�[����4�;��\��
� B��� ������� ��Y�Q��C
� ;� �������� ��� ��Y�7BC
� ;� $��4 ���6�������� ��Y�7B�6�4�-��4��6�-�-����� ��C
� 7���� ��� ��Y�7���������� ���� ���������� ��C
� ���� ������������/&E�3���/ �E�3Y�#����BSC
� )--������4���� ������ ��Y�Q��C
� ������� ������,�������� ���5�-�-����� ��Y�� � ��4
� ?
���� #����� ���3������� �
%=
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
-� ������� �������������� �������� �,
� 7��������,�.������������������ M�4���
� ����������������4������
� ���, �����������4���4�� ������4 ������
� ���������������I����� ���� ������� ��� ����� ���-�4 �� ��Y
���� #����� ���3������� �
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/�����/������������ �� ���9�������
� ;�[����4�;��\��
� 7�������� �-�����4��Y�;�A�7;�C�� ����� ����)6A)��������C
� 7��������� 44�����4��Y�;�A�7;�C�� ��������������� ���>��,@
� 7�����������-�����4��Y�;�A�7;������--� ��� ��C
� ���������-��������������4����,�.�Y�YYY
� ��������������� ���Y�YYY
� ��� ��� �������� ����� ��� �� ������-���� ���������Y�$��� CCC
� ��� ��� �������� ��� ���������-�������Y�$��� ���4��� ��C
� ?
���� #����� ���3������� �
%2
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
/�����/���������� ���/���������#���� ��
� ;�[����4�;��\��
� ������ ��������4���, �����,����K�� 4�� �����Y�7B$�K)��;C
� ��4���5�������� ������-�� � ��Y�)�,�������� -���� � ������C
� ?
� ������ ������$� � ���)��� ���Y�#��.-�- BS��;#;�BS�?
� A������ ��� ������$� � ���)��� ���Y�;�A�7;�����4������C
� ���������������-- ��Y�Q���( ������� , ������-- ���� �� �C
� ?
���� #����� ���3������� �
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
�� $ -��5�$ �.�� ��;����A� -����� ��
�� $ -��5�$ �.�� ��)�� ������������� ��
�� $ -��5�$ �.�� ��7��,�.�$� � ���5������� ��
4� ������������� ������7�����7��,�.�
*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
%1
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
#� ����#����� ������������ ���
A��� ��;��� ������,��
� 0�������� ����4� �77�
� H77��H����77�
� HBB7�
� ?
����� �������,������A ��
� � �����4� 7�����N�.��A����� ����
� �A��������� ��
� �)������- ���� ��
� � 4- ��� )���4� 7�������� ���
� 7�������� A�4 ���
� 7�������� ���
� 7����A�,�
� A�4 ���A�
� 0������� ������� � ���
� 0 -��.���
� 7������
� ?
���� �������/������4<$��/�+����������� ����#� ����������� ����
���� ��33�; 0B������������ ��
� ;���������9-� �����
� �8 ���-�� � ��
� � � �� 4���
� ���9 4���
� ��� 4���
� ����,���� �������
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�������� ����#� ����� /�����#������������8
7�������� ��� �����������
7�������� ��� �� �9���
7�������� ��� �� �������
$�4 �������� ���
���� 77�
���� 77�A���
#� �����
A�4 ���
A�4 ��� A0B
)�$ ����!�7�������� A�4 �����7������������ � ���V��������7�������� %��7�������� $�4���A��;��$�4�
7���; ���� ������
7���� A����� ����
A�� ��4 ���4
)������� ����
N�4��������
X�������������������������, �4���
���������4�
�9-� ����X
)���4� ����
8&
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
����� �� ��� #� ����' :������������� ���
?
�)������- ���� ��
�A��������� ���;���� � �� �� ��
7���� N�.��A����� ��������A���
?
�)�
�A��
7����,�� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�� ���(���� ��
� *� �� �������+�� ��� 77�������� ���,��� ���,,,������ ������� ������ ��,,,�� � �������� V������,�� ����������)��77���,����-��):�
��-!66��-��������6-��6�����6�):������ #�Q�)�#BBSCCC�B�������Y�V��!�0��4��5���.��R7������� �� ��[
� J������ ������� ���? ��������������� ����7�����7��,�.��� ������C
� H#��( H���������#�� ������������ ��� �H��( ������� �����H���������������� ��� H�� ( H���������������� ��
� �� �� � �!�� � ������������������ )���� �� ���
� �����77��( �����7�����7��,�.���� ���� �77��5��77��( ������� �����5����-����7�����7��,�.���� ���
� ����������� 7�����7���!��H77���)77�5��B7�A��������� �� ����>������������ ?@� ������� ��!��#��5���������������C
� 7�,����-����,�����-�� ���� �����9-��������.��,�? ���E @
8�
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
������
�� ����4��� ������7�����7��,�.�
%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��
8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��
'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������
�� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��
�� )4���������5�; ��4������������7�����7��,�.�
�� ; ����� ��
�������������� ������ ��� ���������������� ���
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
��$�� ������ $�����.����$�� ����8
.����$�� ����
)77������������������ ����� ���-������>�<�C@
, ������-�-����� ��
�����4��������� ������4�4C
)77�����������4������������4��� ����4�� ��
�9-� ����������� ��C
0��������������� �����
�9-����� ���5� ���-���� ������)77�,� �������AB���#���>���� �������� ��� ��C@
�-������������������4 ������4�4��� ���
��$�� ����
)77������������������ ����� ���-������>�<�C@
, ������-�-����� ��
�����4��������� ������4�4C
)77�����������4������������4��� ����4�� ��
���4��� ��������� ���, �������� �������4��
��-�������4���0�-�� ���
� ������4���
���� ������4���
)�������� �� ��4���
� �����5����� -��������
���� -������-�����4
?
8%
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
2��� ���K��������������� �,
������
)77������������������ ����� ���-������>�<�C@
, ������-�-����� ��
�����4��������� ������4�4C
)77�����������4������������4��� ����4�� ��
�9-� ����������� ��C
0��������������� �����
N����,��������������!
77��������-�O�����, ������-� ���������--��C
��--�����������#)����������� �� ���������-�O����
���������������"� � ����4�
#*(.3#���!�!3�#��$���+��",,,�� � ����4�
,,,����������������.
�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������
�� �� (���� ��
#$����%����0�������)���� ���
����������� ��� ��������������������;�-����������������������� ������0����*'����������)��'QW�� ��4�S ��4��
$���<''�>&@�*%'�*182J=$���<''�>&@�*%'�*1812%�4 ���
$���<''�>&@=2'&�&J2��1���� ����9�<''�>&@�*%'�2''22*
��������,,,����������������.��� � ������"�������������.