SCMに取り組むすべての企業のために

時系列データから将来値を予測する際に利用される代表的な時系列分析手法。
得られた過去データのうち、より新しいデータに大きなウェイトを置き、過去になるほど小さな（指数関数的に減少する）ウェイトを掛けて移動平均を算出する加重平均法の1つ。
予測値　＝α×前回実績値＋（１－α）×前回予測値
　　　　　 ＝前回予測値＋α×（前回実績値－前回予測値）
αの設定値は、1に近いほど実績データの中でもより新しいデータを重視した予測ができ、0に近いほど過去データの傾向を重視した需要予測が行える。

ある時点の予測値に対し、実績との乖離を踏まえて、次の予測値を修正するという考え方。予測よりも実績が高ければ、次の予測を上方修正する。