第三章需求预测解析优秀PPT.ppt

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1、第三章第三章:需求预料需求预料为什么要预料：1、为那些用户（市场）供应产品2、产品的特色3、什么时间4、什么地方5、产品数量本章主要内容本章主要内容3.1 3.1 预料预料3.2 3.2 定性预料方法定性预料方法3.3 3.3 定量预料方法定量预料方法3.4 3.4 预料误差及监控预料误差及监控生产运作管理的支配与限制系统构成生产运作管理的支配与限制系统构成InventorystatusdataBillofMaterial实力需实力需求支配求支配资源支配资源支配ResourcePlanning生产支配生产支配ProductionPlanning需求管理需求管理DemandManagement主

2、生产支配主生产支配MasterProductionScheduling具体物料需求支配具体物料需求支配DetailedMaterialsRequirementplanning时间分段的物料需求支配时间分段的物料需求支配Time-phasedrequirementPlanning物料与实力支配物料与实力支配MaterialandCapacityPlanning供应商系统供应商系统VenderSystems车间生产系统车间生产系统Shop-floorsystems需求市场需求市场选购选购市场市场定性、定量预料定性、定量预料第一节 预料I see that you willget an A this

3、 semester.3.1.1 预料及其分类预预料料是是对对将将来来可可能能发发生生的的状状况况的的预预料料与与推推想想。是是长长期期的的战战略略性性决决策策的的重重要要输输入入，也也是是短短期期的的日日常常经营活动的重要依据。经营活动的重要依据。作用作用“凡凡事事预预则则立立，不不预预则则废废”。预预料料为为人人们们供供应应了了即将发生的状况的信息，增加了成功的机会。即将发生的状况的信息，增加了成功的机会。但但预预料料不不是是一一门门精精确确的的科科学学，它它是是科科学学与与艺艺术术的的结合。结合。预预料料离离不不开开科科学学测测定定的的数数据据，也也离离不不开开人人们们的的阅阅历和推断。历

4、和推断。不能因为预料的失误而否定预料。不能因为预料的失误而否定预料。预料的基本假设：过去的发展状态要持预料的基本假设：过去的发展状态要持续到将来续到将来对总量的预料要比对个体的预料精确对总量的预料要比对个体的预料精确如每天从武汉到北京旅客数量的预料，如每天从武汉到北京旅客数量的预料，比预料某个人将到何处出差要精确比预料某个人将到何处出差要精确预料精度随预料的时间范围增加而降低预料精度随预料的时间范围增加而降低预料对生产的作用预料对生产的作用帮助管理者设计生产运作系统帮助管理者设计生产运作系统生产什么产品，供应何种服务生产什么产品，供应何种服务在何处建立生产在何处建立生产/服务设施服务设施接受什

5、么样的流程接受什么样的流程供应链如何组织供应链如何组织帮助管理者对系统的运用进行支配帮助管理者对系统的运用进行支配今年生产什么，生产多少今年生产什么，生产多少如何利用现有设施供应满足服务如何利用现有设施供应满足服务预料种类预料种类按性质分按性质分科科学学预预料料 科科学学预预料料是是对对科科学学发发展展状状况况的的预预料料与与推推想想。如如门门捷捷列列夫夫预预料料有有3 3个个当当时时未未发发觉觉的的元元素素：亚亚铝铝、亚亚硼硼和和亚亚硅硅。后后来来，发觉了，是镓、钪和锗。发觉了，是镓、钪和锗。技技术术预预料料 技技术术预预料料是是对对技技术术进进步步状状况况的的预料与推想。预料与推想。经经济

6、济预预料料 政政府府部部门门以以及及其其它它一一些些社社会会组组织织常常常常就就将将来来的的经经济济状状况况发发表表经经济济预预料料报报告告需求预料 需求预料为企业给出了产品在将来的一段时间里的需求期望水平,为企业的支配和限制决策供应了依据。社会预料 社会预料是对社会将来的发展状况的预料和推想。比如人口预料、人们生活方式变更预料、环境状况预料等。需求预料与企业生产经营活动关系最亲密。二、影响需求预料的因素需求预料的影响因素有哪些？需求预料的影响因素有哪些？产品生命周期产品生命周期顾客偏好顾客偏好竞争者的行为竞争者的行为广告广告设计设计质量质量商业周期商业周期 另外：商品本身的价格 相关商品的价

7、格 消费者对将来价格变动的预期 家庭收入 人口数量与结构的变动 政府的消费政策 三、预料分类三、预料分类按预料时间长短分类按预料时间长短分类长期预料长期预料(Long-range Forecast)(Long-range Forecast)对对5 5年或年或5 5年以上的需求前景的预料。它是企年以上的需求前景的预料。它是企业长期发展规划的依据，结果大多为定性结果业长期发展规划的依据，结果大多为定性结果的描述。的描述。中期预料中期预料(Intermediate-range Forecast)(Intermediate-range Forecast)中期预料是指对一个季度以上两年以下的需中期预料是

8、指对一个季度以上两年以下的需求前景的预料。它是制订年度生产支配、季度求前景的预料。它是制订年度生产支配、季度生产支配的依据。生产支配的依据。短期预料短期预料(Short-range Forecast)(Short-range Forecast)短期预料是对一个季度以下的需求前景的预短期预料是对一个季度以下的需求前景的预料。它是调整生产实力、选购料。它是调整生产实力、选购、支配生产、支配生产作业支配等具体生产经营活动的依据。作业支配等具体生产经营活动的依据。预料分类（续）预料分类（续）按主客观因素所起的作用分按主客观因素所起的作用分 定性预料方法定性预料方法主观推断、不须要数学公式主观推断、不须

9、要数学公式预料依据：各种主观看法预料依据：各种主观看法定量预料方法定量预料方法利用统计资料和数学模型进行预料利用统计资料和数学模型进行预料主观推断仍旧重要主观推断仍旧重要预预料料方方法法定定性性预预料料方方法法定定量量预预料料方方法法Delphi法法用户期望调查法用户期望调查法部门主管探讨法部门主管探讨法销售人员看法汇合法销售人员看法汇合法因果模型因果模型时间序时间序列模型列模型移动平均法移动平均法加权移动平均法加权移动平均法指数平滑法指数平滑法乘法模型乘法模型加法模型加法模型时间序列时间序列平滑模型平滑模型时间序列时间序列分解模型分解模型四、预料的步骤1、确定预料的目的和用途。2、依据企业不

10、同的产品及其性质分类3、确定影响各类产品需求的因素及其重要性4、搜集全部可以利用的过去和现在的资料，加以分析5、选择预料模型或方法6、计算并核实初步预料结果7、考虑和设定无法预料的内外因素8、对6、7两部进行综合考虑，做出预料9、将预料结果应用于生产支配工作中10、依据实际发生的需求对预料进行监控五、预料中应留意的几个问题推断在预料中的作用：选择预料方法、辨别推断在预料中的作用：选择预料方法、辨别信息、取舍预料结果信息、取舍预料结果预料精度与成本预料精度与成本预料的时间范围和更新频率预料的时间范围和更新频率稳定性与响应性预料方法的两个基本要求稳定性与响应性预料方法的两个基本要求稳定性：抗拒随机

11、干扰、反映稳定需求的实稳定性：抗拒随机干扰、反映稳定需求的实力。适用于受随机因素影响大的预料问题力。适用于受随机因素影响大的预料问题响应性：快速反映需求变更的实力，适用于响应性：快速反映需求变更的实力，适用于受随机因素影响小的预料问题受随机因素影响小的预料问题其次节、定性预料方法 Delphi 法（专家调查法）用户调查法 部门主管集体探讨法 销售人员看法汇合法第三节、定量预料方法时间序列模型：时间序列模型：以时间为独立变量，利用过去需求随时间的变更以时间为独立变量，利用过去需求随时间的变更来估计将来的需求。来估计将来的需求。把预料指标，如销售量等指标的实际历史数据按把预料指标，如销售量等指标的

12、实际历史数据按时间依次排列，应用数学方法进行分析，找出其时间依次排列，应用数学方法进行分析，找出其中的变更趋势和规律性的一种定量预料方法。中的变更趋势和规律性的一种定量预料方法。时间序列平滑模型时间序列平滑模型时间序列分解模型时间序列分解模型因果关系模型因果关系模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变更利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变更来预料另一种变量的将来变更。来预料另一种变量的将来变更。时间序列预料（Time Series Forecasts）趋势成分-数据长期变更趋势，随某种规则稳定地上升或下降、停留某一水平季节成分-在一年内按通常的频率围绕趋势作上下有规则的波动周期成分 在

13、较长时间里围绕趋势作有规则波动（经济周期）随机波动（Random variations）-随机因素（不行控）引起无规则的上下波动 趋势成分趋势成分 季节成分季节成分 周期成分周期成分 随机波动成分随机波动成分 移动平均法移动平均法简洁移动平均（简洁移动平均（Simple moving Simple moving averageaverage，SMASMA）加权移动平均（加权移动平均（Weighted moving Weighted moving averageaverage，WMAWMA）指数平滑法（指数平滑法（Exponential Exponential smoothingsmoothin

14、g）一、简洁移动平均SMAt+1 =nAt+i-ni=1nT T周期末简洁移动平均值周期末简洁移动平均值T T1 1周期的预料值周期的预料值i i周期实际值周期实际值周期数周期数表表6 6-1 1 简洁移动平均法预料简洁移动平均法预料 月份月份 实际销量实际销量(百台百台)n=3n=3n=4n=41 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 1010 1111 1212 20.0020.00 21.0021.00 23.0023.00 24.0024.00 25.0025.00 27.0027.00 26.0026.00 25.0025.00 26.0026.00 2

15、8.0028.00 27.0027.00 29.0029.00 21.3321.33 22.6722.67 24.0024.00 25.3325.33 26.0026.00 2 26.006.00 25.6725.67 26.3326.33 27.0027.00 21.7521.75 23.3323.33 24.7524.75 25.5025.50 25.7525.75 26.0026.00 26.2526.25 26.5026.50 二、加权移动平均WMAt+1 =niAt+i-ni=1n表表6 6-2 2 加权移动平均预料加权移动平均预料 t(t(月月)实际销量实际销量(百台百台)三个月的

16、加权移动平均预料值三个月的加权移动平均预料值(百台百台)1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 1010 1111 1212 20.0020.00 21.0021.00 23.0023.00 24.0024.00 25.0025.00 27.0027.00 26.0026.00 25.0025.00 26.0026.00 28.0028.00 27.0027.00 29.0029.00 (0.5(0.5 20+120+1 21+1.521+1.5 23)/3=21.8323)/3=21.83 23.1723.17 24.3324.33 25.8325.83 26

17、.1726.17 25.6725.67 25.6725.67 26.8326.83 27.1727.17 近期数据的权重越大，则预料的稳定性近期数据的权重越大，则预料的稳定性就越差，响应性就越好；近期数据数据就越差，响应性就越好；近期数据数据的权重越小，则预料的稳定性就越好，的权重越小，则预料的稳定性就越好，响应性就越差；响应性就越差；权重和权重和n的选择具有阅历性。的选择具有阅历性。一次指数平滑法一次指数平滑法(Singleexponentialsmoothing)Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)=At-1+（1-）Ft-1Ft新的预料值，新的预料值，Ft-1前期预料值，前期预料值，A

18、t-1前期的实际需求，前期的实际需求，平滑系数平滑系数月销售额一次指数平滑预料表月销售额一次指数平滑预料表单位：千元单位：千元F2A1（1）F10.410.00（10.4）11.0010.6019.7416.81与上面的问题的类似，预料的关键是选择与上面的问题的类似，预料的关键是选择 的大小。的大小。如管理者追求稳定性，如管理者追求稳定性，的值应当选择小一些的值应当选择小一些;假如管理者的目标是体现响应性，则应选择大一点的假如管理者的目标是体现响应性，则应选择大一点的 时间分解预料模型时间分解预料模型-解决季节性预料问题解决季节性预料问题(Seasonal variations)(Season

19、al variations)常用季节性预料模型常用季节性预料模型加法模型加法模型(Additive Model)(Additive Model)TF=T+S+C+I TF=T+S+C+I 乘法模型乘法模型(Multiplicative model)(Multiplicative model)用得最多的是基于乘法模型的预料方法用得最多的是基于乘法模型的预料方法时间序列分解模型计算示例：时间序列分解模型计算示例：有一个公司记录了有一个公司记录了1997和和1998两年的销售数据，见两年的销售数据，见下表。请依据这些数据预料下表。请依据这些数据预料1999年的销售状况。年的销售状况。时间时间销售额销

20、售额(万万元元)时间时间销售额销售额(万元万元)1997年年1季度季度3002季度季度2003季度季度2204季度季度5301998年年1季度季度5202季度季度4203季度季度4004季度季度700Step1:求出趋势值的直线方程。求出趋势值的直线方程。趋势值用最小二乘法，求出：Tt=193.3+49.5*tStep2:计算季节因子计算季节因子时间时间实际值实际值趋势值趋势值实际值实际值/趋势值趋势值季节因子季节因子97年年1季度季度2季度季度3季度季度4季度季度300200220530225280335390(300/225)=1.330.710.661.36(1.33+1.17)/2=1

21、.25(0.71+0.84)/2=0.7898年年1季度季度2季度季度3季度季度4季度季度5204204007004455005556101.170.840.721.15(0.66+0.72)/2=0.69(1.36+1.15)/2=1.25Step3:计算计算1999年的预料值年的预料值1999年年1季度季度:(170+559)1.25=8312季度季度:(170+5510)0.78=5623季度季度:(170+5511)0.69=5354季度季度:(170+5512)1.25=1038一元线性回来模型Yt 一元线性回来预料值；a 截距b 斜率.Yt=a+bx012345tYb=n(xy)-

22、xynx2-(x)2a=y-bxn n为变量数；x为自变量的取值；y为因变量的取值；y=143.5+6.3t a=812-6.3(15)5=b=5(2499)-15(812)5(55)-225=12495-12180275-225=6.3143.5第四节、预料误差与监控预料误差：预料值与实际值之间的差异。预料精度（误差的大小）与限制是预料中的重要环节。假预料精度（误差的大小）与限制是预料中的重要环节。假如不留意预料环境的变更，原来运用的预料模型可能会由于如不留意预料环境的变更，原来运用的预料模型可能会由于种种缘由产生较大的偏差，从而影响预料结果的精度，使管种种缘由产生较大的偏差，从而影响预料结

23、果的精度，使管理人员产生错觉，导致某些决策错误。理人员产生错觉，导致某些决策错误。一、预料误差一、预料误差平均确定偏差（Mean absolute deviation，MAD）平均平方误差（Mean squared error，MSE)预料误差的度量(Measurement of forecast error)预料误差是指预料值与实际值之间的偏差。其计算方法是：平均预料误差平均确定偏差平均平方误差预料误差滚动和预料误差滚动和Running sum of forecast errors，RSFE反映预料精度反映预料精度衡量无偏性衡量无偏性MAD和MSE用于度量预料误差的大小MFE用于度量预料的无

24、偏性预测值实际值实际值中线检验预料模型是否有效：检验预料模型是否有效：将最近的实际值与偏差进行比较，看偏差将最近的实际值与偏差进行比较，看偏差是否在可以接受的范围之内；是否在可以接受的范围之内；接受跟踪信号法接受跟踪信号法(Tracking signal)(Tracking signal)二二 预料监控预料监控跟踪信号（跟踪信号（Tracking signalTracking signal）是累积误差与）是累积误差与 MAD MAD的比的比可接受误差范围上限下限 控制界限MAD数 标准偏差相关数 落在控制界内点数的百分比1 0.798 57.0482 1.596 88.9463 2.394 98.334例：例：月份需求预测实际值偏差(A-F)|A-F|A-F|MADTS11000950-50-50505050-1.00210001070702070120600.3331000110010012010022073.31.6441000960-408040260651.205100010909017090350702.40610001050502205040066.73.30 3MAD 2MAD 1MADTS 0 -1MAD -2MAD -3MAD