第910次課生產(chǎn)物流管理課件

CH4生產(chǎn)物流：需求預(yù)測、計劃與控制CH4生產(chǎn)物流：需求預(yù)測、計劃與控制要求：了解生產(chǎn)物流涵蓋的范圍；了解生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)；生產(chǎn)物流概述要求：生產(chǎn)物流概述生產(chǎn)管理學(xué)中生產(chǎn)的定義是：生產(chǎn)是一切社會組織將它的輸入轉(zhuǎn)化為輸出的過程。經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)被定義為：將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的活動，或是將生產(chǎn)要素進(jìn)行組合以制造產(chǎn)品的活動。生產(chǎn)物流范圍生產(chǎn)管理學(xué)中生產(chǎn)的定義是：經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)被定義為：生產(chǎn)物流范圍生產(chǎn)物流生產(chǎn)物流上游供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售制造商采購生產(chǎn)銷售銷售商采購生產(chǎn)銷售零售商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)鏈循環(huán)供應(yīng)鏈上的任何企業(yè)，根據(jù)其所處的位置來區(qū)分其供應(yīng)物流和銷售物流，任何來自于上游的產(chǎn)品不論是何種形態(tài)，我們都稱之為是原材料的供應(yīng)物流；同理，不論其銷售的產(chǎn)品是何種形態(tài)，我么都稱之為是產(chǎn)成品的銷售物流；在企業(yè)內(nèi)部的就稱之為是生產(chǎn)物流。上游供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售制造商采購生產(chǎn)銷售銷供應(yīng)物流一般是對所采購的原材料和零部件，從供應(yīng)商處到企業(yè)倉庫的物流管理，也可以叫做原材料物流；

銷售物流是對產(chǎn)成品，從企業(yè)到客戶手中的管理，也可以叫做產(chǎn)成品物流（或分銷物流、銷售物流等）；生產(chǎn)物流所指的是，在企業(yè)內(nèi)部為保障生產(chǎn)而進(jìn)行的物流管理，也可以稱為在制品物流。物流階段分類物流階段分類將正確的產(chǎn)品在正確的時間以正確的方式按照正確的數(shù)量以正確的成本送到正確的地方交給正確的人生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)與其它物流管理的目標(biāo)基本是相同的，物流管理的基本目標(biāo)仍然是：生產(chǎn)物流目標(biāo)將正確的產(chǎn)品生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)與其它物流管理的目標(biāo)基本是相同確定物料需求的時間和數(shù)量確定所需物料的來源物料的運輸管理物料的接收以及倉儲管理物料的庫存計劃和控制生產(chǎn)線的物料配送的時間、數(shù)量和地點生產(chǎn)物流范圍確定物料需求的時間和數(shù)量生什么是物流需求預(yù)測物流需求預(yù)測是根據(jù)物流市場過去和現(xiàn)在的需求狀況以及影響物流市場需求變化的因素之間的關(guān)系，利用一定的經(jīng)驗判斷、技術(shù)方法和預(yù)測模型，應(yīng)用合適的科學(xué)方法對有關(guān)反映市場需求指標(biāo)的變化以及發(fā)展的趨勢進(jìn)行預(yù)測。什么是物流需求預(yù)測帶來的好處精確的需求預(yù)測可以促進(jìn)物流信息系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施能力的計劃和協(xié)調(diào)。并且通過物流需求預(yù)測可以確定產(chǎn)品是如何向配送中心和倉庫或者零售商進(jìn)行分配的。帶來的好處精確的需求預(yù)測可以促進(jìn)物流信息系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施要求為明確責(zé)任，衡量需求預(yù)測的效果，開展物流需求預(yù)測需要建立一套包括組織、程序、動機(jī)以及人事等方面的完善的預(yù)測的行政管理體制，以支持預(yù)測活動的順利開展，在此基礎(chǔ)上選擇預(yù)測技術(shù)，實施預(yù)測過程并對其過程實行有效監(jiān)控。

要求為明確責(zé)任，衡量需求預(yù)測的效果，開展物流需求預(yù)物流需求預(yù)測的內(nèi)容

1、對市場總潛力進(jìn)行預(yù)測。2、對企業(yè)經(jīng)營地區(qū)市場潛力進(jìn)行預(yù)測。3、企業(yè)經(jīng)營地區(qū)范圍內(nèi)社會購買力的發(fā)展趨勢預(yù)測。4、企業(yè)所生產(chǎn)和經(jīng)營產(chǎn)品的需求趨勢預(yù)測。5、產(chǎn)品生命周期及新產(chǎn)品投入市場的成功率預(yù)測。6、產(chǎn)品市場占有情況預(yù)測。物流需求預(yù)測的內(nèi)容

1、對市場總潛力進(jìn)行預(yù)測。物流需求預(yù)測的一般步驟

1、確定需求性質(zhì)經(jīng)預(yù)測的需求可以分為從屬需求和獨立需求。從屬需求具有垂直順序特征，如采購和制造情況，零部件的采購為了裝配成制成品，此時零部件的需求取決于制成品的裝配計劃。水平從屬需求是一種特別情況，需求的項目并非完成制造過程所需要，而有可能是完成營銷過程所需要，如在每個裝運項目中包括了附屬物、促銷項目或經(jīng)營者手冊等，那么對附屬物的需求預(yù)測就取決于裝運項目的計劃。因此，對如零部件等的從屬需求的預(yù)測可直接通過基本項目的需求估計來確定而無需分別進(jìn)行預(yù)測。

物流需求預(yù)測的一般步驟

1、確定需求性質(zhì)獨立需求預(yù)測則是兩個項目的需求毫無關(guān)系，如對洗衣機(jī)的需求有可能對洗衣粉的需求無關(guān)，洗衣粉的預(yù)測對改善洗衣機(jī)預(yù)測將不起任何作用。這類項目主要包括大多數(shù)最終消費品和工業(yè)物資，必須單獨預(yù)測。獨立需求預(yù)測則是兩個項目的需求毫無關(guān)系，如對洗衣機(jī)的需求有可2、確定預(yù)測目標(biāo)

明確預(yù)測的目標(biāo)是進(jìn)行有效預(yù)測的前提。有了明確具體的預(yù)測目標(biāo)，才能有的放矢的收集資料，否則就無法確定調(diào)查什么，向誰調(diào)查，更談不上怎樣進(jìn)行預(yù)測。并且預(yù)測目標(biāo)的確定應(yīng)盡量明細(xì)化、數(shù)量化，以利于預(yù)測工作的順利開展。2、確定預(yù)測目標(biāo)

明確預(yù)測的目標(biāo)是進(jìn)行有效預(yù)測的前提。有3、確定預(yù)測內(nèi)容，收集資料進(jìn)行初步分析預(yù)測內(nèi)容即影響物流需求的因素，一般包括：某時期的基本需求水平、季節(jié)因素、趨勢值、周期因素、促銷因素以及不規(guī)則因素六個方面。預(yù)測者必須認(rèn)識到不同因素對物流需求所具有的潛在影響，并能適當(dāng)?shù)挠枰蕴幚?，對于特定項目具有重大意義的成分必須予以識別、分析并與適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)相結(jié)合。3、確定預(yù)測內(nèi)容，收集資料進(jìn)行初步分析預(yù)測內(nèi)容即影1)基本需求某時期的基本需求水平是以整個展延時間內(nèi)的平均值表示的，是對沒有季節(jié)因素、周期因素和促銷因素等成分的項目的適當(dāng)預(yù)測1)基本需求某時期的基本需求水平是以整個展延時間內(nèi)的平均值2）季節(jié)因素季節(jié)因素通常建立在年度基礎(chǔ)上，對消費零售層而言，在某幾個季度，某物品的需求量較大，而在另幾個季度，需求量較小的規(guī)律運動。而對批發(fā)層次而言，這種季節(jié)因素先于消費需求大約一個季度。2）季節(jié)因素季節(jié)因素通常建立在年度基礎(chǔ)上，對消費零售層而言，3）趨勢值是指在一個展延的時期內(nèi)，定期銷售的長期一般運動。它可以為正、為負(fù)或不確定方向，人口或消費類型的變化決定趨勢值的增減，銷售量隨時間而增加是正的趨勢值，反之，則為負(fù)的趨勢值。而通常情況下，由于人們消費習(xí)慣的變化，趨勢方向會改變許多次。3）趨勢值是指在一個展延的時期內(nèi)，定期銷售的長期4）周期因素周期因素如商業(yè)周期，一般來說，每隔3—5年就有一次經(jīng)濟(jì)從衰退到擴(kuò)張的波動，許多大宗商品需求就與商業(yè)周期聯(lián)系緊密。4）周期因素周期因素如商業(yè)周期，一般來說，每隔3—5年就有5）促銷因素促銷因素，在某些行業(yè)，廠商的市場營銷活動會引發(fā)需求波動，對銷售量具有很大影響。促銷期間銷售量增加，此后隨著利用促銷逐漸售出庫存后銷售量下降。從預(yù)測的角度，有規(guī)則的促銷因素類似季節(jié)因素，而不規(guī)則的促銷因素則必須對它進(jìn)行跟蹤并結(jié)合時期進(jìn)行分析。5）促銷因素促銷因素，在某些行業(yè)，廠商的市場營銷活動會引發(fā)需6）不規(guī)則因素不規(guī)則因素，是隨機(jī)的或無法預(yù)測的因素。在展開一項預(yù)測的過程中，其目標(biāo)是要通過跟蹤和預(yù)計其他因素，使隨機(jī)因素降低到最小程度。在了解預(yù)測內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)預(yù)測目標(biāo)收集資料進(jìn)行初步分析，觀察資料結(jié)構(gòu)及其性質(zhì)，并以此作為選擇適當(dāng)預(yù)測方法的依據(jù)。6）不規(guī)則因素不規(guī)則因素，是隨機(jī)的或無法預(yù)測的因素。在展開一4、選擇預(yù)測方法

在需求預(yù)測中有兩種方法，即經(jīng)驗判斷和數(shù)學(xué)模型法。經(jīng)驗判斷法由預(yù)測者根據(jù)所掌握的資料進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，憑借其專業(yè)知識和經(jīng)驗進(jìn)行預(yù)測，這種方法多在掌握資料不夠全面，預(yù)測準(zhǔn)確度要求不搞時使用，在更多情況下，使用的是建立數(shù)學(xué)模型的方法，一般包括時間序列建模和相關(guān)性建模兩種方法。這種預(yù)測相對經(jīng)驗判斷法更準(zhǔn)確一些。對于這些方法將在下一節(jié)中進(jìn)行具體介紹。4、選擇預(yù)測方法

在需求預(yù)測中有兩種方法，即經(jīng)驗判斷和數(shù)5、計算并做出預(yù)測

以預(yù)測目標(biāo)為導(dǎo)向，根據(jù)選定的預(yù)測方法，利用掌握的資料，就可以具體研究，進(jìn)行定性或定量分析，預(yù)測物流的需求狀況。5、計算并做出預(yù)測

以預(yù)測目標(biāo)為導(dǎo)向，根據(jù)選定的預(yù)測方法6、分析預(yù)測誤差

根據(jù)現(xiàn)實的資料對未來進(jìn)行預(yù)測，其中產(chǎn)生誤差是難免的。誤差的大小反映預(yù)測的準(zhǔn)確程度，如果預(yù)測誤差過大，其預(yù)測結(jié)果就會偏離實際太遠(yuǎn)，從而失去參考價值。因此對預(yù)測可能出現(xiàn)的誤差進(jìn)行分析是十分必要的，一方面要分析誤差產(chǎn)生的原因，另一方面要檢查預(yù)測方法的合理性。總之要使預(yù)測誤差降到最小。6、分析預(yù)測誤差

根據(jù)現(xiàn)實的資料對未來進(jìn)行預(yù)測，其中產(chǎn)生需求預(yù)測方法定性預(yù)測方法：頭腦風(fēng)暴法Delphi法定量預(yù)測方法：回歸分析時間序列灰色預(yù)測……需求預(yù)測方法定性預(yù)測方法：頭腦風(fēng)暴法頭腦風(fēng)暴法出自“頭腦風(fēng)暴”一詞。所謂頭腦風(fēng)暴(Brain-storming)最早是精神病理學(xué)上的用語，指精神病患者的精神錯亂狀態(tài)而言的，如今轉(zhuǎn)而為無限制的自由聯(lián)想和討論，其目的在于產(chǎn)生新觀念或激發(fā)創(chuàng)新設(shè)想。頭腦風(fēng)暴法頭腦風(fēng)暴法出自“頭腦風(fēng)暴”一詞。所謂頭腦在群體決策中，由于群體成員心理相互作用影響，易屈于權(quán)威或大多數(shù)人意見，形成所謂的“群體思維”。群體思維削弱了群體的批判精神和創(chuàng)造力，損害了決策的質(zhì)量。為了保證群體決策的創(chuàng)造性，提高決策質(zhì)量，管理上發(fā)展了一系列改善群體決策的方法，頭腦風(fēng)暴法是較為典型的一個。在群體決策中，由于群體成員心理相互作用影響，易屈頭腦風(fēng)暴法又可分為直接頭腦風(fēng)暴法（通常簡稱為頭腦風(fēng)暴法）和質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴法（也稱反頭腦風(fēng)暴法）。前者是在專家群體決策盡可能激發(fā)創(chuàng)造性，產(chǎn)生盡可能多的設(shè)想的方法，后者則是對前者提出的設(shè)想、方案逐一質(zhì)疑，分析其現(xiàn)實可行性的方法。頭腦風(fēng)暴法又可分為直接頭腦風(fēng)暴法（通常簡稱為頭腦風(fēng)暴法德爾菲法德爾菲法也稱專家調(diào)查法，是一種采用通訊方式分別將所需解決的問題單獨發(fā)送到各個專家手中，征詢意見，然后回收匯總?cè)繉＜业囊庖姡⒄沓鼍C合意見。隨后將該綜合意見和預(yù)測問題再分別反饋給專家，再次征詢意見，各專家依據(jù)綜合意見修改自己原有的意見，然后再匯總。這樣多次反復(fù)，逐步取得比較一致的預(yù)測結(jié)果的決策方法。德爾菲法德爾菲法也稱專家調(diào)查法，是一種采用通訊方德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專家之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，通過多輪次調(diào)查專家對問卷所提問題的看法，經(jīng)過反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯總成專家基本一致的看法，作為預(yù)測的結(jié)果。這種方法具有廣泛的代表性，較為可靠。德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專1.回歸分析回歸分析（RegressionAnalysis）：統(tǒng)計分析的方法，主要探討數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。主要過程：根據(jù)預(yù)測目標(biāo)，確定自變量和因變量；建立回歸預(yù)測模型；進(jìn)行相關(guān)分析（獲得相關(guān)系數(shù)等）；檢驗回歸預(yù)測模型，計算預(yù)測誤差；計算并確定預(yù)測值。1.回歸分析回歸分析（RegressionAnalysis線性回歸預(yù)測線性回歸預(yù)測法是指一個或多個自變量和因變量之間具有線性關(guān)系，配合線性回歸模型，根據(jù)自變量的變動來預(yù)測應(yīng)變量平均發(fā)展趨勢的方法。式中：y——預(yù)測值（因變量）

a、b——回歸模型系數(shù)

R——相關(guān)系數(shù)R=0時，不相關(guān)；R=1時，完全相關(guān)；0<R≤1時，部分相關(guān)，R越大相關(guān)性越高。線性回歸預(yù)測線性回歸預(yù)測法是指一個或多個自變量和因變量之間具非線性回歸預(yù)測非線性回歸預(yù)測是指自變量與因變量之間的關(guān)系某種非線性關(guān)系時的回歸預(yù)測法常用模型：多項式模型、對數(shù)模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型等baxy=bxcey=多項式：對數(shù)：冪函數(shù)：指數(shù)：……非線性回歸預(yù)測非線性回歸預(yù)測是指自變量與因變量之間的關(guān)系某種Excel在回歸分析中的應(yīng)用利用圖表進(jìn)行回歸分析選擇變量生成散點圖添加趨勢線選擇類型，設(shè)置選項利用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行回歸分析（將函數(shù)轉(zhuǎn)換為線性回歸形式）數(shù)據(jù)分析—回歸選項設(shè)置輸出結(jié)果回歸統(tǒng)計表：相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差等方差分析表：通過F檢驗來判斷回歸模型的回歸效果(與置信度相關(guān))回歸參數(shù)：通過t檢驗的p值判斷能否解釋因變量變化(p值為可信程度的遞減指標(biāo))Excel在回歸分析中的應(yīng)用利用圖表進(jìn)行回歸分析一些常見曲線：轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)線性回歸曲線Compertz曲線：描述一種新產(chǎn)品從試制期到飽和期產(chǎn)量的增長趨勢一些常見曲線：轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)線性回歸曲線Compertz曲線：描第910次課生產(chǎn)物流管理課件Pearl曲線：描述技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)生、發(fā)展、成熟三個階段（緩慢、快速、緩慢）LPearl曲線：描述技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)生、發(fā)展、成熟三個階段（緩2.時間序列時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔把某種變量的數(shù)值依時間先后順序排列而成的序列。時間序列法是一種定量預(yù)測方法，亦稱簡單外延方法。在統(tǒng)計學(xué)中作為一種常用的預(yù)測手段被廣泛應(yīng)用。時間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后，在軍事科學(xué)、空間科學(xué)、氣象預(yù)報和工業(yè)自動化等部門的應(yīng)用更加廣泛。時間序列分析(Timeseriesanalysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題。2.時間序列時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔把一、時間序列分析的基本原理

什么是時間序列按時間順序記錄并排列的數(shù)據(jù)序列稱時間序列一、時間序列分析的基本原理什么是時間序列第910次課生產(chǎn)物流管理課件時間序列的分析目的分析目的分析過去描述動態(tài)變化認(rèn)識規(guī)律揭示變化規(guī)律預(yù)測未來未來的數(shù)量趨勢時間序列的分析目的分析目的分析過去認(rèn)識規(guī)律預(yù)測未來時間序列的四個主要因素：長期趨勢（T）現(xiàn)象在較長時期內(nèi)受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢季節(jié)變動（S）現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)的變化而發(fā)生的有規(guī)律的周期性變動循環(huán)變動（C）現(xiàn)象以若干年為周期所呈現(xiàn)出的波浪起伏形態(tài)的有規(guī)律的變動不規(guī)則變動（I）是一種無規(guī)律可循的變動，包括嚴(yán)格的隨機(jī)變動和不規(guī)則的突發(fā)性影響很大的變動兩種類型時間序列預(yù)測可用于短期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測時間序列的四個主要因素：

▲長期趨勢T(A)

▲季節(jié)變動S(B)

▲循環(huán)變動C(C)

▲不規(guī)則變動I

CBACBA

采用時間序列分析進(jìn)行預(yù)測時需要用到一系列的模型，這種模型統(tǒng)稱為時間序列模型。在使用這種時間序列模型時，總是假定某一種數(shù)據(jù)變化模式或某一種組合模式總是會重復(fù)發(fā)生的。因此可以首先識別出這種模式，然后采用外推的方式就可以進(jìn)行預(yù)測了。采用時間序列分析進(jìn)行預(yù)測時需要用到一系列的模型，這種采用時間序列模型時，顯然其關(guān)鍵在于假定數(shù)據(jù)的變化模式（樣式）是可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)識別出來；同時，決策者所采取的行動對這個時間序列的影響是很小的，因此這種方法主要用來對一些環(huán)境因素，或不受決策者控制的因素進(jìn)行預(yù)測，如宏觀經(jīng)濟(jì)情況，就業(yè)水平，某些產(chǎn)品的需求量；而對于受人的行為影響較大的事物進(jìn)行預(yù)測則是不合適的，如股票價格，改變產(chǎn)品價格后的產(chǎn)品的需求量等。采用時間序列模型時，顯然其關(guān)鍵在于假定數(shù)據(jù)的變化模式

這種方法的主要優(yōu)點是數(shù)據(jù)很容易得到。相對說來成本較低。而且容易被決策者所理解。計算相對簡單。（當(dāng)然對于高級時間序列分析法，其計算也是非常復(fù)雜的。）此外，時間序列分析法常常用于中短期預(yù)測，因為在相對短的時間內(nèi)，數(shù)據(jù)變化的模式不會特別顯著。這種方法的主要優(yōu)點是數(shù)據(jù)很容易得到。相對說來成本較低1．關(guān)于在預(yù)測中誤差的一些常用表示方法

其中xi表示i時刻的真實值或觀察值；Fi表示i時刻的預(yù)測值；ei表示i時刻的誤差。平均誤差(Meanerror)1．關(guān)于在預(yù)測中誤差的一些常用表示方法

平均絕對誤差(Meanabsolutedeviation)均方差(Meansquarederror)平均絕對誤差(Meanabsolutedeviation標(biāo)準(zhǔn)差（Standarddeviationoferrors）標(biāo)準(zhǔn)差（Standarddeviationoferro時間序列預(yù)測方法通過對歷史數(shù)據(jù)作平均運算，序列中偏高或偏低的數(shù)據(jù)可相互抵消，以此平滑時間數(shù)據(jù)序列中的波動。按照數(shù)據(jù)處理方法不同，可以分為：簡單算術(shù)平均加權(quán)算術(shù)平均移動平均平滑法季節(jié)指數(shù)趨勢預(yù)測（回歸分析）時間序列預(yù)測方法通過對歷史數(shù)據(jù)作平均運算，序列中偏高或偏低的時間序列的預(yù)測步驟

第一步，確定時間序列的類型

即分析時間序列的組成成分。第二步，選擇合適的方法建立預(yù)測模型

如果時間序列沒有趨勢和季節(jié)成分，可選擇移動平均或指數(shù)平滑法如果時間序列含有趨勢成分，可選擇趨勢預(yù)測法如果時間序列含有季節(jié)成分可選擇季節(jié)指數(shù)法第三步，評價模型準(zhǔn)確性，確定最優(yōu)模型參數(shù)

第四步，按要求進(jìn)行預(yù)測

時間序列的預(yù)測步驟第一步，確定時間序列的類型（1）簡單算術(shù)平均某銷售公司2010年下半年各月的銷售額分別為18、17、19、20、17、19萬元，試預(yù)測2011年1月份該公司銷售額。預(yù)測值（1）簡單算術(shù)平均某銷售公司2010年下半年各月的銷售額分別（2）加權(quán)算術(shù)平均賦予時間序列中距離預(yù)測期較近數(shù)據(jù)以較大的權(quán)重。

例：某商場家電產(chǎn)品在前四周的需求量依次為12、17、15、13，給最近一期數(shù)據(jù)賦予權(quán)重0.4，上一期數(shù)據(jù)賦予權(quán)重0.3，上上一期數(shù)據(jù)分配權(quán)重0.2，距離預(yù)測期最遠(yuǎn)一期數(shù)據(jù)分配權(quán)重0.1。則加權(quán)平均值為：

MAn＝0.4×13＋0.3×15＋0.2×17＋0.1×12＝15

優(yōu)點：對最近一期的實際情況反應(yīng)靈敏。

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對預(yù)測期的需求沒有影響；另一個是賦予每一期的權(quán)重沒有科學(xué)的確定方法，只能依靠主觀的經(jīng)驗進(jìn)行判斷。（2）加權(quán)算術(shù)平均賦予時間序列中距離預(yù)測期較近數(shù)據(jù)以較大的權(quán)移動平均：利用過去一系列的實際數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，將距離預(yù)測期最近幾期的實際數(shù)值的平均值作為預(yù)測值。計算公式為：上式也可以寫成：（3）移動平均其中xt表示t時刻的真實值或觀察值；Ft+1表示t+1時刻的預(yù)測值；對于上式當(dāng)n=1時，移動平均：利用過去一系列的實際數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，將距離預(yù)測期最近

也就是說，t+1時刻的預(yù)測值就是t時刻的觀察值，或者說是用當(dāng)前的觀察值來預(yù)測下一期的數(shù)值。這種方法稱為naive（天真）預(yù)測法。這種方法雖然過于簡單，可以說是沒有進(jìn)行預(yù)測，但是它可以作為評價其他時間序列法預(yù)測結(jié)果好壞的一個標(biāo)準(zhǔn)。如果你使用了一個非常復(fù)雜的時間序列分析模型來對某一個問題進(jìn)行預(yù)測，其誤差比這種簡單的天真預(yù)測法還糟糕，則這個模型顯然不是一個好的預(yù)測模型。也就是說，t+1時刻的預(yù)測值就是t時刻的觀察值，或者說年份銷售量移動平均數(shù)N=3移動平均數(shù)N=52002206——2003214——2004208——2005220209.33—2006230214.00—2007212219.33215.62008202220.67216.82009210214.67214.42010218208.00214.82011206210.00214.4211.33209.6根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，通過移動平均預(yù)測未來值年份銷售量移動平均數(shù)N=3移動平均數(shù)N=52002206——

簡單滑動平均法顯然只適合于水平樣式的數(shù)據(jù)，如果歷史數(shù)據(jù)中存在明顯的上升或下降趨勢，或者有季節(jié)性波動則這種方法是不適用的。因此它只能用來對一些變化平衡或緩慢量進(jìn)行預(yù)測，如對需求量穩(wěn)定的商品的銷量進(jìn)行預(yù)測。簡單滑動平均法顯然只適合于水平樣式的數(shù)據(jù)，如果歷史數(shù)

由于數(shù)據(jù)是呈水平趨勢變化，因此在

式中用Ft來代替xt-n不會引起太大誤差，因此有下式，或者說由于數(shù)據(jù)是呈水平趨勢變化，因此在令則有，

令則有，上一期預(yù)測值加上該期實際與預(yù)測值差額的一定百分?jǐn)?shù)即得新的預(yù)測值

式中：Ft——第t期的預(yù)測值；

Ft-1——第t-1期的預(yù)測值；

a——平滑系數(shù)；

At-1——第t-1期的實際值。（4）指數(shù)平滑上式可變形為：平滑常數(shù)α決定了預(yù)測對時間序列偏差調(diào)整的快慢，一般取0.01～0.3適用：數(shù)據(jù)量少，短期預(yù)測上一期預(yù)測值加上該期實際與預(yù)測值差額的一定百分?jǐn)?shù)即得新的預(yù)測預(yù)測值實際上就是在上一次預(yù)測值的基礎(chǔ)上加上α乘以上次預(yù)測的誤差。顯然，如果，則在預(yù)測值中包含很大的調(diào)整，相反如果，調(diào)整量變小，預(yù)測值或預(yù)測曲線趨于平緩。因此，單指數(shù)平滑法適用的范圍與簡單平滑法相同，只適用于水平樣式的數(shù)據(jù)。預(yù)測值實際上就是在上一次預(yù)測值的基礎(chǔ)上加上α乘以上次時間序列觀測值時間序列預(yù)測值Ft-2Ft-1a1-aFt+1a1-aFt1-aaAt-1At-2At時間序列觀測值時間序列預(yù)測值Ft-2Ft-1a1-aFt+1

某公司生產(chǎn)的取釘器的需求量預(yù)測。觀察值及預(yù)測值如下表所示。

指數(shù)平滑滑動平均值時期需求（單位：千）四個月的移動平均a=0.4a=0.11145

2143

3135

4158145.25145.25145.255155147.75149.15146.236145148.25147.49146.107136148.50142.89145.098139143.75141.34144.489159144.75148.40145.9310137142.75143.84145.0411156147.75148.70146.1412152151.00150.02146.72

某公司生產(chǎn)的取釘器的需求量預(yù)測。觀察值及預(yù)測值如下表所示。計算了兩組指數(shù)平滑平均值，它們分別采用不同的值。當(dāng)＝0.4時，第11和12兩個月的平均值計算如：S11＝0.4(156)+0.6(143.84)=148.70 (第12月的預(yù)測值)S12＝0.4(152)+0.6(148.70)=150.02 (第13月的預(yù)測值)注意在第12月未，新得到的數(shù)據(jù)152與以前計算出的平均值148.70來共同計算下一個平均值。指數(shù)平滑法的突出優(yōu)點是只需要一個實際數(shù)據(jù)來計算新的平均值。計算了兩組指數(shù)平滑平均值，它們分別采用不同的值。當(dāng)＝0.

從上表中可以看到，在所有的時間里＝0.4時的指數(shù)平滑平均值與四個月的移動平均值非常相似。然而＝0.1時其結(jié)果是大不相同的。下述公式說明了在指數(shù)平滑法中如何選擇使之具有與移動平均法中取時間周期數(shù)為N值時相似的結(jié)果：從上表中可以看到，在所有的時間里＝0.4時的指數(shù)平滑

假設(shè)＝0.4則N＝1.6/0.4＝4，若＝0.1則N＝1.9/0.1＝19。因此＝0.4時的指數(shù)平滑值類似于四周期的移動平均值，而＝0.1時的結(jié)果則會類似于19周期的移動平均值。

在指數(shù)平滑法中以前的數(shù)據(jù)作用是逐步衰減人，或者說老的數(shù)據(jù)被逐漸地遺忘。值越大數(shù)據(jù)衰減地越快，就象在移動平均法中使用的數(shù)據(jù)越少。這是因為在方程1中老的平均值被乘以（1－），因此老的數(shù)據(jù)的權(quán)值隨著的增大而迅速衰減。也就是說，越是大的，在預(yù)測中老數(shù)據(jù)（St－1）的影響越小。假設(shè)＝0.4則N＝1.6/0.4＝4，若＝0.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(jìn)行分解，這種分解建立在以下乘法模型的基礎(chǔ)上：其中，Tt表示長期趨勢成分，St表示季節(jié)成分，Ct表示周期性成分，It表示不規(guī)則成分。由于不規(guī)則成分的不可預(yù)測，因此預(yù)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(shù)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(jìn)季節(jié)性指標(biāo)的理解季節(jié)性指標(biāo)反映了該季度與總平均值之間的一種比較穩(wěn)定的關(guān)系如果這個比值大于1，就說明該季度的值常常會高于總平均值如果這個比值小于1，就說明該季度的值常常低于總平均值如果序列的季節(jié)指數(shù)都近似等于1，那就說明該序列沒有明顯的季節(jié)效應(yīng)

季節(jié)性指標(biāo)的理解季節(jié)性指標(biāo)反映了該季度與總平均值之間的一種比建立季節(jié)指數(shù)模型建立季節(jié)指數(shù)模型的一般步驟如下：第一步，計算每一季（每季度，每月等等）的季節(jié)指數(shù)St

。第二步，用時間序列的每一個觀測值除以適當(dāng)?shù)募竟?jié)指數(shù)，消除季節(jié)影響。第三步，為消除了季節(jié)影響的時間序列建立適當(dāng)?shù)内厔菽Ｐ?，并用這個模型進(jìn)行預(yù)測。

第四步，用預(yù)測值乘以季節(jié)指數(shù)，計算出最終的帶季節(jié)影響的預(yù)測值。

建立季節(jié)指數(shù)模型建立季節(jié)指數(shù)模型的一般步驟如下：根據(jù)時間序列預(yù)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164172180173172.25150.93174.32季均銷售季節(jié)指數(shù)預(yù)測值根據(jù)時間序列預(yù)測第五年各季度銷售量各季銷售量第一年第二年第三（1）計算各年同季季平均銷售額資料于表第6欄。如第一季為：（2）計算所有年所有季的季平均銷售額（3）計算各季節(jié)比率于表第7欄。如第二季為：（4）預(yù)測年的季趨勢值（5）第五年各季預(yù)測值于表第8欄。如第三季為：（1）計算各年同季季平均銷售額資料于表第6欄。如第一季為：（需求預(yù)測方法選擇預(yù)測方法選擇時應(yīng)考慮的因素（1）不同預(yù)測方法的適用范圍（2）數(shù)據(jù)資料的數(shù)量和質(zhì)量（3）預(yù)測精度要求（MSE）（4）預(yù)測期限、時間和費用需求預(yù)測方法選擇預(yù)測方法選擇時應(yīng)考慮的因素生產(chǎn)物流計劃和控制生產(chǎn)物流：工廠中的原材料、燃料、外購件等，經(jīng)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)，從一個生產(chǎn)過程流入到另一個生產(chǎn)過程，按規(guī)定的生產(chǎn)工藝過程進(jìn)行加工、儲存的全部生產(chǎn)過程。由于生產(chǎn)物流的多樣性和復(fù)雜性，以及生產(chǎn)工藝和設(shè)備的不斷更新，如何更好地組織生產(chǎn)物流，是物流研究者和管理者始終追求的目標(biāo)。合理組織生產(chǎn)物流過程，才能使生產(chǎn)過程始終處于最佳狀態(tài)。

生產(chǎn)物流計劃和控制生產(chǎn)物流：工廠中的原材料、燃料、外購件等，生產(chǎn)物流結(jié)構(gòu)及內(nèi)容

經(jīng)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(jī)安裝包裝.堆放成品庫存進(jìn)貨系統(tǒng)搬運系統(tǒng)出貨系統(tǒng)生產(chǎn)物流退貨物流供應(yīng)物流其它廠部件廠合作廠供應(yīng)商銷售商銷售物流成品庫存成品出貨零售商庫存信息生產(chǎn)物流結(jié)構(gòu)及內(nèi)容經(jīng)銷商/批發(fā)商原材料.零部件輸入半成762022/12/17影響生產(chǎn)物流的因素：生產(chǎn)工藝——對生產(chǎn)物流有不同要求和限制生產(chǎn)類型——影響生產(chǎn)物流的構(gòu)成和比例生產(chǎn)規(guī)?！绊懳锪髁看笮I(yè)化和協(xié)作化水平——影響生產(chǎn)物流的構(gòu)成與管理762022/12/15影響生產(chǎn)物流的因素：管理生產(chǎn)物流應(yīng)注意的問題物流過程的連續(xù)性——物料順暢、最快、最省地走完各個工序，直到成為產(chǎn)品。物流過程的平行性——各個支流平行流動物流過程的節(jié)奏性——生產(chǎn)過程中各階段都能有節(jié)奏、均衡地進(jìn)行物流過程的比例性——考慮各工序內(nèi)的質(zhì)量合格率，以及裝卸搬運過程中的可能損失，零部件數(shù)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）物流過程的適應(yīng)性——企業(yè)生產(chǎn)組織向多品種、少批量發(fā)展，要求生產(chǎn)過程具有較強(qiáng)的應(yīng)變能力，物流過程同時具備相應(yīng)的應(yīng)變能力。管理生產(chǎn)物流應(yīng)注意的問題物流過程的連續(xù)性——物料順暢、最快、生產(chǎn)方式單件小批量生產(chǎn)成批生產(chǎn)大量生產(chǎn)生產(chǎn)方式單件小批量生產(chǎn)計劃的目的在于你如何根據(jù)運輸節(jié)奏，在正確的時間，將恰當(dāng)?shù)奈锪纤瓦_(dá)恰當(dāng)?shù)墓の弧；蛘哒页霾荒馨磿r完成物流計劃的原因，采取相應(yīng)的措施。一個生產(chǎn)物流作業(yè)計劃：32145810111213697時間/周制造過程構(gòu)成計劃的目的在于你如何根據(jù)運輸節(jié)奏，在正確的時間，將恰當(dāng)?shù)奈锪蠁渭∨可a(chǎn)的物流計劃計劃難度最大，把握生產(chǎn)周期安排物流計劃，是可行的選擇。例：成套設(shè)備的生產(chǎn)周期Tb1T1T2T3Tb2Tb3Tc毛坯車間加工車間裝配車間Tc——成套設(shè)備的生產(chǎn)周期；Ti——零件在某車間的生產(chǎn)周期；Tbi——某車間的保險期。單件小批量生產(chǎn)的物流計劃計劃難度最大，把握生產(chǎn)周期安排物流計生產(chǎn)提前期：組成產(chǎn)品的各零件在各車間投入或產(chǎn)出的日期距產(chǎn)品裝配產(chǎn)出日期或交付期應(yīng)提前的時間。Tb1T1T2T3Tb2Tb3Tc毛坯車間加工車間裝配車間投入提前期：產(chǎn)出提前期：生產(chǎn)提前期：組成產(chǎn)品的各零件在各車間投入或產(chǎn)出的日期距產(chǎn)品裝大量流水線生產(chǎn)方式的生產(chǎn)物流計劃大量流水線生產(chǎn)方式的期量標(biāo)準(zhǔn)——節(jié)拍、流水作業(yè)圖表、在制品占用定額。節(jié)拍：流水線作業(yè)速度r——流水線節(jié)拍（min/件）te

——計劃期的有效工作時間（min）；N計劃期制品量（件）t0——計劃期的日歷工作時間（min）；η——時間有效利用系數(shù)，一般取0.9~0.96大量流水線生產(chǎn)方式的生產(chǎn)物流計劃大量流水線生產(chǎn)方式的期量標(biāo)準(zhǔn)如果計算出的節(jié)拍數(shù)很小，同時制品的體積、重量也很小，不宜按件傳送時，則按批傳送；此時產(chǎn)出兩批同樣制品之間的時間間隔稱為節(jié)奏：

rg=r×nr

rg——節(jié)奏（min/批）

n——運輸批量當(dāng)流水線采用批傳送在制品時，科學(xué)確定批運輸量n，對合理使運輸工具，減少運輸時間，充分利用生產(chǎn)面積，減少在制品數(shù)量，都有重要意義。如果計算出的節(jié)拍數(shù)很小，同時制品的體積、重量也很小，不宜按件生產(chǎn)物流的計劃過程生產(chǎn)過程安排生產(chǎn)物流計劃計劃可行性？不可行可行信息饋反執(zhí)行.控制生產(chǎn)物流的計劃過程生產(chǎn)過程安排生產(chǎn)物流計劃計劃可行性？不可行生產(chǎn)物流的控制實際的生產(chǎn)物流系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)內(nèi)外各種因素的影響，物流計劃和實際之間發(fā)生偏差，為保證物流計劃的完成，必須對物流活動進(jìn)行有效控制?？刂频暮诵模哼M(jìn)度控制，即物流在生產(chǎn)過程中的流入、流出，以及物流量的控制。兩種控制原理推拉生產(chǎn)物流的控制實際的生產(chǎn)物流系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)內(nèi)外各種因素的影物流推進(jìn)型控制：根據(jù)最終產(chǎn)品的物流需求結(jié)構(gòu)，計算出各生產(chǎn)工序的物流需求量，在考慮各生產(chǎn)工序的生產(chǎn)提前期之后，向各工序發(fā)出物流指令。（MRP）123456111213141516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(jìn)型控制原理物流推進(jìn)型控制：根據(jù)最終產(chǎn)品的物流需求結(jié)構(gòu)，計算出各生產(chǎn)工序123456111213141516實物流信息流物流拉動型控制：根據(jù)最終產(chǎn)品的物流需求結(jié)構(gòu)，計算出最后工序的物流需求量，根據(jù)最后工序的物流需求量，向前一工序提出物流供應(yīng)要求，以此類推，各生產(chǎn)工序都要接受它的后工序的物流需求。（“Kanban”）簡化的某企業(yè)六階段拉動型控制原理123456111213141516實物流信息流物流拉動型控實際中，往往兩種方法結(jié)合使用，即用MRP系統(tǒng)，求得各生產(chǎn)工序的物流需求量，物流供應(yīng)者按其需求量準(zhǔn)備物流能力；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(nèi)的具體物流需求量傳遞給上一工序，物流供應(yīng)者則實施JIT配送。好物流計劃是物流有效控制的基礎(chǔ)，而要控制好生產(chǎn)過程的物流，不僅與生產(chǎn)線上作業(yè)流程安排的科學(xué)性有關(guān)，更要了解企業(yè)生產(chǎn)過程中的材料需求計劃，要掌握J(rèn)IT配送的實質(zhì)。實際中，往往兩種方法結(jié)合使用，即用MRP系統(tǒng)，求得各生產(chǎn)工序生產(chǎn)物流的控制方式物流過程發(fā)現(xiàn)偏差調(diào)整機(jī)構(gòu)（作業(yè)長會）生產(chǎn)物流控制系統(tǒng)動態(tài)過程控制對象控制目標(biāo)控制主體靜態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)物流的控制方式物流過程發(fā)現(xiàn)偏差機(jī)構(gòu)生產(chǎn)物流動態(tài)過程控制對控制主體控制目標(biāo)控制對象信息收集指令隨機(jī)干擾輸出反饋控制：穩(wěn)定性好，但調(diào)整實施有一定的時間時滯，可能影響目標(biāo)的實現(xiàn)控制主體（預(yù)測）控制目標(biāo)控制對象指令隨機(jī)干擾輸出

前饋控制：根據(jù)對系統(tǒng)未來的預(yù)測，事先采取措施，應(yīng)對即將發(fā)生的情況，發(fā)送指令，按指令控制生產(chǎn)過程的物流。實際中，通常是兩者結(jié)合的復(fù)合控制系統(tǒng)。反饋控制與前饋控制控制目標(biāo)控制對象信息指令隨機(jī)干擾輸出反饋控制：穩(wěn)定性好，但調(diào)n=1,...m(1)生產(chǎn)物流量模型設(shè)有m份訂貨合同，每份的產(chǎn)品總量為，則有式中：——第i

生產(chǎn)階段第n份合同的生產(chǎn)物流量；

——第

i生產(chǎn)階段的投入產(chǎn)出系數(shù)；

——第n

份合同的訂貨總量。則第

i生產(chǎn)階段的物流生產(chǎn)總量為：=式中——第生產(chǎn)階段的物流生產(chǎn)總量生產(chǎn)物流平衡

n=1,...m(1)生產(chǎn)物流量模型式中：—(2)生產(chǎn)物流時間模型

設(shè)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：

式中：——第

i

生產(chǎn)階段的生產(chǎn)周期；

m——生產(chǎn)階段的總數(shù)。(2)生產(chǎn)物流時間模型設(shè)第n份合同的最晚交貨期為影響生產(chǎn)物流平衡的因素很多，因此，生產(chǎn)物流平衡模型是一個多目標(biāo)規(guī)劃問題，多目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型：式中，為第i優(yōu)先級中第j

個目標(biāo)的權(quán)數(shù)。

(3)生產(chǎn)物流平衡模型影響生產(chǎn)物流平衡的因素很多，因此，生產(chǎn)物流平衡模型是一個多目在正常生產(chǎn)情況下，可用生產(chǎn)物流的三個平衡指標(biāo)來做約束條件，如：式中，——第n份合同的計劃交貨期；

——生產(chǎn)階段i的生產(chǎn)能力；

——第

i

階段的物流總量。企業(yè)可以對每個目標(biāo)設(shè)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）。在正常生產(chǎn)情況下，可用生產(chǎn)物流的三個平衡指標(biāo)來做約束條件，如生產(chǎn)物流平衡的步驟n(合同數(shù)量)較小時，生產(chǎn)物流的平衡可用上述平衡模型計算：生產(chǎn)物流量→生產(chǎn)時間，進(jìn)行生產(chǎn)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(chǎn)物流量計算；◆生產(chǎn)時間計算；◆按一定規(guī)則進(jìn)行生產(chǎn)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(jìn)行生產(chǎn)物流的平衡，即先月平衡、再旬平衡、最后半旬平衡；◆在調(diào)整短計劃期的生產(chǎn)物流平衡狀態(tài)時，長計劃的平衡保持不變。

生產(chǎn)物流平衡的步驟n(合同數(shù)量)較小時，生產(chǎn)物流的平衡生產(chǎn)計劃與控制策略(1)大規(guī)模定制（MassCustomization，MC）以近似大批量生產(chǎn)(MP)的效率生產(chǎn)商品和提供服務(wù)以滿足客戶的個性化需求MP的規(guī)模經(jīng)濟(jì)(低成本)與MC的范圍經(jīng)濟(jì)(高價格)生產(chǎn)計劃與控制策略(1)大規(guī)模定制（MassCustomiMC類型按訂單銷售（Sale-To-Order）按訂單裝配（Assemble-to-Order）按訂單制造（Make-to-Order）按訂單設(shè)計（Engineer-to-Order）客戶訂單分離點CustomerorderdecouplingpointMC類型客戶訂單分離點大規(guī)模定制的特點柔性生產(chǎn)制造模塊化產(chǎn)品與服務(wù)敏捷產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計快速顧客需求響應(yīng)大規(guī)模定制的特點生產(chǎn)計劃與控制策略(2)延遲(Postponement):產(chǎn)品多樣化的點盡量后延時間延遲：將產(chǎn)品差異的任務(wù)，包括制造、集成、定制、本地化和包裝盡可能在時間上向后推遲形式延遲：盡可能在上游階段實施標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)計劃與控制策略(2)延遲(Postponement):延遲策略的實施：CODP的定位與推、拉戰(zhàn)略客戶訂單分離點PullPush標(biāo)準(zhǔn)化多樣化延遲策略的實施：CODP的定位與推、拉戰(zhàn)略客戶訂單分離點PuHP噴墨打印機(jī)的延遲制造產(chǎn)品銷往歐洲、亞太和北美。生產(chǎn)提前期1周，在溫哥華進(jìn)行裝配，配上不同的變壓器、電源插座和說明書，完成最終產(chǎn)品的包裝后運往亞洲和歐洲配送中心，運輸提前期長達(dá)4到5周。為了確保用戶可獲得性高，歐洲和亞洲配送中心不得不維持很高水平的安全庫存。希望：保持盡量少的庫存，但必須保持一定水平的服務(wù)水平

分銷中心(歐洲代理商)總機(jī)裝配(通用打印機(jī))（FAT）印刷電路板組裝與測試（PCAT）集成電路制造消費者消費者消費者

分銷中心(亞洲代理商)美洲經(jīng)銷商歐洲經(jīng)銷商亞洲經(jīng)銷商打印機(jī)箱制造供應(yīng)商供應(yīng)商供應(yīng)商在溫哥華完成HP噴墨打印機(jī)的延遲制造產(chǎn)品銷往歐洲、亞太和北美。延遲策略通用型打印機(jī)運到歐洲和亞洲后．在當(dāng)?shù)丶由吓c地區(qū)需求一致的變壓器、電源插頭和用當(dāng)?shù)卣Z言寫成的說明書（本地化策略）。完成整機(jī)包裝后，通過經(jīng)銷商送交消費者。保證了產(chǎn)品最快速的反應(yīng)市場需求，大大縮小了庫存量．安全庫存周期大大縮短．減少庫存總投資的18％．使公司每年可節(jié)省3000萬美元的存儲費用。延遲策略通用型打印機(jī)運到歐洲和亞洲后．在當(dāng)?shù)丶由吓c地區(qū)需求一服裝供應(yīng)鏈的延遲策略

染色劑，著色，包裝

零售

消費者

延遲制造之前

染色劑

著色，包裝，零售

消費者

延遲制造之后

服裝供應(yīng)鏈的延遲策略CH4生產(chǎn)物流：需求預(yù)測、計劃與控制CH4生產(chǎn)物流：需求預(yù)測、計劃與控制要求：了解生產(chǎn)物流涵蓋的范圍；了解生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)；生產(chǎn)物流概述要求：生產(chǎn)物流概述生產(chǎn)管理學(xué)中生產(chǎn)的定義是：生產(chǎn)是一切社會組織將它的輸入轉(zhuǎn)化為輸出的過程。經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)被定義為：將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的活動，或是將生產(chǎn)要素進(jìn)行組合以制造產(chǎn)品的活動。生產(chǎn)物流范圍生產(chǎn)管理學(xué)中生產(chǎn)的定義是：經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)被定義為：生產(chǎn)物流范圍生產(chǎn)物流生產(chǎn)物流上游供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售制造商采購生產(chǎn)銷售銷售商采購生產(chǎn)銷售零售商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)鏈循環(huán)供應(yīng)鏈上的任何企業(yè)，根據(jù)其所處的位置來區(qū)分其供應(yīng)物流和銷售物流，任何來自于上游的產(chǎn)品不論是何種形態(tài)，我們都稱之為是原材料的供應(yīng)物流；同理，不論其銷售的產(chǎn)品是何種形態(tài)，我么都稱之為是產(chǎn)成品的銷售物流；在企業(yè)內(nèi)部的就稱之為是生產(chǎn)物流。上游供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售供應(yīng)商采購生產(chǎn)銷售制造商采購生產(chǎn)銷售銷供應(yīng)物流一般是對所采購的原材料和零部件，從供應(yīng)商處到企業(yè)倉庫的物流管理，也可以叫做原材料物流；

銷售物流是對產(chǎn)成品，從企業(yè)到客戶手中的管理，也可以叫做產(chǎn)成品物流（或分銷物流、銷售物流等）；生產(chǎn)物流所指的是，在企業(yè)內(nèi)部為保障生產(chǎn)而進(jìn)行的物流管理，也可以稱為在制品物流。物流階段分類物流階段分類將正確的產(chǎn)品在正確的時間以正確的方式按照正確的數(shù)量以正確的成本送到正確的地方交給正確的人生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)與其它物流管理的目標(biāo)基本是相同的，物流管理的基本目標(biāo)仍然是：生產(chǎn)物流目標(biāo)將正確的產(chǎn)品生產(chǎn)物流管理的目標(biāo)與其它物流管理的目標(biāo)基本是相同確定物料需求的時間和數(shù)量確定所需物料的來源物料的運輸管理物料的接收以及倉儲管理物料的庫存計劃和控制生產(chǎn)線的物料配送的時間、數(shù)量和地點生產(chǎn)物流范圍確定物料需求的時間和數(shù)量生什么是物流需求預(yù)測物流需求預(yù)測是根據(jù)物流市場過去和現(xiàn)在的需求狀況以及影響物流市場需求變化的因素之間的關(guān)系，利用一定的經(jīng)驗判斷、技術(shù)方法和預(yù)測模型，應(yīng)用合適的科學(xué)方法對有關(guān)反映市場需求指標(biāo)的變化以及發(fā)展的趨勢進(jìn)行預(yù)測。什么是物流需求預(yù)測帶來的好處精確的需求預(yù)測可以促進(jìn)物流信息系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施能力的計劃和協(xié)調(diào)。并且通過物流需求預(yù)測可以確定產(chǎn)品是如何向配送中心和倉庫或者零售商進(jìn)行分配的。帶來的好處精確的需求預(yù)測可以促進(jìn)物流信息系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施要求為明確責(zé)任，衡量需求預(yù)測的效果，開展物流需求預(yù)測需要建立一套包括組織、程序、動機(jī)以及人事等方面的完善的預(yù)測的行政管理體制，以支持預(yù)測活動的順利開展，在此基礎(chǔ)上選擇預(yù)測技術(shù)，實施預(yù)測過程并對其過程實行有效監(jiān)控。

要求為明確責(zé)任，衡量需求預(yù)測的效果，開展物流需求預(yù)物流需求預(yù)測的內(nèi)容

1、對市場總潛力進(jìn)行預(yù)測。2、對企業(yè)經(jīng)營地區(qū)市場潛力進(jìn)行預(yù)測。3、企業(yè)經(jīng)營地區(qū)范圍內(nèi)社會購買力的發(fā)展趨勢預(yù)測。4、企業(yè)所生產(chǎn)和經(jīng)營產(chǎn)品的需求趨勢預(yù)測。5、產(chǎn)品生命周期及新產(chǎn)品投入市場的成功率預(yù)測。6、產(chǎn)品市場占有情況預(yù)測。物流需求預(yù)測的內(nèi)容

1、對市場總潛力進(jìn)行預(yù)測。物流需求預(yù)測的一般步驟

1、確定需求性質(zhì)經(jīng)預(yù)測的需求可以分為從屬需求和獨立需求。從屬需求具有垂直順序特征，如采購和制造情況，零部件的采購為了裝配成制成品，此時零部件的需求取決于制成品的裝配計劃。水平從屬需求是一種特別情況，需求的項目并非完成制造過程所需要，而有可能是完成營銷過程所需要，如在每個裝運項目中包括了附屬物、促銷項目或經(jīng)營者手冊等，那么對附屬物的需求預(yù)測就取決于裝運項目的計劃。因此，對如零部件等的從屬需求的預(yù)測可直接通過基本項目的需求估計來確定而無需分別進(jìn)行預(yù)測。

物流需求預(yù)測的一般步驟

1、確定需求性質(zhì)獨立需求預(yù)測則是兩個項目的需求毫無關(guān)系，如對洗衣機(jī)的需求有可能對洗衣粉的需求無關(guān)，洗衣粉的預(yù)測對改善洗衣機(jī)預(yù)測將不起任何作用。這類項目主要包括大多數(shù)最終消費品和工業(yè)物資，必須單獨預(yù)測。獨立需求預(yù)測則是兩個項目的需求毫無關(guān)系，如對洗衣機(jī)的需求有可2、確定預(yù)測目標(biāo)

明確預(yù)測的目標(biāo)是進(jìn)行有效預(yù)測的前提。有了明確具體的預(yù)測目標(biāo)，才能有的放矢的收集資料，否則就無法確定調(diào)查什么，向誰調(diào)查，更談不上怎樣進(jìn)行預(yù)測。并且預(yù)測目標(biāo)的確定應(yīng)盡量明細(xì)化、數(shù)量化，以利于預(yù)測工作的順利開展。2、確定預(yù)測目標(biāo)

明確預(yù)測的目標(biāo)是進(jìn)行有效預(yù)測的前提。有3、確定預(yù)測內(nèi)容，收集資料進(jìn)行初步分析預(yù)測內(nèi)容即影響物流需求的因素，一般包括：某時期的基本需求水平、季節(jié)因素、趨勢值、周期因素、促銷因素以及不規(guī)則因素六個方面。預(yù)測者必須認(rèn)識到不同因素對物流需求所具有的潛在影響，并能適當(dāng)?shù)挠枰蕴幚?，對于特定項目具有重大意義的成分必須予以識別、分析并與適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)相結(jié)合。3、確定預(yù)測內(nèi)容，收集資料進(jìn)行初步分析預(yù)測內(nèi)容即影1)基本需求某時期的基本需求水平是以整個展延時間內(nèi)的平均值表示的，是對沒有季節(jié)因素、周期因素和促銷因素等成分的項目的適當(dāng)預(yù)測1)基本需求某時期的基本需求水平是以整個展延時間內(nèi)的平均值2）季節(jié)因素季節(jié)因素通常建立在年度基礎(chǔ)上，對消費零售層而言，在某幾個季度，某物品的需求量較大，而在另幾個季度，需求量較小的規(guī)律運動。而對批發(fā)層次而言，這種季節(jié)因素先于消費需求大約一個季度。2）季節(jié)因素季節(jié)因素通常建立在年度基礎(chǔ)上，對消費零售層而言，3）趨勢值是指在一個展延的時期內(nèi)，定期銷售的長期一般運動。它可以為正、為負(fù)或不確定方向，人口或消費類型的變化決定趨勢值的增減，銷售量隨時間而增加是正的趨勢值，反之，則為負(fù)的趨勢值。而通常情況下，由于人們消費習(xí)慣的變化，趨勢方向會改變許多次。3）趨勢值是指在一個展延的時期內(nèi)，定期銷售的長期4）周期因素周期因素如商業(yè)周期，一般來說，每隔3—5年就有一次經(jīng)濟(jì)從衰退到擴(kuò)張的波動，許多大宗商品需求就與商業(yè)周期聯(lián)系緊密。4）周期因素周期因素如商業(yè)周期，一般來說，每隔3—5年就有5）促銷因素促銷因素，在某些行業(yè)，廠商的市場營銷活動會引發(fā)需求波動，對銷售量具有很大影響。促銷期間銷售量增加，此后隨著利用促銷逐漸售出庫存后銷售量下降。從預(yù)測的角度，有規(guī)則的促銷因素類似季節(jié)因素，而不規(guī)則的促銷因素則必須對它進(jìn)行跟蹤并結(jié)合時期進(jìn)行分析。5）促銷因素促銷因素，在某些行業(yè)，廠商的市場營銷活動會引發(fā)需6）不規(guī)則因素不規(guī)則因素，是隨機(jī)的或無法預(yù)測的因素。在展開一項預(yù)測的過程中，其目標(biāo)是要通過跟蹤和預(yù)計其他因素，使隨機(jī)因素降低到最小程度。在了解預(yù)測內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)預(yù)測目標(biāo)收集資料進(jìn)行初步分析，觀察資料結(jié)構(gòu)及其性質(zhì)，并以此作為選擇適當(dāng)預(yù)測方法的依據(jù)。6）不規(guī)則因素不規(guī)則因素，是隨機(jī)的或無法預(yù)測的因素。在展開一4、選擇預(yù)測方法

在需求預(yù)測中有兩種方法，即經(jīng)驗判斷和數(shù)學(xué)模型法。經(jīng)驗判斷法由預(yù)測者根據(jù)所掌握的資料進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，憑借其專業(yè)知識和經(jīng)驗進(jìn)行預(yù)測，這種方法多在掌握資料不夠全面，預(yù)測準(zhǔn)確度要求不搞時使用，在更多情況下，使用的是建立數(shù)學(xué)模型的方法，一般包括時間序列建模和相關(guān)性建模兩種方法。這種預(yù)測相對經(jīng)驗判斷法更準(zhǔn)確一些。對于這些方法將在下一節(jié)中進(jìn)行具體介紹。4、選擇預(yù)測方法

在需求預(yù)測中有兩種方法，即經(jīng)驗判斷和數(shù)5、計算并做出預(yù)測

以預(yù)測目標(biāo)為導(dǎo)向，根據(jù)選定的預(yù)測方法，利用掌握的資料，就可以具體研究，進(jìn)行定性或定量分析，預(yù)測物流的需求狀況。5、計算并做出預(yù)測

以預(yù)測目標(biāo)為導(dǎo)向，根據(jù)選定的預(yù)測方法6、分析預(yù)測誤差

根據(jù)現(xiàn)實的資料對未來進(jìn)行預(yù)測，其中產(chǎn)生誤差是難免的。誤差的大小反映預(yù)測的準(zhǔn)確程度，如果預(yù)測誤差過大，其預(yù)測結(jié)果就會偏離實際太遠(yuǎn)，從而失去參考價值。因此對預(yù)測可能出現(xiàn)的誤差進(jìn)行分析是十分必要的，一方面要分析誤差產(chǎn)生的原因，另一方面要檢查預(yù)測方法的合理性。總之要使預(yù)測誤差降到最小。6、分析預(yù)測誤差

根據(jù)現(xiàn)實的資料對未來進(jìn)行預(yù)測，其中產(chǎn)生需求預(yù)測方法定性預(yù)測方法：頭腦風(fēng)暴法Delphi法定量預(yù)測方法：回歸分析時間序列灰色預(yù)測……需求預(yù)測方法定性預(yù)測方法：頭腦風(fēng)暴法頭腦風(fēng)暴法出自“頭腦風(fēng)暴”一詞。所謂頭腦風(fēng)暴(Brain-storming)最早是精神病理學(xué)上的用語，指精神病患者的精神錯亂狀態(tài)而言的，如今轉(zhuǎn)而為無限制的自由聯(lián)想和討論，其目的在于產(chǎn)生新觀念或激發(fā)創(chuàng)新設(shè)想。頭腦風(fēng)暴法頭腦風(fēng)暴法出自“頭腦風(fēng)暴”一詞。所謂頭腦在群體決策中，由于群體成員心理相互作用影響，易屈于權(quán)威或大多數(shù)人意見，形成所謂的“群體思維”。群體思維削弱了群體的批判精神和創(chuàng)造力，損害了決策的質(zhì)量。為了保證群體決策的創(chuàng)造性，提高決策質(zhì)量，管理上發(fā)展了一系列改善群體決策的方法，頭腦風(fēng)暴法是較為典型的一個。在群體決策中，由于群體成員心理相互作用影響，易屈頭腦風(fēng)暴法又可分為直接頭腦風(fēng)暴法（通常簡稱為頭腦風(fēng)暴法）和質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴法（也稱反頭腦風(fēng)暴法）。前者是在專家群體決策盡可能激發(fā)創(chuàng)造性，產(chǎn)生盡可能多的設(shè)想的方法，后者則是對前者提出的設(shè)想、方案逐一質(zhì)疑，分析其現(xiàn)實可行性的方法。頭腦風(fēng)暴法又可分為直接頭腦風(fēng)暴法（通常簡稱為頭腦風(fēng)暴法德爾菲法德爾菲法也稱專家調(diào)查法，是一種采用通訊方式分別將所需解決的問題單獨發(fā)送到各個專家手中，征詢意見，然后回收匯總?cè)繉＜业囊庖姡⒄沓鼍C合意見。隨后將該綜合意見和預(yù)測問題再分別反饋給專家，再次征詢意見，各專家依據(jù)綜合意見修改自己原有的意見，然后再匯總。這樣多次反復(fù)，逐步取得比較一致的預(yù)測結(jié)果的決策方法。德爾菲法德爾菲法也稱專家調(diào)查法，是一種采用通訊方德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專家之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，通過多輪次調(diào)查專家對問卷所提問題的看法，經(jīng)過反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯總成專家基本一致的看法，作為預(yù)測的結(jié)果。這種方法具有廣泛的代表性，較為可靠。德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專1.回歸分析回歸分析（RegressionAnalysis）：統(tǒng)計分析的方法，主要探討數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。主要過程：根據(jù)預(yù)測目標(biāo)，確定自變量和因變量；建立回歸預(yù)測模型；進(jìn)行相關(guān)分析（獲得相關(guān)系數(shù)等）；檢驗回歸預(yù)測模型，計算預(yù)測誤差；計算并確定預(yù)測值。1.回歸分析回歸分析（RegressionAnalysis線性回歸預(yù)測線性回歸預(yù)測法是指一個或多個自變量和因變量之間具有線性關(guān)系，配合線性回歸模型，根據(jù)自變量的變動來預(yù)測應(yīng)變量平均發(fā)展趨勢的方法。式中：y——預(yù)測值（因變量）

a、b——回歸模型系數(shù)

R——相關(guān)系數(shù)R=0時，不相關(guān)；R=1時，完全相關(guān)；0<R≤1時，部分相關(guān)，R越大相關(guān)性越高。線性回歸預(yù)測線性回歸預(yù)測法是指一個或多個自變量和因變量之間具非線性回歸預(yù)測非線性回歸預(yù)測是指自變量與因變量之間的關(guān)系某種非線性關(guān)系時的回歸預(yù)測法常用模型：多項式模型、對數(shù)模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型等baxy=bxcey=多項式：對數(shù)：冪函數(shù)：指數(shù)：……非線性回歸預(yù)測非線性回歸預(yù)測是指自變量與因變量之間的關(guān)系某種Excel在回歸分析中的應(yīng)用利用圖表進(jìn)行回歸分析選擇變量生成散點圖添加趨勢線選擇類型，設(shè)置選項利用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行回歸分析（將函數(shù)轉(zhuǎn)換為線性回歸形式）數(shù)據(jù)分析—回歸選項設(shè)置輸出結(jié)果回歸統(tǒng)計表：相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差等方差分析表：通過F檢驗來判斷回歸模型的回歸效果(與置信度相關(guān))回歸參數(shù)：通過t檢驗的p值判斷能否解釋因變量變化(p值為可信程度的遞減指標(biāo))Excel在回歸分析中的應(yīng)用利用圖表進(jìn)行回歸分析一些常見曲線：轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)線性回歸曲線Compertz曲線：描述一種新產(chǎn)品從試制期到飽和期產(chǎn)量的增長趨勢一些常見曲線：轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)線性回歸曲線Compertz曲線：描第910次課生產(chǎn)物流管理課件Pearl曲線：描述技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)生、發(fā)展、成熟三個階段（緩慢、快速、緩慢）LPearl曲線：描述技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)生、發(fā)展、成熟三個階段（緩2.時間序列時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔把某種變量的數(shù)值依時間先后順序排列而成的序列。時間序列法是一種定量預(yù)測方法，亦稱簡單外延方法。在統(tǒng)計學(xué)中作為一種常用的預(yù)測手段被廣泛應(yīng)用。時間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后，在軍事科學(xué)、空間科學(xué)、氣象預(yù)報和工業(yè)自動化等部門的應(yīng)用更加廣泛。時間序列分析(Timeseriesanalysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題。2.時間序列時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔把一、時間序列分析的基本原理

什么是時間序列按時間順序記錄并排列的數(shù)據(jù)序列稱時間序列一、時間序列分析的基本原理什么是時間序列第910次課生產(chǎn)物流管理課件時間序列的分析目的分析目的分析過去描述動態(tài)變化認(rèn)識規(guī)律揭示變化規(guī)律預(yù)測未來未來的數(shù)量趨勢時間序列的分析目的分析目的分析過去認(rèn)識規(guī)律預(yù)測未來時間序列的四個主要因素：長期趨勢（T）現(xiàn)象在較長時期內(nèi)受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢季節(jié)變動（S）現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)的變化而發(fā)生的有規(guī)律的周期性變動循環(huán)變動（C）現(xiàn)象以若干年為周期所呈現(xiàn)出的波浪起伏形態(tài)的有規(guī)律的變動不規(guī)則變動（I）是一種無規(guī)律可循的變動，包括嚴(yán)格的隨機(jī)變動和不規(guī)則的突發(fā)性影響很大的變動兩種類型時間序列預(yù)測可用于短期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測時間序列的四個主要因素：

▲長期趨勢T(A)

▲季節(jié)變動S(B)

▲循環(huán)變動C(C)

▲不規(guī)則變動I

CBACBA

采用時間序列分析進(jìn)行預(yù)測時需要用到一系列的模型，這種模型統(tǒng)稱為時間序列模型。在使用這種時間序列模型時，總是假定某一種數(shù)據(jù)變化模式或某一種組合模式總是會重復(fù)發(fā)生的。因此可以首先識別出這種模式，然后采用外推的方式就可以進(jìn)行預(yù)測了。采用時間序列分析進(jìn)行預(yù)測時需要用到一系列的模型，這種采用時間序列模型時，顯然其關(guān)鍵在于假定數(shù)據(jù)的變化模式（樣式）是可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)識別出來；同時，決策者所采取的行動對這個時間序列的影響是很小的，因此這種方法主要用來對一些環(huán)境因素，或不受決策者控制的因素進(jìn)行預(yù)測，如宏觀經(jīng)濟(jì)情況，就業(yè)水平，某些產(chǎn)品的需求量；而對于受人的行為影響較大的事物進(jìn)行預(yù)測則是不合適的，如股票價格，改變產(chǎn)品價格后的產(chǎn)品的需求量等。采用時間序列模型時，顯然其關(guān)鍵在于假定數(shù)據(jù)的變化模式

這種方法的主要優(yōu)點是數(shù)據(jù)很容易得到。相對說來成本較低。而且容易被決策者所理解。計算相對簡單。（當(dāng)然對于高級時間序列分析法，其計算也是非常復(fù)雜的。）此外，時間序列分析法常常用于中短期預(yù)測，因為在相對短的時間內(nèi)，數(shù)據(jù)變化的模式不會特別顯著。這種方法的主要優(yōu)點是數(shù)據(jù)很容易得到。相對說來成本較低1．關(guān)于在預(yù)測中誤差的一些常用表示方法

其中xi表示i時刻的真實值或觀察值；Fi表示i時刻的預(yù)測值；ei表示i時刻的誤差。平均誤差(Meanerror)1．關(guān)于在預(yù)測中誤差的一些常用表示方法

平均絕對誤差(Meanabsolutedeviation)均方差(Meansquarederror)平均絕對誤差(Meanabsolutedeviation標(biāo)準(zhǔn)差（Standarddeviationoferrors）標(biāo)準(zhǔn)差（Standarddeviationoferro時間序列預(yù)測方法通過對歷史數(shù)據(jù)作平均運算，序列中偏高或偏低的數(shù)據(jù)可相互抵消，以此平滑時間數(shù)據(jù)序列中的波動。按照數(shù)據(jù)處理方法不同，可以分為：簡單算術(shù)平均加權(quán)算術(shù)平均移動平均平滑法季節(jié)指數(shù)趨勢預(yù)測（回歸分析）時間序列預(yù)測方法通過對歷史數(shù)據(jù)作平均運算，序列中偏高或偏低的時間序列的預(yù)測步驟

第一步，確定時間序列的類型

即分析時間序列的組成成分。第二步，選擇合適的方法建立預(yù)測模型

如果時間序列沒有趨勢和季節(jié)成分，可選擇移動平均或指數(shù)平滑法如果時間序列含有趨勢成分，可選擇趨勢預(yù)測法如果時間序列含有季節(jié)成分可選擇季節(jié)指數(shù)法第三步，評價模型準(zhǔn)確性，確定最優(yōu)模型參數(shù)

第四步，按要求進(jìn)行預(yù)測

時間序列的預(yù)測步驟第一步，確定時間序列的類型（1）簡單算術(shù)平均某銷售公司2010年下半年各月的銷售額分別為18、17、19、20、17、19萬元，試預(yù)測2011年1月份該公司銷售額。預(yù)測值（1）簡單算術(shù)平均某銷售公司2010年下半年各月的銷售額分別（2）加權(quán)算術(shù)平均賦予時間序列中距離預(yù)測期較近數(shù)據(jù)以較大的權(quán)重。

例：某商場家電產(chǎn)品在前四周的需求量依次為12、17、15、13，給最近一期數(shù)據(jù)賦予權(quán)重0.4，上一期數(shù)據(jù)賦予權(quán)重0.3，上上一期數(shù)據(jù)分配權(quán)重0.2，距離預(yù)測期最遠(yuǎn)一期數(shù)據(jù)分配權(quán)重0.1。則加權(quán)平均值為：

MAn＝0.4×13＋0.3×15＋0.2×17＋0.1×12＝15

優(yōu)點：對最近一期的實際情況反應(yīng)靈敏。

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對預(yù)測期的需求沒有影響；另一個是賦予每一期的權(quán)重沒有科學(xué)的確定方法，只能依靠主觀的經(jīng)驗進(jìn)行判斷。（2）加權(quán)算術(shù)平均賦予時間序列中距離預(yù)測期較近數(shù)據(jù)以較大的權(quán)移動平均：利用過去一系列的實際數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，將距離預(yù)測期最近幾期的實際數(shù)值的平均值作為預(yù)測值。計算公式為：上式也可以寫成：（3）移動平均其中xt表示t時刻的真實值或觀察值；Ft+1表示t+1時刻的預(yù)測值；對于上式當(dāng)n=1時，移動平均：利用過去一系列的實際數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，將距離預(yù)測期最近

也就是說，t+1時刻的預(yù)測值就是t時刻的觀察值，或者說是用當(dāng)前的觀察值來預(yù)測下一期的數(shù)值。這種方法稱為naive（天真）預(yù)測法。這種方法雖然過于簡單，可以說是沒有進(jìn)行預(yù)測，但是它可以作為評價其他時間序列法預(yù)測結(jié)果好壞的一個標(biāo)準(zhǔn)。如果你使用了一個非常復(fù)雜的時間序列分析模型來對某一個問題進(jìn)行預(yù)測，其誤差比這種簡單的天真預(yù)測法還糟糕，則這個模型顯然不是一個好的預(yù)測模型。也就是說，t+1時刻的預(yù)測值就是t時刻的觀察值，或者說年份銷售量移動平均數(shù)N=3移動平均數(shù)N=52002206——2003214——2004208——2005220209.33—2006230214.00—2007212219.33215.62008202220.67216.82009210214.67214.42010218208.00214.82011206210.00214.4211.33209.6根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，通過移動平均預(yù)測未來值年份銷售量移動平均數(shù)N=3移動平均數(shù)N=52002206——

簡單滑動平均法顯然只適合于水平樣式的數(shù)據(jù)，如果歷史數(shù)據(jù)中存在明顯的上升或下降趨勢，或者有季節(jié)性波動則這種方法是不適用的。因此它只能用來對一些變化平衡或緩慢量進(jìn)行預(yù)測，如對需求量穩(wěn)定的商品的銷量進(jìn)行預(yù)測。簡單滑動平均法顯然只適合于水平樣式的數(shù)據(jù)，如果歷史數(shù)

由于數(shù)據(jù)是呈水平趨勢變化，因此在

式中用Ft來代替xt-n不會引起太大誤差，因此有下式，或者說由于數(shù)據(jù)是呈水平趨勢變化，因此在令則有，

令則有，上一期預(yù)測值加上該期實際與預(yù)測值差額的一定百分?jǐn)?shù)即得新的預(yù)測值

式中：Ft——第t期的預(yù)測值；

Ft-1——第t-1期的預(yù)測值；

a——平滑系數(shù)；

At-1——第t-1期的實際值。（4）指數(shù)平滑上式可變形為：平滑常數(shù)α決定了預(yù)測對時間序列偏差調(diào)整的快慢，一般取0.01～0.3適用：數(shù)據(jù)量少，短期預(yù)測上一期預(yù)測值加上該期實際與預(yù)測值差額的一定百分?jǐn)?shù)即得新的預(yù)測預(yù)測值實際上就是在上一次預(yù)測值的基礎(chǔ)上加上α乘以上次預(yù)測的誤差。顯然，如果，則在預(yù)測值中包含很大的調(diào)整，相反如果，調(diào)整量變小，預(yù)測值或預(yù)測曲線趨于平緩。因此，單指數(shù)平滑法適用的范圍與簡單平滑法相同，只適用于水平樣式的數(shù)據(jù)。預(yù)測值實際上就是在上一次預(yù)測值的基礎(chǔ)上加上α乘以上次時間序列觀測值時間序列預(yù)測值Ft-2Ft-1a1-aFt+1a1-aFt1-aaAt-1At-2At時間序列觀測值時間序列預(yù)測值Ft-2Ft-1a1-aFt+1

某公司生產(chǎn)的取釘器的需求量預(yù)測。觀察值及預(yù)測值如下表所示。

指數(shù)平滑滑動平均值時期需求（單位：千）四個月的移動平均a=0.4a=0.11145

2143

3135

4158145.25145.25145.255155147.75149.15146.236145148.25147.49146.107136148.50142.89145.098139143.75141.34144.489159144.75148.40145.9310137142.75143.84145.0411156147.75148.70146.1412152151.00150.02146.72

某公司生產(chǎn)的取釘器的需求量預(yù)測。觀察值及預(yù)測值如下表所示。計算了兩組指數(shù)平滑平均值，它們分別采用不同的值。當(dāng)＝0.4時，第11和12兩個月的平均值計算如：S11＝0.4(156)+0.6(143.84)=148.70 (第12月的預(yù)測值)S12＝0.4(152)+0.6(148.70)=150.02 (第13月的預(yù)測值)注意在第12月未，新得到的數(shù)據(jù)152與以前計算出的平均值148.70來共同計算下一個平均值。指數(shù)平滑法的突出優(yōu)點是只需要一個實際數(shù)據(jù)來計算新的平均值。計算了兩組指數(shù)平滑平均值，它們分別采用不同的值。當(dāng)＝0.

從上表中可以看到，在所有的時間里＝0.4時的指數(shù)平滑平均值與四個月的移動平均值非常相似。然而＝0.1時其結(jié)果是大不相同的。下述公式說明了在指數(shù)平滑法中如何選擇使之具有與移動平均法中取時間周期數(shù)為N值時相似的結(jié)果：從上表中可以看到，在所有的時間里＝0.4時的指數(shù)平滑

假設(shè)＝0.4則N＝1.6/0.4＝4，若＝0.1則N＝1.9/0.1＝19。因此＝0.4時的指數(shù)平滑值類似于四周期的移動平均值，而＝0.1時的結(jié)果則會類似于19周期的移動平均值。

在指數(shù)平滑法中以前的數(shù)據(jù)作用是逐步衰減人，或者說老的數(shù)據(jù)被逐漸地遺忘。值越大數(shù)據(jù)衰減地越快，就象在移動平均法中使用的數(shù)據(jù)越少。這是因為在方程1中老的平均值被乘以（1－），因此老的數(shù)據(jù)的權(quán)值隨著的增大而迅速衰減。也就是說，越是大的，在預(yù)測中老數(shù)據(jù)（St－1）的影響越小。假設(shè)＝0.4則N＝