生产预测方法FORECAST

预测模式之评估
一般而言以误差来评估 误差之种类
偏差 平均绝对误差 均方差 平均绝对百分误差
误差之种类
偏差
Bt At Ft
平均绝对误差
MAD At Ft
n
误差之种类（续）
均方差
公式 MSE At Ft 2
n 1
季节因素之处理
利用简单数学平均法 利用简单回归分析法
季节因素之处理
-12
-12 / 5.112 = -2.35
13 … 10
6.090 = 5.112 + .2(10-5.112)
-2
-2 / 6.090 = -0.33
14 … 7
6.272 = 6.090 + .2(7-6.090)
5
5 / 6.272 = 0.80
15 … 9
6.818 = 6.272 + .2(9-6.272)
第一季：（0.18+0.23+0.22+0.18）/4 = 0.2 第二季：1.3 第三季：2.0 第四季：0.5
季节因素之处理（例）
步骤4- 各季（月）预测值之求算
第五年全年需求量之预测值为2200+400 = 2600 第一年：650*0.2 = 130 第二年：845 第三年：1300 第四年：325
1……… 47
43
2……… 51
44
3……… 54
50
4……… 55
51
5……… 49
54
6……… 46
48
7……… 38
46
8……… 32
44
9……… 25
35
10…….. 24
26
11……..
25
12……..
32
13……..
34
14……..
50
15……..
51
16……..
54
17……..
55
18……..
Year4
100 725 1160 215 2200
季节因素之处理（例）
步骤1- 各季（月）生产均值之求算
第一年：1000/4 = 250 第二年：1200/4 = 300 第三年：1800/4 = 450 第四年：2200/4 = 550
季节因素之处理（例）
步骤2- 各季（月）季节指数之求算
51
19……..
50
20……..
43
21……..
38
22……..
27
23……..
27
24……..
32
4
4
4
7
7
11
4
4
15
4
4
19
-5
5
24
-2
2
26
-8
8
34
-12
12
46
-10
10
56
-2
2
58
MAD = 58/10 = 5.8 监控讯号 = -20/5.8
= -3.45
(Month) ∣e∣ MADt=MADt-1+.2(∣e∣-MADt-1)
定性预测
德尔菲法 主管人员共识凝聚法 销售人员调查法 市场研究法
定量预测
时间序列分析法 简单回归分析法 因果关系分析 季节因素法
时间序列分析
假设
过去资料对未来预测是与时间相关的 用于中、短期预测
时间序列之组成
趋势 季节性 循环 不规则变动 随机变动
方法
纯真法 移动平均值法 加权移动平均法 指数平滑法
Cumulative Tracking Signal=Cumulative
t
Error
=Cumulative Error÷MAD
10
-20
-20 / 5.800 = -3.45
11 … 5
5.640 = 5.8 + .2(5-5.8)
-15
-15 / 5.640 = -2.66
12 … 3
5.112 = 5.640 + .2(3-5.64)
模式
Y a b1X1 b2 X2 b3X3
预测模式之评估
由相关系数来判断
预测模式之监控
管制图法 - 利用误差制定管制上、下限
监控讯号 MSFE At Ft
MAD MAD
A
F
A–F
Month (Sales) (Forecast) (Error)
Cumulative ∣e∣ ∣e∣
纯真法
纯真法适用之时机
生产稳定 – 本期之预测值 = 前一期之实际值 季节性变化 – 本期之预测值 = 同时间点前一期之实际值 趋势 – 本期之预测值 = 前一期之实际值 + 同时间点前二期实
际值之差异
举例说明
Байду номын сангаас
（加权）移动平均值法
移动平均值法
本期之预测值为过去n期之实际值平均
加权移动平均值法
14
14 / 6.818 = 2.05
16 … 1
5.654 = 6.818 + .2(1-6.818)
15
15 / 5.654 = 2.65
17 … 4
5.323 = 5.654 + .2(4-5.654)
生产预测方法
生产预测之定义
预测是对未来事物的一种估计。 生产预测则是利用有系统之方法对未来之生产数量
作一合理之估计，以作为厘订生产计划之参考
预测之时程
长程、中程、短程。
生产预测之步骤
决定预测之时程 收集过去之历史资料、绘图 预测过去 预测模式之评估与选用 预测未来 预测模式之监控
生产预测之方法
本期之预测值为过去n期之加权实际值平均
问题
n之大小应为何 敏感程度 无实际值之预测
指数平滑法
简单指数平滑法
Ft Ft1 At1 Ft1
问题
第一期之数量应如何估计
之大小应为何
指数平滑法(续)
二次简单指数平滑法
TAFt1 St Tt
St TAFt At TAFt Tt Tt1 TAFt TAFt1 Tt1
利用简单数学平均法
各季（月）生产均值之求算 各季（月）季节指数之求算 各季（月）平均季节指数之求算 各季（月）预测值之求算
季节因素之处理（例）
范例
季
1 2 3 4 合計
Year1
45 335 520 100 1000
Year2
70 370 590 170 1200
Year3
100 585 830 285 1800
季 year1 year2
1 0.18 0.23 2 1.34 1.23 3 2.08 1.97 4 0.40 0.57
例如：45/250 = 0.18
year3
0.22 1.30 1.84 0.63
year4
0.18 1.32 2.11 0.39
季节因素之处理（例）
步骤3- 各季（月）平均季节指数之求算
季节因素之处理（续）
利用简单回归分析法
各季季节指数之求算 消弥各季销售量之季节因素影响 利用简单回归分析预测各季之生产数量 还原季节因素之影响
简单回归分析法
假设
预测之数量大小仅与时间之长短有关
模式
Y a bX
预测模式之评估
由相关系数来判断
因果关系分析法
假设
预测之数量大小不仅与时间之长短有关、尚有其 他相关之因子