生产管理 张群课件电子教案4

第4章综合生产计划教学目的与要求通过本章学习使学生了解需求预测与营销计划、经营计划的关系，能力计划的重要作用，产生非均匀需求的原因及对策，非制造业综合计划的特点。掌握基本预测方法及预测精度评价，能力计划编制的方法与步骤，综合计划的编制程序及方法，综合生产计划与主生产计划的关系及各自的输入与输出，制定主生产计划的程序与方法。能够针对实际问题选择合适的预测技术并对预测结果进行分析，利用表上作业法编制综合计划，能够根据综合计划和主生产计划的约束条件编制主生产计划。教学内容4.1需求预测预测是对未来可能发生的情况预计与推测。需求预测是考虑市场各种影响因素，对未来的产品或服务需求进行估计与推测。一般需求预测的基本步骤为明确预测目的，搜集和审核资料，选择预测模型和方法进行预测，监控、分析预测误差，改进预测模型，提出预测结果。4.1.1需求预测方法需求预测方法大体上可分为两类：定性预测与定量预测。定性预测方法又称主观预测方法，是依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的销售历史资料和直观材料，考虑各种影响需求的因素，对未来需求发展趋势与变化做出性质和程度上的判断，然后在通过一定的形式综合各方面的意见与判断，预测未来需求。常用的定性预测方法有：德尔菲法、用户调查法、部门主管讨论法和销售人员集中法等。定量预测方法是利用统计资料和数学模型来进行预测。定量预测方法可分为因果关系模型和时间序列模型两类。4.1.2定性预测方法1．德尔菲法它以预先选定的专家作为征询意见的对象，预测小组以匿名的方式给各位专家发放调查问卷，函询征求专家的意见，然后将收集到的专家意见汇总整理，在参考反馈意见的基础上，预测小组重新设计出新的调查问卷，再对每个专家进行调查，专家可以根据多次反馈的信息做出判断。如此多次反复，专家的意见逐步趋于一致，即得出预测结果。德尔菲法预测的步骤如下：(1）设计调查问卷；(2）选择调查专家；(3）征询专家意见；(4）综合归纳分析结果，再反复进行调查；(5）提出预测结论。预测过程如图4－1所示。德尔菲法的特点：(1）匿名性。(2）反馈性。(3）统计性。德尔菲法应用的原则：(1）问题要集中。确定预测调查提纲选择调查对象询问调查意见确定预测调查提纲选择调查对象询问调查意见综合归纳结果分析研究调查结果提出预测结论是否集中得出结论是进一步综合问题否确定预测调查提纲选择调查对象询问调查意见综合归纳结果分析研究调查结果提出预测结论是否集中得出结论是进一步综合问题否2.用户调查法用户调查法是通过信函、电话或访问的方式对现实的或潜在的顾客购买意图进行调查，得到需求的预测结果。这种方法的优点是:(1）预测直接来源于顾客购买意图，较好地反映了市场需求情况；(2）可以获得丰富的信息，如顾客对产品优缺点的看法，这有利于企业改善产品，有利于开发新产品和有针对性地开展促销活动。这种方法的缺点是:(1）在调查中顾客有时不配合调查，影响调查结果的准确性；(2）顾客购买意图容易随着一些新的情况（如办展销会）出现而发生变化；(3）调查时需耗费较多的人力和时间。一般使用这种方法对新产品或缺乏销售记录的产品需求进行预测。3.部门主管讨论法部门主管讨论法是一些高层管理人员，如营销部门、生产运作部门、财务部门等管理人员，聚集在一起进行集体讨论，对产品需求作出预测。这种方法的优点是：（1）预测简单、经济易行；（2）不需要准备和统计历史资料；（3）汇集了各主管的丰富经验与聪明才智；（4）如果市场情况发生变化，可以立即进行修正。不足之处是：（1）个别人（权威）的观点可能左右其他人发表意见；(2)预测的责任分散，会导致管理者发表的意见过于草率。这种方法常用于制定长期规划以及开发新产品预测。4．销售人员集中法销售人员集中法是根据每个销售人员对需求预测的情况进行综合得出预测结果。4.1.3定量预测方法定量预测方法可分为因果关系模型和时间序列模型两类预测模型。因果预测模型是利用变量（可以包括时间）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。常用的因果关系预测模型是回归预测模型。回归预测方法包括线性回归方法，非线性回归方法、一元回归方法、多元回归方法等，其中用途最为广泛的一元线性回归和多元线性回归方法。本章只介绍一元线性回归预测法的应用。时间序列就是按一定的时间间隔，某种观测变量的历史数据按时间先后顺序排列起来的数列。如每天、每周或每月的销售量按时间的先后所构成的序列。时间序列模型预测方法就是通过对时间序列本身及其影响因素的分析找出变化规律，建立数学模型进行预测。它是以时间为独立变量，利用过去需求随时间变化的关系来估计未来的需求。它假定过去的数据和未来相关。一个时间序列往往是在多种不同因素综合作用下形成的，通常可以把作用于时间序列的各种因素分为四类，即长期变动因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。1)长期趋势。2)季节变动。3）循环变动。4)随机变动。本章介绍常用的移动平均、加权移动平均和指数平滑法，主要说明这些预测方法在需求预测中如何应用。1.一元线性回归法一元线性回归方法也叫最小二乘法，是用来处理两个变量之间具有线性关系的一种方法。这种方法的应用步骤(1）根据X,Y现有的实际数据和统计资料，把X,Y作为已知数，寻找合适的a,b回归系数(2）根据回归系数来确定回归方程。(3）利用己求出的回归方程得出一条趋势变动直线，并使此直线上的各点到实际资料的对应点距离最小。从而使这条直线最能代表实际数据的变动，作为预测的依据。设X,Y两变量满足趋势变动直线方程:Y=a+bX其中X为自变量，Y为因变量或预测量；a，b为回归系数，现有数据资料从原始数据组估计参数a，b来确定方程，在几何上等价于寻求拟合散步点的曲线。而这种拟合过程通常是遵照使拟合误差的平方和为最小的“最小二乘法”来进行。设有自变量x、因变量y的n组原始数据，其回归方程式为；设用回归方程计算出的因变量y的预测值与实际值的误差为，则根据最小二乘法原理，需求出满足使总方差为最小的a，b值。令将代入上式后根据微分学中求极值的方法，分别求二元函数对a、b的偏导数并令其为零，从而解出要求的a、b估计值如下：式4－1式4－2例4－1某快餐店在北京有10家连锁店，10家连锁店的销售额和利润如表4－1所示。试用回归的方法预测当销售额达到120万元时的利润。表4－1销售额（万元）利润（万元）89110929896100105110756081099810111185解：用变量Y表示利润，X表示销售额，现将数据描点，判断是否可应用线性回归模型预测，然后可用式4－1、4－2计算a、b值。由于手工描点不准确，公式计算繁琐，可直接Excel或其他统计软件求解，如SPSS软件。散点图如图4－2所示，从散点图可以看出其趋势可用一元回归预测模型描述。一元回归预测模型中a,b的计算，由式4－1，4－2计算为a=－2.3,b=0.12,预测模型为：Y=-2.3+0.12X，则销售收入120万时的利润＝12.1万元图4－2销售收入与利润之间关系而自变量与因变量之间式4－3这种因果关系存在的程度可用相关系数（r）来检验，公式为式4－3相关系数说明了因变量中总体误差在多大程度上被自变量或趋势线解释。上例中r＝0.92，说明10家店的销售收入与利润强正相关。一元线性回归适用于自变量与因变量两个变量之间存在着线性关系，需求的短期、中期预测。2移动平均法移动平均法是在对时间序列数据进行分段的基础上，按数据点的顺序逐步推移计算其平均数，并据此做出预测。适用于短期预测，时间序列没有季节变动的反复预测。（1）移动平均法对时间序列的原始数据进行移动平均数运算获得的移动平均数列称为一次移动平均数。现有时间序列，其一次移动平均数计算公式为或式中——第t时期的时间序列值——第t时期的时序数据的一次移动平均数N——每一时段的时序数据数目。例4－2某公司某种产品销售量的历史数据如表4－2，试利用一次移动平均数法预测第11期的销售量（4周为移动周期）。解：由公式可计算第11期销售量预测值为432.5台。各时期的移动平均数见表4－2。表4－2某产品销售量时期销售量（台）移动平均值1234567891011400410400430420440410440430450410415422．5425427．5430432．5从例题我们看到移动平均后的数据变动幅度减小，也就是移动平均平滑了数据的变动，使长期趋势更加明显。所以这种方法也比较适合用于长期趋势的预测。移动平均预测法的优点是便于计算，易于理解。缺点是移动平均时没有考虑不同时期对近期预测的影响程度不同。（2）加权移动平均数法在求移动平均数时，为表示对不同时期数据的重视程度，常对各期时序数据给以不同的权数。一般赋予近期数据较大的权数，较远的数据权数较小。这就是加权移动平均数法。其公式是：一次加权移动平均数为加权系数满足下式3指数平滑法指数平滑法是对移动平均数法的改进，它克服了移动平均值的两个缺点，一是数据储存量大；二是对最后N各数据加同等权重，而对第（t－N）时间间隔以前的全部数据都不加权，即权重为零。指数平滑法也是一种对历史数据加权的方法，但是它对最近期的历史数据给予较大的权重，对较远期的数据给予递减的权重。从原理上看，它类似移动平均数法，也是平滑历史数据，以消除随机性。然而进行这种平滑的数学程序与移动平均数法有所不同。一次指数平滑法计算公式为式中——第t期的一次指数平滑数值——加权系数——第t时期的数据与一次移动平均数法相同，一次指数平滑法仅适用于水平波动模式的数据的预测。适用于短期预测，具有或不具有季节变动的反复预测。4.1.4预测误差及监控预测误差是指在给定的时间间隔内实际值与预测值之间的差异，反映预测精度。预测误差一方面影响决策者对预测方法的选择，另一方面可以用来评价预测的成功与否。测量预测误差有平均误差和平均绝对误差。平均误差公式为式4－4式4－4式4－5ei为预测值与观测值之差。如果预测误差有正有负，由于正负误差抵消，很可能ME值为零。为了避免这个缺陷，可以将各预测值的误差的绝对值加起来计算平均绝对误差，公式为式4－5平均相对误差和平均相对误差绝对值式4－6平均相对误差的公式为式4－6由于相对误差也存在正负抵消问题，也可以计算平均相对误差绝对值。预测误差的方差和标准差式4－8式4－7预测误差的方差公式为式4－8式4－7预测误差方差将每个预测值的误差以其误差的倍数放大，所以单个较大误差的预测值就能使MSE增加很多，而误差小的使预测误差方差增加也少，这正达到预测误差衡量的目的。对MSE开平方即为标准差，如预测可以通过设定上下限监控预测误差。也就是在这个上下界限的边界，如果不改变模型参数，模型运行特性就会恶化。监控预测模型常用跟踪信号4.1.5预测方法选择选择预测方法时应该考虑成本、精确度、数据的可获性、时间跨度、产品和服务的性质、脉冲响应和抗干扰能力。一般精确度高，成本也高。因为高精确度的方法要使用更多数据，模型设计更昂贵，但它能取得精度较高即与实际需求偏离较小的预测值。数据可获得性和相关性也是选择预测方法的主要因素。对于预测的时间跨度不同，选择不同预测方法会影响其预测精度。4.2生产能力与能力计划4.2.1生产能力概念与种类企业生产能力从广义上讲，是指设备能力、人员能力和管理能力的总和。设备能力是指设备和生产面积的数量、水平、生产率与使用时间等因素的组合；人员能力是指人员数量、技术水平、出勤率与有效工作时间等因素的组合；管理能力包括管理机构及其运行效率，管理人员的素质、经验、水平、工作态度与运用先进管理理论、方法等诸因素的组合。通常在实际核算生产能力时，假定人员能力与管理能力与设备能力相适应，生产能力可定义为企业在一定的生产组织技术条件下，在一定时期内（年或月），直接参与生产过程中的生产性固定资产（机器设备、厂房和其他生产性建筑物）所能生产的一定种类和一定质量产品的最高数量，或者所能加工处理一定原材料的最大数量。对生产能力概念理解：（1）企业生产能力按企业的全部生产性固定资产来计算，即直接参加生产的固定资产计算。（2）企业生产能力反映一定时期的实物量。（3）生产能力和一定的技术组织条件相联系。（4）生产能力应是企业各环节、各种生产设备的综合能力。生产能力根据用途分为三种：（1）设计能力。(2)查定生产能力。(3)计划能力。4.2.2影响生产能力的因素从广义的生产能力角度，影响生产能力的因素包括产品与服务因素、设施因素、工艺因素、人力因素、运行因素以及生产系统的外部因素（如供应链）。组织的生产能力是生产与运作过程中许多因素综合作用的结果，而且这些因素不断变化，使生产能力也具有动态性。4.2.3生产能力核算在核算计划期生产能力时，通常以生产设施为核算基础，假定其他影响因素与设施最大效用发挥相适应。生产设施包括生产设备和作业场地。设备数量和作业场地大小、生产效率、生产有效时间是生产能力核算的主要因素。生产效率可用单位台时和单位平方米小时的产量定额，即单台设备或单位平方米在单位时间内的产量定额，也可用单位产品的台时定额或单位作业的平方米小时定额，即单台设备或单位平方米生产单位产品或作业的时间定额。学习效应会对其产生影响（见有关学习曲线章节内容）。设备与作业场地的工作时间，分为制度工作时间和有效工作时间。计划期制度工作时间的计算公式如下：F制＝（D日历－D节日）f式中：F制──计划期制度工作时间，单位为小时；D日历──计划期日历日数，单位为天；D节日──计划期节假日数，单位为天；f──日制度工作小时数，单位为小时。有效工作时间是在制度工作时间中扣除设备修理停歇时间后的工作时间。F＝F制（1－β）式中：F──有效工作时间，单位为小时；β──设备修理停工率。设备修理停工率，按修理计划或重要设备修理的经验统计数确定。计算生产面积的生产能力时，一般采用制度工作时间，因为它不存在检修问题。当设备生产一种产品时，单台设备生产能力为式中：M──设备的生产能力，单位为件或台；F──单台设备计划期（年）有效工作时间，单位为小时；t──单位产品的台时定额，单位为（时／件或时/台）设备组生产能力为式中：S──设备组的设备数，单位为台。对于生产多种产品的设备或设备组，生产能力采用代表产品法或假定产品法。（1）代表产品法。以代表产品为标准来核定生产能力。代表产品一般是产量大，占用工时较多或结构、工艺上具有代表性的产品。具体步骤是：第一步，计算以代表产品表示的设备组生产能力M代。式中t代为代表产品的台时定额。第二步，将各种产品计划产量换算成以代表产品表示的总产量Q总。式中：Q总──以代表产品表示的计划总产量，单位为台或件；Qi──第i种产品的计划产量，单位同上；Ki──第i种产品的台时定额与代表产品的台时定额之比。第三步，计算具体产品的生产能力。Mi＝M代×Qi/Q总式中：Mi──第i种产品的生产能力，单位为台或件。例4－3某企业生产A、B、C三种产品，各产品在机加车间车床组的计划台定时定额分别为20、25、15台时，铣床组共有铣床25台，两班制生产，每班工作8小时，设备停修率为5％。如以A为代表产品，计划产量如表4－3所示，请核算一下该铣床组的生产能力并与计划相比较，作出评价。表4－3各产品计划产量产品名称计划产量单位产品铣床台时定额（台时）ABC200010001200202515首先，计算以代表产品A表示的铣床组生产能力为第二步，计算代表产品表示的总产量Q总。第三步，计算具体产品的生产能力。M1＝M代×Q1/Q总=3815.2×2000/4150=1838（台）M2＝3815.2×1000/4150=919（台）M3＝3815.2×1200/4150=1103（台）A、B、C三种产品计划任务分别为2000、1000和1200，该设备组生产这三种产品的能力不足。（2）假定产品法。当产品结构不相似时，以假定产品为单位计算设备组的生产能力。步骤如下：第一步，计算假定产品的台时定额t假。第二步，计算以假定产品表示的能力。第三步，计算具体产品的生产能力。Mi＝M假×Qi/∑Q仍以上述例子说明，假设三种产品结构不相似，以假定产品为单位计算铣床组生产能力。首先，计算假定产品的台时定额。其次，计算以假定产品表示的设备组生产能力。最后，计算各种计划产品生产能力。Mi＝M假×Qi/∑Q＝3861.53×2000/4200＝1838(台)M2＝3861.53×1000/4200＝919（台）M3＝3861.53×1200/4200＝1103（台）车间（企业）生产能力的确定，是按设备组（车间）的生产能力综合平衡后确定的，在设备组（车间）之间存在不平衡时，可采取不同的考虑角度进行生产能力平衡。如为了保证主要设备组（车间）的充分利用，可以主要设备组（车间）的生产能力为依据进行生产能力平衡，确定车间（车间）生产能力。也可以以关键设备组（车间）或能力最小设备组（车间）的生产能力作为平衡依据。在平衡中，对于生产能力的薄弱环节应采取措施，使其与所平衡的设备组（车间）生产能力达到平衡。4.2.4生产能力计划在制定生产能力计划时，必须综合考虑多方面因素的影响，主要包括生产经济规模、扩大生产能力的时机与规模、学习效应的影响等。如考虑经济规模影响，组织在生产运作过程中，单位产品成本的高低同其生产设施规模有直接关系。在一定条件下，生产规模越大，固定资产和初始投资费用可被更多产品分摊，产出的产品单位成本也越低。但这种降低并不是无限度的，当规模达到一定程度，会使生产系统变得复杂，间接成本会大幅度增加。生产能力计划制定的步骤为：（1）根据需求预测的结果，计算未来能力需求情况。计划期所需设备台(人)时＝∑计划期所生产的产品或提供的服务数量×单位产品或服务的台（人）时定额＋产品或服务的生产准备时间（2）核算现有生产能力与预测能力需求之间的差距。（3）制定生产能力计划方案。（4）计划方案的评价。生产能力计划的制定所依据的计划期长短不同，有长期能力计划、中期能力计划和短期能力计划。4.3综合生产计划4.3.1生产计划体系企业计划过程是企业各项职能相互协调的过程。在制造企业，企业计划中执行生产运作功能的计划称之为生产计划，在服务企业则称为运作计划。企业生产计划体系是一个包括预测职能、需求管理、作业计划、物料计划和能力计划等相关计划职能，并以生产控制信息的迅速反馈连接构成的复杂系统。这个复杂系统高效运转的关键是提高每个职能计划工作的质量和效率，并不断改善信息的交流。市场的不确定性和变异性是生产计划系统运作的主要障碍，这就对整个生产计划系统应变能力和柔性提出了更高的要求。在生产计划体系中，生产战略规划、综合生产计划、主生产计划、物料需求计划和生产作业计划构成不同层次的计划。4.3.2综合计划编制程序综合生产计划是按产品或服务类确定的中期计划，是根据市场需求和生产能力约束，确定生产率、劳动力水平和库存水平的最佳组合。其目标主要为成本最小化或利润最大化，或者最大限度满足顾客需求等。制定综合计划程序为（1）确定计划期内的市场需求。（2）在预期生产能力约束下，考虑生产系统其他约束，拟订初步计划方案。（3）比较不同计划方案的成本，选择一个成本最低的计划方案。综合生产计划每个一段时间就要更新一次，通常按月更新。主要考虑市场需求与生产能力的变化。所以综合生产计划通常采用滚动计划方法编制。滚动式生产计划滚动式计划的编制方法就是：（1）整个计划期被分为几个时间段，其中第一个时间段为执行计划，后几个时间段的计划为预计计划。（2）执行计划较具体，要求按计划实施。预计计划比较粗略。（3）经过一个时间段，根据执行计划的实施情况以及企业内、外条件的变化，对原来的预计计划作出调整与修改，原预计计划中的第一个时间段的计划就变成了执行计划。滚动式生产计划4.3.3制定综合生产计划的方法综合生产计划制定的方法有经验法、试算法、线性规划法和计算机仿真等方法。1.试算法。试算法是通过比较不同计划方案成本来获得最佳计划方案。以实例来说明试算法的应用。2.线性规划模型法。线性规划模型法是以成本最小化或利润最大化为目标，在资源的有限情况下，进行资源分配，以获得最佳的资源分配方案。一般线性规划模型由四部分组成：变量、目标函数、约束条件、变量非负限制。举例说明模型的建立。建立模型之后，可手工计算求得最优解，对于复杂的模型，也可借助计算机求得最优解。线性规划模型法适于生产多品种类型企业，解决具有多种约束条件的生产计划问题。3.运输表法对于约束条件较少的生产计划问题，可采用运输表求得最优解。运输表法实际上是线性规划的一种特殊形式，它处理的问题相对比较简单、直观，操作起来简便易行，在实践中得到广泛应用。综合生产计划的目标是使总成本最小。成本包括正常成本、加班成本、外协成本、库存成本和拖期成本。运输表法的基本假设是：每一个计划期内正常生产能力、加班生产能力以及外协量均有一定限制；每一个计划期的预测需求量是已知的；全部成本都与产量呈线性关系。举例说明。运输表法的具体步骤如下：（1）将有关生产能力、需求以及成本的数据填入运输表中；（2）在线性规划中要求供给与需求相等，为满足这条件，可列出“未用生产能力”一列，如果未用生产能力没有额外的成本，各单元成本为零；（3）在第1列（即第1单位计划期）寻找成本最低的单元，尽可能将生产任务分配到该单元，但不得超出单元所在行的生产能力和该所在列的需求；（4）如果该列仍然有需求尚未满足，重复步骤3，直至需求全部满足；（5）在其后的各单位计划期重复步骤3、4，注意在完成一列后再继续下一列（不要几列同时考虑）。（6）使用原则：一行内各单元记入量的总和应等于该行的总生产能力，而一列内各单元记入的总和应等于该列的需求。遵循这条原则才能保证未超过生产能力，并且全部需求得以满足。检查最后作出的方案是否可行的原则是：未使用的能力不能为负数，每一行的生产任务总额（包括未使用的能力）应等于该行的总生产能力，每一列的生产任务总额等于该列的需求。4.3.4服务业综合计划的特点服务业的综合计划需要考虑目标顾客的需求、设施的生产能力以及劳动力的生产能力。与制造业相比，服务业综合计划有一些自身特点：1．计划中服务能力与需求相匹配很重要。2．服务需求难以预测。3．服务能力难以测量。4.4主生产计划制定4.4.1从综合生产计划到主生产计划综合生产计划是按产品大类，在考虑生产能力规划情况下，编制的进度安排。在实际执行中，还需落实到具体的最终产品，需要对综合计划进行分解，分解为主生产计划（MasterProductionSchedule，MPS）。主生产计划是要确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内的生产数量，是综合生产计划的分解和细化。它展示了个别产品而不是整个产品组的计划产出以及生产时间安排。主