第3章-预测-生产运作管理-教学课件.ppt

第三章第三章 需求预测需求预测 第3章 需求预测第一节 预测第二节 定性预测第三节 定量预测第四节 预测误差第一节第一节 预测预测一、预测及其分类一、预测及其分类（一）预测 预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。预测不仅是长期的战略性决策的重要依据，也是短期的日常经营活动的重要依据。任何组织都应当通过预测来指导自己的生产活动。在组织内部，预测为编制各部门的计划提供了基础。第1节 预 测第一节第一节 预测预测（二）预测的种类按预测对象不同分：1科学预测 对科学发展情况的预计与推测。2技术预测 对技术进步情况的预计与推测。3经济预测 对未来的经济状况预计与推测。4需求预测 对企业产品的需求预计与推测。5社会预测 对社会未来的发展状况的预计和推测。按预测时间的长短分：1长期预测 5年及以上；2中期预测 一个季度以上2年以下；3短期预测 一个季度一下。按预测方法不同分：1.定性预测方法；2.定量预测方法。二、影响需求的因素需求产品生命周期竞争者行为商业周期顾客偏好随机影响顾客购买行为时间广告推销努力商业信誉产品设计信用政策产品质量2、数据收集与整理：数据的校核数据的分类变量序列的编制1、变量的确定：数据涉及的时期数据的详细程度计量单位预测的精度3、数据预处理：剔除法还原法拉平法比例法月份123456789101112销量（吨）323318353434363538473537年份91929394959697989900万台5.15.65.75.511.812.3 12.8 13.2 13.8 14.3万台11.111.611.711.511.812.3 12.8 13.2 13.8 14.3年份7374757677787980销售量/万只653643802629703863895700占有率0.650.580.630.570.630.570.590.43处理后460477547475480651652700选者适当的预测方法或模型计算并核实初步预测结果考虑和设定无法预测的内外因素对、两部进行综合考虑，判断并做出结论，然后求出各类产品或地域性的需求预测将预测结果应用于生产计划工作中根据实际发生的需求对预测进行控制（二）预测精度与成本 在选择预测方法时，显然要在成本和精度之间权衡。精确的预测方法在实施时的成本一般较高，但她能取得精度较高即与实际需求偏离较小的预测值，从最终使生产经营成本降低。如图：注意：第一、不存在百分之百准确的预测方法，因而不要为了预测的绝对准确而白费心机。第二、就任何一个预测问题而言，存在精度比较合理的最低费用区间。（三）预测的时间范围和更新频率 预测是基于历史，立足现在，面向未来的。从现在到未来之间的时间就是预测的时间范围。不同预测方法有不同时间范围。时间范围越大，预测结果越不准确。若预测值偏离过大，则应更新预测方法。第第2节节 定性预测方法定性预测方法一、德尔菲法（一、德尔菲法（Delphi method）（一）含义 德尔菲法又称专家调查法，是采用函询调查，向有关专家分别提出问题，而后将他们的意见予以综合、整理、反馈，经过多次反复，最终得出较为一致的意见。Delphi-古希腊遗址，阿波罗神庙所在地；20世纪40年代末期由美国兰德公司首先提出4、确定预测值，得出预测结论 （1）中位数法例：预测某一单一指标，如2015年世界石油需求量 （2）总分法例：在对机械工业自动化发展趋势进行预测时，发给专家们的征询表中的第一题是：“您认为在2010年以前下列各项目中哪几项应作为实现机械工业自动化的主要目标？”（选三项，并排序）a.保证产品质量；b.改善劳动条件；c.提高劳动生产率；d.缩短生产周期；e.节约能源；f.确保良好的技术经济效果 假设专家人数为43人，赞成a排在第一位的31人，赞成a排在第二位的10人，赞成a排在第三位的2人；Sa=331+210+12=115 Sb=36;Sc=65;Sd=5;Se=31;Sf=101 结果：a,f,c最重要。二、头脑风暴法二、头脑风暴法 （一）头脑风暴法的含义 头脑风暴法（brainstorming)也称智力激励法。由美国BBDD广告公司的奥斯本1938年首创。针对某一问题，召集由有关人员参加的小型会议，在融洽轻松的会议气氛中，与会者敞开思想、各抒己见、自由联想、畅所欲言、互相激励，使创造性设想起连锁反应，从而获得众多解决问题的方法。最初应用领域：广告创意 推广领域：预测、规划、社会问题处理、技术革新 奥斯本：“只要遵循头脑风暴会议的规则，头脑风暴会议几乎可以解决各方面的问题。”（二）头脑风暴法会议遵循的规则 1.注意选好专家 (1)专家相互认识，则应挑选同级专家，如果相 互不认识则可挑选不同级别专家，但须保密。(2)本领域与其它领域兼顾。(3)专业能力与口才兼顾。(4)专家角色应尽量丰富，组织应委托给方法论 学家。(5)专家人数不宜太多(10-15)。2.与会者要严格遵守的原则 (1)讨论的问题不宜太小，不得附加各种约束条件 (2)倡导提新奇设想，越新奇越好；(3)提出的设想越多越好；(4)鼓励结合他人的设想提出新的设想；(5)不允许私下交谈，不得准备发言稿；(6)与会者不论职务高低。一律平等相待；(7)不允许批评或指责别人的设想；(8)不允许对提出的设想作判断性结论；(9)不得以权威或集体意见方式妨碍他人提出设想；(10)提出的设想不分好坏，一律记录下来。3.组织者应遵守的两条基本原则 (1)推迟判断原则：既不能否定，也不能肯定。(2)数量保证质量原则三、部门主管集体讨论法（三、部门主管集体讨论法（Jury of executives）通常由高级决策人员召集销售、生产、采购、财务、研究与开发等各部门主管开会讨论。优点：简单易行 不需要准备和统计历史资料 汇集了各主管的经验与判断 如果缺乏足够的历史资料，此法是一种有效的 途径 缺点：预测结果缺乏严格的科学性 与会人员间容易相互影响 耽误时间 因预测是集体讨论的结果，故无人对其正确性负责 预测结果可能较难用于实际目的五、销售人员意见汇集法（五、销售人员意见汇集法（Field sales force）该方法有时也称基层意见法，通常由各地区的销售人员根据其个人的判断或与地区有关部门（人士）交换意见并判断后做出预测。优点：预测值很容易按地区、分支机构、销售人员、产 品等区分开 由于销售人员的意见受到了重视，增加了其销售 信心 由于取样较多，预测结果较具稳定性缺点：带有销售人员的主观偏见 受地区局部性的影响，预测结果不容易正确 当预测结果作为销售人员未来的销售目标时，预 测值容易被低估 当预测涉及紧俏商品时，预测值容易被高估第3节 定量预测方法v时间序列的构成v时间序列平滑模型v时间序列分解模型v因果模型第三节第三节 定量预测方法定量预测方法一、时间序列一、时间序列 所谓的时间序列是指观察或记录到的一组按时间顺序排列的数据。月份123456789销量万台202322212419282726月份实际销售n=3n=412022132342421.3352522.6721.7562724.0023.3372625.3324.7582526.0025.5092626.0025.75102825.6726.00112726.3326.25122927.0026.50第三节第三节 定量预测方法定量预测方法月份实际销售加权(n=3)12022132342421.8352523.1762724.3372625.8382526.1792625.67102825.67112726.83122927.17不加权(n=3)21.3322.6724.0025.3326.0026.0025.6726.3327.00（二）一次指数平滑法式中，SFt+1为（t+1）期一次指数平滑预测值；At为t期实际值；a为平滑系数，它表示赋予实际数据的权重 （0a1）上式可以改写成：月份实际销售额At预测值SFt（a=0.4）预测值SFt（a=0.7）110111121210.6010.3031311.1611.4941611.9012.5551913.5414.9762315.7217.7972618.6321.4483021.5824.6392824.9528.39101826.1728.12111622.9021.04121420.1417.51 实际需求值是趋势的、季节的、周期的或随机的等多种成分共同作用的结果：1.趋势成分 数据随着时间的变化表现出一种趋向。2.季节成分 在一年里按通常的频率围绕趋势作上下有规则的波动。3.周期成分 在较长的时间里（一年以上）围绕趋势作有规则的上下波动。这种波动常被称作经济周期。4.随机成分 由很多不可控因素引起的、没有规则的上下波动。时间序列分解模型有两种形式：乘法模型公式：TF=T*S*C*I 加法模型公式：TF=T+S+C+I式中，TF为时间序列的预测值；T为趋势成分；S为季节成分；C为周期性变化成分；I为不规则的波动成分。三、时间序列分解模型三、时间序列分解模型季度 季度序号t销售量At4季度总销量4季度移动平均夏111800秋210404冬38925春4106004172910432.3夏5122854221410553.5秋6110094281910704.8冬792134310710776.8春8112864379310948.3夏9133504485811214.5秋10112704511911279.8冬11102664617211543.0春12121384702411756.0某旅游点快餐销售纪录v问题:根据某旅游点快餐销售纪录,预测未来一年各季度的销售量.解:1.求趋势直线方程:1)目测;2)最小二乘法。Tt=10000+167t2.估算季节系数t123456789101112At/Tt1.16 1.010.850.991.131.000.821.001.160.970.871.01季节夏秋冬春均值1.151.000.851.003.预测13期（夏）：（10000+16713）1.15=1399714期（秋）：（10000+16714）1.00=1233815期（冬）：（10000+16715）0.85=1062916期（春）：（10000+16716）1.00=12672第四节第四节 预测误差预测误差 第四节第四节 预测监控预测监控一、预测精度测量一、预测精度测量 预测误差：是指预测值与实际值之间的差异。（一）平均绝对偏差（MAD）平均绝对偏差就是这个预测期内每一次预测值与实际值的绝对偏差（不分正负，只考虑偏差量）的平均值，用公式表示：式中，At表示时段t的实际值；Ft表示时段t的预测值；n是整个预测期内的时段个数（或预测次数）。MAD能较好地反映预测的精度，当它不容易衡量无偏性。（二）平均平方误差（MSE）平均平方误差就是对误差的平方和取平均值。沿用式3.17中的符号，MSE用公式表示为：（三）平均预测误差（MFE）平均预测误差是指预测误差的和的平均值。用公式表示为：在式3.19中 被称作预测误差滚动和。如果预测模型是无偏的，RSFE应该接近如零，即MFE应该接近于零。因而MFE能很好地衡量预测模型的无偏性，但它不能够反映预测值偏离实际值的程度（四）平均绝对百分误差 平均绝对百分误差（MAPE）用公式表示如下：二、预测监控二、预测监控跟踪信号：指预测误差滚动和与平均绝对偏差的比值，即：当实际需求发生时，就应该计算TS。如果预测模型仍然有效，TS应该比较接近于零。反过来，只有当TS在一定范围内（如图3-9所示）时，才认为预测模型可以继续使用。否则，就应该重新选择预测模型。