【文章內(nèi)容簡介】 4 11 320232023 1 12 41000供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 預(yù)測需求水平和需求趨勢l 首先，剔除季節(jié)性需求影響l P:連續(xù)幾個周期的平均值l 從 l+1到 l+p這段時期的平均需求是 l+(p+l)/2時期剔除季節(jié)性影響后的需求l Dt=(Dtp/2+Dt+p/2+Σ 2Di)/2p—— 偶數(shù)l Dt=(Σ Di)/p —— 奇數(shù)l 如 p=4， t=3 ， D3 =(D1+D5+Σ 2Di)/2*4l 如 p=3， t=3 ， D3 = (D2+D3+D4)/3供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營172。D=L+tT供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l D=L+Ttl Exel(工具 /數(shù)據(jù)分析 /回歸 )l 輸入 Y范圍： c4:c11l 輸入 X范圍： a4:a11l D=18439+524t　Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差I(lǐng)ntercept X Variable 1 供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 接下來，預(yù)測季節(jié)性變動趨勢l St=dt/Dtl 季節(jié)性需求l Si=(∑ Sjp+i)/Rl 如：l S1 =(S1+ S5+ S9) /3=（ ++） /3=l S2 =(S2+ S6+ S10) /3 =（ ++） /3=l S3 =(S3+ S7+ S11) /3 =（ ++） /3=l S4 =(S4+ S8+ S12) /3 =（ ++） /3=供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營時期 t 需求量 Dt 剔除季節(jié)影響后的需求 季節(jié)性需求1 8000 18963 2 13000 19487 3 23000 20231 4 34000 20536 5 10000 21059 6 18000 21583 7 23000 22107 8 38000 22631 9 12023 23155 10 13000 23679 11 32023 24203 12 41000 24727 供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 靜態(tài)預(yù)測：l F13=(L+13T)S13l =(+13*524)=11868l F14=(L+14T)S14l =(+14*524)=17527l F15=(L+15T)S15l =(+15*524)=30770l F16=(L+16T)S16l =(+16*524)=44794供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 適應(yīng)性預(yù)測法l 假設(shè)需求趨勢或者季節(jié)性需求也要變動l Lt=t期末的預(yù)計需求水平l Tt=t期末的預(yù)計需求趨勢l St= t期末預(yù)計季節(jié)需求l Dt= t期實際觀測的需求l Ft= t期的預(yù)測需求l Et= t期的預(yù)測誤差l At= t期的絕對誤差l MAD=平均絕對偏差 = At的平均值供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 適應(yīng)性需求預(yù)測步驟：l 自動創(chuàng)建基期數(shù)據(jù)：靜態(tài)的 l 預(yù)測： Ft+1 =（ Lt+lTt） St+1l 預(yù)測誤差： Et+1 = Ft+1Dt+1l 修正誤差：用已知的 Et1再去修正 F，并作為下一期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 移動平均法l —— 沒有可觀測的需求趨勢或季節(jié)變動。l 系統(tǒng)需求 =需求水平l Lt= (Dt+Dt1+Dt2+…….+DtN+1)l Ft+1 =Ltl 當(dāng)觀測完 t期后l Lt= (Dt+1+Dt+Dt1+…….+DtN+2)l Ft+2 =Lt+1供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 案例：天然氣在線公司l 用 4期移動平均預(yù)測 5期l L4= (D4+D3+D2+D1)/4=19500l F5 =L4l E5 = F5D5 =1950010000=9500l 當(dāng)?shù)玫?5期的需求觀察值后，修正第 5期需求水平。l L5= (D5+D4+D3+D2)/4=20230時期 t 需求量 Dt1 80002 130003 230004 340005 10000供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 單一指數(shù)法l —— 沒有可觀測的需求趨勢或季節(jié)變動。l L0=1/n*Σ D Ft+1=Ltl Lt+1=aDt+1+(1a)Lt （ 0 a1 ）l Lt+1=Σ a (1a)n Dt+1nl 案例：天然氣在線公司用指數(shù)平滑法預(yù)測 1期，已有 12期數(shù)據(jù)l L0=1/12*Σ D=22083 F1=L0=22083l Et=FtDt=220838000=14083l 設(shè) a=l Lt=aDt+1+(1a)Lt =*8000+*22083=20674l 第 1期需求水平低于第 0期，因為 1期的實際需求低于預(yù)測供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 需求趨勢修正后的指數(shù)平滑（ holt模型）l —— 呈現(xiàn)需求趨勢但沒有季節(jié)變動。l 系統(tǒng)需求 =需求水平 +需求趨勢l Dt=at+bl Ft=Lt+Tt Ft+n=Lt+nTtl Lt+1=aDt+1+(1a)(Lt+Tt)l Tt+1=b(Lt+1 Lt)+ (1b)Tt供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 案例：天然氣在線公司 holt模型法預(yù)測l 回歸 L0=12023 T0=1549l 預(yù)測： F1=L0+T0=12023+1549=13564l 預(yù)測誤差： E1=F1D1=135648000=5564l 平滑 a= b=l 修正： L1=aD1+(1a)(L0+T0)l =*8000+*13564=13008l T1=b(L1L0)+(1b)T0l =*(1300812023)+*1549=1438l F2=L1+T1=13008+1438=14446l 初始預(yù)測過高，修正從 13564到 13008，預(yù)測趨勢也從 1549降到 1438供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 需求趨勢和季節(jié)性需求修正后的指數(shù)平滑（ Winter模型）l —— 呈現(xiàn)需求趨勢和季節(jié)變動。l 系統(tǒng)需求 =（需求水平 +需求趨勢）季節(jié)性需求l Ft+1=(Lt+Tt)St+1 Ft+n=(Lt+nTt)St+nl Lt+1=a(Dt+1/St+1)+(1a)(Lt+Tt) l Tt+1=b(Lt+1Lt)+(1b)Ttl St+p+1=γ (Dt+1/Lt+1)+(1γ )St+1供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 案例：l L0=18439， T0=524， S1=， S2=， S3=， S4=l 預(yù)測： F1=(L0+T0)S1 =(18439+524)=8913l 預(yù)測誤差： E1=F1D1=89138000=913l 平滑 a= b= γ =l 修正：l L1=a(D1/S1)+(1a)(L0+T0) l =*（ 8000/） +*（ 18439+524 ） =18769l T1=b(L1L0)+(1b)T0l =*（ 1876918439 ） +*524=485l S1=γ (D1/L1)+(1γ )S1l =（ 8000/18769） +*=l F2=(L1+T1)S2 =(18769+485)=13093供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 五、預(yù)測誤差的測定方法l 分析原因：l 可以運用誤差分析，檢查是否準(zhǔn)確反映系統(tǒng)需求部分l 誤差用來解釋意外事件l 誤差在 一定范圍 是可以接受的； t期的誤差是該期預(yù)測需求與實際需求的差值，對管理者來說，在 采取預(yù)測的行動前 估計誤差值是十分重要的。l Et=FtDt供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營l 衡量方法：l MSE表示誤差的離散程度（ mean squared error）l MSEn=1/nΣ E2tl At表示 t期誤差絕對值（ absolute deviation）l At=|Et|l MADn表示平均絕對誤差l MADn =1/n Σ Atl 如果正態(tài)分布， MAD可以用來預(yù)測隨機需求部分標(biāo)準(zhǔn)差l δ =l MAPEn表示平均絕對百分比誤差l MAPEn = （ Σ |Et/Dt |） 100/nl 為辨別是否持續(xù)低估或者高估，用預(yù)測誤差之和衡量l Bias= Σ Et 正態(tài)分布值為 0 l TS路徑信號（ tracking signal）l TSt= Biast/MADt 6TSt6供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營時期 t需求量Dt需求水平 L預(yù)測需求 F預(yù)測誤差 E絕對誤差 AE平均方差MSE平均絕對離差 MAD誤差百分比平均絕對百分比誤差 MAPE路徑信號 TS1 8000 　 　 　 　 　 　 　 　 　2 13000 　 　 　 　 　 　 　 　 　3 23000 　 　 　 　 　 　 　 　 　4 34000 19500 　 　 　 　 　 　 　 　5 10000 20230 19500 9500 9500 90250000 9500 95 95 16 18000 21250 20230 2023 2023 47125000 5750 11 53 27 23000 21250 21250 1750 1750 32437500 4417 8 3800022250 21250 16750 16750 94468750 75005 9 12023 22750 22250 10250 10250 96587500 8050 85 10 13000 21500 22750 9750 9750 96333333 8333 75 11 3202323750 21500 10500 10500 98321428 8642 12 4100024500 23750 17250 17250 123226562 42 l 六、綜合項目：天然氣在線公司需求預(yù)測 —— 移動平均法供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營172。 六、 綜 合 項 目：天然氣在 線 公司需求 預(yù)測 —— 單 一指數(shù)平滑法：時期 t 需求量 t 需求水平 預(yù)測需求 預(yù)測誤差 絕對誤差 平均方差 平均絕對離差 誤差百分比 平均絕對百分比誤差 路徑信號0 　 22083 　 　 　 　 　 　 　 　1 8000 20675 22083 14083 14083 198340278 14083 176 176 2 13000 19908 20675 7675 7675 128622951 10879 59 118 3 23000 20237 19908 3093 3093 88936486 8284 13 83 4 34000 21595 20237 13783 13783 114196860 9659 41 72 5 10000 20436 21595 11595 11595 118246641 10046 116 81 6 18000 20232 20436 2436 2436 99527532 8777 14 70 7 23000 20473 20232 2808 2808 86435714 7925 12 62 8 38000 22226 20473 17527 17527 114031550 9125 46 60 9 12023 21203 22226 10226 10226 112979315 9247 85 62 10 13000 20383 21203 8203 8203 108410265 9143 63 63 11 32023 21544 20383 11617 11617 110824074 9368 36 60 12 41000 23490 21544 19456 19456 133132065 10208 47 59 供應(yīng)鏈管理 戰(zhàn)略規(guī)劃與運營172。六、 綜 合 項 目：天然氣在 線 公司需求 預(yù)測 ——holt model時期 需求量 需求水平 趨勢水平 季節(jié)因素 預(yù)測需求 預(yù)測誤差 絕對誤差 MSE MAD 誤差百分比 MAPE 路徑信號0 　 18439 524 　 　 　 　 　 　 　 　 　1 8000 18866 514 8913 913 913 832857 913 11 11 2 13000 19367 513 13179 179 179 432367 546 1 6 3 23000 19869 512 23260 260 260 310720 450 1 5 4 34000 20380 512 34036 36 36 233364 347 0 4 5 10000 20911 514 9819 181 181 193242 314 2 3 6 18000 21677 539 14569 3431 3431 2123421 833 19 6 7 23000 22088 526 25992 2992 2992 3099234 1142 13 7