ERPNext tiếng Việt
Báo cáo

Dự báo bằng phương pháp san bằng mũ (Exponential Smoothing)

Tài liệu ERPNext tiếng Việt: Dự báo bằng phương pháp san bằng mũ (Exponential Smoothing)

Vào báo cáo từ: Trang chủ > Sản xuất > Báo cáo > Dự báo.

Dự báo sản xuất

Báo cáo tính dự báo bằng phương pháp san bằng mũ, dựa trên dữ liệu quá khứ của đơn bán hàng, hóa đơn bán hàng, phiếu xuất kho hoặc báo giá. Công thức như sau:

Công thức dự báo

Hệ thống dự báo cho từng kỳ, rồi dùng chính dự báo đó để dự báo kỳ kế tiếp.

Phương pháp san bằng mũ hoạt động thế nào

Ví dụ dự báo

Ví dụ trên dùng dữ liệu đơn bán hàng theo từng tháng trong một năm.

  1. Dự báo của kỳ đầu tiên bằng trung bình các kỳ có đơn hàng.
  2. Từ kỳ thứ hai, lấy chênh lệch giữa tổng đơn hàng thực tế và giá trị dự báo của kỳ trước. Đây là sai số dự báo.
  3. Nhân sai số với Hằng số san bằng (Smoothing Constant), một số từ 0 đến 1. Mặc định là 0,3.
  4. Cộng kết quả vào dự báo của kỳ trước. Ta được dự báo của kỳ sau.

Ví dụ với hằng số 0,3 và đơn hàng 3 tháng đầu là 100, 120, 90:

  • Dự báo tháng 1 = (100 + 120 + 90) / 3 = 103,33.
  • Dự báo tháng 2 = 103,33 + 0,3 × (100 - 103,33) = 102,33.
  • Dự báo tháng 3 = 102,33 + 0,3 × (120 - 102,33) = 107,63.

Cách dùng các bộ lọc

  1. Công ty (Company): dự báo cho một công ty cụ thể.
  2. Từ ngày và Đến ngày: khoảng thời gian cần dự báo. Mặc định từ hôm nay đến một năm sau.
  3. Dựa trên chứng từ (Based On Document): mặc định là Đơn bán hàng. Bạn có thể chọn Hóa đơn bán hàng, Phiếu xuất kho hoặc Báo giá.
  4. Dựa trên (Based On): hiển thị dự báo theo Số lượng (Qty) hoặc Số tiền (Amount).
  5. Dựa trên dữ liệu (theo năm) (Based On Data): số năm dữ liệu quá khứ dùng để dự báo. Chọn 3, 6 hoặc 9. Mặc định là 3.
  6. Chu kỳ (Periodicity): xem theo Tháng, Quý, Nửa năm hoặc Năm. Mặc định là Năm. Với chu kỳ Tháng, báo cáo chỉ hiện các tháng từ ngày bắt đầu trở đi cho dễ nhìn.
  7. Hằng số san bằng (Smoothing Constant): từ 0 đến 1, bước 0,1. Mặc định là 0,3.
  8. Mã mặt hàng (Item Code) và Kho hàng (Warehouse): tùy chọn, để thu hẹp dữ liệu.

Trong trang này