4采購申請與需求分析(文件)
【正文】 規(guī)格的制定者省略了關(guān)鍵的細(xì)節(jié)或者對關(guān)鍵的參數(shù)加以限制而產(chǎn)生的問題。 當(dāng) SOW用于描述某項特定的服務(wù)時，這個 SOW就是唯一的。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 請購數(shù)量的計算方法： 定額計算法：需求量 =定額 *任務(wù) 舉例： 1000T= 5T/臺 *200臺 統(tǒng)計預(yù)測法 類比計算法 實際調(diào)查法 這個請購數(shù)量實際是由需求方計算的。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 物料需求計劃案例 時期（周） １ ２ ３ ４ 月合計 Ａ出產(chǎn) （件／周） 25 15 20 15 75 Ｃ外定 （件／周） 15 15 30 E外定 （件／周） 20 20 40 Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 物資消耗定額計算方法 ? 技術(shù)分析法 ? 根據(jù)產(chǎn)品裝配圖求出產(chǎn)品的所有零部件 ? 根據(jù)零部件的加工工藝流程求出每個零部件的每個加工工藝 ? 對于每個零部件考慮從下料切削刀形成零件凈尺寸 Q為止的所有各道切削加工的切削尺寸 qi Copyright 169。 ? 時間序列 ? 相關(guān)模型 Copyright 169。 ? 相關(guān)預(yù)測假設(shè)一個或更多的因素（自變量）與需求有關(guān)，可以用來預(yù)測將來的需求。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 方法 時間范圍 適用情況 計算機硬件最 低要求 應(yīng)做工作 干預(yù)分析模型預(yù)測法 短期 適用于當(dāng)時間序列受到政策干預(yù)或突發(fā)事件影響的預(yù)測 計算機 收集歷史數(shù)據(jù)及影響時間 景氣預(yù)測法 短、中期 適用于時間趨勢延續(xù) 及轉(zhuǎn)折預(yù)測 計算機 收集大量歷史資料和數(shù)據(jù)并需大量計算 灰色預(yù)測法 短、中期 適用于時間序列的發(fā) 展呈指數(shù)型趨勢 計算機 收集對象的 歷史數(shù)據(jù) 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波 短、中期 適用于各類時間序列 的預(yù)測 計算機 收集對象的歷史數(shù)據(jù)并建立狀態(tài)空間模型 Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 (1)簡單移勱平均模型 ? 簡單移動平均模型（ simple moving average forecasting）應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果，對于一段時間內(nèi)需求穩(wěn)定的情況比較準(zhǔn)確。 ? 隨機事件會對平均趨勢產(chǎn)生負(fù)面影響。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 簡單移勱平均預(yù)測舉例 例 1 Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 (3)指數(shù)平滑預(yù)測模型 ? 指數(shù)平滑預(yù)測是一種復(fù)雜的權(quán)重移動平均預(yù)測，下一期的需求預(yù)測是由本期的實際需求加上一個調(diào)整的數(shù)值得來的，調(diào)整的數(shù)值就是本期的實際需求與預(yù)測數(shù)據(jù)的差值乘以一個系數(shù)。指數(shù)平滑公式如下： ? 式中， Ft+1為時段 t＋ 1的預(yù)測； Ft為時段 t的預(yù)測； At為在時段 t的實際需求； a為移動系數(shù)（ 0≤a ≤ 1) 。 ? 在這里 a取值越大，等同于在移動平均計算中取用的樣本數(shù)越少；反之 a取值越小，相當(dāng)于在移動平均計算中取用的樣本數(shù)越多。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 相關(guān)預(yù)測模型 ? Y=ax+b ? Y=a0+a1x1+a2x2+… Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 演講完畢，謝謝觀看！ 。 銷售量 1998 1999 2023 2023 2023 JAN 2023 3000 2023 5000 5000 FEB 3000 4000 5000 4000 2023 MAR 3000 3000 5000 4000 3000 APR 3000 5000 3000 2023 2023 MAY 4000 5000 4000 5000 7000 JUN 6000 8000 6000 7000 6000 JUL 7000 3000 7000 10000 8000 AUG 6000 8000 10000 14000 10000 SEP 10000 12023 15000 16000 20230 OCT 12023 12023 15000 16000 20230 NOV 14000 16000 18000 20230 22023 DEC 8000 10000 8000 12023 8000 Total 78000 89000 98000 115000 113000 Copyright 169。 Copyright 169。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 指數(shù)平滑預(yù)測模型 ? 當(dāng) a的數(shù)值接近 1，說明近期的數(shù)據(jù)代表性非常強，導(dǎo)致模型對近期的需求變化反映強烈。因此最為流行。 Copyright 169。 ? 這種方法的好處就是簡單易懂；缺點就是不能對變化做出快速的反饋。 Copyright 169。一項針對采購專業(yè)人士的調(diào)研顯示，定量預(yù)測方法的前三種常用方法是簡單移動平均法、權(quán)重移動平均法和指數(shù)平滑法。 by 劉會新 采購管理 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院 只需要因變量的歷史資料，但用趨勢圖做試探時很費時 必須收集歷史數(shù)據(jù)，并用幾個非線性模型試驗 為所有變量收集歷史數(shù)據(jù)是此預(yù)測中最費時的 為兩個變量收集歷史數(shù)據(jù)，此項工作是此預(yù)測中最費時的 需做大量的調(diào)查研究工作 應(yīng)做工作 與非線性回歸預(yù)測法相同 在兩個變量情況下可用計算器，多于兩個變量的情況下用計算機 在兩個自變量情況下可用計算器，多于兩個自變量的情況下用計算機 計算器 計算器 計算機硬件 最低要求 當(dāng)被預(yù)測項目的有關(guān)變量用時間表示時，用非線性回歸 因變量與一個自變量或多個其它自變量之間存在某種非線性關(guān)系 因變量與兩個或兩個以上自變量之間存在線
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