第三章需求預(yù)測(cè)

第三章:需求預(yù)測(cè)

為什么要預(yù)測(cè)：1、為那些用戶（市場(chǎng)）提供產(chǎn)品2、產(chǎn)品的特色3、什么時(shí)間4、什么地方5、產(chǎn)品數(shù)量本章主要內(nèi)容3.1預(yù)測(cè)3.2定性預(yù)測(cè)方法3.3定量預(yù)測(cè)方法3.4預(yù)測(cè)誤差及監(jiān)控生產(chǎn)運(yùn)作管理的計(jì)劃與控制系統(tǒng)構(gòu)成InventorystatusdataBillofMaterial能力需求計(jì)劃資源計(jì)劃ResourcePlanning生產(chǎn)計(jì)劃ProductionPlanning需求管理DemandManagement主生產(chǎn)計(jì)劃MasterProductionScheduling詳細(xì)物料需求計(jì)劃DetailedMaterialsRequirementplanning時(shí)間分段的物料需求計(jì)劃Time-phasedrequirementPlanning物料與能力計(jì)劃MaterialandCapacityPlanning供應(yīng)商系統(tǒng)VenderSystems車間生產(chǎn)系統(tǒng)Shop-floorsystems需求市場(chǎng)采購市場(chǎng)定性、定量預(yù)測(cè)第一節(jié)預(yù)測(cè)Iseethatyouwill

getanAthissemester.3.1.1預(yù)測(cè)及其分類預(yù)測(cè)是對(duì)未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計(jì)與推測(cè)。是長(zhǎng)期的戰(zhàn)略性決策的重要輸入，也是短期的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的重要依據(jù)。作用“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢”。預(yù)測(cè)為人們提供了即將發(fā)生的情況的信息，增加了成功的機(jī)會(huì)。但預(yù)測(cè)不是一門精確的科學(xué)，它是科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合。預(yù)測(cè)離不開科學(xué)測(cè)定的數(shù)據(jù)，也離不開人們的經(jīng)驗(yàn)和判斷。不能因?yàn)轭A(yù)測(cè)的失誤而否定預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的基本假設(shè)：過去的發(fā)展?fàn)顟B(tài)要持續(xù)到將來對(duì)總量的預(yù)測(cè)要比對(duì)個(gè)體的預(yù)測(cè)精確如每天從武漢到北京旅客數(shù)量的預(yù)測(cè)，比預(yù)計(jì)某個(gè)人將到何處出差要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)精度隨預(yù)測(cè)的時(shí)間范圍增加而降低預(yù)測(cè)對(duì)生產(chǎn)的作用幫助管理者設(shè)計(jì)生產(chǎn)運(yùn)作系統(tǒng)生產(chǎn)什么產(chǎn)品，提供何種服務(wù)在何處建立生產(chǎn)/服務(wù)設(shè)施采用什么樣的流程供應(yīng)鏈如何組織幫助管理者對(duì)系統(tǒng)的使用進(jìn)行計(jì)劃今年生產(chǎn)什么，生產(chǎn)多少如何利用現(xiàn)有設(shè)施提供滿意服務(wù)預(yù)測(cè)種類按性質(zhì)分科學(xué)預(yù)測(cè)科學(xué)預(yù)測(cè)是對(duì)科學(xué)發(fā)展情況的預(yù)計(jì)與推測(cè)。如門捷列夫預(yù)計(jì)有3個(gè)當(dāng)時(shí)未發(fā)現(xiàn)的元素：亞鋁、亞硼和亞硅。后來，發(fā)現(xiàn)了，是鎵、鈧和鍺。技術(shù)預(yù)測(cè)技術(shù)預(yù)測(cè)是對(duì)技術(shù)進(jìn)步情況的預(yù)計(jì)與推測(cè)。經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)政府部門以及其它一些社會(huì)組織經(jīng)常就未來的經(jīng)濟(jì)狀況發(fā)表經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)報(bào)告需求預(yù)測(cè)需求預(yù)測(cè)為企業(yè)給出了產(chǎn)品在未來的一段時(shí)間里的需求期望水平,為企業(yè)的計(jì)劃和控制決策提供了依據(jù)。社會(huì)預(yù)測(cè)社會(huì)預(yù)測(cè)是對(duì)社會(huì)未來的發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)計(jì)和推測(cè)。比如人口預(yù)測(cè)、人們生活方式變化預(yù)測(cè)、環(huán)境狀況預(yù)測(cè)等。需求預(yù)測(cè)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)關(guān)系最密切。二、影響需求預(yù)測(cè)的因素需求預(yù)測(cè)的影響因素有哪些？產(chǎn)品生命周期顧客偏好競(jìng)爭(zhēng)者的行為廣告設(shè)計(jì)質(zhì)量商業(yè)周期

……另外：商品本身的價(jià)格相關(guān)商品的價(jià)格消費(fèi)者對(duì)未來價(jià)格變動(dòng)的預(yù)期家庭收入人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)的變動(dòng)政府的消費(fèi)政策三、預(yù)測(cè)分類按預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)短分類長(zhǎng)期預(yù)測(cè)(Long-rangeForecast)

對(duì)5年或5年以上的需求前景的預(yù)測(cè)。它是企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃的依據(jù)，結(jié)果大多為定性結(jié)果的描述。中期預(yù)測(cè)(Intermediate-rangeForecast)

中期預(yù)測(cè)是指對(duì)一個(gè)季度以上兩年以下的需求前景的預(yù)測(cè)。它是制訂年度生產(chǎn)計(jì)劃、季度生產(chǎn)計(jì)劃的依據(jù)。短期預(yù)測(cè)(Short-rangeForecast)

短期預(yù)測(cè)是對(duì)一個(gè)季度以下的需求前景的預(yù)測(cè)。它是調(diào)整生產(chǎn)能力、采購、安排生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃等具體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的依據(jù)。預(yù)測(cè)分類（續(xù)）按主客觀因素所起的作用分

定性預(yù)測(cè)方法主觀判斷、不需要數(shù)學(xué)公式預(yù)測(cè)依據(jù)：各種主觀意見定量預(yù)測(cè)方法利用統(tǒng)計(jì)資料和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)主觀判斷仍然重要預(yù)測(cè)方法定性預(yù)測(cè)方法定量預(yù)測(cè)方法Delphi法用戶期望調(diào)查法部門主管討論法銷售人員意見匯集法因果模型時(shí)間序列模型移動(dòng)平均法加權(quán)移動(dòng)平均法指數(shù)平滑法乘法模型加法模型時(shí)間序列平滑模型時(shí)間序列分解模型四、預(yù)測(cè)的步驟1、決定預(yù)測(cè)的目的和用途。2、根據(jù)企業(yè)不同的產(chǎn)品及其性質(zhì)分類3、決定影響各類產(chǎn)品需求的因素及其重要性4、搜集所有可以利用的過去和現(xiàn)在的資料，加以分析5、選擇預(yù)測(cè)模型或方法6、計(jì)算并核實(shí)初步預(yù)測(cè)結(jié)果7、考慮和設(shè)定無法預(yù)測(cè)的內(nèi)外因素8、對(duì)6、7兩部進(jìn)行綜合考慮，做出預(yù)測(cè)9、將預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)計(jì)劃工作中10、根據(jù)實(shí)際發(fā)生的需求對(duì)預(yù)測(cè)進(jìn)行監(jiān)控五、預(yù)測(cè)中應(yīng)注意的幾個(gè)問題判斷在預(yù)測(cè)中的作用：選擇預(yù)測(cè)方法、辨別信息、取舍預(yù)測(cè)結(jié)果預(yù)測(cè)精度與成本預(yù)測(cè)的時(shí)間范圍和更新頻率穩(wěn)定性與響應(yīng)性－預(yù)測(cè)方法的兩個(gè)基本要求穩(wěn)定性：抗拒隨機(jī)干擾、反映穩(wěn)定需求的能力。適用于受隨機(jī)因素影響大的預(yù)測(cè)問題響應(yīng)性：迅速反映需求變化的能力，適用于受隨機(jī)因素影響小的預(yù)測(cè)問題第二節(jié)、定性預(yù)測(cè)方法

Delphi法（專家調(diào)查法）用戶調(diào)查法部門主管集體討論法銷售人員意見匯集法第三節(jié)、定量預(yù)測(cè)方法時(shí)間序列模型：以時(shí)間為獨(dú)立變量，利用過去需求隨時(shí)間的變化來估計(jì)未來的需求。把預(yù)測(cè)指標(biāo)，如銷售量等指標(biāo)的實(shí)際歷史數(shù)據(jù)按時(shí)間順序排列，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析，找出其中的變化趨勢(shì)和規(guī)律性的一種定量預(yù)測(cè)方法。

時(shí)間序列平滑模型時(shí)間序列分解模型因果關(guān)系模型利用變量之間的相關(guān)關(guān)系，通過一種變量的變化來預(yù)測(cè)另一種變量的未來變化。時(shí)間序列預(yù)測(cè)（TimeSeriesForecasts）趨勢(shì)成分-數(shù)據(jù)長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，隨某種規(guī)則穩(wěn)定地上升或下降、停留某一水平季節(jié)成分-在一年內(nèi)按通常的頻率圍繞趨勢(shì)作上下有規(guī)則的波動(dòng)周期成分–在較長(zhǎng)時(shí)間里圍繞趨勢(shì)作有規(guī)則波動(dòng)（經(jīng)濟(jì)周期）隨機(jī)波動(dòng)（Randomvariations）-隨機(jī)因素（不可控）引起無規(guī)則的上下波動(dòng)

趨勢(shì)成分

季節(jié)成分

周期成分

隨機(jī)波動(dòng)成分

移動(dòng)平均法簡(jiǎn)單移動(dòng)平均（Simplemovingaverage，SMA）加權(quán)移動(dòng)平均（Weightedmovingaverage，WMA）指數(shù)平滑法（Exponentialsmoothing）一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均SMAt+1

=

nAt+i-ni=1nT周期末簡(jiǎn)單移動(dòng)平均值T＋1周期的預(yù)測(cè)值i周期實(shí)際值周期數(shù)表6-1簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)

月份

實(shí)際銷量(百臺(tái))

n=3n=41

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

20.00

21.00

23.00

24.00

25.00

27.00

26.00

25.00

26.00

28.00

27.00

29.00

21.33

22.67

24.00

25.33

26.00

26.00

25.67

26.33

27.00

21.75

23.33

24.75

25.50

25.75

26.00

26.25

26.50

二、加權(quán)移動(dòng)平均WMAt+1

=

niAt+i-ni=1n表6-2加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)

t(月)

實(shí)際銷量(百臺(tái))

三個(gè)月的加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)值(百臺(tái))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

20.00

21.00

23.00

24.00

25.00

27.00

26.00

25.00

26.00

28.00

27.00

29.00

(0.5×20+1×21+1.5×23)/3=21.83

23.17

24.33

25.83

26.17

25.67

25.67

26.83

27.17

近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越大，則預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性就越差，響應(yīng)性就越好；近期數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的權(quán)重越小，則預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性就越好，響應(yīng)性就越差；權(quán)重和n的選擇具有經(jīng)驗(yàn)性。一次指數(shù)平滑法

(Singleexponentialsmoothing)Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)=At-1+（1-

）Ft-1

Ft新的預(yù)測(cè)值，

Ft-1前期預(yù)測(cè)值，At-1前期的實(shí)際需求，

平滑系數(shù)月銷售額一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)表單位：千元F2

＝αA1

＋（1－α）

F1＝0.4×10.00＋（1－0.4）×11.00＝10.6019.7416.81與上面的問題的類似，預(yù)測(cè)的關(guān)鍵是選擇的大小。如管理者追求穩(wěn)定性，的值應(yīng)該選擇小一些;如果管理者的目標(biāo)是體現(xiàn)響應(yīng)性，則應(yīng)選擇大一點(diǎn)的時(shí)間分解預(yù)測(cè)模型--解決季節(jié)性預(yù)測(cè)問題(Seasonalvariations)

常用季節(jié)性預(yù)測(cè)模型加法模型(AdditiveModel)TF=T+S+C+I乘法模型(Multiplicativemodel)

TF=T.S.C.I

用得最多的是基于乘法模型的預(yù)測(cè)方法時(shí)間序列分解模型計(jì)算示例：

有一個(gè)公司記錄了1997和1998兩年的銷售數(shù)據(jù)，見下表。請(qǐng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)1999年的銷售情況。時(shí)間銷售額(萬元)時(shí)間銷售額(萬元)1997年1季度3002季度2003季度2204季度5301998年1季度5202季度4203季度4004季度700Step1:求出趨勢(shì)值的直線方程。趨勢(shì)值用最小二乘法，求出：Tt=193.3+49.5*tStep2:計(jì)算季節(jié)因子時(shí)間實(shí)際值趨勢(shì)值實(shí)際值/趨勢(shì)值季節(jié)因子97年1季度

2季度

3季度

4季度300200220530225280335390(300/225)=1.330.710.661.36

(1.33+1.17)/2=1.25

(0.71+0.84)/2=0.7898年1季度

2季度

3季度

4季度5204204007004455005556101.170.840.721.15

(0.66+0.72)/2=0.69

(1.36+1.15)/2=1.25Step3:計(jì)算1999年的預(yù)測(cè)值

1999年1季度:(170+55×9)×1.25=8312季度:(170+55×10)×0.78=5623季度:(170+55×11)×0.69=5354季度:(170+55×12)×1.25=1038一元線性回歸模型Yt

一元線性回歸預(yù)測(cè)值；a

截距b斜率.Yt=a+bx012345tYb=

n(xy)-

xynx2

-

(x)2a=

y-bxn

n為變量數(shù)；

x為自變量的取值；

y為因變量的取值；y=143.5+6.3ta

=

812-

6.3(15)5

=b

=

5(2499)-

15(812)5(55)

-

225

=

12495-12180275-225

=

6.3143.5

第四節(jié)、預(yù)測(cè)誤差與監(jiān)控預(yù)測(cè)誤差：預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異。

預(yù)測(cè)精度（誤差的大小）與控制是預(yù)測(cè)中的重要環(huán)節(jié)。如果不注意預(yù)測(cè)環(huán)境的變化，原來使用的預(yù)測(cè)模型可能會(huì)由于種種原因產(chǎn)生較大的偏差，從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的精度，使管理人員產(chǎn)生錯(cuò)覺，導(dǎo)致某些決策錯(cuò)誤。

一、預(yù)測(cè)誤差平均絕對(duì)偏差（Meanabsolutedeviation，MAD）平均平方誤差（Meansquarederror，MSE)預(yù)測(cè)誤差的度量(Measurementofforecasterror)預(yù)測(cè)誤差是指預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的偏差。其計(jì)算方法是：平均預(yù)測(cè)誤差平均絕對(duì)偏差平均平方誤差預(yù)測(cè)誤差滾動(dòng)和Runningsumofforecasterrors，RSFE反映預(yù)測(cè)精度衡量無偏性MAD和MSE用于度量預(yù)測(cè)誤差的大小MFE用于度量預(yù)測(cè)的無偏性預(yù)測(cè)值實(shí)際值實(shí)際值中線檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型是否有效：將最近的實(shí)際值與