跟踪信号的评价

　　正的跟踪信号表明实际需求大于预测值，负的则表明实际需求小于预测。一个令人满意的跟踪信号应有较低的RSFE，其正负误差差不多同样大。这即是说，小的偏差是允许的，但偏差正负项应相互抵消，这样跟踪信号才接近于0。

　　一旦跟踪信号算出来以后，就要将之与预定的控制界限比较。若超过上下控制限，说明预测方法存在问题，管理人员应重新评估其所用的预测方法。运用跟踪信号进行监控的具体手段有：自适应平滑和聚焦预测等。

　　1、自适应平滑（adaptive smoothing）

　　自适应平滑是运用跟踪信号进行监控时的一种对预测结果进行调整的手段。它也是自适应预测中的一种重要方法。自适应预测是指由计算机监控跟踪信号，并当信号超出控制线时自动进行调整。当预测用的是指数平滑法时，首先以使预测误差最小化的原则来选取a和b；接着，当计算机注意到异常跟踪信号时，自动进行a和b 的调整。这就是自适应平滑。

　　2、聚焦预测（focus forecasting）

　　在进行预测之前，先试验各种预测模型，然后选出预测误差最小的预测模型进行预测，这种方法称为聚焦预测。聚焦预测提供了一种合理的短期预测方法，这里的短期是指月度或季度等不到一年的一段时期。聚焦预测的一个典型作用便是严密监控和快速响应。聚焦预测是基于以下两个原则的：首先是非常复杂的预测模型并不总比简单的强；其次是不存在能适用于所有产品或服务预测的单个技术。