【7A文】需求预测方法.ppt

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1、5.需求预测预测定性预测方法定量预测方法预测误差与监控市场分析需求预测订单生产计划MRP生产作业计划生产控制产品R&D战略管理文化管理项目及网络计划生产系统选址和布置BPRJIT、LN、OPT等先进生产方式质量管理设备管理库存管理5.1预测预测是决策的基础5.1预测1)预测及其分类(1)预测:对未来可能发生的情况的预计与推测不仅是长期的战略性决策的重要输入,也是短期的日常经营活动的重要依据预测为编制各部门的计划提供了基础,使各部门能够协调一致的开展工作(2)预测种类预测科学预测技术预测经济预测需求预测社会预测2)影响需求预测的因素需求产品生命周期竞争者的行

2、为商业周期顾客偏好随机影响顾客的购买行为时间输出反馈企业努力输入输入广告推销努力商业信誉产品或服务的设计信用政策产品质量(1)商业周期需求复苏高涨衰退萧条时间(2)产品生命周期需求导入期成长期成熟期衰退期时间3)预测分类预测按时间长短分长期预测中期预测短期预测按预测方法分定性预测法定量预测法德尔菲法部门主管人员意见法用户调查法销售人员意见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简单移动平均法加权移动平均法一次指数平滑法二次指数平滑法乘法模型加法模型4)预测的一般步骤决定预测的目的和用途确定预测的时间跨度选择适当的预测方法或模型收集并分析所有可

3、以利用的过去和现在的资料预测对预测过程进行监控预测模型调整系数历史数据厂商/产品数据预测公开信息深度访谈确认数据预测模型当年和未来三年的预测数据某移动公司未来三年的预测流程图5)预测中应注意的几个问题(1)判断在预测中的作用选择预测方法辨别信息取舍预测结果(2)预测精度与成本总费用预测成本经营费用预测精度费用(3)预测的时间范围和更新频率(4)稳定性和响应性定量模型的使用决策5.2定性预测方法1)德尔菲法(专家调查法)(1)应用过程选择专家要求专家对所预测目标的各种有关事件发生的时间、空间、规模大小等提出具体的预测,并说明理由各位专家再次得到函询综合报告后

4、,对预测单位提出的综合意见和论据加以评价,修正原来的预测值矛盾于,对预测目标重新进行预测向各位专家寄去预测目标的背景材料和所需预测的具体项目经过三四轮,预测主持者要求各位专家根据提供的全部预测资料,提出最后的预测意见,若这些意见收敛或基本一致,即可以此为根据作出判断(2)使用原则匿名性反馈性收敛性2)部门主管人员意见法3)用户调查法4)销售人员意见法5.3定量预测方法5.3.1时间序列模型1)时间序列的构成(1)时间序列:按一定时间间隔,把某变量数值依发生先后顺序排列起来的序列。这些数值可以是销售数量、收入、利润、产量、运量、事故数等。(2)常见的时间序列

5、的4种成分趋势成分季节成分周期成分随机成分趋势成分季节成分周期成分随机成分实际变化2)时间序列平滑模型(1)简单移动平均例,某电子音响器材公司SONY牌单放机的逐月销售记录如下表所示。取n=3,试用简单移动平均法预测。解:由n=3,根据简单移动平均计算公式可得所以计算结果月份实际销量(百台)n=3(百台)12345678910111220.0021.0023.0024.0025.0027.0026.0025.0026.0028.0027.0029.0021.3322.6724.0025.3326.0026.0025.6726.3327.00(2)加权移动平

6、均如上例,取n=3,α1=0.5,α2=1.0,α3=1.5,试用加权移动平均法预测。解:由n=3根据简单移动平均计算公式可得所以计算结果月份实际销量(百台)n=3(百台)12345678910111220.0021.0023.0024.0025.0027.0026.0025.0026.0028.0027.0029.0021.8323.1724.3325.8326.1725.6725.6726.8327.17(3)一次指数平滑法和移动平均法不同,一次指数平滑法考虑所有的历史数据,只不过近期实际数据的权重大,远期实际数据的权重小计算公式一次指数平滑平均值SA

7、t的计算公式若把t期一次指数平滑平均值SAt作为t+1期的一次指数平滑预测值SFt+1,即一次平滑指数法的预测公式例,某公司的月销售额记录如下表所示,试分别取α=0.4和α=0.7,SF1=11.00,计算一次指数平滑预测值解:当α=0.4时当α=0.7时一次指数平滑预测值如下不同权重计算结果比较如下注:自学二次指数平滑法3)时间序列分解模型(1)对于企业来说,实际需求值是趋势的、季节的、周期的或随机的多种成分共同作用的结果,只有对时间序列分解,才能找到这些信息(2)分解模型乘法模型加法模型(3)几种可能的时间序列类型无趋势、无季节波动无趋势、有季节波动有

8、线性趋势、相等的季节波动有线性趋势、增大的季节波动非线性趋势、相等

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