倉(cāng)儲(chǔ)與搬運(yùn)系統(tǒng)(ppt37)-物料管理(參考版)
2024-08-21 17:49本頁(yè)面
【正文】 ? 快速反應(yīng) —— 解決預(yù)測(cè)問(wèn)題的另一辦法 ? 推式市場(chǎng)的供應(yīng)鏈 根據(jù)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)進(jìn)行生產(chǎn)決策； ? 拉式市場(chǎng)的供應(yīng)鏈 生產(chǎn)是由需求驅(qū)動(dòng)的，因此生產(chǎn)是根據(jù)實(shí)際客戶需求而不是預(yù)測(cè)需求進(jìn)行協(xié)調(diào)的。 將各個(gè)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行加權(quán)平均后作為最后的預(yù)測(cè)結(jié)果。 ? 如果是例外情況，可以不對(duì)變化作快速反應(yīng)，例如用較小的平滑系數(shù)。 ? 例 .已知 17年來(lái)玻璃制造業(yè)的銷售額、汽車生產(chǎn)量和建筑業(yè)的產(chǎn)值。 例如對(duì)羊毛衫的需求量，受到羊毛衫價(jià)格、消費(fèi)者收入、消費(fèi)者偏好、氣候等因素的影響。 ? 資料 某服裝制造商根據(jù)歷史銷售情況將每年分為夏季、換季時(shí)節(jié)、秋季、春節(jié)期間和春季，已知前兩年的銷售情況，現(xiàn)需要對(duì)最近兩個(gè)季節(jié)的需求做預(yù)測(cè)。 ? 趨勢(shì) T的估計(jì) 線性回歸：設(shè) T=a+b*t a, b可以用最小二乘法，得到 其中 N是觀察值個(gè)數(shù)； Dt是第 t期的實(shí)際需求； tbDatNttDNtDb t???????22 )( 分別表示需求與時(shí)期 t的平均數(shù)。 即 F=T*S*C*R 其中 T是趨勢(shì)水平； S是季節(jié)指數(shù) ； C是周期指數(shù)； R是隨機(jī)波動(dòng)指數(shù)； 實(shí)踐中，通常設(shè) C=R=1。 使用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，即是要根據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)誤差的監(jiān)控對(duì)平滑系數(shù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整。 即首先查正態(tài)分布表（附錄 A）， 得 z(?)， 置信度為 ?的需求范圍為（ Ft z(?) SF, Ft + z(?) SF ） 資料 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 去年 1200 700 900 1100 今年 1400 1000 預(yù)測(cè) 1000 1080 1064 標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值為， )10801000()1000140022?? ???? （FS假設(shè)置信度為 95%，則查得 z()= (對(duì)應(yīng)附錄中面積為 )， 因此，置信度為 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為 （ *, 1064+* ） 預(yù)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)是一個(gè)自維護(hù)系統(tǒng)。 St+1=? At +(1?)Ft Tt+1=? (St+1 St) +(1 ?) Tt Ft+1=St+1 +Tt+1 其中 St是 t期初始預(yù)測(cè)； Tt是 t期的趨勢(shì)； ?是趨勢(shì)平滑系數(shù)； ? 資料 與上例同樣的數(shù)據(jù) 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 去年 1200 700 900 1100 今年 1400 1000 ? 設(shè)平滑指數(shù) ?=，趨勢(shì)平滑系數(shù) ?= 設(shè) A0 =1100， S0= 975， T0=0， F0= S0 +T0=975。 ? 例 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 去年 3500 3000 3650 4000 今年 ？ 設(shè)平滑指數(shù) ?= 假設(shè)從去年第二季度的預(yù)測(cè)值為 3500開始預(yù)測(cè)第三季度 … （答案是 3520） 當(dāng)數(shù)據(jù)中有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征時(shí)，模型的內(nèi)在滯后性使預(yù)測(cè)誤差相當(dāng)大。 F2
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