運籌學與供應鏈管理-第2講

第２講需求預測預測:是關于未未來的描描述預測用于于幫助管管理人員員系統(tǒng)計劃劃：產品品服務的的類型、、設施配配置、廠址選擇擇實施計劃劃：庫存存、勞動動力、采采購、生生產進度度會計成本/利潤估計財務現(xiàn)金流量人力資源招工/招聘/培訓營銷價格,促銷,戰(zhàn)略管理信息系統(tǒng)服務運作調度,MRP,工作負荷產品/服務設計新產品和服務預測的用用途假定系統(tǒng)統(tǒng)中存在在因果關關系過去==>未來由于不確確定性因因素的存存在使得得預測很很少準確確無誤對一組事事物的預預測比對單個事事物預測測準確當預測時時間跨度度增加時時，預測精度度將下降降我看這學期你能得優(yōu)秀成績。好的預測測方法的的基本要要素適時

精度可靠含義書面易用預測進行行的步驟驟步驟1確定預測目的步驟2確定預測時間跨度步驟3選擇預測技術步驟4收集和分析數(shù)據(jù)步驟5準備預測步驟6預測監(jiān)控“預測”預測的類類型主觀判斷斷–主觀意見見時間序列列–使用歷史史數(shù)據(jù)，，認為將將來和過過去相似似聯(lián)合模型型–基于自變變量預測測未來主觀預測測經(jīng)理人員員的意見見與顧客直直接接觸觸人員的的意見消費者調調查其它預測測方法德爾非法法Delphimethod時間序列列預測長期趨勢勢–數(shù)據(jù)的長長期移動動季節(jié)性變變動–數(shù)據(jù)短期期規(guī)則變變化不規(guī)則變變動–異常情況況引起的的變動隨機變動動–各種可能能性引起起的變動動Ch10--7?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e需求變動動的形式式需求時間趨勢變動動隨機變動動需求時間季節(jié)變動動需求時間需求時間周期變動動帶季節(jié)性性的趨勢勢變動簡單易用用基本上不不需要成成本不需要數(shù)數(shù)據(jù)分析析容易理解解不能提供供較高的的精度能夠作為為衡量精精度的標標準簡單預測測法平穩(wěn)時間間序列數(shù)數(shù)據(jù)F(t))=A(t-1))季節(jié)變動動F(t))=A(t-n))長期趨勢勢數(shù)據(jù)F(t))=A(t-1))+((A((t-1)––A((t-2))簡單預測測法應用用簡單預測測唉,給我點時間....上周我們賣了250輪胎....那么,下周我們應該賣....平均方法法移動平均均加權移動動平均指數(shù)平滑滑法簡單移動動平均圖3-4MAn=

nAii=1n實際數(shù)據(jù)MA3MA5Ch10--14?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動動平均可調整和和反映簡簡單移動動平均法法中不同同時期數(shù)數(shù)據(jù)的影影響WMAn=i=1WiDi此處,Wi=第i期的權重重，其百百分值在在0~100之間Wi=1..00Ch10--15?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動動平均之之例月份權權重數(shù)數(shù)據(jù)八月17%% 130九月33%% 110十月50%% 90十一月的的預測指數(shù)平滑滑法假設—最近的觀觀測具有有最高的的預測價價值.因此在預預測時，，應該給給更近的的數(shù)據(jù)賦賦予更高高的權重重.Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)指數(shù)平滑滑法舉例例選擇平滑滑常數(shù).1.4實際數(shù)據(jù)線性趨勢勢方程b＝直線斜率率Yt=a+bt012345tYb=

n(ty)-

tynt2

-

(t)2a=

y-

btn線性趨勢勢方程舉舉例線性趨勢勢計算y=143.5+6.3ta=

812-

6.3(15)5

=b=

5(2499)-

15(812)5(55)-

225

=

12495-12180275-225

=

6.3143.5

Ch10--25?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節(jié)性調調節(jié)需求重復復性地增增加／減減少使用季節(jié)節(jié)因子來來調節(jié)預預測Ch10--26?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節(jié)性調調節(jié)之例例需求((1000件／／季度)年1234總總計199512.68.66.3 17.545..0199614.110.37.5 18.250..1199715.310.6 8..119.6 53.6總計42.029..521.9 55.3148.7Si0.280.200..150.37趨勢直線線y=40..97++4.30x1998(第4年))的預測測=40.97+4.30((4)==58.17199816..2811.638.7321.53SF1=(S1)(F5)=(0.28)(58.17)==16.28SF2=(S2)(F5)=(0.20)(58.17)==11.63SF3=(S3)(F5)=(0.15)(58.17)==8.73SF4=(S4)(F5)=(0.37)(58.17)==21.53關聯(lián)預測測有關的變變量–預示示這些量量的值回歸分析析–用一一條線去去擬合一一組點集集最小二乘乘法–使線線與點間間的距離離平方和和最小線性模型型經(jīng)計算得出的因果關系Ch10--37?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e回歸方法法研究兩個個或更多多變量之之間的關關系因變量隨隨自變量量而變Ch10--38?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸歸計算y=a++bx此處,a =截距b =直線斜率率x =自變量y =給定x時的預測測值

b =a =y--bx此處,n =期數(shù)x =x,,x的平均值值ny =y,,y的平均值值nx2-nx2xy-nxyCh10--39?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸歸之例x yxyx24 36.3145.2166 40.1240.6366 41.2247.2368 53.0424 646 44.0264 367 45.6319.2495 39.0195 257 47.5332.54949346..72167.7311Ch10--40?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸歸直線預測精度度誤差–實際值與與預測值值之間的的偏差絕對平均均偏差(MAD)誤差的絕絕對值的的平均值值均方差(MSE)誤差的平平方的平平均值跟蹤信號號累計誤差差