供應鏈需求預測模式之探討2.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.2N = 2MSE = 17.31MSE = 30.633. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 93.79MSE = 20.30圖5-13 餅乾1之4種預測方法比較圖如上圖所示，可看出餅乾1在指數平滑 ( MSE = 117.31 ) 是四種需求預測方法MSE的最小值。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.1N = 2MSE = 14.57MSE = 26.533. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 25.49MSE = 13.51圖5-14 餅乾2之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，迴歸分析中的餅乾2 ( MSE = 117.31)，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，迴歸分析為餅乾2為較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0N = 2MSE = 19.50MSE = 23.333. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 64.05MSE = 15.91圖5-15 餅乾3之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，迴歸分析中的餅乾3 ( MSE = 15.91)，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，迴歸分析為餅乾3為較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.3N = 9MSE = 7.12MSE = 9.183. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 197.88MSE = 24.17圖5-16 泡麵1之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，指數平滑中的泡麵1 ( MSE =7.12)，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，指數平滑為泡麵1為較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.3N = 2MSE = 345.90MSE = 55.703. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 35.21MSE = 263.42圖5-17 泡麵2之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以看出來，時間數列為泡麵2 ( MSE =35.21 )的最佳方法，因為泡麵2的3年訂單有一定的變化，所以時間數列中的季節因子便可以將商品的訂單預測的較為準確。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.1N = 6MSE = 234.55MSE = 452.153. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 100.37MSE = 199.09圖5-18 泡麵3之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以看出來，時間數列為泡麵3 ( MSE =100.37 )的最佳方法，因為泡麵3的3年訂單有一定的變化，所以時間數列中的季節因子便可以將商品的訂單預測的較為準確。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.3N = 2MSE = 19.70MSE = 33.433. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 222.45MSE = 18.70圖5-19 免洗餐具1之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，迴歸分析中的免洗餐具1 ( MSE = 18.70 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，迴歸分析為免洗餐具1為較佳方法。 1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.2N = 2MSE = 6.71MSE = 11.753. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 86.68MSE = 7.74圖5-20 免洗餐具2之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，指數平滑法中的免洗餐具2 ( MSE = 6.71 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，指數平滑為免洗餐具2為較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.3N = 2MSE = 4.95MSE = 7.653. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 40.30MSE = 15.52圖5-21 免洗餐具3之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，指數平滑法中的免洗餐具3 ( MSE = 4.95 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，指數平滑為免洗餐具3為較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.1N = 2MSE = 52.07MSE = 94.23. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 151.11MSE = 50.92圖5-22 衛生紙1之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，迴歸分析中的衛生紙1 ( MSE = 50.92 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，迴歸分析為衛生紙1的較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0N = 2MSE = 33.75MSE = 98.803. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 82.98MSE = 35.80圖5-23 衛生紙2之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，指數平滑法中的衛生紙2 ( MSE = 33.75 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，指數平滑為衛生紙2較佳方法。1. 移動平均2. 指數平滑 = 0.3N = 2MSE = 21.93MSE = 29.253. 迴歸分析4. 時間數列MSE = 101.13MSE = 29.53圖5-24 衛生紙3之4種預測方法比較圖如上圖所示，我們可以很明顯地看出來，指數平滑法中的衛生紙3 ( MSE = 21.93 )，預測值與實際值趨勢較吻合，因此，指數平滑為衛生紙3較佳方法。5.2 各商品之MSE比較表年中需求高之商品MSE比較商品移動平均指數平滑迴歸分析時間數列最佳方法乳品 15652.852594.836239.29258.25時間數列乳品 22738.952694.086624.64200.17時間數列乳品 32470.781463.252595.84433.75時間數列表5-1年中需求高之商品MSE比較年後需求高之商品MSE比較商品移動平均指數平滑迴歸分析時間數列最佳方法咖啡 13186.451842.502156.34117.08時間數列咖啡 23199.251732.832156.5310.18時間數列咖啡 33125.751494.251885.901595.84指數平滑表5-2年後需求高之商品MSE比較水平需求商品MSE比較商品移動平均指數平滑迴歸分析時間數列最佳方法口香糖 178.98118.75115.5352.88時間數列口香糖 2147.7365.6492.4962.33時間數列口香糖 331.6815.4214.0525.77迴歸分析糖果 143.8323.7522.8227.38迴歸分析糖果 213.136.885.682.58時間數列糖果 341.9526.0530.044.99時間數列餅乾 130.6317.3120.3093.79指數平滑餅乾 226.5314.5713.5125.49迴歸分析餅乾 323.3319.5015.9164.05迴歸分析泡麵 19.187.1224.17197.88指數平滑泡麵 2550.70345.90263.4235.21時間數列泡麵 3452.15234.55199.09100.37時間數列免洗餐具 133.4319.7018.70222.45迴歸分析免洗餐具 211.756.717.7486.68指數平滑免洗餐具 37.654.9515.5240.30指數平滑衛生紙 194.2052.0750.92151.11迴歸分析衛生紙 298.8033.7535.8082.98指數平滑衛生紙 3表5-3水平需求商品MSE比較29. 2521.9329.53101.13指數平滑第六章計算結果比較1. 在本組的24種商品中，年中需求量高之商品(即為乳品) ，時間數列為最佳需求模式。2. 年後需求量高之商品(即為咖啡) ，時間數列為最佳需求模式。3. 水平需求商品(共18種)中，指數平滑法有6種商品最佳，迴歸分析有6種商品最佳，時間數列有6種商品最佳，而移動平均無最佳MSE商品。4. 總體而言，時間數列是本研究中最多商品需求預測準確的模式。第七章預期成果與困難7.1 預期成果： 1. 希望本研究可以降低無謂的資源浪費，及可以準確預測適合的需求量。2. 需求預測較準確時，企業能減少存貨成本，有效地將成本資源利用在需求量較大的季節、時段，或是回饋消費者。3. 顧客需求方面不會造成供需不穩的情況，能提升對顧客的服務水準，以增加顧客對廠商的滿意度和信賴度。7.2 困難：1. 本研究只探討一家零售商、一家批發商、一家配銷商及一家製造商之情形，然而在實務上有些產業的供應鏈型式，並不是一直線那麼單純。2. 在傳統啤酒遊戲中，需求量在遊戲第5個星期突然倍增，然後保持以往直到遊戲結束。在真實生活中，各供應鏈設施管理者不被告知，有如此巨大的需求改變，是不太可能的。 3. 在實務上，產業環境狀況詭譎多變，不論是一些突來的特殊狀況，或是市場競爭現況的改變等，都可能會造成銷售市場的變動，並進而影響到產品在市場需求量的起伏。由此可知，需求預測並不那麼單純，只有對企業內外情況有了充分廣泛的了解後，才能開始作預測。7.3 小結1. 針對文獻回顧中，選擇四種需求預測方法，去對我們所假設的情境去做評估，找到了我們假設情境的最佳需求預測方法。2. 無法利用真實的廠商去做實際的預測，只能運用Beer Game 所產生需求去求得最佳需求預測方法。3. 目前本組只針對上述4種需求預測方法，尚有其他多種的需求預測方法未加以評估。4. 本組未考慮到其他各種影響到預測需求的因素，只單純地運用過去資料預測需求，可再近一步深入探討。第八章參考文獻 David Simchi-Levi Philip Kaminsky Edith Simchi-Levi ，供應鏈之設計與管理，蘇雄義譯，美商麥格羅.希爾國際股份有限公司，民國90年2月。 David E. Arthur Schleifer Jr. ，資料分析、迴歸與預測，王秉鈞主編，林維君譯，弘智文化，民國89年。 潘曉葦，需求預測模式之建立，國立台灣科技大學，資訊管理系，碩士論文，民國89年。 DeLurgio博士，預測的原則與應用，許純君譯，台灣西書出版社，民國88年3月。 盧儒瓊，預測週期和預測方式對長鞭效應的影響，交通大學，工業工程與管理學系，碩士論文，民國90年。 唐志軒，供應鏈管理中長鞭效應之研究，國立台灣科技大學，工業管理系，碩士論文，民國88年。 潘曉葦，需求預測模式之建立，國立台灣科技大學，資訊管理系，碩士論文，民國88年。 方上鵬，自有品牌商品需求預測模