Question

Great Bodies Inc. (GBI) manufactures and distributes exercise equipment sold at major retailers. Production planners are in the process of putting together a Master Production schedule for the upcoming year. GBI supports retailers by running commercials on cable sports outlets during the 3rd and 4th quarter of the year. Monthly unit demand along with the number of ads run is provided for the last 5 years. The budgeted number of ads for next year is also provided. Based on this data prepare a forecast of shipments for the next 12 months. Document your forecast both numerically and graphically. Explain the process you used to develop your forecast. Include any supporting data on the spreadsheet.

   Month   Ads   Shipments            Next Year's Ad Budget      
1   Jan   0   32,000 Jan   0  
2   Feb   0   37,730      Feb   0  
3   March   0   39,550 March   0  
4   April   0   32,330 April   0  
5   May   0   42,250 May   0  
6   Jun   0   47,820 Jun   0  
7   July   0   47,930 July   0  
8   August   75   47,360 August   70  
9   Sep   50   52,500 Sep   85  
10   Oct   50   68,580 Oct   105  
11   Nov   75   77,790 Nov   125  
12   Dec   100   80,270 Dec   125  
13   Jan   0   37,640                   
14   Feb   0   39,400                   
15   March   0   43,540                   
16   April   0   38,020                   
17   May   0   53,760                   
18   Jun   0   48,610                   
19   July   0   50,930                   
20   August   75   58,500                   
21   Sep   55   60,290                   
22   Oct   80   65,110                   
23   Nov   75   81,170                   
24   Dec   100   81,510                   
25   Jan   0   38,370                   
26   Feb   0   48,280                   
27   March   0   29,720                   
28   April   0   42,570                   
29   May   0   61,990                   
30   Jun   0   46,620                   
31   July   0   51,750                   
32   August   75   52,430                   
33   Sep   80   61,650                   
34   Oct   90   74,360                   
35   Nov   110   89,090                   
36   Dec   110   85,400                   
37   Jan   0   41,700                   
38   Feb   0   42,750                   
39   March   0   43,000                   
40   April   0   44,910                   
41   May   0   54,270                   
42   Jun   0   51,050                   
43   July   0   55,110                   
44   August   75   64,410                   
45   Sep   80   64,130                   
46   Oct   95   76,270                   
47   Nov   115   97,430                   
48   Dec   115   97,090                   
49   Jan   0   46,040                   
50   Feb   0   43,490                   
51   March   0   40,660                   
52   April   0   40,990                   
53   May   0   54,740                   
54   Jun   0   54,930                   
55   July   0   53,430                   
56   August   75   62,140                   
57   Sep   95   66,030                   
58   Oct   100   87,250                   
59   Nov   120   101,530                   
60   Dec   120   96,570                   

Answer 1

Sales forecast was done using historical data analysis.