生產(chǎn)專家課程--需求預(yù)測方法(存儲版)
【正文】 性技術(shù)中時間和費用是最大的缺點 預(yù)測比較正確的優(yōu)點 市場調(diào)查法 經(jīng)銷商 /銷售員 /消費者組成 panel 自由交換意見 預(yù)測值 Panel同意法 追蹤類似產(chǎn)品在過去市場中需求的成長過程 類推 就象新產(chǎn)品一樣 ,沒有以前的資料 歷史類推法 其它定性技術(shù) :scenario 分析法 ,trend 外插法 …… 趨勢 (T) 時系列構(gòu)成要素 時系列的 4個構(gòu)成要素 需求以一定的比率增加或減少的傾向 季節(jié)性變化 (S) 在趨勢線上下變化 以一年為單位反復(fù)出現(xiàn) 循環(huán)因素 (C) 經(jīng)過一年以上的長時間變化 ,需求在 循環(huán)性的上下浮動 不規(guī)則變化 /偶然變化 (R) 說不出原因的變化 ,不能預(yù)測和控制 (例如 :戰(zhàn)爭 ,地震 …) 例 1預(yù)測用途與預(yù)測技術(shù) 1) 因此需求 Y可用下列函數(shù)表示 Y=f(T,S,C,R) 2) 并且根據(jù)構(gòu)成要素的結(jié)合形態(tài)分 乘法模型 Y=T*S*C*R 加法模型 Y=T+S+C+R 需 求 時系列 趨勢 時間 季節(jié)性 變化 循環(huán) 因素 不規(guī)則 變化 移動平均法 [公式 ] Ft = t: 期間 , Ft : t的預(yù)測值 , At: t的實際需求 , N: 移動平均期間 沒有季節(jié)變化或急劇的增加 /減少趨勢 ,偶然變化起主要作用 通過平均移動消除偶然變化 待預(yù)測期間前一定期間的需求做為簡單平均值 簡單移動 平均法 N At1 + At2 + …+ Atn 例 移動平均期間為方 4個月 ,實際需求如下時 月 (t) 實際需求 (At) 1 2 3 4 5 4 3 4 5 5月的需求預(yù)測值 F5 為 F5 = 4 5+4+3+4 = 4 如果 5月的實際需求值為 5,6月的需求預(yù)測值是 F6 = 4 5+5+4+3 = 考慮預(yù)測的穩(wěn)定性和需求 變化的反映度之后選擇移 動平均期間 移動平均期間越長 ,偶然因 素所起的作用越小 ,但對實 際需求變化慢 移動平均法 [公式 ] Ft = Ft : t的預(yù)測值 , At: t的實際需求 , Wt : t的加權(quán)值 (和為 1) 在用于預(yù)測的前一段 N期間資料值乘上和為 1的加權(quán)值 ,求出移動平均 簡單平均值的權(quán)值是 1/N 加權(quán)移動 平均法 Wt1 At1 + Wt2 At2 + …+ Wtn Atn 例 實際需求如下時 月 (t) 實際需求 (At) 1 2 3 4 5 100 90 105 95 加權(quán)值 : 4月 , 3月 , 2月 , 1月 , 5月的需求預(yù)測值 F5 為 F5 = *95+*105+*90+*100= 如果 5月的實際需求值為 110,6月的需求預(yù)測值是 最新的資料顯示賦予大 的權(quán)重更接近實際變化 F5 = *110+*95+*105+*90= 移動平均法 (1) 根據(jù)前 3月用簡單移動平均法 ,求出 410月的預(yù)測值 某一產(chǎn)品過去的實際需求如下 月 (t) 實際需求 (At) 1 2 3 4 5 問題 1 98 125 110 115 130 月 (t) 實際需求 (At) 1 2 3 4 5 98 125 110 115 130 (2) 從最近期間倒著賦予 , ,用加權(quán) 移動平均發(fā)求出 410月的預(yù)
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