运营管理 需求预测
需求预测生产运作管理
需求预测生产运作管理概述需求预测是生产运作管理中至关重要的一环。
通过准确地预测需求情况，企业可以有效地规划生产计划、库存管理、以及供应链管理，从而提高生产效率，降低成本，以及满足客户需求。
为什么需要需求预测需求预测可以帮助企业准确地了解市场需求情况，从而能够做出合理的生产计划和库存管理决策。
通过需求预测，企业可以减少库存积压、避免库存短缺，提高生产效率，降低生产成本，同时还能够提高客户满意度和市场竞争力。
需求预测的重要性需求预测在生产运作管理中扮演着至关重要的角色，它直接影响着企业的生产计划、库存管理、以及整个供应链的效率和成本。
如果预测不准确，将导致生产过剩或者库存短缺，从而带来不必要的成本浪费、影响客户满意度，以及影响企业的市场竞争力。
需求预测的方法1.定性分析：通过市场调研、消费者反馈等手段，对未来需求进行定性分析，从而获取一定的需求信息。
2.定量分析：通过历史数据分析、趋势分析、数学模型等方法，对未来需求进行定量分析，从而得出更加准确的需求预测结果。
3.软件工具支持：利用专业的需求预测软件工具，如SAP、Oracle等，可以更加方便地进行需求预测，并提高预测的准确性和及时性。
需求预测的挑战1.市场波动：市场需求受到众多因素的影响，如经济波动、竞争变化等，这些因素会给需求预测带来一定的挑战。
2.数据质量：需求预测所依赖的数据质量直接影响着预测结果的准确性，如果数据不够准确、完整，将会导致需求预测的失误。
3.技术限制：一些企业缺乏足够的技术支持，无法使用专业的需求预测工具，导致需求预测过程不够高效、准确。
需求预测的好处1.降低库存成本：准确的需求预测可以避免生产过剩，减少库存积压，从而降低库存成本。
2.提高生产效率：合理的需求预测可以帮助企业更好地规划生产计划，提高生产效率，减少生产浪费。
3.满足客户需求：准确的需求预测可以帮助企业更好地满足客户的需求，提高客户满意度。
4.提高竞争力：通过需求预测，企业能够更好地掌握市场情况，从而提高市场反应速度，提高企业竞争力。
运营管理课件 第2章 需求预测
4个季度销售总量
41729 42214 42819 43107 43793 44858 45119 46172 47042
4个季度移动平均
10432.3 10553.5 10704.8 10776.8 10948.3 11214.5 11279.8 11543.0 11756.0
季度中点
2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5
t
At
1
10
2
12
3
13
4
16
5
19
6
23
7
26
8
30
9
28
10 18
11 16
12 14
α At (1-α )Ft
0.4× 10=4
4.8
0.6×11.8 =7.08 6.91
5.2 7.35
6.4 7.94
7.6 9.35
9.2 11.33
10.4 13.97
12 16.6
11.2 19.42
7.2 20.11
6.4 16.27
5.6 12.15
SAt 11 4+7.08 =11.08 11.71 12.55. 14.34 16.95 20.53 24.37 28.60 30.62 27.31 22.67 17.75
β (SAt-SAt-1) (1- β )Tt-1
Tt
0.80
0.5×(11.0811)=0.04
SFt+1=aAt+(1-a)SFt
=aAt+SFt-aSFt
=SFt+a(At-SFt) 即,新预测值是对旧预测值修正(a*预测误差)后算出
第六章-需求预测《运营管理》ppt课件
稳定性及响应性
• 稳定性： – 指抗拒随机干扰，反应稳定需求的能力。 – 稳定性好的方法有利于消除或减少随机因素的影响，适应于受随 机因素影响较大的预测问题。
• 响应性： – 指迅速反应需求变化的能力。 – 响应性好的方法能及时跟上实际需求的变化，适合于受随机因素 影响小的预测问题。
• 目标相互矛盾
关于简单移动平均方法的疑问
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
F Demand 650 t 678
=•
AQ以tu-31e周+st或ioA6n周t:-为2 移+n动A平t-均3 +区..间.+有A何t-n
720
差别？
785
859
920
850
758
892
920
789
844
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
wi =1
i=1
加权移动平均实例
Week 1 2 3 4
Demand 650 678 720
Forecast 693.4
F4 = 0.5(720)+0.3(678)+0.2(650)=693.4
Exponential Smoothing 指数平滑
• 假设： 近期的数据比早期的数据更能够准确地预测未来， 因此 需要最近的数据的权重就要比以前的数据的权重要大。
892 842.67 815.33
920 833.33 844.00
789 856.67 866.50
844 867.00 854.83
移动平均区间与稳定性及响应 性
950 900 850 800 750 700 650 600
预测 的重要性 运营管理
预测的重要性——运营管理引言在现代企业中，预测是一项至关重要的运营管理活动。
通过预测，企业能够更好地了解市场需求和行业趋势，进而制定有效的业务战略和决策。
预测为企业提供了一个基于数据和信息的基础，帮助管理层做出准确的商业判断。
本文将探讨预测在运营管理中的重要性和应用，并介绍一些常见的预测方法。
预测的定义与意义预测是根据过去和现在的信息，对未来事件或现象进行推测和预估的过程。
预测在运营管理中起到了关键的作用，因为它能够帮助企业预测市场需求、销售量、生产量和供应链情况等重要的经营指标。
有效的预测可以为企业提供以下几个方面的益处：1.制定战略决策：预测可以帮助企业了解市场趋势和竞争环境，从而制定合理的战略决策。
通过预测，企业可以预见市场需求的变化，并调整产品或服务的定位和策略，以满足市场的需求和优化企业的利润。
2.优化资源配置：通过准确的预测，企业可以更好地规划和配置资源，以满足市场需求。
预测可以帮助企业确定生产计划、物流计划和人力资源计划等，从而提高生产效率，降低成本，提高盈利能力。
3.风险管理：预测可以帮助企业识别和管理风险。
通过精确的预测，企业可以预见市场波动和供应链紧张情况，及时采取相应的措施，规避潜在的风险，降低损失。
4.客户满意度：通过预测市场需求，企业可以及时调整产品或服务，以提高客户满意度。
准确的预测可以使企业更好地满足客户的期望，提供定制化的产品和服务，从而增强客户忠诚度和市场份额。
常见的预测方法在运营管理中，有许多常见的预测方法可以用于预测市场需求、销售量和供应链情况等。
以下是一些常见的预测方法：1.时间序列分析：时间序列分析是基于过去的数据，通过建立模型来预测未来的方法。
它可以使用历史数据中的趋势、周期、季节性和残差等信息来对未来进行预测。
时间序列分析常用的方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2.回归分析：回归分析是通过建立因果关系模型来预测未来的方法。
它可以通过分析自变量和因变量之间的关系来预测因变量的值。
运营如何进行市场需求预测和策划
运营如何进行市场需求预测和策划市场需求预测和策划是运营工作中的重要环节。
运营团队需要对市场的需求进行准确的预测，以便制定相应的策略来满足市场需求。
本文将介绍预测市场需求的方法以及如何制定有效的市场策划。
市场需求预测是运营团队的首要任务之一。
通过对市场的调研和数据分析，可以预测市场的需求趋势和规模。
以下是一些常用的市场需求预测方法：1. 数据分析：通过收集和分析市场数据，包括市场规模、竞争格局以及消费者行为等，可以揭示市场趋势和需求动向。
运营团队可以借助市场研究机构的数据报告或者自己进行数据收集和分析，来预测市场需求。
2. 市场调研：通过定性或定量的市场调研，可以了解消费者的需求和偏好，从而预测市场的需求。
调研可以通过问卷调查、深度访谈、焦点小组等形式进行，以获取消费者的真实反馈和意见。
3. 竞争分析：对竞争对手的产品、定价及市场份额等进行分析，可以了解市场的竞争格局和需求情况。
运营团队可以从竞争对手的成功和失败中汲取经验，为自己的产品和策略做出相应调整。
除了市场需求预测，制定有效的市场策划也是运营团队必须要做的工作。
以下是一些关键的步骤和策略，可以帮助运营团队制定有效的市场策划：1. 目标市场分析：需要明确目标市场是谁，他们的需求是什么。
通过分析目标市场的特征和行为，可以更好地了解他们的需求，并为他们提供有针对性的产品和服务。
2. 定位策略：根据目标市场的需求和竞争对手的情况，制定适合自己的产品定位策略。
定位策略可以通过产品特点、价格、营销推广等方面展现出来，以突出自己的优势并吸引目标市场的消费者。
3. 产品策略：根据市场需求和竞争对手的情况，制定相应的产品策略。
产品策略包括产品定价、产品特点和品质要求等，需要与目标市场的需求相匹配，并且具有自己的竞争优势。
4. 营销策略：制定有效的营销策略来推广产品和服务。
选择适合目标市场的营销渠道和推广手段，进行广告宣传、市场活动等，以吸引消费者的注意并促进销售。
生产运营管理需求预测问题
生产运营管理需求预测问题前言在现代企业管理中，生产运营管理是一个非常重要的环节。
生产运营管理的目标是通过对需求的准确预测和合理安排，确保生产过程高效、顺利进行，从而提高企业的竞争力和效益。
然而，在实际的生产运营管理中，需求预测问题常常是一个复杂而困难的任务。
本文将就生产运营管理需求预测中的一些常见问题进行探讨。
1. 需求波动性问题需求的波动性是生产运营管理中常见的问题之一。
需求的波动性可能是由于市场环境的变化、消费者行为的变化或其他因素引起的。
这种波动性给生产运营管理带来了很大的挑战，因为如果不能准确预测需求的波动，就很难合理安排生产计划和资源分配。
为了解决需求波动性问题，可以采用一些预测方法和工具。
例如，可以运用时间序列分析、回归分析、相关性分析等方法对历史数据进行分析，从而预测未来的需求趋势和波动情况。
此外，可以借助一些专业的需求预测软件，通过建立准确的预测模型来提高预测的准确性。
2. 外部环境不确定性问题生产运营管理的需求预测还面临外部环境不确定性的挑战。
外部环境的变化常常会对需求产生重大影响，例如市场竞争态势、经济形势、政策法规等。
这些变化往往不可预测且难以控制，给需求预测带来了很大的不确定性。
为了解决外部环境不确定性问题，一方面可以加强对外部环境的监测和研究，及时获得相关信息，从而对需求变化做出及时调整。
另一方面，可以采取一些风险管理措施，如建立灵活的供应链模式、建立多样化的产品组合等，以降低外部环境变化对需求的影响。
3. 产品生命周期变化问题不同产品的生命周期不同，这意味着在产品生命周期的不同阶段，需求的特点和规律也会发生变化。
例如，在新产品上市初期，需求可能会快速增长；而在产品成熟期，需求可能会趋于稳定或下降。
这种产品生命周期变化给需求预测带来了很大的挑战。
为了解决产品生命周期变化问题，可以采用产品生命周期管理的方法。
通过对不同生命周期阶段的需求特点和规律进行分析，可以制定针对性的预测策略和措施。
运营管理第三章预测管理
运营管理第三章预测管理引言在现代企业管理中，预测管理是一个重要的环节，它能够帮助企业准确地预测市场需求、产品销售量以及生产能力等关键指标，从而为企业决策提供科学依据。
本文将介绍运营管理中的预测管理相关内容，包括预测管理的定义、重要性以及常用的预测方法等。
一、预测管理的定义预测管理是指通过对历史数据和相关变量的分析，利用数学、统计学等方法，来预测未来事件或趋势的发展情况。
预测管理主要应用于市场需求预测、销售预测、生产预测等方面，能够提供准确的数据支持，帮助企业做出合理的决策和安排。
预测管理的核心目标是尽可能准确地预测未来的情况，减少不确定性，提高企业的决策效果。
通过对市场需求、销售量、生产能力等进行预测，企业能够更好地调整产品结构、合理配置资源，提高市场竞争力和运营效益。
二、预测管理的重要性预测管理在运营管理中具有重要的地位和作用，主要表现在以下几个方面：1. 提高决策的科学性通过对市场数据、销售数据和生产能力等进行预测，企业能够基于科学的分析结果做出决策，避免了主观臆断和盲目决策的风险。
预测管理的准确性可以为企业的战略规划和生产计划提供科学依据，提高决策的科学性和精确性。
2. 提前做好资源调配和准备通过预测管理，企业可以提前了解市场需求和销售情况的变化趋势，从而合理配置资源和做好生产准备。
预测管理可以帮助企业避免生产过剩或供应不足的情况，提高资源利用率，降低成本，实现运营效益的最大化。
3. 优化产品结构和市场竞争力预测管理可以帮助企业了解市场需求的变化趋势，从而及时调整产品结构和开发新产品，提高产品的市场竞争力。
通过预测管理，企业能够更好地满足市场需求，提高产品的市场占有率和消费者满意度。
4. 加强供应链协同和合作预测管理可以改善企业与供应商之间的合作关系，通过共享预测数据和信息，加强供应链的协同和合作。
通过预测管理，企业和供应商可以更好地协调生产计划和物流配送，实现供需的有效匹配，减少库存风险和物流成本。
需求预测在企业运营管理
需求预测在企业运营管理需求预测是企业运营管理中的重要环节，它可以帮助企业更好地调配资源、合理制定生产计划、优化供应链管理等。
本文将以需求预测在企业运营管理中的重要性、需求预测的方法以及需求预测的挑战等方面展开讨论。
一、需求预测在企业运营管理中的重要性需求预测在企业运营管理中扮演着重要的角色。
准确预测需求可以帮助企业合理制定生产计划，提前采购原材料，避免库存积压或因库存不足而导致的生产中断等问题。
同时，需求预测还可以在一定程度上降低企业的运营成本，提高运营效率。
二、需求预测的方法1.定性分析法定性分析法主要是基于经验和专家判断的方法，通过专家访谈、市场调研等手段来预测需求趋势。
这种方法适用于市场需求变化较为稳定的情况，但在需求变化较为剧烈的情况下，可能存在预测不准确的问题。
2.定量分析法定量分析法是以数据为基础的方法，常用的技术包括时间序列分析、回归分析、模型预测等。
时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，可以通过对过去的需求数据进行分析，来预测未来的需求趋势。
回归分析则是通过对影响需求的各种因素进行分析，建立数学模型来进行需求预测。
三、需求预测的挑战需求预测虽然在企业运营管理中具有重要的作用，但也面临许多挑战。
1.数据质量问题需求预测的准确性直接依赖于数据的质量，如果数据存在缺失、噪声等问题，会对预测结果造成较大的影响。
因此，企业需要保证数据的完整性、准确性和及时性，以提高需求预测的准确性。
2.需求变化的不确定性需求预测的一个难点是需求的不确定性。
市场需求受到众多因素的影响，包括经济环境、竞争对手、政策变化等等。
这些因素的变化可能导致需求出现剧烈的波动，从而增加了需求预测的难度。
3.需求预测和库存管理的协调需求预测和库存管理之间存在着一种协调关系。
如果需求预测不准确，企业可能会面临库存积压或库存不足的问题，从而导致运营效率下降或者无法满足市场需求。
因此，企业需要在需求预测和库存管理之间找到一个平衡点，使库存能够满足市场需求，同时也不会过度积压。
《企业生产运作管理之需求预测与管理》详细管理内容 管理概论
需求预测与管理
1.由于未来的需求会受到很多不确定因素影响，所以需求的变动是随机的。
需求是无法准确预测的，对于未来的需求没有一种方法能够准确地进行描述。
（过去发生的情况不一定会持续到未来）
2.定性需求预测方法：又称主观需求预测法，主要用于预测长期的需求变动、技术和产品的发展趋势、市场的形势变化等。
常用的定性需求预测法有：营销人员的预测、经营者的预测、专业咨询机构的市场调研、历史类比法和德尔菲法。
3.定量需求预测法：主要包括简单移动平均法、加权移动平均法。
4.需求管理：为了更好满足市场需求，企业可以采取以下措施(1)提高企业生产系统的适应性，使其能够适应更大范围的需求变动
（2）使用更合适的需求预测方法，获得更准确的预测结果(3)采取积极的措施，主动影响市场需求的变动，而不是一味地被动响应需求的变化。
运营管理的预测计算公式
运营管理的预测计算公式概述运营管理是指在企业的生产、销售、采购等运营活动中，通过科学的管理方法和技术手段，提高运营效率、降低成本、提供更好的服务，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
在运营管理中，预测计算公式主要用于预测运营活动的相关指标，帮助企业做出科学的决策，并制定相应的运营策略。
预测计算公式1. 需求预测计算公式需求预测是运营管理中最基础的预测工作之一，它可以用来预测产品的需求量、销售量等。
常用的需求预测计算公式包括：•移动平均法 (Simple Moving Average, SMA)：计算过去一段时间内需求的简单平均值。
公式如下：SMA = (D1 + D2 + ... + Dn) / n其中，SMA代表移动平均值，D1, D2, …, Dn代表过去n个时间段内的需求数据。
•指数平滑法(Exponential Smoothing, ES)：在移动平均法的基础上，通过加权计算更多关注近期的数据，降低对历史数据的依赖性。
公式如下：ES = α * Dn + (1 - α) * ES其中，ES代表指数平滑值，α代表平滑系数，Dn代表最新的需求数据。
•趋势分析法 (Trend Analysis, TA)：通过分析历史数据的趋势，预测未来的需求。
常用的趋势分析方法包括线性趋势分析、曲线趋势分析等。
公式如下：Y = a + bx其中，Y代表需求量，a、b代表参数，x代表时间。
2. 产能预测计算公式产能预测是运营管理中的另一个重要的预测工作，它可以用来预测企业的产能需求、产能利用率等。
常用的产能预测计算公式包括：•产能需求计算公式：可以通过预测的需求量和单位产品的生产工时，计算出所需的产能。
公式如下：产能需求 = 需求量 / 单位产品的生产工时其中，产能需求代表需要的产能，需求量代表需求的产品量。
•产能利用率计算公式：可以通过已有的产能和实际产出的产品量，计算出产能利用率。
公式如下：产能利用率 = (实际产出 / 已有产能) * 100%其中，产能利用率代表已有产能的利用率，实际产出代表实际生产的产品量。
运作管理-第7章 需求预测
运营管理 Operations Management第7章 需求预测学习目标1.了解预测的概念与特点；2.理解需求预测与生产计划的关系；3.理解定性预测的方法；4.明确定量预测的方法；5.理解预测误差的来源与监控方法。
学习内容第1节 预测概述第2节 定性预测方法 第3节 定量预测方法 第4节 预测误差与监控引例• 一直以来，沃尔玛都以其对在册现金收入的认真分析以及与供应商合作降低库存而著称。
然而，与其他主要的零售商一样，沃尔玛也没有与供应商共享它的需求预测。
其结果导致是预测的结果与实际需求之间误差高达60%。
1995年，为了减小库存预测误差带来的不良影响，在沃尔玛、IBM、SAP和Manugistics公司的赞助下，BenChmarking公司开发了一个名为CFAR（与英语中“看得远”同音）的软件包，CFAR是“协同预测与补货”的首个字母的缩写。
这个软件包的一个重要好处在于它能够提供更可靠的中期预测。
• 这个系统是这样工作的：在考虑如以前的销售趋势和促销计划等重要因素的情况下，零售商和制造商各自独立地预计未来6个月对某产品的需求。
然后它们在互联网上相互交换各自的预测结果。
如果预测的差异超过了一个事先预定的百分比（比如10%），零售商和制造商就通过互联网交换书面意见和辅助数据。
双方经过多轮的意见交换最终大大达成一个可以接受的预测结果。
从CPFR实施后的绩效看，Warner-Lambert公司的零售商品满足率从87%提高到98%，新增销售收入800万美元。
• 市场需求的变化会影响到企业产品的生产数量和品种、生产能力和生产计划。
• 需求预测是指在一定时期内和一定地域范围内，企业对其产品预期销售量的估计。
运营管理人员根据需求预测的结果来决定各种产品生产数量的多少，然后将生产数量转换为对生产要素（人力、材料、资金、设备等）的需求，由此制定出生产计划，继而进而按生产计划进行采购和生产，并根据生产计划控制生产数量、质量、交货期和成本。
什么是运营管理中的预测
什么是运营管理中的预测预测在运营管理中扮演着重要的角色。
它是一种通过分析过去的趋势和数据，来预测未来的趋势和结果的方法。
在运营管理中，预测被用来帮助决策者做出合理的决策，并且能够在变化快速的市场环境中应对风险和机会。
预测方法有许多不同的预测方法可以用于运营管理中。
以下是一些常用的预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种通过分析过去的数据，来预测未来的方法。
它基于一个假设，即过去的趋势和模式将在未来继续发生。
时间序列分析通常包括对趋势、季节性和周期性的分析。
它可以用来预测销售量、库存水平和生产需求等。
回归分析回归分析是一种通过分析两个或多个变量之间的关系，来预测一个变量的方法。
它基于一个假设，即这些变量之间存在某种数学关系。
回归分析通常用于预测销售额、利润和市场份额等。
多元时间序列分析多元时间序列分析是一种将多个相关时间序列数据作为输入，通过分析它们之间的关系，来预测未来的方法。
它可以用于预测各个部门的销售量和生产需求等。
指数平滑法指数平滑法是一种通过对过去的数据进行加权平均，来预测未来的方法。
它基于一个假设，即过去的数据比较早期的数据对未来的趋势有更大的影响。
指数平滑法通常用于预测短期的销售量和需求量等。
专家判断法专家判断法是一种通过依赖专家的意见和经验来预测未来的方法。
它可以在没有足够数据支持的情况下使用，或者在其他预测方法无法应用的情况下使用。
专家判断法通常用于预测市场趋势和未来的战略方向等。
预测的重要性在运营管理中，预测扮演着重要的角色。
它可以帮助企业做出更明智的决策，并且能够在不确定性和风险下降低损失。
以下是预测在运营管理中的重要性：库存管理预测可以帮助企业有效管理库存。
通过准确预测需求量和销售量，企业可以避免库存过剩或库存短缺的问题。
这可以节省成本，并且确保产品的供应和交付。
生产计划预测可以帮助企业做出合理的生产计划。
通过准确预测需求和销售量，企业可以安排适当的生产资源和人力资源，以确保产品的按时交付。
生产运作管理-6需求预测
25.33
26.00 26.00 25.67 26.33 27.00
SMA特点：
• 简单移动平均法预测值与所选的时段长 n 有 关。n 越大，对干扰的敏感性越低，预测的 稳定性越好，响应性则越差。 • 简单移动平均法对数据不分远近，同样对待 。有时最近的趋势反映了需求的趋势，此时 用加权移动平均法更合适。
Delphi法的适用范围
• 难以借助精确的分析技术处理，但建立在集体基础上 的直观判断可以给出某些有用的结果。 • 面对一个庞大复杂的问题，专家们以往没有交流思想 的历史，因为他们的经验与专业代表着不同的背景。 • 专家人数多，面对面交流思想的方法效率很低。 • 时间与费用的限制不能经常开会商讨。 • 专家之间分歧隔阂严重或出于其他原因不宜面对面交 换思想。 • 避免权威作用，防止“乐队效应”，也就是随大流倾 向。
2.部门主管集体讨论法（Jury of Executives）
• • • • • • 简单易行，可快速获得预测结果。 汇集了各主管的经验和判断。 不需要准备和统计历史资料。 主观意见，预测结果缺乏严格的科学性。 与会人员间容易相互影响。 因预测是集体讨论的结果，故无人对其正确性 负责。
3.市场调研法
• 指数平滑法（Exponential Smoothing）
（考虑所有的历史数据） 一次指数平滑法 二次指数平滑法
由于随机成分的影响而导致需求偏离平均水平时， 应用时间序列平滑模型，通过对多期观测数据平均的 办法，可以有效地消除或减少随机成分的影响，以使 预测结果较好地反映平均需求水平。
• 单纯法（ Naï ve Forecasts）
B.加权移动平均法预测
月份 1 实际销量(百台) 20.00 预测销量(百台)（n=3）
生产与运作管理-需求预测
五.预测的方法
1. 定性预测方法
(1) 由个人的主观判断或综合多数人的意见后预测需求； 由个人的主观判断或综合多数人的意见后预测需求； (2) 过去的资料不充分或不可信赖； 过去的资料不充分或不可信赖； (3) 类推预测法、 delphi方法，市场调查法，专家评估法， 类推预测法、 方法， 方法 市场调查法，专家评估法， 历史类推法； 历史类推法； (4) 中长期预测； 中长期预测；
yt + yt −1 + yt −2 + L + yt − n +1 ) yt +1 = M t = n
(4) 考虑预测的稳定性和需求变化的反映度之后选择移动平 均期间 n。移动平均期间 n 越长，偶然因素所起的作用越小 移动平均期间 越长，偶然因素所起的作用越小, 但对实际需求反映迟钝。 但对实际需求反映迟钝。 的优化比较： 移动跨距 n 的优化比较：
(3) 平滑常数 的值越大 预测值对需求变化反映越大反之平 平滑常数 的值越大, 常数α的值越大 滑越平滑； 滑越平滑； (4) 实际需求稳定时 如食品 为减小周期 偶燃变化的 影响 实际需求稳定时(如食品 为减小周期/偶燃变化的 影响, 如食品) 减小α的值 流行的产品则增加 的值。 减小 的值.流行的产品则增加 的值。 的值 流行的产品则增加α的值
) 2 ∑ ( yt − yt ) N −n
N
平均方差MSN ( n ) =
t = n +1
三.线性移动平均法（二次移动平均法、趋势 线性移动平均法（二次移动平均法、 分析法） 分析法）
yt y3 y1 y4 a 0 1 2 y2 t 3 4 yt = a+bt
(1) ( 2) 2( M t − M t ) bt = n −1 ) ⇒ yt +T = at + btT yt + yt −1 + yt − 2 + L + yt − n +1 (1次移动平均) Mt = n 1) 1 1 M t(1) + M t(−1 + M t(−)2 + L + M t(−)n +1 ( 2次移动平均) Mt = n
运营管理 第六章 需求预测
2
3 4
21.00
23.00 24.00 21.33
5
6
25.00
27.00
22.67
24.00
21.75
23.33
7
8 9 10 11 12
26.00
25.00 26.00 28.00 27.00 29.00
25.33
26.00 26.00 25.67 26.33 27.00
24.75
25.50 25.75 26.00 26.25 26.50
• 描点绘图，可以比较当n=3,n=6时对预测结 果的影响?
1000 900
Demand
800 700 600 500 1 2 3 4 5 6 7 Week 8 9 10 11 Demand 3-Week 6-Week 12
1000 900
Demand
800 700 600 500 1 2 3 4 5 6 7 Week 8 9 10 11 12
实际销售 10.00 12.00 13.00 16.00 19.00 23.00 26.00 30.00 28.00 18.00 15.00 14.00
α ＝0.4 11.00 10.60 11.16 11.90 13.54 15.72 18.63 21.58 24.95 26.17 22.90 19.74
• 用得最多的是基于乘法模型的预测方法
时间序列分解模型计算步骤
• Step 1: 求出趋势值的直线方程。 • Step 2: 计算季节因子
• Step 3: 计算预测值
时间序列分解模型计算示例：
有一个公司记录了1997和1998两年的销售数据，见 下表。请根据这些数据预测1999年的销售情况。
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• Generic data on the well-being of global, national, or business sector of the economies. • Industry specific data often provides more useful inputs. • Situation specific data may provide the most meaningful input to the operations planning process.
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3、需求预测的一般步骤
1. Identify the internal customer and decision-making processes that the forecast will support. •What is to be forecasted? •What level of detail is needed to support the decision making process? •Within reason, when does the user need this information? 2. Identify the likely sources of the best data inputs. 3. Select forecasting techniques that will most effectively transform available data into timely, reliable forecast information over the most appropriate planning horizon. 4. Apply the proposed technique to gathered data for the appropriate business process. State assumptions explicitly in writing. 5. Monitor the performance of the forecasting process, as for any continuous-improvement or quality-management process. Periodic reviews of the basic assumptions that underlie forecasts help to keep the process for future forecasts on target.
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预测方法分类图
德尔菲法 定性预 测方法 预测 方法 定量预 测方法 时间序列 模型 部门主观集体讨论法
用户调查法
销售人员意见汇集法
因果模型
移动平均法 时间序列 平滑模型 时间序列 分解模型 指数平滑法 乘法模型
加法模型
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两类需求预测方法的应用场合
定性预测方法： 1. 模糊和已知数据很少的场合（如新产品、新技术的发展） 2. 与直觉或经验有关的场合（如产品通过网络的销售量） 定量预测方法： 1. 稳定和已知很多历史数据的场合（如现有产品、当前技 术的发展） 2. 与数学技巧有关（如彩电的销售量）
预测精度与成本 预测的稳定性与响应性
总费用
预测成本 经营费用 0
（抗随机干扰vs反映 需求变化）
预测的时间范围和更新频率
预测精度
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强调几点
很少有完美的预测。 大多数预测方法都假定在被预测系统中存在某些潜在的 稳定性（即假设在过去发生的某一事件在将来仍然存 在）。 对一族产品或产品集合的预测总比对单个产品的预测更 为准确。 短期预测比长期预测所处理的不确定因素小，因此短期 预测更为准确。
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二、定性预测方法
Demand Forecasting
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内容提要
一、预测的基本概念 二、定性预测方法 三、定量预测方法
本讲提纲
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一、预测的基本概念
How Many Ernies?
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• HMWW Capacity Challenge • demand information system challenge, (DIS Challenge)
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需求预测
the business process that attempts to estimate sales and the use of products so that they can be purchased, stocked, or manufactured in appropriate quantities in advance to support the firm's value adding activities.
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pattern recognition
Nobel Prize winner, Herbert Simon, "the more relevant patterns at your disposal, the better your decisions will be.“*
*Makridakis, S., and S. C. Wheelwright. Forecasting Methods for Management, 5th ed. New York: John Wiley & Sons, 1989.
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1、什t, Prophesy
预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。
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“A forecast is an objective estimate of future demand attained by projecting a pattern of events of the past into the future.”* “A prediction is a subjective estimate of what events will happen in the future, based on extrapolating or interpreting data that occurred in the past.” * David F. Ross, Distribution Planning and Control, Chapman & Hall, New York, 1995, p.212.
Does it provide the demand information in the detail needed to make it useful?足够详细 Do they arrive in a timely fashion and in the most useful format? 及时有用 Does the system tap the best sources of information as inputs to the forecasting process?最好的信息来源 Is the forecast reasonably accurate—especially when the pattern of demand is changing?准确、动态 Does the process understand the sources of uncertainty?理解不 确定(需求、技术、生产、社会不确定)
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• Doing something quickly to capitalize on this knowledge before the competition can. • Doing something to correct the patterns if they have an adverse impact on the firm's well being. • Making, use of patterns to enhance the ongoing decision-making processes--such as demand forecasting.
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4、影响需求预测的因素
商业周期 产品生命周期 竞争者的行为 顾客偏好 随机影响 ……
广告 促销努力
商业信誉
产品设计 产品质量 信用政策 …… 企业通过 努力可以 做到
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企业无法 控制
5、预测中应注意的几个问题
费用
判断在预测中的作用
选择预测方法 辨别信息 取舍预测结果
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2、预测的种类（宏观）
科学预测：对科学发展情况的预计与推测。如门捷列夫元 素周期表 技术预测：对技术进步情况的预计与推测。如能源技术 经济预测：对经济发展情况的预计与推测。 社会预测：对社会未来发展状况的预计与推测。如人口预 测、环境预测、社会制度等 需求预测：需求预测不仅为企业给出了其产品在未来的一 段时间里的需求期望水平，而且为企业的计划与控制决 策提供依据。
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需求预测的种类（按预测时间的长短）
长期预测：对5年或5年以上的需求前景的预测
长期预测一般是利用市场调研、技术预测、经济预测、人口统计等方 法，加上综合判断来完成，其结果大多是定性的描述。长期预测是企 业长期发展规划、产品研究开发计划、投资计划、生产能力扩充计划 的依据。
中期预测：对一个季度以上、2年以下需求前景的预测
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demand management a business process that seeks to coordinate and/or influence the pattern of demand arrivals to achieve a mutually satisfying sales transaction. demand tracking a business process that systematically records what has just happened.