面部底妆项目需求预测与管理方案.docx
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1、面部底妆项目面部底妆项目需求预测与管理方案需求预测与管理方案xxxxxx 投资管理公司投资管理公司目录目录第一章第一章 需求预测与管理需求预测与管理.4一、学习效应的发现与学习曲线.4二、学习效应的实际运用.4三、排队系统的主要数量指标及基本关系.8四、排队论概述.9五、需求预测.11六、需求管理.20第二章第二章 项目背景分析项目背景分析.22第三章第三章 项目基本情况项目基本情况.25一、项目概况.25二、结论分析.25第四章第四章 项目经济效益项目经济效益.28一、基本假设及基础参数选取.28二、经济评价财务测算.28三、项目盈利能力分析.32四、财务生存能力分析.35五、偿债能力分析.
2、35六、经济评价结论.37第五章第五章 投资方案投资方案.39一、投资估算的编制说明.39二、建设投资估算.39三、建设期利息.41四、流动资金.42五、项目总投资.44六、资金筹措与投资计划.45第一章第一章 需求预测与管理需求预测与管理一、学习效应的发现与学习曲线学习效应的发现与学习曲线人们早就注意到了这样的现象:随着操作者熟练程度的提高,即使在不增加设备和人员数,量的情况下,企业的生产能力也会不断提高。换言之,随着工人熟练程度的提高,加工单位产品所需的劳动时间呈现出递减的趋势。这种现象就是学习效应。系统地分析和研究学习效应是,在 20 世纪 20 年代。当时,在美国的一家飞机制造厂,人们
3、发现生产每架飞机所需的直接劳动时间随着飞机累积数量的增加而有规律地减少。生产第 4 架飞机所需的人工工时比第 2 架的减少了 20%左右,第 8 架只花费了第 4 架飞机 80%的工时。也就是说,当产量从 x架增至 2x 架时,所需的直接劳动时间比第 x 架减少 20%。而且,曲线在开始阶段下降很快,以后逐渐变得平坦。而后,在其他产业,如汽车、石油化工、人造纤维织物等产业都发现了类似的现象。当把直接劳动时间和累积数量之间的关系绘制成图形时,得到了后来人们所称的学习曲线。二、学习效应的实际运用学习效应的实际运用(一)学习曲线的建立从学习效应的产生过程看,学习效应主要是操作者提高了熟练程度之后产生
4、的现象。当生产过程全部由机器来完成时就不存在学习效应了。因此,学习曲线的变化率取决于人工工作与机器工作的比例。学习曲线变化率简称学习率,它反映了学习效果。(二)学习率的估计对于某一特定的行业,如果生产了一定数量的产品,很容易从学习效应的表达式中推算学习率。因此,只要知道了第一件产品的作业时间和第 n 件产品的作业时间,就可以计算出该行业的学习率。当估算学习率时,产品生产量越大,作业时间受到随机性因素的干扰越大。对于一项全新的作业,或作业累积时间不长,可参考类似行业的学习率,然后根据本行业的具体情况做出相应的修正。(三)学习效应的应用学习效应的应用体现在以下几个方面。(1)规划运营能力如果企业在
5、规划运营能力时考虑了学习效应,就可以避免过多的富余能力。如果企业在制订生产计划时考虑了学习效应,就可以使企业更科学地预测未来的生产能力,估计成本和编制预算。(2)制定劳动定额科学地制定劳动定额是学习效应的直接应用。劳动定额是指在一定的生产和技术条件下,生产单位产品或完成一定工作量应该消耗的劳动量。标准或在单位时间内生产产品或完成工作量的标准,一般用劳动或工作时间来表示。在制定劳动定额时,只有充分考虑学习效应,才能制定出先进合理的劳动定额。所谓先进合理,就是制定的定额要在已经达到的实际水平基础上有所提高,在正常生产条件下,经过一定时期的努力,大多数职工可以达到,部分先进职工可以超过,少数后进职工
6、也能够接近以至达到的水平。这样的定额才能保证劳动生产率的提高。(3)控制工程进度利用学习曲线可以估计生产周期,进而帮助企业制订相应的生产计划和安排作业进度。(4)新产品定价当新产品的工艺过程与某类产品的工艺过程相同或相似时,可利用这类产品的学习率来估计新产品的生产周期,估算直接劳动成本,从而为新产品的定价提供依据。(5)采购谈判对于大型设备的采购,供货商总会提出工程造价。其中,工时费用是工程造价的组成部分,学习效应为降低报价提供了依据,使采购商在谈判中处于主动地位。对供货商来说,则可以确定招标底价。总之,利用学习效应,有助于公司运营战略的实施,比如运营能力、进度、价格和成本控制等。(四)应用学
7、习效应注意的事项根据学习效应的表达式,对产品结构复杂、手工作业占比较大、加工数量小的作业,学习效果较为明显。反之,学习效果不显著。这是在应用学习效应时要首先注意的事项。在应用学习效应时,还应注意新产品、新工艺或新设备的投入对学习效应的影响作用。此时,作业时间会有一个大幅度的增加。此外,学习曲线如使用不当也会带来一定的风险。环境变化中的不可测因素有可能影响学习规律,如果管理人员忽视环境动态变化的特性,就可能会给企业带来损失。一个著名事例是道格拉斯飞机制造公司被麦克唐纳兼并的事例。道格拉斯公司曾经根据学习曲线估计它的某种新型喷气式飞机的成本能够降低,于是对顾客承诺了价格和交货日期。结果由于低估了飞
8、机制造过程中的工艺修改对学习曲线的影响,导致对顾客承诺的价格和交货日期不能实现,遭到严重的财政危机,这是它不得不接受兼并的重要原因之一。三、排队系统的主要数量指标及基本关系排队系统的主要数量指标及基本关系以下只介绍最基本的排队模型,即泊松到达、负指数服务时间、一个服务机构、系统容量无限、顾客源无限、先到先服务排队准则。1、服务系统利用率(p)服务系统利用率是服务能力利用的百分比,即平均到达率与平均服务率之比。虽然提高服务系统的利用率是运营管理的目标之一,但是,刻意地追求 100%的利用率并不明智。利用率过高会导致服务强度、平均逗留时间和平均等待时间增加。2、服务系统中没有顾客的概率3、排队长和
9、队长排队长是指系统中排队等候服务的顾客数。队长是指服务系统中的顾客数,包括正在接受服务的顾客数和排队等候服务的顾客数。排队长和队长的分布影响着服务系统的设计。如果知道了排队长和队长的分布,就能确定排队长超过某个数的概率,从而确定合理的等待空间。平均排队长与平均队长是排队系统中的两个重要指标。平均排队长是任一时刻等待服务顾客数的期望值。平均队长是任一时刻所有顾客数的期望值。4、平均等待时间和平均逗留时间平均等待时间是从顾客到达服务系统起到其开始接受服务止的时间间隔的期望值。平均逗留时间是从顾客到达服务系统起到其接受服务完成止的时间间隔的期望值。平均等待时间与平均逗留时间是排队系统的另外两个重要指
10、标。平均等待时间是任意时刻进入服务系统的顾客等待时间的期望值。平均逗留时间是任意时刻进入服务系统的顾客逗留时间的期望值。四、排队论概述排队论概述1、排队论要解决的问题排队论是 1909 年由丹麦工程师爱尔朗在研究电话系统时创立的。几十年来排队论的应用领域越来越广泛,理论也日渐完善。特别是自20 世纪 60 年代以来计算机技术的飞速发展,更为排队论的应用开拓了宽阔的前景。排队论又称随机服务系统理论,是一门研究拥挤现象(排队、等待)的科学。具体地说,它是在研究各种排队系统概率规律性的基础上,解决相应排队系统的最优设计和最优控制问题。排队是日常生活和运营中经常遇到的现象。例如,上下班搭乘公共汽车,顾
11、客到商店购买物品,患者到医院看病,旅客到售票处购买车票,学生到食堂就餐等就常常出现排队和等待现象。除了上述有形的队列,还有大量“无形”的队列,如若干顾客打电话到快餐公司要求送餐,如果快餐公司没有足够的送餐人员,顾客就只好等待。他们分散在不同的地方,形成了一个看不见的队列。排队的不一定是人,也可以是物。例如,生产线上等待加工的原料或半成品、等待修理的机器、等待装卸货物的船只、等待着陆的飞机等。2、排队系统一个完整的排队系统由顾客源、到达特性、排队规则和服务机构四个部分组成。(1)顾客源到达服务系统的顾客源分为有限总体和无限总体两类。有限总体是指顾客数量是有限的,其增减会影响到为其他顾客提供服务。
12、无限总体是指顾客数量足够大,其增减不会显著影响为其他顾客提供服务。(2)到达特性多数情况下,顾客到达是随机的。在排队系统中,最常见的随机分布是泊松分布。泊松分布是指一个事件以固定的平均瞬时速率随机且独立出现时,这个事件在单位时间内出现的次数所呈现出的一种分布。泊松分布满足以下三个条件。1)平衡性。平衡性即在长度为 t 的时段内,恰好到达 k 个顾客的概率仅与时段长度有关。2)无后效性。无后效性即在任意几个不相交的时间区间内,各自到达的顾客数是相互独立的。也就是说,以前到达的顾客情况对以后顾客的到达没有影响。顾客到达服务系统后的耐心程度也对运营管理产生影响。这里假设顾客有足够的耐心,即到达服务系
13、统、等待、接受服务。有些顾客则没有足够的耐心:如果等待时间过长,他们会因失去耐心而离开;如果到达后发现队列过长,他们就不再加入。3)单个性。单个性即在充分小的时段内最多到达一个顾客。(3)排队规则排队规则是指决定顾客接受服务次序的准则。最常用的准则有先到先服务准则。对某些情况,则要遵守业务时间最短者优先准则。有时甚至要遵循后到先服务准则,如后进入电梯间的乘客总是先出来,最后放到料堆上的钢材总是先运出,刚刚到达的军事情报需要优先处理等。(4)服务机构描述服务机构特征的主要指标是服务时间分布。一般对每个顾客的服务时间是相互独立的,概率分布是负指数分布。五、需求预测需求预测需求预测是对未来可能发生情
14、况的估计与推测。需求预测是考虑市场的各种影响因素,对未来的产品或服务需求进行的估计与推测。需求预测为企业生产经营决策提供产品和服务的需求信息,是编制生产计划的依据。1、预测的基本特征与步骤预测有以下四个基本特征。(1)总是根据过去的数据或经验推断未来。脱离过去信息的预测只能是臆断,人们总是根据过去的数据或经验加上对未来走向的判断做出预测。(2)由于随机性因素,预测总会有一定的误差。预测正好与实际结果完全一致只是一种偶然。预测不可能百分之百准确,当然,不预测更不准确。(3)群体预测的精度高于单个人的推测。因个人能力、经验的局限性,个人预测偏差比群体预测更大。(4)预测的精度随时间跨度的增加而降低
15、。根据上午的天气预测当天下午的天气肯定会比预测明天下午或下个月同一天下午的天气更为准确。预测经济变量也服从同样的规律。一般而言,需求预测包括以下四个步骤:明确预测目的;搜集和整理数据资料;选择预测方法进行预测,给出预测结果;计算、分析预测误差,改进预测方法。2、常用的预测方法需求预测的方法可分为两大类:定性预测与定量预测。(1)定性预测方法定性预测方法又称主观预测方法,是依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,考虑各种影响需求的因素,综合各方面的意见,对未来需求的发展趋势与变化做出推断。这类方法常用于对预测对象的历史销售数据掌握不多或影响需求的因素比
16、较复杂的情况。这类方法不采用复杂的数学公式,简便易行。其缺点是预测的准确程度决定于人的经验和主观判断,缺乏数量上的准确描述。常用的定性预测方法有:德尔菲法、用户调查法、部门主管讨论法和销售人员集中法等。1)德尔菲法德尔菲法由海曼和德尔基于 20 世纪 40 年代首创,经过 T.J.戈尔登和兰德公司进一步发展而成。德尔菲是古希腊传说中的神谕之地。传说太阳神阿波罗成为德尔菲的新主人之后常派人到各地搜集聪明人的意见。借用这一集中智慧和灵验的地名,寓意德尔菲法具有高超的预见力。这种方法以预先选定的专家作为征询意见的对象。预测小组以匿名的方式给各位专家发放调查问卷,函询专家的意见,然后汇总整理收集到的专
17、家意见。在参考反馈意见的基础上,预测小组重新设计出新的调查问卷,再对每个专家进行调查。专家可以根据多次反馈的信息做出判断。如此反复多次,专家的意见逐步趋于一致,即得出预测结果。德尔菲法通常在采集数据成本太高或不便于进行技术分析时采用,适用于对长期趋势和新产品的预测。这种方法的主要优点有:预测速度较快,预测成本较低;消除了群体压力或某些主导性个体对预测结果产生的负面影响;预测过程中,不断反复调查,使专家意见逐渐趋于一致。其主要缺点是专家的选择没有明确的标准,预测责任分散。应用德尔菲法时,应注意以下四个要点。要预测的问题单一、明确。一次最好预测一个具体问题。以匿名方式进行。由专家背靠背地提出各自的
18、意见,以避免专家之间的相互影响。反复多次。预测结果一般是在多次调查、不断反馈、反复综合整理、归纳和修正的基础上形成的。考虑可能出现的偏差。在预测中,应考虑各个专家所具有的经验、对预测问题的熟悉程度以及判断能力。实际中,可采用对不同水平的专家赋予不同权数的方法,对他们的回答结果进行加权处理,以使预测结果更趋准确。2)用户调查法用户调查法是通过信函、电话或访问的方式对现实的或潜在的顾客购买意图进行调查,得到预测结果。这种方法常用于预测新产品或缺乏销售记录的产品的需求。这种方法的主要优点有:预测直接来源于顾客购买意图,较好地反映了市场需求情况;可获得丰富的信息,如顾客对产品优缺点的看法,这有利于企业
19、改善产品,有利于开发新产品和有针对性地开展促销活动。其主要缺点有:有些顾客不愿或不能正确地表明看法;顾客购买意图容易随着一,些新的情况(如办展销会)出现而发生变化;调查费用高。3)部门主管讨论法部门主管讨论法是一些中高层管理人员,如营销部、运营部、财务部等的管理人员,聚集在一起通过集体讨论预测对产品的需求。这种方法常用于制定长期规划以及对新产品的预测。其应用前提条件是参与预测的部门主管具有专门的知识、较丰富的经验以及对市场的洞察能力和分析能力。这种方法的主要优点有:预测简单、经济易行;不需要准备和统计历史资料;汇集了各主管的丰富经验与聪明才智;如果市场情况发生变化,可以立即进行修正。其不足之处
20、有:个别人(权威)的观点可能左右其他人的意见;预测的责任分散,会导致管理者发表的意见流于草率。4)销售人员集中法销售人员集中法是把每个销售人员对需求情况的预测进行综合而得出预测结果。预测时,首先由每个销售人员估计自己所负责的销售区域的产品销售额和总的市场需求,然后汇总各销售区域人员所估计的销售额,得到预测结果。这种方法的主要优点是,由于销售人员直接接触经销商和客户,最了解消费者的购买计划,得出的预测结果更准确。这种方法的缺点是容易受上人偏见的影响。(2)定量预测方法定量预测方法是利用统计资料和数学模型来进行预测。定量预测的优点是注重事物发展变化程度上的数量描述。预测主要依据历史统计资料,较少受
21、主观变化因素的影响,可以采用计算机辅助处理预测数据。缺点是不够灵活,对信息资料的质量和数量要求较高。常用的定量预测方法有时间序列模型和因果关系模型。本书只介绍最基本的定量预测方法,要了解更多的预测方法可参考预测专业书籍。1)时间序列模型时间序列是指某种观测变量的数据按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列往往是在多种不同因素的综合作用下形成的。通常可以把作用于时间序列的各种因素分为四类,即长期变动因素、季节变动因素、循环变动因素和随机变动因素。长期变动是数据随时间变化所表现出的一种趋向,或保持稳定,或上升,或下降。季节变动是指与诸如天气、节日和假日等变量有关的、在短期内所呈现出的规律性变动趋势。
22、循环变动是指需求在较长的时间内所呈现的周期性波动。随机变动是指由众多细微的不可控因素引起的、没有规则的上下波动。时间序列模型预测方法就是在对时间序列本身及其影响因素分析的基础上找出内在变化规律,通过建立数学模型进行预测。下面主要介绍常用的简单移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法。简单移动平均法。简单移动平均法是在对时间序列数据进行分段的基础上,按照数据点的顺序逐步推移计算其平均数,并据此做出预测。移动平均法适用于短期的,产品需求波动不大且不存在季节变动的情况。但是,时期的不同对预测期数据所造成的影响是不同的。简单移动平均没有考虑这一影响,这也是简单移动平均的不足之处。加权移动平均法。在求移动
23、平均数时,为表示不同时期的数据对预测期数据所造成的影响,可对各时期时序数据赋予不同的权重。一般近期数据的权重大,较远期数据的权重小。考虑了权重的移动平均法即加权移动平均法。指数平滑法。指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值,预测下一期数值,它反映了最近时期的数值对预测值的影响。这是在简单移动平均法和加权移动平均法基础上发展起来的特殊的加权平均法,考虑了所有的历史数据,并且赋予近期数据更大的权重。2)因果关系模型因果关系模型是利用变量之间的相互关系,根据历史统计数据,在测定分析变量之间相互关系的基础上推断未来变化情况。常用的因果关系模型是回归预测模型。在回归预测中,需要预测的变量为因变
24、量,如销售量、订单数量等;与因变量有密切关系、影响其变化的为自变量,如价格、可支配收入等。趋势模型。当随着时间推移,需求呈现出持续上升或持续下降趋势时,可以直接运用回归方程对未来的需求进行预测。这种模型即为趋势模型。季节性模型。许多经济变量呈现出一定的趋势,并表现出季节性。此时,当用一元线性回归方法进行预测时,需要考虑季节性对预测结果的影响。这种考虑了季节性的预测方法即为季节性波动模型。3、预测误差监控及预测方法选择由于受许多不确定因素的影响,不可避免地会存在预测误差。所谓预测误差,是指预测,值与实际值之间的差异。当预测值大于实际值时,误差为正;反之,误差为负。预测误差反映了预测的精度。同时,
25、为了更准确地做出预测,需要监控预测的有效性。(1)预测精度预测精度是指预测误差分布的密集程度。评价预测精度最常用的指标有平均绝对误差和平均平方误差。以下分别予以介绍。平均绝对误差即预测值与实际值的绝对偏差的平均值,这一指标与标准差相似,但比标准差计算简单,能较好地反映预测的精度,但无法衡量无偏性。平均平方误差即预测值与实际值的平方偏差的平均值,与平均绝对误差相似,这一指标能较好地反映预测的精度,但无法衡量无偏性。(2)预测监控与预测方法的选择一定形式的需求模式在过去、现在和将来起着基本相同的作用。根据这一原理,可通过两种方法对预测效果进行监控:将实际值与预测值进行比较,看偏差是否在可以接受的范
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