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时间:2018-12-01
《基于lt公司销售数据的需求预测与库存控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的分析工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的分析成果。对本文的分析做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到,本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影
2、印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日华中科技大学硕士学位论文摘要随着中国改革开放的不断深入,人民收入水平逐渐提高,如同中国其他行业,餐饮业也迎来了一个较快较好的发展时期。但是,餐饮行业同时也面临着越发严峻的外部环境和不断恶化的内部发展瓶颈。在各种有形和无形成本将会呈现长期上升趋势时,餐饮行业如何提高经营管理绩效、如何优化运营能力降低成本,将是每个餐饮公司必须思考的问题。本文通过定量分析的方法,分析了某餐饮公司
3、全年销售收入数据。第一,通过对销售收入数据分类整理和统计,找到不同波动水平的数据组。然后分析销售收入数据里的产品特征,从而将产品原材料分为短保质期原材料、中保质期原材料和长保质期原材料,分别统计出各类别原材料每天需求数据,并按照不同数据组分类组合成时间序列。第二,在需求数据预测方面,文章重点突出分析各类原材料需求数据特征,并画出各类原材料需求时间序列图,并选用霍尔特指数平滑法对其时间序列做需求预测模型,最后对需求预测模型使用Ljung-Box假设检验。第三,在库存管理方面,使用ABC库存管理方法对原有餐饮公司库存管理进行优化,对每一类库存商品设定安全库存和最大
4、最小库存量。并在数值分析部分,利用已通过假设检验的烟类需求预测模型来预测其未来七天的需求量水平,并使用相应的库存管理模型,得出其安全库存、最低库存和最高库存。最后,结合LT餐饮公司实际运营情况,探究需求数据背后的原因,以此提出一些合理建议提升公司运营管理水平。关键词:时间序列;霍尔特指数平滑法;需求预测模型;库存管理I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofChina,thepeople’sincomelevelgraduallyhasincreased.Thereisafastandgoodperiodfor
5、theChinesefoodindustry.However,theChinesefoodindustryisalsofacedwithmoresevereexternalenvironmentandthedeterioratinginternaldevelopmentbottlenecks.Itwillshowalong-termupwardtrendinthevarioustangibleandintangiblecosts.Theapproachestoimprovetheperformancemanagementandoptimizeoperation
6、abilitytoreducecostsmustbehandledbyeachrestaurantcompany.Inthisthesis,weusedthequantitativemethodtoanalyzeannualsalesdataofarestaurantcompany.Firstly,byclassifyingandaddingupthesalesdata,weobtainthedatasetwithdifferentfluctuationlevels.Weanalyzeproductcharacteristicsofthedataanddivi
7、dealltherawmaterialsintoshortshelfliferawmaterials,middleshelfliferawmaterialsandlongshelfliferawmaterials.Then,wecounteachclassofrawmaterialsdailydemanddata.Secondly,wefocusstudyofmaterialsdemanddatafeaturesanddrawallkindsofrawmaterialstimesequencediagramfortheforecastingofdemand.W
8、euseHoltexponential
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