《倉儲(chǔ)與搬運(yùn)系統(tǒng)》ppt課件-預(yù)覽頁
【正文】 充分利用搬運(yùn)設(shè)備 即使人可以操作，為了提高效率、安全性等因素也用機(jī)械設(shè)備，人做更有意義的事情； ? 物流均衡順暢、避免忙閑不均； ? 集裝化； ? 系統(tǒng)化 將運(yùn)輸、保管、包裝、裝卸各環(huán)節(jié)作為一個(gè)系統(tǒng)來考慮，考慮綜合效益； ? 倉庫布局 ? 存儲(chǔ)區(qū) 根據(jù)貨物的周轉(zhuǎn)率設(shè)計(jì)通道的寬度、堆碼的高度。 ? 無規(guī)則需求與規(guī)律性需求 在產(chǎn)品處于穩(wěn)定時(shí)期，需求模式一般可分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)性因素，表現(xiàn)出一定的規(guī)律性； 當(dāng)產(chǎn)品剛剛進(jìn)入市場(chǎng)或即將退出市場(chǎng)時(shí)，則產(chǎn)品的需求時(shí)間和需求水平非常不確定，難有規(guī)律可循。適合中長期的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)； ?定量法（ Quantitative Method） 例如： ?歷史映射法（ Historical Projection Method） 用過去的變化模式來預(yù)測(cè)未來。 At是 t時(shí)段的實(shí)際值 。 Ft+1=? At +(1?)Ft 其中， ?是指數(shù)平滑系數(shù)。 F3= ? A2 +(1?)F2 =*1000+*1080=1064。 S1=*1100+*975 =1000 T1=* (1000975) +()*0= F1=1000+= S2=*1400+* =1086 T2=* (10861000) +()*= F2=1086+= 同樣的過程可以得到 F3= 有些產(chǎn)品的需求有明顯的季節(jié)性，當(dāng)季節(jié)性高峰與低峰在每個(gè)周期的同一時(shí)期出現(xiàn)時(shí)，可以用以下的預(yù)測(cè)模型： St+1=? (At /ItL )+(1?)(St +Tt) Tt+1=? (St+1 St) +(1 ?) Tt It=? (At / St) +(1 ?) ItL Ft+1=(St+1 +Tt+1) ItL+1 其中 It是 t期的季節(jié)性指數(shù)； L是一個(gè)完整季節(jié)的期間； ?是季節(jié)性指數(shù)上的平滑系數(shù)； ： 預(yù)測(cè)誤差 Ei=FiAi 平均絕對(duì)誤差 NEM A DNii??? 1||平均平方誤差 NEM S ENii??? 12||標(biāo)準(zhǔn)差 1||12????NESNiiF如果誤差服從期望為 0的正態(tài)分布，則對(duì)于一定的置信度 ?，可以得出需求的一個(gè)范圍。 ? 經(jīng)典時(shí)間序列分解 長期的銷售模式可以分解為四組成分：趨勢(shì)、季節(jié)性波動(dòng)、周期性變化和隨機(jī)因素。 ? 季節(jié)性指數(shù) S 可以用實(shí)際需求與趨勢(shì)值相比作為季節(jié)性指數(shù) tD，ttt TDS /?其中 Tt是由 T=a+bt決定的趨勢(shì)值。 通過分析需求與變量之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)各個(gè)變量的未來值，最后求得需求的預(yù)測(cè)值。 ?地區(qū)性預(yù)測(cè) 是總預(yù)測(cè)后分配還是先預(yù)測(cè)再合計(jì)？ ?組合預(yù)測(cè) 根據(jù)各種預(yù)測(cè)模型（例如回歸法、判斷法、指數(shù)平滑法等）的預(yù)測(cè)誤差，給每種預(yù)測(cè)模型一定的權(quán)值。 ? 快速的信息流機(jī)制； ? 庫存水平明顯下降； 資料
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