<br> סיכום
בתחומים רבים של ניהול שרשרת האספקה, שיטות אנליטיות מייצרות הערכות עם "עשרונים טורדניים"; למשל, הערכות ביקוש ותכנון ייצור. השיטה המסורתית להעלמת מספרים עשרוניים מטרידים היא עיגול. עם זאת, זה גם גורם לאובדן מידע קריטי, הסכום המצטבר, שלעתים קרובות יכול להמעיט או להפריז בעומס העבודה על הפירמה. שיטת העיגול המתגלגל מגדירה את אובדן המידע הזה ב-1. בלוג זה מדגים את חשיבותה של שיטה זו וכיצד לחשב אומדני מספרים שלמים משופרים אלו.
מבוא
בזמן הבילוי עם ה"מנצ'קינס" (הנכדים) ברור מדוע מתייחסים למספרים השלמים החיוביים (אולי עם אפס) כמספרים הטבעיים; הספירה היא אינטואיטיבית. אותה נוחות מתרחשת בניהול שרשרת האספקה. אם שיטת חיזוי סדרת הזמן מנבאת ביקוש יומי של 3.1, 4.2 ו-2.3 - ההעדפה שלנו הופכת להיפטר מאותם עשרונים טורדניים. אם ה תוכנית מוצר אומר שהייצור היומי צריך להיות 2.9, 3.1 ו-1.7, יש לנו אותה תחושה. השאלה היא כיצד ניתן לבטל את העשרוניות, כאשר הטוב ביותר מוגדר כמזעור כמות המידע שאבד.
השיטה המסורתית היא לעגל כל ערך בודד למספר שלם ולהנחה ש"טעויות העיגול" יתאזנו. עם זאת, זה לא תמיד נכון. בטבלה 1 יש 14 ימים של אומדני ביקוש לשלושה מוצרים (מוצר 1, 2 ו-3). אומדני הביקוש בפועל נמצאים בעמודות שתיים, שלוש וארבע. סכום הדרישות עבור כל מוצר (53.1, 50.0 ו-48.7) מסופק בשורה הבאה אחריה. הדרישות המעוגלות נמצאות בעמודות חמש עד שבע והסך הכל שלהן נמצא בשורה הבאה אחרונה (50, 51, 52). השורה האחרונה מציגה את הפירוט בין סכום האומדנים בפועל לבין סכום האומדנים המעוגלים. יש הבדל גדול בין מוצר 1 (3.1) למוצר 3 (-3.3).
מה שאנחנו צריכים זו שיטת "עיגול" שתוחמת את ההפרש בסכומים המצטברים ל-1 ומבטיחה שהסכום המצטבר של הערכים המעוגלים גדול מהסכום המצטבר של הערכים בפועל. זה נקרא "עיגול מתגלגל". בלוג זה מספק אלגוריתם לעיגול מתגלגל. זה חלק מהסדרה על כלי מדעי הנתונים של המסחר.
כלים של למידת מכונה ומדעי נתונים: הבדל מסדר ראשון
כלים למקצוע: כיצד להשוות / לשלב סדרות זמן מגוונות - "התנורמלות"
כלים בתחום מדעי הנתונים: הדמיית מחשב מונטה קרלו
היסודות של רולינג עיגול
נתחיל בדוגמה של סכום מצטבר. בטבלה 2 יש את אומדן הביקוש למוצר 1 ואת הסכום המצטבר לאומדן בפועל ומספר שלם. עמודה 3 היא המצטבר בפועל. יום 1 הוא אומדן הביקוש ליום 1. יום 2 הוא הסכום המצטבר מיום 1 (3.1) בתוספת אומדן הביקוש ליום 2 (4.2) שהוא 7.3. יום 3 הוא 7.3 + 2.3 = 9.6 עמודה 4 היא הסכום המצטבר לאומדני המספרים השלמים. יום 3 (9) = 7+2. העמודה האחרונה היא הדלתא בין כל סכום מצטבר עבור כל יום. עבור יום 4, ערך הדלתא הוא -0.7 = 15.0 - 15.7. התבונן בגודל ההולך וגדל של הדלתא.
באיזה אלגוריתם אנו משתמשים כדי ליצור אומדנים שלמים כאשר הסכום המצטבר של אומדן השלם תמיד גדול או שווה לסכום המצטבר של המציאות, וגודל הדלתא לעולם אינו גדול מ-1? טבלה 3 מדגים אלגוריתם זה.
- יום 1, אומדן הסיבוב המתגלגל הוא התקרה (עיגול למעלה), כאן 3.1 הסכום המצטבר של אומדני המספרים השלמים ליום 1 הוא 4.
- יום 2, נוסיף את ערך הרצפה של האומדן בפועל (4.2 4) לאומדן המצטבר נכון ליום 1 (4) שנותן לנו 8 (=4+4). אם ערך זה גדול או שווה לסכום המצטבר בפועל עבור יום 1 (שהוא 7.3), אז נבחר את ערך הרצפה ואת אומדן העיגול המתגלגל עבור יום 2. אם לא, אזי נעשה שימוש באומדן התקרה.
- יום 3, 2(קומה) + 8 (סכום מצטבר שלם) = 10, כלומר >= 9.6 (סכום מצטבר בפועל), בחר קומה (2).
- יום 6, 3 (קומה) + 20 (סכום מצטבר שלם) = 23, שהוא < 23.1 (סכום מצטבר בפועל), בחר תקרה (4) לשימוש כאומדן סיבובי ליום 6.
שים לב בעמודה האחרונה של טבלה 3, כל הערכים חיוביים וכולם נמוכים או שווים ל-1.
אלגוריתם חלופי מודגם בטבלה 4. שלב 1 הוא חישוב ערך התקרה עבור הסכום המצטבר בפועל (הצג בעמודה 4). אומדן העיגול המתגלגל (עמודה 5) הוא ההפרש בין תקרת הסכום המצטבר בפועל (עמודה 4) להיום לאתמול. אומדן הסיבוב ליום 4 (6) הוא תקרה לסכום מצטבר יום 4 (16) פחות תקרת הסכום המצטבר ליום 3 (10); 6 = 16-10. ב-APL2 הקוד הוא "Z1←¯2- /0,⌈+X".
סיכום
בתחומים רבים של ניהול שרשרת האספקה, שיטות אנליטיות מייצרות הערכות עם "עשרונים טורדניים". למשל, הערכות ביקוש ותכנון ייצור. השיטה המסורתית להעלמת מספרים עשרוניים מטרידים היא עיגול. עם זאת, הדבר גורם גם לאובדן מידע קריטי; הסכום המצטבר יכול לעתים קרובות להמעיט או להפריז בעומס העבודה על הפירמה. שיטת העיגול המתגלגל מגדירה את אובדן המידע הזה ב-1.
נהנית מהפוסט הזה? הירשם או עקוב אחר ארקיווה Linkedin, טויטר, ו פייסבוק לעדכוני בלוג.
מקור: https://blog.arkieva.com/data-science-tools-of-the-trade-rounding-decimals/
