Son döneme ağırlık veren basit tahmin
Gelecek ayın talebini tahmin ederken tüm geçmiş dönemlere eşit ağırlık vermek yerine yakın dönemlere daha çok güvenmek mantıklıdır. Üstel düzeltme talep tahmini bunu tek bir katsayıyla (α) yapar. Araç geçmiş talep serisini ve α değerini alır; sonraki dönem tahminini, ortalama mutlak hatayı (MAE), MAPE’yi ve dönem dönem tahmin tablosunu verir.
Formül: F(t+1) = α·D(t) + (1 − α)·F(t). Burada D gerçekleşen talep, F önceki tahmindir. İlk tahmin, ilk gerçek değere eşitlenir. α büyüdükçe tahmin son gözleme daha hızlı tepki verir; küçüldükçe seri daha yumuşak izlenir. Genellikle 0,1 ile 0,3 arası değerler denenir.
Örnek: Talep serisi 120, 132, 128, 140, 135, 150, 148, 160 ve α = 0,3 olsun. İkinci dönem tahmini 120’dir. Üçüncü dönem için 0,3 × 132 + 0,7 × 120 = 123,6 bulunur. Seri bu şekilde ilerleyerek sekizinci dönemde 140,14’e ulaşır ve bir sonraki dönem tahmini 0,3 × 160 + 0,7 × 140,14 ≈ 146,1 adet olur. MAPE yaklaşık yüzde 8,6’dır.
Planlama uzmanları, perakende ve üretimde stok yöneticileri kısa vadeli talebi öngörmek için bu yöntemi kullanır. Sınırı şudur: seri belirgin bir trend ya da mevsimsellik taşıyorsa yöntem geriden gelir; bu durumda Holt-Winters gibi gelişmiş yöntemler tercih edilmelidir. Farklı α değerlerini deneyip en düşük hatayı veren katsayıyı seçmek iyi bir yoldur.
Tahminin sonrasında stok hesabı için servis seviyesi hesaplama, satış tarafında ileriye dönük plan için satış tahmini hesaplama, ağırlıklı yaklaşım için ağırlıklı ortalama hesaplama sayfasına bak.