prikaz prve stranice dokumenta Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe
  Preuzmi
PDF 4.4 MB
diplomski rad
Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti, 2019. urn:nbn:hr:119:302085
Jazbec, Mirna Sofie
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet prometnih znanosti
Inteligentni transportni sustavi i logistika
Zavod za transportnu logistiku

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta prometnih znanosti

Citirajte ovaj rad

Jazbec, M. S. (2019). Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

Jazbec, Mirna Sofie. "Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

Jazbec, Mirna Sofie. "Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

Jazbec, M. S. (2019). 'Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti, citirano: 19.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

Jazbec MS. Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti; 2019 [pristupljeno 19.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

M. S. Jazbec, "Metode prognoze potražnje u lancu opskrbe", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet prometnih znanosti, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:302085
Podaci o radu
NaslovMetode prognoze potražnje u lancu opskrbe
Naslov (engleski)Demand Forecasting in Supply Chain
AutorMirna Sofie Jazbec
MentorKristijan Rogić (mentor)
Član povjerenstvaRatko Stanković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDarko Babić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Šafran (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet prometnih znanosti
(Inteligentni transportni sustavi i logistika)
(Zavod za transportnu logistiku)
Zagreb
Datum i država obrane2019-09-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Tehnologija prometa i transport
Inteligentni transportni sustavi i logistika
Sažetak
Prognoza potražnje jedan je od elemenata upravljanja lancem opskrbe. Prognoze potražnje definiraju koji će proizvodi biti traženi, u kojoj količini i u kojem vremenskom razdoblju. Postoji nekoliko metoda prognoziranja, a to su: kvalitativne, uzročne, vremenske, prognoze istraživanjem tržišta i simulacijske. U ovom radu za izračun buduće potražnje koristit će vremenske metode prognoziranja. Vremenske metode su najčešći način prognoziranja jer se baziraju na empirijskim podacima. Što je količina empirijskih podataka veća i tržište relativno stabilno, vremenske metode su pouzdanije. Dakako, različite metode, bez obzira na količinu podataka, daju rezultate s različitim razinama točnosti, što je predmet istraživanja ovog rada. Dakle, izračun će se raditi prema unaprijed dobivenim povijesnim podacima, za različite grupe proizvoda, da se vidi kako vrsta proizvoda, sezonalnost, trendovi i ostali faktori utječu na točnost prognoze.
Sažetak (engleski)
Demand forecast is one of elements of the supply chain management. Demand forecasts define which products will be in demand, in which quantity and in which period of time. There are several forecasting methods, which are as follows: qualitative, causal, time series, market research forecasting and simulation forecasting. In this paper, time series forecasting methods will be used in order to calculate the future demand. Time series forecasting methods are the most common forecasting methods because they are based on empirical data. The greater the quantity of empirical data, the more reliable time series forecasting methods, providing that the market is relatively stable. Of course, regardless of the quantity of data, various methods give results with various levels of accuracy, which is the subject of research of this paper. Hence, the calculation will be conducted according to historical data obtained in advance, for various groups of products, in order to demonstrate how the product type, seasonality, trends and other factors affect the accuracy of the forecast.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:119:302085
Studijski programNaziv: Inteligentni transportni sustavi i logistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka prometa (mag. ing. traff.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-01-27 11:07:32