第二章 需求预测(生产管理(华中科技大学 崔南方PPT课件

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预测方法
表 3-1 简单移动平均法预测
月份 实际销量(百台) n=3(百台) n=4(百台)
1
20.00
2
21.00
3
23.00
4
24.00
21.33
5
25.00
22.67
21.75
6
27.00
24.00
23.33
7
26.00
25.33
24.75
8
25.00
26.00
25.50
SAt = Xt-1 + (1-) SAt-1 预测值=(上次实测值)+(1-)上次预测值 称为平滑常数，（0 1）
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预测方法
表 3 - 3 某 公 司 的 月 销 售 额 一 次 指 数 平 滑 预 测 表 ( = 0 . 4 )
月 实 际 销 售 额 A t × 上 月 实 上 月 预 测 销 ( 1 - ) × 上 本 月 平 滑 份 (千元) 销额(千元) 售额(千元) 月预测销售 预测销售
–季节成分： 特定周期时间里有规则的波动。如：
➢每天有二次交通高峰； ➢每周周末，影院的客流量较大； ➢某些产品的季节性需求变化等。
–周期成分： 较长时间里（一般为数十年）有规则 的波动。
–随机成分： 没有规则的上下波动。
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预测方法
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预测方法
• 时间序列模型：
10
28.00
25.67
11
27.00
26.83
12
29.00
27.17
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预测方法
• 结果：预测值的响应性较好，其结果与
和N的取值有关。
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预测方法
3）一次指数平滑(Single Exponential Smoothing)
SAt = SAt-1 + (Xt-1 - SAt-1) 或者，
第二章 需求预测
Demand Forecasting
一、预测的概念 二、预测方法 三、预测的监控
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预测的概念
• 预测是对未来可能发生的事情的估计与推测。 • 一般有经济预测、技术预测、需求预测。 • 本课程主要讨论需求预测。
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预测的概念
• 需求预测的意义
➢预测是为下一步计划做准备 ➢预测是制定营销、生产 和库存、采购、
9
26.00
26.00
25.75
10
28.00
25.67
26.00
11
27.00
26.33
26.25
12
29.00
27.00
26.50
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预测方法
• 结果：N越大、预测值越平滑，对干扰的 灵敏性越低，预测值的响应性也就越小。
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预测方法
2）加权移动平均(Weighted Moving Average)
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预测的概念
• 预测的稳定性与响应性
– 稳定性：反应稳定需求的能力 – 响应性：反映需求变化的能力
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预测方法
定性预测方法
qualitative method
• 德尔菲法 • 部门主管集体讨论法 • 销售人员意见汇总法 • 顾客期望法
定量预测方法
quantitative method
1、定量预测方法
• 用数学模型表示需求与各种变量之间的关系。 • 前提：变量与需求的关系今后仍然保持不变。 • 常用的有：
– 时间序列：用过去的需求和时间的关系来预测未 来的需求。
– 因果模型：用过去的资料揭示变量和需求的关系， 进而预测未来的需求。
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预测方法
2、时间序列模型
• 时间序列（Time Series）：按一定的时间间隔 和事件发生的先后顺序将所收集的数据排列起 来所得到的序列。
t(月) 实 际 销 量(百 台) 三 个 月 的加 权 移动 平均 预 测值(百 台)
1
20.00
2
21.00
3
23.00
4
24.00
(0.5× 20+1× 21+1.5× 23)/3=21.83
5
25.00
23.17
6
27.00
24.33
7
26.00
25.83
8
25.00
26.17
9
26.00
25.67
• 时间序列预测模型
➢ 时间序列平滑模型 简单移动平均 加权移动平均 一次指数平滑
➢ 时间序列分解模型 乘法模型 加法模型
• 因果模型
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预测方法
需要说明的是，为使预测更符合实际，
经验、判断和数学模型都起一定的作
用，但没有哪一种方法一直都能奏效。
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预测方法
人力资源等计划的基础。 ➢预测对生产运作产生影响，所以，它是生
产运作管理的一个组成部分。
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预测的概念
• 预测的主要步骤
➢确定预测目标； ➢确定影响产品需求的因素及其重要性； ➢收集资料； ➢选择预测方法与模型； ➢计算、预测； ➢对预测结果进行综合分析，得出结论； ➢将预测结果应用于生产计划工作中； ➢根据实际情况，对预测结果进行监控。
WMAt+1= (t Xt + t-1 Xt-1…+ t-N+1 Xt-N+1 )/N 预测值=(前N次实测值的加权平均值)
t、 t-1、 、 t-N+1称为加权因子，且 （t + t-1 + + t-N+1）/ N = 1
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预测方法
为 了 强 调 最 近 数 据 的 影 响 ， 突 出 其 作 用 ， 取 3=1.5、 2=1、 1=0.5， 得到加权移动平均结果：
–时间序列平滑模型：通过多个数据的平均来消除 和减少随机成分(干扰)。常用的有简单移动平均、 加权移动平均、一次指数平滑。
–时间序列分解模型：
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预测方法
1）简单移动平均(Simple Moving Average)
SMAt+1= (Xt + Xt-1 +…+ Xt-N+1 )/N 预测值=(前N次实测值的平均值)
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预测方法
表3-1 时间序列
月份 实际销量(百台)
1
20.00
2
21.00
3
23.00
4
24.00
5
25.00
6
27.00
7
26.00
8
25.00
9
26.00
10
28.00
11
27.00
12
29.00
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预测方法
• 时间序列的构成：
–趋势成分： 随时间的推移而表现出的一种倾向 （上升、下降、平稳）。
额 (千 元) 额 (千 元)
1
10.00
11.00
2
12.00
4.00
11.00
6.60
10.60
3
13பைடு நூலகம்00
4.80
10.60
6.36
11.16
4
16.00
5.20