Trate de crear una estimación de un valor por día

[Anonymous]

¡Hola a todos! Disculpas por el título vago y la longitud de este post, pero estoy tratando de lograr algo bastante complicado y no estoy seguro de cómo abordarlo exactamente.

Estoy tratando de crear una estimación de los errores que se producen en función de las proporciones anteriores. En la tabla siguiente, si asumimos una fábrica con dos tipos diferentes de máquinas, una cifra de producción diaria que siempre está disponible, Aplazamiento no programado cuando algo inesperadamente hace que la producción caiga (por ejemplo, una máquina se atasca o se descompone) y Aplazamiento programado (por ejemplo, mantenimiento de rutina) y un Prod teórico que es la suma de Producción +Defermento no programado + Aplazamiento programado.

Fecha	Aplazamiento no programado	Aplazamiento programado	Prod teórico	Producción	Tipo de máquina
31/12/2019	24	5	57	28	A
31/12/2019	12	1	42	29	B
01/01/2020	23	2	55	30	A
01/01/2020	12	5	45	28	B
02/01/2020	1	2	46	43	B
02/01/2020	23	9	69	37	A
03/01/2020			12	12	A
03/01/2020			40	40	B
04/01/2020			23	23	B
04/01/2020			11	11	A

Mi lógica inicial es la siguiente, suponiendo que hemos seleccionado una segmentación de datos donde solo se selecciona Tipo de máquina "A":

1. Encuentre las fechas en las que las columnas Aplazamiento no programado y Aplazamiento programado son BLANK() (es decir, 03/01/2020, 04/01/2020).
2. Entonces, suponiendo que estamos utilizando los últimos dos días para extraer nuestras estimaciones de (es decir, 01/01/2020, 02/01/2020) me gustaría obtener la producción teórica promedio: (30+37)/2 a 33,5
3. Entonces, me gustaría hacer lo mismo para la relación no programada/ programada para permitirme distribuir el cambio en la producción a aplazamientos no programados y programados en la misma proporción que se muestra en los últimos dos días. Por lo tanto: (23+23)/(23+23+9+2) a 0.807
4. Ahora, usaría la producción teórica promedio del paso 2. y la cifra diaria de producción para estimar los aplazamientos. Para el 03/01/2020, yo haría: 33.5-12 a 21.5 Así que 21.5 es la diferencia en la producción y esencialmente lo que esperamos que sea teóricamente producir. La diferencia se debe al aplazamiento no programado y programado. Usando la proporción anterior, estimaría que el aplazamiento no programado sería de 21,5 * 0,807 a 17,35 y el aplazamiento programado es de 21,5 a 17,35 a 4,15
5. A continuación, repetiría lo mismo para 04/01/2020

En teoría, terminaría con una tabla similar a la siguiente que me permitiría visualizar a diario las estimaciones:

Fecha	Imprevistas	Programado	Prod teórico	Producción	Tipo de máquina
31/12/2019	24	5	57	28	A
31/12/2019	12	1	42	29	B
01/01/2020	23	2	55	30	A
01/01/2020	12	5	45	28	B
02/01/2020	1	2	46	43	B
02/01/2020	23	9	69	37	A
03/01/2020	17.35	4.15	33.5	12	A
03/01/2020	3.58	1.92	45.5	40	B
04/01/2020	14.63	7.87	45.5	23	B
04/01/2020	18.16	4.34	33.5	11	A

Cualquier ayuda o punteros en cómo lograr estos pasos sería muy apreciado, ya que estoy bastante perdido! Soy capaz de encontrar el último día que contiene datos de aplazamiento, pero luego me estoy confundiendo usando columnas y medidas calculadas.

[lbendlin]

usted querrá considerar la significación estadística. En otras palabras: no tiene suficientes puntos de datos para predicciones confiables.

Una vez que tenga (muchos) más puntos de datos, puede simplificar las fórmulas y tratar tanto el mantenimiento no programado como el mantenimiento como partes regulares de los datos.

[Anonymous]

Hola @lbendlin,entiendo que no es el más sólido de los métodos de generación de estimaciones, pero fue un método aceptado por el negocio.