【正文】 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 57 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 58 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 59 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 60 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 61 169。Copyright Chen JuinHan 預測誤差控管與方法選擇 Production Management page 62 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 63 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 64 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 65 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 66 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 67 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 68 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 69 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 70 169。Copyright Chen JuinHan Production Management page 71 169。Copyright Chen JuinHan 各種預測方法的共同特徵 ? 假設(shè)過去存在的因果關(guān)係，未來將會循著一定的軌跡繼續(xù)存在。 ? 事實的結(jié)果往往出乎預測之外，因為太多的因素會影響預測的結(jié)果，致使無法一一周全地加以考慮，何況其間尚存在著許多隨機性的因素，因此實際的結(jié)果經(jīng)常與預測值不同。 ? 群體項目的預測遠較個別項目的預測為準確，因為群體產(chǎn)品的預測誤差?？上嗷サ窒?。 ? 預測的準確度隨著預測時間的長度而遞減：預測的時程愈長，預測的準確性愈差。 由於短程預測所面臨的不確定因素較長程預測少，故短程預測較長程預測準確 。 Production Management page 72 169。Copyright Chen JuinHan 預測方法的選擇 ? 雖然有許多不同種類的預測方法，但沒有一種預測方法可以適用於所有情況，因此， 在選擇預測方法時，管理者必須考慮許多因素，最重要的兩個因素是「成本」和「準確度」 。 ? 一般而言，準確度愈高的預測，其成本愈高，所以在成本與準確度之間必須做一取捨；最佳的預測並不一定要最準確或成本最低，而是 管理階層所認同某種準確度與成本最佳的組合 。其他考慮因素包括：歷史資料的有效性、收集資料和分析資料所需的時間、管理者的能力等等。 ? 此外，預測所包含的時間亦相當重要，有些預測適用於長期預測(如：趨勢法 )，有些預測適用於短期預測 (如：移動平均法、指數(shù)平滑 )，一些不需使用歷史資料的定性方法，也較常被用於長期預測 (如：德菲法、主管意見法等等 )。 Production Management page 73 169。Copyright Chen JuinHan ? 運用前述幾種方法來進行預測統(tǒng)計分析時，可依下列步驟進行以獲得較適當?shù)念A測值： ? 資料累計 (Accumulation)：將歷史銷售紀錄等獲得的資料分佈於各時間點上，再將各時間點的資料累計為時段式 (time series)資料，並依據(jù)各產(chǎn)品的特性來決定時段 (time series)的長短。例如，每日累計成時段式資料則為每週。 ? 資料處理 (Data Cleansing)：若所得的時段式 (time series)資料有不正常的資料點時，不論是已知或未知原因造成都需先做調(diào)整。例如：將原始的銷售資料除去已知的需求影響因素，像是促銷活動、例外事件，或未知因素，以得到適當?shù)男枨蠡鶞省? ? 診斷 (Diagnostic)：根據(jù)資料的特性，選出所有適合的預測模組 (forecasting models)。 Production Management page 74 169。Copyright Chen JuinHan ? 模組篩選 (Model Selection)：從適合的預測模組群中，決定最有可能產(chǎn)生最準確預測的模組。步驟如下： (1)將所有可利用的歷史銷售 (時段性 )資料分為前段與後段。 (2)將前段資料套用於預測模組來產(chǎn)生預測。 (3)將產(chǎn)生的預測與保留的後段歷史銷售資料作一比較並計算預測誤差。 (4)選出誤差最小的預測模組來做未來的銷售預測模組。 ? 預測演算 (Forecasting)：將所選出的預測模組運用到所有存在的歷史資料，來演算未來的需求預測。 ? 結(jié)果評估 (Evaluation)：定期的計算預測與實際銷售誤差來評估預測模組的適合性。需求的特性 (Demand Pattern)有可能會隨時間而改變，因此須定期衡量預測模組是否仍適合。 Production Management page 75 169。Copyright Chen JuinHan 演講完畢，謝謝觀看！