《備件庫存預測方法》ppt課件(文件)
【正文】 優(yōu)點 易于計算 無需大量的歷史數據和更新資料即可快速計算出新的預測結果 缺點 ?對變化反應遲鈍 ?必須維持和更新大量的歷史數據來計算預測 不易確定阿爾法系數 外延平滑 ?具有 趨勢值 的指數平滑和具有 季節(jié)因數 的指數平滑 。 ?一般來說，產品的失效率（故障率）曲線遵循一定的規(guī)律，即 浴盆曲線 ，剛開始是遞減的，中間接近于一個常數，最后是遞增的。因為沒有能力正確地細分每一個預測成分，因此外延技術常常被認為過度敏感，這種過分敏感會導致預測精度的問題。適用對象對于無歷史數據且更多的需要對管理作判斷的情況 , 較為適用 .適于短期預測幾種常見的預測技術 ?時間序列技術 庫存分析方法 庫存預測方法 幾種常見的預測技術 ?移動平滑 ?指數平滑 ?外延平滑 ?故障率計算法 移動平滑 ?移動平均預測使用 最近時期銷售量的平均數 ， 該平均數可以包含任何數目的前期時間 ?？蛻艟S修服務部 張 晨 2022年 11月 13日 庫存預測方法 為何開發(fā)此門課程 ? 庫存預測方法 一般預測要考慮的因素 預測過程 預測技術的評估標準 幾種常見的預測技術 一般預測要考慮的因素 ?需求性質 ?預測內容 ?預測方法 庫存分析方法 庫存預測方法需求性質
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