Séance de cours

Prévision de la demande : méthodes et modèles

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Dans cours

ME-419: Production management

Production management deals with producing goods sustainably at the right time, quantity, and quality with the minimum cost. This course equips students with practical skills and tools for effectively managing demand, supply, and implementing advanced anal ...

Description

Cette séance de cours couvre les méthodes et les modèles de prévision de la demande, y compris les approches quantitatives et qualitatives, les modèles causaux, l'analyse des séries chronologiques et la prévision des tendances. Il explore également lutilisation dExcel pour la prévision et lapplication du modèle Holt-hiver pour la tendance et la saisonnalité. La session se penche sur l'analyse de l'autocorrélation, la détection de la saisonnalité et les composantes des données de séries chronologiques, telles que les tendances et les tendances saisonnières. Des exercices pratiques sont fournis pour appliquer les concepts discutés, y compris la prévision de la demande en utilisant un lissage exponentiel avec la tendance et le modèle Holt.

Enseignant·e

Amin Kaboli

Dr. Amin Kaboli is an external lecturer for at the Mechanical Engineering Section at EPFL and teaches Production Management (ME-419), Continuous Improvement (ME-498) to graduate students and Digital Supply Chain, Innovation and Digitization, and Sustainable Change Leadership to business executives and managers at International Institute for the Management of Logistics and Supply Chain (IML). Amin supports many organizations ranging from Fortune 500 corporations to entrepreneurial firms and industries as diverse as Watch, Consumer Goods, Food and Beverage, MedTech, and Pharma. He obtained his Ph.D. in Manufacturing Systems & Robotics, specialized in Supply Chain Management from EPFL. You can watch his TEDx talk on “Leading Change Consciously” here. TEDx talk here.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Série temporelle

Concepts associés (32)

Prévision

La prévision est une . D'une façon générale, . Dans un sens plus restrictif, en épistémologie contemporaine, la prévision se distingue de la prédiction, qui est issue d'une loi ou théorie scientifique hautement confirmée ou corroborée, tandis que la prévision découle d'hypothèses ou de conjectures moins assurées. La prévisibilité et la prédictibilité désignent la possibilité que certains événements ou phénomènes soient prévus ou prédits à partir d'une hypothèse ou d'une théorie scientifique et de conditions initiales appropriées.

Prévision économique

La Prévision économique est l'estimation, généralement par des méthodes économétriques, des valeurs actuelles ou futures de grandeurs économiques. Elle est utilisée par exemple pour estimer l'évolution du PIB ou de l'inflation, et orienter les comportements d'investissement des entreprises ou la politique économique de la banque centrale et du gouvernement. La prévision économique est toujours incertaine, et aux estimations des valeurs futures sont toujours associés des intervalles de confiance.

Prévision météorologique

La prévision météorologique est une application des connaissances en météorologie et des techniques modernes de prises de données et d’informatique pour prévoir l’état de l’atmosphère à un temps ultérieur. L’histoire de la prévision du temps remonte aux temps immémoriaux avec les oracles et devins mais la science moderne date vraiment de la fin du et du début du . Elle s’est cependant affirmée depuis la Seconde Guerre mondiale alors que les moyens techniques comme le radar et les communications modernes ont rendu l’accès aux données plus rapide et plus nombreuses.

Prévision d'ensembles

vignette|En haut: Modèle déterministe du WRF pour la prévision de trajectoire de l'ouragan Rita en 2005. En bas : Dispersion des différents modèles utilisés par le National Hurricane Center pour la même tempête. La prévision d'ensembles est une méthode de prévision numérique du temps utilisé pour tenter de générer un échantillon représentatif des états futurs possibles d'un système dynamique. En effet, ni les observations, ni l'analyse, ni le modèle de prévision ne sont parfaits et la dynamique atmosphérique est très sensible, dans certaines conditions, à la moindre fluctuation.

Technology forecasting

Technology forecasting attempts to predict the future characteristics of useful technological machines, procedures or techniques. Researchers create technology forecasts based on past experience and current technological developments. Like other forecasts, technology forecasting can be helpful for both public and private organizations to make smart decisions. By analyzing future opportunities and threats, the forecaster can improve decisions in order to achieve maximum benefits.

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Séances de cours associées (64)

Gestion de la demande : méthodes de prévision

Couvre la gestion de la demande, les méthodes de prévision et l'analyse des tendances dans la gestion de la production.

Prévision de la demande : Initiation du modèle

Explore la prévision de la demande par le biais de l'initiation du modèle, y compris l'identification des tendances, les composantes saisonnières et la détermination du niveau de base, afin de valider et de surveiller les erreurs de prévision.

Méthodes de prévision de la demande

Explore les étapes de prévision de la demande et le modèle Holt-Winter pour l'analyse des séries chronologiques.

Choix du modèle et prévision

Explore le choix des modèles, les prévisions et les techniques de prévision dans l'analyse des séries chronologiques.

Prévision & Mémoire longue: Séries chronologiques

Explore les méthodes de prévision et la mémoire longue dans l'analyse des séries chronologiques.

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Concepts associés (32)

Prévision

Prévision économique

Prévision météorologique

Prévision d'ensembles

Technology forecasting

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