（本科）生产与运作管理第二章教学课件.pptx

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1、需求管理第一节 需求管理概述第二节 需求预测的过程和方法第三节 需求预测精度与误差控制第四节 需求预测方法的发展与创新第二章学习目标学习目标1.了解需求管理对生产计划与生产运作的作用；2.掌握常用的需求预测方法；3.了解需求预测误差的控制。第一节 需求管理概述一、一、需求管理在生产运作中的地位需求管理在生产运作中的地位需求管理在生产运作中的地位可以通过企业需求管理工作与生产系统的其他管理工作的关系表现出来。需求管理在生产运作中的地位如图2-1所示。图2-1 需求管理在生产运作中的地位二、二、需求管理的策略需求管理的策略需求管理的策略有两种：一种是主动需求管理策略，另一种是被动需求管理策略。主动

2、需求管理策略1所谓主动需求管理策略，就是企业利用一定的手段对需求产生影响，使需求改变原来的规律。主动需求管理策略包括价格政策和开发新产品。价格政策是一种改变需求的最有效方法，因为顾客对价格通常是敏感的。开发新产品是一种具有战略意义的主动需求管理策略。被动需求管理策略2被动需求管理策略是一种响应性策略。（1）高需求下的被动需求管理策略。临时转包生产任务是一种把一部分利润让给别的企业的做法。因为没有足够的能力满足需求，所以只好把生产任务转给别的企业。（2）低需求下的被动需求管理策略。当企业面对低需求时，最常见的被动策略就是减产。三、三、需求预测及其与生产计划的关系需求预测及其与生产计划的关系1.需

3、求预测的概念预测就是根据过去与现在的情况（信息）推测未来一定时间段（点）可能发生的事情。从本质上来说，预测以变化为前提，没有变化就不用预测。预测就是一种掌握变化规律，为生产实践服务的策略。需求预测是企业根据过去或者现在的需求信息，通过一定的信息处理方法来预测未来企业产品与服务的需求数量与需求发生时间，为制订企业生产经营计划提供决策依据的方法。三、三、需求预测及其与生产计划的关系需求预测及其与生产计划的关系2.需求预测与生产计划的关系生产计划的编制是以对市场需求的预测为依据的。根据生产计划的层次关系，需求预测可以分为长期预测、中期预测和短期预测。表2-1 不同层次需求预测的基本情况第二节 需求预

4、测的过程和方法一、一、需求预测的过程需求预测的过程（1）分析决策问题，明确预测目的。（2）确定预测的目标与精度要求。（3）收集加工预测所需要的数据与相关信息。（4）分析预测资料，判断需求模式与特征。（5）选择预测方法与工具。（6）实施预测。（7）分析与判断预测结果。（8）根据预先确定的精度与其他因素进行预测控制，调整预测结果。（9）提交预测报告。一般而言，需求预测的基本程序可分为以下几个步骤：一、一、需求预测的过程需求预测的过程图2-2 需求预测的过程二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）定性预测方法主要是利用直观材料，依靠管理者个人的经验和综合分析能力对未来做出趋势性估计的方

5、法。其优点是预测花费时间较少，成本较低，操作比较容易；缺点是受主观因素的影响较大。专家会议法销售人员意见汇集法部门领导人员集体讨论法德尔菲法消费者意见汇集法常见的定性预测方法二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）专家会议法是指聘请预测对象所属领域的专家，通过座谈讨论进行预测的方法。这种方法要求选择的专家具有较高的专业水平和较丰富的实践经验。具体预测过程是先向专家提出问题、提供信息，再由专家进行讨论、分析、综合，最后形成预测结论。这种方法的优点是占有信息量较大，考虑的因素比较具体，专家之间可以相互启发，集思广益，取长补短；缺点是容易受权威人士观点的影响，与会者不能畅所欲言。1.专

6、家会议法二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）德尔菲法又称专家调查法，是通过对专家背对背（互不见面或协商）的匿名征询方式进行预测的方法。德尔菲法的主要优点是简明直观，预测结果可供决策者参考，受到决策者的欢迎；避免了专家会议法的许多弊端，在进行过程中专家互不见面，减少了权威、资历、口才、人数、心理等各种因素对专家的影响，便于消除顾虑，大胆思考，畅所欲言。2.德尔菲法项目介绍123反馈性原则收敛性原则一般的征询调查要进行34轮，要给专家提供充分反馈意见的机会对被选择的专家要保密，不使他们彼此通气，不使他们受权威、资历等方面因素的影响数轮征询后，专家们的意见应相对集中和趋向一致。若个

7、别专家有明显的不同观点，则应要求他详细说明理由匿名性原则二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）使用德尔菲法需要遵循的原则二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）部门领导人员集体讨论法是指由高级决策人员召集销售、生产、采购、财务、研究和开发等各部门主管开会讨论，进行预测的方法。与会人员充分发表意见，提出预测值，然后由召集人按照一定的方法如简单平均法或加权平均法对所有单个预测值进行处理，即得出预测结果。3.部门领导人员集体讨论法优优点点缺缺点点优点是简单易行，经济可行；不需要准备和统计历史资料；汇集了各主管的丰富经验和聪明才智；适用于缺乏足够的历史资料的情况；如果市场

8、情况发生变化，可以立刻进行修正。缺点是由于是各主管的主观意见，故预测结果缺乏严格的科学性；与会人员之间容易相互影响，个别人（权威）的观点可能左右其他人发表意见；耽误了各主管的宝贵时间；预测结果可能较难用于实际目的。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）销售人员意见汇集法认为销售人员贴近市场，对需求的了解更加深入。因此，预测主持者首先要求销售人员根据自己对市场的理解来估计未来的需求水平，再将结果汇总成为未来的市场需求预测。销售人员意见汇集法也是一种常用的方法。4.销售人员意见汇集法优优点点缺缺点点优点是预测值容易按地区、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

9、视，增强了其销售信心；由于取样较多，预测结果稳定性较好。缺点是带有销售人员的主观偏见；受地区局部性的影响，预测结果准确性差；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。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定性预测方法（一）当对新产品或缺乏销售记录的产品的需求进行预测时，企业常常采用消费者意见汇集法，了解他们对与本企业产品相关的产品及其特性的期望，预测未来市场走向，再考虑本企业的可能市场占有率，并判断企业战略部署是否与此趋势相适应，然后对各种信息进行综合处理。5.消费者意见汇集法优优点点缺缺点点优点是预测直接来源于顾客购买意图，较好地反映了市

10、场需求情况；可以获得丰富的信息，如顾客对产品优缺点的看法，有利于企业改善产品、开发新产品和有针对性地开展促销活动。缺点是在调查过程中，顾客有时不配合调查，会影响调查结果的准确性；顾客购买意图容易随着一些新情况（如办展销会等）的出现而发生变化；调查时需要耗费较多的人力和时间。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）定量预测方法是利用统计资料和数学模型来进行预测的方法。定量预测方法的优点是注重事物发展在数量方面的分析，注重发展变化的程度在数量上的描述，预测主要依据历史统计资料，较少受主观变化因素的影响，可以采取计算机辅助处理预测数据。定量预测方法的缺点是不能对需求发生质的变化做出预测

11、，不易灵活掌握，对信息资料的质量和数量要求较高。有时结合主观判断，可使定量预测更经济合理。定量预测方法包括因果关系模型和时间序列模型。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）1.因果关系模型 因果关系是假定需求与某些内在因素或周围环境的外部因素有关。因果关系模型是将需求作为因变量，将影响因素作为自变量，通过对影响需求的有关因素变化情况的统计计算和分析来对需求进行预测。由于反映需求及其影响因素之间因果关系的不同，因果分析预测法又分为回归分析法、经济计量法、投入产出法等。由于篇幅限制，此处仅介绍常用的回归分析法。实际上，需求量随时间的推移呈现出线性增加或减少、需求量与人口增减的关系、

12、需求量与社会经济增长率的关系等都具有某种相关关系。回归分析需求预测就是建立在这种假设的基础上的。一元线性回归模型就是假定需求量与时间推移之间存在线性关系。设第x期的需求量为y，则根据过去的需求数据可以确定y与x之间的函数关系，即y=a+bx式中，y表示因变量，即一元线性回归预测值；a、b表示回归系数，a是回归直线的截距，b是回归直线的斜率；x表示自变量，即需求的影响因素的变化量。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）根据最小二乘法原理，a、b的计算公式为x,y这两个变量将在a、b这两个回归系数的范围内展开有规律的演变。因此，根据x、y等现有的实验数据或统计数据，寻求合理的a、b

13、等回归系数来确定回归方程，是运用回归分析的关键；利用已求出的回归方程中的a、b等回归系数的经验值去确定x、y等值的未来演变，并将其与具体条件相结合是运用回归分析的目的。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-1】某电力公司20102016年的电力需求情况如表22所示。试利用回归分析法预测2017年的电力需求情况。表2-2 某电力公司20102016年的电力需求情况为了简化计算，用简单的数字作为x值（期数）的计算过程如表2-3所示。表2-3 计算过程二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-1】某电力公司20102016年的电力需求情

14、况如表22所示。试利用回归分析法预测2017年的电力需求情况。这样可以得到回归方程：y=56.7+10.54x。为了预测2017年的需求，设2017年的期数x=8，则2017年的需求y约为141 MW（56.7+10.548）。该公司还可以用x=9来预测2018年的需求，将9带入公式y=56.7+10.54x，可得到2018年的需求约为152 MW。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）2.时间序列模型所谓时间序列，是按一定的时间间隔把某种变量的数值依发生的先后顺序排列起来的序列。（1）简单平均法。简单平均法又称算术平均法，可用在需求分析和需求预测两个方面。当简单平均法用于需求

15、预测时，分析人员首先计算从现在追溯到过去一定区间内需求的平均值，然后根据这个平均值来预测下一期的需求。平均值的计算公式为式中，xi表示各期数据；y表示简单平均值。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-2】某汽车专营店连续3个月某型号汽车的销售情况如表24所示，试根据过去3个月的销售量对第4个月的销量进行简单预测。表2-4 某汽车专营店连续3个月某型号汽车的销售情况第4个月的预测销量=（15+17+16）3=16（辆）二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）（2）加权平均法。一般而言，当需求的变动存在明显的增长或降低的趋势时，企业可以使用加权平均法

16、进行预测。在使用加权平均法时，合理地选择权重很关键。由于加权平均法能区别对待历史数据，因而在预测具有变动趋势的需求时要优于简单平均法。加权平均法即逐步加大近期实际销售量在平均值中的权数，然后进行平均，确定下期的预测值。相关计算公式为:式中，xi表示第i期的实际值；wi表示第i期实际值的权数；y表示加权平均值。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-3】某汽车专营店连续12个月某型号汽车的销售情况如表2-5所示。已知第12个月销售量的权数为1/2，第11个月销售量的权数为1/3，第10个月销售量的权数为1/6。试根据过去3个月的销售量对第13个月汽车的销售情况进行

17、加权预测。表2-5 某汽车专营店连续12个月某型号汽车的销售情况第13个月的预测值=（1/2第12个月的销售量+1/3第11个月的销售量+1/6第10个月的销售量）(1/2+1/3+1/6)15（辆）二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）（3）移动平均法。移动平均法是根据时间序列，逐项推移、依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。移动平均法是对历史数据按顺序逐点分段移动平均，以反映产品需求的长期变化趋势的方法。常用的移动平均法有一次移动平均法、二次移动平均法和加权移动平均法。一次移动平均法。一次移动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。这种方法较上述

18、几种方法准确度更高，实用性更强。相关计算公式为式中，M1t表示第t期的一次移动平均值；xt表示第t期的实际值；n表示每次移动平均所包含的实际值个数，也称移动平均数。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）【例2-4】某纺织品公司近年棉布销售量如表2-6所示，试用一次移动平均法预测2017年棉布的销售量。表2-6 棉布销售量及一次移动平均值 单位：万米 从表2-6可以发现，这是一个水平变动的时间序列，除了2010年不足1 000万米外，其余年份均为1020万米左右。下面将移动期数n确定为3，并采用一次移动平均法对2017年棉布的销售量进行预测。案案例例二、二、需求预测的方法需求预测

19、的方法定量预测方法（二）二次移动平均法。在一次移动平均后，如果移动平均的数据仍不能明显反映预测对象的变化趋势，就可以进行二次移动平均。二次移动平均是在一次移动平均的基础上，对每次移动平均的结果再进行一次移动平均。相关计算公式为式中，M2t表示第t期的二次移动平均值。移动平均的过程实际上是对历史数据的线性化过程。历史数据经过一次或二次移动平均后得到的数据点都会呈现出明显的线性趋势。这种线性趋势可由下式线性方程表示：式中，表示t+T期的预测值；T表示从目前周期t到需要预测周期的个数；表示线性方程式所表示直线的截距，即目前的数据水平；bt表示线性方程式所表示直线的斜率，即预测对象随T的变动趋势。二、

20、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）的确定：移动平均时，预测值和实际值有偏差，当n为奇数时，一次移动平均值相对实际发生值从时间上滞后(n1)/2，偏差 。同样，二次移动平均值与同期的一次移动平均值偏差(n1)bt/2。由此可得下列方程组：求解方程组得求得 值后，就可以进行预测了。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）【例2-5】A产品前3个季度的销售情况及一次、二次移动平均值如表2-7所示，移动期数为3，试利用A产品前3个季度的销售量预测10月与11月的销售量。案案例例表2-7 A产品前3个季度的销售情况及一次、二次移动平均值 单位：立方米二、二、需求预测的方法需

21、求预测的方法定量预测方法（二）案案例例一次移动平均值计算如下：二次移动平均值计算如下：当t=9时，10月与11月的销售量（T=1、2）预测如下：因此，10月的预测销售量为1975立方米，11月的预测销售量为2024立方米。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）加权移动平均法。在移动平均法中，各期数据的权重是相同的。权重可通过对历史数据分析后获得。该方法的基本思想是近期数据对预测结果的影响大，远期数据对预测结果的影响小，根据各期数据影响程度的不同分别赋予不同的权重（各期的权重之和等于1），以各个权重进行加权后计算预测对象的加权平均值。本期的加权平均值即下期的预测值，这样可以比较明

22、显地反映出时间序列的近期发展趋势。相关计算公式为:式中，表示第t期的加权移动平均值；表示第i期的权重；表示第i期的实际值。由此可见，一次移动平均法各期资料的权数都为1n，而加权移动平均法各期资料的权数不等。由于权重的确定方法不同，因而有不同的预测方法。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-6】某产品2016年12个月的销售量如表2-8所示。试利用一次移动平均法与加权移动平均法预测该产品2017年1月的销售情况。其中，一次移动平均法预测的移动周期分为3个月与5个月两种情况。加权移动平均法预测的移动周期为3个月，但是权重分配也有两种情况：表2-8加权移动平均预测具

23、体解析请见书本P34。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）（4）季节性波动分析法。当产品的市场需求呈现明显的季节性波动时，用平均法进行销售预测就不能正确地反映销售量的波动。此时，人们可采用计算季节因子的方法来预测季节性波动。【例2-7】某公司2015年和2016年各季度的销售量如表2-9所示。试计算 2017年各季度销售量的预测值。表2-9 2015年和2016年各季度销售量具体解析请见书本P35。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）（5）指数平滑法。指数平滑法是从移动平均法演变而来的，是将现在实际值和上一周期指数平滑值加权平均的预测方法。指数平滑法的实质是

24、对各期数据按照发生的先后次序分别给出具有指数变化规律的权数，再求出加权平均值。常用的指数平滑法有一次指数平滑法、二次指数平滑法等。指数平滑法的基本公式为：式中，St表示时间t的平滑值；yt表示时间t的实际值；St1表示时间t1的平滑值；a表示平滑常数，取值范围为01。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-8】已知某种产品最近15个月的销售量如表2-11所示。当a分别取0.1,0.3,0.5时，试用一次指数平滑法预测第16个月的销售量。表2-11 销售量及相关平滑值 单位：千克二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-8】已知某种产

25、品最近15个月的销售量如表2-11所示。当a分别取0.1,0.3,0.5时，试用一次指数平滑法预测第16个月的销售量。计算过程如下：设初始值为最早的3个数据的平均值，下面以a=0.5的一次指数平滑值计算为例：因此，根据第15个月对应的19.9,26.2,28.1可以预测第16个月的销售量。一次指数平滑法适用于数据平稳的情况。当数据有趋势时，采用一次指数平滑法会出现较大的滞后现象，从而降低预测的精度，因此就要采用二次指数平滑法。二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）式中，表示第t周期的二次指数平滑值；表示第t周期的一次指数平滑值；表示第t1周期的二次指数平滑值；a表示加权系数，又

26、称平滑常数。二次指数平滑法是对一次指数平滑值再次做指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，而必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。相关计算公式为案案例例 【例2-8】已知某种产品最近15个月的销售量如表211所示。当a分别取0.1,0.3,0.5时，试用一次指数平滑法预测第16个月的销售量。二次指数平滑法的计算公式为二、二、需求预测的方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-9】某公司20042014年的产品销售量如表2-12所示。试用二次指数平滑法求解趋势直线方程并预测2017年的销售量。表2-12 销售量及相关平滑值 单位：台二、二、需求预测的

27、方法需求预测的方法定量预测方法（二）案案例例 【例2-9】某公司20042014年的产品销售量如表212所示。试用二次指数平滑法求解趋势直线方程并预测2017年的销售量。计算过程如下：因此，该公司2017年的产品预测销售量为130台（103+93）。第三节 需求预测精度与误差控制一、一、预测精度及其测量预测精度及其测量人们发现不同的预测方法的效果不一样，有的准确些，有的误差比较大。为此，人们设计了一些衡量预测效果的指标，也就是误差的判断指标，以便更好地选择预测方法与评价预测结果。1.平均绝对偏差平均绝对偏差（mean absolute deviation，MAD）是一个经常使用的误差指标，用来

28、衡量平均每个预测值与实际值的绝对偏差程度。其计算公式为式中，Ft表示第t期的预测值；At表示第t期的实际值；n表示预测期数。平均绝对偏差能够很好地反映预测方法的精度，但是却无法判断偏差是正偏差还是负偏差。一、一、预测精度及其测量预测精度及其测量2.平均绝对百分比误差平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）是用来衡量平均每个预测点的误差与实际值的比用百分比表示的误差效果。其计算公式为MAPE的预测能力分为四级，如表2-13所示。表2-13 MAPE的预测能力因此，MAPE的值越小，说明预测能力越好。MAPE的值一般低于50都可以接受。如果MAP

29、E的值小于10，则说明具有非常高的精度。一、一、预测精度及其测量预测精度及其测量3.平均平方误差平均平方误差（mean square error，MSE）是将误差用平方值来表示，再取平均每个预测点的平均值。其计算公式为MSE的值越小，说明预测精度越高；反之，说明预测精度越低。平均平方误差与平均绝对偏差一样，反映精度，但是无法判断偏差是正偏差还是负偏差。4.平均预测误差平均预测误差（mean forecast error，MFE）是衡量预测点的误差的平均值。其计算公式为 MFE能够很好地反映预测的偏差是正偏差还是负偏差，但是对精度的衡量效果差。以上各种误差衡量指标各有优缺点。在这些指标当中，最常

30、用的指标是MAD、MAPE和MSE。二、二、预测误差控制预测误差控制需求预测有一个基本假设前提，即假设过去的需求模式在未来仍然存在而且发生作用。但是，这一个假设条件并不一定总是成立的。如果真实的需求模式在未来发生了变化，那么仍然采用过去的需求模式（需求规律）进行预测，所得的结果显然是不正确的。目目的的预测的目的是要真实地反映需求规律。因此，为了使预测模型能够比较好地反映真实的需求规律，人们需要对预测的结果进行控制，保证预测误差在一定的允许范围内。检验预测模型是否有效的一个简单方法是将最近的实际需求量与预测值进行比较，检验误差是否被控制在可以接受的范围内；另一种方法是使用跟踪信号（TS）。跟踪信

31、号由游动预测误差总和（RSFE）除以平均绝对偏差（MAD）得到。其计算公式为二、二、预测误差控制预测误差控制案案例例 【例2-10】某酒店每周海鲜的实际需求量和预测值如表2-14所示。试在控制界限为3的情况下计算跟踪信号并确定预测是否有效。表2-14 某酒店每周海鲜的实际需求量和预测值计算过程如下：对于第6周来说:二、二、预测误差控制预测误差控制为了能够获得准确的需求预测结果，企业需要选择合适的需求预测方法进行预测。而预测方法的选择需要考虑以下因素：预测期间、数据资料的可利用性、要求的预测精确度、预测经费、预测人员的能力和产品生命周期等。表2-15 四种需求预测方法分别在美国中小企业和大企业中

32、的应用情况第四节 需求预测方法的发展与创新一、一、需求预测方法的发展趋势需求预测方法的发展趋势（1）传统定量预测方法仍是预测的主要工具。（2）定性预测与定量预测方法相结合。（3）预测计算机化。（4）开发智能预测方法。目前已经有一些智能预测方法，如神经网络、专家推理系统预测等。这些模拟人的定性判断预测的智能方法是预测方法的一个新的发展方向。二、二、需求预测方法的创新需求预测方法的创新 协同计划、预测与补货（collaborative planning，forecasting and replenishment，CPFR）是对供应链管理方法快速反应（quick response，QR）的发展。确切

33、地说，CPFR是基于供应链管理的协同式商务理念，是供应链管理的一种新策略。它对供应链伙伴改善合作关系、提高预测的准确性和供应链效率、减少库存、提高消费者满意程度等均有重要的意义。CPFR是一种供应链协同运作技术。其中，最重要的一个协同策略是协同预测。二、二、需求预测方法的创新需求预测方法的创新 CPFR过程模型包括3个阶段共9个基本步骤。第一个阶段为计划，包括步骤1和步骤2；第二个阶段为预测，包括步骤3步骤8；第三个阶段为补货，包括步骤9。01020304供应链伙伴达成协议制订联合业务计划创建销售预测识别销售预测的例外情况二、二、需求预测方法的创新需求预测方法的创新05060708销售预测例外情况的解决创建订单预测识别订单预测的例外情况订单预测例外情况的解决09订单产生谢谢观赏THE END