服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù)(存儲(chǔ)版)
【正文】 差是針對(duì)給定期數(shù)，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的差。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 56 預(yù)測(cè)管制 (2/2) 非隨機(jī)性的範(fàn)例 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 57 管制圖 誤差分配標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值 就是 MSE的平方根 。 Excel, SPSS, MINITAB 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 實(shí)務(wù)預(yù)測(cè)案例 某公司採(cǎi)漸進(jìn)式工廠轉(zhuǎn)移至上海昆山廠，鑑於現(xiàn)有訂單執(zhí)行與人員縮編考量，期擬定產(chǎn)能縮減與人員遣散作業(yè)。 運(yùn)用 OM Explorer 預(yù)測(cè) 64 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) OM Explorer 預(yù)測(cè) 65 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 66 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Results 預(yù)測(cè) 67 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Results 預(yù)測(cè) 68 42% 48% 43% 41% 實(shí)際值 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Regression 迴歸預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè) 69 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Results 預(yù)測(cè) 70 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Exercise 客戶抱怨次數(shù)數(shù)據(jù)以成對(duì) (時(shí)期 , 抱怨次數(shù) )表示之 :(第 1期 , 60) (第 2期 , 56) (第 3期 , 66) (第 4期 , 55) (第 5期 , 64)；請(qǐng)以下列方法進(jìn)行預(yù)測(cè)第 6期抱怨次數(shù)： (1) 天真法 (2) 三期移動(dòng)平均 (3) 加權(quán)移動(dòng)平均法，權(quán)重分別為 , , . (4) 指數(shù)平滑法，平滑係數(shù)為 。 。 :27:2023:27:20February 17, 2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 :27:2023:27Feb2317Feb23 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023年 2月 17日星期五 2時(shí) 27分 20秒 14:27:2023 February 2023 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 , February 17, 2023 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話。 :27:2023:27Feb2317Feb23 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無(wú)限完美。 :27:2023:27:20February 17, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。YS UBAS S 39。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 60 使用預(yù)測(cè)資訊與使用電腦預(yù)測(cè) 管理者對(duì)預(yù)測(cè)可能採(cǎi)取 反應(yīng) 或 先制 方法。 實(shí)際值 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 55 預(yù)測(cè)管制 (1/2) 追蹤並分析預(yù)測(cè)誤差，有助於檢視 預(yù)測(cè)是否適當(dāng) 。 要精確地預(yù)測(cè)這些變數(shù)幾乎不可能。 3. 低度相關(guān)暗示有其他 更為重要變數(shù)存在而未受考慮 。 預(yù)測(cè) 39 週 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 銷售量 700 724 729 728 740 742 758 750 770 775 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Regression Example 預(yù)測(cè) 40 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Regression Example 預(yù)測(cè) 41 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 42 例題 下表為新房子銷售與落後三個(gè)月之失業(yè)率。 分為 簡(jiǎn)單線性迴歸 ， 曲線與多元迴歸分析 二種。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 30 季節(jié)性 (2/2) 季節(jié)相對(duì)性 ：有兩種不同的使用方式。 ?季節(jié)變動(dòng)：可以是指 每日 、 每週 、 每月 及其他規(guī)則模式的資料。 ? 若第六期實(shí)際需求為 39 ，使用上一小題權(quán)種預(yù)測(cè)第七期需求量。 缺點(diǎn)： 不能提供高預(yù)測(cè)精確度 ，可作為其他預(yù)測(cè)方法的成本與精確度比較 基準(zhǔn) 。 5. 進(jìn)行預(yù)測(cè)。 3. 預(yù)測(cè)必須具備 可靠性 。 預(yù)測(cè) 4 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 5 預(yù)測(cè) 對(duì)一個(gè)變數(shù)的未來(lái)數(shù)值 (例如需求 )所作陳述。 (工作排程、工作指派等。結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 1 預(yù)測(cè) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 2 學(xué)習(xí)目標(biāo) 概述預(yù)測(cè)過(guò)程與步驟 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè)方法與期間 預(yù)測(cè)方法 ?質(zhì)性方法 ?量化方法 預(yù)測(cè)期間可分成三類 ?短期預(yù)測(cè) ?預(yù)測(cè)期間短於 三個(gè)月 ，有時(shí)也長(zhǎng)達(dá) 一年 。 短期預(yù)測(cè) 結(jié)果較中、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)更為精確。 2. 預(yù)測(cè)必須精確，並應(yīng)該說(shuō)明其 精確程度 。 4. 蒐集與 分析 適當(dāng)資料。 216。 11. ..)1(1 ??????? ?? tntnntnt AwAwAwF結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 加權(quán)平均法 Example ? 以之下列需求資料： ? 最近數(shù)值給定權(quán)重為 ；次近數(shù)值為 ；其次為 ， 。 ?季節(jié)性：規(guī)則年度變動(dòng)。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 29 季節(jié)性 (1/2) 加法模型與乘法模型。 期數(shù) 星期 實(shí)際值 1 Tues 67 2 Wed 75 3 Thur 82 4 Fri 98 5 Sat 90 6 Sun 36 7 Mon 55 8 Tues 60 9 Wed 73 10 Thur 85 11 Fri 99 12 Sat 86 13 Sun 40 14 Mon 52 15 Tues 64 16 Wed 76 17 Thur 87 18 Fri 96 19 Sat 88 20 Sun 44 21 Mon 50 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 生產(chǎn)管理技術(shù) 32 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 33 關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè) 關(guān)聯(lián)性技術(shù)重點(diǎn)在於建立出歸納 預(yù)測(cè)變數(shù) 效果方程式，主要的分析方法為 迴歸 。請(qǐng)應(yīng)用線性趨勢(shì)檢測(cè)是否適當(dāng)，並預(yù)測(cè)第 1 12週銷售量。 2. 資料也許會(huì)受 時(shí)間 影響，檢查並繪出相依變數(shù)相對(duì)於時(shí)間的圖 ； 若 時(shí)間 模式發(fā)生，則使用 時(shí)間序列 替代迴歸分析，或把時(shí)間當(dāng)作多元迴歸分析的 獨(dú)立變數(shù) 。指出預(yù)測(cè)值 偏離 實(shí)際值的程度是相當(dāng)重要的，這可以
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