运作管理-第四章预测

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运作管理OperationsManagement教学参考书陈荣秋译:运作管理(第8版),中国人民大学出版社,2006马士华,崔南方等编:生产运作管理,科学出版社,2005第4章预测什么是预测?预计未来可能发生事件的艺术和科学业务决策的重要基础生产库存人事设施??短期预测这种预测也可以长达1年,但通常都少于3个月可用于采购计划、工作进度安排、工人人数安排、工作分配和生产水平方面中期预测3个月到3年销售计划、生产计划和预算、资金预算和各种运作计划长期预测大于等于3年新产品计划、基建投资、选址和能力扩充、调研和发展预测的时间范围中长期与短期预测的不同点中长期预测是用来解决更复杂的问题的,它支持管理者在产品、工厂设施和流程方面的规划决策。短期预测所用到的方法通常与长期预测不同。短期预测比长期预测更准确。产品生命周期的影响处于前两个阶段的产品所要求的预测的时间范围较之后两个阶段要长在不同阶段调整预测方法,能更好地预测不同阶段的:员工人数库存水平生产能力导入–成长–成熟–衰退产品生命周期增加市场份额的最佳时机研发很关键改变价格、质量是可行的加强利基没时间改变形象、价格、质量具有竞争力的价格对于保持市场份额至关重要成本控制导入成长成熟衰退CompanyStrategy/Issues因特网平板显示器销售额DVDCD-ROM美式快餐传真机31/2”软盘彩色打印机图2.5产品生命周期产品研发流程再造关注质量导入成长成熟衰退战略、事项预测产品和流程的可靠性扩大生产能力以产品为中心增强分销能力标准化慢速度、小程度的产品变化最佳生产能力加强流程的稳定性改进产品、降低成本少量的产品差异成本最小化能力过剩放弃利润低的产品缩减生产能力图2.5预测的种类经济预测通过预测通货膨胀率、货币供给、住房兴建量等计划指标来分析经济周期。技术预测预测技术进步速度。对新产品发展的影响需求预测预测对公司产品或服务的需求预测的战略重要性人力资源–招聘、培训和解雇工人生产能力–生产能力不足就会造成交货不及时、失去顾客和失去市场份额供应链管理–准确的预测有利于和供应商形成良好的关系、确保原材料和零件方面的价格优势预测的七个步骤确定预测的用途选择预测对象决定预测的时间范围选择预测模型收集预测所需的信息做出预测验证和执行预测结果预测的现实!预测是几乎做不到完美的大部分预测技术都假设组织中有隐含的稳定性系列产品的预测和群体产品的预测要比单个产品的预测准确得多预测方法情况不明朗或拥有的数据很少时采用新产品新技术基于直觉和经验例如:对网上销售量的预测定性预测法预测方法情况很明朗稳定、有大量历史数据存在时采用现有的产品现有的技术基于数学方法例如:彩电的销售预测定量预测法定性预测法概述部门主管集体讨论法将高层主管或专家的意见放到一起,有时还结合统计模型。德尔菲法利用一组过程使专家作群体预测定性预测法概述销售人员意见综合法基于每个销售人员对销售量的估计值而作出预测的方法消费者市场调查法询问消费者高层管理者小组参与通过共同努力集体预测需求结合管理经验和统计模型相对较快“集体思考”弊端部门主管集体讨论法销售人员组合每个销售代表预测自己的销售量在地区或国家层次进行综合销售代表知道客户的需求往往过于乐观德尔菲法小组交流的过程,直到产生一致意见为止三种参与者:决策者工作人员回答者工作人员(管理调查事宜)决策者(评估调查结果和作决策)回答者(做有价值的判断的人)消费者市场调查法询问客户未来的购买计划客户说的和做的通常存在差异客户有时很难回答这种询问定量预测法概述1.简单预测法2.移动平均数法3.指数平滑法4.趋势外推法5.线性回归时间序列模型相关模型一序列按时间排列的数据点通过观察固定周期内的反馈数据获得预测只从历史数据得来假定影响过去和现在的因素继续影响未来时间序列预测趋势因素季节因素循环因素随机波动时间序列的成分需求因素(趋势因素和季节因素)产品服务的需求||||1234时间(年)4年的平均需求季节性高峰趋势因素实际需求曲线随机波动图4.1持久的总体上升或下降由收入、人口、年龄分布或文化观点等的变化引起的典型地要持续几年时间趋势因素在较短的周期后出现重复受天气、习惯等的影响周期在一年以内季节因素模式的“季节”数模式周期“季节”长度周天7月周4-4.5月天28-31年季4年月12年周52数据上下重复变化受到商业周期、政治和经济等因素的影响一个循环持续几年时间经常存在因果和相关关系循环因素05101520时间不定,杂乱,‘剩余'波动受随机变量和不可预见事件的影响周期短而没有重复性随机因素MTWTF简单预测法假定接下来一个周期的需求等于刚刚过去的一个周期的需求有时是最节省成本和最有效的预测模型移动平均数是一系列的算术平均数在市场需求在一段时期内保持平稳的前提下适用(没有趋势因素)经常用来平滑数据中短期的不规则因素提供一段时间内数据的总体印象移动平均数法移动平均值=∑前n个时间段的需求n110212313416519623726实际3个月月份销售量移动平均数(12+13+16)/3=132/3(13+16+19)/3=16(16+19+23)/3=191/3移动平均数法案例101213(10+12+13)/3=112/3移动平均数和实际需求图表||||||||||||JFMAMJJASOND销售量30–28–26–24–22–20–18–16–14–12–10–实际销售量移动平均数预测值当趋势可以预计时适用旧数据通常不是很重要权重基于经验和直觉加权移动平均数加权的移动平均数=∑(时间段n的权重)x(时间段n的需求)∑权重110212313416519623726实际3个月加权月份销售量移动平均数[(3x16)+(2x13)+(12)]/6=141/3[(3x19)+(2x16)+(13)]/6=17[(3x23)+(2x19)+(16)]/6=201/2加权移动平均数101213[(3x13)+(2x12)+(10)]/6=121/6权重周期3上个月2前第2个月1前第3个月6总权重加大n的值(周期的个数)可以较好地平滑掉干扰因素,但是使得模型对于实际数据中的变化缺乏敏感性。移动平均数不能很好地反映趋势。移动平均数法需要大量的历史数据记录。移动平均法潜在的问题移动平均数和加权移动平均数30–25–20–15–10–5–销售量||||||||||||123456789101112实际销售量移动平均数加权移动平均数图4.2一种加权移动平均法越近的数据权重越大需要平滑系数()取0——1之间的值主观选取只需要少量的历史数据的记录指数平滑法指数平滑法新的预测值=上个时间段的预测值+(上个时间段的实际需求–上个时间段的预测值)Ft=Ft–1+(At–1-Ft–1)式中:Ft=新的预测值Ft–1=前一个预测值=平滑(或加权)系数(01)At–1=上个时间段的实际需求指数平滑法案例预测的需求量=142辆福特野马车实际需求=153平滑系数=.20指数平滑法案例预测的需求量=142辆福特野马车实际需求=153平滑系数=.20新的预测值=142+.2(153–142)指数平滑法案例预测的需求量=142福特野马车实际需求=153平滑系数=.20新的预测值=142+.2(153–142)=142+2.2=144.2≈144cars平滑系数的影响权重为:一个2个3个4个5个平滑周期前周期前周期前周期前周期前系数()(1-)(1-)2(1-)3(1-)4=.1.1.09.081.073.066=.5.5.25.125.063.031不同值的影响225–200–175–150–|||||||||123456789季度需求=.1实际需求=.5选择值目的是使预测值最准确,而不管采用什么方法我们通常选择给我们带来最小预测误差的值预测误差=实际需求–预测值=At-Ft误差的常用指标平均绝对误差(MAD)MAD=∑|实际值–预测值|n均方误差(MSE)MSE=∑(预测误差)2n误差的常见指标平均绝对百分误差(MAPE)MAPE=100∑|实际值i–预测值i|/实际值inni=1预测误差的比较a=.10a=.10a=.50a=.50时四舍五入时误差的时四舍五入时误差的实际后预测值绝对值后预测值绝对值季度卸载吨位1180175517552168176817810315917516173144175173216695190173171702062051753018025718017821931381821784186484100预测误差的比较a=.10a=.10a=.50a=.50实际时四舍五入时误差的四舍五入时误差的卸载吨位后预测值绝对值后预测值绝对值季度1180175517552168176817810315917516173144175173216695190173171702062051753018025718017821931381821784186484100MAD=∑|偏差|n=84/8=10.50For=.10=100/8=12.50For=.50预测误差的比较a=.10a=.10a=.50a=.50时四舍五入时误差的时四舍五入时误差的实际后预测值绝对值后预测值绝对值季度卸载吨位1180175517552168176817810315917516173144175173216695190173171702062051753018025718017821931381821784186484100MSE=∑(预测误差)2n=1,558/8=194.75For=.10=1,612/8=201.50For=.50预测误差的比较a=.10a=.10a=.50a=.50时四舍五入时误差的时四舍五入时误差的实际后预测值绝对值后预测值绝对值季度卸载吨位1180175517552168176817810315917516173144175173216695190173171702062051753018025718017821931381821784186484100MAPE=100∑|偏差i|/实际值inni=1=45.62/8=5.70%For=.10=54.8/8=6.85%For=.50预测误差的比较a=.10a=.10a=.50a=.50实际时四舍五入时误差的时四舍五入时误差的卸载吨位后预测值绝对值后预测值绝对值季度1180175517552168176817810315917516173144175173216695190173171702062051753018025718017821931381821784186484100MAD10.5012.50MSE194.75201.50MAPE5.70%6.85%二次指数平滑法当存在趋势,则指数平滑法需要修正二次指数平滑值(FITt)=指数平滑指数平滑预测值(Ft)+(Tt)趋势值二次指数平滑法Ft=(At-1)+(1-)(Ft-1+Tt-1)Tt=b(Ft-Ft-1)+(1-b)Tt-1第一步:计算Ft第二步:计算Tt第三步:计算二次指数平滑值FITt=Ft+Tt二次指数平滑法案例实际平滑平滑二次指数月份(t)需求(At)预测值,Ft趋势,Tt平滑值,FITt11211213.0021732041952462173182893610表4.1二次指数平滑法案例实际平滑平滑二次指数月份(t)需求(At)预测值,Ft趋势,Tt平滑值,FITt11211213.0021732041952462173182893610表4.1F2=A1+(1-)(F1+T1)F2=(.2)(12)+(1-.2)(11+2)=2.4+10.4=12.8units第一步:计算二月的预测二次指数平滑法案例实际平滑平滑二次指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