ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Forecasting OPS 370.
Advertisements

Operations Management Forecasting Chapter 4
Forecasting Demand ISQA 511 Dr. Mellie Pullman.
Forecasting 5 June Introduction What: Forecasting Techniques Where: Determine Trends Why: Make better decisions.
Class 20: Chapter 12S: Tools Class Agenda –Answer questions about the exam News of Note –Elections Results—Time to come together –Giants prove that nice.
1 Forecasting BA 339 Mellie Pullman. What is a Forecast? What and why might we wish to forecast?What and why might we wish to forecast?
CHAPTER 3 Forecasting.
Chapter 13 Forecasting.
Operations Management R. Dan Reid & Nada R. Sanders
© 2007 Pearson Education Forecasting Chapter 13. © 2007 Pearson Education Demand Patterns  Time Series: The repeated observations of demand for a service.
Operations Management Forecasting Chapter 4
© 2004 by Prentice Hall, Inc., Upper Saddle River, N.J Operations Management Forecasting Chapter 4.
4 Forecasting PowerPoint presentation to accompany Heizer and Render
Chapter 11 Solved Problems 1. Exhibit 11.2 Example Linear and Nonlinear Trend Patterns 2.
T T18-06 Seasonal Relatives Purpose Allows the analyst to create and analyze the "Seasonal Relatives" for a time series. A graphical display of.
2. Forecasting. Forecasting  Using past data to help us determine what we think will happen in the future  Things typically forecasted Demand for products.
Slides 13b: Time-Series Models; Measuring Forecast Error
ISQA 459/559 Advanced Forecasting Mellie Pullman.
Winter’s Exponential smoothing
13 – 1 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Forecasting 13.
Sales Management Sales Forecasting Topic 13. Sales Forecasting What is it? Why do it? Qualitative vs Quantitative Goal = Accuracy Commonly Done by Marketing.
The Importance of Forecasting in POM
IES 371 Engineering Management Chapter 13: Forecasting
Production Planning and Control. 1. Naive approach 2. Moving averages 3. Exponential smoothing 4. Trend projection 5. Linear regression Time-Series Models.
CHAPTER 3 FORECASTING.
© 2006 Prentice Hall, Inc.4 – 1 Forcasting © 2006 Prentice Hall, Inc. Heizer/Render Principles of Operations Management, 6e Operations Management, 8e.
Forecasting OPS 370.
ד"ר שי רוזנס 1. Capacity Requirements Planning (CRP) מודול ממערכת ה MRP המשמש לתכנון קיבולת ייצור והמזהה עומסים הגרמים מתכנון ההזמנות (planned order releases.
3-1Forecasting. 3-2Forecasting FORECAST:  A statement about the future value of a variable of interest such as demand.  Forecasts affect decisions and.
Chapter 4 Forecasting Production Planning Overview  What is forecasting?  Types of forecasts  7 steps of forecasting  Qualitative forecasting.
Forecasting Professor Ahmadi.
Forecasting MD707 Operations Management Professor Joy Field.
DSc 3120 Generalized Modeling Techniques with Applications Part II. Forecasting.
1 DSCI 3023 Forecasting Plays an important role in many industries –marketing –financial planning –production control Forecasts are not to be thought of.
MBA.782.ForecastingCAJ Demand Management Qualitative Methods of Forecasting Quantitative Methods of Forecasting Causal Relationship Forecasting Focus.
To Accompany Krajewski & Ritzman Operations Management: Strategy and Analysis, Seventh Edition © 2004 Prentice Hall, Inc. All rights reserved. Forecasting.
Forecasting February 26, Laws of Forecasting Three Laws of Forecasting –Forecasts are always wrong! –Detailed forecasts are worse than aggregate.
To Accompany Ritzman & Krajewski, Foundations of Operations Management © 2003 Prentice-Hall, Inc. All rights reserved. Chapter 9 Demand Forecasting.
HW1 Q5: One Possible Approach First, let the population grow At some point, start harvesting the growth –Annual catch = annual growth In year 30, catch.
Irwin/McGraw-Hill  The McGraw-Hill Companies, Inc Forecasting Chapter 11.
Time-Series Forecasting Overview Moving Averages Exponential Smoothing Seasonality.
Forecasting. 預測 (Forecasting) A Basis of Forecasting In business, forecasts are the basis for budgeting and planning for capacity, sales, production and.
© 2007 Pearson Education Forecasting Chapter 13. © 2007 Pearson Education How Forecasting fits the Operations Management Philosophy Operations As a Competitive.
Welcome to MM305 Unit 5 Seminar Prof Greg Forecasting.
McGraw-Hill/Irwin Copyright © 2007 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. 3 Forecasting.
Forecasting Demand. Forecasting Methods Qualitative – Judgmental, Executive Opinion - Internal Opinions - Delphi Method - Surveys Quantitative - Causal,
© 2007 Pearson Education Forecasting Chapter 13. © 2007 Pearson Education Designing the Forecast System  Deciding what to forecast  Level of aggregation.
To Accompany Krajewski & Ritzman Operations Management: Strategy and Analysis, Sixth Edition © 2002 Prentice Hall, Inc. All rights reserved. Chapter 12.
Chapter 4 Forecasting. Ch. 4: What is covered? Moving AverageMoving Average Weighted Moving AverageWeighted Moving Average Exponential SmoothingExponential.
4 - 1 Course Title: Production and Operations Management Course Code: MGT 362 Course Book: Operations Management 10 th Edition. By Jay Heizer & Barry Render.
To Accompany Ritzman & Krajewski, Foundations of Operations Management © 2003 Prentice-Hall, Inc. All rights reserved. Chapter 9 Forecasting.
Forecasting is the art and science of predicting future events.
CHAPTER 12 FORECASTING. THE CONCEPTS A prediction of future events used for planning purpose Supply chain success, resources planning, scheduling, capacity.
3-1Forecasting CHAPTER 3 Forecasting McGraw-Hill/Irwin Operations Management, Eighth Edition, by William J. Stevenson Copyright © 2005 by The McGraw-Hill.
3-1Forecasting William J. Stevenson Operations Management 8 th edition.
13 – 1 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Forecasting 13 For Operations Management, 9e by Krajewski/Ritzman/Malhotra.
To accompany Krajewski & Ritzman Operations Management: Strategy and Analysis, Fourth Edition  1996 Addison-Wesley Publishing Company, Inc. All rights.
Assignable variation Deviations with a specific cause or source. forecast bias or assignable variation or MSE? Click here for Hint.
13 – 1 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Forecasting 13 For Operations Management, 9e by Krajewski/Ritzman/Malhotra.
3-1Forecasting Weighted Moving Average Formula w t = weight given to time period “t” occurrence (weights must add to one) The formula for the moving average.
TIME SERIES MODELS. Definitions Forecast is a prediction of future events used for planning process. Time Series is the repeated observations of demand.
Welcome to MM305 Unit 5 Seminar Dr. Bob Forecasting.
Welcome to MM305 Unit 5 Seminar Forecasting. What is forecasting? An attempt to predict the future using data. Generally an 8-step process 1.Why are you.
Chapter 17 Forecasting Demand for Services
Forecasting A. A. Elimam The presentation covers the quantitative material in Chapter 10 - Forecasting. The graphic is from Figure 10.1 on the components.
Forecasting Elements of good forecast Accurate Timely Reliable
assignable variation Deviations with a specific cause or source.
FORECASTING 16-Jan-19 Dr.B.Sasidhar.
Forecasting Plays an important role in many industries
FORECASTING 11-Dec-19 Dr.B.Sasidhar.
Presentation transcript:

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 1 שיטות חיזוי ככלי לתכנון לוגיסטי ד"ר שי רוזנס

כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת בשנת 1968 שוויץ החזיקה 65% מנתח שוק העולמי נתח השוק גדל בהתמדה וביציבות במשך 60 שנה וזאת עקב תהליך של שיפור מתמיד בשעונים. עליך לערוך תחזית בשנת 1968 על נתח השוק בשנת בעיה

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 12:05 10% יפן נכנסה לתחרות עם טכנולוגיה חדשה שעון קוורץ אלקטרוני. בשנת 1978 נתח השוק של יפן היה 33%. שוויץ הגיבה בפיתוח טכנולוגי של שעוני קוורץ שווצריים. פתרון

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת תהליך של חיזוי אירוע עתידי. מניח את היסודות להחלטות עסקיות בתחומים : –ייצור מוצרים ושירותים. –מלאי. –כח אדם. –תשתיות ומתקנים. המכירות יהיו 200 מיליון $! תחזית מהי?

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת אמדנים - חיזוי זמני ביצוע לפקודות עבודה זמני הגעה מספקים עלויות מושקעות בפועל שעות עבודה מושקעות בפועל אחוזי פחת רכש צפוי כמות נדרשת לאספקה כמות נמכרת

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת גישה מדעית לביצוע תחזית הגדרת הבעיה חיפוש מידע פורמולציה תכנון הניסוי ביצוע הניסוי ניתוח תוצאות תקפות ? תחזוקה המערכת בבקרה ? המשך להשתמש כן לא

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת כאשר ההתנהגות יציבה וקיים מידע היסטורי. –מוצרים קיימים. –טכנולוגיה עכשווית. שימוש במודלים מתמטיים. דוגמה: תחזית מכירות של טלביזיות צבעוניות. שיטות כמותיות כאשר המצב אינו ברור ולא קיים מידע. –מוצר חדש. –טכנולוגיה חדשנית. שימוש באינטואיציה וניסיון. דוגמה: תחזית מכירות של מוצר חדש. שיטות איכותיות גישות תחזית

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת שיטות תחזית איכותיות הערכה משולבת של אנשי המכירות שיטת דלפיסקרי שוק הגישה הנאיוית שיפוט ההנהלה הבכירה שיטות איכותיות

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת מודל נאיבי תחזית F(t)תצפית O(t)תקופה (t) ?7

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת מעורבות של קבוצת מנהלים בכירים מצומצמת. שילוב של ניסיון ניהולי עם מודלים סטטיסטיים. תגובה מהירה יחסית. חסרון: חשיבה לא עצמאית. שיפוט הנהלה בכירה

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת עקרונות תהליך אינטרקטיבי. חשיבה עצמאית. מקבלי החלטות מגיבים צוות גישת דלפי

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת התהליך כל איש מכירות חוזה את המכירות באזורו. סיכום כל המכירות ברמה ארצית ועולמית. נקודות מרכזיות איש המכירות מכיר את הציבור שלו. המגמה תהיה אופטימית. הערכה משולבת של אנשי המכירות

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת התהליך תשאול מובנה של הלקוחות על תוכניות הקניה. ניתוח סטטיסטי של תוצאות הסקר. נקודות מרכזיות לעיתים קיים פער בין דברי הלקוח למעשיו. קיים קושי בניסוח השאלות. כמה שעות תגלוש באינטרנט בשבוע הבא? סקרי שוק

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת שיטות תחזית כמותיות סדרות עתיות ממוצע נעהתנהגות מגמתיתהחלקה מעריכיתרגרסיה ליניארית התנהגות סיבתית שיטות כמותיות

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת התנהגות סיבתית - רגרסיה ליניארית מתי ניתן ליישם? מידע היסטורי קיים. קיים קשר בין גורמים פנימיים או חיצוניים לנשוא התחזית.

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Dependent variable Independent variable X Y Regression equation: Y = a + bX Causal Methods Linear Regression

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת סדרות עתיות Time Series Methods תחזית המתבססת על נתוני עבר בלבד. –הנחת הבסיס: הגורמים שהשפיעו בעבר ישפיעו בהווה ובעתיד. מידע. –מתקבל ע"י תצפיות במרווחי זמן קבועים. דוגמה: שנה:12345 מכירות:

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Time Demand Time Trend Random movement Demand Seasonal pattern Demand Time Cycle Trend with seasonal pattern מרכיבי ההתנהגות מגמה מחזוריות עונתיות מגמה עם עונתיות אקראיות

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Measures of Forecast Error E t = D t - F t Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Measures of Forecast Error E t = D t - F t  |E t | n Et2nEt2n CFE =  E t  = MSE = MAD = MAPE =  [ |E t | (100) ] / D t n  (E t - E ) 2 n - 1 Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % Measures of Error Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % CFE = - 15 Measures of Error Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % CFE = - 15 Measures of Error E = = Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % MSE = = CFE = - 15 Measures of Error E = = Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % MSE = = CFE = - 15 Measures of Error E = =  = 27.4 Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % MSE = = CFE = - 15 Measures of Error MAD = = E = =  = 27.4 Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % MSE = = CFE = - 15 Measures of Error MAD = = MAPE = = 10.2% 81.3% 8 E = =  = 27.4 Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Absolute Error AbsolutePercent Month,Demand,Forecast,Error,Squared,Error,Error, tD t F t E t E t 2 |E t |(|E t |/D t )(100) % Total % MSE = = CFE = - 15 Measures of Error MAD = = MAPE = = 10.2% 81.3% 8 E = =  = 27.4 Choosing a Method Forecast Error

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Week 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals |||||| Actual patient arrivals Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Patient WeekArrivals Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Week Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals |||||| Patient WeekArrivals F 4 = Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Patient WeekArrivals F 4 = Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Patient WeekArrivals F 4 = Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Week Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals |||||| Patient WeekArrivals F 5 = Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Actual patient arrivals 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Patient WeekArrivals F 5 = Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Week 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Time Series Methods Simple Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Week 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Weighted Moving Average Assigned weights t 0.70 t t Time Series Methods Weighted Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Weighted Moving Average Assigned weights t 0.70 t t F 4 = 0.70(411) (380) (400) Time Series Methods Weighted Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Weighted Moving Average Assigned weights t 0.70 t t F 4 = Time Series Methods Weighted Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Weighted Moving Average Assigned weights t 0.70 t t F 4 = 404 F 5 = Time Series Methods Weighted Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת 450 — 430 — 410 — 390 — 370 — Patient arrivals Week |||||| Actual patient arrivals 3-week MA forecast 6-week MA forecast Weighted Moving Average Assigned weights t 0.70 t t F 4 = 404 F 5 = 411 Time Series Methods Weighted Moving Averages

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת QuarterYear 1Year 2Year 3Year Total Average Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת QuarterYear 1Year 2Year 3Year Total Average Seasonal Index = Actual Demand Average Demand Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת QuarterYear 1Year 2Year 3Year Total Average Seasonal Index = = Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת QuarterYear 1Year 2Year 3Year 4 145/250 = Total Average Seasonal Index = = Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 QuarterAverage Seasonal Index 1( )/4 = Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 QuarterAverage Seasonal Index 1( )/4 = ( )/4 = ( )/4 = ( )/4 = 0.50 Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 QuarterAverage Seasonal IndexForecast 1( )/4 = ( )/4 = ( )/4 = ( )/4 = 0.50 Projected Annual Demand = 2600 Average Quarterly Demand = 2600/4 = 650 Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 QuarterAverage Seasonal IndexForecast 1( )/4 = (0.20) =130 2( )/4 = ( )/4 = ( )/4 = 0.50 Projected Annual Demand = 2600 Average Quarterly Demand = 2600/4 = 650 Time Series Methods Seasonal Influences

ד"ר שי רוזנס כל הזכויות שמורות © מבלי לפגוע באמור לעיל, אין להעתיק, לצלם, להקליט, לשדר, לאחסן מאגר מידע, בכל דרך שהיא, בין מכאנית ובין אלקטרונית או בכל דרך אחרת כל חלק מהמצגת Quarter Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 145/250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = /250 = /300 = /450 = /550 = 0.39 QuarterAverage Seasonal IndexForecast 1( )/4 = (0.20) =130 2( )/4 = (1.30) =845 3( )/4 = (2.00) =1300 4( )/4 = (0.50) =325 Time Series Methods Seasonal Influences