服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù)-免費(fèi)閱讀
【正文】 :27:2023:27:20February 17, 2023 1意志堅強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 下午 2時 27分 :27February 17, 2023 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 下午 2時 27分 20秒 下午 2時 27分 14:27: 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 14:27:2023:27:2023:272/17/2023 2:27:20 PM 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。 (壓力與出貨問題 ) ?利用統(tǒng)計方法 利用機(jī)率分佈方法建立未來人員 /機(jī)臺利用率預(yù)測 – 機(jī)率分佈無法對應(yīng)未來產(chǎn)能需求 。 追蹤訊號的值 可正可負(fù) ，若為 0 則最理想，通常 為可接受值。 1MSE2??? ?ntt 預(yù)測值實(shí)際值結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 52 平均絕對百分比誤差（ MAPE） MAPE 是 絕對百分比 誤差的平均值。 雖然這些分析超出範(fàn)圍，但仍很常使用，並使用電腦計算。 3. 只在 觀察值的範(fàn)圍 內(nèi)進(jìn)行預(yù)測。若 值相當(dāng)高（例如 .80或以上 ），表示獨(dú)立變數(shù)是相依變數(shù)的優(yōu)良預(yù)測值。 2. 將這些趨勢估計值常以季節(jié)相對性將 季節(jié)性加入 趨勢估計值 中。 ?假設(shè)商店某月份之玩具銷售量之季節(jié)相對性為 ，則表示該越之銷售量超出月平均量的 20%。 ?AF 為誤差值， ? 為回饋百分比 例如前一個預(yù)測值為 42單位，實(shí)際值為 40單位，若Alpha=，則新預(yù)測值： Ft=42+(4042)= 若實(shí)際值為 43，則下一個預(yù)測值為： Ft+1=+(43)= Example: 下張 Slide中數(shù)列之預(yù)測資料，包含誤差 =實(shí)際值 預(yù)測值，其中一個預(yù)測時採用 Alpha=，另一個採用Alpha=。 預(yù)測 19 期數(shù) 需求 1 42 2 40 3 43 4 40 5 41 最近三期 F6 = (43+40+41)/3 = 假設(shè)第六期實(shí)際需求為 38 ，F(xiàn)7: F7=(40+41+38)/3= 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 20 平均法分析技術(shù) 加權(quán)平均法 (2/3) 加權(quán)平均法 ?與移動平均法不同之處在於 愈近期資料 ，給定 愈大權(quán)重 。 216。 2. 建立預(yù)測所需 時間幅度 。 (誤差平均分?jǐn)偟?) 4. 隨著預(yù)測時間之範(fàn)圍愈廣，即增加 時間幅度 ， 預(yù)測精確性會減少 。 ) 預(yù)測 3 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 中、長期規(guī)劃與短期規(guī)劃比較 中 /長期預(yù)測所需 考量範(fàn)疇 通常較為廣泛，並可在 產(chǎn)品 、廠房等規(guī)劃上提供相關(guān)決策資訊。 描述二種評估與管制預(yù)測之方法 。 比較 定性與定量 預(yù)測方法 。 (銷售預(yù)測 、生產(chǎn)規(guī)劃、預(yù)算與現(xiàn)金運(yùn)用之規(guī)劃等。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 6 企業(yè)組織中運(yùn)用預(yù)測例子 會計 估計成本 / 利潤 財務(wù) 現(xiàn)金流動和籌措資金 人力資源 雇用 / 招募 / 訓(xùn)練 行銷 定價、促銷、策略 MIS IT/IS 系統(tǒng)、服務(wù) 作業(yè) 排程 、 MRP、工作負(fù)荷 產(chǎn)品 /服務(wù)設(shè)計 新產(chǎn)品與服務(wù) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 7 各種預(yù)測技術(shù)特徵 1. 預(yù)測技術(shù)通常假設(shè)過去存在 因果系統(tǒng) (前後具有關(guān)連 )，且未來將繼續(xù)存在 。 5. 預(yù)測技術(shù)必須容易了解、 容易使用 (減少誤用、增進(jìn)使用信心 )。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 10 三種預(yù)測技巧 1. 判 斷預(yù)測法 : (定性型預(yù)測方法 ) – 採用主觀投入 2. 時間序列預(yù)測法 :假設(shè)未來將與過去相似，利用歷史資料推估 3. 關(guān)聯(lián)性模型 :利用解釋性 變數(shù) 預(yù)測未來 量化預(yù)測線性迴歸法關(guān)聯(lián)模式指數(shù)平滑法移動平均法時間序列模式趨勢投影法結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 11 主管意見 (產(chǎn)能 或製造相關(guān)決策 ) 銷售員意見 (銷售 與 需求量 預(yù)測 ) 消費(fèi)者調(diào)查 (問卷或訪談 ) 其他方法 ? 德菲法 :管理者與幕僚的意見達(dá)成一致之預(yù)測方法 ? 模糊德菲法 (認(rèn)知具有不確定性與模糊性 ) 判 斷預(yù)測 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 12 時間序列預(yù)測 時間序列乃指一段時間內(nèi)，以固定時間間隔 (小時、日、週 …) 所得觀察值。 ?若呈現(xiàn)季節(jié)性需求量， 則季節(jié)變動就是這一季之預(yù)測值與上一季數(shù)值相同。 Ft=第 t期之預(yù)測值 Ft1=前一期之預(yù)測值 (t1) α=平滑常數(shù) At1=前一期實(shí)際需求量 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 平均法分析技術(shù) 指數(shù)平滑法 ?誤差調(diào)整速度是由 平滑常數(shù) α決定 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 28 季節(jié)性分析技術(shù) 季節(jié)性有二種不同的模型： 加法 模型與 乘法 模型。消除季節(jié)性乃將每個資料點(diǎn) 除以 相對應(yīng)之季節(jié)相對比率。 此最小平方直線的方程式如下： bxay c ??結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 35 簡單線性迴歸 (1/2) 以下的方程式可以計算出係數(shù) a 與 b： 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 36 簡單線性迴歸 (2/2) 直線方程式的圖形如下： 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 37 迴歸 (1/2) 迴歸於預(yù)測應(yīng)用與指標(biāo)之使用有關(guān)，以下為常見指標(biāo)： ?工廠存貨淨(jìng)變動量 ?商業(yè)銀行放款利率 ?工業(yè)產(chǎn)出 ?消費(fèi)者物價指數(shù) ?物 價指數(shù) ?股票市場價格 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 38 迴歸 (2/2) 迴歸 相關(guān)性 衡量二變數(shù)之間 關(guān)係強(qiáng)度 與 方向 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測 43 例題說明 1. 將資料繪於圖上，並觀察資料點(diǎn)的範(fàn)圍，線性模型似乎是適當(dāng)?shù)摹? 2. 建立這種關(guān)係需要 大量資料 ，至少超過 20個觀測資料。 預(yù)測誤
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