物流及供應(yīng)鏈管理之預(yù)測供應(yīng)鏈需求(編輯修改稿)
2025-03-08 14:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 計劃及類似活動的管理部門做 短期預(yù)測 。中長期的預(yù)測通常由其他部門提供給物流管理者。v “預(yù)測模型復(fù)雜程度的提高并不會增加預(yù)測的精度 ”。v 故下面只討論 三種 最基本的時間序列預(yù)測方法。物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v 短期預(yù)測中最有效的方法可能就是指數(shù)平滑法。該方法只需 很少的數(shù)據(jù)量 就可以連續(xù)使用。v 指數(shù)平滑法在同類預(yù)測方法中被認(rèn)為是 最精確 的，當(dāng)預(yù)測數(shù)據(jù)發(fā)生根本性變化時還可以進(jìn)行自我調(diào)整。v 指數(shù)平滑法是 移動平均法 的一種，只是會給過去的觀測值不一樣的權(quán)重，較近期觀測值的權(quán)重比較遠(yuǎn)期觀測值的權(quán)重要大。? 下一次預(yù)測值 = α（實際需求值） +（ 1 α）（前期的預(yù)測值）物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v “拉平 ”模型： Ft+1 = α At + (1α) Ft? 式中 t — 本期的時間 α — 指數(shù)平滑系數(shù)? At — 第 t 期的需求值 Ft — 第 t 期的預(yù)測值 ? Ft+1 — 對第 t+1，或下期的預(yù)測值v 注意：所有歷史因素的影響都包含在前期的預(yù)測值內(nèi)，這樣，在任何時候只需保有一個數(shù)字就代表了需求的歷史情況。物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v 注意：? 指數(shù)平滑系數(shù) α的選擇。 α值既代表預(yù)測模型對時間序列數(shù)據(jù)的反應(yīng)速度，又決定預(yù)測模型修勻誤差的能力。 vα值越大，對近期實際需求情況給的權(quán)數(shù)越大，模型就能越快的對時間序列的變化作出反應(yīng)。 vα值越小，預(yù)測未來需求時給需求歷史數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，在反應(yīng)需求水平根本性變化時需要的時滯就越長。物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v α值的范圍一般在 。v 如某些 異常情況 發(fā)生，如經(jīng)濟蕭條、促銷活動、某些產(chǎn)品將退出生產(chǎn)線時，或在掌握很少的銷售歷史數(shù)據(jù)或根本沒有數(shù)據(jù)的情況下自動啟動預(yù)測程序時，短期內(nèi)預(yù)測者應(yīng)使用較高的 α值進(jìn)行預(yù)測。v 尋找合適的 α值的一個重要原則就是使得預(yù)測模型能夠跟蹤時間序列的重大變化 ，同時平衡隨機波動。此時 α將使預(yù)測誤差最小。物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v 例：下列季度數(shù)據(jù)代表了某產(chǎn)品需求的時間序列。我們希望預(yù)測今年第三季度的需求。將去年四個季度的平均數(shù)作為以前的預(yù)測值。即：? F0=（ 1200+700+900+1100） ∕4=975v 分別取 α的值為 、 ，我們從預(yù)測今年第一季度的需求開始，繼續(xù)計算過程直到我們得到第三季度的預(yù)測需求。物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法季 度 觀 察 值 預(yù) 測 值α= α= α=1 1200 975 975 9752 700 3 900 4 1100 5 1400 6 1000 7 物流及供應(yīng)鏈管理課件 制作人：倪衛(wèi)紅指數(shù)平滑法v 模型的校正：? 隨機、水平發(fā)展，無趨勢或季節(jié)因素的時間序列，或者趨勢和季節(jié)性變化不很顯著的時間序列，使用指數(shù)平滑模型可以收到很好的效果。v 但是如果數(shù)據(jù)中有 明顯的趨勢和季節(jié)性特征 ，這類模型的內(nèi)在滯后性就會造成令
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