生產(chǎn)與作業(yè)管理預測培訓教程(編輯修改稿)
2025-01-26 06:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 模型 1020 ， 若季節(jié)性每季至少 5個 趨勢和季節(jié)性 短到中 短 適度複雜 因果迴歸模型 每個獨立變數(shù) 10個觀察值 能處理複雜的型態(tài) 短、中或長 發(fā)展時間長執(zhí)行時間短 相當複雜 時間序列分析 足以看到兩個頂點與凹點 處理循環(huán)性和季節(jié)性型態(tài) 。能辨別轉折點 短到中 短到適度 不複雜 Box Jenkins 50個以上的觀察值 必須是固定的或轉變?yōu)榉€(wěn)定的 短、中或長 長 高度複雜 簡單移動平均 ? 使用過去的資料來預測未來的結果 ? 產(chǎn)品的需求量並非快速的成長或下降 ? 沒有季節(jié)因素的影響 ? 有效去除不規(guī)律變異 ? 取相鄰資料的中間值 nAAAF ntttt ??? ???? ...21 三週及九週的簡單平均移動 週 需求 3 週 9 週 週 需求 3 週 9 週 1 800 16 1, 700 2, 200 1, 811 2 1, 400 17 1, 800 2, 000 1, 800 3 1, 000 18 2, 200 1, 833 1, 811 4 1, 500 1, 067 19 1, 900 1, 900 1, 911 5 1, 500 1, 300 20 2, 400 1, 967 1, 933 6 1, 300 1, 333 21 2, 400 2, 167 2, 011 7 1, 800 1, 433 22 2, 600 2, 23 3 2, 111 8 1, 700 1, 533 23 2, 000 2, 467 2, 144 9 1, 300 1, 600 24 2, 500 2, 333 2, 111 10 1, 700 1, 600 1, 367 25 2, 600 2, 367 2, 167 11 1, 700 1, 567 1, 467 26 2, 200 2, 367 2, 267 12 1, 500 1, 567 1, 500 27 2, 200 2, 433 2, 311 13 2, 300 1, 633 1, 556 28 2, 500 2, 333 2, 311 1 4 2, 300 1, 833 1, 644 29 2, 400 2, 300 2, 378 15 2, 000 2, 033 1, 733 30 2, 100 2, 367 2, 378 實際需求與三週 及九週的移動平均圖 4008001 , 2 0 01 , 6 0 02 , 0 0 02 , 4 0 02 , 8 0 04 8 12 16 20 24 28 32實際3週9週 加權移動平均法 ? 附予每一個變數(shù)相對應的比重值，且比重的加總等於一 – 簡單移動平均法每一個元素的比重是一樣的 ? 加權的法則也沒有一定的規(guī)則 ntnttt AWAWAWF ??? ???? ... .2211?? ?niiW11 指數(shù)平滑法 ? 指數(shù)平滑法只需要三個資料 – 最近的預測結果 – 最近一期的實際需求 – 平滑常數(shù) alpha（ α） )( 111 ??? ??? tttt FAFF ? 調(diào)整式預測 ? 選取適當?shù)?α值 –先決定兩個或兩個以上的 α值，計算預測值與真實值之間的誤差，依不同誤差的程度來決定 α值 ? 計算 α值的軌跡值：用來計算預測值是否和實際的需求值之增減幅度跟著改變 預測誤差 ? 誤差是預測值和實際值之間的差值 ，統(tǒng)計學上稱作殘值（ Residuals） – 資料來源誤差（ source of error） ? 以過去的資料點走勢預測未來的趨勢 – 量度誤差（ measurement of error）
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