庫存預(yù)測方法培訓(xùn)課件(編輯修改稿)
2025-03-21 01:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? i=1 Ft = S i1 —— n 指數(shù)平滑 Ft= α Dt1+（ 1α ） Ft1 Ft：時(shí)期 t 的銷售量預(yù)測值 Ft1 ：時(shí)期 t1的預(yù)測值 Dt1 ：時(shí)期 t1的實(shí)際需求 α ：平滑常數(shù)（ 0≤α≤1 ） 庫存分析方法 庫存預(yù)測方法 指數(shù)平滑 ?使用指數(shù)平滑時(shí)的主要決策是 選擇阿爾發(fā)系數(shù) 。 指數(shù)平滑 庫存分析方法 幾種常見的預(yù)測技術(shù) 庫存預(yù)測方法 指數(shù)平滑 α 0 α 1 ： ： 指數(shù)平滑 庫存分析方法 幾種常見的預(yù)測技術(shù) 庫存預(yù)測方法 指數(shù)平滑 練習(xí)四： 某維修站 4月份某款 MODEM的預(yù)測用量為10塊，而實(shí)際共維修了 12塊，假定阿爾發(fā)系數(shù)為 ，則請預(yù)測 5月份該維修站該款MODEM的用量為多少？ 參考公式： Ft= α Dt1+（ 1α ） Ft1 移動(dòng)平滑和指數(shù)平滑相比較 庫存分析方法 幾種常見的預(yù)測技術(shù) 庫存預(yù)測方法 移動(dòng)平滑和指數(shù)平滑移動(dòng)平滑 指數(shù)平滑 優(yōu)點(diǎn) 易于計(jì)算 無需大量的歷史數(shù)據(jù)和更新資料即可快速計(jì)算出新的預(yù)測結(jié)果 缺點(diǎn) ?對變化反應(yīng)遲鈍 ?必須維持和更新大量的歷史數(shù)據(jù)來計(jì)算預(yù)測 不易確定阿爾法系數(shù) 外延平滑 ?具有 趨勢值 的指數(shù)平滑和具有 季節(jié)因數(shù) 的指數(shù)平滑 。 ?類似于基本的指數(shù)平滑，外延平滑可以用最低限度的記錄保存，迅速地計(jì)算新的預(yù)測。因?yàn)闆]有能力正確地細(xì)分每一個(gè)預(yù)測成分，因此外延技術(shù)常常被認(rèn)為過度敏感，這種過分敏感會(huì)導(dǎo)致預(yù)測精度的問題。 庫存分析方法 庫存預(yù)測方法 外延平滑 ?所有的物理系統(tǒng)都會(huì)隨著時(shí)間或使用而性能退化并最終失效。 ?一般來說，產(chǎn)品的失效率（故障率）曲線遵循一定的規(guī)律，即 浴盆曲線 ，剛開始是遞減的，中間接近于一個(gè)常數(shù)，最后是遞增的。 故障率計(jì)算法 庫存分析方法 庫存預(yù)測方法 故障率計(jì)算法 故障率計(jì)算法 W=f(0)X(0)+f(1)X(1)+…+f(n 1)X(n1) 式中： n：備件保修期
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