需求預測PPT課件教材講義

1、第二章 需求預測一、預測的概念二、預測方法三、預測的監(jiān)控Demand Forecasting預測的概念預測是對未來可能發(fā)生的事情的估計與推測。一般有經(jīng)濟預測、技術(shù)預測、需求預測。本課程主要討論需求預測。預測的概念需求預測的意義預測是為下一步計劃做準備預測是制定營銷、生產(chǎn) 和庫存、采購、人力資源等計劃的基礎(chǔ)。預測對生產(chǎn)運作產(chǎn)生影響，所以，它是生產(chǎn)運作管理的一個組成部分。預測的概念預測的主要步驟確定預測目標；確定影響產(chǎn)品需求的因素及其重要性；收集資料；選擇預測方法與模型；計算、預測；對預測結(jié)果進行綜合分析，得出結(jié)論；將預測結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)計劃工作中；根據(jù)實際情況，對預測結(jié)果進行監(jiān)控。預測的概念預測的

2、穩(wěn)定性與響應(yīng)性穩(wěn)定性：反應(yīng)穩(wěn)定需求的能力響應(yīng)性：反映需求變化的能力預測方法預測方法 需要說明的是，為使預測更符合實際，經(jīng)驗、判斷和數(shù)學模型都起一定的作用，但沒有哪一種方法一直都能奏效。預測方法1、定量預測方法用數(shù)學模型表示需求與各種變量之間的關(guān)系。前提：變量與需求的關(guān)系今后仍然保持不變。常用的有：時間序列：用過去的需求和時間的關(guān)系來預測未來的需求。因果模型：用過去的資料揭示變量和需求的關(guān)系，進而預測未來的需求。預測方法2、時間序列模型時間序列（Time Series）：按一定的時間間隔和事件發(fā)生的先后順序?qū)⑺占臄?shù)據(jù)排列起來所得到的序列。預測方法預測方法時間序列的構(gòu)成：趨勢成分： 隨時間的推

3、移而表現(xiàn)出的一種傾向（上升、下降、平穩(wěn)）。季節(jié)成分： 特定周期時間里有規(guī)則的波動。如：每天有二次交通高峰；每周周末，影院的客流量較大；某些產(chǎn)品的季節(jié)性需求變化等。周期成分： 較長時間里（一般為數(shù)十年）有規(guī)則的波動。隨機成分： 沒有規(guī)則的上下波動。預測方法預測方法時間序列模型：時間序列平滑模型：通過多個數(shù)據(jù)的平均來消除和減少隨機成分(干擾)。常用的有簡單移動平均、加權(quán)移動平均、一次指數(shù)平滑。時間序列分解模型：預測方法1）簡單移動平均(Simple Moving Average)SMAt+1= (Xt + Xt-1 + Xt-N+1 )/N 預測值=(前N次實測值的平均值)預測方法預測方法結(jié)果：N

4、越大、預測值越平滑，對干擾的靈敏性越低，預測值的響應(yīng)性也就越小。預測方法2）加權(quán)移動平均(Weighted Moving Average)WMAt+1= (t Xt + t-1 Xt-1+ t-N+1 Xt-N+1 )/N預測值=(前N次實測值的加權(quán)平均值)t、 t-1、 、 t-N+1稱為加權(quán)因子，且（t + t-1 + + t-N+1）/ N = 1預測方法預測方法結(jié)果：預測值的響應(yīng)性較好，其結(jié)果與和N的取值有關(guān)。預測方法3）一次指數(shù)平滑(Single Exponential Smoothing)SAt = SAt-1 + (Xt-1 - SAt-1) 或者， SAt = Xt-1 + (

5、1-) SAt-1預測值=(上次實測值)+(1-)上次預測值稱為平滑常數(shù)，（0 1）預測方法預測方法預測方法結(jié)果：一次指數(shù)平滑預測值依賴于平滑常數(shù)的選擇，一般來言，越大，預測值的響應(yīng)性越大，選得小些，則穩(wěn)定性較大。預測方法4）時間序列分解模型(Time Series Decomposition)對各成分進行單獨預測，再按一定的組合規(guī)則綜合處理，得出最終的預測結(jié)果。乘法模型 TF= TSCI加法模型 TF= T+S+C+I預測方法主要討論線性季節(jié)模型線性變化趨勢與季節(jié)性變化趨勢共同作用的結(jié)果。預測值=趨勢預測值季節(jié)系數(shù)預測方法原始數(shù)據(jù)：預測方法求趨勢直線方程：y = a + b ty為趨勢預測值

6、，t為季節(jié)序號，a、b為常數(shù)?？捎米鲌D法或最小二乘法求出a、b。預測方法y = 10000 + 167 t預測方法計算季節(jié)系數(shù)：各周期內(nèi)相應(yīng)實際值與趨勢值的比值的平均值。SI(夏)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15SI(秋)=1.00SI(冬)=0.85SI(春)=1.00預測方法計算預測值： 預測值=趨勢預測值季節(jié)系數(shù)未來一年的夏秋冬春各季對應(yīng)的t值分別為13,14,15,16, 預測銷售量分別為:夏季:(10,000+16713)1.15=13,997 (份)秋季:(10,000+16714)1.00=12,338 (份)冬季:(10,000+16715)0.85=10,629 (份)春季:(10,000+16716)1.00=12,672 (份)預測監(jiān)控1、預測精度的測量預測誤差：預測值與實際值之間的差異。E = (At Ft )平均絕對偏差(Mean Absolute Deviation)MAD = At Ft /n它能較好地反映預測精度平均平方誤差(Mean Square Error)MSE = (At Ft )2 /n它能較好地反映預測精度預測監(jiān)控平均預測誤差(Mean Forecast Error)MFD = （ At Ft）/n它能較好地衡量無偏性平均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Err