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目录

1、中集集团集装箱企业 (2)

1.1我国集装箱企业现状 (2)

1.2中集集团集装箱简介及现状 (3)

2、需求预测分析 (4)

2.1需求预测 (4)

2.2误差分析 (7)

3、综合生产计划 (8)

3.1综合生产计划策略 (8)

3.2综合生产计划计算方法 (8)

4、综合生产计划编制 (9)

5、主生产计划编制 (16)

6、物料需求计划 (18)

7、能力计划 (20)

7.1粗能力计划 (21)

7.2细能力计划 (21)

8、课程设计的体会 (22)

参考文献 (23)

1、中集集团集装箱企业

1.1我国集装箱企业的现状

集装箱制造业与世界航运形势具有较高的依存度，并随着世

界经济、国际贸易的发展而发展，世界集装箱产量稳步增长，

近5年来年均增长率9%，我国已连续6年为世界港口集装箱吞

吐能力最大的国家。

我国的集装箱制造业起步于20世纪70年代末80年代初，

到1982年先后建成4家集装箱厂，但年生产能力还不到4万标

准箱（TEU）。1990年我国集装箱生产企业就达到了40家，年

生产能力为76万标箱。着我国经济总量与国际贸易量的不断扩

大，20世纪90年代初，韩国的集装箱制造业便大举迁移到我国，

当时在我国形成了显赫一时的四大集团：韩国现代、韩国进度、

香港胜狮（SINGAMAS）、丹麦马士基（MAERSK）。

在这个时期，以中集集团为代表的我国集装箱制造企业，抓住了国际集装箱产业结构调整的大好机遇，采取了一系列战略性并购行动，使得我国的集装箱产业获得了快速发展，并于1993年开始取代韩国，成为产销量居世界首位的集装箱生产大国，尤以中集集团的迅速壮大、一跃成为行业世界霸主为标志，奠定了我国主导世界集装箱行业时代的开始。

我国集装箱创造了三个世界第一，即集装箱年生产能力世界第一，目前已达600万TEU；集装箱生产规格品种世界第一，我国集装箱生产从干货集装箱到一般货物集装箱，以及特种集装箱、箱式运输车，规格品种已达900多个，能满足各种运输需求，并且我国不断开发新品种，如集装箱房屋、海上工程、箱式运输车等；集装箱产销量截至2008年已连续十六年蝉联世界第一，年增长率9%-12%（见图1）。

1.2中集集团集装箱简介及现状

青岛中集冷藏箱制造有限公司成立于1999年，总投资额4500万美元，注册资本3906万美元，公司核心业务是制造各类传统ISO标准冷藏集装箱。目前全球市场占有率超过30%，产销量位居世界第一。青岛中集冷藏箱制造有限公司（QCRC）是中国国际海运集装箱集团股份有限公司下属企业，主要从事各种冷藏箱的设计与制造。公司投资总额4500万美元，注册资本3906万美元，截至2003年底，公司已经与来自北美、欧洲、澳州、

日本等世界各地的客户建立了良好的合作关系，形成了遍布全球的客户网络，成为世界标准冷藏箱和特种冷藏箱的主要供应商之一，世界市场份额超过20%。2003年，公司销售收入达2.24亿美元，累计5.7亿美元。

公司重视人力资源开发与管理，以“国强民富，共同发展”的理念为员工创造了良好的学习和竞争环境。为进一步增强特种冷箱研发制造能力，适应市场需要，提升综合竞争力，2004年5月，集团投资2875万美元成立特种冷藏设备有限公司，员工全部为中专以上学历，焊工要求有焊工上岗证。普工具有机械识图能力和装配能力者优先。

2、需求预测分析

2.1需求预测

预测是根据反映预测对象过去和现在的有关信息，通过科学的方法和逻辑推理，对事物未来的发展趋势和水平作出推测和判断，需求预测是预测未来一定时期对某产品需求的数量和发展趋势、企业该产品的市场占有率等。需求预测可以帮助人们认识产品市场需求发展趋势和规律，是企业经营决策的前提。

需求预测的方法分为定性预测法和定量预测法，定性预测方法主要靠专家的知识、经验和综合分析判断能力，来预测其发展变化趋势和水平的非数量化方法；定量预测方法是利用数学手段以数量的形式准确的揭示事物发展变化趋势或水平的预测方法，其中包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法、因果分析法等。

经过对企业最近几年的产销量进行分析，选择定量分析中的平均移动法来预测2013年的销量。移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内企业产品的需求量、企业产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法很适用。该厂1998年到2012年的年销量如下表一所示，用趋势移动平均法建立需求预测模型，并预测2013年企业轴承的销售量。

表一

序号年份年销量（万TEU）一次移动平均二次移动平均

1 1998 11 ——

2 1999 15 ——

3 2000 25 ——

4 2001 40 ——

5 2002 57 56.4 —

6 2003 88 70.2 —

7 2004 103 98.2 —

8 2005 131 107.4 —

9 2006 165 145.6 132.4

10 2007 174 155 139.12

11 2008 182 164.6 147

12 2009 246 193.2 165.2

13 2010 260 232.8 224.24

14 2011 255 240.8 225.48

15 2012 285 268.2 2322.52

（1）一次移动平均法是对产品需求的历史数据点分段移动平均的方法。其计算公式：

式中为第t周期的一次移动平均数；为第t周期的观测值；

N为移动平均的项数。

（2）当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能