第五章 需求预测与生产计划.ppt
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1、第五章第五章 需求预测与生需求预测与生产计划产计划 需求预测是对企业开发与设计产品的市场需求数量进行预测,它是生产策略决策不可缺少的组成部分,它是生产计划的前提条件。生产计划是在既定的生产过程规划及所选择的工艺和生产技术条件下,根据产品的市场需求,对计划期内生产的产品品种、数量、质量、进度等生产活动做出的预先规定。第一节 需求预测一、需求预测的概念和程序预测预测是根据反映预测对象的过去和现在的有关信息,通过科学的方法和逻辑推理,对事物的未来的发展趋势和水平做出推测和判断。需求预测需求预测是预测未来一定时期内对某种产品需求的数量和发展趋势、企业该产品的市场占有率等。一、需求预测的程序:1、明确需
2、求预测的对象和周期需求预测的对象是指要预测何种型号规格产品的市场需求量;预测周期是指对预测对象进行预测的时间跨度。预测周期长,预测对象的市场需求信息不确定性大,信息获得的难度大,预测的成本高,预测结果的准确性也差。因此,要根据需求预测的对象和企业经营的需要,确定合适的预测周期。2、需求信息资料的搜集和分析产品需求的信息资料来源主要有:各国家政府部门的计划和统计资料,本行业和有关行业的计划和统计资料,商业部门的市场统计和分析资料,情报部门整理的有关技术经济情报和国内外市场动态资料,政府出版物、期刊和书籍上有关数据和资料,企业有关部门如生产部门和销售部门的有关实际活动统计资料(产品展销会、订货会等
3、)。对搜集来的信息资料要分析其准确性、可靠性和可比性,要去粗存精、去伪存真。3、选择需求预测方法定性预测方法主要是靠专家的知识经验和综合分析判断能力来预测其发展变化趋势和水平的非数量化方法,具有速度快、费用低的特点,在缺少(较少)信息资料数据的情况下,如技术预测和新市场产品需求预侧等,多采用此类方法。常用的定性预测方法有:专家会议法、德尔菲(Delphi)法、趋势分析法、主观概率法等。定量预测方法是利用数学手段以数量的形式准确地揭示事物发展变化趋势或水平的预测方法。其基本数学手段是数学模型、计算机模拟、曲线图等。在应用定量预测方法进行预测时,要求具有比较完整的统计数据资料。在预测对象的发展变化
4、比较稳定时,选用适当的数学方法进行定量预测,可以得到比较准确的预测结果。但是实际上影响预测对象的因素很多,所选择和建立的数学模型不可能把所有的因素都考虑进去,大多数情况只考虑某些主要的影响因素,因此,定量预测的结果出现误差也在所难免。4、建立需求预测模型为了寻求需求预测对象的发展趋势和有关因素对其影响的规律,需要建立需求预测模型。许多产品的市场需求往往随着时间的推移有某种固有的变化规律,如大多数消费品的市场需求。这时可根据市场需求的统计资料,分析研究其发展变化的规律,建立时间序列预测模型,如移动平均、指数平滑预测模型、季节预测模型或回归预测模型等;若没有掌握某种产品市场需求的变化规律,但掌握影
5、响该种产品市场需求的主要因素的变化规律,可建立因果预测模型;对于投放市场的新产品,在没有掌握其市场需求规律时,可以根据相近产品的市场需求预测模型经过修正来预测。5、需求预测结果分析与修正对市场需求进行预测时,影响其未来发展变化的因素很多,而且很多因素是随机性的。人们对某一产品市场需求规律的认识不可能绝对准确,往往有一定的片面性和局限性。如在统计资料不全的情况下预测时,为了简化预测运算舍去了一些次要因素等,预测结果绝大多数与未来的实际情况有一定的误差。因此,对需求预测模型计算的结果要进行误差分析。在实际预测时,存在一定的误差是允许的,但误差太大,预测结果的可靠性就很差,甚至失去实际意义。要对需求
6、预测的结果进行修正,分析误差产生的原因,如信息资料不完整、需求预测方法选择不当、需求预测模型有问题、外部环境条件变化等等。针对存在问题采取措施加以改进修正,使需求预测的结果更符合实际,这样需求预测结果才能作为企业生产决策和安排生产计划的依据。二、定性预测法1、专家会议法聘请预测对象所属领域的专家,通过座谈会讨论,依靠专家的知识和经验进行预测。这种方法要求选择的专家必须具有较高的专业水平和较丰富的实践经验。2、销售人员意见综合法销售人员在市场的第一线,他们直接与用户接触,对市场需求具有敏锐的观察力和反应能力,所提供的信息比较切合实际。让销售人员根据自己的知识、掌握的信息资料、经验和直接对产品的市
7、场需求作出分析判断和预测,也是一种常用的方法。3、德尔菲(DELPHI)法其具体做法是:预测主持者选定预测目标(问题)和专家,先将所要预测的问题和有关背景材料以及调查表,用通信的方式寄给各位专家,分别向专家征询意见。预测小组把专家寄回的个人意见加以综合、归纳、整理,再反馈给专家,进一步征询意见,如此反复多次,直至专家们的意见渐趋一致,方可作为预测结果。三、定量预测法1、简单平均法2、移动平均法(1)一次移动平均法。一次移平均法是对产品需求的历史数据逐点分段移动平均的方法。公式为:式子中M1t-第t期的一次移动平均值;xt-第t期的实际值;n-每次移动平均值所包含的实际值个数,也叫移动平均期数
8、在一次移动平均值的计算中,如果n值较大,那么在求出第一个移动平均值Mt 1后,可以应用下面的简化公式进行计算。M1t=M1t-1+(xt+xt-n)/n(2)二次移动平均法其简化公式为:t+T期的预测值;从目前周期t到需要预测的周期个数;线性方程所表示的直线的截距;线性方程所表示的直线的斜率,即预测对象随T的变动趋势。at和bt的确定:at=yt=2Mt1-Mt2bt=2(Mt1-Mt2)/(n-1)例:某电视机厂19852000年历年74cm彩色电视机的销售统计数据如表所示。取n=5,用趋势移动平均法建立预测模型,并预测2001年、2003年该企业74cm彩色电视机的销售量。(课本P110)
9、解:根据式(5-2)、式(5-3)计算得M51=(6460+3560+4990+3490+1160)/5=3932M161=(3690+31060+30820+24540+23680)/5=29418M92=(15292+11618+8012+5652+3932)/5=8901.2M162=(29418+25728+25054+22276+21972)/5=24689.2所有移动平均计算结果见下页表所示:a16=34146.4b16=2364.2Y16+t=34146.4+2364.2T T=1,2,.则可以求得2001年、2003年的彩电销售量为Y2001=35610台Y2003=41239
10、台彩色电视机的销售统计数据及一、二次移动平均值彩色电视机的销售统计数据及一、二次移动平均值项目项目序号(序号(t)t)实际销售量(实际销售量(yiyi)一次移动平均一次移动平均二次移动平均二次移动平均年份年份(Mt1Mt1)(Mt2Mt2)19851116019862349019873499019884356019895646039321990697605652199171529080121992823020116181993921930152928901.2199410226901853811822.4199511186402029414750.8199612236802197217542.
11、8199713245402227619674.4199814308202405421426.8199915310602572822864.8200016369902941824689.63、加权移动平均法 式中Mt第t期的加权移动平均值;wi第i期的权重;xi第i期的实际值(tn)4、指数平滑法(1)一次指数平滑法St 1=axt+(1-a)St-1 1St 1第t期的一次指数平滑值;St-1 1第(t-1)期的一次指数平滑值;Xt第t期的实际发生值;a指数平滑系数,0 a 1。(2)二次指数平滑法St 2=a St 1+(1-a)St-1 2St 2第t期的二次指数平滑值;St-1 2第(t
12、-1)期的二次指数平滑值;a指数平滑系数,0 a 1。二次指数平滑法应用的线性趋势方程Yt+T=at+btTYt+T=t+T期的预测值;T从目前周期T到需要预测的周期个数;at 线性方程所表示直线的截距;bt 线性方程所表示直线的斜率,即为预测对象随T的变动趋势。at=2St1-St2bt=a(St1-St2)/(1-a)例:某微电动机公司19812000年各年微电动机的市场需求量如表所示,用指数平滑法预测该公司2001年和2005年微电动机的市场需求量(一次指数平滑系数和二次指数平滑系数均取0.3)。解:由表中数据可看出,微电动机的市场需求量随着时间的推移有上升的趋势,因此,选择二次指数平滑
13、法进行预测。(1)计算各年的一次指数平滑值,如S1982 1=ax1982+(1-a)S1981 1=0.352+(1-0.3)50.00=50.6(2)计算各年的二次指数平滑值S1982 2=aS1982 1+(1-a)S1981 1=0.350.6+(1-0.3)50.00=50.18(3)计算参数值,确定预测(模型)方程计算可得:a2000=79.05 b2000=2.61预测方程为:Yt+T=at+btT=79.05+2.61T(4)进行预测Y2001=a2000+b2001T=79.05+2.61T1=81.66万件Y2005=a2005+b2005T=79.05+2.61T2=92
14、.1万件微电动机的市场需求量及指数平滑值微电动机的市场需求量及指数平滑值项目项目需求量需求量一次指数一次指数二次指数二次指数年份年份需求量需求量一次指数一次指数二次指数二次指数年份年份万件万件平滑值平滑值平滑值平滑值万件万件平滑值平滑值平滑值平滑值198150505019915149.3348.6819825250.650.1819925952.2349.7519834749.5249.9819934753.6650.9219845149.9649.9819946456.7652.6719854949.6749.8819956860.1354.9119864849.1749.671996676
15、2.1957.0919875149.7249.6819976964.2359.2319884046.848.8219987667.6761.7919894847.1648.3219997569.9364.2319905248.6148.4120008072.9566.855、因果分析法一元线性回归分析模型Yt=a+bxYt-因变量,即一元线性回归预测值;X-自变量,即需求的影响因素的变化量;a,b-回归系数,a是回归直线的截距,b是回归直线的斜率。根据最小二乘法原理,a,b的计算公式为:例:某企业汽车配件19822000年的销售量与该地区汽车保有量的统计数据如表所示,根据预测该地区汽车保有量将
16、每年递增10%,试预测该企业2001年、2002年、2003年汽车配件的销售量。解:设汽车配件销售量y(万件)、汽车保有量为x(千辆),根据表示数据,运用一元线性回归法建立汽车配件销售量与汽车保有量之间的回归模型数据,计算结果如下表所示。数据计算表年份年份x xi iy yi ix xi iy yi ix xi i2 219826.547.247.08842.77219834.769.344.26822.65819845.939.958.70735.16519856.810.9674.52846.2419866.711.1274.50444.8919877.310.5777.16153.291
17、9888.5212.34105.13772.5919898.4311.2394.66971.06199010.4314.65152.8108.785199111.9716.9202.293143.281199213.8420.15278.876191.546199316.7917.81299.03281.904199420.5731.3643.841423.125199524.5526.84658.922602.703199630.5242.021282.45931.47199736.9249.311599.0051363.086199843.4549.522156.6251891.38199
18、951.3661.063136.0423637.85200057.9969.64036.1043362.84373.41475.7815019.0512326.64根据上表计算可得:b=(1915019.049-373.41475.78)/(1912326.639-373.412)=1.1364a=(475.78-1.1364373.41)/19=2.707则回归预测方程为:Y=2.707+1.1364x利用上述预测方程,将基础数据代入公式可得到2001年、2002年、2003年的汽配件销售量分别为75.198,82.448和90.414(万件)。第二节 生产能力的测定一、生产能力的概念和种类
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- 第五章 需求预测与生产计划 第五 需求预测 生产 计划
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