运筹学与供应链管理-第2讲ppt34

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1、第２讲需求预测预测:是关于未来的描述预测用于帮助管理人员系统计划：产品服务的类型、设施配置、厂址选择实施计划：库存、劳动力、采购、生产进度会计成本/利润估计财务现金流量人力资源招工/招聘/培训营销价格,促销,战略管理信息系统服务运作调度,MRP,工作负荷产品/服务设计新产品和服务预测的用途假定系统中存在因果关系过去==>未来由于不确定性因素的存在使得预测很少准确无误对一组事物的预测比对单个事物预测准确当预测时间跨度增加时，预测精度将下降我看这学期你能得优秀成绩。好的预测方法的基本要素适时精度可靠含义书面易用预测进行的步骤步骤1确定预测目的步骤2确定预测时间跨度步骤3选择预

2、测技术步骤4收集和分析数据步骤5准备预测步骤6预测监控“预测”预测的类型主观判断–主观意见时间序列–使用历史数据，认为将来和过去相似联合模型–基于自变量预测未来主观预测经理人员的意见与顾客直接接触人员的意见消费者调查其它预测方法德尔非法Delphimethod时间序列预测长期趋势–数据的长期移动季节性变动–数据短期规则变化不规则变动–异常情况引起的变动随机变动–各种可能性引起的变动Ch10-7©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e需求变动的形式需求时间趋势变动随机变动需求时间季节变动需求时间需求时间周期变动带季节性的

3、趋势变动简单易用基本上不需要成本不需要数据分析容易理解不能提供较高的精度能够作为衡量精度的标准简单预测法平稳时间序列数据F(t)=A(t-1)季节变动F(t)=A(t-n)长期趋势数据F(t)=A(t-1)+(A(t-1)–A(t-2))简单预测法应用简单预测唉,给我点时间....上周我们卖了250轮胎....那么,下周我们应该卖....平均方法移动平均加权移动平均指数平滑法简单移动平均图3-4MAn=nAii=1n实际数据MA3MA5Ch10-14©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加权移动平均可调整和反映简单

4、移动平均法中不同时期数据的影响WMAn=i=1WiDi此处,Wi=第i期的权重，其百分值在0~100之间Wi=1.00Ch10-15©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加权移动平均之例月份权重数据八月17%130九月33%110十月50%90十一月的预测指数平滑法假设—最近的观测具有最高的预测价值.因此在预测时，应该给更近的数据赋予更高的权重.Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)指数平滑法举例选择平滑常数.1.4实际数据线性趋势方程b＝直线斜率Yt=a+bt012345tYb=n(ty)-ty

5、nt2-(t)2a=y-btn线性趋势方程举例线性趋势计算y=143.5+6.3ta=812-6.3(15)5=b=5(2499)-15(812)5(55)-225=12495-12180275-225=6.3143.5Ch10-25©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季节性调节需求重复性地增加／减少使用季节因子来调节预测Ch10-26©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季节性调节之例需求(1000件／季度)年1234总计199512.68.6

6、6.317.545.0199614.110.37.518.250.1199715.310.68.119.653.6总计42.029.521.955.3148.7Si0.280.200.150.37趋势直线y=40.97+4.30x1998(第4年)的预测=40.97+4.30(4)=58.171998　　　16.28　11.63　8.73　21.53SF1=(S1)(F5)=(0.28)(58.17)=16.28SF2=(S2)(F5)=(0.20)(58.17)=11.63SF3=(S3)(F5)=(0.15)(58.17)=8.73SF4=(S4)(F5)=(0.37

7、)(58.17)=21.53关联预测有关的变量–预示这些量的值回归分析–用一条线去拟合一组点集最小二乘法–使线与点间的距离平方和最小线性模型经计算得出的因果关系Ch10-37©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e回归方法研究两个或更多变量之间的关系因变量随自变量而变Ch10-38©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e线性回归计算y=a+bx此处,a=截距b=直线斜率x=自变量y=给定x时的预测值b=a=y-bx此处,