【正文】 初期故障期(),這一時(shí)期的特點(diǎn)是故障率由高到低發(fā)生變化。這樣導(dǎo)致了備件和元件的使用數(shù)量很高。在這一時(shí)期(),隨著使用者對(duì)設(shè)備逐步熟悉,工程師也學(xué)會(huì)了如何維修與保養(yǎng),也對(duì)解決設(shè)備問題做了一些技術(shù)上的改進(jìn),這時(shí)備件和元件的數(shù)量穩(wěn)定在一定的水平上。發(fā)生故障的原因是由于維護(hù)不好或操作失誤或零部件的某些無(wú)法預(yù)測(cè)的缺陷造成的。第3個(gè)時(shí)期稱之為磨損故障期(),這個(gè)時(shí)期的特點(diǎn)是,設(shè)備走向它的生命周期的未期,故障率急劇升高,對(duì)備件需求量也比較大。于是被人們淘汰、丟棄的物品日益增多。它們有生產(chǎn)過(guò)程的邊角余料、廢渣廢水以及未能形成合格產(chǎn)品而不具有使用價(jià)值的物質(zhì),有流通過(guò)程產(chǎn)生的廢棄包裝材料,也有在消費(fèi)后產(chǎn)生的排泄物,如家庭垃圾、辦公室垃圾等。不合格物品的返修、退貨以及周轉(zhuǎn)使用的包裝容器從需方返回到供方所形成的物品實(shí)體流動(dòng)。廢棄物經(jīng)過(guò)處理后,返回自然界,形成廢棄物流。庫(kù)存物品的可追蹤性(如通過(guò)條碼)可以處理和計(jì)算退貨,這就是逆向物流。美國(guó)物流協(xié)會(huì)對(duì)逆向物流下的定義是:為了資源回收或處理廢棄物,在有效率及適當(dāng)?shù)某杀鞠?對(duì)原料、在制品、成品和相關(guān)信息從消費(fèi)點(diǎn)到原始產(chǎn)出點(diǎn)的流動(dòng)和儲(chǔ)存,進(jìn)行規(guī)劃、執(zhí)行與管制的過(guò)程。廣義的逆向物流應(yīng)涉及到企業(yè)生產(chǎn)與銷售,產(chǎn)品售后服務(wù)等各個(gè)方面,如生產(chǎn)加工過(guò)程中的原材料節(jié)約,廢料的重新利用,包裝物的重新利用,次品的改造,產(chǎn)品消費(fèi)后的回收等。①什么是回收的產(chǎn)品、零件或者原材料的代替品?②誰(shuí)來(lái)完成不同的回收活動(dòng)?③不同的回收活動(dòng)將怎么完成?④是否可以將逆向物流的典型活動(dòng)與傳統(tǒng)生產(chǎn)和配送系統(tǒng)整合?⑤經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的成本與收益是什么?在物流中加入逆向物流結(jié)構(gòu)后,就可以大大減少流向自然界的、需要處理的廢棄物數(shù)量,在一個(gè)受管制的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,減少?gòu)U棄物處置量,不僅減少了對(duì)環(huán)境的危害,也會(huì)降低企業(yè)因圖32逆向物流示意圖處理廢棄物所發(fā)生的成本,如圖32所示。一是將其中有再利用價(jià)值的部分加以分揀、加工分解,使其成為有用的物質(zhì)重新進(jìn)入生產(chǎn)和消費(fèi)領(lǐng)域。如圖33所示。②使用處理過(guò)的回收產(chǎn)品比支付高昂的處理費(fèi)用要?jiǎng)澦恪Ｉa(chǎn)、流通、生活分揀、加工凈化、提純垃圾廢料堆場(chǎng)焚燒或掩埋處理圖33 逆向物流的流程圖3．逆向物流的組織意義逆向物流處理得好,可以增加資源的利用,可以降低能量的消耗,可以減少環(huán)境污染,不僅有重要的經(jīng)濟(jì)意義,而且有重要的政治意義。例如把有毒的物質(zhì)倒入河川，對(duì)飲用人的健康有；將電池隨意丟棄，對(duì)土壤危害性極大。它可變廢為寶,化害為利,創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值,為人們提供優(yōu)美環(huán)境,促進(jìn)人與自然的和諧統(tǒng)一。預(yù)測(cè)是對(duì)未來(lái)形式的估計(jì)。需求預(yù)測(cè)是有效控制庫(kù)存系統(tǒng)的關(guān)鍵。①數(shù)量數(shù)量是可以用精確的數(shù)字來(lái)表達(dá)（如100單位），也可以表達(dá)為一個(gè)范圍（如75到125單位）或一個(gè)概率（如某種物品95％的需求位于80到120件之間）②時(shí)間這里的時(shí)間是指預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度。短期預(yù)測(cè) 短期預(yù)測(cè)的方法一般包括簡(jiǎn)單平均、加權(quán)平均和指數(shù)擬合等。季節(jié)預(yù)測(cè) 季節(jié)預(yù)測(cè)的方法包括曲線和指數(shù)平滑、基數(shù)序列等。長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的方法一般包括簡(jiǎn)單回歸等。常用于規(guī)劃新產(chǎn)品、資本支出、生產(chǎn)設(shè)備安裝或添置以及研究與開發(fā)等?？疾鞖v史消耗量與補(bǔ)充庫(kù)存數(shù)據(jù)可以揭示未來(lái)的形式及趨勢(shì)。一般情況下,對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的需求可以分為如下幾種:穩(wěn)定型需求、趨勢(shì)需求、季節(jié)需求、周期性變化的需求、隨機(jī)需求、自相關(guān)需求等。在一定的時(shí)期內(nèi),需求在其值的上下變動(dòng),而且變動(dòng)的范圍不大。線性趨勢(shì),顧名思義反映了數(shù)據(jù)呈連續(xù)的直線關(guān)系,S曲線是產(chǎn)品成長(zhǎng)成熟周期的典型曲線。(c)季節(jié)型需求。 圖34 各種需求趨勢(shì)①需求頻率及其分布對(duì)需求的進(jìn)一步分析,還應(yīng)該了解在一定時(shí)間內(nèi)需求頻率及其分布特征不同庫(kù)存物品在不同時(shí)間段的需求表現(xiàn)出來(lái)的特征,分析它們的需求頻率。表32中記錄了幾種物品在某一段時(shí)間的需求頻率。下面我們來(lái)分析快速需求物品與慢速需求物品的需求分布情況。表33 某快速需求物品四年間的需求數(shù)據(jù) 單位：10 000件期間（月）123456789101112第一年697778988581636164807060第二年946875896870696572685291第三年978988589354817180757997第四年917181795556737187768170進(jìn)一步的分析需要統(tǒng)計(jì)落在不同數(shù)據(jù)段的需求數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。①需求范圍＝最大值－最小值＝9852＝46②將需求范圍分成10個(gè)子區(qū)間，每個(gè)子區(qū)間包含5個(gè)需求單元③統(tǒng)計(jì)落在每個(gè)子區(qū)間的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，如表34所示 表3－4 每個(gè)需求區(qū)間記錄的次數(shù)（分布頻率）需求空間區(qū)間中點(diǎn)每個(gè)區(qū)間記錄的次數(shù)（分布頻率）50～5452255～5957360～6462465～6967670～7472875～7977780～8482685～8987590～9492495～99973對(duì)于慢速需求的需求物品而言分布情況又會(huì)如何？我們?cè)賮?lái)看一個(gè)慢速需求物品情況。1．預(yù)測(cè)方法的種類預(yù)測(cè)有兩個(gè)基本的方法：定量分析和定性分析。定量分析方法包括采用歷史數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)未來(lái)的需求情況或用隨即變量建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)方法的種類見表，表36中將定量預(yù)測(cè)方法細(xì)分為：時(shí)間序列分析方法、因果聯(lián)系分析方法以及模擬方法等。其假設(shè)前提為：處于最底層的那些離顧客最近、最了解產(chǎn)品最終用途的銷售人員最清楚產(chǎn)品未來(lái)的需求情況。將最低一級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)果匯總后送至上一級(jí)，這一級(jí)通常為一個(gè)地區(qū)倉(cāng)庫(kù)。依次類推，直到這些信息最后成為頂層的輸入。這種方法在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和新產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)中經(jīng)常使用。將最低一級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)果匯總后送至上一級(jí),這一級(jí)通常為一個(gè)地區(qū)倉(cāng)庫(kù)。（3）小組共識(shí)采用會(huì)議上的自由討論方法達(dá)成小組共識(shí)。參加討論會(huì)議的人員是高級(jí)管理人員、銷售人員或顧客。（5）德爾菲法此方法有三種不同類型的參與者:決策人員、參謀人員和應(yīng)答人員。參謀人員協(xié)助決策人員準(zhǔn)備、分發(fā)、收集有關(guān)問題及匯總調(diào)查結(jié)果。這群人在決策人員做預(yù)測(cè)之前提出自己的看法。由組織者匯集調(diào)查結(jié)果,并形成新的調(diào)查問卷,再由該組專家重新回答。3．定量預(yù)測(cè)方法從表36中可以看出常見的定量分析方法有:時(shí)間序列分析方法、因果聯(lián)系分析方法以及模擬方法等。例如,由過(guò)去六星期中每一星期的庫(kù)存需求量可以預(yù)測(cè)第七個(gè)星期的庫(kù)存需求量。雖然上述兩個(gè)例子都與庫(kù)存需求量有關(guān),但預(yù)測(cè)時(shí)用的卻是不同的時(shí)間序列模型。在商業(yè)預(yù)測(cè)中,短期通常指3個(gè)月以內(nèi),中期指3個(gè)月到2年,長(zhǎng)期指2年以上。中期預(yù)測(cè)模型適用于受季節(jié)性影響的情況。企業(yè)選用哪一種預(yù)測(cè)模型取決于:1)預(yù)測(cè)的時(shí)間范圍。3)所需的預(yù)測(cè)精度。5）合格的預(yù)算人員。①確定預(yù)測(cè)的用途，即我們想達(dá)到什么目的。三、常用的預(yù)測(cè)分析方法1．時(shí)間序列分析方法時(shí)間序列就是一列均勻分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)。一個(gè)典型的時(shí)間序列可以分成四個(gè)部分：趨勢(shì)、季節(jié)、周期和隨機(jī)波動(dòng)。計(jì)算公式如下： （31） 式中：－預(yù)測(cè)值 －時(shí)間段的需求數(shù)據(jù)值； －觀測(cè)時(shí)段的個(gè)數(shù)例3－2：某物品的需求禮數(shù)數(shù)據(jù)見表3－7，利用簡(jiǎn)單平均法對(duì)下一時(shí)段（周）的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。②加權(quán)平均法當(dāng)需求模式可能呈現(xiàn)某種趨勢(shì)時(shí)，在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)需要更注重使用最近的需求數(shù)據(jù)，計(jì)算公式： （32）式中：－預(yù)測(cè)值－時(shí)間段的需求數(shù)據(jù)值；－時(shí)間段的需求數(shù)據(jù)的權(quán)重值。表3－8 某種物品的需求數(shù)據(jù)表周實(shí)際需求量權(quán)重12341401561841/62/63/6我們利用加權(quán)平均方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，不同時(shí)間的實(shí)際需求數(shù)據(jù)的權(quán)重時(shí)不同的（各權(quán)重之和為1），一般越接近的數(shù)據(jù)其權(quán)重越大，反之其權(quán)重越小。當(dāng)當(dāng)n=3和n=4，試用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先，當(dāng)n=4時(shí)表3－10 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 期間需求滯后需求總數(shù) 移動(dòng)平均1234567891011121314155481718075799791718179555673715481718075799791718179286/4286307305331342338340322286271263255 表中滯后需求是指已經(jīng)不用于預(yù)測(cè)的需求當(dāng)n=5個(gè)期間時(shí)，我們得到： 期間需求滯后需求總數(shù)移動(dòng)平均12345678910111213141554817180757997917181795556737154817180757997917181361/5361386402422413419419377342344334從計(jì)算中可以看出，預(yù)測(cè)值同簡(jiǎn)單移動(dòng)平均所選的事時(shí)段長(zhǎng)有關(guān)。我們將預(yù)測(cè)結(jié)果用圖表示出來(lái)。有時(shí)，最近的數(shù)據(jù)反映了需求的趨勢(shì)，用加權(quán)移動(dòng)平均法更合適些。加權(quán)移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為： （34） （35）例3－6 加權(quán)移動(dòng)平均法舉例。一般說(shuō)來(lái)，權(quán)重和時(shí)段的取值不同，預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和響應(yīng)性也不一樣，受隨機(jī)干擾的程度也不一樣。近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越大，則預(yù)測(cè)值的穩(wěn)定性就越差，響應(yīng)性就越好；近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越小，則預(yù)測(cè)值的穩(wěn)定性就越好，響應(yīng)性就越差。但是如果數(shù)據(jù)時(shí)季節(jié)性的，則權(quán)重也應(yīng)該時(shí)季節(jié)性的。隨著模型中新數(shù)據(jù)的增加以及過(guò)期數(shù)據(jù)的刪除，新的預(yù)測(cè)結(jié)果就計(jì)算出來(lái)了。指數(shù)平滑法只需用三個(gè)數(shù)據(jù)就可以預(yù)測(cè)未來(lái)，即需要最近期的預(yù)測(cè)值、預(yù)測(cè)期的實(shí)際需求量以及平滑常數(shù)。指數(shù)平滑數(shù)決定了平滑水平以及對(duì)預(yù)測(cè)值與實(shí)際結(jié)果之間差異的相應(yīng)速度。一般情況下。表312 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)12月需求量月份 需求量 觀測(cè)值 指數(shù)平滑值 ＝ ＝ ＝1 30002 28793000 3000 30003 31212988 2940 28914 28562955 2799 26815 28672896 2582 23976 31002893 2724 28207 28542914 2912 30728 29892908 2883 28769 27322859 2651 246510 29002846 2692 270511 3156 2852 2796 2881122931 3129 3404簡(jiǎn)單指數(shù)平滑也有滯后于需求變化這一不足之處。 圖37 不同平滑常數(shù)的預(yù)測(cè)值變化預(yù)測(cè)結(jié)果圖如果一個(gè)物品的需求分布時(shí)季節(jié)性模型，就要使用符合季節(jié)性變化的更精確的預(yù)測(cè)方法，來(lái)預(yù)測(cè)不同時(shí)段的季節(jié)性變化量，常用的方法有季節(jié)指數(shù)法和基礎(chǔ)序列法。例38 我們已知某產(chǎn)品前3年的需求數(shù)據(jù)，見表。 表313 某產(chǎn)品需求的歷史數(shù)據(jù)時(shí)段第1年第2年第3年3年總和占全年的百分比（％）第1季度第2季度第3季度第4季度1252701868414024517496183295190102448810550282總計(jì)6656557702090假設(shè)我們利用前面講述的方法對(duì)下一年度的某產(chǎn)品的需求量進(jìn)行的預(yù)測(cè)值為830，那么根據(jù)季節(jié)性需求模式，每一季度的需求為：第1季度 830448/2090=830％＝178第2季度 830810/2090＝830％＝322第3季度 830550/2090＝830％＝218第4季度 830282/2090＝830％＝112⑴相關(guān)與回歸世界上的各種事物之間或每個(gè)事物的各個(gè)方面之間總是處于