生產(chǎn)專家課程需求預(yù)測課件

1、2.需求預(yù)測1.概要2.影響需求的因素3.需求預(yù)測方法4.定性方法5.時間系列分析方法6.因果模型7.需求預(yù)測方法的選擇1.概要預(yù)測的類型-各種生產(chǎn)決策時的基礎(chǔ)-適用于庫存生產(chǎn)(計劃生產(chǎn)), 訂單生產(chǎn)-確保生產(chǎn)能力和原材料及制 定有關(guān)經(jīng)營戰(zhàn)略的必要因素預(yù)測需求 過去依賴于預(yù)測者的 經(jīng)驗/主觀判斷 現(xiàn)在依據(jù)統(tǒng)計技術(shù)對象技術(shù)預(yù)測：技術(shù)進(jìn)步率，開發(fā)新產(chǎn)品/新制造技術(shù)，由技術(shù)專家執(zhí)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測：經(jīng)濟(jì)狀況，制定中長期經(jīng)營計劃，由經(jīng)濟(jì)專家執(zhí)行需求預(yù)測：產(chǎn)品及服務(wù)的需求，滿足顧客，為生產(chǎn)做決策期間短期預(yù)測：6個月以內(nèi)，月/周/日別中期預(yù)測：6個月-2年長期預(yù)測：2年以上需求預(yù)測： 短期-生產(chǎn)能力計劃，設(shè)備，人

2、員，資材 長期-工程設(shè)計（生產(chǎn)方式） -庫存決策2.影響需求的因素經(jīng)濟(jì)變化復(fù)蘇-繁榮-衰退-蕭條（4種狀態(tài)）產(chǎn)品周期投入期-成長期-成熟期-衰退期（產(chǎn)品life cycle)耐用材料與消耗材料/服務(wù)之間的差異其它因素廣告促銷活動，質(zhì)量，信譽(yù)，顧客的信賴，競爭對手銷售量時間投入期 成長期 成熟期 衰退期3.需求預(yù)測方法定性方法-由個人的主觀判斷或綜合多數(shù)人的意見后預(yù)測需求-過去的資料不充分或不可信賴-代表方法：delphi方法，市場調(diào)查法，panel同意法，歷史類推法-中長期預(yù)測定量方法-假設(shè)過去的需求模式一直持續(xù)不變，通過分析過去的 資料預(yù)測未來發(fā)展方向-代表方法：移動平均法，指數(shù)平滑法，趨勢

3、分析法， 時系列分解法-短期，中期預(yù)測時系列分析法-從過去的資料中找出與需求有密切聯(lián)系的變量，分析 變量與需求的因果關(guān)系-代表方法：移動平均法，指數(shù)平滑法，趨勢分析法， 時系列分解法-短期，中期預(yù)測因果模型 時系列:對于隨時間變化的某現(xiàn)象,以一定的時間間隔觀察讀取的一系列觀測值 (如:日/周別銷售額,月別銷售量)來判斷某種趨勢,季節(jié)因素,循環(huán)的方法3.需求預(yù)測方法-長期性:定性方法,因果模型工程設(shè)計決策設(shè)備計劃,長期性:定性方法,因果模型總計劃(雇傭/加班/設(shè)備計劃),中期性:因果模型,時系列分析技術(shù)日程計劃,短期性:時系列分析技術(shù)生產(chǎn)能力決策-短期性:時系列分析技術(shù)庫存決策預(yù)測用途與預(yù)測技術(shù)

4、預(yù)測用途 預(yù)測期間 要求正確度 產(chǎn)品數(shù) 正確的預(yù)測技術(shù)工程計劃生產(chǎn)能力計劃-設(shè)備計劃-總體計劃-日程計劃庫存管理長期長期中期短期短期中等中等 高很高很高單一,少數(shù)單一,少數(shù) 少數(shù) 多數(shù) 多數(shù)定性技術(shù)和因果模型定性技術(shù)和因果模型因果模型和時系列分析技術(shù)時系列分析技術(shù)時系列分析技術(shù)4.定性方法選定對象專家團(tuán) 提問/答案整理/反饋(3-4次) 最終結(jié)果不確定性大或沒有過去資料的情報具有所需時間長和費用高的缺點為制定設(shè)備,新產(chǎn)品,市場戰(zhàn)略,進(jìn)行長期預(yù)測或技術(shù)預(yù)測時使用Delphi法希臘科學(xué)家對調(diào)查內(nèi)容的假設(shè) 消費者調(diào)查(調(diào)查表/面談/電話) 驗證假設(shè)定性技術(shù)中時間和費用是最大的缺點預(yù)測比較正確的優(yōu)點市

5、場調(diào)查法經(jīng)銷商/銷售員/消費者組成panel 自由交換意見 預(yù)測值Panel同意法追蹤類似產(chǎn)品在過去市場中需求的成長過程 類推就象新產(chǎn)品一樣,沒有以前的資料歷史類推法其它定性技術(shù):scenario 分析法,trend 外插法 5.時系列分析技術(shù)趨勢(T)時系列構(gòu)成要素時系列的4個構(gòu)成要素需求以一定的比率增加或減少的傾向季節(jié)性變化(S)在趨勢線上下變化以一年為單位反復(fù)出現(xiàn)循環(huán)因素(C)經(jīng)過一年以上的長時間變化,需求在循環(huán)性的上下浮動不規(guī)則變化/偶然變化(R)說不出原因的變化,不能預(yù)測和控制(例如:戰(zhàn)爭,地震)預(yù)測用途與預(yù)測技術(shù)1) 因此需求Y可用下列函數(shù)表示Y=f(T,S,C,R)2) 并且根據(jù)

6、構(gòu)成要素的結(jié)合形態(tài)分乘法模型 Y=T*S*C*R加法模型 Y=T+S+C+R需求時系列趨勢時間季節(jié)性變化循環(huán)因素不規(guī)則變化5.時系列分析技術(shù)移動平均法公式Ft =t: 期間, Ft : t的預(yù)測值, At: t的實際需求, N: 移動平均期間沒有季節(jié)變化或急劇的增加/減少趨勢,偶然變化起主要作用通過平均移動消除偶然變化待預(yù)測期間前一定期間的需求做為簡單平均值簡單移動平均法NAt-1 +At-2 + +At-n移動平均期間為方4個月,實際需求如下時月(t)實際需求(At)1 2 3 4 54 3 4 55月的需求預(yù)測值 F5 為F5 =45+4+3+4= 4如果5月的實際需求值為5,6月的需求預(yù)

7、測值是F6 =45+5+4+3= 4.25考慮預(yù)測的穩(wěn)定性和需求變化的反映度之后選擇移動平均期間移動平均期間越長,偶然因素所起的作用越小,但對實際需求變化慢5.時系列分析技術(shù)移動平均法公式Ft =Ft : t的預(yù)測值, At: t的實際需求, Wt : t的加權(quán)值(和為1)在用于預(yù)測的前一段N期間資料值乘上和為1的加權(quán)值,求出移動平均 簡單平均值的權(quán)值是 1/N加權(quán)移動平均法Wt-1 At-1 +Wt-2 At-2 + +Wt-n At-n實際需求如下時月(t)實際需求(At)1 2 3 4 5100 90 105 95加權(quán)值: 4月 0.4, 3月 0.3, 2月 0.2, 1月 0.1,5

8、月的需求預(yù)測值 F5 為F5 =0.4*95+0.3*105+0.2*90+0.1*100=97.5如果5月的實際需求值為110,6月的需求預(yù)測值是最新的資料顯示賦予大的權(quán)重更接近實際變化F5 =0.4*110+0.3*95+0.2*105+0.1*90=102.55.時系列分析技術(shù)移動平均法(1) 根據(jù)前3月用簡單移動平均法,求出4-10月的預(yù)測值某一產(chǎn)品過去的實際需求如下月(t)實際需求(At)12345問題198125110115130月(t)實際需求(At)1234598125110115130(2) 從最近期間倒著賦予0.5,0.3,0.2的加權(quán)值,用加權(quán) 移動平均發(fā)求出4-10月的

9、預(yù)測值5.時系列分析技術(shù)指數(shù)平滑法公式Ft =為求預(yù)測值Ft 需要3種資料:1)最近的預(yù)測值 Ft-1 ,2)最近的實際需求 At-1, 3)平滑常數(shù)(0= =1)設(shè)定以一定的函數(shù)形式減少的加權(quán)權(quán)數(shù),給最近的資料賦予大的權(quán)數(shù) 過去的資料賦予小的權(quán)數(shù)從而預(yù)測未來的需求需求的預(yù)測值是最近期間的實際需求乘的加權(quán)值,對最近的需求預(yù) 測值乘(1-)的加權(quán)值后,加權(quán)平均的數(shù)據(jù)與移動平均法一樣,不考慮季節(jié)變化,趨勢,循環(huán)等要素 省略用趨勢,季節(jié)變化等修正的高次指數(shù)平滑法簡單指數(shù)平滑法 At-1 +(1-) Ft-1既新預(yù)測值是對舊預(yù)測值修正(*預(yù)測誤差)后算出但沒有過去的資料根據(jù)定性技術(shù)預(yù)測,其值最初的預(yù)測

10、值Ft公式變化后Ft = At-1 +Ft-1+ Ft-1+( At-1-= Ft-1Ft-1)上個月需求預(yù)測值是100,實際是110,常數(shù)=0.3預(yù)測值是:+( At-1-= Ft-1Ft-1)= 100+0.3(110-100)=1035.時系列分析技術(shù)指數(shù)平滑法F2 =指數(shù)平滑法的連續(xù)展開 A1 +(1-) F1( F2 代入公子整理)-平滑常數(shù)的值越大, 預(yù)測值對需求變化反映 越大反之平滑越平滑-實際需求穩(wěn)定時(如食品) 為減小周期/偶燃變化的 影響,減小的值.流行 的產(chǎn)品則增加的值-為維持預(yù)測值的穩(wěn)定性 一般設(shè)定在0.10.3之間因此一般滿 Ft 用如下公式表示Ft = At-1 +

11、期間1:A1, F1( F1 已知,期間1的末期可知道A1)期間2:F3 = A2 +(1-) F2期間3:= A2 +(1-) A1+(1-)2 F1公式(1-) At-2+(1-)2 At-3+ (1-)t-2 A1+ (1-)t-1 F1(指數(shù)加權(quán)值的和為1)5.時系列分析技術(shù)指數(shù)平滑法西鎮(zhèn)百貨商場預(yù)測上周銷售額為1.1百萬元,但實際銷售額為1.25百萬元.假設(shè)=0.1,利用指數(shù)平滑法計算時,本周的銷售額為多少?本周的實際銷售額為1.2百萬元,請預(yù)測下周的銷售額是多少?問題2SY公司使用=0.5簡單指數(shù)平滑法,已知13月的實際需求和1月的預(yù)測值為如下時,預(yù)測4月的需求.問題3月(t)實際

12、需求(At)1231009490實際需求(At)80?Jiang S 冰淇淋簡單指數(shù)平滑法預(yù)測需求.上周的預(yù)測為100,000升但實際銷售80,000升.=0.2, =0.4時下一周指數(shù)平滑法預(yù)測值各為多少?下周的實際銷售量為95,000升時,哪個值預(yù)測的更準(zhǔn)?問題45.時系列分析技術(shù)趨勢分析法-將以前的資料標(biāo)在坐標(biāo)上,求出最能反映時系列的曲線-判斷趨勢線是直線還是曲線-在趨勢線上預(yù)測未來的需要 在這里省略復(fù)雜的指數(shù)涵數(shù)曲線,只對線性變化說明趨勢分析法公式t=期間(t=1,2,n),Yt=f(t)是實際需求, Yt=f(t)是預(yù)測值直線趨勢線(回歸線)可用下式表示Yt = a+bt (a= Y

13、t 軸的截距,b=曲線的斜率用最小二乘法求出a,b.b= ntYt - ( Yt)(t)nt2 - (t)2a = Yt - b(t)n過去的資料與趨勢線Yt = a+btaYtt0 1 2 3 4Y1Y2Y3Y45.時系列分析技術(shù)趨勢分析法代入公式Y(jié)6 = 19+11*6 = 85b= ntYt - ( Yt)(t)nt2 - (t)2a = Yt - b(t)n某一產(chǎn)品在過去5年中的需求如下:年度實際需求90919293943040605080年度實際需求(Yt)90919293943040605080為求出a,b值.先做如下表:為計算方便把90年作為期間1期間(t)12345t2t Yt

14、14916253080180200400合計 15 260 55 890= 19= 11Yt = a+bt = 19+11t因此所求曲線是:1995年為t=6,預(yù)測值Y65.時系列分析技術(shù)趨勢分析法年度實際需求89909192939462798694107120Jiang S Pizza店在過去6年中銷售額如下表顯出增長趨勢.利用最小二乘法求出曲線,并畫出趨勢圖利用曲線推算95年的銷售額問題55.時系列分析技術(shù)時系列分解法-通過分解時系列構(gòu)成要素(趨勢,季節(jié),循環(huán),偶然)來預(yù)測需求-實際上要掌握不規(guī)則的循環(huán)變化和偶然性因素是很困難的 因此一般更多的利用分解趨勢和季節(jié)因素的預(yù)測值 FITS (f

15、orecast including trend and seasonal)-趨勢和季節(jié)因素的結(jié)合形態(tài)有加法和乘法季節(jié)變化趨勢分析法加法季節(jié)變化 FITS=趨勢+季節(jié)變化乘法季節(jié)變化 FITS=趨勢*季節(jié)變化aYtt0 1 2 3 4aYtt0 1 2 3 45.時系列分析技術(shù)時系列分解法某一產(chǎn)品1994年實際需求為400個,從季節(jié)看春天90,夏天150,秋天110,冬天50假設(shè)此產(chǎn)品的年平均需求量以10%增長時,利用加法和乘法季節(jié)變化,求出1995年各季節(jié)需求預(yù)測值.實際需求(Yt)春夏秋冬9015011050季節(jié)變化幅度90-100=-10150-100=50110-100=1050-100

16、=-50合計 400 440 440季節(jié)指數(shù)90/100=0.9150/100=1.5110/100=1.150/100=0.5加法變化幅度110-10=100110+50=160110+10=120110-50=60乘法變化幅度110*0.9=99110*1.5=165110*1.1=121110*0.5=5519941995平均季節(jié)需求值(1994年)=400/4=100平均季節(jié)需求預(yù)測值(1995年)=440/4=1105.時系列分析技術(shù)時系列分解法某一公司分析去年1年的需求,發(fā)現(xiàn)春天100個,夏天200個,秋天150個,冬天120個,因此今年需求制定為春天150個,夏天250個,秋天2

17、00個,冬天170個.問:此公司對需求的季節(jié)性變化看成加法,還是乘法?說明? 需求(千瓶)春夏秋1)求出平均季節(jié)需求和季節(jié)指數(shù)(2)1999年預(yù)計比1998年增長10%的需求,1999年各季節(jié)的需求 預(yù)測值為多少?分別用加法和乘法計算問題6問題7季節(jié)(98)A 化妝品公司生產(chǎn) suntan oil 對去年1年的各季節(jié)需求整理如下6.因果模型回歸分析-需求作為變量,影響需求的因素作為自變量來預(yù)測-單一變量:單一線性回歸分析,兩個以上變量,多重線性回歸實際影響需求的因素很多,因此如下公式回歸分析單一線性回歸分析多重線性回歸分析公式Y(jié)t = a+bXb= nXtYt - (

18、 Yt)(Xt)nXt2 - (Xt)2a = Yt - b(Xt)n公式Y(jié)t = a+b1X1+ b2X2+ bkXk用計算機(jī)計算6.因果模型回歸分析下表是某工廠過去7年中工傷次數(shù)和員工數(shù)的統(tǒng)計公式Y(jié)t = 2.2+0.80X問題8問題9員工數(shù)(千)199219931994199519961997199815122026353037工傷(次)5201518173035合計 140年(1)員工數(shù)為變量,工傷次數(shù)為自變量 用單一回歸分析求出回歸方程式(2)預(yù)計1999年的員工數(shù)為33,000人時 請預(yù)測事故次數(shù).LL電子為了預(yù)測TV的銷售額,隨機(jī)選定10個地區(qū),分析結(jié)果如下,人口數(shù)(單位:萬名)和年銷售額(單位:百萬)之間成立如下線性回歸方程.(1)變量和自變量是什么(2)請預(yù)測人口為6萬的城市年銷售額是多少.-用一系列相互關(guān)聯(lián)的回歸方程式預(yù)測各種經(jīng)濟(jì)活動6.因果模型其它模型計量經(jīng)濟(jì)模型法-分析各產(chǎn)業(yè)部門間的產(chǎn)品及服務(wù)的流程預(yù)測需求投入-產(chǎn)出模型法-根據(jù)預(yù)測對象的先導(dǎo)指標(biāo)預(yù)測需求