第9-10次课生产物流管理ppt

CH4生产物流：需求预测、计划与控制Page.2要求：1.了解生产物流涵盖的范围；2.了解生产物流管理的目标；生产物流概述Page.3生产管理学中生产的定义是：生产是一切社会组织将它的输入转化为输出的过程。经济学中生产被定义为：将投入转化为产出的活动，或是将生产要素进行组合以制造产品的活动。Page.4生产物流Page.5•采购•生产•销售上游供应商•采购•生产•销售供应商•采购•生产•销售制造商•采购•生产•销售销售商•采购•生产•销售零售商供应链上的任何企业，根据其所处的位置来区分其供应物流和销售物流，任何来自于上游的产品不论是何种形态，我们都称之为是原材料的供应物流；同理，不论其销售的产品是何种形态，我么都称之为是产成品的销售物流；在企业内部的就称之为是生产物流。Page.6•供应物流一般是对所采购的原材料和零部件，从供应商处到企业仓库的物流管理，也可以叫做原材料物流；•销售物流是对产成品，从企业到客户手中的管理，也可以叫做产成品物流（或分销物流、销售物流等）；•生产物流所指的是，在企业内部为保障生产而进行的物流管理，也可以称为在制品物流。Page.7将正确的产品在正确的时间以正确的方式按照正确的数量以正确的成本送到正确的地方交给正确的人生产物流管理的目标与其它物流管理的目标基本是相同的，物流管理的基本目标仍然是：Page.8确定物料需求的时间和数量确定所需物料的来源物料的运输管理物料的接收以及仓储管理物料的库存计划和控制生产线的物料配送的时间、数量和地点Page.9什么是物流需求预测物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。Page.10带来的好处精确的需求预测可以促进物流信息系统和生产设施能力的计划和协调。并且通过物流需求预测可以确定产品是如何向配送中心和仓库或者零售商进行分配的。Page.11要求为明确责任，衡量需求预测的效果，开展物流需求预测需要建立一套包括组织、程序、动机以及人事等方面的完善的预测的行政管理体制，以支持预测活动的顺利开展，在此基础上选择预测技术，实施预测过程并对其过程实行有效监控。Page.12物流需求预测的内容1、对市场总潜力进行预测。2、对企业经营地区市场潜力进行预测。3、企业经营地区范围内社会购买力的发展趋势预测。4、企业所生产和经营产品的需求趋势预测。5、产品生命周期及新产品投入市场的成功率预测。6、产品市场占有情况预测。Page.13物流需求预测的一般步骤1、确定需求性质经预测的需求可以分为从属需求和独立需求。从属需求具有垂直顺序特征，如采购和制造情况，零部件的采购为了装配成制成品，此时零部件的需求取决于制成品的装配计划。水平从属需求是一种特别情况，需求的项目并非完成制造过程所需要，而有可能是完成营销过程所需要，如在每个装运项目中包括了附属物、促销项目或经营者手册等，那么对附属物的需求预测就取决于装运项目的计划。因此，对如零部件等的从属需求的预测可直接通过基本项目的需求估计来确定而无需分别进行预测。Page.14独立需求预测则是两个项目的需求毫无关系，如对洗衣机的需求有可能对洗衣粉的需求无关，洗衣粉的预测对改善洗衣机预测将不起任何作用。这类项目主要包括大多数最终消费品和工业物资，必须单独预测。Page.152、确定预测目标明确预测的目标是进行有效预测的前提。有了明确具体的预测目标，才能有的放矢的收集资料，否则就无法确定调查什么，向谁调查，更谈不上怎样进行预测。并且预测目标的确定应尽量明细化、数量化，以利于预测工作的顺利开展。Page.163、确定预测内容，收集资料进行初步分析预测内容即影响物流需求的因素，一般包括：某时期的基本需求水平、季节因素、趋势值、周期因素、促销因素以及不规则因素六个方面。预测者必须认识到不同因素对物流需求所具有的潜在影响，并能适当的予以处理，对于特定项目具有重大意义的成分必须予以识别、分析并与适当的预测技术相结合。Page.171)基本需求某时期的基本需求水平是以整个展延时间内的平均值表示的，是对没有季节因素、周期因素和促销因素等成分的项目的适当预测Page.182）季节因素季节因素通常建立在年度基础上，对消费零售层而言，在某几个季度，某物品的需求量较大，而在另几个季度，需求量较小的规律运动。而对批发层次而言，这种季节因素先于消费需求大约一个季度。Page.193）趋势值是指在一个展延的时期内，定期销售的长期一般运动。它可以为正、为负或不确定方向，人口或消费类型的变化决定趋势值的增减，销售量随时间而增加是正的趋势值，反之，则为负的趋势值。而通常情况下，由于人们消费习惯的变化，趋势方向会改变许多次。Page.204）周期因素周期因素如商业周期，一般来说，每隔3—5年就有一次经济从衰退到扩张的波动，许多大宗商品需求就与商业周期联系紧密。Page.215）促销因素促销因素，在某些行业，厂商的市场营销活动会引发需求波动，对销售量具有很大影响。促销期间销售量增加，此后随着利用促销逐渐售出库存后销售量下降。从预测的角度，有规则的促销因素类似季节因素，而不规则的促销因素则必须对它进行跟踪并结合时期进行分析。Page.226）不规则因素不规则因素，是随机的或无法预测的因素。在展开一项预测的过程中，其目标是要通过跟踪和预计其他因素，使随机因素降低到最小程度。在了解预测内容的基础上，根据预测目标收集资料进行初步分析，观察资料结构及其性质，并以此作为选择适当预测方法的依据。Page.234、选择预测方法在需求预测中有两种方法，即经验判断和数学模型法。经验判断法由预测者根据所掌握的资料进行数据分析，凭借其专业知识和经验进行预测，这种方法多在掌握资料不够全面，预测准确度要求不搞时使用，在更多情况下，使用的是建立数学模型的方法，一般包括时间序列建模和相关性建模两种方法。这种预测相对经验判断法更准确一些。对于这些方法将在下一节中进行具体介绍。Page.245、计算并做出预测以预测目标为导向，根据选定的预测方法，利用掌握的资料，就可以具体研究，进行定性或定量分析，预测物流的需求状况。Page.256、分析预测误差根据现实的资料对未来进行预测，其中产生误差是难免的。误差的大小反映预测的准确程度，如果预测误差过大，其预测结果就会偏离实际太远，从而失去参考价值。因此对预测可能出现的误差进行分析是十分必要的，一方面要分析误差产生的原因，另一方面要检查预测方法的合理性。总之要使预测误差降到最小。Page.26需求预测方法定性预测方法：头脑风暴法Delphi法定量预测方法：回归分析时间序列灰色预测……Page.27头脑风暴法头脑风暴法出自“头脑风暴”一词。所谓头脑风暴(Brain-storming)最早是精神病理学上的用语，指精神病患者的精神错乱状态而言的，如今转而为无限制的自由联想和讨论，其目的在于产生新观念或激发创新设想。Page.28在群体决策中，由于群体成员心理相互作用影响，易屈于权威或大多数人意见，形成所谓的“群体思维”。群体思维削弱了群体的批判精神和创造力，损害了决策的质量。为了保证群体决策的创造性，提高决策质量，管理上发展了一系列改善群体决策的方法，头脑风暴法是较为典型的一个。Page.29头脑风暴法又可分为直接头脑风暴法（通常简称为头脑风暴法）和质疑头脑风暴法（也称反头脑风暴法）。前者是在专家群体决策尽可能激发创造性，产生尽可能多的设想的方法，后者则是对前者提出的设想、方案逐一质疑，分析其现实可行性的方法。Page.30德尔菲法德尔菲法也称专家调查法，是一种采用通讯方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中，征询意见，然后回收汇总全部专家的意见，并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家，再次征询意见，各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，逐步取得比较一致的预测结果的决策方法。Page.31德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。Page.321.回归分析回归分析（RegressionAnalysis）：统计分析的方法，主要探讨数据之间的相关关系。主要过程：1.根据预测目标，确定自变量和因变量；2.建立回归预测模型；3.进行相关分析（获得相关系数等）；4.检验回归预测模型，计算预测误差；5.计算并确定预测值。Page.33线性回归预测线性回归预测法是指一个或多个自变量和因变量之间具有线性关系，配合线性回归模型，根据自变量的变动来预测应变量平均发展趋势的方法。式中：y——预测值（因变量）a、b——回归模型系数R——相关系数R=0时，不相关；R=1时，完全相关；0R≤1时，部分相关，R越大相关性越高。yabxPage.34非线性回归预测非线性回归预测是指自变量与因变量之间的关系某种非线性关系时的回归预测法常用模型：多项式模型、对数模型、指数模型、幂函数模型等2012ˆ...ybbxbx()yabLnxbaxybxcey多项式：对数：幂函数：指数：……Page.35Excel在回归分析中的应用利用图表进行回归分析选择变量生成散点图添加趋势线选择类型，设置选项利用数据分析工具进行回归分析（将函数转换为线性回归形式）数据分析—回归选项设置输出结果•回归统计表：相关系数、标准误差等•方差分析表：通过F检验来判断回归模型的回归效果(与置信度相关)•回归参数：通过t检验的p值判断能否解释因变量变化(p值为可信程度的递减指标)Page.36一些常见曲线：转化为标准线性回归曲线Compertz曲线：描述一种新产品从试制期到饱和期产量的增长趋势(01,01)tbtYkaab-6-4-20246800.511.52ln001ab-0.500.511.520255075100125150ln01abPage.37lnlnlnttYkba两边取对数：(01,01)tbtYkaabln,ln,lnttttYYkkaaYkab再令有Page.38Pearl曲线：描述技术和经济的发生、发展、成熟三个阶段（缓慢、快速、缓慢）tLY其中，为变量的极限值，a,b为常数，t为时间变量-2-1121234L1tbtLYaePage.392.时间序列时间序列：指在一个给定的时期内按照固定时间间隔把某种变量的数值依时间先后顺序排列而成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Timeseriesanalysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。Page.40一、时间序列分析的基本原理什么是时间序列按时间顺序记录并排列的数据序列称时间序列Page.41Page.42时间序列的分析目的分析目的分析过去描述动态变化认识规律揭示变化规律预测未来未来的数量趋势Page.43时间序列的四个主要因素：长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动循环变动（C）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动不规则变动（I）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种