生产运作管理ppt ----需求预测

5.需求预测引例：【视频】吉利集团的蓝海战略预测定性预测方法定量预测方法预测误差与监控结束2/31市场分析需求预测订单生产计划MRP生产作业计划生产控制产品R&D战略管理文化管理项目及网络计划生产系统选址和布置BPRJIT、LN、OPT等先进生产方式质量管理设备管理库存管理3/31预测预测：对未来可能发生的情况的预计与推测分类影响因素预测的一般步骤几个问题长期战略性决策的重要输入短期日常经营活动的重要依据为编制各部门计划提供了基础使各部门能够协调一致的开展工作【视频】分众传媒的蓝海战略4/31预测分类预测科学预测需求预测经济预测技术预测社会预测时间长短长期预测中期预测短期预测预测方法定性定量德尔菲法部门主管人员意见法用户调查法销售人员意见法因果模型时间序列模型平滑分解简单移动平均法加权移动平均法一次指数平滑法二次指数平滑法乘法模型加法模型5/31需求产品生命周期竞争者的行为商业周期顾客偏好随机影响顾客的购买行为时间反馈输出企业努力输入输入广告推销努力商业信誉产品或服务的设计信用政策产品质量影响需求预测的因素【视频】春秋航空的蓝海战略6/31需求时间商业周期复高衰萧苏涨退条7/31需求时间产品生命周期导入期成长期成熟期衰退期8/31决定预测的目的和用途确定预测的时间跨度选择适当的预测方法或模型收集并分析所有可以利用的过去和现在的资料预测对预测过程进行监控预测的一般步骤9/31预测模型调整系数历史数据厂商/产品数据预测公开信息深度访谈确认数据预测模型当年和未来三年的预测数据某移动公司未来三年的预测流程图10/31预测中应注意的几个问题判断在预测中的作用预测精度与成本稳定性和响应性总费用预测成本经营费用预测精度费用选择预测方法辨别信息取舍预测结果预测的时间范围误差和更新频率11/31定量模型的使用决策12/31定性预测方法德尔菲法（专家调查法）部门主管人员意见法用户调查法销售人员意见法选择专家专家对所预测目标的各相关事件发生的时间、空间、规模等提出具体的预测及理由回收并分析总结出综合报告向各位专家寄去预测目标的背景材料所需预测的具体项目再次就综合报告函询各位专家，对预测结果和依据据加以评价并修正匿名性反馈性收敛性经过三四轮，主持者要求各专家根据提供的全部预测资料，提出最后的意见，若这些意见收敛或基本一致，即可以此为根据作出判断13/31定量预测方法时间序列模型：按一定时间间隔，把某变量数值依发生先后顺序排列起来的序列。这些数值可以是销售数量、收入、利润、产量、运量、事故数等。因果模型克服时间序列模型中需求预测只将时间作为唯一独立变量，考虑其他对需求影响的因素，如价格、政府规定、利息等。14/31时间序列模型简单移动平均加权移动平均一次指数平滑法二次指数平滑法（自学）时间序列分解模型趋势成分季节成分周期成分随机成分15/31简单移动平均【算例】某电子音响器材公司SONY牌单放机的逐月销售记录如下表所示。取n=3，试用简单移动平均法预测。解：由n=3，根据简单移动平均计算公式可得数为移动平均采用的周期周期的实际需求为周期的预测值，可作为周期末简单移动平均值为式中，niAttSMAAnSMAittntiit111113121ttttAAASMA16/31加权移动平均【算例】如上例，取n=3，α1=0.5，α2=1.0，α3=1.5，试用加权移动平均法预测。解：由n=3根据简单移动平均计算公式可得为实际需求的权系数周期的预测值，可作为周期末加权移动平均值为式中，nttntiintitttWMAAnWMA,...,,11211113312211ttttAAAWMA17/31一次指数平滑法特点：一次指数平滑法考虑所有的历史数据，只不过近期实际数据的权重大，远期实际数据的权重小计算公式：一次指数平滑平均值SAt若把t期一次指数平滑平均值SAt作为t+1期的一次指数平滑预测值SFt+1，即一次平滑指数法的预测公式11tttSAASA101111予实际数据的权重为平滑系数，它表示赋期实际值为期一次指数平滑预测值为式中，tAtSFSFASFttttt18/31【算例】某公司的月销售额记录如下表所示，试分别取α=0.4和α=0.7，SF1=11.00，计算一次指数平滑预测值解：当α=0.4时当α=0.7时tttSFASF6.04.01tttSFASF3.07.01一次指数平滑法19/31（1）特点：市场实际需求值是趋势的、季节的、周期的或随机的多种成分共同作用的结果，只有对时间序列分解，才能找到这些信息（2）分解模型乘法模型加法模型时间序列分解模型—不规则的波动成分——周期性变化成分——季节成分——趋势成分——时间序列的预测值—式中，ICSTTFICSTTF式中，符号含义同上ICSTTF20/31趋势成分季节成分周期成分随机成分实际变化时间序列的四个成分21/31无趋势、无季节波动无趋势、有季节波动有线性趋势、相等的季节波动有线性趋势、增大的季节波动非线性趋势、相等的季节波动非线性趋势、增大的季节波动22/31时间序列分解模型【算例】下表是某旅游服务点过去三年各季度快餐的销售记录。试乘法模型预测该公司未来一年各季度的销售量23/31因果模型回归模型经济计量模型投入产出模型的标准差—预测值与实际值之间—相关性、——式中，性分析）预测结果的评价（相关—样本数——斜率—时的预测值—截距，为自变量——自变量和因变量—、式中，）元线性回归预测值一元线性回归模型（一yxTyxTTSxnyySyynxxnyxxynrnbxayxnxbyaxxnyxxynbbxayyyr202222222r0：y与x正相关；r0：y与x负相关；r→1：实际值与所做出的直线越接近；Syx越小：预测值与直线的距离越接近。24/31【算例】请根据下表进行一元线性回归进行预测并评价预测结果25/31预测误差与监控预测误差：预测值与实际值之间的差异常用评价指标预测监控平均绝对偏差平均平方误差平均预测误差平均绝对百分误差忽略了重要的变量，或变量发生了大的变化，或新的变量出现，使得所采用的模型不适当由于气候或其他自然现象的严重变化，如大的自然灾害引起的不规则变化预测方法应用不当或错误地解释了预测结果随机变量的存在是固有的26/31平均绝对偏差（MAD）（1）定义：整个预测期内每一次预测值与实际值的绝对偏差（不分正负，只考虑偏差量）的平均值，能够较好的反映预测的精度，但不容易衡量无偏性（2）计算公式个数（或预测次数）—整个预测期内的时段—的预测值—时段—的实际值—时段—式中，ntFtAnFAMADttnttt127/31平均平方误差（MSE）（1）定义：对误差的平方取平均值，能够较好的反映预测的精度，但无法衡量无偏性（2）计算公式式中符号意义同上nFAMSnttt1228/31平均预测误差（MFE）（1）定义：预测误差的和的平均值，能够很好的衡量预测模型的无偏性，但不能反映预测值偏离实际值的程度（2）计算公式式中符号意义同上nFAMFEnttt129/31式中符号意义同上nttttAFAnMAPE1100平均绝对百分误差（MAPE）计算公式【算例】30/31预测监控1）预测监控：一定形式的需求模式过去、现在和将来起着基本相同的作用。然而过去的模型现在仍然有效吗？2）决策方法应用跟踪信号或控制图3）跟踪信号（TS）（1）定义：累积预测误差与平均绝对偏差的比值（2）计算公式MADFAMADRSFETSntTT131/31上限0下限时间出界TS的控制上下限取值范围±±3~±8，一般取±4预测监控【算例】