張群生產(chǎn)與運作管理第三版chp2需求預(yù)測與管理

生產(chǎn)與運作管理課程課件(2014下)

湖南工程學院管理學院

《生產(chǎn)與運作管理》課程組2作業(yè)計劃與控制314337

3693835310生產(chǎn)與運作管理課程目錄需求預(yù)測與管理新產(chǎn)品研究與開發(fā)設(shè)施選擇與布置工業(yè)設(shè)計與業(yè)務(wù)流程再造

流水生產(chǎn)線組織生產(chǎn)計劃與企業(yè)資源計劃概論

庫存控制設(shè)備管理1112313質(zhì)量管理新型生產(chǎn)運作方式供應(yīng)鏈及其管理主要參考書目教材：張群主編，生產(chǎn)與運作管理

（第三版），機械工業(yè)出版社，2014參考書：現(xiàn)代生產(chǎn)管理學（潘家軺曹德弼）現(xiàn)代生產(chǎn)與運作管理（陳志祥）生產(chǎn)與運作管理（馮根堯）生產(chǎn)與運作管理（劉麗文）MBA運作管理（孔慶善等）生產(chǎn)與運作管理——制造與服務(wù)（蔡斯等）運營管理（第三版）（麥克萊恩等）生產(chǎn)運作管理，陳榮秋，馬士華編著機械工業(yè)出版社2009運營管理學習指南與習題集:原書第2版(美)約瑟夫G.蒙克斯著機械工業(yè)出版社2005.1生產(chǎn)與運作管理，（美）威廉·J·史蒂文森，機械工業(yè)出版社運營管理(美)理查德B.蔡斯,F.羅伯特·雅各布斯,尼古拉斯J.阿奎拉諾著機械工業(yè)出版社2007生產(chǎn)與運作管理核心理論及習題集王晶編著機械工業(yè)出版社2007

第二章需求預(yù)測與管理引導案例：沃爾瑪?shù)念A(yù)測系統(tǒng)沃爾瑪公司(Wal-Mart)以其規(guī)模和能力而在零售業(yè)享有盛譽，在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域它同樣有著巨大的影響。沃爾瑪公司管理著世界上最大的數(shù)據(jù)庫，其容量超過7萬億字節(jié)。目前，沃爾瑪公司正準備應(yīng)用一種新的數(shù)據(jù)分析方法來幫助公司更新店面中的庫存，以便能從該套數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中獲取更多的價值。()以最低廉的價格從合適的貨架上獲取所需貨物——這就是沃爾瑪公司成功的法則。而其成功在很大程度上正是源于公司在數(shù)據(jù)庫方面數(shù)百萬的巨額投資。對于貨物信息、商店零售情況以及市場每天的變化，沃爾瑪公司比其絕大多數(shù)競爭對手了解得要詳細得多。該系統(tǒng)所存儲的數(shù)據(jù)包括銷售情況、庫存狀況、在運貨物、市場統(tǒng)計數(shù)據(jù)、顧客統(tǒng)計數(shù)據(jù)、財務(wù)狀況、退貨商品以及供應(yīng)商績效等等。這些數(shù)據(jù)用于決策支持的三大方面，即:趨勢分析、庫存管理和增進對顧客的了解。數(shù)據(jù)分析能夠顯示出沃爾瑪三千多個零售分店中每家商店的個性特征。公司的經(jīng)理們將以此為依據(jù)確定該商店的商品配比和貨架陳列分布。沃爾瑪公司開發(fā)了一套需求預(yù)測的應(yīng)用程序，該程序從每一家商店的每一種商品著手，計算出該商品季度銷售量的大致情況。這套計算機系統(tǒng)存儲了一年中售出的十萬種商品的銷售數(shù)據(jù)信息，并能預(yù)測出每家商店可能需要的商品種類。目前，沃爾瑪正在進行所謂的"市場籃子"(market-basket)分析。公司收集的數(shù)據(jù)來源于顧客每次購買的所有商品，從而使公司能就顧客的采購模式及其間的聯(lián)系進行分析。這一數(shù)據(jù)庫在網(wǎng)上由其各零售商店的經(jīng)理和供應(yīng)商們共享。本章結(jié)構(gòu)4生產(chǎn)與運作的基本概念123第一節(jié)需求預(yù)測的重要性第二節(jié)需求預(yù)測的過程和方法第三節(jié)需求預(yù)測誤差第四節(jié)需求管理第一節(jié)需求預(yù)測的重要性需求預(yù)測的重要性企業(yè)經(jīng)營層根據(jù)預(yù)測進行戰(zhàn)略選擇生產(chǎn)計劃人員根據(jù)預(yù)測制定生產(chǎn)計劃市場營銷專家根據(jù)預(yù)測調(diào)整營銷策略財務(wù)部門需要根據(jù)需求預(yù)測來籌資、預(yù)算和決算研究開發(fā)人員根據(jù)預(yù)測開發(fā)新技術(shù)和產(chǎn)品人力資源管理部門根據(jù)預(yù)測募集員工，制定工作和薪酬標準需求預(yù)測的對象：最終產(chǎn)品，或作為配件向市場銷售的零部件企業(yè)預(yù)測類別：長期、中期、短期

長期需求預(yù)測：是指為了進行長期投資決策對未來較長時期市場需求發(fā)展方向進行的預(yù)測。5-10年。內(nèi)容：新需求、新技術(shù)、新產(chǎn)品、新市場等。中期需求預(yù)測：是指對未來一個季度至2年內(nèi)需求變動的預(yù)測。用于：制定總生產(chǎn)計劃、銷售計劃、資金預(yù)算等。短期需求預(yù)測：對較短期間（一個季度內(nèi)）內(nèi)的需求變動進行預(yù)測。用于：制定作業(yè)計劃、進行作業(yè)控制等。

進行需求預(yù)測時，首先要分析需求變化的趨勢，然后分析季節(jié)性變化因素和周期性變化因素，再根據(jù)可能影響最終預(yù)測結(jié)果的其他因素進行必要的調(diào)整，確定最終預(yù)測結(jié)果。第二節(jié)需求預(yù)測的過程和方法一、需求預(yù)測的過程確定預(yù)測目標確定預(yù)測對象確定預(yù)測期間收集數(shù)據(jù)資料選擇預(yù)測方法實施預(yù)測預(yù)測結(jié)果應(yīng)用二、需求預(yù)測的方法定性預(yù)測方法：1．德爾菲法:即專家調(diào)查法2.用戶調(diào)查法:

信函、電話或訪問，現(xiàn)實或潛在客戶3.部門主管討論法高層集體討論4.銷售人員集中法銷售人員預(yù)測的綜合以書刊經(jīng)銷商專著銷售量進行預(yù)測為例該經(jīng)銷商首先選擇若干書店經(jīng)理、書評家、讀者、編審、銷售代表和海外公司經(jīng)理組成專家小組。將該專著和一些相應(yīng)的背景材料發(fā)給各位專家，要求大家給出專著最低銷售量、最可能銷售量和最高銷售量三個數(shù)字，同時說明自己作出判斷的主要理由。將專家們的意見收集起來，歸納整理后返回給各位專家，然后要求專家們參考他人的意見對自己的預(yù)測重新考慮。很多專家在第二次預(yù)測中都做了不同程度的修正。重復進行，在第三次預(yù)測中，大多數(shù)專家又一次修改了自己的看法。第四次預(yù)測時，所有專家都不再修改自己的意見。因此，專家意見收集過程在第四次后停止，最終結(jié)果為最低銷售量26萬冊，最高銷售量60萬冊，而最可能銷售量46萬冊。

1.德爾菲法(專家調(diào)查法)適用范圍步驟一般用于長期預(yù)測和對新產(chǎn)品的預(yù)測，在歷史資料不足或不可測因素較多時尤為適用。挑選專家：20人左右；專家間無聯(lián)系函詢調(diào)查：寄背景資料和預(yù)測內(nèi)容；匯集整理：統(tǒng)一相同事件、結(jié)論，剔除分散、次要事件，用術(shù)語準確描述再次函詢：整理意見反饋給專家，要求其修正預(yù)測，并說明理由；最終預(yù)測：循環(huán)3、4步，至3、4輪。預(yù)測的主持人要求各位專家根據(jù)提供的全部預(yù)測資料，提出最后的預(yù)測意見，若這些意見收斂或基本一致，即可以此為根據(jù)做出判斷。優(yōu)缺點

簡單直觀、預(yù)測結(jié)果價值較高，避免專家會議缺點；專家選擇標準的確定；對預(yù)測結(jié)果缺乏嚴格的科學分析；最后趨于一致。原則

匿名性：彼此間不受權(quán)威、資歷等影響。反饋性：提供充分反饋收斂性：相對收斂、趨向一致。注意明顯不同意見案例一某商業(yè)公司要從外地購進一批新產(chǎn)品，該產(chǎn)品在本地還沒有銷售記錄。于是，該公司成立調(diào)查領(lǐng)導小組，并聘請經(jīng)理、商品專家和推銷員等9位專家，預(yù)測全年可能的銷量。首先將產(chǎn)品的樣品、特點和用途作詳細介紹，并將同類產(chǎn)品的價格和銷售情況作介紹，發(fā)給書面意見書，讓他們提出個人的判斷。經(jīng)過3次反饋，得出結(jié)果如表所示。專家意見反饋綜合表單位：臺

3.2定性預(yù)測方法專家意見反饋綜合表單位：臺

2.用戶調(diào)查法適用于新產(chǎn)品。銷售人員通過信函、電話或拜訪的方式對現(xiàn)有的或潛在的顧客進行調(diào)查，了解他們對與本企業(yè)產(chǎn)品相關(guān)的產(chǎn)品及其特性的期望，再考慮本企業(yè)可能的市場占有率，然后對各種信息進行綜合處理，即可得到所需的預(yù)測結(jié)果。優(yōu)點：較好地反應(yīng)了市場需求情況，可以了解顧客對產(chǎn)品的看法，掌握產(chǎn)品需求信息缺點：很難獲得顧客通力合作，顧客期望不等于實際購買，調(diào)查需要耗費較多人力和時間某砂輪廠在商品展銷、定貨會上發(fā)放調(diào)查表進行磨具銷售量的調(diào)查預(yù)測為例，來說明這種預(yù)測方法的基本內(nèi)容。其調(diào)查表中的基本項目見表：

磨具需求情況調(diào)查表用戶單位名稱所屬地區(qū)部門省市（地縣）部人數(shù)規(guī)模主要生產(chǎn)品種請您回答下列問題（在回答欄中寫明或劃“”；若不好回答，可寫“？”）問題回答1、貴單位現(xiàn)有多少磨削設(shè)備磨削機床______;砂輪機____臺;其他_______2、貴單位最近增添磨削設(shè)備嗎?今年下半年：不增；減少；增加____臺；不情楚明年：不增；減少；增加____臺；不清楚3、貴單位認為我廠產(chǎn)品在哪些方面有缺點？服務(wù)方面有什么問題？質(zhì)量；品種；規(guī)格；包裝；按合同期交貨；技術(shù)服務(wù)；其他______4、您估計您單位明年對我廠磨具需求量方面會有變化嗎？不變；增加；減少；不清楚；（這僅是征求您個人的看法，不作定貨依據(jù)。）5、有變化的話，您估計百分比有多大？1%~5%；6%~10%；11%~15%；16%~20%6、您估計您單位明年對我廠磨具的需求，在規(guī)格和品種方面有變化嗎？不變；有改變；增加；減少；不清楚7、具體變化的情況能告訴我們嗎？可能增加的規(guī)格和品種是_____可能減少的規(guī)格和品種是_____8、您單位目前需要我廠幫助解決哪些問題？品種選擇；磨具的使用方法；磨具配套砂輪；其他______9、貴單位對我廠有哪些意見和要求？謝謝您的回答。請將此表于___月___日之前填完送回。甲地區(qū)有80萬戶，該地區(qū)某電視機廠通過抽樣調(diào)查向1000個家庭提問：“在未來一年內(nèi)打算買臺彩電嗎？”答案有六種不同的選擇，調(diào)查結(jié)果如下表。請問該地區(qū)年度對彩電的預(yù)測需求量為多少？選擇答案名稱肯定不買不太可能有點可能很有可能非?？赡芸隙ㄙ徺I概率（P）0.000.200.400.600.801.00家庭數(shù)（X）400501502001001001000個家庭對彩電需求量的期望值0*400+0.2*50+0.4*150+0.6*200+0.8*100+1*100=370該地區(qū)彩電需求量800000*370/1000=296000預(yù)測年度企業(yè)彩電銷售量推算表目標市場代號預(yù)測年度市場需求量（萬臺）企業(yè)市場占有率銷售量預(yù)測值（萬臺）（1）（2）（3）（4）=（2）*（3）1（甲地區(qū)）2345629.6014.8011.107.3919.433.660.4000.070.0511.482.961.330.741.360.18合計————18.41

以書刊經(jīng)銷商專著銷售量進行預(yù)測為例，召集營銷部門等各部門領(lǐng)導人員集體討論進行預(yù)測。優(yōu)點是：1）預(yù)測簡單、經(jīng)濟易行；2）不需要準備和統(tǒng)計歷史資料；3）匯集了各主管的豐富經(jīng)驗與聰明才智；4）如果市場情況發(fā)生變化，可以立即進行修正。3.部門主管討論法部門主管討論法不足之處是：1）個別人（權(quán)威）的觀點可能左右其他人發(fā)表意見；2）預(yù)測的責任分散，會導致管理者發(fā)表的意見過于草率。這種方法常用于制定長期規(guī)劃以及開發(fā)新產(chǎn)品預(yù)測。

以書刊經(jīng)銷商專著銷售量進行預(yù)測為例，首先讓各區(qū)域負責該專著的銷售員進行預(yù)測，最后把各區(qū)域的預(yù)測數(shù)據(jù)匯總。優(yōu)點:銷售人員直接接觸客戶,預(yù)測時易得出比較符合實際的結(jié)果。缺點:受銷售人員個人偏見的影響。

4．銷售人員集中法銷售人員意見綜合法是集合銷售人員的預(yù)測方案，加以歸納、分析、判斷，確定企業(yè)的預(yù)測方案的一種預(yù)測方法。銷售人員意見綜合法首先由企業(yè)領(lǐng)導根據(jù)經(jīng)營的需要，向全部銷售人員介紹預(yù)測的市場形勢，提供有關(guān)資料確定預(yù)測期限；然后銷售人員根據(jù)企業(yè)要求提出各自的預(yù)測方案；最后進行綜合分析判斷，確定企業(yè)的銷售預(yù)測值。銷售人員意見綜合法對短期市場預(yù)測效果較好。預(yù)測方法制定銷售計劃時，讓銷售人員根據(jù)自己對市場和客戶的了解，提出自己的預(yù)測估計值。（每個人都獨立進行）將每個人的估計值，進行一定的數(shù)學處理（如算術(shù)平均、加權(quán)平均），然后作為預(yù)測值。特點簡單易行，能對市場變化迅速做出反應(yīng)。預(yù)測中個人主觀因素的影響較大，特別是易受到預(yù)測者聲望的影響，導致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。例題某公司對明年銷售量的預(yù)測根據(jù)三個銷售員、兩位經(jīng)理的估計對明年的銷量作出預(yù)測。1.

三個銷售人員估計值銷售員甲銷售額概率銷售額×概率最高10000.3300最可能7000.5350最低4000.280期望730銷售員乙銷售額概率銷售額×概率最高12000.2240最可能9000.6540最低6000.2120期望900銷售員丙銷售額概率銷售額×概率最高9000.2180最可能6000.5300最低3000.390期望5702.銷售人員估計值處理

假設(shè)三個銷售人員預(yù)測的權(quán)重相同，取三者的平均值作為預(yù)測值（算術(shù)平均值），即：

銷售人員預(yù)測值=(730+900+570)/3=2200/3=733.3(單位)3.兩位銷售經(jīng)理的預(yù)測及處理（1）估計值：經(jīng)理甲：1000；經(jīng)理乙：800

（2）假設(shè)估計結(jié)果的權(quán)重相同。取平均值，得到

經(jīng)理預(yù)測值=（1000+800）/2=900（單位）4.將經(jīng)理預(yù)測值與銷售人員預(yù)測值作加權(quán)平均，結(jié)果作為最終預(yù)測結(jié)果（因經(jīng)理是部門負責人，經(jīng)驗更豐富，意見的權(quán)威性大些，其預(yù)測值的比重可大一些，假設(shè)采取2:1加權(quán)），得到

明年銷售預(yù)測值＝（1×733.3+900×2）/3=844.4（單位）

定量預(yù)測方法:用數(shù)學模型表示需求與各種變量之間的關(guān)系。前提：變量與需求的關(guān)系今后仍然保持不變。常用的有：時間序列：用過去的需求和時間的關(guān)系來預(yù)測未來的需求。因果模型：用過去的資料揭示變量和需求的關(guān)系，進而預(yù)測未來的需求。時間序列模型時間序列（TimeSeries）：按一定的時間間隔和事件發(fā)生的先后順序?qū)⑺占臄?shù)據(jù)排列起來所得到的序列。時間序列的構(gòu)成：趨勢成分：隨時間的推移而表現(xiàn)出的一種傾向（上升、下降、平穩(wěn)）。季節(jié)成分：特定周期時間里有規(guī)則的波動。如：每天有二次交通高峰；每周周末，影院的客流量較大；某些產(chǎn)品的季節(jié)性需求變化等。周期成分：較長時間里（一般為數(shù)十年）有規(guī)則的波動。隨機成分：沒有規(guī)則的上下波動。趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機成分Trend，長期變化趨勢，如人口結(jié)構(gòu),顧客喜好,技術(shù)Season，1年內(nèi)規(guī)則性的重復波動，起因是季節(jié)變化或風俗習慣Cycle,經(jīng)濟成長過程中景氣和不景氣交替重復發(fā)生。誘因有政治，經(jīng)濟的變動,戰(zhàn)爭Irregularity,短期的,不可預(yù)測的因素1.簡單移動平均法時間序列，其一次移動平均數(shù)計算公式為xt——第t時期的時間序列值Mt(1)——第t時期的時序數(shù)據(jù)的一次移動平均數(shù)N——每一時段的時序數(shù)據(jù)數(shù)目

結(jié)果：N越大、預(yù)測值越平滑，對干擾的靈敏性越低，預(yù)測值的響應(yīng)性也就越小。應(yīng)用：長期趨勢的預(yù)測。優(yōu)點：便于計算，易于理解。缺點：移動平均時沒有考慮不同時期對近期預(yù)測的影響程度不同。

2.加權(quán)移動平均數(shù)法：對各期時序數(shù)據(jù)給以不同的權(quán)數(shù)。一次加權(quán)移動平均數(shù)為加權(quán)系數(shù)滿足下式

例：一家百貨商店發(fā)現(xiàn)，在為期4個月的期間，最好的預(yù)測辦法是使用上月銷售量的40%,兩月前銷售量的30%，3月前銷售量的20%，以及4個月前銷售量的10%。如實際銷售數(shù)據(jù)：第1月100第2月90第3月105第4月95第5月？請預(yù)測第5月銷售量：0.40*95+0.30*105+0.20*90+0.10*100=97.5假設(shè)第5個月的實際銷售量是110，請預(yù)測第6個月的銷售量？結(jié)果：預(yù)測值的響應(yīng)性較好，其結(jié)果與和N的取值有關(guān)。3.指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑法計算公式為式中

St(1)——第t期的一次指數(shù)平滑數(shù)值

α——加權(quán)系數(shù)

xt——第t時期的數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)的每個增量都會減少（1-α）。如α=0.05，不同時期的權(quán)重如下：最近一期的權(quán)重=α（1-α）0=0.0500上一期的權(quán)重=α（1-α）1=0.0475上兩期的權(quán)重=α（1-α）2=0.0451上三期的權(quán)重=α（1-α）3=0.0429結(jié)果：一次指數(shù)平滑預(yù)測值依賴于平滑常數(shù)的選擇，一般來言，越大，預(yù)測值的響應(yīng)性越大，選得小些，則穩(wěn)定性較大。4.一元線性回歸法設(shè)X、Y兩變量滿足趨勢變動直線方程:Y=a+bXa、b估計值如下：

回歸模型模型中自變量個數(shù)：一元回歸分析和多元回歸分析；變量之間的關(guān)系：線性回歸和非線性回歸。一元線性回歸模型：YT為一元線性回歸預(yù)測值；α為截距,為X為自變量X=0時的預(yù)測值；b為斜率；n為變量數(shù)；X為自變量的取值；Y為因變量的取值；序號年份汽車產(chǎn)量x薄鋼板消耗量y1199613.9819.1802199713.5219.9373199812.5420.2194199914.9129.2625200018.6030.3996200124.432.3887200228.840.245(1)數(shù)據(jù)的直觀分析及散點圖描述y隨著x的增加而增加，故變量y與x是相關(guān)的。以x為橫坐標，y為縱坐標，可畫出兩者的散點圖。(2)建立一元線性回歸方程，設(shè)y=a+bx(3)利用最小二乘法求解回歸系數(shù)，得到回歸模型。y=6.249+1.167x(4)利用模型進行預(yù)測預(yù)測值＝45.927千噸影響需求預(yù)測的因素：

1.商業(yè)周期：從復蘇到高潮到衰退到蕭條,周而復始。2.產(chǎn)品生命周期：任何成功的產(chǎn)品都有導入期、成長期、成熟期和衰退期4個階段。復蘇高潮衰退蕭條復蘇導入期成長期成熟期衰退期3.季節(jié)周期：不同季節(jié)需求變化較大的產(chǎn)品呈現(xiàn)出的規(guī)律。

預(yù)測中應(yīng)注意的問題（一）判斷在預(yù)測中的作用（二）預(yù)測精度與成本（三）預(yù)測的時間范圍和更新頻率（四）穩(wěn)定性與響應(yīng)性第三節(jié)需求預(yù)測誤差預(yù)測誤差是指在給定的時間間隔內(nèi)實際值與預(yù)測值之間的差異，反映預(yù)測精度。評價方法：平均誤差和平均絕對誤差平均相對誤差和平均相對誤差絕對值預(yù)測誤差的方差和標準差

一、預(yù)測誤差（forecasterror）1、含義：預(yù)測值與實際值之間的偏差：At-Ft,無偏模型（unbiasedmodel）：正負概率大致相等；2、計算方法：平均絕對偏差（meanabsolutedeviation,MAD）平均平方誤差（meansquarederror,MSE）平均預(yù)測誤差（meanforecasterror,MFE）……….平均絕對百分誤差注意：反映預(yù)測精度衡量無偏性預(yù)測誤差滾動和Runningsumofforecasterrors，RSFEMAD和MSE用于度量預(yù)測誤差的大小MFE用于度量預(yù)測的無偏性預(yù)測值實際值實際值中線練習：試計算MAD,MSE,MFE,MAPE實際值120130110140110130預(yù)測值125125125125125125二、預(yù)測監(jiān)控（monitoringandcontrollingforecasts）1、作用：預(yù)測檢驗預(yù)測模型是否有效：2、方法：偏差（實際值－預(yù)測值）：是否在可接受的范圍之內(nèi)；跟蹤信號法(Trackingsignal)跟蹤信號：誤差代數(shù)和與MAD的比值可接受誤差范圍上限下限 控制界限MAD數(shù)標準偏差相關(guān)數(shù)落在控制界內(nèi)點數(shù)的百分比10.79857.04821.59688.9463 2.39498.334例：月份需求預(yù)測實際值偏差(A-F)|A-F||A-F|MADTS11000950-50-50505050-1.00210001070702070120600.3331000110010012010022073.31.6441000960-408040260651.205100010909017090350702.40610001050502205040066.73.30

3MAD2MAD1MADTS0-1MAD-2MAD-3MAD補充：用EXCEL求解1、移動平均分析工具——數(shù)據(jù)分析（加載宏，分析數(shù)據(jù)庫）——移動平均2、指數(shù)平滑分析：工具——數(shù)據(jù)分析——指數(shù)平滑工具——數(shù)據(jù)分析——回歸＝index(linest(y,x),true,false)3、回歸分析：思考題

課后題目思考題

課后題目思考題

課后題目3.3定量預(yù)測方法練習：年份季節(jié)序列t實際值A(chǔ)t200112343623854323412002567838240949838720039101112473513582474200413141516544582681557利用過去4年的歷史銷售數(shù)據(jù)預(yù)測未來一年的情況。請為PC紙杯公司設(shè)計出更優(yōu)秀的需求預(yù)測方案①確定預(yù)測目的：估計pc紙杯公司未來兩年的需求預(yù)測②確定預(yù)測的時間范圍：十年內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)（1997~2002年）③選擇預(yù)測方法：時間序列分解模型④收集和分析數(shù)據(jù)（如下表）⑤準備預(yù)測，得出預(yù)測值⑥對預(yù)測進行監(jiān)控年份季度季度序號銷售量兩個季度銷售總量兩個季度移動平均季度中點19974—10月131.49

11—3月210.8742.3621.181.519984—10月33343.8721.942.511—3月412.3345.3322.673.519994—10月537.5549.8824.944.511—3月614.7352.2826.145.520004—10月747.7262.4531.236.511—3月817.4820014—10月948.0765.5532.788.511—3月1017.6865.7533.889.520024—10月1154.8972.5736.2910.511—3月1217.0771.9635.9811.51.求趨勢直線方程:根據(jù)散點圖得到代表趨勢的直線，它與Y軸的截距a等于20，t=12時，季度移動平均等于35，所以b=（35-20）/12=1.25，所以由此得出趨勢直線方程為：Tt=20+1.25t

2.估計季度系數(shù):T123456789101112Tt21.2522.5023.7525.0026.2527.5028.7530.0031.2532.5033.7535.00At31.4910.8733.0012.3337.5514.7347.7