生产计划控制-需求预测与生产计划

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1、桂林电子工业学院管理系第五章需求预测与生产计划主要内容需求预测生产能力测定综合计划主生产计划物料需求计划桂林电子工业学院管理系第一节需求预测预测的作用预测是对未来可能发生的事件的预计与推断。预测不仅是长期的战略性决策的重要输入,也是短期的日常运作的重要基础。预测为企业编制计划、协调内部各项活动提供了坚实基础。需求预测直接影响着企业生产与运作中的计划和决策。预测原理可测性原理:从理论上讲,世界上一切事物的运动与变化都是有规律的,因而是可以预测的。连续性原理:事物在发展过程中,常常是随着时间的推移而呈现出贯甚至连续变化的趋势。类推性原理:

2、社会、企业乃至家庭,其经济活动都具有一定的模式,存在着许多相似、类同的演变规律。相关性原理:事物之间或构成一种事物的各种因素之间,存在着或大或小的相互影响、相互制约、相互促进的关系。系统性原理:任何一个企业的经营活动都是在社会的大系统中进行的。由于各子系统是互相联系、互相影响的,因此其它子系统中变量的变化常常对需求预测产生一些影响。故应对预测结果作必要的修正。影响需求的因素及相互关系广告需求质量销售努力信用政策服务信誉产品和服务的设计企业输入输出商业周期产品生命周期时间顾客购买计划竞争者的努力与价格顾客偏好随机变动企业的努力反馈预测类

3、型预测按时间跨度来分,通常可分为短期预测、中期预测和长期预测。预测结果的准确性或可信度会随着期限的延长而降低,也就是说短期预测往往要比中长期预测要精确些。在规划未来业务方面企业使用三种类型的预测:经济预测,通过预测通货膨胀率、货币供给、经济增长率及其他有关指标来预测经济周期。技术预测,通过预测与新产品开发有关的新技术、新材料、新工艺的发展趋势及其他重要技术指标来推断技术进步可能给企业带来的发展机遇。需求预测,即企业产品与服务的需求预测,如产品销售量、市场占有率及对产品品种、花色、规格、价格的需求变化趋势等。这些预测决定企业的生产、生产

4、能力及计划体系,并使企业的财务、营销、人事做相应变动。预测的方法定性预测方法定性预测主要运用经验的或事理的分析判断方法,对未来可能出现的情况作出估计,但并非不运用数据,只是不使用成套的数学模型;定性预测方法常用的主要有用户调查法、销售人员意见汇集法、专家评估法(德尔菲法)。定量预测方法定量预测是通过使用历史数据或因素变量来建立数学模型而进行预测工作的,如回归分析法、平滑预测法等。定量预测方法主要有移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、回归分析法等,这些方法可归为两类:一类是时间序列预测方法,另一类是因果预测方法。时间序列预测方法。它是假

5、定将来是过去的函数,即用市场需求的历史统计数据,预测需求的未来发展和变化。正常情况下,由于市场需求一般具有随时间连续变化的特征,故时间序列预测法通常能收到较好的效果。因果预测方法。它根据事物之间的因果关系来预测事物的发展和变化。如商品房销售预测的因果模型可包括广告预算、竞争对手的价格、家庭平均收入水平等因素。预测方法的种类预测方法定性预测定量预测德尔菲法部门主管意见法用户调查法销售人员意见汇集法因果模型时间序列模型时间序列平滑模型时间序列分解模型乘法模型加法模型简单移动和加权移动平均法一次和二次指数平滑法预测的基本步骤1确定预测的目的

6、和用途;2根据企业不同的产品及其性质分类,并选择预测对象;3决定影响产品需求的因素及其重要性;4收集和分析可利用的过去和现在的资料;5决定预测的时间跨度,并选择适当的预测方法和模型;6计算并核实初步预测结果;7评定企业的内部和外部因素;8对预测结果进行综合分析、估计预测误差、修正预测值;9将预测结果应用于生产计划工作中;10根据实际发生的需求对预测进行监控。资料是基础和出发点,预测技术的应用是核心,分析则贯穿于预测的全过程。预测过程中要关注两个“分析和处理”:一是对收集到的资料进行分析和处理;二是对利用模型求得的预测结果进行分析和处理

7、。德尔菲(Delphi)法德尔菲法是美国兰德公司(RANDCorporation)奥拉夫·赫尔默博士于上世纪40年代末首创的。它是定性预测方法中最重要、最有效的一种方法,应用十分广泛,可用于预测市场需求、商品供求变化、产品成本与价格、市场占有率、产品寿命周期等方面。对于那些缺少历史和现实资料的预测尤为实用。特点:(1)匿名性。采用匿名函询方式,参加预测的专家互不了解,因而发表观点、修正自己的意见均较自由。(2)反馈性。发函征询意见至少要经过两轮,预测当事人应将上一轮专家的意见汇总统计,将其作为反馈信息在下一轮征询时告知各位专家参考。(

8、3)收敛性。专家意见经过多轮征询反馈后,意见趋向一致。用统计方法加以整理,即可得预测结果。德尔菲法的基本程序首先成立预测小组。任务是:1确定预测主题。2选择专家。选择时要注意三个问题:首先是广泛性。其次是自愿性。最后是人

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