第3章-需求预测.ppt

第三章 需求预测DemandForecasting 本章主要内容 3 1预测3 2定性预测方法3 3定量预测方法3 4预测误差及监控 运作模型 需求预测的重要性 CustomerRequirements SupplierRequirements DemandInformation 生产 运作管理的计划与控制系统生产 运作管理的主要工作之一 就是要把来自市场 用户 的需求 转换成企业组织制造资源的最优 最起码应是满意 的生产计划 因此 市场的需求是最优利用企业制造资源的前提之一 是企业任何运作的 驱动源 为此 我们可先了解生产计划与控制系统的构成情况 看其与需求管理的关系 生产运作管理的计划与控制系统构成 Inventorystatusdata BillofMaterial 能力需求计划 资源计划ResourcePlanning 生产计划ProductionPlanning 需求管理DemandManagement 主生产计划MasterProductionScheduling 详细物料需求计划DetailedMaterialsRequirementplanning 时间分段的物料需求计划Time phasedrequirementPlanning 物料与能力计划MaterialandCapacityPlanning 供应商系统VenderSystems 车间生产系统Shop floorsystems 需求市场 采购市场 3 1 1预测及其作用3 1 2预测分类3 1 3预测的步骤3 1 4预测中应注意的几个问题 3 1预测 3 1 1预测及其作用 预测是对未来可能发生的情况的预计与推测 作用 凡事预则立 不预则废 预测为人们提供了即将发生的情况的信息 增加了成功的机会 但预测不是一门精确的科学 它是科学与艺术的结合 预测离不开科学测定的数据 也离不开人们的经验和判断 不能因为预测的失误而否定预测 预测的基本假设 过去的发展状态要持续到将来对总量的预测要比对个体的预测精确如每天从武汉到北京旅客数量的预测 比预计某个人将到何处出差要准确预测精度随预测的时间范围增加而降低 预测与计划的区别 预测是对未来事件的陈述 计划是对未来事件的部署 预测要说明的问题是将会怎样 即在一定条件下 估计将要发生什么变化 采取或不采取哪些措施和行动 而计划要说明的问题是要使将来成为怎样 即应当采取什么措施和行动来改变现存的条件 并对未来做出安排与部署 以达到预期的目的 3 1 1预测及其作用 续 预测的作用帮助管理者设计生产运作系统生产什么产品 提供何种服务在何处建立生产 服务设施采用什么样的流程供应链如何组织帮助管理者对系统的使用进行计划今年生产什么 生产多少如何利用现有设施提供满意服务 3 1 2预测分类 按性质分科学预测科学预测是对科学发展情况的预计与推测 如门捷列夫预计有3个当时未发现的元素 亚铝 亚硼和亚硅 后来 发现了 是镓 钪和锗 技术预测技术预测是对技术进步情况的预计与推测 经济预测政府部门以及其它一些社会组织经常就未来的经济状况发表经济预测报告 3 1 2预测分类 续 需求预测需求预测为企业给出了产品在未来的一段时间里的需求期望水平 为企业的计划和控制决策提供了依据 社会预测社会预测是对社会未来的发展状况的预计和推测 比如人口预测 人们生活方式变化预测 环境状况预测等 需求预测与企业生产经营活动关系最密切 需求预测的影响因素有哪些 产品生命周期顾客偏好竞争者的行为广告设计质量商业周期 3 1 2预测分类 续 按时间分长期预测 Long rangeForecast 对5年或5年以上的需求前景的预测 它是企业长期发展规划的依据 中期预测 Intermediate rangeForecast 中期预测是指对一个季度以上两年以下的需求前景的预测 它是制订年度生产计划 季度生产计划的依据 短期预测 Short rangeForecast 短期预测是对一个季度以下的需求前景的预测 它是调整生产能力 采购 安排生产作业计划等具体生产经营活动的依据 3 1 2预测分类 续 按主客观因素所起的作用分定性预测方法主观判断 不需要数学公式预测依据 各种主观意见定量预测方法利用统计资料和数学模型进行预测主观判断仍然重要 预测方法 定性预测方法 定量预测方法 Delphi法 用户期望调查法 部门主管讨论法 销售人员意见汇集法 因果模型 时间序列模型 移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法 乘法模型 加法模型 时间序列平滑模型 时间序列分解模型 3 1 3预测的步骤 1确定预测的目的 2确定预测的时间范围 3选择预测的方法 4收集和分析数据 5准备预测 6对预测进行监控 预测 3 1 4预测中应注意的几个问题 判断在预测中的作用 选择预测方法 辨别信息 取舍预测结果预测精度与成本预测的时间范围和更新频率稳定性与响应性 预测方法的两个基本要求稳定性 抗拒随机干扰 反映稳定需求的能力 适用于受随机因素影响大的预测问题响应性 迅速反映需求变化的能力 适用于受随机因素影响小的预测问题 3 2定性预测方法 Delphi法 专家调查法 用户期望调查法部门主管意见销售人员意见汇集法 1 德尔菲法 Delphi 德尔菲法是美国兰德公司研究设计的 20世纪50年代开始盛行于西方国家 德尔菲法的实质是利用专家的知识 经验 智慧等无法量化的带有很大模糊性的信息 通过 背靠背 的方式进行信息的交换 逐步取得较为一致的意见 达到预测的目的 德尔菲是古希腊的地名 相传希腊神在此降伏妖龙 后人用德尔菲比喻神的高超预见能力 后来的不少预言家 都曾先后在此发表演说 提出种种预言 从此德尔菲就成为专家提出语言的名词 Delphi法 第一轮 把调查表发给各个专家 要求他们对调查表中提出的问题一一做出回答 在规定时间内专家意见收回 第二轮 把第一轮收到的意见进行综合整理 反馈 给每个专家 要求他们澄清自己的观点 提出更加明确的意见 要求专家回答 第三轮 把第二轮收到的意见进行整理 再反馈 给每个专家 德尔菲预测示意图 这种反复征询意见的轮数 在我国一般是三轮到四轮 外国一般用四轮至五轮 每一轮都把上轮的回答用统计方法进行综合整理 计算出所有回答的平均数和离差 在下一轮中告诉各个专家 平均数一般用中位数 离差一般用全距或四分位数间距 上四分位数的项数下四分位数的项数该方法是避免 群体压力 现象的特点 也是定性 专家评价的好方法 2 业务主管人员评判预测法 业务主管人员评判预测法就是集合企业内供销 生产 财务与市场研究等部门的业务主管人员 在假定的市场环境和既定的销售策略下对一定时期内的销售期望值的预测 业务主管人员评判预测法的预测过程与销售人员意见综合法相同 业务主管人员评判预测法的主观性较显著 需要进行不断的调整 以提高预测的准确性 业务主管人员评判预测法适用于统计资料缺乏或者不完全的短期与中期市场预测 实例分析 3 销售人员意见综合法 销售人员意见综合法是集合销售人员的预测方案 加以归纳 分析 判断 确定企业的预测方案的一种预测方法 销售人员意见综合法首先由企业领导根据经营的需要 向全部销售人员介绍预测的市场形势 提供有关资料确定预测期限 然后销售人员根据企业要求提出各自的预测方案 最后进行综合分析判断 确定企业的销售预测值 销售人员意见综合法对短期市场预测效果较好 实例分析 3 3定量预测方法 时间序列模型 把预测指标 如销售量等指标的实际历史数据按时间顺序排列 应用数学方法进行分析 找出其中的变化趋势和规律性的一种定量预测方法 时间序列平滑模型时间序列分解模型因果关系模型利用变量之间的相关关系 通过一种变量的变化来预测另一种变量的未来变化 3 3定量预测方法 续 时间序列预测 TimeSeriesForecasts 趋势成分 数据长期变化趋势季节成分 在一年内按通常的频率围绕趋势作上下有规则的波动周期成分 在较长时间里围绕趋势作有规则波动 经济周期 随机波动 Randomvariations 随机因素引起无规则的波动 趋势成分 季节成分 周期成分 随机波动成分 3 3定量预测方法 续 移动平均法简单移动平均 Simplemovingaverage SMA 加权移动平均 Weightedmovingaverage WMA 指数平滑法 Exponentialsmoothing 简单平均法 一 原理 随机因素对数据的影响 通过对数据的平均或平滑消除后 呈现出事物的本质规律 算术平均加权平均几何平均 1 算术平均 注 当各期增长量基本相同时 也可借用 若线性 增长率呈现水平变动规律 2 加权平均 依据 不同时期的历史数据对未来的影响是不同的 特点 此法对上述事实有一个合理的处理 为权数 一般取自然数为多 且满足以下条件 适用范围 水平型数据模式 算术平均法 举例计算 加权平均法 表 6 2 加权移动平均预测 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 5 20 1 21 1 5 23 3 21 83 23 17 24 33 25 83 26 17 25 67 25 67 26 83 27 17 近期数据的权重越大 则预测的稳定性就越差 响应性就越好 近期数据数据的权重越小 则预测的稳定性就越好 响应性就越差 权重和n的选择具有经验性 3 几何平均 1 概念 几何平均数是一个统计的概念 某一变量的几何平均值定义为 2 特点 上式能很好地消除随机波动因素的影响 从而反映总体发展水平 常用于描述经济发展平均速度 计算平均发展速度 即几何平均值 预测 计算历年数据的环比速度 移动平均法 原理 通过对历史数据的移动平均 消除随机因素影响 建立模型 进而预测 1 一次移动平均法 预测公式的涵义 下期预测值等于本期的一次移动平均值 2 一次移动平均值的计算公式 n为跨跃期数 当n较大 数据较多时 计算麻烦 可采用下式估算 3 适用范围 短期水平型数据模式 若需预测8月份 只能到7月底 若此时已知 63 万元 月份123456销售额 万元 584954525855 要求 预测7月份 n 5 的销售额 5 n的选择 上例中 若n取3 不同的n 如取3 5 预测结果不同 面临如何选择n的问题 表 6 1 简单移动平均法预测 月份 实际销量 百台 n 3 n 4 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 2 6 00 25 67 26 33 27 00 21 75 23 33 24 75 25 50 25 75 26 00 26 25 26 50 计算移动平均预测值 F4 720 678 650 3 682 67 F7 920 859 785 720 678 650 6 768 67 描点绘图 可以比较当n 3 n 6时对预测结果的影响 对于简单滑动平均预测方法 关键是选择移动时间区间的大小 即n的大小 n的大小的选择与预测者要求的适应性有关 如果管理者追求稳定性n的值应该选择大一些 如果管理着的目标是体现响应性 则应选择小一点的n 2 二次移动平均法 引言 一次移动平均法在对斜破型数据模式的预测中存在着局限性 1 预测思路 2 适用范围 具有线性变动的近期或短期预测目标 3 预测步骤 1 计算 2 计算平滑系数 3 建立预测模型 应用举例 3 预测 计算模型的理论值 2 计算 但不如上式预测结果准确 也可 指数平滑法 1959年由美国学者布朗在 库存管理的统计预测 一书中提出了指数平滑法 引言 移动平均法存在着以下不足 丢失历史数据 对历史数据平等对待 一次指数平滑法二次指数平滑法 一 一次指数平滑法 2 一次指数平滑值的计算公式 1 预测模型 一 模型及适用范围 3 预测模型的含义 含义 下期预测值是本期实际值与本期预测值的加权平均 4 一次指数平滑法的适用范围 水平型 短期数据模式 二 一次指数平滑法的特点 1 具有自动调整预测误差的功能 2 预测值包含所有历史数据 信息量大 无穷项之和公式 而移动平均法 其加权按 3 指数平滑系数按等比数列递减 加权为数据很多时 三 加权系数和初始值的确定 在上述预测模型的分解式中可以看到 要进行预测除了已知若干期历史数据外 还必须确定加权因子和初始值 只有这样才能估算出 加权因子的确定 两种方法 误差比较分析法 当数据为水平模式时 0 01 0 3 此时稳定性好一些 当数据为趋势模式时 0 6 0 9 此时跟随效果好一些 也可将上述两种方法组合运用 当大些 越近的历史数据对后期预测的作用越大 响应性越好 当数据为混合型模式时 0 3 0 6 初始值的确定 则可以计算其算术水平均数或指数平均数作为 若不可能 则按以下方法估算 可以按以下两种方式估算 当n 50时 由于初始预测值的影响不再很小 所以需另行估计较 简单的方法是最前面几期的观察值取平均值 当数据n 50时 由于初始预测值 对预测结果影响很小 其系数为 可直接用第一期的观测值为初始值即 若在平滑开始时 预测者有过去的数据或其中的一部分 应用举例 某商场的塑料制品的月度销售资料如表所示 预测第8期的销售额 步骤 选择初始值和加权系数 计算各期的平滑指数值 若只须预测第8期 则前面几项的预测值可以不计算 由于一次指数平滑值多用于具有不规则因素影响的水平型数据模式 故应用范围很有限 人们多用二次指数平滑法预测非水平型数据模式 如线性趋势等 二 二次指数平滑法 一 预测思路 二次指数平滑法是在一次指数平滑法的基础上 对一次指数平滑法再作一次指数平滑后 求得平滑数 建立预测模型 再进行预测 二 应用范围 短期 线性数据模式效果较好 三 预测步骤 2 计算一次 二次指数平滑值 1 确定初始值和加权因子 4 预测 T 指从t时期到预测期的期数 通常取T 1 第t T期的预测估计值 应用实例 以二次移动平均法实例数据 运用二次指数平滑法进行预测 确定初始值和加权因子 0 8 经验法 误差比较法略 解题步骤 例 96年 t 1时 其它同理 这两组数据可采用表上作业法计算 简便 直观 计算平滑系数 4 建立预测模型 并预测 试比较 三 一次指数平滑法 Singleexponentialsmoothing Ft Ft 1 At 1 Ft 1 At 1 1 Ft 1Ft新的预测值 Ft 1前期预测值 At 1前期的实际需求 平滑系数 月销售额一次指数平滑预测表单位 千元 F2 A1 1 F1 0 4 10 00 1 0 4 11 00 10 60 19 74 16 81 与上面的问题的类似 预测的关键是选择 的大小 如管理者追求稳定性 的值应该选择小一些 如果管理者的目标是体现响应性 则应选择大一点的 四 二次指数平滑法 三 预测步骤 2 计算一次 二次指数平滑值 1 确定初始值和加权因子 4 预测 T 指从t时期到预测期的期数 通常取T 1 第t T期的预测估计值 应用实例 浙江省精品课程 以二次移动平均法实例数据 运用二次指数平滑法进行预测 确定初始值和加权因子 0 8 经验法 误差比较法略 解题步骤 例 96年 t 1时 其它同理 这两组数据可采用表上作业法计算 简便 直观 浙江省精品课程 计算平滑系数 4 建立预测模型 并预测 试比较 四 时间分解预测模型 解决季节性预测问题 Seasonalvariations 常用季节性预测模型加法模型 AdditiveModel TF T S C I乘法模型 Multiplicativemodel TF T S C I用得最多的是基于乘法模型的预测方法 时间序列分解模型计算示例 有一个公司记录了1997和1998两年的销售数据 见下表 请根据这些数据预测1999年的销售情况 Step1 求出趋势值的直线方程 用最小二乘法 求出 Tt 170 55 t Step2 计算季节因子 Step3 计算1999年的预测值1999年1季度 170 55 9 1 25 8312季度 170 55 10 0 78 5