生产计划_需求预测与年度生产计划综述

7 需求预测与年度计划需求预测与年度计划 ?7.1 需求预测需求预测 ?7.2 年度生产计划年度生产计划 ?7.3 计划决策计划决策 计划与需求预测 预 测 预 测 综合（年度）计划） 物料需求计划 作业计划 中期6-18月 运作战略 能力与流程长期1年 短期周/月 具体天/班 联邦快递 全球全球51家客服中心家客服中心,每天每天50万个呼叫电话万个呼叫电话, 服务目标是服务目标是20秒内回复秒内回复90%,三种网络支 持 三种网络支 持:国内网、国际网及货运网。对每种网 络有几种预测方法： 国内网、国际网及货运网。对每种网 络有几种预测方法： 战略规划：每年更新一次战略规划：每年更新一次 战术预测：每月更新一次（每天的电话数量）战术预测：每月更新一次（每天的电话数量） 业务预测：用历史数据预测每天每半小时的 呼叫数量及平均处理时间 业务预测：用历史数据预测每天每半小时的 呼叫数量及平均处理时间 企业环境企业环境 市场、运营市场、运营 需求预测需求预测 环 境 因 素 环 境 因 素 历 史 数 据 历 史 数 据 专 家 知 识 专 家 知 识 定 价 定 价 促 销 促 销 订 单 执 行 订 单 执 行 需求管理需求管理 物料与能力计划物料与能力计划 Nabisco Company 美国休闲饼干的领导者美国休闲饼干的领导者(数百种饼干、曲奇及 点心），顾客订货提前期最多两天。 数百种饼干、曲奇及 点心），顾客订货提前期最多两天。 问题问题:生产过多？生产过少？生产过多？生产过少？ 投资投资20万万减少库存减少库存5%500万万 Store Store . 10,000 . DC 100 DC 30 Factory 7.1 需求预测需求预测 ?需求预测及其步骤需求预测及其步骤 ?需求预测方法需求预测方法 ?预测误差与监控预测误差与监控 需求预测需求预测 ?预测：对未来的估计与推测；预测：对未来的估计与推测； ?按时间：按时间： ?长期预测（生产与服务能力）；长期预测（生产与服务能力）； ?中期预测（员工的合同、库存水平）；中期预测（员工的合同、库存水平）； ?短期预测（日常的生产）。短期预测（日常的生产）。 ? 重要性：企业运作（产、供、销、人力、财务）的基础；各 类计划的前提 重要性：企业运作（产、供、销、人力、财务）的基础；各 类计划的前提 ?对预测的看法对预测的看法:不准确！不准确！ 预测有什么用？预测有什么用？ 越精确越好？越精确越好？ 打高尔夫球打高尔夫球 预测的主要步骤预测的主要步骤 ?确定预测目标；确定预测目标； ?确定影响产品需求的因素及其重要性；确定影响产品需求的因素及其重要性； ?收集资料；收集资料； ?选择预测方法与模型；选择预测方法与模型； ?计算、预测；计算、预测； ?对预测结果进行综合分析，得出结论；对预测结果进行综合分析，得出结论； ?将预测结果应用于生产计划工作中；将预测结果应用于生产计划工作中； ?根据实际情况，对预测结果进行监控。根据实际情况，对预测结果进行监控。 预测方法预测方法 定性预测方法定性预测方法 德尔菲法德尔菲法 部门主管集体讨论法部门主管集体讨论法 销售人员意见汇总法销售人员意见汇总法 顾客期望法顾客期望法 定量预测方法定量预测方法 时间序列模型时间序列模型 因果模型因果模型 聚焦预测聚焦预测 预测误差预测误差 时间序列的构成：时间序列的构成： 趋势成分： 随时间的推移而表现出的一种倾向（上升、 下降、平稳）。 趋势成分： 随时间的推移而表现出的一种倾向（上升、 下降、平稳）。 季节成分： 特定周期时间里有规则的波动。如：季节成分： 特定周期时间里有规则的波动。如： ?每天有二次交通高峰；每天有二次交通高峰； ?每周周末，影院的客流量较大；每周周末，影院的客流量较大； ?某些产品的季节性需求变化等。某些产品的季节性需求变化等。 周期成分： 较长时间里有规则的波动。周期成分： 较长时间里有规则的波动。 随机成分： 没有规则的上下波动。随机成分： 没有规则的上下波动。 季节 随机 趋势 时间序列中规范化符号 1 ; 1 ; . t t tt t Dt Ft tDF At + = =+ = = t 第 时期的需求 对第期需求预测; e第 期的预测错误 从前面某个时期到第 时期的平均值 t+1t+2 Ft+1Ft+2 D1 12 t-1t D2Dt-1Dt 时间序列模型时间序列模型 时间序列平滑模型时间序列平滑模型 简单移动平均简单移动平均 加权移动平均加权移动平均 一次指数平滑一次指数平滑 时间序列分解模型时间序列分解模型 乘法模型乘法模型 简单移动平均简单移动平均(Simple Moving Average) At= (Dt+ Dt-1+ Dt-N+1)/N Ft+1= At=(Dt+ Dt-1+ Dt-N+1)/N 表 3-1 时间序列 表 3-1 时间序列 月 份 实际销量(百台) 月 份 实际销量(百台) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 4123 ()/3 (202123)/3 21.33 FDDD=+ =+ = 51234 ()/4 (20212324)/4 21.75 FDDDD=+ =+= = N大小的影响大小的影响? 表3-1 简单移动平均法预测 月份实际销量 (百台)n=3(百台)n=4(百台) 表3-1 简单移动平均法预测 月份实际销量 (百台)n=3(百台)n=4(百台) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 21.33 22.67 24.00 25.33 26.00 26.00 25.67 26.33 27.00 21.75 23.33 24.75 25.50 25.75 26.00 26.25 26.50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 21.33 22.67 24.00 25.33 26.00 26.00 25.67 26.33 27.00 21.75 23.33 24.75 25.50 25.75 26.00 26.25 26.50 加权移动平均加权移动平均(Weighted Moving Average) At= ( t Dt+ t-1 Dt-1+ t-N+1 Dt-N+1)/N F Ft t+1=A+1=At t t、 t、 t-1、t-1、 、 、 t-N+1t-N+1称为加权因子，且 称为加权因子，且 （t + t-1 + + t-N+1） ）/ N = 1 为为了强调最近数据的影响，突出其作用，取了强调最近数据的影响，突出其作用，取3 3=1.5、=1.5、2 2=1、=1、1 1=0.5， 得到加权移动平均结果： =0.5， 得到加权移动平均结果： t(月) 实际销量(百台) 三个月的加权移动平均预测值(百台)t(月) 实际销量(百台) 三个月的加权移动平均预测值(百台) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 (0.520+121+1.523)/3=21.83 23.17 24.33 25.83 26.17 25.67 25.67 26.83 27.17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00 (0.520+121+1.523)/3=21.83 23.17 24.33 25.83 26.17 25.67 25.67 26.83 27.17 权重的选择? 一次指数平滑一次指数平滑 Ft+1 = Ft+ ( Dt-Ft)= Dt+(1- )Ft 称为响应率或平滑常数，（0 1）称为响应率或平滑常数，（0 1） 如,上个月预测值是1050,实际需求是1000, 如,上个月预测值是1050,实际需求是1000, =0.05,=0.05,则下个月预测:则下个月预测: Ft+1 = Ft+ ( Dt-Ft) =1050+0.05(1000-1050) =1047.50 表 3-3 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(表 3-3 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(=0.4) 月 =0.4) 月 份份 实际销售额 A 实际销售额 At t (千元) (千元) 上月实 销额(千元) 上月预测销 售额(千元) (1-)上 月预测销售 额(千元) 本月平滑 预测销售 额(千元) 上月实 销额(千元) 上月预测销 售额(千元) (1-)上 月预测销售 额(千元) 本月平滑 预测销售 额(千元) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10.00 12.00 13.00 16.00 19.00 23.00 26.00 30.00 28.00 18.00 16.00 14.00 4.00 4.80 5.20 6.40 7.60 9.20 10.40 12.00 11.20 7.20 6.40 11.00 10.60 11.16 11.90 13.54 15.72 18.63 21.58 24.95 26.17 22.90 6.60 6.36 6.70 7.14 8.12 9.43 11.18 12.95 14.97 15.70 13.74 11.00 10.60 11.16 11.90 13.54 15.72 18.63 21.58 24.95 26.17 22.90 20.14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10.00 12.00 13.00 16.00 19.00 23.00 26.00 30.00 28.00 18.00 16.00 14.00 4.00 4.80 5.20 6.40 7.60 9.20 10.40 12.00 11.20 7.20 6.40 11.00 10.60 11.16 11.90 13.54 15.72 18.63 21.58 24.95 26.17 22.90 6.60 6.36 6.70 7.14 8.12 9.43 11.18 12.95 14.97 15.70 13.74 11.00 10.60 11.16 11.90 13.54 15.72 18.63 21.58 24.95 26.17 22.90 20.14 表 3-4 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(表 3-4 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(=0.7) 月 份 实际销 售额 (千元) =0.7) 月 份 实际销 售额 (千元) 上月 实际销售 额(千元) 上月预测销 售额(千元) (1-上月 实际销售 额(千元) 上月预测销 售额(千元) (1-)上 月预测销售 额(千元) 本月平滑预 测销售额 (千元) )上 月预测销售 额(千元) 本月平滑预 测销售额 (千元) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10.00 12.00 13.00 16.00 19.00 23.00 26.00 30.00 28.00 18.00 16.00 14.00 7.00 8.40 9.10 11.20 13.30 16.10 18.20 21.00 19.60 12.60 11.20 11.00 10.30 11.49 12.55 14.97 17.79 21.44 24.63 28.39 28.12 21.04 3.30 3.09 3.45 3.77 4.49 5.34 6.43 7.39 8.52 8.44 6.31 11.00 10.30 11.49 12.55 14.97 17.79 21.44 24.63 28.39 28.12 21.04 17.51 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10.00 12.00 13.00 16.00 19.00 23.00 26.00 30.00 28.00 18.00 16.00 14.00 7.00 8.40 9.10 11.20 13.30 16.10 18.20 21.00 19.60 12.60 11.20 11.00 10.30 11.49 12.55 14.97 17.79 21.44 24.63 28.39 28.12 21.04 3.30 3.09 3.45 3.77 4.49 5.34 6.43 7.39 8.52 8.44 6.31 11.00 10.30 11.49 12.55 14.97 17.79 21.44 24.63 28.39 28.12 21.04 17.51 0 5 10 15 20 25 30 35 12345678910 11 12 实际 0.4 0.7 平滑常数的选择? 一段时间内上升或下降的趋势使预测滞后一段时间内上升或下降的趋势使预测滞后,则需要修正则需要修正 初始不含趋势预测值是初始不含趋势预测值是100件件,趋势是趋势是10件件,平滑常 数分别是 平滑常 数分别是0.2和和0.3,若实际需求是若实际需求是115.FIT?若下一若下一 项实际需求量是项实际需求量是120呢呢? 111 1 1 () () () ttt tttt tttt F o r c a s tin gin c lu d in gtr e n d F ITFT FF ITDF IT TTDF IT + + + =+ =+ =+ 趋 势 性 预 测 指 数 平 滑 预 测 趋 势 1 10010110 1100.2(115110)111; 100.2 * 0.3(115110)10.3 11110.3121.3 t t t t FIT F T FIT =+= =+= =+= =+= 1 121.3 10.22131.52 t FIT + =+= 过去三年快餐销售记录过去三年快餐销售记录 序号序号t销售量销售量Dt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11,800 10,404 8,925 10,600 12,285 11,009 9,213 11,286 13,350 11,270 10,266 12,13811,756.0 11,543.0 11,279.8 11,214.5 10,948.3 10,776.8 10,704.8 10,553.5 10,432.3 平均量平均量At （N=4） 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 02468101214 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 123456789101112123456789101112 时间序列分解模型时间序列分解模型(Time Series Decomposition) 对各成分进行单独预测，再按一定的组合规则 综合处理，得出最终的预测结果。 对各成分进行单独预测，再按一定的组合规则 综合处理，得出最终的预测结果。 乘法模型乘法模型F= T*S*C*I 加法模型加法模型 F= T+S+C+I 趋势趋势季节季节周期周期随机随机 主要讨论主要讨论线性季节模型线性季节模型 线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的结果。线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的结果。 预测值=趋势预测值*季节系数预测值=趋势预测值*季节系数 ?求趋势直线方程：?求趋势直线方程： Y = a + b X Y为趋势预测值，X为时间序号，a、b为常数。Y为趋势预测值，X为时间序号，a、b为常数。 可用作图法或最小二乘法求出a、b。可用作图法或最小二乘法求出a、b。 Y = 10,000 + 167 X 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 123456789101112 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 123456789101112 销售销售 目测法：（目测法：（0，10,000）；（）；（12，12,000） b=(12,000-10,000)/12=167 一元线性回归分析 XYX2X*Y 合计 2.510,432.36.2526,080.75 3.510,553.512.2526,937.25 4.510,704.820.2548171.60 5.510,776.830.2559272.40 6.510,948.342.2571163.95 7.511,214.556.2584,108.75 8.511,279.872.2595878.30 9.511,543.090.25109,658.50 10.511,756.0110.25123,438.00 58.599,209.0440.25654,709.50 22 () 1 6 4 . 1 8 3 9 , 9 5 6 . 0 3 9 , 9 5 6 . 0 31 6 4 . 1 8 3 nX YXY nXX YbX n Yab X b a YX =+ = = =+ ?计算季节系数S：?计算季节系数S： 各周期内相应实际值与趋势值的比值的平均值。各周期内相应实际值与趋势值的比值的平均值。 SI(夏)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15 SI(秋)=1.00 SI(冬)=0.85 SI(春)=1.00 SI(夏)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15 SI(秋)=1.00 SI(冬)=0.85 SI(春)=1.00 季度季度季度序号季度序号t销售量销售量Dt 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11,800 10,404 8,925 10,600 12,285 11,009 9,213 11,286 13,350 11,270 10,266 12,13811,756.0 11,543.0 11,279.8 11,214.5 10,948.3 10,776.8 10,704.8 10,553.5 10,432.3 平均量平均量At （N=4） 趋势计算值 ） 趋势计算值Yt 10,167 10,334 10,501 10,668 10,836 11,003 11,170 11,337 11,504 11,671 11,838 12,005 Y = 10,000 + 167 X 1.16 1.01 0.85 0.99 1.13 1.00 0.82 1.00 1.16 0.95 0.87 1.01 D/Y 1.16 1.01 0.85 0.99 1.13 1.00 0.82 1.00 1.16 0.95 0.87 1.01 D/Y S春 春=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15 S夏 夏=(1.01+1.00+0.95)/3=1.00 S秋 秋=(0.85+0.82+0.87)/3=0.85 S冬 冬=(0.99+1.00+1.01)/3=1.00 ?计算预测值：?计算预测值： 预测值=趋势预测值季节系数预测值=趋势预测值季节系数 F = Y*S 未来一年的夏秋冬春各季对应的t值分别为 13,14,15,16, 预测销售量分别为: 未来一年的夏秋冬春各季对应的t值分别为 13,14,15,16, 预测销售量分别为: ?春季:(10,000+16713)1.15=13,997 (份) ?夏季:(10,000+16714)1.00=12,338 (份) ?秋季:(10,000+16715)0.85=10,629 (份) ?冬季:(10,000+16716)1.00=12,672 (份) Bernie Smith聚焦预测 简单的规则简单的规则模拟模拟 规则：规则： A：过去三个月的销量为未来三个月的销量；：过去三个月的销量为未来三个月的销量； B：去年三个月为今年同期的销量；：去年三个月为今年同期的销量； C：比去年三个月增加：比去年三个月增加10%； D：增加：增加50%； E：今年前三个月销量的变化率（与去年同期） 等于其后三个月的变化率（与去年同期） ：今年前三个月销量的变化率（与去年同期） 等于其后三个月的变化率（与去年同期） 预测误差与监控预测误差与监控 预测精度的测量预测精度的测量 预测误差：预测值与实际值之间的差异。预测误差：预测值与实际值之间的差异。 ?E = (Dt Ft) 平均绝对偏差平均绝对偏差(Mean Absolute Deviation) ?MAD = Dt Ft /n ?若预测误差呈正态分布若预测误差呈正态分布, 平均平方误差平均平方误差(Mean Square Error) ?MSE = (Dt Ft)2/n 2 1.25MADMAD = 平均预测误差平均预测误差 ?MFD = （ Dt Ft）/n 平均绝对百分误差平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error) ?MAPE = 1 1 100% n tt t t n DF D = 预测监控预测监控 检验预测模型是否仍然有效；检验预测模型是否仍然有效； 测试指标：跟踪信号测试指标：跟踪信号 TS= (Dt Ft) /MAD 可接受误 差范围 上限 下限 TS接近接近0 或在一定的范围内，预测模型仍然有效。或在一定的范围内，预测模型仍然有效。 TS的控制范围一般取 的控制范围一般取 3- 8，多数情况下取，多数情况下取4。 控制界限 MAD数标准偏差相 关数 落在控制界 内的百分比 1 0.79857.048 2 1.59688.946 3 2.39498.334 年 月 2002200320042005 11120045505565 2385070004000 31330098008750 412600129508050 57350152579100 66650315010000 76650108508675 8525091004456 98050102505339 10875035003788 111050035001000 12665052502000 图3-2 9430658821销售情况折线图 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 2002-6-1 2002-8-1 2002-10-1 2002-12-1 2003-2-1 2003-4-1 2003-6-1 2003-8-1 2003-10-1 2003-12-1 2004-2-1 2004-4-1 2004-6-1 2004-8-1 2004-10-1 2004-12-1 2005-2-1 2005-4-1 原始时间 序列 修匀后的 时间序列 7.2 年度生产计划年度生产计划 ?计划概述计划概述 ?年度生产计划的主要内容年度生产计划的主要内容 ?年度计划的制定年度计划的制定 计划概述计划概述 ?企业计划系统企业计划系统 ?计划？计划？ ?计划的重要性计划的重要性其它几种职能其它几种职能 关于计划 确定组织目标; 确定行动时序; 确定所需资 源 确定组织目标; 确定行动时序; 确定所需资 源计划的主要内容计划的主要内容 没有好计划，却有好结果，是因为好运 气，而非好的管理 没有好计划，却有好结果，是因为好运 气，而非好的管理David Jaquith 计划? 你竟有时间来做这种无聊的事情，计划有 什么用，工作是干成的！ 计划? 你竟有时间来做这种无聊的事情，计划有 什么用，工作是干成的！ 主动与被动主动与被动 不能给创造设立时间不能给创造设立时间?可以设立进度表可以设立进度表最大 的激励来自于时间底线 最大 的激励来自于时间底线 计划中常见错误计划中常见错误 计划的内容计划的内容 what？ how？ who？ when？ How much？ where？ 计划中的常见错误计划中的常见错误 ?错误错误1：片面计划：片面计划 ?错误错误2: 准备-开火-瞄准准备-开火-瞄准 ?错误错误3：太少细节的计划或者大刷子计划：太少细节的计划或者大刷子计划 ?错误错误4：太多细节的计划：太多细节的计划 ?错误错误5：计划不考虑风险：计划不考虑风险 年度生产计划的主要内容 ?指标体系指标体系 ? 产品品种指标产品品种指标 ?产品产量指标产品产量指标 ?产品质量指标产品质量指标 ?时间与对象时间与对象 ?依据：销售计划与生产能力依据：销售计划与生产能力 各种计划之间的关系各种计划之间的关系 市场需求预 测 市场需求预 测 用户订货用户订货企业长远发展规划企业长远发展规划 经营计划经营计划 研发计划研发计划 销售计划销售计划 生产计划生产计划 新 产 品 开 发 计 划 新 产 品 开 发 计 划 品 种 质 量 计 划 品 种 质 量 计 划 技 术 发 展 计 划 技 术 发 展 计 划 职 工 福 利 计 划 职 工 福 利 计 划 职 工 培 训 计 划 职 工 培 训 计 划 劳 动 工 资 计 划 劳 动 工 资 计 划 物 资 供 应 计 划 物 资 供 应 计 划 技 术 组 织 措 施 计 划 技 术 组 织 措 施 计 划 设 备 维 修 计 划 设 备 维 修 计 划 设 备 更 新 改 造 计 划 设 备 更 新 改 造 计 划 基 本 建 设 计 划 基 本 建 设 计 划 生产技术准备计划生产技术准备计划 成本计划成本计划财务计划财务计划 年度生产计划的层次 ?厂级生产计划厂级生产计划产品级产品级 ?车间生产计划车间生产计划零件级零件级 ?班组生产计划班组生产计划工序级工序级 产品级计划产品级计划 品种产量出产日期品种产量出产日期 质量质量 零 件 级 计 划零 件 级 计 划 零 件零 件 制 造 车 间制 造 车 间 产 量投 入 时 间产 量投 入 时 间 出 产 时 间质 量出 产 时 间质 量 工序级计划工序级计划 零件零件 班组班组 工序工序 产量产量 投入时间投入时间 出产时间出产时间 质量质量 年度计划的制定 品种、产量、投入出产时间品种、产量、投入出产时间 制定时需要的信息制定时需要的信息 制定计划的一般程序制定计划的一般程序 制定计划所需信息 销售计划销售计划 资源条件：资源条件： 能力能力 劳动力劳动力 成本信息成本信息 制定生产计划考虑的相关成本制定生产计划考虑的相关成本 ?基本生产成本基本生产成本 ?生产某一产品的固定和变动成本，包括直接与间接 劳动成本、正常与加班成本等 生产某一产品的固定和变动成本，包括直接与间接 劳动成本、正常与加班成本等 ?与生产能力相关的成本与生产能力相关的成本 ?主要是招聘、解聘工人的成本主要是招聘、解聘工人的成本 ?库存成本库存成本 ?产品库存占用资金的成本、损坏成本、折旧等产品库存占用资金的成本、损坏成本、折旧等 ?延期交货成本延期交货成本 ?这种成本通常难以估算。包括延期交货引起的赶工 成本、机会损失等。 这种成本通常难以估算。包括延期交货引起的赶工 成本、机会损失等。 制定计划的程序 ?每个时期的需求每个时期的需求销售计划销售计划 ?每个时期的能力每个时期的能力(正常工作时间正常工作时间, 加班时间加班时间, 转包合同转包合同) ?确定企业的库存策略确定企业的库存策略 ?确定正常时间、加班时间、转包合同、库存维持费用、缺 货等的单位成本 确定正常时间、加班时间、转包合同、库存维持费用、缺 货等的单位成本 ?制定计划方案并进行成本计算制定计划方案并进行成本计算 ?在可行的计划中在可行的计划中, 选择最满意的。否则选择最满意的。否则, 重新计算和分析重新计算和分析 ?需要注意的是波动的需求如何满足的问题？需要注意的是波动的需求如何满足的问题？ 需求 需求 改变库存量改变生产率或劳动力 还有吗?外包? 加班? 例：某公司准备编制后六个月的生产计划。其需 求预测与成本信息见下表。该产品加工定额 例：某公司准备编制后六个月的生产计划。其需 求预测与成本信息见下表。该产品加工定额5小时小时/ 台台;生产开始时的期初库存量为生产开始时的期初库存量为400台台, 另外另外,由于预 测的不确定性高 由于预 测的不确定性高, 另考虑有另考虑有25%的安全库存。的安全库存。 1180022 2150019 3110021 490021 5110022 月份需求预测月份需求预测 每月工作天数每月工作天数 6160020 费用 材料100元/台 库存保管1.5元/台月 缺货损失5元/台月 解雇工人250元/人 正常工时4元/小时 加班工时6元/小时 招聘工人200元/人 转包费用20元/台 月 份 月 份 (1) 期初库存期初库存 (2) 需求预测需求预测 (3) 安全库存安全库存 0.25(2) (4) 计划产量计划产量 (2)+(3)-(1) (5) 期末库存期末库存 (1)+(4)-(2) 140018004501850450 245015003751425375 337511002751000275 4275900225850225 522511002751150275 627516004001725400 8000 初步生产计划初步生产计划 有问题吗有问题吗?计划产量大时能生产出来吗计划产量大时能生产出来吗?计划产量小时工 人怎么办 计划产量小时工 人怎么办? 计划方案一：仅改变工人人数、按制度工作时间生产，每 个月的投产量等于初步生产计划中安排的出产数量。 计划方案一：仅改变工人人数、按制度工作时间生产，每 个月的投产量等于初步生产计划中安排的出产数量。 月 份 月 份 (1) 计划 产量 计划 产量 (2) 所需生产 时间 所需生产 时间 (1)5 (3) 每人每 月工时 每人每 月工时 (4) 所需人数所需人数 (2)(3) (5) 新增 工人 新增 工人 (6) 招聘费用招聘费用 (5)200 (7) 解聘 工人 解聘 工人 (8) 解聘费用解聘费用 (7)250 (9) 正常时间 总费用 正常时间 总费用 (2)4 1(22)1850 9250176530-37000 2(19)1425 712515247006150028500 3(21)1000 5000168300017425020000 4(21) 850425016825005125017000 5(22)1150 575017633816000023000 6(20)1725 8625160542142000034500 58007000160000 共计共计172,800 计划方案二：工人人数不变计划方案二：工人人数不变(假定有假定有40名工人名工人)，仅改变库存水平。，仅改变库存水平。 月 份 月 份 (1) 期初 库存 期初 库存 (2) 能力 工时 能力 工时 (3) 实际产量实际产量 (2)5 (4) 需求 预测 需求 预测 (5) 期末库存期末库存 (1)+(3)-(4) (6) 缺货 数 缺货 数 (7) 缺货费用缺货费用 (6)5 (8) 安全 库存 安全 库存 (9) 超储超储 (5)-(8) (10) 库存 费用 库存 费用 (11) 正常时间 总费用 正常时间 总费用 1(22) 400 7040140818008 004500028160 2(19) 8608012161500-27627613803750024320 3(21) -276 672013441100-32321602750026880 4(21) -32672013449004120022518728126880 5(22) 412 7040140811007200027544566728160 6(20) 720 640012801600400004000 025600 1540948 160000 共计共计162,488 计划方案三：固定下限工人固定下限工人(四月四月850*5/(21*8)=25 人人),分包分包 月 份 月 份 (1) 计划 产量 计划 产量 (2) 可用生产 时间 可用生产 时间 (3) 实际产 量 实际产 量(2)/5 (4) 分包件数分包件数 (1)-(3) (5) 分包成本分包成本 (4)20 (6) 人工费用人工费用 (2)4 1(22)1850 4400880970 1940017600 2(19)1425 3800760 6651330015200 3(21)1000 4200840160320016800 4(21) 850420084010 20016800 5(22)1150 44008802705400 17600 6(20)1725 400080092518500 16000 60000 100000 共计共计160,000