服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù)-文庫(kù)吧在線(xiàn)文庫(kù)
【正文】 讓使用者知道預(yù)測(cè)精確度。 e |e| e2 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 54 例題說(shuō)明 使用表格內(nèi)的數(shù)字，計(jì)算過(guò)程為： 它們之間差異 在於 MAD 對(duì)所有誤差的權(quán)重都相等 ，MSE 誤差 權(quán)重是根據(jù)其平方值 ，而 MAPE 則是根據(jù)相對(duì)誤差 。 其他考慮的因素有：歷史資料之使用性、電腦資料之可使用性、決策者使用預(yù)測(cè)技術(shù)之能力、蒐集資料之時(shí)間、分析資料並籌劃預(yù)測(cè)之時(shí)間。 預(yù)測(cè) 61 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 製造流程 預(yù)測(cè) 62 HA N D LI N GHA N D LI N GPOS TB /IT E S TSHI PP AC KINGF INA LT E S TF INA LAS S 39。 14:27:2023:27:2023:27Friday, February 17, 2023 1乍見(jiàn)翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 14:27:2023:27:2023:272/17/2023 2:27:20 PM 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 下午 2時(shí) 27分 20秒 下午 2時(shí) 27分 14:27: 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023年 2月 下午 2時(shí) 27分 :27February 17, 2023 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 14:27:2023:27:2023:27Friday, February 17, 2023 1知人者智，自知者明。 2023年 2月 17日星期五 下午 2時(shí) 27分 20秒 14:27: 1楚塞三湘接，荊門(mén)九派通。 2023年 2月 下午 2時(shí) 27分 :27February 17, 2023 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 72 結(jié)束 靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。故任命製程工程部進(jìn)行產(chǎn)能規(guī)劃作業(yè)與漸進(jìn)式機(jī)臺(tái)設(shè)備移機(jī)作業(yè) 。 管制圖有下列基本假設(shè)：當(dāng)誤差為 隨機(jī)分配 時(shí)，誤差會(huì)是 常態(tài)分配 ，且 平均值在 0 的附近。因此，誤差＝ 實(shí)際值－預(yù)測(cè)值 tttFAe ??結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 49 預(yù)測(cè)精確度 常用來(lái)衡量誤差方法 ： ? 平均絕對(duì)偏差（ MAD） Mean Absolute Deviation. ? 平均均方誤差（ MSE） Mean Squared Error. ? 平均絕對(duì)百分比誤差（ MAPE） Mean Absolute Percentage Error. 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 50 平均絕對(duì)偏差（ MAD） MAD是 絕對(duì) 預(yù)測(cè)誤差的 平均值 。 3. 所有觀測(cè)值之 權(quán)重皆相等 。 2. 相關(guān)係數(shù) 3. 迴歸方程式為 (負(fù)相關(guān) ) xy ????r結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 44 應(yīng)用線(xiàn)性迴歸分析要點(diǎn) (1/2) 簡(jiǎn)單迴歸分析的應(yīng)用應(yīng)滿(mǎn)足下列假設(shè)： 1. 在直線(xiàn)附近的變動(dòng)是 隨機(jī) 的。相關(guān)係數(shù) r 的範(fàn)圍為 +。 ?在預(yù)測(cè)中加入季節(jié)性：當(dāng)需求同時(shí)具有 趨勢(shì) 與 季節(jié)性 因素時(shí)，加入 季節(jié)性 相對(duì)更加準(zhǔn)確。 ?加法模型：季節(jié)性是以 數(shù)量 表示，即時(shí)間序列之 平均數(shù)加上或減去某一數(shù)量 。平滑常數(shù) 愈接近 0， 則預(yù)測(cè)誤差調(diào)整的速度愈慢 （ 愈平滑 ） 。 ?例如： 期數(shù) 實(shí)際值 與前一個(gè)值之差 預(yù)測(cè)值 t2 50 t1 53 +3 (下一個(gè) )t 53+3 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 17 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法 (3/3) 平均法分析技術(shù) (Averaging methods) ? 移動(dòng)平均法 (Moving average)以 近期實(shí)際數(shù)值之平均 作為最新 預(yù)測(cè)值 的參考 ? 加權(quán)平均法 (Weighted moving average):以愈近期數(shù)值乘以 愈大權(quán)數(shù) 方法以估算 預(yù)測(cè)值 ? 指數(shù)平均法 (Exponential smoothing average) nAniin??? 1MA結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 18 平均法分析技術(shù) (1/3) 移動(dòng)平均法 ? 使用 數(shù)個(gè)近期 實(shí)際資料產(chǎn)生預(yù)測(cè)值。可將此類(lèi)資料繪成圖形並檢視 樣型 (Pattern) 。 6. 預(yù)測(cè)必須符合 成本效益 。過(guò)去 == 未來(lái) 2. 預(yù)測(cè)很少完美無(wú)缺 。 ) ?長(zhǎng)期預(yù)測(cè) ?預(yù)測(cè)期間在三年以上的預(yù)測(cè)。 描述平均法、趨勢(shì)與季節(jié)法、及迴歸分析法，並運(yùn)用預(yù)測(cè)分析法解決基本預(yù)測(cè)問(wèn)題 。 描述 三種預(yù)測(cè)精確性 之績(jī)效衡量方式 。 (新產(chǎn)品規(guī)劃 、資本支出規(guī)劃、設(shè)施佈置與設(shè)備採(cǎi)購(gòu)規(guī)劃等。 3. 整體項(xiàng)目 預(yù)測(cè)會(huì)比 單一預(yù)測(cè) 更為精確 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 9 預(yù)測(cè)步驟 1. 決定預(yù)測(cè)的 目的 與 何時(shí) 需要預(yù)測(cè) 。 ?趨勢(shì)型 – 長(zhǎng)期數(shù)據(jù)變動(dòng) (股價(jià)變動(dòng) ) ?季節(jié)型 – 短期數(shù)據(jù)規(guī)律性變動(dòng) (節(jié)日型產(chǎn)品銷(xiāo)售量、淡季 /旺季 ) ?循環(huán)型 – 超過(guò)持續(xù)一年以上，數(shù)據(jù)波浪型變動(dòng) ?不規(guī)則變動(dòng)型 – 起因於不尋常環(huán)境變化 (政治 /經(jīng)濟(jì) ) ?隨機(jī)變動(dòng)型 – 起因於偶發(fā)機(jī)會(huì) (地震、 豪雨 ) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 13 時(shí)間序列預(yù)測(cè) (1/3) 可能之時(shí)間序列圖形 ? 趨勢(shì) ? 季節(jié)性 ? 循環(huán) ? 不規(guī)則變動(dòng) ? 隨機(jī)變動(dòng) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 14 天真預(yù)測(cè)法 噢，等一下 .... 我們上週銷(xiāo)售了 250個(gè)輪胎 .... 所以，我們下週應(yīng)該銷(xiāo)售 .... 每一期預(yù)測(cè)值等於前一期的實(shí)際值 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 15 時(shí)間序列的預(yù)測(cè) (2/3) 天 真預(yù)測(cè)法 ? 使用 前一期數(shù)值 當(dāng)作 預(yù)測(cè)基礎(chǔ) 。 Ft: 第 t期之預(yù)測(cè)值 MAn:n期之移動(dòng)平均 At1: 第 t1期之實(shí)際值 n: 移動(dòng)平均期數(shù) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作
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