Verschieben Durchschnittliche Formel In Sap




Verschieben Durchschnittliche Formel In SapGrundsatzlich werden alle Rohstoffe (ROH), Ersatzteile (ERSA), gehandelte Waren (HAWA) usw. als gleitender Durchschnittspreis (MAP) zugewiesen, weil die Bestande dieser Materialien genau zu bewerten sind. Diese Materialien unterliegen den Kaufpreisschwankungen regelma?ig. Unternehmen verwenden generell gleitenden Durchschnitt auf gekauften Materialien mit geringen Kostenfluktuationen. Es ist am besten geeignet, wenn das Element leicht erhaltlich ist. Die Auswirkungen auf die Margen werden minimiert, was die Notwendigkeit einer Varianzanalyse reduziert. Daruber hinaus ist der Verwaltungsaufwand gering, da keine Kostenschatzungen aufrechterhalten werden. Die Kosten spiegeln Abweichungen wider, die den tatsachlichen Kosten naher sind. Die Halbzeuge (HALB) und Fertigprodukte (FERT) werden mit dem Standardpreis aufgrund des Produktkalkulationswinkels bewertet. Sollten diese MAP-gesteuert werden, so wurde die Fertig - / Halbfertigproduktbewertung aufgrund von Dateneingangsfehlern bei der Ruckspulung von Material und Arbeit, Produktionsineffizienzen (hohere Kosten) oder Effizienz (niedrigere Kosten) fluktuieren. Dies ist keine Standard-Buchhaltung und Kalkulation Praxis. Siehe OSS-Hinweis 81682 - Pr. Contr. V fur Halb - und Fertigprodukte. SAP empfiehlt, den Standardpreis fur FERT und HALB zu verwenden. Wenn der tatsachliche Preis fur die Bewertung erforderlich ist, verwenden Sie die Funktionen des Material-Ledgers, indem ein periodischer Ist-Preis erstellt wird, der realistischer ist. z. B. Wie SAP den gleitenden Durchschnittspreis exportiert Wareneingang zur Bestellung Saldo auf Handmenge Wareneingangsmenge Saldo auf Handwert Wareneingangswert Neuer Bewegungsdurchschnitt Gesamtbetrag / Gesamtmenge Rechnungsbeleg fur Bestellung Rechnungspreis mehr als Bestellung Bestellwert Zusatzwertzuschlag Balance auf Handwert dividiert durch Balance on Hand Menge Rechnungspreis kleiner als Purchase Order Preisdifferenz wird von der Balance on Hand Wert (bis zu 0) abgezogen. Der Rest der Menge wird Preisabweichung. Dies fuhrt zu Balance on Hand Wert ist Null, wahrend es Balance auf Hand Menge. Wenn der Balance on Hand-Wert ausreicht, um abzuziehen, wird der verbleibende Wert durch die Balance on hand quantity dividiert. Wenn Ihr Warenausgangspreis konstant gro?er ist als Ihr Wareneingangspreis. Wird es in Nullwert gleitenden durchschnittlichen Preis resultieren. OSS note 185961 - Moving Average Price Calculation. 88320 - Starke Abweichungen bei der Erstellung eines gleitenden Durchschnittspreises. Niemals negative Bestande fur im gleitenden Durchschnitt getragene Materialien zulassen. (C) www. gotothings Alle Inhalte dieser Website sind urheberrechtlich geschutzt. Wir bemuhen uns, die Integritat der Inhalte zu gewahrleisten. Die auf dieser Website verwendeten Informationen sind auf eigenes Risiko. Alle Produktnamen sind Marken der jeweiligen Firmen. Die Website www. gotothings ist in keiner Weise mit der SAP AG verbunden. Das unbefugte Kopieren oder Spiegeln ist prohibited. How SAP berechnen gleitenden Durchschnittspreis (MAP) von Materialstamm Wenn ein Material zu gleitenden Durchschnittspreiskontrolle unterliegt, SAP-System werden Werte fur Warenbewegungen in der folgenden Weise berechnet. Neue Menge Alte Menge Empfangsmenge Neuer Wert Altwert (Wareneingangsmenge (Wareneingangs - / Wareneingangseinheit)) Neuer MAP-Preis (Neuer Wert / Neue Menge) Preiseinheit im Materialstamm Zum besseren Verstandnis siehe folgende Beispiele. Beginnen Sie mit einem Material mit MAP von 10,00, PO 100 Stuck bei 10 / pc. 1. Erster Wareneingang Das Bestandskonto wird mit dem Quittungswert auf der Grundlage des Bestellpreises gebucht. Liefermenge PO-Preis 10 Stuck 10 / Stck. 100 Die Gegenbuchung wird auf das WE / RE-Verrechnungskonto gebucht. Dr. Stock-Rechnung 100 Cr. GR / IR-Verrechnungskonto 100 Gesamtbestand 10, Gesamtwert 100, KARTE 10.00 2. Zweiter Wareneingang Der Preis in Bestellung wird auf 12.00 / Stck geandert. Anstelle von 10.00 / pc. Das Bestandskonto wird mit dem Quittungswert auf Basis des geanderten Bestellpreises gebucht. Liefermenge PO-Preis 10 Stuck 12 / Stck. 120 Dr. Stock-Konto 120 Cr. Da der Preis in der Bestellung vom aktuellen gleitenden Durchschnittspreis im Materialstamm abweicht, wird der gleitende Durchschnittspreis auf 11,00 gesenkt. Gesamtbestand 20, Gesamtwert 220, MAP 11,00 3. Wareneingang Stornierung Das Bestandskonto Wird mit dem durchschnittlichen Empfangswert gutgeschrieben. Menge (Wareneingangswert / Wareneingangsmenge) 10 Stk. (220/20 Stk.) 110 Dr. GR / IR Abrechnungskonto 110 Cr. Stock Konto 110 Gesamtbestand 10, Gesamtwert 110, MAP 11.00 10 Stuck bei 12.00 / Stck. 120.00 Dr. Stock Account 10 Dr. GR / IR Ausgleichskonto 110 Cr. Vendor Account 120 Gesamtbestand 10, Gesamtwert 120, MAP 12.00 Moving Average Price: Wertberechnung Wenn ein Material einer gleitenden Durchschnittspreiskontrolle unterliegt, berechnet das System Werte fur Warenbewegungen wie folgt: Moving Average Price: Value Calculation For Weitere Informationen und Beispiele fur Buchungen und Wertberechnungen fur Materialien, die einer gleitenden Durchschnittspreiskontrolle unterliegen, siehe: Gleitender Durchschnittsprognose Einfuhrung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansatze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einfuhrung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhangig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests wahrend des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was wurden Sie vorhersagen, fur Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer wurde fur Ihre nachste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde konnten fur Ihre nachste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern konnten fur Ihre nachste Test-Score Unabhangig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun konnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Forderung an Ihre Freunde, Sie uber-schatzen Sie sich und Figur, die Sie weniger fur den zweiten Test lernen konnen und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekummerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansatze, damit sie eine Schatzung unabhangig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie konnen zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer blast Rauch uber seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glucklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstutzend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine uber (85 73) / 2 79. Ich wei? nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz uber dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen hoheren score. quot erhalten. Beide dieser Schatzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jungste Punktzahl, um Ihre zukunftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem gro?en Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Grunden gut zu tun und eine hohere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gaste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschlie?lich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschlie?ende Prufung des Semesters herauf und wie ublich spuren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich konnen Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, wahrend wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zuruck, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst prasentieren wir die Daten fur eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag fur Zelle C6 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich uber die jungsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfugung fur jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen fur die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jungste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glattungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegultigkeit zu messen. Nun mochte ich die analogen Ergebnisse fur eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu prasentieren. Der Eintrag fur Zelle C5 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stucke der historischen Daten fur jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot fur illustrative Zwecke und fur die spatere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Fur eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzufuhren. Nichts anderes ist notwendig. Fur eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun mussen wir den Code fur die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben fur die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden mochten. Sie konnen es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zahler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zahler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Gro?e der historischen Array HistoricalSize Historical. Count fur Zahler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jungsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklart. Sie mochten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung, wo es die folgenden. Moving Durchschnitt Mittel der Zeitreihen-Daten (Beobachtungen gleichma?ig in der Zeit) von mehreren aufeinander folgenden Perioden. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfugbar sind, schreitet es fort, indem es den fruhesten Wert fallt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkaufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkaufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkaufe von Februar bis Juli, dann von Marz bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporaren Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glattung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert uber oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie moglicherweise tun konnen, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hatte ich ein besseres Verstandnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun konnen, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu andern. Das beste von BusinessDictionary, geliefert dailyWeighted Moving Average Model Definition In dem gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell (Prognosestrategie 14) wird jeder historische Wert mit einem Faktor der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formel fur den gewichteten gleitenden Durchschnitt Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell ermoglicht es Ihnen, aktuelle historische Daten starker als altere Daten zu gewichten, wenn Sie den Durchschnitt bestimmen. Sie tun dies, wenn die neueren Daten reprasentativer sind, was zukunftige Nachfrage als altere Daten sein wird. Daher kann das System schneller auf eine Niveauanderung reagieren. Verwendung Die Genauigkeit dieses Modells hangt weitgehend von der Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster andert, mussen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Beim Anlegen einer Gewichtungsgruppe tragen Sie die Gewichtungsfaktoren in Prozent ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Mit dieser Prognosestrategie wird keine Ex-post-Prognose berechnet.