生產(chǎn)與作業(yè)管理-預(yù)測(一)

生產(chǎn)與作業(yè)管理指導(dǎo)教授:盧淵源教授小組別:第一組小組成員:9322404073王永南9222404042邱士峯9322404004余美玲9322404037林建成9322404042楊盛斌9322404097陳怡全9322404039張普倫9322404088鄭凱仁

第十一章:預(yù)測

大綱預(yù)測之意義功能與特性需求管理預(yù)測的類型定性預(yù)測技巧草根法

市調(diào)法專家意見法歷史類法大綱時間序列分析簡單移動平均

加權(quán)移動平均指數(shù)平滑

預(yù)測誤差線性迴歸分析

時間序列的分解因果關(guān)係預(yù)測多變量迴歸分析大綱焦點預(yù)測焦點預(yù)測的方法論發(fā)展一個焦點預(yù)測系統(tǒng)電腦程式結(jié)論

預(yù)測之意義與功能預(yù)測為任何生產(chǎn)活動計劃的開始。預(yù)測可依涵蓋的時間長度分為長程、中程、與短程預(yù)測。預(yù)測的功能有兩種:一、幫助管理者規(guī)劃系統(tǒng)。二、協(xié)助管理者規(guī)劃系統(tǒng)之使用。合理而可靠的預(yù)測資料可以使生產(chǎn)設(shè)備做有效的產(chǎn)能規(guī)劃，以減少生產(chǎn)成本。

銷售預(yù)測與生產(chǎn)規(guī)劃之關(guān)係市場預(yù)測∣銷售預(yù)測→生產(chǎn)規(guī)劃→生產(chǎn)控制↓↓

↓各項產(chǎn)品之長期:產(chǎn)能/製程規(guī)劃、廠址選擇品質(zhì)需求預(yù)測中期:集體規(guī)劃數(shù)量

短期:MRP、存量管制、生產(chǎn)日程安排交期成本彈性預(yù)測在不同領(lǐng)域之運用財務(wù)及會計領(lǐng)域:預(yù)算規(guī)劃、成本控制。行銷企劃領(lǐng)域:新產(chǎn)業(yè)企劃、獎賞銷售人員及做其他的重要決策。生產(chǎn)管理的領(lǐng)域:製程選擇、產(chǎn)能規(guī)劃、設(shè)備配置、產(chǎn)量之排程及庫存量之決策。

各種預(yù)測技巧的共同特徵過去存在的因果關(guān)係，未來仍會繼續(xù)存在。預(yù)測不可能是完美無缺的。群體項目的預(yù)測會比單項預(yù)測更為精確。隨著預(yù)測時間的增加，預(yù)測精確性會減少。

預(yù)測的步驟確定預(yù)測的目的。蒐集資料與基本資料分析。確定預(yù)測所需涵蓋的時間幅度。選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù):定性法或定量法。

進行預(yù)測。預(yù)測值的評估與運用。持續(xù)檢視並更新資料，同時檢討誤差來源與改善預(yù)測技術(shù)。

需求管理目的:

提供及協(xié)調(diào)如何”及時有效地”滿足顧客對產(chǎn)品及服務(wù)之需求，

亦即提供給顧客“及時、高品質(zhì)以及

最低廉的產(chǎn)品與服務(wù)”相依需求:需求來自其他產(chǎn)品。

獨立需求:需求不直接來自其他產(chǎn)品。為預(yù)測之主要重點。積極/消極應(yīng)對需求。

一般預(yù)測測方法可可分為:主觀(定性)方法與客觀(定量)方法。定性方法法通常依據(jù)據(jù)事務(wù)的的特徵或或特性，，或根據(jù)據(jù)個人意意見以及及未來市市場變化化作一主主觀預(yù)測測。定量方法法經(jīng)由數(shù)量量方法，，將資料料間的關(guān)關(guān)係分析析出來，，作為預(yù)預(yù)測的依依據(jù)。預(yù)測的類類型預(yù)測方法法定性法時間序列因果模擬模型草根法簡單移動平均回歸分析電腦模型市場研究加權(quán)移動平均經(jīng)濟模型群體意見法回歸分析投入/產(chǎn)出模型歷史類推法指數(shù)平滑領(lǐng)先指標(biāo)Delphi法BOXjenkinsShiskin時間序列趨勢預(yù)測需求的六六種型態(tài)態(tài)某段時間間的平均均需求趨勢:季節(jié)性:循環(huán)週期期:隨機變異異:自我相關(guān)關(guān)性:任何一點點的期望望值是與與他過去去自己的的值高度度相關(guān)。。等候線理理論。(waitinglinetheory)定性預(yù)測測技巧/常見的的趨勢類類型定性方法法/德爾菲法法將設(shè)計好好的問卷卷發(fā)給具具相關(guān)知識、能力、經(jīng)驗的經(jīng)經(jīng)理及幕僚。暱名提供自己己的意見見。負(fù)責(zé)人彙彙整所有有專家意見，設(shè)設(shè)計新問問卷再發(fā)發(fā)回原受受調(diào)查者者，做第二次調(diào)查。重複上步步驟直到大家家都有共同看法法及結(jié)論。定性方法法高階管理理階層意意見整合合法徵詢一群群高階層層管理者者對某特特定對象象的意見見。綜合大家家的看法法成為預(yù)預(yù)測結(jié)果果。適用於公公司長期的規(guī)規(guī)劃及新產(chǎn)品的的開發(fā)。優(yōu)點是能能運用專專業(yè)的知知識與經(jīng)經(jīng)驗。缺點是某某一人的的意見會會支配其其他人的的意見。群體風(fēng)險險的分擔(dān)擔(dān)，造成成風(fēng)險過過高的決決策結(jié)果果。定性方法法/草根法(銷售人員員意見整整合法)優(yōu)點:銷售人員員經(jīng)常與與經(jīng)銷代代理商或或消費者者直接接接觸較易易取得第第一手資資料。缺點:銷售人員員無法正正確分辨辨消費者者真正的的需求，，會受短短期經(jīng)驗驗影響。。銷售人員員為求自自保會將將預(yù)測值值做偏低低之預(yù)測測。定性方法法/市調(diào)法優(yōu)點:消費者是是實際使使用商品品或服務(wù)務(wù)的人。。缺點:問卷設(shè)計計難度高高。回收率低低。定量方法法以以時間間數(shù)列資資料為基基礎(chǔ)的預(yù)預(yù)測時間數(shù)列列乃是以以固定時時間間隔隔(每小時、、每週、、每月、、每季、、每年)為基礎(chǔ)之之時間順順序的觀觀察值。。時間數(shù)列列受到四四種現(xiàn)象象之影響響:趨勢變動動Trend。循環(huán)變動動Cycle。季節(jié)性變變動Seasonality。隨機變動動Randon。資料的趨趨勢變動動趨勢變動動(Trendvariation)指歷史資資料逐漸漸且緩慢慢的逞捵捵呈現(xiàn)上上升或下下降。資料的的循環(huán)環(huán)變動動循環(huán)變變動(CyclesVariation)指歷史史資料料超過過一年年以上上的循循環(huán)波波浪式式的生生下變變化，，大都都因經(jīng)經(jīng)濟或或政治治因素素造成成。資料的的季節(jié)節(jié)變動動季節(jié)變變動(SeasonalityVariation)由氣候候、人人為因因素使使得歷歷史資資料在在短期期內(nèi)政政部長長大都都為一一年期期間)十分規(guī)規(guī)則且且定期期變化化。資料的的隨機機變動動隨機變變動(RandomVariation)變動因因素除除生述述變動動原因因外的的其他他變動動。時間序序列預(yù)預(yù)測模模式依照過過去資資料來來預(yù)測測未來來選擇預(yù)預(yù)測模模型的的取決決條件件預(yù)測的的時間間範(fàn)圍圍資料的的取得得性需要的的準(zhǔn)確確度預(yù)測的的預(yù)算算之多多寡合格人人員的的取得得其他像像是公公司的的彈性性及預(yù)預(yù)測錯錯誤的的影響響預(yù)測測模模型型種種類類分分析析預(yù)測方法歷史資料的數(shù)量資料型態(tài)預(yù)測範(fàn)圍準(zhǔn)備時間人員背景簡單指數(shù)平滑5-10個觀察值以設(shè)定權(quán)數(shù)資料應(yīng)該固定短短不複雜Holt指數(shù)平滑5-10個觀察值以設(shè)定權(quán)數(shù)趨勢但無季節(jié)性短到中短有點複雜Winter指數(shù)平滑每季至少4或5個觀察值趨勢和季節(jié)性短到中短適度複雜迴歸趨勢模型10-20，若季節(jié)性每季至少5個趨勢和季節(jié)性短到中短適度複雜因果迴歸模型每個獨立變數(shù)10個觀察值能處理複雜的型態(tài)短、中或長發(fā)展時間長執(zhí)行時間短相當(dāng)複雜時間序列分析足以看到兩個頂點與凹點處理循環(huán)性和季節(jié)性型態(tài);能辨別轉(zhuǎn)折點短到中短到適度不複雜BoxJenkins50個以上的觀察值必須是固定的或轉(zhuǎn)變?yōu)榉€(wěn)定的短、中或長長高度複雜簡單移移動平平均使用過過去的的資料料來預(yù)預(yù)測未未來的的結(jié)果果產(chǎn)品的的需求求量並並非快快速的的成長長或下下降沒有季季節(jié)因因素的的影響響有效去去除不不規(guī)律律變異異取相鄰鄰資料料的中中間值值三週及及九週週的簡簡單平平均移移動實際需需求與與三週週及九週週的移移動平平均圖圖加權(quán)移移動平平均法法附予每每一個個變數(shù)數(shù)相對對應(yīng)的的比重重值，，且比比重的的加總總等於於一簡單移移動平平均法法每一一個元元素的的比重重是一一樣的的加權(quán)的的法則則也沒沒有一一定的的規(guī)則則指數(shù)平平滑法法指數(shù)平平滑法法只需需要三三個資資料最近的的預(yù)測測結(jié)果果最近一一期的的實際際需求求平滑常常數(shù)alpha（α）調(diào)整式式預(yù)測測選取適適當(dāng)?shù)牡摩林迪葲Q定定兩個個或兩兩個以以上的的α值，計計算預(yù)預(yù)測值值與真真實值值之間間的誤誤差，，依不不同誤誤差的的程度度來決決定α值計算α值的軌軌跡值值：用用來計計算預(yù)預(yù)測值值是否否和實實際的的需求求值之之增減減幅度度跟著著改變變預(yù)測誤誤差誤差是是預(yù)測測值和和實際際值之之間的的差值值，統(tǒng)計計學(xué)上上稱作作殘值值（Residuals）資料來源誤誤差（sourceoferror）以過去的資資料點走勢勢預(yù)測未來來的趨勢量度誤差（（measurementoferror）平均絕對誤誤差（MAD）量測預(yù)測值值與觀測值值差異的分分佈狀況實際值與預(yù)預(yù)測值之間間差值的絕絕對值總合合再除以資資料的樣本本數(shù)當(dāng)預(yù)測誤差差呈常態(tài)分分配時，平平均絕對誤誤差與標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)差的關(guān)係係1標(biāo)準(zhǔn)差

=1MAD=0.8標(biāo)準(zhǔn)差信號軌跡衡量預(yù)測值值是否和實實際需求值值走勢的上上漲或下滑滑步調(diào)一致致信號軌跡是是MAD的倍數(shù)，這這些數(shù)字就就是預(yù)測值值和實際值值之間的高高低信號軌跡預(yù)測誤差值值的總合預(yù)測的平均均絕對誤差差（MAD）、累加誤誤差（RSFE）、及追蹤蹤信號（TS）信號軌跡信號軌跡的的可接受限限度預(yù)期需求量量的大小大量或高收收益的項目目就應(yīng)常被被監(jiān)控預(yù)測員的可可用時間窄的信賴限限度使得預(yù)預(yù)測不容易易在信賴帶帶內(nèi)，因而而需要更多多的時間線性迴歸分分析迴歸分析的的定義為兩兩個或兩者者以上相關(guān)關(guān)（Correlated）變數(shù)的關(guān)係係線性回歸分分析過程最最好預(yù)先搭搭配散佈圖圖,配合相關(guān)係係數(shù)r值(-1≦r≦1),觀察正相關(guān)關(guān)與負(fù)相關(guān)關(guān)趨勢線性迴歸分分析是迴歸歸分析法的的特例，主主要就是基基於變數(shù)間間的關(guān)係將將形成一條條直線的分分佈型式：Y=a+bX目視法最小平方分分析法目視法某公司過去去三年12季的產(chǎn)品銷銷售狀況畫一條看起起來似乎切切合資料樣樣本分佈的的直線(用尺即可)決定截截點a和斜率b的值Y=400+382X最小平方分分析法求出所有的的資料點與與它相對應(yīng)應(yīng)之迴歸線線對應(yīng)點間間垂直距離離的平方加加總之最小小值標(biāo)準(zhǔn)差：代代表直線和和資料間的的接近程度度最小小平平方方和和迴迴歸歸分分析析6.5b=359.6153=2,779.17a=441.6666Y=441.66+359.6XSxy=363.9時間間數(shù)數(shù)列列的的分分解解時間間數(shù)數(shù)列列為為一一有有時時間間先先後後關(guān)關(guān)係係的的資資料料，，其其中中包包含含了了一一種種或或多多種種的的需需求求因因素素趨勢勢、、季季節(jié)節(jié)、、週週期期、、自自我我相相關(guān)關(guān)（（AutoCorrelated）或或隨隨機機性性趨勢勢和和季季節(jié)節(jié)因因素素較較易易找找出出週期期、、自自我我相相關(guān)關(guān)（（AutoCorrelated）或或隨隨機機性性不不易易找找出出加法法性性及及乘乘法法性性對對季季節(jié)節(jié)與與趨趨勢勢之之影影響響預(yù)測測=趨勢勢+季節(jié)節(jié)因因素素預(yù)測測=趨勢勢*季季節(jié)節(jié)因因素素※較常常見見的的狀狀況況季節(jié)節(jié)因因素素（（或或指指標(biāo)標(biāo)））是一一修修正正過過後後的的值值，，在在時時間間數(shù)數(shù)列列分分析析上上用用來來調(diào)調(diào)整整年年度度季季節(jié)節(jié)量量目測測模模式式預(yù)預(yù)測測趨趨勢勢及及季季節(jié)節(jié)性性因因素素目測測截截點點170斜率率=(610-170)/8之間間的的變變化化量量故：：趨趨勢勢方方程程式式：：Trendt=170+55t170610季節(jié)節(jié)因因素素的的計計算算計算算下下年年度度的的預(yù)預(yù)測測結(jié)結(jié)果果FITSt=趨勢勢*季季節(jié)節(jié)性性I-1998FITS9=(170+55(9))1.25=831II-1998FITS10=(17