生產物流需求預測計劃與控制課件(PPT 55頁)

1、CH4 生產物流：需求預測、計劃生產物流：需求預測、計劃與控制與控制Page. 2需求預測方法需求預測方法v定性預測方法：定性預測方法： 頭腦風暴法頭腦風暴法 Delphi法法v定量預測方法：定量預測方法： 回歸分析回歸分析 時間序列時間序列 Page. 31.回歸分析回歸分析v 回歸分析（回歸分析（Regression Analysis）：統(tǒng)計分析的方法，）：統(tǒng)計分析的方法，主要探討數據之間的相關關系。主要探討數據之間的相關關系。v 主要過程：主要過程：1.根據預測目標，確定自變量和因變量；根據預測目標，確定自變量和因變量；2.建立回歸預測模型；建立回歸預測模型；3.進行相關分析（獲得相關系

2、數等）；進行相關分析（獲得相關系數等）；4.檢驗回歸預測模型，計算預測誤差；檢驗回歸預測模型，計算預測誤差；5.計算并確定預測值。計算并確定預測值。Page. 4線性回歸預測線性回歸預測v 線性回歸預測法是指一個或多個自變量和因變量之間具有線性回歸預測法是指一個或多個自變量和因變量之間具有線性關系，配合線性回歸模型，根據自變量的變動來預測線性關系，配合線性回歸模型，根據自變量的變動來預測應變量平均發(fā)展趨勢的方法。應變量平均發(fā)展趨勢的方法。v 式中：式中：y預測值（因變量）預測值（因變量） a、b回歸模型系數回歸模型系數 R 相關系數相關系數R=0時，不相關；時，不相關；R=1時，完全相關；時，

3、完全相關；0R1時，部分相關，時，部分相關，R越大相關性越高越大相關性越高。yabxPage. 5非線性回歸預測非線性回歸預測v 非線性回歸預測是指自變量與因變量之間的關系某種非線非線性回歸預測是指自變量與因變量之間的關系某種非線性關系時的回歸預測法性關系時的回歸預測法v 常用模型：多項式模型、對數模型、指數模型、冪函數模常用模型：多項式模型、對數模型、指數模型、冪函數模型等型等2012.ybb xb x( )yabLn xbaxybxcey多項式：對數：冪函數：指數：Page. 6Excel在回歸分析中的應用在回歸分析中的應用v 利用圖表進行回歸分析利用圖表進行回歸分析 選擇變量選擇變量 生

4、成散點圖生成散點圖 添加趨勢線添加趨勢線 選擇類型，設置選項選擇類型，設置選項v 利用數據分析工具進行回歸分析利用數據分析工具進行回歸分析（將函數轉換為線性回歸形式）（將函數轉換為線性回歸形式） 數據分析數據分析回歸回歸 選項設置選項設置 輸出結果輸出結果 回歸統(tǒng)計表回歸統(tǒng)計表 ：相關系數、標準誤差等：相關系數、標準誤差等 方差分析表：通過方差分析表：通過F檢驗來判斷回歸模型的回歸效果檢驗來判斷回歸模型的回歸效果(與置信度相關與置信度相關) 回歸參數：通過回歸參數：通過t檢驗的檢驗的p值判斷能否解釋因變量變化值判斷能否解釋因變量變化(p值為可信程度值為可信程度的遞減指標的遞減指標)Page.

5、7一些常見曲線：轉化為標準一些常見曲線：轉化為標準線性回歸曲線線性回歸曲線vCompertz曲線：描述一種新產品從試制期到飽曲線：描述一種新產品從試制期到飽和期產量的增長趨勢和期產量的增長趨勢(01,01)tbtYkaab-6-4-20246800.511.52ln0 01ab-0.500.511.520255075100125150ln0 1abPage. 8lnlnlnttYkba兩邊取對數：(01,01)tbtYkaabln,ln ,lnttttYY kk aaYka b再令有Page. 9vPearl曲線：描述技術和經濟的發(fā)生、發(fā)展曲線：描述技術和經濟的發(fā)生、發(fā)展、成熟三個階段、成熟三

6、個階段（緩慢、快速、緩慢）（緩慢、快速、緩慢）tLY其中， 為變量 的極限值，a,b為常數，t為時間變量-2-1121234L L1tbtLYaePage. 102.時間序列時間序列v 時間序列：指在一個給定的時期內按照固定時間間隔把某種變量的數時間序列：指在一個給定的時期內按照固定時間間隔把某種變量的數值依時間先后順序排列而成的序列。值依時間先后順序排列而成的序列。v 時間序列的四個主要因素：時間序列的四個主要因素： 趨勢趨勢(T），即人口、資金和技術等要素發(fā)展變化的基本情況。），即人口、資金和技術等要素發(fā)展變化的基本情況。 周期（周期（C），即經濟周期波動的影響。），即經濟周期波動的影響。

7、 季節(jié)（季節(jié)（S），指一年中銷售變化的固有模式，如與日、周、月或），指一年中銷售變化的固有模式，如與日、周、月或季節(jié)相關的規(guī)律性變動。季節(jié)相關的規(guī)律性變動。 偶然事件（偶然事件（I），包括風雨等各種自然災害及動亂等等。這些因素），包括風雨等各種自然災害及動亂等等。這些因素都屬于不可抗力的范疇之內。都屬于不可抗力的范疇之內。v 時間序列預測可用于短期預測、中期預測和長期預測時間序列預測可用于短期預測、中期預測和長期預測Page. 11時間序列預測方法時間序列預測方法v 通過對歷史數據作平均運算，序列中偏高或偏低的數據通過對歷史數據作平均運算，序列中偏高或偏低的數據可相互抵消，以此平滑時間數據序列

8、中的波動。可相互抵消，以此平滑時間數據序列中的波動。v 按照數據處理方法不同，可以分為：按照數據處理方法不同，可以分為：簡單算術平均簡單算術平均加權算術平均加權算術平均移動平均移動平均指數平滑指數平滑季節(jié)指數季節(jié)指數趨勢預測（回歸分析）趨勢預測（回歸分析）Page. 12時間序列的預測步驟時間序列的預測步驟 v第一步，確定時間序列的類型第一步，確定時間序列的類型 即分析時間序列的組成成分。即分析時間序列的組成成分。v第二步，選擇合適的方法建立預測模型第二步，選擇合適的方法建立預測模型 如果時間序列沒有趨勢和季節(jié)成分，可選擇移動平均或如果時間序列沒有趨勢和季節(jié)成分，可選擇移動平均或指數平滑法指數

9、平滑法 如果時間序列含有趨勢成分，可選擇趨勢預測法如果時間序列含有趨勢成分，可選擇趨勢預測法 如果時間序列含有季節(jié)成分可選擇季節(jié)指數法如果時間序列含有季節(jié)成分可選擇季節(jié)指數法v第三步，評價模型準確性，確定最優(yōu)模型參數第三步，評價模型準確性，確定最優(yōu)模型參數 v第四步，按要求進行預測第四步，按要求進行預測 211()ntttM SEYFn均 方 差Page. 13（1 1）簡單算術平均）簡單算術平均 某銷售公司某銷售公司2010年下半年各月的銷售額分別為年下半年各月的銷售額分別為18、17、19、20、17、19萬元，試預測萬元，試預測2011年年1月份該公司月份該公司銷售額。銷售額。 預測值預

10、測值 118 1719201719=18.336nttYYn33.18YYPage. 14（2 2）加權算術平均）加權算術平均v 賦予時間序列中距離預測期較近數據以較大的權重。賦予時間序列中距離預測期較近數據以較大的權重。 例：某商場家電產品在前四周的需求量依次為例：某商場家電產品在前四周的需求量依次為1212、1717、1515、1313，給最近一期數據賦予權重，給最近一期數據賦予權重0.40.4，上一期數據賦予權，上一期數據賦予權重重0.30.3，上上一期數據分配權重，上上一期數據分配權重0.20.2，距離預測期最遠一期，距離預測期最遠一期數據分配權重數據分配權重0.10.1。則加權平均值

11、為：。則加權平均值為： MAMAn n0.40.413130.30.315150.20.217170.10.112121515 優(yōu)點優(yōu)點：對最近一期的實際情況反應靈敏。：對最近一期的實際情況反應靈敏。 難點難點：一個是移動間隔期的確定，企業(yè)沒有辦法知道多久以前的需求：一個是移動間隔期的確定，企業(yè)沒有辦法知道多久以前的需求對預測期的需求沒有影響；另一個是賦予每一期的權重沒有科學的確對預測期的需求沒有影響；另一個是賦予每一期的權重沒有科學的確定方法，只能依靠主觀的經驗進行判斷。定方法，只能依靠主觀的經驗進行判斷。Page. 15v移動平均：移動平均：利用過去一系列的實際數值進行預測，將利用過去一系

12、列的實際數值進行預測，將距離預測期最近幾期的實際數值的平均值作為預測值。距離預測期最近幾期的實際數值的平均值作為預測值。計算公式為：計算公式為：（3 3）移動平均）移動平均t1()/nt iiFAnp適用：歷史數據量大，無明顯長期增長下降趨勢和周期波動p缺點：賦予各期相同的權重，如果在時間序列中發(fā)生了非隨機性變動，移動平均預測法對這種變化的反應不敏感。Page. 16年份銷售量移動平均數N=3移動平均數N=51992206199321419942081995220209.331996230214.001997212219.33215.61998202220.67216.81999210214.

13、67214.42000218208.00214.82001206210.00214.4211.33209.6根據歷史數據，通過移動平均預測未來值(直接將最后一期移動平均值作為預測值直接將最后一期移動平均值作為預測值)Page. 17Excel做移動平均做移動平均v自定義函數與公式，測算與比較自定義函數與公式，測算與比較MSEv數據分析數據分析移動平均移動平均 輸入區(qū)域輸入區(qū)域 間隔：移動周期間隔：移動周期 輸出區(qū)域：預測數據開始單元格輸出區(qū)域：預測數據開始單元格 標準誤差標準誤差Page. 18v 上一期預測值加上該期實際與預測值差額的一定百分上一期預測值加上該期實際與預測值差額的一定百分數即

14、得新的預測值數即得新的預測值 式中：Ft第t期的預測值； Ft-1第t-1期的預測值； a平滑系數； At-1第t-1期的實際值。（4 4）指數平滑）指數平滑)(111ttttFAFF11)1 (tttaAFF上式可變形為：p平滑常數決定了預測對時間序列偏差調整的快慢，一般取0.010.3p適用：數據量少，短期預測Page. 19時間序列觀測值:tF時間序列預測值1(1)tttFAF:tAFt-2Ft-11-Ft+1 1- Ft1- At-1At-2AtPage. 20Excel做指數平滑預測做指數平滑預測v自定義函數與公式，測算與比較自定義函數與公式，測算與比較MSEv數據分析數據分析指數平

15、滑指數平滑 輸入區(qū)域輸入區(qū)域 阻尼系數阻尼系數=1-平滑系數平滑系數 輸出區(qū)域：預測數據開始單元格輸出區(qū)域：預測數據開始單元格 標準誤差標準誤差Page. 21v對于既含有線性趨勢成分又含有季節(jié)成分的時間序對于既含有線性趨勢成分又含有季節(jié)成分的時間序列，須對其成分進行分解，這種分解建立在以下乘列，須對其成分進行分解，這種分解建立在以下乘法模型的基礎上：法模型的基礎上：v 其中，其中，Tt表示長期趨勢成分，表示長期趨勢成分，St表示季節(jié)成分，表示季節(jié)成分， Ct表示周表示周期性成分，期性成分，It表示不規(guī)則成分。表示不規(guī)則成分。由于不規(guī)則成分的不可預測由于不規(guī)則成分的不可預測，因此預測值就可表示

16、為趨勢成分和季節(jié)成分的乘積，因此預測值就可表示為趨勢成分和季節(jié)成分的乘積。（5）季節(jié)指數）季節(jié)指數tttttYTSCIPage. 22建立季節(jié)指數模型建立季節(jié)指數模型v建立季節(jié)指數模型的一般步驟如下：建立季節(jié)指數模型的一般步驟如下： 第一步，計算每一季（每季度，每月等等）的第一步，計算每一季（每季度，每月等等）的季節(jié)指數季節(jié)指數St 。 第二步，用時間序列的每一個觀測值除以適當第二步，用時間序列的每一個觀測值除以適當的季節(jié)指數，消除季節(jié)影響。的季節(jié)指數，消除季節(jié)影響。 第三步，第三步，為消除了季節(jié)影響的時間序列建立適為消除了季節(jié)影響的時間序列建立適當的趨勢模型，并用這個模型進行預測。當的趨勢模

17、型，并用這個模型進行預測。 第四步，用預測值乘以季節(jié)指數，計算出最終第四步，用預測值乘以季節(jié)指數，計算出最終的帶季節(jié)影響的預測值。的帶季節(jié)影響的預測值。 Page. 23v 根據時間序列預測第五年各季度銷售量根據時間序列預測第五年各季度銷售量季別各季銷售量第一年第二年第三年第四年第一季148138150145145.25127.27147.00第二季6264586662.5054.7763.26第三季7680727876.5067.0377.42第四季164172180173172.25150.93174.32tY%tf（ ）tY季均銷售季節(jié)指數預測值Page. 24（1）計算各年同季季平均銷

18、售額資料于表第6欄。如第一季為：25.1454145150138148（2）計算所有年所有季的季平均銷售額125.11442.1725.765.6225.1450Y（3）計算各季節(jié)比率于表第7欄。如第二季為：%76.54125.114/5.622f（4）預測年的季趨勢值 （簡單平均預測，如有長期趨勢需回歸預測）（簡單平均預測，如有長期趨勢需回歸預測） tX1456678 173=115.54tX（5）第五年各季預測值tY于表第8欄。如第三季為：42.776703. 05 .1153YPage. 25需求預測方法選擇需求預測方法選擇v預測方法選擇時應考慮的因素預測方法選擇時應考慮的因素 （1 1

19、）不同預測方法的適用范圍）不同預測方法的適用范圍 （2 2）數據資料的數量和質量）數據資料的數量和質量 （3 3）預測精度要求（）預測精度要求（MSEMSE） （4 4）預測期限、時間和費用）預測期限、時間和費用Page. 26生產物流計劃和控制生產物流計劃和控制v 生產物流：工廠中的原材料、燃料、外生產物流：工廠中的原材料、燃料、外購購件等，經過下料件等，經過下料、發(fā)運送到各個加工點和存儲點，以在制品的形態(tài)，從一、發(fā)運送到各個加工點和存儲點，以在制品的形態(tài)，從一個生產過程流入到另一個生產過程，按規(guī)定的生產工藝過個生產過程流入到另一個生產過程，按規(guī)定的生產工藝過程進行加工、儲存的全部生產過程。

20、程進行加工、儲存的全部生產過程。v 由于生產物流的多樣性和復雜性，以及生產工藝和設備的由于生產物流的多樣性和復雜性，以及生產工藝和設備的不斷更新，如何更好地組織生產物流，是物流研究者和管不斷更新，如何更好地組織生產物流，是物流研究者和管理者始終追求的目標。理者始終追求的目標。v 合理組織生產物流過程，才能使生產過程始終處于最佳狀合理組織生產物流過程，才能使生產過程始終處于最佳狀態(tài)。態(tài)。 Page. 27生產物流結構及內容生產物流結構及內容 經銷商 / 批發(fā)商原材料.零部件輸入半成品庫存原材料半成品庫存加 工零件裝配整機安裝包裝.堆放成 品 庫 存進貨系統(tǒng)搬運系統(tǒng)出貨系統(tǒng)生產物流退貨物流供應物流

21、其它廠部件廠合作廠供應商銷售商銷售物流成 品 庫 存成 品 出 貨零 售 商庫存信息Page. 28282021-12-9影響生產物流的因素：n生產工藝對生產物流有不同要求和限制n生產類型影響生產物流的構成和比例n生產規(guī)模影響物流量大小n專業(yè)化和協(xié)作化水平影響生產物流的構成與管理Page. 29管理生產物流應注意的問題管理生產物流應注意的問題v 物流過程的連續(xù)性物流過程的連續(xù)性物料順暢、最快、最省地走完各個物料順暢、最快、最省地走完各個工序，直到成為產品。工序，直到成為產品。v 物流過程的平行性物流過程的平行性各個支流平行流動各個支流平行流動v 物流過程的節(jié)奏性物流過程的節(jié)奏性生產過程中各階段

22、都能有節(jié)奏、均生產過程中各階段都能有節(jié)奏、均衡地進行衡地進行v 物流過程的比例性物流過程的比例性考慮各工序內的質量合格率，以及考慮各工序內的質量合格率，以及裝卸搬運過程中的可能損失，零部件數量在各工序間有一裝卸搬運過程中的可能損失，零部件數量在各工序間有一定的比例，形成了物流過程的比例性。（考慮回收物流）定的比例，形成了物流過程的比例性。（考慮回收物流）v 物流過程的適應性物流過程的適應性企業(yè)生產組織向多品種、少批量發(fā)企業(yè)生產組織向多品種、少批量發(fā)展，要求生產過程具有較強的應變能力，物流過程同時具展，要求生產過程具有較強的應變能力，物流過程同時具備相應的應變能力。備相應的應變能力。Page.

23、30生產方式生產方式v單件小批量生產單件小批量生產v成批生產成批生產v大量生產大量生產Page. 31v 計劃的目的在于你如何根據運輸節(jié)奏，在正確的時間，將恰當計劃的目的在于你如何根據運輸節(jié)奏，在正確的時間，將恰當的物料送達恰當的工位。或者找出不能按時完成物流計劃的原的物料送達恰當的工位?；蛘哒页霾荒馨磿r完成物流計劃的原因，采取相應的措施。因，采取相應的措施。一個生產物流作業(yè)計劃：一個生產物流作業(yè)計劃：32145810111213697時間時間/周周制造過程構成制造過程構成Page. 32單件小批量生產的物流計劃單件小批量生產的物流計劃v計劃難度最大，把握生產周期安排物流計劃，是可行的選擇。v

24、例：成套設備的生產周期Tb1T1T2T3Tb2Tb3Tc毛坯車間加工車間裝配車間Tc成套設備的生產周期； Ti零件在某車間的生產周期；Tbi某車間的保險期。cibiTTTPage. 33v 生產提前期：組成產品的各零件在各車間投入或產出的日生產提前期：組成產品的各零件在各車間投入或產出的日期距產品裝配產出日期或交付期應提前的時間。期距產品裝配產出日期或交付期應提前的時間。Tb1T1T2T3Tb2Tb3Tc毛坯車間加工車間裝配車間1iiiiINOTiOTINbiTTTTTT投入提前期：投入提前期：產出提前期：產出提前期：Page. 34大量流水線生產方式的生產大量流水線生產方式的生產物流計劃物流

25、計劃v 大量流水線生產方式的期量標準大量流水線生產方式的期量標準節(jié)拍、流水作業(yè)圖表節(jié)拍、流水作業(yè)圖表、在制品占用定額。、在制品占用定額。v 節(jié)拍：流水線作業(yè)速度節(jié)拍：流水線作業(yè)速度 r流水線節(jié)拍（流水線節(jié)拍（min/件）件） te 計劃期的有效工作時間（計劃期的有效工作時間（min）；）；N計劃期制品計劃期制品量（件）量（件） t0 計劃期的日歷工作時間（計劃期的日歷工作時間（min）；）； 時間有效利用系數，一般取時間有效利用系數，一般取0.90.96NtNtre0Page. 35v 如果計算出的節(jié)拍數很小，同時制品的體積、重量也很小如果計算出的節(jié)拍數很小，同時制品的體積、重量也很小，不宜按

26、件傳送時，則按批傳送；此時產出兩批同樣制品，不宜按件傳送時，則按批傳送；此時產出兩批同樣制品之間的時間間隔稱為節(jié)奏：之間的時間間隔稱為節(jié)奏： r g = rn r r g節(jié)奏（節(jié)奏（min/批）批） n運輸批量運輸批量v 當流水線采用批傳送在制品時，科學確定批運輸量當流水線采用批傳送在制品時，科學確定批運輸量n，對，對合理使運輸工具，減少運輸時間，充分利用生產面積，減合理使運輸工具，減少運輸時間，充分利用生產面積，減少在制品數量，都有重要意義。少在制品數量，都有重要意義。Page. 36生產物流的計劃過程生產過程安排生產物流計劃計劃可行性？不可行可行信息饋反執(zhí)行. 控制Page. 37生產物流

27、的控制生產物流的控制v實際的生產物流系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)內外各種因素的影實際的生產物流系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)內外各種因素的影響，物流計劃和實際之間發(fā)生偏差，為保證物流計劃響，物流計劃和實際之間發(fā)生偏差，為保證物流計劃的完成，必須對物流活動進行有效控制。的完成，必須對物流活動進行有效控制。v控制的核心：進度控制，即物流在生產過程中的流入控制的核心：進度控制，即物流在生產過程中的流入、流出，以及物流量的控制。、流出，以及物流量的控制。v兩種控制原理兩種控制原理 推推 拉拉Page. 38v 物流推進型控制：根據最終產品的物流需求結構，計算出各生物流推進型控制：根據最終產品的物流需求結構，計算出各生產工序的物

28、流需求量，在考慮各生產工序的生產提前期之后，產工序的物流需求量，在考慮各生產工序的生產提前期之后，向各工序發(fā)出物流指令。（向各工序發(fā)出物流指令。（MRP）123456111213141516控制指令控制指令實物流控制指令信息流簡化的某企業(yè)六階段推進型控制原理Page. 39123456111213141516實物流信息流v物流拉動型控制：根據最終產品的物流需求結構，計算出最后物流拉動型控制：根據最終產品的物流需求結構，計算出最后工序的物流需求量，根據最后工序的物流需求量，向前一工序工序的物流需求量，根據最后工序的物流需求量，向前一工序提出物流供應要求，以此類推，各生產工序都要接受它的后工提出物

29、流供應要求，以此類推，各生產工序都要接受它的后工序的物流需求。（序的物流需求。（“Kanban” ）簡化的某企業(yè)六階段拉動型控制原理Page. 40v 實際中，往往兩種方法結合使用，即用實際中，往往兩種方法結合使用，即用MRP系統(tǒng)，求得系統(tǒng)，求得各生產工序的物流需求量，物流供應者按其需求量準備物各生產工序的物流需求量，物流供應者按其需求量準備物流能力；具體的運作中，不可控因素隨時可見，電子看板流能力；具體的運作中，不可控因素隨時可見，電子看板則即時將包括不可控因素在內的具體物流需求量傳遞給上則即時將包括不可控因素在內的具體物流需求量傳遞給上一工序，物流供應者則實施一工序，物流供應者則實施JIT

30、 配送。配送。v 好物流計劃是物流有效控制的基礎，而要控制好生產過程好物流計劃是物流有效控制的基礎，而要控制好生產過程的物流，不僅與生產線上作業(yè)流程安排的科學性有關，更的物流，不僅與生產線上作業(yè)流程安排的科學性有關，更要了解企業(yè)生產過程中的材料需求計劃，要掌握要了解企業(yè)生產過程中的材料需求計劃，要掌握JIT配送配送的實質。的實質。Page. 41生產物流的控制方式生產物流的控制方式物流過程物流過程發(fā)現偏差發(fā)現偏差調整調整機構機構（作業(yè)長會）（作業(yè)長會）生產物流生產物流控制系統(tǒng)控制系統(tǒng)動態(tài)過程控制對象控制對象控制目標控制目標控制主體控制主體靜態(tài)系統(tǒng)Page. 42控制主體控制目標控制對象信息收集

31、指令隨機干擾輸出反饋控制：反饋控制：穩(wěn)定性好，穩(wěn)定性好，但調整實施有一定的時但調整實施有一定的時間時滯，可能影響目標間時滯，可能影響目標的實現的實現控制主體（預測）控制目標控制對象指令隨機干擾輸出 前饋控制：前饋控制： 根據對系統(tǒng)根據對系統(tǒng)未來的預測，事先采取未來的預測，事先采取措施，應對即將發(fā)生的措施，應對即將發(fā)生的情況，發(fā)送指令，按指情況，發(fā)送指令，按指令控制生產過程的物流。令控制生產過程的物流。實際中，通常是兩者結合的復合控制系統(tǒng)。反饋控制與前饋控制反饋控制與前饋控制Page. 43njinKQinQ1n=1, . mnQ(1)生產物流量模型 設有m份訂貨合同，每份的產品總量為 ，則有式

32、中： 第 i 生產階段第 n 份合同的生產物流量； 第 i 生產階段的投入產出系數； 第 n 份合同的訂貨總量。 inQiKnQ則第 i 生產階段的物流生產總量為： iQ=njinQ1式中 第 生產階段的物流生產總量iQi生產物流平衡生產物流平衡 Page. 44(2)生產物流時間模型生產物流時間模型 設第 n 份合同的最晚交貨期為 , 最早交貨期為 。若要保證按時交貨，則必須滿足： max,ndmin, nd,max,min1mnniiddT式中： 第 i 生產階段的生產周期； m 生產階段的總數。 iTPage. 45v影響生產物流平衡的因素很多，因此，生產物流平衡模型是一個多目標規(guī)劃問題

33、，多目標規(guī)劃的數學模型：11min()()001,;1,pmiijijijijijijijijijijijzpwdw dZXddTXDddip jm式中， 為第 i 優(yōu)先級中第 j 個目標的權數。 ijw(3)生產物流平衡模型生產物流平衡模型Page. 46在正常生產情況下，可用生產物流的三個平衡指標來做約束條件，如：midddQDQxnmQiiidmnnxn, 100min,max301,式中， 第 n 份合同的計劃交貨期； 生產階段i的生產能力； 第 i 階段的物流總量。 xnd,iDiQ企業(yè)可以對每個目標設定自己的優(yōu)先級，從而得到企業(yè)自己能接受的非劣解（近似最優(yōu)解）。 Page. 47生

34、產物流平衡的步驟生產物流平衡的步驟 n (合同數量) 較小時，生產物流的平衡可用上述平衡模型計算：生產物流量生產時間，進行生產階段的排序。n 比較大，簡化計算的方法是啟發(fā)式算法。 生產物流量計算；生產時間計算；按一定規(guī)則進行生產階段的優(yōu)先性排序；后本期，再后期；先長周期，后短周期；先小量，后大量；按計劃期長短為序，進行生產物流的平衡，即先月平衡、再旬平衡、最后半旬平衡；在調整短計劃期的生產物流平衡狀態(tài)時，長計劃的平衡保持不變。 Page. 48生產計劃與控制策略生產計劃與控制策略(1)v大規(guī)模定制（大規(guī)模定制（Mass Customization，MC） 以近似大批量生產以近似大批量生產(MP

35、)的效率生產商品和提供服務以的效率生產商品和提供服務以滿足客戶的個性化需求滿足客戶的個性化需求 MP的規(guī)模經濟的規(guī)模經濟(低成本低成本)與與MC的范圍經濟的范圍經濟(高價格高價格)Page. 49v MC類型類型 按訂單銷售（按訂單銷售（Sale-To-Order） 按訂單裝配（按訂單裝配（Assemble-to- Order） 按訂單制造（按訂單制造（Make-to-Order） 按訂單設計（按訂單設計（Engineer-to-Order）客戶訂單分離點Customer order decoupling pointPage. 50v大規(guī)模定制的特點大規(guī)模定制的特點 柔性生產制造柔性生產制造 模塊化產品與服務模塊化產品與服務 敏捷產品開發(fā)設計敏捷產品開發(fā)設計 快