生产管理Charpt生产计划与需求管理.ppt
《生产管理Charpt生产计划与需求管理.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《生产管理Charpt生产计划与需求管理.ppt(64页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、生产管理Charpt生产计划与需求管理 Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life,there is hope。有生命必有希望。有生命必有希望一、需求预测一、需求预测二、综合计划二、综合计划例:上海交通大学在闽行建新校址的依据是什么?一个啤酒厂打算新增一条生产线,其依据又是什么?明天超市打算减少上班工作人员数量,其依据又是什么?1 1、问题的提出、问题的提出一、需求预测一、需求预测2 2、预测种类、预测种类长期预测中期预测短期预测(1)、按预测时间、按预测时间(2)、按主客观因素、按主客观因素定性预测定量预测(3)、按
2、预测类型、按预测类型经济预测技术预测需求预测关注3 3、需求预测的意义、需求预测的意义预测是为下一步计划做准备预测是为下一步计划做准备预测是制定营销、生产预测是制定营销、生产 和库存、采购、人力资和库存、采购、人力资源等计划的基础。源等计划的基础。预测对生产运作产生影响,所以,它是生产运作预测对生产运作产生影响,所以,它是生产运作管理的一个组成部分。管理的一个组成部分。4 4、需求预测的主要步骤、需求预测的主要步骤确定预测目标;确定影响产品需求的因素及其重要性;收集资料;选择预测方法与模型;计算、预测;对预测结果进行综合分析,得出结论;将预测结果应用于生产计划工作中;将预测结果应用于生产计划工
3、作中;根据实际情况,对预测结果进行监控。5 5、需求预测的衡量标准、需求预测的衡量标准稳定性响应性反应稳定需求的能反应稳定需求的能力力反应需求变化的能反应需求变化的能力力6 6、需求预测方法需求预测方法需要说明的是,为使预测更符合实际,经验、判断和数学模型都起一定的作用,但没有哪一种方法一直都能奏效。7 7、定量预测方法定量预测方法用数学模型表示需求与各种变量之间的关系。前提:变量与需求的关系今后仍然保持不变。常用的有:时时间间序序列列:用用过过去去的的需需求求和和时时间间的的关关系系来来预预测测未未来的需求。来的需求。因因果果模模型型:用用过过去去的的资资料料揭揭示示变变量量和和需需求求的的
4、关关系系,进而预测未来的需求。进而预测未来的需求。(1)、时间序列模、时间序列模型型时间序列时间序列(Time Series):):按一定的时间间隔和事件发生的先后顺序将所收集的数据排列起来所得到的序列。时间序列的构成时间序列的构成:趋趋势势成成分分:随随时时间间的的推推移移而而表表现现出出的的一一种种倾倾向向(上升、下降、平稳)。(上升、下降、平稳)。季节成分:季节成分:特定周期时间里有规则的波动。如:特定周期时间里有规则的波动。如:每天有二次交通高峰;每天有二次交通高峰;每周周末,影院的客流量较大;每周周末,影院的客流量较大;某些产品的季节性需求变化等。某些产品的季节性需求变化等。周周期期
5、成成分分:较较长长时时间间里里(一一般般为为数数十十年年)有有规规则的波动。则的波动。随机成分:随机成分:没有规则的上下波动。没有规则的上下波动。时时间间序序列列模模型型(Forecasting based on time series data):时时间间序序列列平平滑滑模模型型:通通过过多多个个数数据据的的平平均均来来消消除除和和减减少少随随机机成成分分(干干扰扰)。常常用用的的有有简简单单移移动平均、加权移动平均、一次指数平滑动平均、加权移动平均、一次指数平滑。时间序列分解模型。时间序列分解模型。1)、简单移动平均、简单移动平均(Simple Moving Average)SMAt+1=
6、(Xt+Xt-1+Xt-N+1)/N 预测值预测值=(=(前前N次实测值的平均值次实测值的平均值)对于简单滑动平均预测方法,关键是选择移对于简单滑动平均预测方法,关键是选择移动时间区间的大小,即动时间区间的大小,即N的大小。的大小。结果:结果:N越大、预测值越平滑,对干扰的灵越大、预测值越平滑,对干扰的灵敏性越低,预测值的响应性也就越小。敏性越低,预测值的响应性也就越小。N的大小的选择与预测者要求的适应性有关。的大小的选择与预测者要求的适应性有关。如果管理者追求稳定性,如果管理者追求稳定性,N的值应该选择大的值应该选择大一些,如果管理者的目标是体现响应性,则一些,如果管理者的目标是体现响应性,
7、则应选择小一点的应选择小一点的N。2)、加权移动平均、加权移动平均(Weighted Moving Average)WMAt+1=(t Xt+t-1 Xt-1+t-N+1 Xt-N+1)/N预测值预测值=(=(前前N N次实测值的加权平均值次实测值的加权平均值)t t、t-1 t-1、t-N+1 t-N+1称为加权因子,且称为加权因子,且(t+t-1+t-N+1)/N=1n为了强调最近数据的影响,突出其作用,取为了强调最近数据的影响,突出其作用,取 3=1.5、2=1、1=0.5,得到加权移动平均结果,得到加权移动平均结果结果:预测值的响应性较好,其结果结果:预测值的响应性较好,其结果与与 和
8、和N的取值有关。的取值有关。3)、一次指数平滑、一次指数平滑(Single Exponential Smoothing)SAt =SAt-1+(Xt-1-SAt-1)或者,或者,SAt =Xt-1 +(1-+(1-)SAt-1预测值预测值=(上次实测值上次实测值)+()+(1-)上次预测值上次预测值 称为平滑常数,(称为平滑常数,(0 0 1 1)E=B+DE=B+D预测的关键是选择预测的关键是选择 的大小。的大小。结果:一次指数平滑预测值依赖于平滑常结果:一次指数平滑预测值依赖于平滑常数数 的选择,一般来言,的选择,一般来言,越大,预测值的越大,预测值的响应性越大,响应性越大,选得小些,则稳
9、定性较大。选得小些,则稳定性较大。如果管理者追求稳定性,如果管理者追求稳定性,的值应该选择小的值应该选择小一些,如果管理者的目标是体现响应性,则一些,如果管理者的目标是体现响应性,则应选择大一点的应选择大一点的。4)、时间序列分解模型、时间序列分解模型(Time Series Decomposition)对各成分进行单独预测,再按一定的组合对各成分进行单独预测,再按一定的组合规则综合处理,得出最终的预测结果。规则综合处理,得出最终的预测结果。乘法模型乘法模型 TF=TSCI加法模型加法模型 TF=T+S+C+I主要讨论主要讨论线性季节模型线性季节模型线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的结果。
10、线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的结果。预测值预测值=趋势预测值趋势预测值季节系数季节系数求趋势直线方程求趋势直线方程:y=a+b ty y为趋势预测值,为趋势预测值,t t为季节序号,为季节序号,a a、b b为常数。为常数。可用作图法或最小二乘法求出可用作图法或最小二乘法求出a a、b b。季节季节序号t销售量At夏111800秋210404冬38925春410600夏512285秋611009冬79213春811286夏913350秋1011270冬1110266春1212138T(t)=10000+167 t计算季节系数计算季节系数:各周期内相应实际值与趋势值的比值的平均值。各周期
11、内相应实际值与趋势值的比值的平均值。SI(SI(夏夏)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15SI(SI(秋秋)=1.00)=1.00SI(SI(冬冬)=0.85)=0.85SI(SI(春春)=1.00)=1.00A1/T1=11800/10167=1.16A1/T1=11800/10167=1.16计算预测值:计算预测值:预测值预测值=趋势预测值趋势预测值季节系数季节系数n未未 来来 一一 年年 的的 夏夏 秋秋 冬冬 春春 各各 季季 对对 应应 的的 t t值值 分分 别别 为为13,14,15,16,13,14,15,16,预测
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 生产管理 Charpt 生产 计划 需求 管理
限制150内