第十章 需求預測

PARTTHREE第三部分

生產(chǎn)與運作系統(tǒng)計劃Chapterten

第十章：需求預測Chaptereleven

第十一章：總生產(chǎn)計劃Chaptertwelve

第十二章：企業(yè)資源計劃（ERP）

Chapterten

第十章

DemandForecast

需求預測PARTTHREE第三部分

生產(chǎn)與運作系統(tǒng)計劃預測定性預測方法定量預測方法預測監(jiān)控CHAPTERTEN第十章：需求預測（一）、預測的概念

是對未來可能發(fā)生的情況的預計和推測?？茖W性：客觀事物發(fā)展的慣性；隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性。一、預測（二）、預測的作用1、預測是制定戰(zhàn)略的基礎。2、預測是制定計劃的基礎。3、預測是協(xié)調(diào)各部門工作的依據(jù)。4、有助于為盡快滿足用戶需求做好準備。CHAPTERTEN第十章：需求預測（三）、預測的分類（1）科學預測：是對科學發(fā)展情況的預計和推測。（2）技術預測：是對技術進步情況的預計和推測。（3）經(jīng)濟預測：是政府部門以及其它一些社會組織經(jīng)常就未來的經(jīng)濟狀況發(fā)展經(jīng)濟預測報告。（4）需求預測：不僅為企業(yè)給出了其產(chǎn)品在未來的一段時間里的需求期望水平，而且為企業(yè)的計劃和控制決策提供了依據(jù)。（5）社會需求：是對社會未來的發(fā)展狀況的預測和推測。CHAPTERTEN第十章：需求預測一、預測（四）、需求預測的分類1、按時間分（1）長期預測：是指對5年或5年以上的需求前景的預測。（2）中期預測：是指對一個季度以上兩年以下的需求前景的預測。（3）短期預測：是指以日、周、旬、月為單位，對一個季度以下的預測。2、按主客觀因素所起的作用分（1）定性預測方法：依靠人們的才干、知識、遠見和判斷力來推測未來的變化。（2）定量預測方法：主要根據(jù)對歷史資料的分析來推斷未來的需求。CHAPTERTEN第十章：需求預測一、預測預測方法定性預測方法定量預測方法德爾菲法部門主管討論法用戶調(diào)查法銷售人員意見匯總法因果模型時間序列模型時間序列平滑模型時間序列分解模型移動平均法一次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法乘法模型加法模型

(五）、需求預測的分類CHAPTERTEN第十章：需求預測一、預測（六）、預測一般步驟CHAPTERTEN第十章：需求預測一、預測Step1Determinepurposeofforecast

確定預測過程Step2Establishatimehorizon

建立基準時間Step3Selectaforecastingtechnique

選擇預測方法Step4Gatherandanalyzedata

收集并分析數(shù)據(jù)Step5Preparetheforecast

準備預測Step6Monitortheforecast

監(jiān)督預測“Theforecast預測”

二、定性預測方法（一）、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法（1）挑選專家；（2）函詢調(diào)查：向?qū)＜姨岢鰡栴}，要求書面答復；（3）匯集綜合整理：將搜集來的專家意見整理；（4）再次函詢：將整理的意見反饋給各專家，要求他們修正其預測，并說明修正理由；（5）最終預測：循環(huán)3、4步，至3、4輪。優(yōu)點：匿名性，避免群體壓力現(xiàn)象，專家充分發(fā)表意見，且最后能統(tǒng)一。缺點：受主觀因素影響，專家的選擇沒有明確的標準，預測結(jié)果的可靠性缺乏嚴格的科學分析，最后趨于一致的意見仍帶有隨大流的傾向。1、步驟：2、優(yōu)缺點：CHAPTERTEN第十章：需求預測(一)、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法3、三條原則：匿名性、反饋性、收斂性。1、部門主管集體討論法2、用戶調(diào)查法3、銷售人員意見匯集法（略、自學）(二）、其他方法二、定性預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測（一）、時間序列：1、概念：按一定時間間隔和事件發(fā)生的先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構成的序列。2、構成：假設：過去存在的變量間關系和相互作用機理，今后仍存在并繼續(xù)發(fā)揮作用。1）趨勢成分：引起原因（人口的變動，經(jīng)濟的增長，技術的進步，生產(chǎn)力的發(fā)展）。T（Trend)2）季節(jié)成分：每個年度內(nèi)成規(guī)則性的重復波動形態(tài)。起因：季節(jié)性的氣候變化和風俗習慣。S(Season)3）周期成分：經(jīng)濟成長過程中景氣和不景氣交替重復發(fā)生的波動情況。發(fā)展、繁榮、衰退、恢復。誘發(fā)因素：社會政治變動、戰(zhàn)爭、經(jīng)濟形勢變化。C(Cycle)4）隨機成分：不可控因素引起的，沒有規(guī)則的上下波動。I（Irregularity)三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機波動成分（一）、時間序列：

2、構成：三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測一、時間序列：2、構成：三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測（二）、時間序列平滑模型時間實銷平均預測1月A12月A23月A3SMA3SMA34月A4SMA4SMA45月A5SMA5SMA51、簡單移動平均（Simplemovingaverage）

簡單移動平均值為：可消除由于隨機成分的影響而導致的需求偏離平均水平三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測月份實際銷量（百臺）n=3n=412022132342421.3352522.6721.7562724.0023.3372625.3324.7582526.0025.5092626.0025.75102825.6726.00112726.3326.25122927.0026.50預測值同簡單移動平均所選的時段長n有關，具有滯后性。n越大，對干擾的敏感性越低，預測的穩(wěn)定性越好，滯后性越強，響應性就越差。簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠近，同樣對待。為了反映最近的趨勢，可采用加權移動平均。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測（二）、時間序列平滑模型2、加權移動平均（Weightedmovingaverage）加權移動平均值為：為實際需求的權系數(shù)。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測月份實際銷量（百臺）n=3120221323424(0.5×20+1.0×21+1.5×23)/3=21.83525(0.5×21+1.0×23+1.5×24)/3=23.1762724.3372625.8382526.1792625.67102825.67112726.83122927.17若對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權重，則預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法的結(jié)果要小。近期數(shù)據(jù)的權重越大，則預測的穩(wěn)定性就越差，響應性就越好?？梢酝瑫r改變n和α。簡單移動平均和加權移動平均需要的數(shù)據(jù)量大，計算量非常大，當產(chǎn)品很多時計算工作繁重。CHAPTERTEN第十章：需求預測2、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）一次平滑指數(shù)值：（二）、時間序列平滑模型SFt+1為（t+1）期一次指數(shù)平滑預測值；At為t期實際值；α為平滑系數(shù)，它表示賦予實際數(shù)據(jù)的權重（0≤α≤1）可以將上述公式中的SFt依次展開，得到書上65頁式3.6，從而將第t+1期的預測值看作前t期實測值的指數(shù)形式的加權和。t+1預測值為第t期的實際值和預測值的加權和。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測2、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）（二）、時間序列平滑模型用一次指數(shù)平滑法進行預測，當出現(xiàn)趨勢時，預測值之雖然可以描述實際值的變化形態(tài)，但預測值總是滯后于實際值。當出現(xiàn)趨勢時，取較大的α得到的預測值和實際值比較接近。一般來說，α選得小一些，預測穩(wěn)定性比較好；反之，其響應性就比較好。面對有上升或下降趨勢的需求序列時，就要采取二次指數(shù)平滑法進行預測。對于出現(xiàn)趨勢并有季節(jié)性波動的情況，則要用三次指數(shù)平滑法。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測

（三）、時間序列分解模型企圖從時間序列之中找出各種成分，并在對各種成分單獨進展預測的基礎上，綜合處理各種成分的預測值，以得到最終的預測結(jié)果。1、概念2、假設：各種成分單獨地作用于實際需求，而且過去和現(xiàn)在起作用的機制持續(xù)到未來。實際需求是以上幾種因素共同作用的結(jié)果。3、模型加法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值乘法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值TF＝T·S·C·ITF＝T＋S＋C＋I三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型例3.4有某旅游服務點過去3年各季度快餐的銷售記錄。試預測該公司未來一年各季度的銷售量解（1）求趨勢直線方程①用表3－6繪出曲線圖形；T=0時，a=10000份；t=12時，為12000份；b=(12000-10000)/12=167所以趨勢直線方程為：Tt=10000+167t(三)、時間序列分解模型②計算4個季度的移動平均值，標在圖上；③利用目測法，讓直線穿過移動平均值，使數(shù)據(jù)分布在直線兩側(cè)；④得到趨勢直線方程。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型（2）估計季節(jié)系數(shù)季節(jié)系數(shù)：就是實際值At與趨勢值Tt的比值的平均值，即At/Tt（三）、時間序列分解模型At由表3－6可以查到，Tt用趨勢直線方程可以計算得到。t123456789101112At/Tt1.161.010.850.991.131.000.821.001.100.950.871.01分別計算夏秋冬春的季節(jié)系數(shù)，得到SI（夏）＝1.15；SI（秋）＝1.00；SI（冬）＝0.85；SI（春）＝1.00；需要對這些系數(shù)進行不斷地修正。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型（三）、時間序列分解模型（3）預測：選擇正確的t值和季節(jié)系數(shù)本例的t值分別為13，14，15，16，對應的季節(jié)系數(shù)分別為SI（夏）,SI（秋）,SI（冬）,SI（春）夏季：（10000＋167×13）×1.15=13997秋季：（10000＋167×14）×1.00=12338冬季：（10000＋167×15）×0.85=10629春季：（10000＋167×16）×1.00=12672三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測（四）、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）一元回歸模型YT為一元線性回歸預測值；α為截距,為X為自變量X=0時的預測值；b為斜率；n為變量數(shù)；X為自變量的取值；Y為因變量的取值；三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測衡量一元線性回歸方法的偏差，可用兩個指標：線性相關系數(shù)r和標準差Syx

R為正：正相關；為負，負相關。R越接近1，說明實際值與所作出的直線越接近。Syx越小表示預測值與直線的距離接近。三、定量預測方法CHAPTERTEN第十章：需求預測（四）、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）（一）、預測精度測量四、

預測監(jiān)控評價預測精度的指標：平均絕對偏