Flytting Gjennomsnitt Formel I Sap

Hvordan SAP beregner flytte gjennomsnittlig pris MAP av material master. Hvis et materiale er gjenstand for flytende gjennomsnittspriskontroll, vil SAP-systemet beregne verdier for varebevegelser på følgende måte. Nytt antall Gammel Mengde Kvittering Mengde. Nytt Verdi Gammel Verdi Kvittering Mengde Kvittering Pris Kvitteringsprisenhet. Ny MAP Pris Ny verdi Ny Mengde Prisenhet i Material Master. Se følgende eksempler for bedre forståelse. Start med et materiale med MAP på 10 00, PO 100 stykker på 10 stk. 1. Første varekvittering. Lagerkontoen vil bli lagt opp med kvitteringsverdien basert på innkjøpsordreprisen. Leveret mengde PO-pris 10 stk. 10 stk. 100. Avregningsoppføringen blir postet til GR IR-clearingkontoen. Dr lagerkonto 100.Cr GR IR Clearingkonto 100.Total lager Antall 10, Total verdi 100, MAP 10 00.2 Andre varekvittering. Prisen i innkjøpsordre er endret til 12 00 stk i stedet for 10 00 stk. Lagerkontoen vil bli lagt opp med kvitteringsverdien basert på endret kjøpsordre pris e. Delivert antall PO-pris 10 stk. 12 stk. 120.Dr lagerkonto 120.Cr GR IR Clearingkonto 120. Siden prisen i innkjøpsordre er forskjellig fra gjeldende flytende gjennomsnittspris i materialmester, blir derfor den bevegelige gjennomsnittsprisen endret til 11 00.Tall lager 20, Sum verdi 220, MAP 11 00.3 Varekvittering Reversal. Lagerregnskapet krediteres med gjennomsnittlig kvitteringsverdi. Varekvittering Godkjenningsverdi Varer kvitteringskvantitet 10 stk 220 20 stk. 110.Dr GR IR Clearingkonto 110.Cr Lagerkonto 110.Total aksjekvantitet 10, Sum verdi 110, MAP 11 00,10 stykker ved 12 00 stk 120 00.Dr lagerkonto 10.Dr GR IR Clearingkonto 110.Cr Leverandørkonto 120.Total lager antall 10, Sum verdi 120, MAP 12 00. Gjennomsnittlig prisverdiberegning Når et materiale er gjenstand for flytende gjennomsnittspriskontroll, beregner systemet verdier for varebevegelser på følgende måte. Gjennomføring av gjennomsnittlig prisverdiberegning. For mer informasjon og eksempler på innlegg og verdieregninger for materialer Emne for å flytte gjennomsnittlig priskontroll, se. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognose. Innledning Som du kanskje antar, ser vi på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å begynne i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average-prognoser. Gjennomgående gjennomsnittlige prognoser Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror at de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at læreren din ville forutsi for neste testresultat. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett al Jeg kan gjøre det med vennene dine og dine foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig at du skal få noe i det 85 området du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for din selvfremmende til vennene dine, du overestimerer deg selv og regner med at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede som kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si, Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre feste og ikke ville vevge væsen over stedet og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere kan du få en høyere sc ore. Both av disse estimatene er faktisk å flytte gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved bruk av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men ved bruk av to dataperioder. Vi antar at alle disse menneskene bråker på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar test og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre det siste test Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du, er det mest nøyaktige. Varsle mens vi jobber Nå vender vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmede halv søster, kalt Whistle While Vi jobber Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 gjennom C11.Notice hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle våre mest Nylig prediksjon Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonsgyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt fo r hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene brukes til å lage Forutsigelsen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, når du foretar forutsetninger, merk at den første prediksjonen forekommer i periode m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnitt Funksjon Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt Koden følger Merk at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og en rekke historiske verdier Du kan lagre den i uansett arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods Som Single Deklarer og initialiserer variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim H istorisk størrelse som helhet. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. I den vektede gjennomsnittlige modellprognosestrategien 14 blir alle historiske verdier vektet med en faktor fra vektorgruppen i den univariate prognoseprofilen. Formulering for vektet flytende gjennomsnitt. Den vektede glidende gjennomsnittsmodellen lar deg vekten av nyere historiske data tyngre enn eldre data når du bestemmer gjennomsnittet Du gjør dette hvis nyere data er mer representative for hva fremtidig etterspørsel vil være enn eldre data. Systemet er derfor i stand til å reagere raskere på en endring i nivå. Nøyaktigheten av dette modellen avhenger stort sett av ditt valg av vektningsfaktorer Hvis tidsserien mønsteret ch angives, må du også tilpasse vektningsfaktorene. Når du oppretter en vektingsgruppe, skriver du vektningsfaktorene som prosentandel Summen av vektningsfaktorene må ikke være 100. Ingen prognoseprognose beregnes med denne prognosestrategien.